Обработкаестественногоязыка - этоТо，КакМашиныпонимаштеловеческийязык。Какветвьискусственногоинтеллектаобластьобработкиестественногоязыка（自然语言处理，NLP）играетважнуюрольвоблегчениивзаимодействиямеждулюдьмиикомпьютерами。Мыпроведэмобзорnlpиобъясним，КакМашиныимитируштпроцессссссссссссссссзыковогообучения。
Какработаетобработкаестественногозыка
ОбработкаестественногозыкаилидлякраткостиnlpприсутствуетвповседневныхвсеимодействияхсовсемивидамиМашин。КогдатывводишьВопросвпоисковуюСистему，NLPАнализирутвоенамерение，чтобызатемпредоставитьрелевантныерезультаты。Виртуальныепомощники，ТакиеКакумныеколонкииличат-Боты，Полагатсянаобработкуестественногозыкадлявзаимодействияслюдьми。ДругиепримененияNLP - этоавтоматическигенерируемыепереводыиподписи，сортировкасообщений，проверкаорфографиииграмматики，распознаваниерукописногоилинапечатанноготекстаипреобразованиетекставречь。
Какобработкаестественногозыкасвязанасискусственныминтеллектом？
Искусственныйинтеллект - этоширокийтермин，Обозначашийимитациююеловеческогоинтеллекта。Системыискусственногоинтеллектамогутобладатьспособностямикобучению，которыесоответствуютпроцессу，происходящемувчеловеческоммозге：обучениенасобственномпримере，методпробиошибокирешениепроблем。Машинноеобучение - этоподвидии，КоторыйзанимаетсяприкладнымиАлгоритмами，Обучашимикомпьютеры，частонаосновебольшихданных。Машинноеобучение - этопроцесс：компьютеручитсяиулучшаетвыполнениезадачи，хотянебылявнозапрограммированнавыполнениеэтойзадачиопределеннымобразом。
ОбработкаестественногозыкаиспользуетМашинноеобучение，чтобынаучитькомпьштерыпониматьипереводитьчеловеческийязык。Чембольшеониузнают，темлучшеонимогутпониматьтекствустнойилиписьменнойформе，классифицироватьилипереупорядочиватьего，переводитьивзаимодействоватьсним。
Необходимолиуверенноевладениеязыкомдляработызаграницей？
КакМашиныизучаштзыкподобноуловеку
Таккакжеработаетобработкаестественногозыка？Машинноеобучениемалочемотличаетсяоттого，кактыизучаешьязык，затемисключением，чтокомпьютерымогутобрабатыватьипросматриватьгораздобольшепримеровиданныхзаболеекороткоевремя。
Современноемашинноеобучениеиспользуетнейронныесети，смоделированныепообразцучеловеческогомозга，которыезадействуютискусственныенейроныдляпередачисигналов。Прошеговоря，Нейроннаясетьсамообучается，чтобыповыситьточностьрезультатовзасчетминимизацииошибок。СамПроцессобучениясостоитизрассмотренияБольшогоКоличествапримеров。
Отдельныезадачи，которыенейронныесетимашинногообучениявыполняют，чтобысовершенствоватьсявобработкеестественногоязыка，оченьпохожинато，чтомыделаемприизученииновогоязыка。Другимисловами，КомпьютерследуетТемже«Трэкам»，чтоилюди，чтобылучшепониматьязык，хотяивдругомМасштабе。
СинтаксическийАнализвNLP
Синтаксис - этолингвистическийтермин，Обозначашийправилаипринципы，Касашиесяструктурыпредложенийипорядкасловвязыке。ПриобработкеЕстественногозыкапредложенияАнализуштсядляопределенияструктурыиотношенийслов。СледушиезадачиевляштсячастьюСинтаксическогоанализа：
Сегментация.：Разделениетекстанаотдельныефрагментыилитокены，поштомутакженазываетсятокенизацией。Упрошаетобработкутекста。этомогутбытьсловаилипредложения。Сегментациянаанглийскомидругихязыкахсразделениемсловпробелами - этопростаязадача，ностоитвзглянутьнаписьменныйкитайскийилияпонскийязыкитыпоймешь，чтодлясегментациипонадобятсядополнительныезнания。
Лемматизацияистемминг.：ОбапроцессаприводятсловакБазовойФорме，ЛеммеилиОснове，СПомошьюСловаряИлинабораПравил。Мыделаемтожесамое，когдапытаемсяраспознатьизвестныенамсловабезфлективныхокончанийилиопределитьосновуилиинфинитивглаголавпредложении。
Тегирование.：ВПредложенииидентификациячастейРечиназываетсятегированием。Когдамыизучаемновыйязык，ТообозначаемчастиречикакСушествительное，Глагол，Наречие，Прилагательноедополнениеит。д。штоможетбытьполезнымдлялучшегопониманияструктурыпредложенияиразбиванияначастисложныхструктур。
удалениеслов.：Такназываемыестоп-словавстречаштсячастоинедобавляютСемантическойценности，Например«Нравится»，«Ваше»Или«。Людитакжесклонныигнорироватьстоп-словавовремяобученияивместотогососредотачиватьсянаосновесложныхпредложений。
Весенниеидиомыванглийском，Испанском，Немецкомифранцузском
Семантическийанализв
влингвистикесемантическийанализсвязываетсинтаксическиеструктурысихзначением。ОнначинаетсясотношенияМеждуотдельнымисловами，Нотакжевключаетобщиесловосочетания，Идиоматичь，ФигурыРечиизначениявКонтексте。
КакМожнодогадаться，Семантическийанализ - эточастьобработкиестественногозыка，КоторуюСложнееосвоитьдляискусственногоинтеллекта。Основныеметодыопределениясмысла：
Лексическийанализ.：этоизучениезначенияОтдельныхсловвКонтексте。
УстранениенеоднозначностивСмыслеслова：БольшинствоСлов，Используемыхвязыке，Имештнесколькозначений。Путемустранениянеоднозначностимывыбираемто，КотороеимеетнаибольшийсмыслвданномКонтексте。чемлучшелюдизнаштилипонимаштязык，Теминтуитивнеетотпроцессс。
отношения.：Посредствомизвлеченияnlpпытаетсяпонятьзначениетекста，отслеживаяотношениямеждусушностями，Местами，людьмиитт。д。Иногдаэтотпроцессможетпоказатьсятесносвязаннымстегированием：вопрос«ктонакомженился»можетбытьрешенпутемправильнойидентификацииподлежащегоидополнениявпредложении，ноотношениямогутиметьиболеесложныеконнотации。
ДругиевариантыИспользованияNLP
Помимовышеупомянутыхинтеллектуальныхпомощников，инструментовперевода，распознаванияречииграмматики，уNLPестьещемноговариантовиспользования，такихкак：
Анализэмоций.：NLPМожетКласифицироватьшмоциивтекстекакположительные，Отрицательныеилинейтральные。FacebookДелаетэтоспользовательскимКонтентом，Нобрендытакжеиспользуштэтотметод，чтобыпонять，чтобыпонять，чтоклиентыдумаштобихпродуктах。
ИзвлечениеТекста.：NLPМожетнаходитьсоответствушиеТерминывтекстелюбогоразмераиизвлекатьилиобрабатыватьих。
КлассификацияТем.：текстможноразделитьнаотдельныечастипоразнымтемам。
Обработкадокументов：этопозволяетпользователям，незнакомымспрограммированиемилиобучениемискусственногоинтеллекта，сообщатькомпьютеру，чтоделатьсостопкойцифровыхиливиртуальныхдокументов，например，обрабатыватьформыилирассчитыватьзатраты，возвратыит。д。
ГенерацияТекста.：хотяискусство，созданноеспомощьюискусственногоинтеллекта，всеещесомнительногокачества，обработкаестественногоязыкаможетгенерироватьразборчивыйизначимыйтекст，например，сводкуспортивныхрезультатов。Придостаточнобольшомразмеревыборкиnlpможетимитироватьстильконкретногоавтораисоответственнопереписыватьтекст。
Естьлиулюдейпо-прежнемупреимушествоПередКомпьютерами，Когдаделодоходитдоизученияиобработкиязыка？Мырасскажем，Почемуизучениеязыканеобходимодлявыживаниявэпохуискусственногоинтеллекта！
