1.3 Упрощенная обработка естественного языка
Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) – это основа, благодаря которой GPT и другие ИИ-модели понимают и генерируют текст. Она позволяет машинам анализировать и интерпретировать человеческий язык, помогая устранить разрыв между живым общением и машинной обработкой данных.
Основные компоненты NLP
Для эффективного взаимодействия с текстом NLP использует разные методы и технологии. Рассмотрим ключевые из них.
Токенизация – разбиение текста на части, а точнее разделение текста на отдельные слова, фразы или предложения (токены).
Пример:«Я люблю NLP!» → [«Я», «люблю», «NLP»,»!»]
Почему это важно? Токенизация помогает системе анализировать структуру предложения и находить взаимосвязи между словами.
Анализ синтаксиса и семантики включает в себя:
– синтаксический анализ проверяет грамматическую структуру предложений;
– семантический анализ помогает понимать смысл слов и фраз в контексте.
Пример: «Кот сидит на подоконнике.»
Синтаксический разбор:
[«Кот» (существительное), «сидит» (глагол), «на» (предлог), «подоконнике» (существительное)].
Семантический анализ:
ИИ понимает, что «кот» – это животное, а «подоконник» – предмет мебели, и связывает их с общим смыслом фразы.
Анализ настроений – это определение эмоционального тона текста: позитивный, негативный или нейтральный.
Пример:
– «Этот фильм был потрясающим!» → Позитив
– «Мне не понравилось, это было скучно.» → Негатив
Где используется?
– В маркетинге (анализ отзывов о товарах).
– В соцсетях (определение тональности комментариев).
– В службе поддержки (автоматическое определение жалоб).
Управление диалогами позволяет GPT поддерживать связные диалоги, запоминая контекст беседы.
Примеры:
– «Какой сегодня курс доллара?»
– «На 27 января курс доллара – 90 рублей.»
– «А евро?»
– «Курс евро – 98 рублей.» (ИИ понимает, что речь о курсе валют).
Почему это важно? Если бы GPT не учитывал контекст, он мог бы ответить: «Что такое евро?», что сделало бы диалог бессвязным.
Применение NLP в GPT
NLP помогает GPT решать сложные задачи, улучшая коммуникацию и автоматизируя рутинные процессы.
– Чат-боты и виртуальные ассистенты автоматически отвечают на вопросы, анализируют запросы клиентов, помогают с оформлением заказов.
– Автоматический перевод переводит тексты с сохранением контекста и смысла.
– Генерация текстов помогает писать статьи, письма, резюме, рекламные тексты.
– Распознавание голосовых команд используется в голосовых помощниках для управления устройствами.
Проблемы NLP и их решения
Хотя NLP развивается, некоторые сложности остаются.
Контекстуальная амфиболия (многозначность слов), слово «ключ» может означать как инструмент для отпирания замков, так и источник воды (родник): «Он нашёл старый ключ в лесу.» Неясно, идёт ли речь о металлическом предмете или природном источнике. ИИ, не имея дополнительного контекста, может интерпретировать слово неправильно.
Решение: учитывать контекст предыдущих слов в предложении.
