Что такое обработка естественного языка (NLP)
Обработка естественного языка, или NLP (от англ. Natural Language Processing), — это направление в машинном обучении (ML), которое помогает компьютерам распознавать, анализировать и создавать тексты подобно тому, как это делает человек.
NLP объединяет знания из вычислительной лингвистики, машинного обучения и компьютерных наук. Благодаря этим технологиям компьютеры могут не только распознавать речь, но и переводить тексты, определять их эмоциональную окраску, вести диалог.
Технологии NLP применяют повсеместно:
Знание основ обработки естественного языка помогает понять, как этот процесс работает на практике. Например, если человек потерял кошелек с платежной картой, он может открыть приложение банка на смартфоне и написать мобильному помощнику: «Заблокируй карту».
Система NLP сначала распознает намерение — заблокировать карту. Затем выделяет ключевые слова: «карта», «потерял», связывает фразу с экстренной ситуацией и автоматически запускает сценарий блокировки карты или предлагает подтвердить действие.
NLP объединяет знания из вычислительной лингвистики, машинного обучения и компьютерных наук. Благодаря этим технологиям компьютеры могут не только распознавать речь, но и переводить тексты, определять их эмоциональную окраску, вести диалог.
Технологии NLP применяют повсеместно:
- в поисковых системах Google, Яндекс и др. для понимания запросов;
- в чат-ботах и службах онлайн-поддержки для автоматического ответа;
- в голосовых помощниках, как Алиса, Маруся, Siri, для распознавания и выполнения команд;
- в переводчиках вроде Google Translate и «Яндекс Переводчик»;
- в социальных сетях — для фильтрации контента и анализа настроений пользователей;
- в банках, медицине, маркетинге и других сферах.
Знание основ обработки естественного языка помогает понять, как этот процесс работает на практике. Например, если человек потерял кошелек с платежной картой, он может открыть приложение банка на смартфоне и написать мобильному помощнику: «Заблокируй карту».
Система NLP сначала распознает намерение — заблокировать карту. Затем выделяет ключевые слова: «карта», «потерял», связывает фразу с экстренной ситуацией и автоматически запускает сценарий блокировки карты или предлагает подтвердить действие.
Как работает NLP: уровни анализа текста и этапы обработки
Обработка естественного языка происходит поэтапно и охватывает несколько уровней — от анализа структуры слова до понимания смысла и контекста всего высказывания.
Ниже описаны основные уровни, на которых компьютер с помощью лингвистических методов разбирается, что происходит в тексте.
1. Морфологический уровень
Это базовый этап, с которого начинается большинство процессов в NLP. Первый шаг — токенизация. Компьютер разбивает текст на токены — отдельные элементы, обычно это слова или части слов. Например, из фразы «Он быстро ушел» получаются токены: «Он», «быстро», «ушел». Затем выполняется разбор словоформ и стемминг — приведение слов к начальной форме без учета грамматической формы. Проще говоря, стемминг «обрезает» окончания слов, чтобы получить общий «стем» (основу), используемый для сравнения и группировки слов. Так слова «бег», «бегающий», «бежал», «бегу» после этого этапа сведутся к форме «бег» или «беж», в зависимости от алгоритма.
2. Синтаксический уровень
На этом этапе система определяет роль слов в контексте и анализирует структуру предложения. Например, в предложении «Кот сидит на окне» система определяет, что «кот» — подлежащее, «сидит» — сказуемое, а «на окне» — обстоятельство места.
3. Семантический уровень
На этом уровне система проводит семантический анализ, то есть определяет смысл слов и фраз. Например, слово «ключ» может обозначать предмет, музыкальный термин или решение задачи. NLP-система учитывает контекст, чтобы выбрать правильное значение.
4. Прагматический уровень
Здесь учитываются контекст, намерение и скрытый смысл высказывания. Например, фраза «Ты мог бы закрыть окно?» — не вопрос, а вежливая просьба. NLP-системы учатся интерпретировать такие случаи, приближаясь к человеческому пониманию языка.
Технически алгоритм обработки естественного языка выглядит так. Сначала выполняется очистка текста — удаляются лишние символы, HTML-теги, знаки препинания и стоп-слова: например, «и», «в», «на». Далее — предобработка: текст разбивается на токены, проводится лемматизация или стемминг, чтобы привести слова к базовой форме.
После этого каждое слово нужно представить в форме, удобной для компьютера. Для этого слова преобразуют в числа или числовые векторы — наборы цифр, которые отражают их значение и связи с другими словами. Этот процесс называется векторизацией. С ее помощью компьютер может сравнивать слова, находить закономерности и выполнять разные задачи — от поиска похожих текстов до генерации новых предложений.
Наконец, эти числовые представления поступают в алгоритмы машинного обучения или нейросети, которые решают конкретные задачи: классификацию, анализ тональности, перевод, генерацию текста и другие.
Ниже описаны основные уровни, на которых компьютер с помощью лингвистических методов разбирается, что происходит в тексте.
1. Морфологический уровень
Это базовый этап, с которого начинается большинство процессов в NLP. Первый шаг — токенизация. Компьютер разбивает текст на токены — отдельные элементы, обычно это слова или части слов. Например, из фразы «Он быстро ушел» получаются токены: «Он», «быстро», «ушел». Затем выполняется разбор словоформ и стемминг — приведение слов к начальной форме без учета грамматической формы. Проще говоря, стемминг «обрезает» окончания слов, чтобы получить общий «стем» (основу), используемый для сравнения и группировки слов. Так слова «бег», «бегающий», «бежал», «бегу» после этого этапа сведутся к форме «бег» или «беж», в зависимости от алгоритма.
2. Синтаксический уровень
На этом этапе система определяет роль слов в контексте и анализирует структуру предложения. Например, в предложении «Кот сидит на окне» система определяет, что «кот» — подлежащее, «сидит» — сказуемое, а «на окне» — обстоятельство места.
3. Семантический уровень
На этом уровне система проводит семантический анализ, то есть определяет смысл слов и фраз. Например, слово «ключ» может обозначать предмет, музыкальный термин или решение задачи. NLP-система учитывает контекст, чтобы выбрать правильное значение.
4. Прагматический уровень
Здесь учитываются контекст, намерение и скрытый смысл высказывания. Например, фраза «Ты мог бы закрыть окно?» — не вопрос, а вежливая просьба. NLP-системы учатся интерпретировать такие случаи, приближаясь к человеческому пониманию языка.
Технически алгоритм обработки естественного языка выглядит так. Сначала выполняется очистка текста — удаляются лишние символы, HTML-теги, знаки препинания и стоп-слова: например, «и», «в», «на». Далее — предобработка: текст разбивается на токены, проводится лемматизация или стемминг, чтобы привести слова к базовой форме.
После этого каждое слово нужно представить в форме, удобной для компьютера. Для этого слова преобразуют в числа или числовые векторы — наборы цифр, которые отражают их значение и связи с другими словами. Этот процесс называется векторизацией. С ее помощью компьютер может сравнивать слова, находить закономерности и выполнять разные задачи — от поиска похожих текстов до генерации новых предложений.
Наконец, эти числовые представления поступают в алгоритмы машинного обучения или нейросети, которые решают конкретные задачи: классификацию, анализ тональности, перевод, генерацию текста и другие.
Задачи обработки естественного языка (NLP)
Технологии NLP (обработки естественного языка) широко используются в разных сферах жизни. В поисковых системах — для более точной выдачи результатов, в чат-ботах и голосовых ассистентах — для понимания запросов пользователей, в маркетинге — для анализа отзывов и прогнозирования поведения клиентов, а также в медицине, образовании, праве и даже в финансах. Ниже рассмотрим основные задачи, которые решают с помощью NLP.
Кроме того, NLP применяется для автоматической коррекции ошибок, классификации документов, фильтрации фейков и спама, создания обучающих систем, генерации вопросов по тексту, адаптации интерфейсов для людей с нарушениями зрения или речи, а также для контекстного поиска в больших базах данных.
- Распознавание речи. NLP используют для преобразования голосовой информации в текст, а затем для понимания и обработки этого текста. Например, при взаимодействии с голосовыми ассистентами — «Яндекс Алиса», Google Assistant и другие. Они распознают фразу, анализируют ее смысл и выполняют команду. Аналогично работают колл-центры и голосовые чат-боты — обрабатывают звонки и запросы клиентов, направляя их в нужные отделы. Современные автомобили с голосовым управлением тоже оснащены NLP-системами: они распознают команды водителя и позволяют управлять телефоном или мультимедиа, не отвлекаясь от дороги.
- Обработка текста. Это основа NLP. Машина разбивает текст на слова, определяет их грамматические свойства, приводит к начальной форме, выявляет структуру предложений. Например, поисковик при запросе «быстрое оформление визы» выделит главное — «оформление» и «виза», а слово «быстрое» учтет для уточнения результатов.
- Анализ информации. Сюда входят задачи извлечения именованных сущностей (имен, названий компаний, локаций), определение эмоциональной окраски текста (позитивный, негативный), поиск фактов и связей. Это помогает обрабатывать большие объемы текста и делать выводы. Например, маркетинговая система анализирует отзывы: «Сервис ужасный, но доставка быстрая» — и определяет разные тональности для разных аспектов.
- Генерация текста и речи. Системы NLP умеют создавать тексты — письма, новости, сообщения, диалоги. Например, чат-бот банка формирует индивидуальный ответ: «Здравствуйте, Настя. Мы учли вашу просьбу и изменили дату оплаты кредита». В голосовых помощниках эта фраза может быть еще и озвучена.
- Автоматическое резюмирование. Система создает краткую выжимку из длинного текста. ИИ-алгоритм легко превратит 10-страничную статью в краткий обзор из нескольких предложений, выделив ключевые тезисы без «воды».
- Машинный перевод. Современные NLP-технологии переводят текст с одного языка на другой, учитывая контекст и особенности грамматики. Перевод получается не дословным, а максимально близким по смыслу к оригиналу.
Кроме того, NLP применяется для автоматической коррекции ошибок, классификации документов, фильтрации фейков и спама, создания обучающих систем, генерации вопросов по тексту, адаптации интерфейсов для людей с нарушениями зрения или речи, а также для контекстного поиска в больших базах данных.
Как работают и развиваются NLP-модели: от статистики до нейросетей
Модели NLP — это «мозг» систем, работающих с языком. За последние десятилетия они прошли путь от простых статистических подходов до мощных нейросетей, способных вести диалог, писать статьи и переводить тексты.
Ранние модели, такие как n-граммы и наивный байесовский классификатор, опирались на частотный анализ слов. Они учитывали, как часто встречаются слова и в каких сочетаниях. Система работала, но не могла полноценно учитывать контекст.
Позже появились векторные модели — например, Word2Vec и GloVe. Они начали представлять слова в виде числовых векторов, благодаря чему похожие по смыслу слова получали близкие значения. Это стало прорывом: машина смогла распознавать смысловую близость, например, между словами «король» и «королева».
Дальнейший скачок произошел с появлением нейросетевых моделей: BERT, GPT, T5 и других. Они основаны на архитектуре трансформеров — подходе, который позволяет учитывать все предложение целиком, а не обрабатывать текст по частям. Благодаря этому модели могут «понимать» даже сложные тексты.
Существует несколько подходов к обучению моделей для работы с текстом:
Сегодня доступны как проприетарные модели: GPT от OpenAI, Claude от Anthropic, так и open-source-решения — например, LLaMA, Mistral, BERT. Первые разрабатывают частные компании и часто не публикуют полностью исходный код, архитектуру или обучающие данные — их использование регулируется лицензионными соглашениями. Вторые широко применяются в научной и коммерческой среде: их можно использовать бесплатно, изучать, модифицировать и дообучать под свои задачи.
Ранние модели, такие как n-граммы и наивный байесовский классификатор, опирались на частотный анализ слов. Они учитывали, как часто встречаются слова и в каких сочетаниях. Система работала, но не могла полноценно учитывать контекст.
Позже появились векторные модели — например, Word2Vec и GloVe. Они начали представлять слова в виде числовых векторов, благодаря чему похожие по смыслу слова получали близкие значения. Это стало прорывом: машина смогла распознавать смысловую близость, например, между словами «король» и «королева».
Дальнейший скачок произошел с появлением нейросетевых моделей: BERT, GPT, T5 и других. Они основаны на архитектуре трансформеров — подходе, который позволяет учитывать все предложение целиком, а не обрабатывать текст по частям. Благодаря этому модели могут «понимать» даже сложные тексты.
Существует несколько подходов к обучению моделей для работы с текстом:
- Обучение с учителем. Модель обучают на размеченных данных — текстах с пометками, которые помогают распознавать закономерности. Например, ей показывают отзывы с указанием, какие из них положительные, а какие — отрицательные, чтобы она научилась отличать их самостоятельно. Такой подход похож на обучение человека по образцу: сначала демонстрируют примеры с правильными ответами, а затем проверяют, как он применяет эти знания на новых задачах.
- Обучение без учителя. Модель изучает большие объемы текста без заранее заданных меток и самостоятельно ищет закономерности. Например, если модель «читает» миллионы страниц, она заметит, что слово «снег» часто встречается рядом со словом «зима», а «пицца» — с «сыром». Так она учится понимать структуру языка и смысл слов без помощи человека.
- Обучение с переносом (transfer learning). Сначала модель обучается на большом объеме текстов общего характера, например, книгах, статьях, диалогах. Потом ее дообучают под конкретную задачу. Модель вроде GPT сначала учится на миллионах текстов из интернета, а после этого ее можно «подстроить» под отзывы о ресторанах — и она начнет понимать такие понятия, как «обслуживание», «вкусно», «задержка заказа» и т. д. Преимущество этого подхода в том, что универсальную модель можно быстро адаптировать к узкой задаче, затрачивая меньше ресурсов и сохраняя при этом приемлемое качество.
Сегодня доступны как проприетарные модели: GPT от OpenAI, Claude от Anthropic, так и open-source-решения — например, LLaMA, Mistral, BERT. Первые разрабатывают частные компании и часто не публикуют полностью исходный код, архитектуру или обучающие данные — их использование регулируется лицензионными соглашениями. Вторые широко применяются в научной и коммерческой среде: их можно использовать бесплатно, изучать, модифицировать и дообучать под свои задачи.
Что такое NLP-программирование
Созданием программ, которые понимают и обрабатывают человеческий язык, а также их обучением занимаются NLP-программисты. Специалисты в этой области разрабатывают скрипты для очистки и разметки текста — удаляют лишние символы, делят текст на слова, приводят их к начальной форме.
Они используют специализированные библиотеки, такие как NLTK, spaCy, Transformers, и обучают модели на текстах, чтобы те могли определять тему, настроение или важные объекты. Такие системы способны распознавать имена и географические названия, переводить тексты, подводить итоги длинных документов и даже генерировать собственные тексты.
Для этого применяются как классические статистические методы — n-граммы, TF-IDF, «мешок слов», — так и современные нейросетевые технологии, такие, как BERT и GPT.
Созданием программ, которые понимают и обрабатывают человеческий язык, а также их обучением занимаются NLP-программисты. Специалисты в этой области разрабатывают скрипты для очистки и разметки текста — удаляют лишние символы, делят текст на слова, приводят их к начальной форме.
Они используют специализированные библиотеки, такие как NLTK, spaCy, Transformers, и обучают модели на текстах, чтобы те могли определять тему, настроение или важные объекты. Такие системы способны распознавать имена и географические названия, переводить тексты, подводить итоги длинных документов и даже генерировать собственные тексты.
Для этого применяются как классические статистические методы — n-граммы, TF-IDF, «мешок слов», — так и современные нейросетевые технологии, такие, как BERT и GPT.
Применение обработки естественного языка
NLP-системы используют в самых разных сферах, где требуется обработка текстов. Особенно активно эти технологии применяют в бизнесе. Компании автоматизируют поддержку клиентов с помощью чат-ботов и голосовых помощников — те отвечают на типовые вопросы, помогают оформить заказ или уточняют статус доставки. Благодаря NLP-аналитике бизнес изучает отзывы покупателей, выявляет слабые места и улучшает качество обслуживания.
В медицине NLP помогает врачам быстрее ориентироваться в большом объеме информации. Например, система анализирует медицинские карты и клинические записи, чтобы выделить важные симптомы, уточнить диагноз или даже подсказать возможные направления лечения. Это не заменяет врача, но экономит время.
Юридическая отрасль также выигрывает от внедрения NLP-технологий. Модели обрабатывают тысячи страниц юридических документов, находят противоречия в договорах, сверяют положения с законодательными нормами и помогают быстрее находить нужные статьи в правовых базах.
В образовании технологии NLP используются для автоматического создания тестов, заданий и подсказок. Искусственный интеллект может объяснить сложную тему простыми словами, проверить письменные ответы студентов и дать рекомендации для индивидуального обучения.
Маркетинг — еще одно ключевое направление применения NLP. Алгоритмы анализируют упоминания брендов в соцсетях, определяют тональность отзывов, выявляют потребительские настроения и даже создают рекламные тексты. Это дает компаниям важную информацию о реакции аудитории и помогает точнее формулировать сообщения.
Даже в сфере государственных услуг NLP-системы сильно востребованы. Они позволяют быстрее обрабатывать заявления, направлять их в нужные инстанции и автоматически формировать ответы по шаблонам, снижая нагрузку на сотрудников и повышая качество сервиса.
Как освоить машинное обучение и где практиковаться
Если вы хотите глубже разобраться в том, как нейросети понимают тексты, распознают смысл и генерируют ответы, а также освоить машинное обучение — обратите внимание на курс «Профессия Data Scientist» от онлайн-школы ProductStar. С ним вы изучите основы глубокого обучения и научитесь использовать инструменты для создания и обучения нейросетей. Программа курса выстроена последовательно: от погружения в вводные темы до создания собственных проектов.
Вы не останетесь один на один с теорией — опытные специалисты сопровождают, объясняют и помогают применять знания на практике на всех этапах обучения. В результате у вас будет не только понимание, как все устроено, но и опыт, с которым проще развиваться в области Data Science.
В медицине NLP помогает врачам быстрее ориентироваться в большом объеме информации. Например, система анализирует медицинские карты и клинические записи, чтобы выделить важные симптомы, уточнить диагноз или даже подсказать возможные направления лечения. Это не заменяет врача, но экономит время.
Юридическая отрасль также выигрывает от внедрения NLP-технологий. Модели обрабатывают тысячи страниц юридических документов, находят противоречия в договорах, сверяют положения с законодательными нормами и помогают быстрее находить нужные статьи в правовых базах.
В образовании технологии NLP используются для автоматического создания тестов, заданий и подсказок. Искусственный интеллект может объяснить сложную тему простыми словами, проверить письменные ответы студентов и дать рекомендации для индивидуального обучения.
Маркетинг — еще одно ключевое направление применения NLP. Алгоритмы анализируют упоминания брендов в соцсетях, определяют тональность отзывов, выявляют потребительские настроения и даже создают рекламные тексты. Это дает компаниям важную информацию о реакции аудитории и помогает точнее формулировать сообщения.
Даже в сфере государственных услуг NLP-системы сильно востребованы. Они позволяют быстрее обрабатывать заявления, направлять их в нужные инстанции и автоматически формировать ответы по шаблонам, снижая нагрузку на сотрудников и повышая качество сервиса.
Как освоить машинное обучение и где практиковаться
Если вы хотите глубже разобраться в том, как нейросети понимают тексты, распознают смысл и генерируют ответы, а также освоить машинное обучение — обратите внимание на курс «Профессия Data Scientist» от онлайн-школы ProductStar. С ним вы изучите основы глубокого обучения и научитесь использовать инструменты для создания и обучения нейросетей. Программа курса выстроена последовательно: от погружения в вводные темы до создания собственных проектов.
Вы не останетесь один на один с теорией — опытные специалисты сопровождают, объясняют и помогают применять знания на практике на всех этапах обучения. В результате у вас будет не только понимание, как все устроено, но и опыт, с которым проще развиваться в области Data Science.
Известные проекты, созданные с помощью NLP
Технологии обработки естественного языка лежат в основе многих современных продуктов, которыми вы, возможно, пользуетесь каждый день. Один из самых известных примеров — ChatGPT от OpenAI. Эта модель умеет вести диалог, объяснять сложные темы, писать тексты и даже программировать. Ее возможности основаны на архитектуре трансформеров и масштабном обучении на огромных корпусах текстов.
Другой заметный проект — DeepL, интеллектуальный переводчик, который стал конкурентом Google Translate. Благодаря NLP-алгоритмам он выдает более точные и контекстуально корректные переводы, особенно при работе с длинными и сложными предложениями.
Российские компании также могут похвастаться достижениями, основанными на NLP-технологиях. Yandex YaLM — линейка больших языковых моделей, созданных Яндексом. Они обучены на русскоязычных данных и успешно справляются с генерацией текста, пониманием запросов и решением прикладных задач. Sber AI развивает модели вроде ruGPT и GigaChat, которые также применяются в чат-ботах, голосовых помощниках и системах поддержки.
Эти примеры показывают, как далеко шагнула разработка в области NLP — от простого анализа текста до создания систем, умеющих «понимать» и взаимодействовать с человеком почти как живой собеседник. Обработка естественного языка — не просто тренд, а технология, уже встроенная в нашу повседневную жизнь. Она открывает возможности для автоматизации, аналитики и общения. И чем раньше вы начнете с ней работать, тем увереннее будете чувствовать себя — как сейчас, так и в будущем.
Другой заметный проект — DeepL, интеллектуальный переводчик, который стал конкурентом Google Translate. Благодаря NLP-алгоритмам он выдает более точные и контекстуально корректные переводы, особенно при работе с длинными и сложными предложениями.
Российские компании также могут похвастаться достижениями, основанными на NLP-технологиях. Yandex YaLM — линейка больших языковых моделей, созданных Яндексом. Они обучены на русскоязычных данных и успешно справляются с генерацией текста, пониманием запросов и решением прикладных задач. Sber AI развивает модели вроде ruGPT и GigaChat, которые также применяются в чат-ботах, голосовых помощниках и системах поддержки.
Эти примеры показывают, как далеко шагнула разработка в области NLP — от простого анализа текста до создания систем, умеющих «понимать» и взаимодействовать с человеком почти как живой собеседник. Обработка естественного языка — не просто тренд, а технология, уже встроенная в нашу повседневную жизнь. Она открывает возможности для автоматизации, аналитики и общения. И чем раньше вы начнете с ней работать, тем увереннее будете чувствовать себя — как сейчас, так и в будущем.
Поделиться
