В посте кратко рассмотрены основные задачи из области NLP – обработки естественного языка.
1. Токенизация (Tokenization)
Суть: Разделение текста на базовые единицы — токены (слова, подслова, символы).
Зачем и где: Это первый шаг перед подачей текста в модель. Используется в любом NLP-процессе: перевод, анализ, генерация и т.д.
2. Морфологический разбор (Part-of-Speech Tagging)
Суть: Определение грамматических частей речи слов в предложении (существительное, глагол и т.д.).
Зачем и где: Помогает моделям лучше понимать структуру языка. Используется в анализе синтаксиса, синтезе текста, поиске и QA-системах (системы вопрос-ответ).
3. Лемматизация и стемминг
Лемматизация – приведения слова к словарной форме (“went” → “go”).
Стемминг – грубая обрезка слова до корня. Работает быстро, но не всегда дает точные значения корней. Примеры:
- “running”, “runner”, “ran” → “run” или даже “runn”
- “connection”, “connected”, “connecting” → “connect”
Суть: Приведение слов к их начальной форме (например, “running” → “run”).
Зачем и где: Снижает количество уникальных слов, повышает обобщающую способность моделей. Применяется в поиске, кластеризации, анализе тональности.
4. Распознавание именованных сущностей – Named Entity Recognition (NER)
Суть: Выделение и классификация сущностей в тексте — имён, организаций, дат, валют и т.п.
Зачем и где: Важно для извлечения фактов и структурированной информации из неструктурированного текста (журналы, документы, новости, медицина, финансы).
5. Определение тональности (Sentiment Analysis)
Суть: Классификация текста по эмоциональной окраске (положительный, отрицательный, нейтральный).
Зачем и где: Используется в маркетинге, соцсетях, отзывах пользователей, мониторинге репутации брендов.
6. Классификация текста (Text Classification)
Суть: Присвоение тексту одной или нескольких категорий.
Зачем и где: Применяется в фильтрации спама, тематической сортировке, категоризации новостей, маршрутизации обращений в поддержку.
7. Извлечение информации (Information Extraction)
Суть: Автоматическое извлечение структурированных данных (отношений, фактов) из неструктурированных текстов.
Зачем и где: Используется в правовых, медицинских, финансовых и научных документах для построения баз знаний и поиска.
8. Суммаризация текста (Text Summarization)
Суть: Генерация краткого пересказа текста с сохранением смысла.
Зачем и где: Помогает быстро понимать содержание длинных документов, новостей, исследований, юридических или технических текстов.
9. Машинный перевод (Machine Translation)
Суть: Автоматический перевод текста с одного языка на другой.
Зачем и где: В переводчиках, глобализации интерфейсов, международной переписке, мультиязычных системах поддержки.
10. Ответ на вопрос (Question Answering)
Суть: Модель получает вопрос и возвращает точный ответ из текста или базы знаний.
Зачем и где: Используется в чат-ботах, поисковых системах, голосовых помощниках, интеллектуальных справках.
11. Анализ связей между словами (Dependency Parsing)
Суть: Определение грамматических связей между словами в предложении.
Зачем и где: Важно для глубокого понимания текста, синтаксического анализа и построения деревьев зависимостей.
12. Генерация текста (Text Generation)
Суть: Создание осмысленного текста по заданной теме или началу.
Зачем и где: Применяется в чат-ботах, копирайтинге, генерации описаний, автоматических отчетах и творческих задачах.
13. Разрешение кореференции (Coreference Resolution)
Суть: Определение, какие слова или фразы в тексте ссылаются на один и тот же объект.
Зачем и где: Для понимания смысловых связей в тексте, например: “Анна взяла книгу. Она открыла её.” — кто “она” и что “её”?
14. Определение роли слов в предложении – Semantic Role Labeling (SRL)
Суть: Определение “роли” слов в предложении: кто что делает, над кем, чем и зачем.
Зачем и где: Помогает моделям понять не только грамматику, но и смысл действий. Используется в информационном поиске и диалоговых системах.
15. Поиск по смыслу (Semantic Search / Embedding Matching)
Суть: Поиск информации не по ключевым словам, а по смысловой близости.
Зачем и где: Обеспечивает “умный” поиск в базах знаний, FAQ, документации, e-commerce.