.png)
Если вам кажется, что вы никогда не сталкивались с NLP, то достаточно открыть Google, возле поисковой строки нажать на значок микрофона и сказать: «Окей, гугл…». И вот поисковая система обрабатывает нужный вам запрос.
Но эта функция была б недоступна, если бы не возможность устройства понять естественный язык, на котором говорят люди. Способность машины обрабатывать сказанное, структурировать полученную информацию, определять необходимое ответное действие и отвечать на языке, понятном пользователю, и есть NLP или Natural Language Processing.
Фактически процесс машинного понимания с использованием алгоритмов обработки естественного языка может выглядеть следующим образом:
1. Человек говорит что-то машине.
2. Машина записывает звук.
3. Происходит превращение аудио в текст.
4. NLP система разбирает текст на составляющие, понимает контекст беседы и намерение человека.
5. Основываясь на результатах работы NLP, машина определяет, какая команда должна быть выполнена.
С одной стороны все достаточно просто. Однако речь человека значительно отличается от речи устройства, робота. Основная сложность для разработчиков в том, что машина воспринимает все буквально. А естественный язык очень насыщен и наполнен многозначными словами, омонимами, часто скрытыми подтекстами, которые улавливает не каждый человек. Также существует такое понятие как эллипсис, когда во избежание тавтологии, мы опускаем повторяющиеся слова: «Мне нравится Siri, а ему Alexa». И никто не отменял появления новых слов.
Все эти нюансы и создают путаницу в “понимании”. Поэтому какими бы простыми не казались задачи, решения их довольно сложные, ведь для машины наш язык не является естественным.
Пишем мы или говорим, на выходе получается текст. Именно он является объектом обработки для NLP. Таким образом, операции, которые можно производить с текстом, учатся реализовывать с помощью машины. Поэтому круг задач перед NLP достаточно широк:
И с каждым днем задач становится все больше и больше. А за счет того, что NLP настолько многозадачное и может обрабатывать значительное количество данных, применение ему находят во многих сферах деятельности.
Анализ настроений пользуется огромной популярностью у бизнесменов, маркетологов и политиков. Из-за постоянного увеличения количества информации привычные ранее технологии теряют свою эффективность. Способность быстро отслеживать и контролировать общественное мнение до сих пор является ключом к успеху.
Классические опросы уже давно отошли на второй план. Даже те, кто хотят поддержать бренды или политического кандидатов, не всегда готовы потратить время на заполнение анкет. Впрочем, люди охотно делятся своим мнением в социальных сетях. Поиск негативных текстов и выделение основных претензий значительно помогает менять концепции, совершенствовать продукты и рекламу, а также снижать уровень недовольства. В свою очередь явные позитивные отзывы повышают рейтинги и спрос.
Также маркетологи используют NLP для поиска людей с вероятным или явным намерением совершить какую-либо покупку. Поведение в интернете, ведение страниц в социальных сетях и запросы в поисковые системы выдают много полезных неструктурированных данных о клиентах. Продажа правильной рекламы для пользователей интернета позволяет Google получать большую часть своих доходов. Рекламодатели платят Google каждый раз, когда посетитель нажимает на рекламу. Клик может стоить где-то от нескольких центов до более чем 50 долларов.
NLP стало основой для создания чатботов. Ранее мы уже писали о них. Однако, следует дополнить, что с помощью чатботов решается проблема загруженности колл-центров и приемных отделений. К примеру, после внедрения компанией “Киевстар” чатбота Зоряна, загрузка операторов значительно снизилась. Благодаря обширной базе в 12 000 стандартизированных ответов, бот помогает с решением 70% входящих вопросов. Это подтверждает эффективность использования чатботов для крупных компаний.
Многие организации нуждаются в NLP как в помощнике для структурирования данных. Ведь на сегодня еще существует задача оцифровки информации. И тут мы опять обращаемся к обработчику естественного языка, который анализирует документацию и классифицирует ее.
Используют NLP и в медицине для улучшения обслуживания пациентов, ведения медицинских карт и поиска ключевых терминов в профессиональной литературе. С его помощью реализованы врачи-роботы, которые сопоставляют симптомы больных с соответствующими диагнозами и отслеживают протекание болезни.
Более того, возможности обработки данных и прогнозирование позволяют использовать NLP для предотвращения преступлений. Применяя ее, полиция может анализировать преступную деятельность, вычислять кодовые слова преступников в рекламе и быстрее реагировать во избежание насилия и торговли людьми. И это, наверное, самое впечатляющее применение NLP на сегодня.
Неоспоримо, что новые технологии в разы эффективней старых. Поэтому популярность NLP только растет. Согласно глобальному прогнозу ведущей исследовательской компании в В2В секторе, MarketAndMarkets, объем рынка продуктов программного обеспечения, основанных на NLP, который сегодня составляет около 7,5 млрд долларов, к 2021 году вырастет до 16 млрд долларов. Многие сферы деятельности человека уже не могут обойтись без технологии распознавания речи из-за огромного количества неструктурированных данных.
Специалисты Evergreen обладают опытом в создании продуктов на базе обработки естественного языка. Напишите нам, и мы поможем реализовать проект, например чатбот, для работы которого нужно качественное распознавание человеческой речи.
