Как компьютер понимает человека?

Natural Language Processing (NLP), или естественная обработка языка, это область машинного обучения, которая изучает, как алгоритмы могут понимать и взаимодействовать с естественным языком, используемым людьми. Одним из важных применений NLP становится способность понимать запросы, вводимые в поисковые системы.

В поисковой строке мы вводим запросы с помощью слов. Благодаря NLP, компьютеры могут анализировать и понимать структуру, смысл и контекст этих запросов. Анализируя слова, фразы и синтаксис, алгоритмы машинного обучения могут определить, что именно мы ищем, и предоставить нам релевантные результаты. Например, искать фильмы и книги по описанию, исправлять ошибки в запросах.

Поисковые системы используют лемматизацию и стемминг для обработки и уточнения запросов. Лемматизация - это процесс приведения слова к его исходной форме, чтобы можно было работать с одной и той же формой слова независимо от его грамматических изменений. Стемминг же отделяет от слова его аффиксы для получения его основы, которая не всегда совпадает с корнем. Такой подход позволяет компьютеру сравнивать и анализировать слова более эффективно, игнорируя различия в их грамматической форме.

Один из методов работы с текстом – деление на токены. Токены — это буквенные сочетания, которые часто используются в словах и фразах. Токенами являются слоги, буквенные сочетания, короткие слова, местоимения. С помощью токенов формируется набор инструментов машины, происходит распознавание слов.

Однако в реальности могут возникать такие ситуации, когда компьютеру встречаются неизвестные слова, то есть слова, которых нет в словаре. Для решения этой проблемы используются алгоритмы, основанные на контексте. Компьютер анализирует окружающие слова и предложения для определения значения неизвестного слова. Еще одной сложной задачей для компьютера является различение омонимов - слов, которые звучат одинаково, но имеют разное значение. Для этого машина анализирует контекст и окружающие слова.

Несмотря на прогресс в NLP, есть некоторые процессы, которые ИИ недоступны. Например, употребление слов в переносном значении. Нейросеть не воспринимает метафоры, значения фразеологизмов, не может понять культурный контекст высказывания.

Естественная обработка языка помогает машине «понимать» человека – создавать алгоритмы, разделяя слова на части, и собирать из них новые слова и фразы как пазл. Алгоритмы машинного обучения позволяют работать с разными грамматическими формами слов, определять значение слова в контексте. Пока недоступным остается понимание переносного значения слова и его культурного контекста.