AI для всех?. Dmitriy Inspirer

Чтение книги онлайн.

      Глава 8. Обработка естественного языка: как AI понимает человеческую речь

      Обработка естественного языка (Natural Language Processing, или NLP) – это одна из самых захватывающих и сложных областей искусственного интеллекта, которая занимается анализом, интерпретацией и генерированием человеческого языка. Это включает в себя задачи, такие как перевод текста, анализ эмоций, распознавание речи и даже создание осмысленных диалогов. В этой главе мы рассмотрим, как AI понимает человеческую речь, какие методы и технологии используются для обработки языка и как NLP помогает улучшить взаимодействие между человеком и машиной.

      1. Что такое обработка естественного языка?

      Обработка естественного языка – это область искусственного интеллекта, которая изучает, как машины могут понимать, интерпретировать и генерировать текст и речь на человеческом языке. В отличие от традиционных алгоритмов, которые работают с числовыми данными, NLP пытается обработать данные в виде текста, который часто бывает неструктурированным и многозначным.

      Задачи NLP включают:

      – Распознавание речи: Преобразование звуковых сигналов в текст (например, голосовые помощники, такие как Siri или Alexa).

      – Анализ текста: Определение структуры текста, распознавание смысла слов и предложений.

      – Перевод текста: Перевод текста с одного языка на другой.

      – Генерация текста: Создание текста, который звучит естественно и логично, например, создание отчетов, диалоговых систем или генерация ответов на вопросы.

      2. Как AI «понимает» текст?

      Чтобы понять, как AI обрабатывает текст, важно рассмотреть несколько этапов обработки и ключевых технологий, которые используются для выполнения задач NLP.

      Предобработка текста. Прежде чем AI сможет «понять» текст, его нужно подготовить. Это включает в себя несколько шагов:

      – Токенизация: Разбиение текста на отдельные элементы, такие как слова, предложения или символы. Например, в предложении «Идет дождь» токены будут: «Идет» и «дождь».

      – Удаление стоп-слов: Это часто встречающиеся слова (например, «и», «в», «на»), которые не несут важной информации и могут быть удалены из текста для ускорения анализа.

      – Лемматизация: Преобразование слова в его базовую форму. Например, «бегать», «бегаю» и «бежал» могут быть приведены к одной лемме – «бег».

      Представление слов. Чтобы AI мог работать с текстом, слова и фразы должны быть преобразованы в числовые представления. Одним из популярных методов является векторизация слов:

      – Мешок слов (Bag of Words, BoW): Это простая техника, при которой каждый текст представляется как набор уникальных слов, без учета их порядка.

      – Word2Vec: Более сложный метод, который обучает нейросети представлять СКАЧАТЬ