Текст и естественный язык

Обработка естественного языка (NLP) — это широкий термин, охватывающий модели и методы искусственного интеллекта для распознавания языка. NLP — это основа, на основе которой создаются модели больших языковых моделей ИИ (LLM).

Методы NLP основаны на включении решений для анализа текста , которые могут анализировать и суммировать текст естественного языка. Например, сайт журнала вычислений может позволить пользователям суммировать статьи о ключевых исторических событиях и извлекать определенные имена, места и даты из них.

Методы анализа текста

Хотя многие сценарии обработки естественного языка обрабатываются генеративными моделями ИИ сегодня, существуют распространенные варианты использования анализа текста, когда специализированные средства NLP используются для достижения предсказуемых результатов или применения настраиваемых правил.

• Обнаружение языка — определение языка (или языков) документа. Обнаружение языка часто является первым шагом в многоэтапном рабочем процессе обработки текста.
• Классификация текста — назначение документа определенной категории; включая анализ тональности , чтобы определить, является ли текст положительным, отрицательным или нейтральным.
• Извлечение ключевых терминов и обнаружение сущностей — определение ключевых слов или фраз в документе и поиск упоминаний сущностей, таких как люди, места и организации. Особая форма обнаружения сущностей заключается в обнаружении и редактировании персональных данных (PII): такие как имена, адреса, телефонные номера и другие частные сведения.
• Сводка — уменьшение объема текста, а также инкапсулирование основных точек.

Сценарии анализа текста

К общим использованию технологий NLP для анализа текста относятся:

• Анализ документов или расшифровок звонков и собраний для определения ключевых субъектов и определения конкретных упоминаний о людях, местах, организациях, продуктах или других сущностях.
• Анализ сообщений социальных сетей, отзывов продуктов или статей для оценки тональности и мнения.
• Реализация чат-ботов, которые могут отвечать на часто задаваемые вопросы или управлять предсказуемыми диалогами, которые не требуют сложности генерирующего ИИ.
• Перед предоставлением общего доступа к данным или их анализом в соответствии с политиками конфиденциальности и законодательством необходимо редактировать личные данные.