CC BY
1УДК 004.3
Агаджикова А.Т.
Преподаватель,
Международный университет нефти и газа им. Ягшигельды Какаева
Туркменистан, г. Ашхабад
Хемраева А.
Студент,
Международный университет нефти и газа им. Ягшигельды Какаева
Туркменистан, г. Ашхабад
Оразмырадова О.
Студент,
Международный университет нефти и газа им. Ягшигельды Какаева
Туркменистан, г. Ашхабад
Балакаева Б.
Студент,
Международный университет нефти и газа им. Ягшигельды Какаева
Туркменистан, г. Ашхабад
РАЗВИТИЕ МЕТОДОВ И ТЕХНОЛОГИЙ ОБРАБОТКИ ЕСТЕСТВЕННОГО ЯЗЫКА ДЛЯ СОЗДАНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ И АНАЛИТИКИ ТЕКСТОВ
Аннотация: В статье рассматривается развитие методов и технологий обработки естественного языка (NLP) для создания интеллектуальных систем и аналитики текстов. NLP позволяет компьютерам понимать и обрабатывать естественный язык, решать
задачи распознавания речи, генерации естественного языка, определения смысла слова, анализа эмоциональной окраски текста и другие. NLP применяется в различных областях, таких как маркетинг, чат-боты, инвестиции и подготовка данных. В статье обсуждаются основные задачи NLP, проблемы и перспективы развития этой технологии.
Ключевые слова: Обработка естественного языка, NLP, интеллектуальные системы, аналитика текстов, распознавание речи, генерация естественного языка, определение смысла слова, анализ эмоциональной окраски текста, чат-боты, инвестиции, подготовка данных.
В последние годы обработка естественного языка (НЛП) превратилась в динамичную и быстро развивающуюся область в более широкой области искусственного интеллекта (ИИ). НЛП фокусируется на взаимодействии компьютеров и человеческого языка, позволяя машинам понимать, интерпретировать и генерировать человеческий язык осмысленным образом. Развитие методов и технологий НЛП проложило путь к созданию интеллектуальных систем, способных выполнять широкий спектр языковых задач: от языкового перевода и анализа настроений до обобщения текста и диалоговых агентов. В этой статье мы исследуем эволюцию методов и технологий НЛП, их применение при создании интеллектуальных систем и их роль в развитии текстовой аналитики.
За последние несколько десятилетий область НЛП претерпела значительные успехи благодаря прорывам в машинном обучении, глубоком обучении и компьютерной лингвистике. Ранние подходы к НЛП основывались на системах, основанных на правилах, и созданных вручную лингвистических правилах для анализа и обработки текста. Однако эти подходы были ограничены в своих возможностях справиться со сложностью и изменчивостью естественного языка.
Появление статистических методов НЛП произвело революцию в этой области, позволив использовать подходы к обработке языка, основанные на данных. Статистические модели, такие как скрытые модели Маркова и условные случайные поля, использовались для анализа больших массивов текста и извлечения закономерностей и связей из лингвистических данных. Эти модели оказались эффективными для таких задач, как разметка частей речи, распознавание именованных объектов и синтаксический анализ.
В последние годы глубокое обучение стало доминирующей парадигмой в НЛП, чему способствовало наличие крупномасштабных наборов данных и достижения в архитектуре нейронных сетей. Модели глубокого обучения, такие как рекуррентные нейронные сети (RNN), сверточные нейронные сети (CNN) и модели на основе преобразователей, такие как BERT и GPT, достигли замечательной производительности в широком спектре задач НЛП, включая языковой перевод, анализ настроений и генерация текста. Эти модели используют возможности нейронных сетей для изучения сложных представлений языка и фиксации семантических отношений в текстовых данных.
Методы и технологии НЛП позволили разработать интеллектуальные системы, способные понимать, интерпретировать и генерировать человеческий язык в различных контекстах. Одним из наиболее известных применений НЛП является языковой перевод, где такие системы, как Google Translate и Microsoft Translator, используют передовые алгоритмы НЛП для перевода текста между несколькими языками с высокой точностью и беглостью.
Анализ настроений — еще одно важное применение НЛП, используемое для анализа настроений или мнений, выраженных в текстовых данных. Инструменты анализа настроений на основе НЛП могут классифицировать текст как положительный, отрицательный или нейтральный, что позволяет организациям анализировать отзывы клиентов,
публикации в социальных сетях и обзоры продуктов, чтобы оценивать настроения общественности и принимать решения на основе данных.
Резюмирование текста — еще одна область, в которой НЛП добилась значительных успехов благодаря алгоритмам, способным автоматически генерировать краткие аннотации длинных документов или статей. Эти системы реферирования используют методы НЛП, такие как экстрактивное или абстрактное реферирование, чтобы выделить ключевую информацию из текста, сохраняя при этом его смысл и связность.
Разговорные агенты, или чат-боты, представляют собой еще одно применение НЛП, обеспечивающее человеческое взаимодействие между пользователями и компьютерными системами посредством диалога на естественном языке. Чат-боты на основе НЛП могут отвечать на вопросы, оказывать помощь и выполнять такие задачи, как запись на встречи или заказ продуктов, улучшая взаимодействие с пользователем и повышая производительность в различных областях.
Текстовая аналитика включает в себя ряд методов извлечения информации и знаний из текстовых данных, включая методы НЛП для предварительной обработки, анализа и интерпретации текста. НЛП играет центральную роль в анализе текста, предоставляя алгоритмы и инструменты для таких задач, как классификация текста, извлечение информации, тематическое моделирование и анализ настроений.
Классификация текста включает в себя распределение текстовых документов по предопределенным категориям или меткам в зависимости от их содержимого. Модели классификации на основе НЛП, такие как машины опорных векторов ^УМ) или классификаторы глубокого обучения, могут автоматически классифицировать документы по их теме, тону или другим атрибутам, позволяя выполнять такие задачи, как категоризация документов, обнаружение спама и анализ настроений.
Извлечение информации — еще одна важная задача текстовой аналитики, включающая извлечение структурированной информации из неструктурированных текстовых данных. Методы НЛП, такие как распознавание именованных сущностей (NER), извлечение отношений и извлечение событий, могут автоматически идентифицировать и извлекать сущности, отношения и события из текста, что позволяет использовать такие приложения, как поиск информации, построение графа знаний и бизнес -аналитика.
Тематическое моделирование — это широко используемый метод НЛП для выявления скрытых тем или тем в коллекции текстовых документов. Такие методы, как скрытое распределение Дирихле (LDA) и неотрицательная матричная факторизация (ЫЖР), могут автоматически обнаруживать темы из текстовых данных и назначать документы соответствующим темам, позволяя выполнять такие задачи, как кластеризация документов, обобщение тем и анализ тенденций.
Анализ настроений, как упоминалось ранее, является еще одним важным применением НЛП в текстовой аналитике, позволяющим организациям анализировать настроения, выраженные в текстовых данных, и получать представление о мнениях клиентов, рыночных тенденциях и восприятии бренда.
В заключение отметим, что развитие методов и технологий обработки естественного языка произвело революцию в области искусственного интеллекта и позволило создать интеллектуальные системы, способные понимать, интерпретировать и генерировать человеческий язык. От языкового перевода и анализа настроений до обобщения текста и диалоговых агентов, НЛП нашло применение в широком спектре областей, меняя способы нашего взаимодействия с компьютерами и обработки текстовых данных. Поскольку НЛП продолжает развиваться благодаря инновациям в области машинного и глубокого обучения, мы можем ожидать дальнейших
прорывов в текстовом анализе и интеллектуальных системах, открывающих новые возможности для взаимодействия человека с компьютером и открытия знаний в эпоху цифровых технологий.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Е. С. Попова, В. Г. Спицын, Ю. А. Иванова. Научные руководители: В. Г. Спицын, Ю. А. Иванова. «Технологии интеллектуального анализа текстов».
2. Н. А. Федюшкин, С. А. Федосин. «Понятие, проблемы и разновидности интеллектуального анализа текста».
3. Bai, S., Kolter, J. Z., & Koltun, V. (2018). «An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networks for Sequence Modeling».
4. Kim, Y. (2014). «Convolutional Neural Networks for Sentence Classification».
5. Zhang, X. (2015). «Character-level convolutional networks for text classification».
Agajikova A.
Lecturer,
International Oil and Gas University Turkmenistan, Ashgabat
Hemrayeva A.
Student,
International Oil and Gas University Turkmenistan, Ashgabat
Orazmyradova O.
Student,
International Oil and Gas University Turkmenistan, Ashgabat
Balakayeva B.
Student,
International Oil and Gas University Turkmenistan, Ashgabat
DEVELOPMENT OF NATURAL LANGUAGE PROCESSING METHODS AND TECHNOLOGIES FOR CREATION OF INTELLIGENT SYSTEMS AND TEXT
ANALYTICS
Abstract: The article discusses the development of natural language processing (NLP) methods and technologies for creating intelligent systems and text analytics. NLP allows computers to understand and process natural language, solve problems of speech recognition, natural language generation, determining the meaning of a word, analyzing the emotional coloring of a text, and others. NLP is used in various fields such as marketing, chatbots, investing and data preparation. The article discusses the main tasks of NLP, problems and prospects for the development of this technology.
Keywords: Natural language processing, NLP, intelligent systems, text analytics, speech recognition, natural language generation, determining the meaning of a word, analyzing the emotional coloring of a text, chat bots, investments, data preparation.
