Розділ 1.2: Обробка природної мови та аналіз тексту

Обробка природної мови (NLP) — це підполе ШІ, яке зосереджується на тому, щоб дозволити машинам розуміти, інтерпретувати та створювати людську мову. Аналітика тексту – це споріднена галузь, яка передбачає аналіз великих обсягів текстових даних і отримання інформації з них. Історія НЛП і текстової аналітики сягає перших днів досліджень ШІ.

У 1950-х і 1960-х роках дослідники розробили перші системи НЛП, які могли виконувати прості завдання, такі як мовний переклад і аналіз тексту. Однак прогрес був повільним, і ранні системи були обмежені обчислювальною потужністю того часу.

У 1970-х і 1980-х роках дослідники почали зосереджуватися на статистичних моделях для НЛП, які дозволяли виконувати складніші завдання обробки мови, такі як розпізнавання мови та переклад мови. Цей підхід передбачав використання алгоритмів для аналізу великих масивів тексту та виявлення моделей і зв’язків між словами та фразами.

У 1990-х роках дослідники розробили системи на основі правил для НЛП, які включали створення наборів правил, які можна було б використовувати для аналізу та інтерпретації природної мови. Ці системи були ефективними для певних типів завдань обробки мови, таких як витяг інформації та відповіді на запитання, але були обмежені їх нездатністю впоратися зі складністю та мінливістю природної мови.

У 2000-х роках методи машинного навчання, такі як глибоке навчання, стали популярними в дослідженнях НЛП, дозволяючи виконувати точніші та складніші завдання обробки мови. Глибоке навчання передбачає навчання нейронних мереж розпізнаванню шаблонів і взаємозв’язків у великих наборах даних, таких як текстові дані.

Сьогодні НЛП і текстова аналітика використовуються в широкому діапазоні додатків, включаючи аналіз настроїв, тематичне моделювання та чат-боти для обслуговування клієнтів. NLP також використовується в голосових помічниках, таких як Siri та Alexa, які можуть розуміти голосові команди та відповідати на них.

Майбутнє НЛП і текстової аналітики, ймовірно, включатиме розробку складніших алгоритмів для обробки мови, включно з тими, які можуть обробляти кілька мов і розуміти нюанси людської мови. Існує також потенціал для NLP і текстової аналітики для використання в нових програмах, таких як автоматичне створення контенту та персоналізований маркетинг.