NLP и NLU: что это и как работают?

Технологии NLP (Natural Language Processing) и NLU (Natural Language Understanding) с некоторых пор стали активно использоваться при обработке целых корпусов текстов естественного языка. Они позволяют компьютерным моделям понимать, анализировать и взаимодействовать с человеком, что открывает широкие возможности для создания умных систем, переводчиков, чат-ботов и других приложений. Давайте поговорим о них подробнее и выясним, что такое NLP и NLU, как они работают и как применяются в мире современных технологий. А вариантов их применения, как увидим далее, не так уж и мало.

Что такое NLP

Если говорить простыми словами, то NLP — это область информационных технологий, которая занимается созданием методов для обработки естественного человеческого языка. Главная цель НЛП (не путать с нейролингвистическим программированием, Neuro Linguistic Programming, относящимся к практической психологии) — создание таких моделей (на некоторых моделях мы остановимся подробнее ниже), которые будут не только понимать, но и самостоятельно выполнять генерацию целых текстов на естественном языке. А точнее — языках, поскольку принципы NLP позволяют с одинаковым успехом работать с любыми символьными системами, к которым относится и любой язык.

Главные цели NLP: распознавание и синтез речи, анализ и извлечение информации, машинный перевод, определение тональности текста. Для этого разработчики активно задействуют методы машинного и глубокого обучения, разнообразные статистические модели, методы лингвистического анализа и некоторые другие подходы.

NLP широко используется в таких сферах, как поисковые системы, анализ данных, медицинские приложения, автоматизация бизнес-процессов. NLP применяют и для обучения разнообразных моделей искусственного интеллекта (ИИ или AI, от англ. Artificial Intelligence) и технологий для взаимодействия с ИИ на человеческом языке.

Какие задачи решает NLP

Из конкретных задач можно выделить голосовые помощники, анализ текстов, синтез речи и, конечно, машинный перевод. Качество машинного перевода за последнее десятилетие возросло в разы, а перевод с английского и на английский с любого языка с помощью ИИ-переводчиков уже не уступает по качеству переводу профессионалов. Это объясняется тем, что эти ИИ-модели перевода обучали как раз при помощи NLP на огромных массивах текстовых данных.

Голосовые помощники

NLP позволяет голосовым помощникам, таким как Siri, Alexa, Google Assistant или Яндекс.Алиса, понимать команды пользователей, которые они отдают голосом, а также генерировать речевые ответы. Конкретные задачи включают распознавание речи, выполнение задач по запросу, включая предоставление нужной человеку информации.

Анализ текстов

Здесь применение этой технологии включает извлечение информации, распределение ее по темам, определение тональности (негативной, позитивной), а также идентификацию ключевых слов и фраз. Последнее помогает при создании систем аналитики на основе речевых данных, позволяя бизнесу обрабатывать ответы пользователей для разграничения их по группам (например, холодные-теплые-горячие клиенты).

Распознавание и синтез речи

NLP дает возможность распознавать и интерпретировать речь и даже синтезировать ее с помощью генерации звуковых сигналов. Это используется, например, для создания автодикторов, разговорных интерфейсов и аудиокниг.

Машинный перевод

NLP позволяет создавать целые системы машинного перевода, которые способны переводить тексты с достаточно высокой точностью. Конкретные задачи включают анализ семантики предложений, генерацию переведенного текста и поиск межъязыковых соответствий. Последнее очень важно, так как многие языки совершенно не похожи друг на друга, что добавляет ИИ трудностей при переводе. Применение методов NLP здесь повышает точность, так как эта методика позволяет машине учитывать контекст, в рамках которого и переводится то или иное слово либо фраза.

Что такое NLU

NLU можно назвать подзадачей NLP, которая фокусируется на способности компьютеров понимать и интерпретировать человеческий язык с учетом контекста и намерений. Кроме того, ИИ должен не только понимать отдельные слова и фразы, но и общий смысл высказывания, а также то, чего пользователь хочет добиться. Например, если пользователь говорит: «покажи мне рестораны поблизости», ИИ должен понять, что человек хочет найти информацию о ресторанах, которые находятся неподалеку от того места, где он сейчас находится.

Как устроен и как работает NLU

Одним из ключевых аспектов NLU является семантический анализ, позволяющий ИИ понимать значения слов в контексте. Это включает определение синонимов, антонимов, анализ многозначности слов, контекстный анализ и максимально точный перевод, соответствующей речевой практике в языке, на который ИИ переводит. Так, в предложении I am glad to be involved in that дословный перевод может выглядеть несколько коряво: «я рад быть вовлеченным в это» — по-русски так не говорят. И здесь на помощь приходят методы контекстного анализа NLU, которые помогут ИИ перевести эту фразу так: «я рад участвовать в этом» или «с удовольствием поучаствую в этом».

Стоит добавить, что эта технология активно применяется и при разработке больших языковых моделей или LLM. Такие модели, основанные на технологии Deep Learning, обучаются на терабайтах текстовых данных. Фактически для их обучения берется весь доступный в интернете языковой корпус на том или ином языке, а чаще всего нескольких, поскольку такие модели используются в том числе и для перевода. И технология NLP как раз активно применяется при обучении LLM — она позволяет значительно повышать точность перевода с одного языка на другой, при этом NLP может быть встроена в процессы Deep Learning довольно легко программными способами. Для этого пишутся специальные скриптовые инструкции.

Таким образом, NLU важен для различных приложений обработки естественного языка, в том числе голосовых ботов и машинного перевода. Благодаря NLU компьютеры могут «понимать» человеческие языки, что делает ИИ-помощников удобными и доступными для широкого круга пользователей.

Как обучить NLU

Обучение NLU включает несколько поэтапных задач, правильное выполнение которых важно для понимания и интерпретации человеческой речи.

• Первый шаг в обучении NLU — сбор большого корпуса языковых данных, которые необходимы для обучения. При этом тренировочный набор Big Data (больших данных) должен быть размечен, и каждый пример должен иметь соответствующую метку, указывающую на правильный ответ или интерпретацию.
• После сбора данных они должны быть предварительно обработаны: например, убраны лишние символы, текст приведен к нижнему регистру там, где это необходимо, удалены стоп-слова, проведена лемматизация (группировка по словоформам).
• Для обучения NLU обычно используется машинное обучение, в том числе рекуррентные или сверточные нейронные сети, а также смешанные модели. Модель обучается на подготовленном языковом материале с целью выявления закономерностей в тексте и понимания его смысла.
• После обучения модели необходимо провести оценку на отдельном тестовом наборе данных, чтобы оценить ее точность и эффективность. При необходимости модель может быть доработана и оптимизирована для улучшения результатов.
• После успешного обучения модель интегрируется в приложение или систему, где она будет использоваться для обработки естественного языка (Human Language). Кроме того, модель должна периодически обновляться и дообучаться на новых данных, чтобы оставаться актуальной и эффективной.

Обучение NLU — это сложный комплексный процесс, который требует как технических знаний, так и большого объема данных для обучения и тестирования LLM. Таким образом, для создания качественной речевой модели могут потребоваться значительные ресурсы, в особенности процессорные мощности (для обработки) и накопители (для хранения данных).

Отличие NLP от NLU

NLP и NLU — это прежде всего две различные концепции.

• NLP относится к широкому спектру методов и технологий, используемых для работы с текстом.
• С другой стороны, NLU фокусируется на более узкой области, а именно на понимании ИИ человеческого языка.

Таким образом, NLP занимается обработкой текста в целом, в то время как NLU фокусируется на глубокой интерпретации речевой информации.