Как искусственный интеллект извлекает идеи из текстовых данных?

В настоящее время большая часть информации представлена в текстовом формате (книги, документы, статьи, сообщения в социальных сетях, обзоры, разговоры в чате, описание, информация на сайте и т. д.). Эти файлы содержат много ценной информации, которая может поддерживать деловую активность. Выводы из текстовых данных можно извлечь с помощью приложений NLP (от англ. Natural Language Processing — обработка естественного языка).

Поскольку искусственный интеллект (ИИ) позволяет моделировать нелинейные случаи, он превратился в очень популярный и полезный инструмент для решения многих различных задач, таких как распознавание образов, машинный перевод, обнаружение аномалий, принятие решений, компьютерное зрение и т.д. Это позволяет использовать алгоритмы искусственного интеллекта, такие как нейронные сети, во многих областях. Ниже в этой статье вы узнаете о приложениях обработки естественного языка (NLP) на основе ИИ.

Искусственный интеллект распознает текст

Обработка естественного языка – это набор методов и алгоритмов, которые дают компьютерам возможность читать, понимать и извлекать значение из человеческих языков. Проблема с NLP состоит в том, что компьютеры созданы для понимания языков программирования, которые являются явными и высоко структурированными, в то время как естественный язык совсем неявный, и его структура часто не столь жесткая. Из-за этих факторов машинам всегда было трудно понять контекст естественного языка. Создание сложных наборов правил, начатое в 1950-х годах, могло работать только на узкие проблемы и с ограниченным успехом. Но с помощью компаний, занимающихся данными, компьютеры теперь могут справиться с неопределенностью человеческого языка.

Вот некоторые из наиболее распространенных приложений NLP:

1. Анализ настроений.

В настоящее время большинство компаний отслеживают свое присутствие в интернете. Потребители говорят о брендах в социальных сетях, высказывая как положительные, так и отрицательные мнения о них. Это отличная возможность для компаний, но и большая угроза. Если действовать недостаточно быстро, чтобы изменить общественное мнение, это может оказать огромное влияние на прибыль компании. Огромное количество публикаций, публикуемых каждый день в социальных сетях, делает невозможным для сотрудников компании отслеживать и реагировать на все сообщения. К счастью, NLP помогает с такими проблемами с помощью алгоритмов, специально разработанных для анализа настроений. Они могут в считанные секунды анализировать множество сообщений и классифицировать их полярность как положительную, отрицательную или нейтральную. Такая скорость позволяет проводить анализ социальных сетей практически в реальном времени. Типичным примером этого является анализ потоков твитов для выявления изменений в восприятии публикой данного бренда.

2. Классификация текста.

Классификация текста и категоризация могут быть использованы во многих приложениях. Примерами таких приложений являются веб-поиск (поисковые системы), идентификация языка, фильтрация информации и оценка читабельности.

Классификация текста может принести автоматизацию и упрощение ваших приложений и операций компании. Классификация больших текстовых данных помогает стандартизировать платформу, делает поиск более простым и актуальным, а также улучшает взаимодействие с пользователем за счет упрощения навигации.

3. Обобщение текста.

Объем многих документов и статей является препятствием для быстрого и эффективного поиска соответствующей информации. Часто в документах не указано четко, что в них можно найти, и отсутствует краткое изложение. Обработка естественного языка может помочь с такими проблемами и автоматически генерировать такие резюме. Есть два подхода к этой задаче. Первый – извлечение, работает с использованием таких алгоритмов, как TextRank (связанных с PageRank от Google), для поиска и извлечения наиболее важных предложений или даже абзацев, которые отражают суть документа. Второе – абстракция, работает немного по-другому, и после нахождения сути данного документа, он пытается написать резюме, а не просто вернуть наиболее важные части исходного текста. Этот подход наиболее похож на то, что будет делать человек, но его гораздо сложнее реализовать. В настоящее время он все еще активно исследуется. В большинстве случаев основанный на извлечении подход используется в современных системах. Алгоритмы суммирования текста часто связаны с поисковыми системами, так что помимо полного результата можно увидеть и краткое резюме.

Подход, основанный на извлечении, не требует обучающих данных, но было бы неплохо иметь несколько примеров документов для проверки и настройки параметров алгоритма для наиболее желательного результата. В случае подхода, основанного на абстракции, требуются обучающие данные, полные документы в сочетании с их резюме – чем больше, тем лучше, чтобы в алгоритме было достаточно примеров для изучения.

Обобщение текста обычно используется в юридических, медицинских и кадровых компаниях.

4. Оптическое распознавание символов.

Не вся информация в интернете представлена в текстовом виде. Существует множество инфографики, плакатов, отсканированных документов и т. д., которые представляют собой изображения со встроенным в них текстом. Этот факт делает поиск и анализ информации проблематичным. К счастью, здесь также может помочь NLP, для таких случаев используются алгоритмы оптического распознавания символов. Такие алгоритмы обучаются распознавать формы букв и цифр и возвращать их в виде текста, который может быть дополнительно проанализирован с использованием других методов обработки текста.

Конечно, такие алгоритмы не идеальны, предварительно обученные модели способны обнаруживать буквы, которые хорошо видны и имеют общие шрифты. Для случаев с причудливыми шрифтами обучение может быть лучшим решением, даже если требуется огромный обучающий набор, но даже тогда модель не будет подвержена ошибкам.

Оптическое распознавание символов чаще всего используется для оцифровки печатных документов.

5. Машинный перевод.

Сегодня технология ИИ имеет большой потенциал и автоматизирует работу в различных отраслях и сферах деятельности. Этот вид алгоритма адаптируется и обучается в режиме реального времени, когда сегменты переводятся с использованием программного обеспечения.

Поэтому все изменения в тексте вносятся мгновенно, что делает текст более согласованным и адаптированным к индивидуальному анализу. Данные являются ключом к этой системе, поскольку они управляют анализом. Подводя итог, если предмет для анализа увеличивается, переводы будут приближаться к человеческим переводам с точки зрения качества и текучести.

Поделиться ссылкой:

Оставить комментарий

avatar
2000