NLP и NLU: что это и как работают?

Содержание статьи:

• Что такое НЛП, НЛУ и НЛГ?
• В чем разница между НЛП, НЛУ и НЛГ?
• Понимание естественного языка (NLU)
• NLP: что это такое и как она работает

В последние годы чат-боты стали неотъемлемой частью цифровых взаимодействий. Они используются для автоматизации рутины, предоставления полезной информации и быстрого решения различных проблем пользователей. Но, чтобы чат-боты могли эффективно понимать обращения к ним, необходимы мощные технологии обработки языка. Среди них выделяются: NLP и NLU. В новой статье нашего блога рассмотрим, что это такое, чем они отличаются и как помогают чат-ботам.

Что такое НЛП, НЛУ и НЛГ?

Искусственный интеллект включает в себя множество направлений, каждое из которых решает специфические задачи. Три ключевых компонента ИИ, которые часто обсуждаются вместе, это:

• Natural Language Processing. Занимается интеграцией компьютеров с человеком. Цель НЛП — понять язык (речь или текст), проанализировать его и выявить смысл для дальнейшей работы.
• Natural Language Understanding. НЛУ — это подмножество НЛП, которое фокусируется на понимании контекста текста или речи. Если НЛП занимается общей обработкой, то НЛУ идет на уровень глубже, анализируя, что именно имел в виду пользователь, интерпретируя намерения и скрытые смыслы.
• Natural Language Generation. НЛГ — это другая подкатегория НЛП, которая отвечает за создание осмысленного интеллектуального текста на естественном языке. Проще говоря, НЛГ позволяет машинам создавать текст, похожий на тот, что пишут люди.

В чем разница между НЛП, НЛУ и НЛГ?

Теперь, когда вы поняли, чем занимается каждая область, давайте найдем различия между ними.

Задачи NLP:

• сегментация речи и текста;
• генерация предложений по речи;
• машинный перевод (mt);
• предоставление ответов;
• генерация текста по изображениям.

Современные методы позволяют достигать высоких результатов в задачах NLP. Примером успешного применения NLP является ChatGPT, который хранит информацию и предоставляет подробные ответы на запросы.

NLU — это более узкая область. Она фокусируется на более глубоком «понимании» текста, то есть на интерпретации намерений пользователя. В отличие от NLP, которое направлено на работу с лексикой и структурой языка, NLU занимается смысловым анализом и распознаванием контекста.

Основной задачей NLU является извлечение значимой информации из запросов, таких как:

• Определение намерений (распознавание намерений) — что именно пользователь хочет сделать (например, заказать товар, получить информацию или задать вопрос).
• Извлечение сущностей (Entity extraction) — выявление ключевых элементов запроса, таких как название товара, дата или место.
• Контекстное понимание — учет предыдущих сообщений и установление связи между ними.

На этапе создания чат-ботов без NLU никуда. Технология позволяет «понять» намерения пользователя. Это делает взаимодействие с роботами более естественным и эффективным.

Natural Language Generation преобразует структурированные данные, полученные через NLU, в текст на естественном языке, который понятен человеку. Системы NLG решают, как лучше выразить информацию в словах: создание отчетов о погоде, анализ информации о пациентах, подписи к изображениям, чат-боты и т.п

Понимание естественного языка (NLU)

Много веков назад Гомер говорил: «Гибок язык человека, речей в нем край непочатый». Сегодня с этим разбираются нейросети. Одной из важных технологий для этого является NLU.

Как работает NLU?

NLU фокусируется на «понимании» смысла текста, что выходит за рамки простой обработки слов. Ключевые задачи включают:

• выявление значений слов и фраз.
• определение отношений между фразами.
• распознавание целей пользователя в запросе.
• обработка омонимов и неоднозначных слов.
• понимание эмоциональных окрасок фраз.

В основе лежит компьютерное обучение, при котором алгоритмы «обучаются» на огромных объемах текстов. Нейронные сети, такие как рекуррентные (RNN) и трансформеры (например, GPT и BERT), используют обучающие данные для выявления закономерностей и смыслов.

Применение NLU

Технология широко востребована и используется при разработке:

• Голосовых ассистентов. Намерение, распознают запросы, интерпретируют их смысл и отвечают пользователю. Яндекс.Алиса или Siri позволяют узнать прогноз погоды, новости и ответить на вопросы, распознавая речь собеседника.
• Виртуальных помощников. Разработчики с помощью NLU помогают программам «понимать» запросы клиентов и отвечать на них. Это особенно важно для бизнеса: автоматизированная поддержка экономит ресурсы операторов колл-центров и других сотрудников, повышает качество обслуживания.
• Анализаторов отзывов и соцсетей. NLU позволяет анализировать тональность отзывов, выявлять эмоции и мнения пользователей. Компании используют это для мониторинга репутации и понимания потребностей клиентов.

Примеры из реальной жизни

Благодаря современным интернет-технологиям и NLU применяются в:

• Amazon Alexa. Понимает естественную речь, анализирует запросы и выполняет действия (например, включает музыку, заказывает товары).
• ChatGPT. Способна «понимать» текст и генерировать осмысленные ответы.
• Spotify. Приложение использует NLU для обработки текстовых запросов, например: «Включи спокойную музыку для работы».
• Airbnb. Чат-боты на платформе помогают клиентам находить подходящее жилье, предоставляют поиск по услугам, понимая запросы вроде: «Мне нужен домик у моря на 3 дня».

Человеческая речь — это основной и наиболее естественный способ коммуникации. Позволяя ботам понимать ее, мы упрощаем взаимодействие пользователей с технологиями. Вместо того чтобы вводить текст или осваивать сложные интерфейсы, можно просто сказать: «Закажи мне пиццу» или «Какой сегодня прогноз погоды?». Это делает общение более интуитивным и доступным для людей всех возрастов и уровней технической подготовки.

NLU в сравнении с родственными понятиями

NLP (обработка естественного языка) — это более широкая область, которая включает в себя как обработку, так и понимание естественного языка. NLU — это подзадача NLP, ориентированная именно на понимание смысла. NLG (генерация естественного языка) — это обратный процесс NLU. Если NLU «понимает» текст, то NLG генерирует текст на естественном языке на основе данных.

Будущее NLU

Будущие модели NLU будут еще лучше «понимать» контекст, включая культурные и социальные аспекты, а также скрытые намерения. Объединение NLU с анализом изображений и видео откроет новые горизонты. Например, системы смогут интерпретировать текст в сочетании с визуальной информацией (например, описание фото). NLU станет критически важным элементом для создания универсального AI, способного понимать язык на человеческом уровне.

Для людей с нарушениями зрения, моторики или речи технологии, распознающие человеческий голос боты, становятся настоящим спасением. Голосовые помощники позволяют взаимодействовать с устройствами и сервисами без дополнительных усилий. Например, команды голосового управления могут помочь включить свет, отправить сообщение или вызвать экстренные службы.

NLP: что это такое и как она работает

Когда вы вводите запрос в поисковик, отправляете голосовое сообщение или общаетесь с виртуальным помощником, технология NLP играет ключевую роль в том, как система обрабатывает вашу информацию и реагирует на нее.

Какие задачи она решает?

NLP решает широкий спектр задач, включая:

• Автоматический перевод. Сервисы вроде Google Translate применяют эту технологию для интерпретации одного текста в другой. Здесь важна не только правильная замена слов, но и сохранение контекста и стиля.
• Анализ тональности. Боты компаний могут понимать сущность отзывов в соцсетях и работать с ними для улучшения репутации.
• Предоставление описания. NLP может обрабатывать длинные статьи или документы и создавать краткие резюме с ключевыми идеями.
• Обнаружение и коррекция ошибок. Технологии вроде Grammarly помогают находить грамматические ошибки и предлагают улучшения текста.
• Классификация и разметка текста. Технология используется для анализа и пересказывания больших объемов текстов, например, для фильтрации спама в почтовых сервисах.

Кто и как ее использует?

Бизнес

Компании используют NLP для:

• анализа клиентских отзывов,
• автоматизации службы поддержки (чат-боты),
• создания переводческих решений и отчетов.

Пример: Аналитика соцсетей помогает брендам выявить негативные комментарии и оперативно реагировать на них.

Медицина

В здравоохранении NLP применяется для анализа медицинских карт, создания диагнозов на основе описаний симптомов и автоматизации обработки данных.

Пример: Системы NLP могут структурировать текстовые записи врачей и искать в них паттерны заболеваний.

Образование

Автоматическая проверка текстов, создание адаптивных обучающих материалов и помощи в изучении различных предметов.

Юридическая и финансовая сферы

Юристы и аналитики используют NLP для автоматизации анализа договоров и финансовых отчетов, а также поиска релевантных правовых прецедентов.

Медиа и развлекательная индустрия

Сервисы NLP анализируют тексты новостей, фильмы и книги для создания рекомендаций и персонализации контента.

Как работает NLP

Для обработки языка NLP использует несколько ключевых методов и технологий:

1. Токенизация. Выделение слов, фраз или целых предложений.

Пример: «Добрый день, коллега» → [«Добрый», «день», «,», «коллега», «.»]

2. Выявление базовой формы слов для облегчения анализа.

• Удаление окончаний («играю», «играл» → «игра»).
• Приведение к словарной форме («играл» → «играть»).

3. Морфологический и синтаксический анализ. Выявление частей речи и структуры предложений.
4. Семантический анализ. Понимание смысла и контекста текста, учитывая многозначность слов.

Какие проблемы у нее есть?

Несмотря на огромные достижения, NLP сталкивается с рядом сложностей:

• Многозначность. Во многих языках имеются слова с разными значениями.
  Пример: «замок» — грандиозное архитектурное сооружение и механизм для запирания дверей?
• Обработка сарказма и иронии. Определить саркастический подтекст текста сложно даже человеку, не говоря уже о машине.
• Языковые различия и диалекты. Разные языки и диалекты имеют уникальные правила и особенности, что затрудняет их обработку.
• Ограниченность данных. Для обучения моделей требуется огромное количество качественных текстовых данных. В некоторых языках таких данных недостаточно.
• Этические проблемы. NLP-системы могут унаследовать предвзятость и стереотипы из обучающих данных, что приводит к некорректным результатам или дискриминации.

В будущем развитие NLP, скорее всего, приведет к наборам еще более «умных» систем, которые смогут не только понимать язык, но и интерпретировать человеческие эмоции, культурные особенности и контексты общения, делая взаимодействие с машинами еще более естественным и эффективным.