.png)
Якщо вам здається, що ви ніколи не мали справу з NLP, то достатньо відкрити Google, біля пошукового рядка натиснути на значок мікрофона і сказати: “Окей, гугл…”. І от пошукова система обробляє потрібний вам запит.
Але ця функція була б недоступною, якби не можливість пристрою зрозуміти природну мову, якою розмовляють люди. Здатність машини обробляти сказане, структурувати отриману інформацію, визначати необхідну дію і відповідати мовою, зрозумілою користувачу, і є NLP або Natural Language Processing.
Фактично процес машинного розуміння з використанням алгоритмів обробки природної мови може виглядати наступним чином:
1. Людина говорить щось машині.
2. Машина записує звук.
3. Відбувається перетворення аудіо в текст.
4. NLP система розбирає текст на складові, розуміє контекст розмови і намір людини.
5. Ґрунтуючись на результатах роботи NLP, машина визначає, яка команда повинна бути виконана.
З одного боку все досить просто. Однак мовлення людини значно відрізняється від мовлення пристрою, робота. Основна складність для розробників полягає в тому, що машина сприймає все буквально. А природна мова дуже насичена і наповнена багатозначними словами, омонімами, часто прихованими підтекстами, які вловлює не кожна людина. Також існує таке поняття як еліпсис, коли з метою уникнення тавтології, ми опускаємо слова, що повторюються: «Мені подобається Siri, а йому Alexa». І ніхто не відміняв появи нових слів.
Всі ці нюанси і створюють плутанину в "розумінні" .Тому якими б простими не здавалися завдання, вирішення їх досить складні, адже для машини наша мова не є природною.
Пишемо ми чи говоримо, на виході отримуємо текст. Саме він є об’єктом опрацювання для NLP. Таким чином, операції, які можна виконувати з текстом, вчаться реалізовувати за допомогою машини. Тому коло завдань перед NLP досить широке:
І з кожним днем кількість задач усе збільшується. А завдяки тому, що NLP настільки функціональне і може обробляти значну кількість даних, застосування йому знаходять у багатьох сферах діяльності.
Аналіз настроїв користується величезною популярністю у бізнесменів, маркетологів і політиків. Через постійне збільшення кількості інформації звичні раніше технології втрачають свою ефективність. Здатність швидко відстежувати і контролювати громадську думку досі залишається запорукою успіху.
Класичні опитування вже давно відійшли на другий план. Навіть ті, хто хочуть підтримати бренди або політичних кандидатів, не завжди готові витратити час на заповнення анкет. Втім, люди охоче діляться своєю думкою в соціальних мережах. Пошук негативних текстів і виділення основних претензій значно допомагає змінювати концепції, удосконалювати продукти і рекламу, а також знижувати рівень невдоволення. У свою чергу виражені позитивні відгуки підвищують рейтинги і попит.
Також маркетологи використовують NLP для пошуку людей з імовірним чи явним наміром щось придбати. Поведінка в інтернеті, ведення сторінок у соціальних мережах і запити в пошукових системах видають багато корисних неструктурованих даних про клієнтів. Продаж правильної реклами для користувачів інтернету дозволяє Google отримувати більшу частину своїх прибутків. Рекламодавці платять Google щоразу, коли відвідувач натискає на рекламу. Клік може коштувати десь від кількох центів до більш ніж 50 доларів.
NLP стало основою для створення чатботів. До цього ми вже писали про них. Однак, слід доповнити, що за допомогою чатботів вирішується проблема завантаженості колл-центрів і приймальних відділень. Наприклад, після впровадження компанією "Київстар" чатбота Зоряна, навантаження на операторів значно знизилося. Завдяки великій базі в 12 000 стандартизованих відповідей, бот допомагає з рішенням 70% вхідних питань. Це підтверджує ефективність використання чатботів для великих компаній.
Багато організацій потребують NLP як помічника для структурування даних. Адже на сьогодні ще існує завдання оцифровки інформації. І тут ми знову звертаємося до обробника природної мови, який аналізує документацію і класифікує її.
Використовують NLP і в медицині для поліпшення обслуговування пацієнтів, ведення медичних карток і пошуку ключових термінів у фаховій літературі. З її допомогою реалізовані лікарі-роботи, які зіставляють симптоми хворих із відповідними діагнозами і відстежують перебіг хвороби.
Більш того, можливості обробки даних і прогнозування дозволяють використовувати NLP для запобігання злочинів. Застосовуючи її, поліція може аналізувати злочинну діяльність, знаходити кодові слова злочинців у рекламі і швидше реагувати, щоб уникнути насильства і торгівлі людьми. І це, напевно, найбільш вражаюче застосування NLP на сьогодні.
Безперечно, що нові технології в рази ефективніше старих. Тому популярність NLP тільки зростає. Згідно з глобальним прогнозом провідної дослідницької компанії у В2В секторі, MarketAndMarkets, обсяг ринку продуктів програмного забезпечення заснованих на NLP, який сьогодні становить близько 7,5 млрд доларів, до 2021 року зросте до 16 млрд доларів. Багато сфер діяльності людини вже не можуть обійтися без технології розпізнавання мовлення через величезну кількість неструктурованих даних. Нові технології в рази ефективніші за старі. Тому популярність NLP тільки зростає.
Фахівці Evergreen мають досвід у створенні продуктів на базі обробки природної мови. Напишіть нам, і ми допоможемо реалізувати проект, наприклад чатбот, для роботи якого потрібно якісне розпізнавання людського мовлення.
