Задачи, решаемые NLP: машинный перевод и анализ текстов
С каждым годом применение Natural Language Processing увеличивается, в связи с чем растет и NLP-рынок. Это неудивительно, ведь интеллектуальные устройства используются все чаще, как и облачные решения и программные приложения, основанные на NLP.
Сегодня NLP может решать самые разные задачи. В этой заметке мы вкратце рассмотрим область, связанную с обработкой текстовой информации.
Машинный перевод текстов
Перевод текста -- широко известный и наиболее распространенный сценарий. Что тут стоит отметить? С одной стороны, качество перевода ежегодно растет, то есть налицо прогресс машинного перевода. С другой -- несмотря на современные технологические решения до сих пор не всегда удается перевести игру слов или устойчивые обороты. Существуют недостатки и при правильном построении предложений, выборе подходящих падежей.
Анализ текстов
Сегодня для анализа текстов применяют разные форматы, вот основные:
- классификация;
- отражение содержания;
- анализ тональности.
Классификация (text classification)
Задачи по классификации можно разделить на 2 вида:
- Бинарная классификация. Она дает возможность определять релевантность документа, предложенного пользователю.
- Мультиклассовая классификация. С ее помощью можно определить тематику документа, что позволит отнести его к нужному тематическому классу (одному из сотни).
Отражение содержания текста
Text summarization работает следующим образом: - NLP-система принимает на вход текст большого размера; - на выходе получается текст меньшего размера, который кратко отражает содержание (привет школьникам и студентам, а также краткому содержанию "Войны и мира" и иже с ними).
При этом от системы можно потребовать сгенерировать не только краткий пересказ или аннотацию, но и заголовок текста и т. д. Плюс есть разные способы, позволяющие генерировать забавные и осмысленные для человеческого восприятия заголовки.
Анализ тональности текста
Этот формат позволяет находить в тексте разные мнения и свойства. К примеру, можно определить стиль текста, его эмоциональную окраску и пр.
По материалам https://tproger.ru/.
