Методы обработки текстов и анализа данных в Natural Language Processing
Natural Language Processing (NLP) - это сфера ИИ, которая сосредоточена на проблемах автоматической обработки, а также анализа естественного языка, который используется в устной и письменной коммуникации.
Анализ данных в NLP включает различные аспекты, в том числе классификацию текстов (определение категории, к которой относится текст), извлечение информации (поиск и нахождение структурированных данных в тексте), определение тональности (оценка эмоциональной окраски текста), поиск и выявление ключевых слов (идентификация основных понятий, упоминаемых в тексте) и другие.
Методы обработки текстов в NLP представляют собой операции, которые используются для первичной обработки текстов с целью их представления машине в том виде, который необходим для анализа. Рассмотрим некоторые из этих методов более подробно:
- Процесс разбиения текста на самостоятельные единицы, которые называются токенами. Токены – это базовые единицы текста, которые позволяют алгортмам в дальнейшем работать с потоком речи, а с конкретными эелементами, из которых он состоит. Например, предложение «Привет, как дела?» может быть разбито на токены ["Привет", ",", "как", "дела", "?"].
- Лемматизация представляет собой сведение слова к его начальной грамматической форме (лемме). Лемматизация помогает сократить вариации словоформ и упрощает автоматическое исследование текста. Например, слова «бежал», «бегут» и «бегающий» могут быть приведены к лемме «бежать».
- Частеречная разметка предполагает определение частеречной принадлежности каждого слова в тексте. Частеречная разметка позволяет определить разные формы слова и установить связи между словами в грамматической конструкции. Например, в предложении «Собака быстро бежала» слово «собака» будет отмечено как существительное, «бежала» как глагол, а «быстро» как наречие.
- Извлечение ключевых слов, которые, как известно, являются показатели тематической направленности текста. Нахождение ключевых слов помогает определить основное содержание текста и создавать метаданные для его последующего анализа. Например, для текста новостной статьи можно извлечь ключевые слова «президент», «выборы» и «экономика».
- Синтаксический анализ предполагает определение его структуры, анализ компонентов и существующих между ними языковых (прежде всего, грамматических) связей.
- Анализ тональности– это процесс определения эмоциональной окраски текста, степени его экспрессивности. Анализ тональности используется, например, для определения, является ли текст экспрессивно нейтральным. Например, для предложения «Фильм был ужасным» анализ тональности выявит отрицательный оттенок.
- Извлечение именованных сущностей представляет собой процесс поиска и распределения по группам (классам) разных категорий текстовых (языковых) единиц, таких как имена людей, организации, места и даты. Это позволяет обнаружить важную информацию в тексте и создать наборы классов для различных баз данных.
Использование Natural Language Processing в анализе текстов разных типов и структуры
Использование Natural Language Processing (NLP) в анализе устной речи позволяет распознавать и интерпретировать сказанное на естественном языке. Это направление касается распознавания звучащей речи, извлечения метаданных (например, пола говорящего, места и времени речи), анализа эмоциональной окраски речи и определение темы высказываний. Приложениями NLP в анализе устной речи могут быть системы автоматического распознавания речи, транскрипции аудиозаписей, анализ голосового поведения (например, для распознавания эмоций или интонаций) и многое другое.
В анализе художественных текстов NLP применяется для решения различных задач, таких как распознавание имен собственных, извлечение ключевых слов и фраз, классификация жанров или настроений произведений, определение смысловых связей между персонажами и тематический анализ текстов. Это может помочь исследователям, авторам и издателям найти общие темы в литературных произведениях, определить стилевые или жанровые особенности и даже разрабатывать системы для автоматического создания или редактирования текстов.
В анализе интернет-дискурса NLP используется для обработки и анализа различных типов текстов, которые могут включать новости, рекламные объявления, социальные медиа посты и комментарии. Часто NLP применяется для классификации или анализа тональности текста, проверки достоверности информации, определения сущностей (именованных сущностей) и анализа структуры документов или связей между текстами. Это может быть полезным для маркетинговых исследований, связанных с изучением реакции пользователей на продукцию или услуги, для мониторинга новостей или определения популярных тем.
