NLP без прикрас: Секреты общения с машинным мозгом - стр. 3

Обработка естественного языка (обработка языка) – это многогранная область, которая охватывает множество технологий и методов, позволяющих компьютерам взаимодействовать с человеческим языком на уровне, приближенном к пониманию человека. Важно понимать базовые концепции, чтобы эффективно использовать инструменты и приложения, основанные на обработке языка. Данная глава будет посвящена основам работы с языком, типичным задачам в обработке языка и методам их реализации.

Основные компоненты обработки языка

Прежде чем углубляться в алгоритмы и технологии, важно рассмотреть основные компоненты обработки естественного языка. К ним относятся:

1. Сегментация – процесс разделения текста на смысловые единицы. Это может включать в себя деление на предложения, слова или даже морфемы, что особенно важно при анализе языков с флексией, как русский. Например, в предложении "Кошка ловит мышь" сегментация позволит выделить три ключевых элемента для анализа.

2. Токенизация – это процесс, в результате которого текст разбивается на отдельные токены (слова, фразы, символы). Например, фраза "Я люблю программировать на Python!" будет разбита на токены: ["Я", "люблю", "программировать", "на", "Python", "!"]. Этот этап крайне важен для любой дальнейшей обработки текста.

3. Лемматизация и стемминг – две техники, направленные на приведение слов к их базовым формам. Лемматизация учитывает семантику и контекст, тогда как стемминг просто обрезает окончания. Для слова "бегу" лемматизация даст "бежать", а стемминг – "бег".

4. Частеречная разметка – назначение грамматических категорий словам в контексте. Например, в предложении "Собака (существительное) _идет_ (глагол) _в_ (предлог) _парк_ (существительное)" ключевыми являются как члены предложения, так и их роли.

Классификация и извлечение информации

Следующий этап в обработке естественного языка – это извлечение и классификация информации. Эта категория охватывает несколько ключевых задач, таких как:

1. Классификация текста – определение категории текстового документа на основании его содержимого. Например, можно классифицировать статьи новостей как политические, спортивные или экономические. Реализация классификатора может быть выполнена с помощью, например, алгоритма на основе опорных векторов.

```python

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

from sklearn.svm import SVC

from sklearn.pipeline import make_pipeline

# Пример: классификация текста

data = ["Политика на весне", "Спорт на острие", "Финансовые новости"]

labels = ["политика", "спорт", "экономика"]

model = make_pipeline(TfidfVectorizer(), SVC())

model.fit(data, labels)

```

2. Извлечение именованных сущностей – процесс нахождения и классификации ключевых элементов в тексте, таких как имена, даты и названия организаций. Для этой задачи часто используются глубокие нейронные сети и модели, такие как BERT или SpaCy.

Пример извлечения именованных сущностей может быть следующим: из текста "Москва – столица России" будет выделено: "Москва" (город), "Россия" (страна).

Анализ настроений

Анализ настроений – важная задача, которая позволяет определить эмоциональную окраску текста. Этот процесс включает как простые методы, такие как использование словарей с оценками слов, так и сложные подходы с использованием машинного обучения.