Нлп расшифровка: НЛП — что это такое? Расшифровка, определение, перевод

Содержание

Институт НеоКода – Новый код НЛП

личные инструменты

Вы посетили: • GROW

Модель GROW создана Джоном Уитмором как модель эффективных вопросов и является наиболее распространённым способом структурирования беседы в коучинге. Обычно вопросы задают, чтобы получить информацию. Однако в данном случае информация имеет второстепенное значение. Полученные ответы часто задают направление последующих вопросов, позволяя в то же время контролировать, следует ли клиент выбранному пути, который совпадает с целями коучинга. Как правило, это открытые вопросы, требующие описательных ответов, а не осуждения, поэтому риск впасть в самокритику или нанести ущерб самолюбию клиента отсутствует. Открытые вопросы способствуют осознанию и как следствие ответственности у клиента. Важно чтобы вопросы отвечали интересам клиента, следуя за ходом его мыслей.

Аббревиатура GROW означает ключевые точки, через которые стоит провести клиента и которые являются:

Goal — Расстановка целей, определение целей на короткий и длительный срок.
Reality — Обследование текущей ситуации на реальность.
Options — Определение списка возможностей и стратегии плана действий.
Way/Will — Намерения. «Что, когда, кем и ради чего?» будет делаться.

Ccылки по теме

Вопросы для GROW

Goal

Oписывает желаемый результат.

Это действительно цель или просто мечта?
Моя цель — из разряда «хочу» или «надо»?
Чувствую ли я воодушевление при мысли о цели?
К какой высшей цели ведет моя цель?
Конфликтует ли эта цель с чем-то еще? Другими целями, ценностями, убеждениями?
Каковы риски в случае достижения цели?
Что я потеряю, если не достигну цели?
Находится ли моя цель в зоне моей компетенции и контроля?
Конкретен ли язык, на котором описана цель?
Измерима ли моя цель?
Привязана ли к дате?
Позитивна ли?
Есть ли конкретный момент, когда я пойму, что достиг цели?

Reality

Описывает текущую ситуацию и ресурсы.

Описана ли реальность в тех же терминах, что и цель?
Включил ли я факты и цифры, где нужно?
Включил ли я допущения?
Пытался ли я уже раньше достичь цели?
Если да, то что не получалось?
Какие мнения и оценки содержатся в описании реальности?
Включил ли я описание своих чувств по поводу ситуации?
Какими ресурсами (включая навыки, контакты, информацию и т.д.) я располагаю?
Делал ли я что-либо подобное до этого?
Знаю ли я шаги, которые приведут меня к достижению цели?
На сколько процентов (шагов) выполнена цель?

Obstacles

Описывает препятствия на пути достижения цели.

Что не дает мне достичь цели?
Откуда я знаю, что это именно оно?
Что может еще помешать? (непрерывно спрашивайте себя)
Требуется ли мне изменить себя для достижения цели?
Что не дает мне измениться?
Насколько я доверяю себе в процессе?
Каковы риски в процессе достижения цели?
Это реальные риски или самооправдание?
Делаю ли я что-то прямо или косвенно для поддержания ситуации в ее текущем виде?
Есть ли у меня убеждения о том, как я должен реагировать на такого рода ситуации?
Считаю ли я, что у ситуации есть исторические причины?
Мешает ли мне кто-то? Как конкретно?
С какой целью они это делают?
Не мешает ли мне окружение в достижении цели?
Что нужно изменить в моем окружении, что поможет?
Каких ресурсов у меня нет? Способностей, навыков, информации?

Options

Описывает вариант действия.

Каков самый простой путь?
Каков может быть первый шаг?
Если бы все было возможно, что бы я сделал?
Каково идеальное решение?
Как создать ресурс, которого не хватает?
Кто может поделиться ресурсами?

На что можно обменять какие ресурсы?
Где может быть нужная информация?
Где научиться нужному навыку?
Как найти на все это время?
Был ли у меня опыт решения подобных проблем?
Что я делал в прошлом?
Что я уже делаю, что работает на достижение цели?
Существует ли проверенный способ решения таких проблем?
Знаю ли я кого-то, кто хорошо справится с такого рода препятствиями?
Есть ли какие-то группы или люди, которые готовы мне помочь?
Какие ошибки уже совершены другими до меня, которые мне совершать не обязательно?
Что на самом деле замотивирует меня?
Что принесет мне смена восприятия?
Что бы я сделал, если был более или менее настойчивым и упертым?
Как я могу изменить свою реакцию на ситуацию или человека?
По каким правилам я работаю? Откуда они взялись?
Могу ли я как-то решить эту проблему способом, который совершенно мне не свойственен?
Хватает ли мне вариантов?
Нужно ли мне устранять все препятствия?
Есть ли возможность временного решения?

Way (Will)

Описывает путь достижения результата.

Каков первый шаг, который я должен предпринять?

Каков будет второй шаг?
Знаю ли я, каким будет последний шаг?
Могу ли я мысленно пройти обратно, от последнего до первого шага?
Является ли шаг реалистичным?
Рассмотрел ли я все варианты?
Является ли мой шаг смелым?
Может ли первый шаг быть креативным?
Как мне сохранить мотивацию до конца пути?
Кто может поддержать меня на пути? (Вариант «никто» не принимается)
Куда я могу обратиться за поддержкой в первую очередь? В последнюю очередь?
На кого повлияют мои шаги? Кого я должен проинформировать?
Как я справлюсь с негативной реакцией других?
По десятибальной шкале, насколько я уверен в осуществлении плана? Что нужно сделать, чтобы быть более уверенным?
Есть ли у меня конкретные опасения по поводу моей способности осуществить план? Как я могу с ними справиться?
У всех ли шагов есть даты?
Доволен ли я в целом планом?
Как я отпраздную завершение?

Порождающая вероятностная модель OCR для NLP приложений -Публикации

Резюме

В этой статье мы представляем порождающую вероятностную модель оптического распознавания символов (OCR), которая описывает непрерывный процесс в канале с помехами, прогрессируя от производства истинного текста через его преобразование в продукцию системы OCR с помехами. Модель разработана для исправления ошибок с фокусом на обработке выходных данных черных ящиков систем OCR с целью более полезного использования для задач NLP. Мы представляем применение модели, демонстрируя способность ее значительно уменьшать процент ошибок в словах и символах и представлять результаты оценки путем автоматического включения словарей перевода из печатных текстов.

Введение

Хотя много текста теперь доступно в электронной форме, большое количество информации все еще существует, прежде всего (или только), в печатной. Применения NLP технологии, таких как неотредактированный перевод документа (Holland и Schlesiger, 1998) или исправление информации в сканированных документах (Croft и другие, 1994), могут значительно зависеть от качества оптического распознавания символов. Doermann (1998) комментирует: ” Хотя понятие сырой базы данных изображения документа привлекательно, всесторонние решения, которые не требуют полного и точного преобразования в машинно-считываемую форму продолжают быть неуловимы для практических систем”.

К сожалению, продукция коммерческих систем OCR является далеко не совершенной, особенно когда рассматриваемый язык является бедным ресурсом (Kanungo и другие). Попытка присвоить новые ресурсы языка из твердой копии, используя OCR (Doermann и другие, 2002) сталкивается с проблемой того, что является более первичным. Проблема состоит в том, что большинство систем OCR являются черными ящиками, которые не позволяют использовать настройку или переквалификацию — Baird (1999, (Frederking, 1999)). Недостаток способности к быстрой переориентировке OCR/NLP приложений на новые языки — “в значительной степени из-за монолитной структуры текущей технологии OCR, где специфические условия языка перемешиваются с другими кодами”.

В этой статье мы описываем завершенную вероятностную порождающую модель для OCR, обусловленную:

Потребностью в обращении с цельными системами OCR;
сосредоточением на OCR как компоненте в приложениях NLP;
конечной целью использования OCR в присвоении ресурсов для новых языков из печатных текстов.

После непосредственного представления модели, мы обсуждаем выполнение модели, обучение, и ее использование для исправления пост-OCR ошибки. Затем мы представляем две оценки: одну для автономного OCR-исправления, и другую, в котором OCR используется с целью приобретения словаря перевода печатного текста. В заключение мы обсуждаем смежные исследования и даем указания для будущей работы.

Модель

Порождающие модели с “шумным каналом” связывают наблюдаемую последовательность О с определенной последовательностью, в данном случае, знаков и слов W. Эти отношения моделируются как P (W, O) и разлагаются в соответствии с Правилом Бэйса в шаги, которые моделируются как P (W) (исходная модель) и P (W|O), (включая пошаговое порождение O от W. Каждый шаг и подшаг полностью модульные, так что можно гибко использовать существующие подмодели или изобретать новые в случае необходимости.

Мы начнем с предварительных определений и примечания, проиллюстрированных на рисунке 1. Истинная последовательность слов W =(W₁, …, W_r) соответствует истинной последовательности знаков С = (С₁, …, С_n) и выходящая последовательность знаков системы OCR задается O = (О₁, …, О_m).

Рис. 1. Сегментация слов и знаков

Сегментация истинной последовательности знаков в подпоследовательности р представлена как (С¹, …, С^p). Границы при сегментировании возможны только между знаками. Подпоследовательности обозначены с использованием позиций сегментации а = (а₁ , …, а_p-1), где a_i < a_i+1 и a_p = n. a_i определяют подпоследовательности знаков C₁ = (C_ai-1, …, C_ai). Число сегментов р не должно быть равно числу слов r и Сⁱ не должно быть словом в W.

Соответственно, сегментация последовательности знаков в OCR в q подпоследовательность задается (O₁, …, O_q). Подпоследовательности обозначены b = (b¹, …, b^q-1), где b^j < b^j+1 , b⁰ = 0 и b^q = m. b определяет подпоследовательность знаков O^j = O^bj-1, …, O^b.

Отрезки выравнивания – это пары соответствующей истины и подпоследовательности OCR: <o_{i, C_i>, i = 1, …, p.}

Порождение истинной последовательности слов

Порождающий процесс начинается с производства истинной последовательности слов W с вероятностью P (W), например, W = < this, is, an, example, …>. Моделирование основной последовательности на уровне слова облегчает интеграцию с моделями NLP, что является нашей окончательной целью. Например, распределение P (W) может быть определено, при использовании n-мерной диаграммы, грамматического разбора или любого другого инструмента моделирования из арсенала языка.

От слов к знакам

Первым шагом в преобразовании W в O является порождение последовательности знаков С, моделируемой как P (C|W). Этот шаг приспосабливает знаковую природу систем OCR и обеспечивает место для преобразования различных последовательностей знаков в ту же самую последовательность слов или наоборот (например, сегментация неоднозначных слов в китайском языке). Если рассматриваемый язык обнаруживает явные границы слова (например, печатные слова разделены пробелами), то мы выводим «#», чтобы представить видимые границы слова. Возможным С для нашего примера W является С = «This#is#an#example».

Сегментация

Подпоследовательности Cⁱ произведены от С путем подбора ряда пограничных положений, а. Этот подшаг, моделируемый как P (a|C, W) определяется тем фактом, что большинство систем оптического распознавания сначала выполняют сегментацию изображения, а затем выполняют распознавание на пословном уровне. Для языка с четкими границами между словами (или надежными символами или алгоритмами сегментации), можно просто использовать места для сегментации последовательности знаков не вероятностным способом. Однако, системы оптического распознавания могут делать ошибки при сегментации и получающиеся в результате подпоследовательности могут или не могут быть словами. Поэтому необходима модель вероятностной сегментации, которая исправляет ошибки слияния/расщепления слов. Если граница сегмента совпадает с границей слова, маркер границы слова «#» считается частью сегмента с обеих сторон. Возможный пример для такой сегментации: а = <8, 11, 13>, т.е. С¹ = «This#is#», С² = «#an#», С₃ = «#ex», С⁴ = «ample». Следует отметить ошибку в слиянии в сегменте 1 и ошибку в расщеплении сегментов 3 и 4.

Преобразование последовательности знаков

Наша характеристика заключительного шага, преобразования в наблюдаемую последовательность знаков, обуславливается необходимостью моделирования ошибки распознавания системами OCR на уровне знаков. Мы моделируем каждую подпоследовательность Cⁱ как преобразовываемую в подпоследовательность OCR O¹, таким образом: P (O, b|a, C, W) = P (<o^{1, …, O^q>|a, C, W). Мы предполагаем, что каждый Cⁱ преобразован независимо, позволяя}

Любая модель ошибки в строке символов может использоваться для определения P (Oⁱ|Cⁱ), например Brill и Moore (2000) или Kolak и Resnik (2002). Это также логическое место применения скрытых переменных при наличии подобных в системе OCR. Мы предполагаем, что # всегда удаляется (моделирование ошибок слияния) и никогда не может быть вставлено. Пограничные маркеры на границах сегмента переставлены, если сегменты соединены, чтобы создать О, так как они будут частью вывода системы OCR (не как #, а более вероятно, как пробелы). Возможный результат для нашего примера: O¹ = «Tlmsis#an#ex#am l e».

Допуская независимость индивидуальных шагов, завершенная модель P (O, b, a, C, W) = P (O, b|a, C, W) P (a|C, W) P (C|W) P (W) P (O, W) может быть вычислена суммированием всех возможных b, a, С, что может преобразовать W в О:

Проект по внедрению

Мы внедрили порождающую модель, используя структуру конечной государственной модели (FSM), которая обеспечивает прочную теоретическую основу, легкость интеграции различных компонентов и сокращение времени выполнения благодаря доступным инструментальным комплектам типа AT&T FSM (Mohri и др., 1998). Каждый шаг представлен как отдельный FSM, затем конечные FSM соединяются вместе для создания единого FSM, который кодирует всю модель. Все завершается оцениванием деталей параметров и расшифровкой.

Оценка параметров

Специфическое определение модели и методы оценки предполагают, что доступен объем обучения, содержащий три элемента (O, C, W).

Порождение истинной последовательности слов

Мы используем n-сегментную модель языка в качестве исходной модели для оригинальной последовательности слов: открытый словарь, триграмную модель языка при использовании инструментального комплекта CMU-Cambridge (Clarkson и Rosenfeld, 1997). Модель проходит апробацию на W из данных режима обучения при использовании дисконтированной опции сглаживания Виттена-Белла, и будучи кодируемой как простой FSM. Мы предложили оценивать эффективность нашей модели, если все верные слова находятся в ее словаре. Поэтому, хотя модель языка проходит апробацию только на данных режима обучения, слова в испытательном наборе включены в модель языка FSM и рассматриваются как скрытый словарь.

От слов к знакам

Мы производим три различных варианта последовательности знаков для каждого слова: верхний регистр, нижний регистр, и ведущий регистр (например, this This > {THIS, this, This}). Для каждого слова, распределение разновидностям регистра осваивается из пары <w, c=»»>в корпусе режима обучения. Для слов, которые не значатся в корпусе, или не имеют достаточного количества вхождений, чтобы позволять надежную оценку, мы отступаем к независимым от слов вероятностям варианта регистра.

Сегментация

При текущем выполнении независимое решение принимается для каждой пары знаков, в независимости от постановки границ между ними. Чтобы сократить поиск пробелов, мы ограничиваем количество постановок границ до одной на слово, разрешая двухканальное деление уровня слов. Возможность постановки сегментной границы между двумя знаками оценивается по корпусу режима обучения методом дисконтирования Виттена-Белла (Witten и Bell, 1991), который используется при обращении с невидимыми парами знаков.

Преобразование последовательности знаков

Этот шаг осуществляется как вероятный процесс редактирования строки. Таблицы для редактирования оцениваются при использовании стиля Viterbi для обучения на парах (О, С) в данных режима обучения. Настоящее выполнение учитывает замену, удаление, и ошибки вставки, и не используют контекстные знаки. Рис. 2 показывает фрагмент взвешенной модели FSM для P (Oⁱ|Cⁱ): это показывает, как наблюдаемый Oⁱ haner может быть преобразован на основе banker или hacker.

Заключительная чистка

На этой стадии специальные символы, вставленные в последовательность знаков, удаляются, и формируется заключительная последовательность выхода. Например, символы границ между сегментами удаляются или заменяются пробелами в зависимости от языка.

Расшифровка

Расшифровка – это процесс обнаружения «лучшего» слова для наблюдаемого (О|b), а именно

Кликните на изображении для просмотра изображения в полный размер

Рисунок 2: фрагмент взвешенной модели FSM для P (Oⁱ|Cⁱ)

Расшифровка в пределах структуры FSM является прямой: мы сначала составляем все компоненты модели в последовательность, а затем переставляем результат FSM. Это осуществляет отдельный преобразователь, который принимает последовательность знаков OCR как вход и возвращает все возможные последовательности истинных слов на выходе наряду с их весом. Тогда можно просто кодировать последовательность знаков OCR как FSM и формировать их модельным преобразователем для выполнения расшифровки. Обратите внимание, что одна и та же последовательность на выходе может быть преобразована через многократные маршруты, и мы должны суммировать все маршруты, чтобы найти полную вероятность этой последовательности. Это может быть достигнуто определением выхода FSM, преобразованного процессом расшифровки. Однако, по практическим причинам, мы сначала находим N-лучшие дорожки в итоговом FSM и затем комбинируем те, которые производят тот же самый выход. Конечная структура или N-лучший список легко объединяется с другими вероятностными моделями по словам, или наиболее вероятная последовательность может быть использована на выходе процесса правки в пост-OCR.

Источник: http://www.aclweb.org

Лоток НЛП 100х85, НЛП 150х85, НЛП 200х85, НЛП 250х85, НЛП 300х85, НЛП 400х85, НЛП 500х85, НЛП 600х85 листовой перфорированный УТ1,5 УТ2,5 У3

Артикул		Тип	L, мм	Толщина мателла, мм	Масса, кг	Нагрузка Q, кН/м (расстояние между опорами, мм)
Исполнение 1	Исполнение 2	Тип	L, мм	Толщина мателла, мм	Масса, кг	L=1000	L=1500
ЛП00194S	—	НЛП-100х85х2000	2000	1,0	4,4	3,15	1,75
ЛП00195S	—	НЛП-100х85х2500	2500		5,5
ЛП00196S	—	НЛП-100х85х3000	3000		6,6
ЛП00197S	ЛП00197Z	НЛП-100х85х2000	2000	1,2	5,3	3,7	2,2
ЛП00198S	ЛП00198Z	НЛП-100х85х2500	2500		6,6
ЛП00199S	ЛП00199Z	НЛП-100х85х3000	3000		7,9
ЛП00200S	ЛП00200Z	НЛП-100х85х2000	2000	1,5	6,6	5,04	2,8
ЛП00201S	ЛП00201Z	НЛП-100х85х2500	2500		8,3
ЛП00202S	ЛП00202Z	НЛП-100х85х3000	3000		9,9
ЛП00203S	—	НЛП-150х85х2000	2000	1,0	5,2	3,15	1,75
ЛП00204S	—	НЛП-150х85х2500	2500		6,5
ЛП00205S	—	НЛП-150х85х3000	3000		7,7
ЛП00206S	ЛП00206Z	НЛП-150х85х2000	2000	1,2	6,2	3,7	2,2
ЛП00207S	ЛП00207Z	НЛП-150х85х2500	2500		7,7
ЛП00208S	ЛП00208Z	НЛП-150х85х3000	3000		9,3
ЛП00209S	ЛП00209Z	НЛП-150х85х2000	2000	1,5	7,7	5,04	2,8
ЛП00210S	ЛП00210Z	НЛП-150х85х2500	2500		9,7
ЛП00211S	ЛП00211Z	НЛП-150х85х3000	3000		11,6
ЛП00212S	—	НЛП-200х85х2000	2000	1,0	5,9	3,15	1,75
ЛП00213S	—	НЛП-200х85х2500	2500		7,4
ЛП00214S	—	НЛП-200х85х3000	3000		8,9
ЛП00215S	ЛП00215Z	НЛП-200х85х2000	2000	1,2	7,1	3,7	2,2
ЛП00216S	ЛП00216Z	НЛП-200х85х2500	2500		8,9
ЛП00217S	ЛП00217Z	НЛП-200х85х3000	3000		10,6
ЛП00218S	ЛП00218Z	НЛП-200х85х2000	2000	1,5	8,9	5,04	2,8
ЛП00219S	ЛП00219Z	НЛП-200х85х2500	2500		11,1
ЛП00220S	ЛП00220Z	НЛП-200х85х3000	3000		13,3
ЛП00221S	—	НЛП-250х85х2000	2000	1,0	6,7	3,15	1,75
ЛП00222S	—	НЛП-250х85х2500	2500		8,3
ЛП00223S	—	НЛП-250х85х3000	3000		10,0
ЛП00224S	ЛП00224Z	НЛП-250х85х2000	2000	1,2	8,0	3,7	2,2
ЛП00225S	ЛП00225Z	НЛП-250х85х2500	2500		10,0
ЛП00226S	ЛП00226Z	НЛП-250х85х3000	3000		12,0
ЛП00227S	ЛП00227Z	НЛП-250х85х2000	2000	1,5	10,0	5,04	2,8
ЛП00228S	ЛП00228Z	НЛП-250х85х2500	2500		12,5
ЛП00229S	ЛП00229Z	НЛП-250х85х3000	3000		15,0
ЛП00230S	—	НЛП-300х85х2000	2000	1,0	7,4	3,15	1,75
ЛП00231S	—	НЛП-300х85х2500	2500		9,2
ЛП00232S	—	НЛП-300х85х3000	3000		11,1
ЛП00233S	ЛП00233Z	НЛП-300х85х2000	2000	1,2	8,9	3,7	2,2
ЛП00234S	ЛП00234Z	НЛП-300х85х2500	2500		11,1
ЛП00235S	ЛП00235Z	НЛП-300х85х3000	3000		13,3
ЛП00236S	ЛП00236Z	НЛП-300х85х2000	2000	1,5	11,1	5,04	2,8
ЛП00237S	ЛП00237Z	НЛП-300х85х2500	2500		13,9
ЛП00238S	ЛП00238Z	НЛП-300х85х3000	3000		16,6
ЛП00239S	—	НЛП-400х85х2000	2000	1,0	8,9	3,15	1,75
ЛП00240S	—	НЛП-400х85х2500	2500		11,1
ЛП00241S	—	НЛП-400х85х3000	3000		13,3
ЛП00242S	ЛП00242Z	НЛП-400х85х2000	2000	1,2	10,7	3,7	2,2
ЛП00243S	ЛП00243Z	НЛП-400х85х2500	2500		13,3
ЛП00244S	ЛП00244Z	НЛП-400х85х3000	3000		16,0
ЛП00245S	ЛП00245Z	НЛП-400х85х2000	2000	1,5	13,3	5,04	2,8
ЛП00246S	ЛП00246Z	НЛП-400х85х2500	2500		16,7
ЛП00247S	ЛП00247Z	НЛП-400х85х3000	3000		20,0

ЛП00435S	ЛП00435Z	НЛП-500х85х2000	2000	1,2	12,5	3,96	2,2
ЛП00436S	ЛП00436Z	НЛП-500х85х2500	2500		15,6
ЛП00437S	ЛП00437Z	НЛП-500х85х3000	3000		18,7
ЛП00438S	ЛП00438Z	НЛП-500х85х2000	2000	1,5	15,6	5,04	2,8
ЛП00439S	ЛП00439Z	НЛП-500х85х2500	2500		19,5
ЛП00440S	ЛП00440Z	НЛП-500х85х3000	3000		23,4
ЛП00441S	ЛП00441Z	НЛП-600х85х2000	2000	1,2	14,2	3,96	2,2
ЛП00442S	ЛП00442Z	НЛП-600х85х2500	2500		17,8
ЛП00443S	ЛП00443Z	НЛП-600х85х3000	3000		21,4
ЛП00444S	ЛП00444Z	НЛП-600х85х2000	2000	1,5	17,8	5,04	2,8
ЛП00445S	ЛП00445Z	НЛП-600х85х2500	2500		22,3
ЛП00446S	ЛП00446Z	НЛП-600х85х3000	3000		26,7

Исполнение 1 (последний знак в артикуле «S») цинкование по методу Сендзимира. Толщина цинкового покрытия от 10 до 18 мкм.

Исполнение 2 (последний знак в артикуле «Z») горячее цинкование. Толщина цинкового покрытия не менее 55 мкм.

Исполнение 4 — сталь нержавеющая марки AISI 304.

Исполнение 5 — сталь нержавеющая марки AISI 316L.

НЛП в рекламе — Теория рекламы

Аббревиатура НЛП расшифровывается, как нейролингвистическое программирование. Основная цель применения НЛП — моделирование. Моделирование — это снятие нейро-стратегии какого-либо навыка с человека, владеющего им в совершенстве, и передача этого навыка другим людям. Таким образом, НЛП позволяет не только эффективно и очень быстро обучаться чему угодно, но и «копировать» и «встраивать» эффективные стратегии мышления и реагирования.

Сферы применения НЛП

Помимо моделирования, НЛП сегодня активно используется в психотерапии, продажах и бизнес-консультировании. Это обусловлено имеющимся в НЛП коммуникативными моделями и техниками, которые позволяют очень точно собирать информацию и производить быстрые изменения в мышлении клиента, в том числе и без его сознательного участия — т.е. на бессознательном уровне.

Применение же НЛП в рекламе делает ее эффективной, в первую очередь, именно благодаря этим моделям и техникам.

Применение НЛП в рекламе

Используется НЛП в рекламе при решении следующих задач:
во-первых, это определение мета-программного профиля целевой аудитории — т.е. выявление свойственных целевой аудитории фильтров внимания и определенных стратегий мышления. Это позволяет создавать рекламные обращения, «кодировать» их в тех нейро-стратегиях, и транслировать в тех каналах восприятия, которые наиболее свойственны этим людям. Это дает не только максимально точно попадание рекламной идеи в сознание целевой аудитории, но и очень высокий процент принятия этой идеи людьми, как своей собственной.
Во-вторых, это использование техник креативности для разработки самих рекламных идей, а так же точной оценки их эффективности.
И, самое основное, что дает НЛП рекламе, — это применение в рекламных обращениях приемов, позволяющих оказывать воздействие на бессознательном уровне. Учитывая, что большинство решений о покупке принимается на уровне бессознательных механизмов психики, использование этих приемов делает рекламные обращения по-настоящему мощным инструментом, и, тем самым, значительно повышает степень их воздействия на фоне других влияющих факторов.

Джон Гриндер — один из основателей НЛП, когда у него брали интервью о применении НЛП в рекламе, выделил три приема из НЛП, которые в последнее время все чаще начинают использоваться в рекламе. Цитируем: «Эти три приема, встречающиеся все чаще: подтекст (второй смысл), синестезия (смешение или переключение каналов информации) и использование юмора. Все три чрезвычайно эффективны — но, заметьте, эффективны именно на бессознательном уровне».
Но это далеко не все, что можно привнести из НЛП в рекламу, это лишь «три приема, встречающиеся все чаще». Помимо них, из НЛП в рекламе довольно часто начинают использоваться еще и такие приемы, как маркировка, речевые пресуппозиции, создание комплексных эквивалентов («мыслевирусов»), метафоры, подстройка по ценностям, субмодальности, и другие.

Речевые пресуппозиции. Технология речевых пресуппозиций позволяет строить предложения, смещая фокус внимания с необходимых утверждений на детали так, что необходимые утверждения начинают подразумеваться, как само собой разумеющееся. Тогда эти утверждения принимаются клиентом как данность, не подлежащая сомнению, и выбор происходит уже внутри этой рамки. Простой пример: «Вы можете взять «Кока-колу» в новой большой бутылке, и получить больше за ту же цену». Теперь выбор происходит уже между бутылками, а не между Кока-колой и чем-то еще. Еще один пример: «Задача этой статьи не столько объяснить, почему технологии НЛП делают рекламу во много раз эффективнее, сколько показать на примерах, как они работают».
Подстройка по ценностям. Простой и сильный прием. Базовые ценности целевой аудитории напрямую связываются с рекламируемым товаром, делая его «привилегированным». В бренде «Моя семья», например, ценность заложена прямо в нем самом.
Создание комплексных эквивалентов. Комплексные эквивалентны, это объединенные друг с другом факты, но не имеющие четкой причинно-следственной связи, а соединенные предполагаемой (домысливаемой) логической связью. Например: Хорошие хозяйки выбирают Тайд». Почему они выбирают именно Тайд? Как это связано с тем, что они хорошие? Каждый найдет в этом свою логику, подтвердив тем самым мета-сообщение связки: если вы выбираетеTide, значит вы хорошая хозяйка. В большинстве случаев мета-сообщение воспринимается на бессознательном уровне.
Создание «мыслевирусов». «Мыслевирус» — это информация, существующая в сознании людей по принципу вируса — т.е. хранящаяся в их памяти, выполняющая какую-либо функцию и автономно распространяющаяся между людьми за счет усилий самих же людей. Распространение происходит за счет наличия в «мыслевирусе» механизма мотивации — чем большую выгоду человек получает от передачи «мыслевируса», тем сильнее эффект его распространения. Простыми «мыслевирусами» являются слухи, захватывающие идеи, мечты, анекдоты. Мотивацией их распространения для людей является обмен эмоциями в общении для создания интереса: «есть о чем рассказать». Сама идея о «мыслевирусах», кстати, тоже является «мыслевирусом».

Однако, стоит отметить, что максимальный эффект дает именно комплексный подход, потому что многие «инструменты» НЛП в одиночном использовании в рекламе не будут так эффективны. Как правило, это и рождает дилетантское мнение, что использование НЛП в рекламе не эффективно. Поэтому, важно иметь в виду, что НЛП — это система техник и моделей, и полностью свою эффективность НЛП реализует в системном подходе.

Егор Булыгин

Модель S.C.O.R.E. НЛП. Секретные методики спецслужб

Модель S.C.O.R.E

Модель S.C.O.R.E. является одной из самых эффективных моделей для сбора информации. Используя ее, можно быстро с наименьшим количеством шагов донести до человека нужную вам информацию.

Аббревиатура S.C.O.R.E. расшифровывается так: Symptoms, Causes, Outcomes, Resources и Effects, что переводится как «Симптомы, Причины, Результат, Ресурсы и Эффекты».

Симптомы – это наше настоящее состояние, то, что испытывает человек прямо сейчас. Например, боязнь выступать перед людьми, депрессия, апатия.

Причины – это опыт в прошлом, породивший настоящее состояние. Причины обычно скрыты и лежат очень глубоко; для их определения потребуется некоторое время. Например, если в детские годы человек получил психологическую травму при определенных обстоятельствах, то во взрослой жизни подобные ситуации могут подсознательно вызывать у него страх. Например, если в детстве, выступая перед публикой, ребенок был осме?ян, то в будущем, уже взрослым, он будет неуютно себя чувствовать, произнося речь перед большой аудиторией.

Результат – это то состояние, которое мы хотим получить вместо настоящего состояния (симптомов). То есть, если у человека был страх выступать на публике, результатом в данном случае будет избавление от этого страха и ощущение уверенности в таких ситуациях.

Ресурсы – это те элементы личного опыта человека, которые можно применить для того, чтобы из настоящего состояния перейти в желаемое.

Эффекты – это длительные последствия достигнутого результата как для самого человека, так и для его окружающих. Эффекты могут иметь положительное значение, поддерживающее позитивное состояние, и отрицательное значение, угнетающее использование приобретенного навыка.

Теперь, когда понятны все инструменты, давайте испробуем систему S.C.O.R.E. на практике. Задумайтесь, какую из своих психологических проблем вы бы хотели решить? Для примера разберём такую проблему: трудно сказать «Нет».

Мысленно нарисуйте на полу линию длиной от трех до пяти метров – назовём ее «линией времени». Отметьте на ней, где находятся прошлое, будущее и настоящее. Оставьте небольшой отрезок после будущего, здесь будут располагаться эффекты.

Встаньте на то место, где вы обозначили настоящее. Опишите, какие симптомы вы испытываете, столкнувшись с проблемой. В нашем случае это могут быть:

неуверенность в себе;

боязнь обидеть человека;

боязнь того, что человек после отказа станет относиться к вам плохо;

ощущение своей моральной слабости.

Сойдите с линии времени и мысленно посмотрите на себя в настоящем, после чего представьте себя в будущем, когда проблема будет решена. Первоначально взгляните на себя в будущем так, как будто вы наблюдаете за собой со стороны. Вы можете увидеть:

уверенного человека, знающего цену своему времени;

человека с волевым стержнем, способного принимать решения;

человека – хозяина жизни, а не жертву обстоятельств.

Теперь встаньте на линию времени там, где вы обозначили будущее, и представьте все ощущения, которые вы бы испытывали, научившись говорить «нет». Опишите, что вы чувствуете, видите и слышите, находясь в этом состоянии? Например: «Отказавшись делать отчет за коллегу, я довольно откидываюсь в кресле. Мне хорошо. Я всем телом чувствую, как нервное напряжение уходит. Мне нравится моя новая уверенность. Я слышу, как коллеги удивленно перешептываются, обсуждая мой отказ. Их отношение ко мне изменилось. Они стали смотреть на меня с бо?льшим уважением. Я чувствую, что с этого момента я всегда буду у руля своей жизни».

Теперь сделайте шаг вперед и перейдите на отрезок «Эффекты». Попробуйте представить, каковы будут последствия ваших изменений как для вас, так и для других людей. Попытайтесь найти не только положительные, но и отрицательные моменты. Например:

коллеги стали с большим уважением относиться ко мне;

начальник предложил мне повышение;

со мной стали реже общаться;

когда я обратился к коллегам за помощью, то получил отказ;

друзья стали обижаться на меня из-за моей категоричности;

я чувствую себя одиноко.

Теперь сойдите с линии времени и посмотрите на себя со стороны в точках «Будущее» и «Эффекты» и ещё раз проверьте, действительно ли это именно та цель, которой вы хотите достичь? Быть может, вам покажется, что её стоит дополнить или изменить? Если это так, то вернитесь на отрезок «Будущее» и сделайте это.

Теперь, поняв, какой вы хотите получить результат, вернитесь в точку «Настоящее». Еще раз прочувствуйте свои ощущения. Попытайтесь как можно ярче запомнить это состояние, допо?лните эмоциональные переживания картинками, звуками и физическими ощущениями, которые вы замечаете в тот момент, когда хотите отказать, но не можете выдавить из себя «нет».

Теперь повернитесь в сторону прошлого и постепенно продвигайтесь по линии времени назад до тех пор, пока не отыщите причины возникновения этого состояния. Перебирайте одни события за другими. Важно понять, какое событие в вашей жизни стало первопричиной этой проблемы.

Определив это событие, постарайтесь как можно ярче воспроизвести его в памяти. В нашем случае это может быть воспоминание из детства. Например, когда в возрасте 8 лет мама попросила вас прибраться в комнате, а вы хотели досмотреть мультфильм и сказали ей: «Я не буду делать уборку». Мама обиделась на вас, долгое время с вами не разговаривала и не купила ту игрушку, о которой вы мечтали. После этого вы долго переживали о своем поступке.

Сойдите с линии времени и посмотрите на эту ситуацию со стороны. Подумайте, чего вам не хватало в тот момент, как вы могли бы поступить в этой ситуации, чтобы выйти из нее: иными словами, подумайте, какие «ресурсы» вы бы могли использовать для решения этой проблемы. Мысленно определите на линии времени отрезок между «Прошлым» и «Настоящим» и обозначьте его как «Ресурсы».

В нашем случае лучшим ресурсом будет коммуникация. Представьте, что вы смогли бы договориться с мамой: досмо?трите мультфильм, а потом сделаете уборку. Вы отстаиваете свое мнение, и при этом мама понимает причину, почему вы не хотите выполнить ее просьбу сейчас. Прочувствуйте эту ситуацию: ваша взвешенная позиция приносит результат. Вы не выглядите яростным бунтарем, который не слушается родителей, но при этом умеете отстоять свою позицию. Вы чувствуете себя не безвольным ребенком, а личностью, к мнению которой прислушиваются взрослые. Вы ощущаете уверенность в себе. Вам хорошо, на вашем лице непроизвольно растягивается довольная улыбка.

Запомните это позитивное состояние и вернитесь в «Прошлое». Еще раз переживите ситуацию – причину нынешнего состояния. Обратите внимание, как вы себя чувствуете сейчас.

Сойдите с линии времени. Посмотрите на себя со стороны, подумайте, достаточно ли изменилась ситуация. Все ли вас в ней теперь устраивает? Если ответ отрицательный, значит, необходимо вновь вернуться к «ресурсам» и определить, что еще вам необходимо, чтобы достичь максимального результата.

Теперь, когда вы точно уверены, как бы вы хотели прожить этот момент в прошлом, у вас есть все ресурсы для того, чтобы это исправить. Встаньте на линию времени на отрезке «Прошлое». Еще раз переживите этот момент, уже смотря по-новому на ситуацию. После постепенно продвигайтесь по линии времени вперед, вспоминая похожие моменты в прошлом. Постепенно дойдите до точки «Настоящее». Отметьте все ваши изменения. Обратите внимание на обретённую легкость и уверенность. Теперь вам проще переместиться в точку «Будущее» и «Эффекты». Прочувствуйте все эти точки по-новому.

Теперь сойдите с линии времени и посмотрите, всё ли в ваших действиях несет положительное эффект и не причиняет вреда ни вам, ни окружающим. Если вас всё устраивает, то следует закрепить полученный результат.

Давайте еще раз вернемся на линию времени и встанем там, где мы нашли решение проблемы – «Ресурсы». Запомните свои ощущение. Чем лучше вы это сделаете, тем эффективнее отло?жится результат в подсознании. Шаг за шагом переживите все свои состояния, передвигаясь по линии времени от «Прошлого», через «Настоящее», «Будущее» и «Эффекты», вспоминая новые ощущения.

Понравилось путешествие? Теперь, используя модель S.C.O.R.E., вы сможете решить любую свою психологическую проблему, будь то неуверенность, агрессивность, боязнь высоты и так далее.

Данный текст является ознакомительным фрагментом.

Продолжение на ЛитРес

Гуманизация жалоб клиентов с использованием алгоритмов НЛП

Дата публикации Nov 24, 2018

Источник изображения: Adobe Stock

В прошлое Рождество я пережил самый неприятный опыт в качестве потребителя. Я делал последние праздничные покупки и, стоя в длинной очереди, наконец добрался до благословенного регистра, и обнаружил, что моя дебетовая карта заблокирована. Я чувствовал старую женщину в кассе, которая судила меня своими прищуренными глазами. Чувствуя себя полностью смущенным, я сразу же позвонил в свой банк. К моему ужасу, они сказали мне, что мой сберегательный счет был взломан и тысячи долларов уже ушли!

«Боже ты мой! Как это могло случиться со мной?»

Когда первоначальный шок утих, я решил решить проблему немедленно. Мне пришлось позвонить по другому номеру, подтвердить свою личность и подать официальную жалобу с небольшими надеждами вернуть мои деньги. Потратив час на телефон, я бросил трубку. Я был так зол! Пять минут спустя я увидел сообщение из моего банка: «Вы довольны банковским делом с нами?». Моей первой реакцией было несколько слов, за которыми последовало еще большее разочарование и недоверие.

«Как они могли спросить меня об этом? Разве они не знают, что только что произошло? Они просто притворяются, что заботятся обо мне? Я просто точка данных для них? Крошечная капля в океане?

Среди этого множества вопросов пришло полное понимание. Я понял, что как специалист по науке о данных, я делал то же самое. В моей организации мы одинаково безразлично относились к собственным жалобам клиентов. Просто еще одна точка данных; просто еще одна капля в океане. Так чем я отличался?

Нам нужно гуманизировать данные клиентов.

Идея о том, что человеческие эмоции должны иметь значение, даже в науке о данных, укоренилась в моей голове. Я стал одержим анализом и расшифровкой данных о жалобах клиентов. Потратив несколько месяцев на внутренние исследования, мы столкнулись с малоизвестным неструктурированным источником данных о жалобах. В качестве примера давайте рассмотрим фактическую жалобу, зарегистрированную вБюро по защите прав потребителей(CFPB) относительно программы кредитных карт.

Анонимная жалоба клиента отБаза данных жалоб CFPB(Источник изображения: Adobe Stock)

Бьюсь об заклад, вы перестали читать его после 3–4 строк, верно? Мы просто отбрасывали такие описательные повествования просто потому, что не знали, что с этим делать. Традиционные статистические методы были довольно бесполезны, и наши предыдущие усилия по анализу текста (a.k.a. облака слов) не привели к каким-либо действенным представлениям потребителей. Кроме того, мы обычно получаем тысячи таких жалоб. Поэтому всесторонний анализ таких огромных данных в масштабе считался невозможным. Введите NLP алгоритмы!

НЛП — это способность машин понимать и анализировать человеческий язык. Он является частью области искусственного интеллекта (ИИ) со значительным совпадением с лингвистикой.

Однако естественные языки — чрезвычайно сложные системы. Подумайте о человеческом теле; он состоит из 11 отдельных систем (например, нервной, пищеварительной и т. д.), работающих в тандеме друг с другом. Точно так же человеческий язык имеет несколько подсистем, таких как фонология, морфология и семантика, тесно взаимодействующих друг с другом.

Это сложное взаимодействие различных подсистем делает изучение нового языка трудным предложением. Если вы являетесь носителем английского языка, вам, вероятно, потребуется более 2000 часов занятий, чтобы свободно владеть мандарином. Это стоит нескольких лет обучения! Это причина, почему прогресс в НЛП был медленным по сравнению с другими областями машинного обучения и искусственного интеллекта.

Типичный процесс НЛП имеет следующие этапы:

1) Сбор данных:Data Mining или ETL (извлечение-преобразование-загрузка) для сбора совокупности неструктурированных данных.

2) Предварительная обработка данных:

3) Характеристика:

Вложения словПреобразование текста в значимый вектор или массив чисел.
N-граммы: Униграмма — это набор отдельных слов в документе; биграмма — это набор из 2 смежных слов в документе.
Значения TF-IDFTerm-Frequency-Inverse-Document-Frequency — это числовая статистика, представляющая, насколько важно слово для документа в коллекции документов.

4) Применение алгоритмов НЛП:

Теперь давайте посмотрим на пару реальных примеров реальных жалоб клиентов.

Проблема:При подаче жалобы клиентам предлагается выбрать категорию или тему жалобы. Однако клиенты не знают бизнес-терминов, поэтому часто выбирают не ту категорию. Для нас это было серьезной проблемой, поскольку более 20% жалоб были неправильно классифицированы и перенаправлены неправильно. Это привело к длительному времени ожидания и неполному разрешению жалоб клиентов.

Решение:Мы использовали тематические алгоритмы, такие как TF-IDF и LDA, для реклассификации жалоб клиентов на основе точного языка, используемого в жалобе. Как видно из диаграммы ниже, есть несколько различий между оригинальными (под руководством клиента) и новыми (рекомендуется НЛП) темами. В частности, темы НЛП определили «поздние сборы» в качестве основной причины (17%) жалоб клиентов, что было значительно выше, чем в предыдущей оценке.

Этот анализ выявил причину жалоб гораздо быстрее и с большей точностью. Несмотря на этот прорыв, мы все еще пытались классифицировать жалобы со 100% точностью. Иногда одна жалоба имела несколько аспектов, которые можно отнести к нескольким категориям, и это приводило к неточной классификации и неправильному разрешению. Чтобы повысить точность, мы создали индивидуальный график знаний или сетевую карту всех жалоб, используякосинусное сходствометрика, которая действовала как гравитационная сила между индивидуальными жалобами. Более того,силовые ориентированные графыбыли использованы для лучшей визуализации.

График знаний, основанный на ~ 18 тыс. Жалоб отБаза данных жалоб CFPB(работает на Quid)

Я знаю, что вы думаете! Да, это похоже на странный морской коралл! Но каждый узел в этом графе знаний — это отдельная жалоба. Подобные жалобы объединяются на основе конкретного языка и представлены разными цветами. Используя этот анализ, мы смогли получить следующие выводы:

Многократные Жалобы Темы: типичная жалоба имеет 2 или 3 различные темы. Представление жалоб через графы знаний позволяет лучше идентифицировать перекрывающиеся темы и выбросы в кластере.
Центральные и периферийные темы. На приведенном выше графике «Закрытие счета» является центральной темой, и улучшение процесса закрытия может принести пользу другим темам. Напротив, жалобы «социального обеспечения» живут на их собственном острове, и поэтому к ним нужно подходить с отдельной стратегией разрешения.
Скрытые темы: Графики знаний могут раскрыть скрытые отношения в неструктурированных данных и помочь определить новые темы.

Полученные результаты:Основываясь на этих выводах, мы определили, что «клиентские сборы» были гораздо более серьезной проблемой, чем считалось ранее Мы исключили сборы за зарубежные транзакции примерно для 1,5 миллионов клиентов Мы также пересмотрели нашу политику в отношении просроченных платежей, внедрили более ориентированные на клиента стандарты и отказались от просроченных платежей примерно для 30 тысяч клиентов в год. Эти усилия в конечном итоге привели к нашей самой высокой оценке удовлетворенности клиентов и самой низкой частоте жалоб за последние 4 года.

Проблема:Исторически мы не обращали внимания на скрытые чувства в жалобах клиентов. Очевидно, что жалобы касаются отрицательного восприятия клиентов, но важно выяснить, ставят ли клиенты под сомнение политику или у них был действительно ужасный опыт, которого следовало бы избежать в первую очередь. По сути, нам нужно было количественно оценить фактор «разозлить» клиента, чтобы расставить приоритеты и нарастить количество жалоб, которые необходимо было обработать немедленно.

Решение:Для анализа настроений мы поддерживали стандартный рабочий процесс НЛП с несколькими дополнительными ключевыми шагами. Во-первых, был этап обнаружения настроения, гдемешок из-словЭта модель была использована для определения того, относится ли текст к объективному факту или мнению с помощью лексиконных подходов. Во-вторых, полярность настроений (положительных или отрицательных) определялась с помощью алгоритмов машинного обучения. Мы протестировали несколько алгоритмов классификации, включая Случайный Лес, Машины опорных векторов и Повышение градиента. Алгоритмы глубокого обучения, особенно долговременная память (LSTM) сети, которые могут забыть не относящуюся к делу информацию, также показали многообещающие результаты. После того, как настроения потребителей были агрегированы, они были сопоставлены с графиками знаний для лучшей визуализации.

Анализ настроений на основе ~ 18K жалоб отБаза данных жалоб CFPB(работает на Quid)

Как видите, тема «Мошенничество и кража личных данных» была связана с самыми негативными настроениями потребителей. Другими проблемными темами жалоб были «Торговые споры» и «Сокращение кредитной линии». Кроме того, настроения клиентов отслеживались с течением времени путем разработки информационной панели настроений Это было сделано главным образом потому, что руководители бизнеса любят информационные панели! Пример приведен ниже.

Пример панели настроений для жалоб клиентов

Полученные результаты:Этот анализ привел к всестороннему анализу и последующему совершенствованию нашей программы предотвращения мошенничества и улучшению практики торговых споров / кредитования. Важно отметить, что, предприняв эти шаги по усилению наших инициатив по защите интересов клиентов, мы поднялись с 7-й позиции на 3-ю в2018 J.D. Power Удовлетворение изучением.

1) Данные — наш самый большой актив:Мы отбрасывали текстовые данные о жалобах, но это оказалось золотым прииском ценных знаний. Бьюсь об заклад, если вы посмотрите достаточно внимательно, вы найдете такие алмазы в вашем собственном бизнесе.

2) Жалоба = понимание:Жалобы клиентов, как правило, связаны со стигмой. Мы не хотели бы говорить о жалобах, потому что, по определению, это истории неудач. Вот почему чаще всего они попадают под ковер. Важно изменить наше отношение и начать рассматривать жалобы как источник действенной информации для потребителей.

«Ваши самые несчастные клиенты — ваш самый большой источник знаний».
— Билл Гейтс

3) Эмоции человека очень сильны:Лучшие бренды всегда общаются со своими потребителями и обращаются к человеческим эмоциям. Анализ настроений может стать мощным инструментом повышения не только качества обслуживания клиентов, но и управления брендом, маркетинговой стратегии и инициатив по разработке новых продуктов.

4) НЛП станет краеугольным камнем будущего ИИ:Ожидается, что с появлением ИИ неструктурированные данные будут93% всех данныхв цифровой вселенной к 2022 году. Алгоритмы НЛП будут ключом, который раскрывает истинный потенциал неструктурированных данных и может помочь компаниям развить долгосрочные конкурентные преимущества для себя.

Наконец, спасибо моим коллегамЖорж Коротана такжеАнураг Сеттиза то, что сделал эту удивительную работу и поделился своей одержимостью! Пожалуйста, дайте мне знать, если у вас есть какие-либо отзывы или не стесняйтесь поделиться своим собственным опытом с алгоритмами NLP ниже.

Оригинальная статья

Павел Кашин «НЛП»: _arlekin_ — LiveJournal

В данном случае «НЛП» означает «Навеяно Пушкиным и Лермонтовым», но более традиционная расшифровка аббревиатуры тоже имеется в виду: все-таки Пушкиным и Лермонтовым мозги «программируются» с детства. Впрочем, из десяти музыкальных номеров только два сделаны на стихи Лермонтова — и хотя как раз эти тексты — «Парус» и «Из Гете» («Горные вершины») — уже были когда-то успешно положены на музыку, исполняемую до сих пор довольно часто, именно эти композиции на диске, по-моему, наиболее удачные. Во всяком случае, лермонтовские интонации «Парус» Кашина в исполнении Лены Максимовой передает точнее, чем классический романс Варламова. С Пушкиным не так ровно (скажем, «К Чаадаеву» в романсовом варианте не звучит совершенно, более того, кажется натужным и фальшивым), хотя в целом слушается диск, особенно если не ловить каждый звук, а поставить его фоном и заниматься параллельно чем-нибудь общественно-полезным, не требующим серьезных интеллектуальных затрат (типа работать или в ЖЖ писать), с приятностью. Общий стиль музыки — шансонный, но не в блатном понимании, а в классическом. Узнаваемо кашинский, в чем-то близкий тому, что делает Богушевская. Мелодика, конечно, простенькая, в сущности, это все перепевы питерских мэтров — Андрея Петрова, Владимира Дашкевича, Исаака Шварца. Да нет, все очень мило и, при довольно-таки банальном и однообразном мелодизме, симпатично. И еще, не побоюсь этого слова, прикольно, особенно когда на шансонный лад, к которому больше подошел бы текст типа «Париж, ты обнимаешь меня» или «Старый француз жарит каштаны цвета твоих полос» томный женский голос поет с придыханием «Там царь Кащей над златом чахнет, там русский дух, там Русью пахнет» — а в проигрышах трогательно постанывает аккордеон.
С одной стороны, все это явная музыкальная графомания, а с другой… В одном советском фильме для детей герою никак не удается выучить отрывок из «Евгения Онегина», и тогда он начинает напевать его в ритме танго: «Мой дядя самых, самых честных, честных правил, когда не в шутку, эх, не в шутку, занемог, он уважать, он уважать себя заставил, и лучше вы-, и лучше выдумать не мог» — текст в итоге запомнил, но когда стал на уроке рассказывать, то воспроизводил его в том варианте, который укладывался в музыку — и выставил себя на посмешище.
⚡ Автоматически расшифровывать шифрование без знания ключа или шифра, декодировать кодировки и взламывать хеши
Переводы
🇩🇪 DE 🇫🇷 FR 🇭🇺 HU 🇮🇩 Я БЫ 🇮🇹 ЭТО 🇳🇱 NL 🇧🇷 PT-BR 🇷🇺 RU 🇨🇳 ZH
➡️ Документация | Раздор | Инструкция по установке ⬅️

Полностью автоматизированный инструмент дешифрования / декодирования / взлома с использованием обработки естественного языка и искусственного интеллекта, а также здравого смысла.
Введите зашифрованный текст, получите обратно расшифрованный текст.
«Какой тип шифрования?»
В том-то и дело. Вы не знаете, вы просто знаете, что он, возможно, зашифрован. Сайфи разберется с этим за вас.
Ciphey может решить большинство задач за 3 секунды или меньше.
Ciphey стремится быть инструментом для автоматизации множества расшифровок и декодирований, таких как множественные базовые кодировки, классические шифры, хэши или более продвинутая криптография.
Если вы плохо разбираетесь в криптографии или хотите быстро проверить зашифрованный текст, прежде чем работать с ним самостоятельно, Ciphey для вас.
Техническая часть. Ciphey использует специально созданный модуль искусственного интеллекта ( AuSearch ) с интерфейсом обнаружения шифров , чтобы приблизительно определить, чем что-то зашифровано. А затем настраиваемая, настраиваемая обработка естественного языка Language Checker Interface , которая может определять, когда данный текст становится открытым текстом.
Никаких нейронных сетей или раздутого ИИ. Мы используем только то, что быстро и минимально.
И это только верхушка айсберга.Полное техническое объяснение можно найти в нашей документации.
Поддерживается 50+ шифров / кодировок , таких как двоичный код, код Морзе и Base64. Классические шифры, такие как шифр Цезаря, аффинный шифр и шифр Виженера. Наряду с современным шифрованием, таким как XOR с повторяющимся ключом и т. Д. Чтобы просмотреть полный список, нажмите здесь
Специально созданный искусственный интеллект с расширенным поиском (AuSearch) для ответа на вопрос «какое шифрование использовалось?» Расшифровка занимает менее 3 секунд.
Специально разработанный модуль обработки естественного языка Ciphey может определить, является ли что-то открытым текстом или нет. Независимо от того, является ли этот открытый текст JSON, флагом CTF или английским языком, Ciphey может получить его за пару миллисекунд.
Многоязыковая поддержка в настоящее время только немецкий и английский (с вариантами для Австралии, Великобритании, Канады и США).
Поддерживает шифрование и хеширование. Чего нет в таких альтернативах, как CyberChef Magic.
Ядро C ++ Невероятно быстро.
🔁 Base64 закодировано 42 раза
Имя ⚡ Ciphey ⚡ 🐢 CyberChef 🐢
Gif
Время 2 секунды 6 секунд
Настройка
Установите для параметра регулярного выражения значение «{»
Вам нужно знать, сколько раз повторять
Вам нужно знать, что это Base64 до конца
Вам необходимо загрузить CyberChef (это раздутое JS-приложение)
Достаточно знать о CyberChef для создания этого конвейера
Инвертировать совпадение
_{Примечание GIF-файлы могут загружаться в разное время, поэтому одна может отображаться значительно быстрее, чем другая.}
_{Примечание о магии Наиболее похожая функция CyberChef на Ciphey — это Magic. Magic мгновенно выходит из строя на этом входе и вылетает. Единственный способ заставить CyberChef конкурировать — это определить его вручную.}
Мы также протестировали CyberChef и Ciphey с файлом 6 ГБ . Ciphey взломал его за 5 минут 54 секунды . В CyberChef произошел сбой еще до запуска.
📊 Ciphey против Katana против CyberChef Magic
Имя ⚡ Ciphey ⚡ 🗡️ Катана 🗡️ 🐢 CyberChef Magic 🐢
Advanced Language Checker ✅ ❌ ✅
Поддерживает шифрование ✅ ✅ ❌
Релизы на антиутопические темы 🌃 ✅ ❌ ❌
Поддерживает хеши ✅ ✅ ❌
Простота настройки ✅ ❌ ✅
Могу угадать, что что-то зашифровано с помощью ✅ ❌ ❌
Создано для хакеров хакерами ✅ ✅ ❌
Если у вас возникли проблемы с установкой Ciphey, прочтите это.
‼ ️ Важные ссылки (документы, руководство по установке, поддержка Discord)
🏃‍♀️ Запуск Ciphey
Есть 3 способа запустить Ciphey.
Ввод файла ciphey -f encrypted.txt
Неквалифицированный ввод ciphey - «Зашифрованный ввод»
Обычный способ ciphey -t «Зашифрованный ввод»
Чтобы избавиться от индикаторов выполнения, таблицы вероятностей и всего шума, используйте тихий режим.
ciphey -t "здесь зашифрованный текст" -q
Чтобы получить полный список аргументов, введите ciphey --help .
⚗️ Импорт Ciphey
Вы можете импортировать основной файл Ciphey и использовать его в своих программах и коде. от Ciphey .__ main__ import main
Ciphey был изобретен Брэндоном в 2008 году и возрожден в 2019 году. Ciphey не был бы там, где он был сегодня, без Cyclic3 — президента Общества кибербезопасности UoL.
Ciphey был возрожден и воссоздан Обществом кибербезопасности для использования в CTF. Если вы когда-нибудь будете в Ливерпуле, подумайте о том, чтобы выступить с докладом или спонсировать наши мероприятия.Напишите нам по телефону [адрес электронной почты защищен] , чтобы узнать больше. 🤠
Major Благодарим George H за разработку того, как мы можем использовать правильные алгоритмы для ускорения процесса поиска. Особая благодарность компании varghalladesign за разработку логотипа. Ознакомьтесь с их другими дизайнерскими работами!
Не бойтесь вносить свой вклад! У нас есть очень много вещей, которыми вы можете помочь. Каждый из них помечен и легко объясняется примерами. Если вы пытаетесь внести свой вклад, но застряли, отметьте @ bee-san или @ cyclic3 в проблеме GitHub. ✨
Или присоединитесь к группе Discord и отправьте сообщение туда (ссылка в файле contrib) или вверху этого README в качестве значка.
Пожалуйста, прочтите файл для получения подробной информации о том, как внести свой вклад ✨
Таким образом, вы добавите свое имя в README ниже и станете участником постоянно растущего проекта!
💰 Финансовые спонсоры
Взносы будут использованы не только для финансирования будущего Ciphey и его авторов, но и для финансирования Общества кибербезопасности Ливерпульского университета.
GitHub не поддерживает «спонсируйте этот проект, и мы равномерно распределим деньги», поэтому выберите ссылку, и мы разберемся с ней на нашей стороне. 🥰
✨ Авторы
Спасибо этим замечательным людям (смайлик):
Этот проект соответствует спецификации всех участников.Любые пожертвования приветствуются!
Ciphey / Ciphey: ⚡ Автоматически расшифровывать шифрование, не зная ключа или шифра, декодировать кодировки и взламывать хэши ⚡
Переводы
🇩🇪 DE 🇫🇷 FR 🇭🇺 HU 🇮🇩 ID 🇮🇹 IT 🇳🇱 NL 🇧🇷 PT-BR 🇷🇺 RU 🇨🇳 ZH
➡️Документация | Раздор | Инструкция по установке ⬅️

Полностью автоматизированный инструмент дешифрования / декодирования / взлома с использованием обработки естественного языка и искусственного интеллекта, а также здравого смысла.
Введите зашифрованный текст, получите обратно расшифрованный текст.
«Какой тип шифрования?»
В том-то и дело. Вы не знаете, вы просто знаете, что он, возможно, зашифрован. Сайфи разберется с этим за вас.
Ciphey может решить большинство задач за 3 секунды или меньше.
Ciphey стремится быть инструментом для автоматизации множества расшифровок и декодирований, таких как множественные базовые кодировки, классические шифры, хэши или более продвинутая криптография.
Если вы плохо разбираетесь в криптографии или хотите быстро проверить зашифрованный текст, прежде чем работать с ним самостоятельно, Ciphey для вас.
Техническая часть. Ciphey использует специально созданный модуль искусственного интеллекта ( AuSearch ) с интерфейсом обнаружения шифров , чтобы приблизительно определить, чем что-то зашифровано. А затем настраиваемая, настраиваемая обработка естественного языка Language Checker Interface , которая может определять, когда данный текст становится открытым текстом.
Никаких нейронных сетей или раздутого ИИ. Мы используем только то, что быстро и минимально.
И это только верхушка айсберга. Полное техническое объяснение можно найти в нашей документации.
Поддерживается 50+ шифров / кодировок , таких как двоичный код, код Морзе и Base64. Классические шифры, такие как шифр Цезаря, аффинный шифр и шифр Виженера. Наряду с современным шифрованием, таким как XOR с повторяющимся ключом и т. Д. Чтобы просмотреть полный список, нажмите здесь
Специально созданный искусственный интеллект с расширенным поиском (AuSearch) для ответа на вопрос «какое шифрование использовалось?» Расшифровка занимает менее 3 секунд.
Специально разработанный модуль обработки естественного языка Ciphey может определить, является ли что-то открытым текстом или нет. Независимо от того, является ли этот открытый текст JSON, флагом CTF или английским языком, Ciphey может получить его за пару миллисекунд.
Многоязыковая поддержка в настоящее время только немецкий и английский (с вариантами для Австралии, Великобритании, Канады и США).
Поддерживает шифрование и хеширование. Чего нет в таких альтернативах, как CyberChef Magic.
Ядро C ++ Невероятно быстро.
🔁 Base64 кодируется 42 раза
Имя ⚡ Ciphey ⚡ 🐢 CyberChef 🐢
Gif
Время 2 секунды 6 секунд
Настройка
Установите для параметра регулярного выражения значение «{»
Вам нужно знать, сколько раз выполнять рекурсию
Вам нужно знать, что это Base64 полностью вниз
Вам нужно загрузить CyberChef (это раздутое JS-приложение)
Достаточно знать о CyberChef для создания этого конвейера
Инвертировать соответствие
_{Примечание GIF-файлы могут загружаться в разное время, поэтому одна может отображаться значительно быстрее, чем другая.}
_{Примечание о магии Наиболее похожая функция CyberChef на Ciphey — это Magic. Magic мгновенно выходит из строя на этом входе и вылетает. Единственный способ заставить CyberChef конкурировать — это определить его вручную.}
Мы также протестировали CyberChef и Ciphey с файлом 6 ГБ . Ciphey взломал его за 5 минут 54 секунды . В CyberChef произошел сбой еще до запуска.
📊 Ciphey против Katana против CyberChef Magic
Имя ⚡ Ciphey ⚡ Катана 🗡️ 🐢 CyberChef Magic 🐢
Advanced Language Checker ✅ ❌ ✅
Поддерживает шифрование ✅ ✅ ❌
Релизы на антиутопические темы 🌃 ✅ ❌ ❌
Поддерживает хеши ✅ ✅ ❌
Простота настройки ✅ ❌ ✅
Могу угадать, что что-то зашифровано с помощью ✅ ❌ ❌
Создано для хакеров хакерами ✅ ✅ ❌
Если у вас возникли проблемы с установкой Ciphey, прочтите это.
‼ ️ Важные ссылки (документы, руководство по установке, поддержка Discord)
🏃‍♀️Бегущий Ciphey
Есть 3 способа запустить Ciphey.
Ввод файла ciphey -f encrypted.txt
Неквалифицированный ввод ciphey - «Зашифрованный ввод»
Обычный способ ciphey -t «Зашифрованный ввод»
Чтобы избавиться от индикаторов выполнения, таблицы вероятностей и всего шума, используйте тихий режим.
ciphey -t "здесь зашифрованный текст" -q
Чтобы получить полный список аргументов, введите ciphey --help .
⚗️ Импорт Ciphey
Вы можете импортировать основной файл Ciphey и использовать его в своих программах и коде. от Ciphey .__ main__ import main
Ciphey был изобретен Би в 2008 году и возрожден в 2019 году. Ciphey не был бы таким, каким он был сегодня, без Cyclic3 — президента Общества кибербезопасности UoL.
Ciphey был возрожден и воссоздан Обществом кибербезопасности для использования в CTF. Если вы когда-нибудь будете в Ливерпуле, подумайте о том, чтобы выступить с докладом или спонсировать наши мероприятия.Напишите нам по адресу [email protected] , чтобы узнать больше
Major Благодарим George H за разработку того, как мы можем использовать правильные алгоритмы для ускорения процесса поиска. Особая благодарность компании varghalladesign за разработку логотипа. Ознакомьтесь с их другими дизайнерскими работами!
Не бойтесь вносить свой вклад! У нас есть очень много вещей, которыми вы можете помочь. Каждый из них помечен и легко объясняется примерами. Если вы пытаетесь внести свой вклад, но застряли, отметьте @ bee-san ✨
.
Или присоединитесь к группе Discord и отправьте сообщение туда (ссылка в файле contrib) или вверху этого README в качестве значка.
Пожалуйста, прочтите соответствующий файл, чтобы получить подробную информацию о том, как внести свой вклад.
✨
Таким образом, вы добавите свое имя в README ниже и станете участником постоянно растущего проекта!
💰 Финансовые спонсоры
Взносы будут использованы не только для финансирования будущего Ciphey и его авторов, но и для финансирования Общества кибербезопасности Ливерпульского университета.
GitHub не поддерживает «спонсируйте этот проект, и мы равномерно распределим деньги», поэтому выберите ссылку, и мы разберемся с ней со своей стороны 🥰
✨ Авторы
Спасибо этим замечательным людям (смайлик):
Этот проект соответствует спецификации всех участников.Любые пожертвования приветствуются!
python — Извлечение писем с использованием NLP — Spacy Matcher, а затем их шифрование и дешифрование
Изображение файла csv У меня есть файл csv, который выглядит как предоставленное изображение. Я читаю файл csv, определяю шаблон и использую spacy Matcher. Я просматриваю строки и столбцы файла CSV. Моя конечная цель — определить идентификаторы электронной почты и номера SSN как конфиденциальную информацию, а также зашифровать и расшифровать их. Но, к сожалению, вся информация в процессе шифруется и расшифровывается.
импорт просторный из spacy.matcher import Matcher импорт csv из cryptography.fernet import Fernet из spacy.vocab import Vocab из spacy.tokens import Span от просторного импорта nlp = spacy.load ('en_core_web_sm') # pattern = [{"TEXT": {"REGEX": "[a-zA-z0-9-_.] + @ [a-zA-z0-9 -_.] +"}, "OP": " ? "}] pattern = [{"ТЕКСТ": {"REGEX": "[a-z0-9 \. \ - + _] + @ [a-z0-9 \. \ - + _] + \. [az] +» }, "OP": "?"}] matcher = Матчер (nlp.vocab) matcher.add ("Электронная почта", Нет, шаблон) some_list = [] count = 0 file = open ("PIIsampleData.csv ") csv_file = csv.reader (файл) для строки в csv_file: # print (строка) для текста в строке: doc = nlp (текст) # печать (документы) совпадения = совпадение (документ) печать (совпадения) ent = [(ent.text, ent.label_) вместо ent в doc.ents] для match_id, начало, конец в совпадениях: span = документ [начало: конец] печать (промежуток) # print (span.text) # print (span.text) [Вот изображение csv-файла] [1] # entity = [(ent.text, ent.label_) для ent в doc.энц] если ent: some_dict = {} b = байты (doc.text, 'utf-8') name = Fernet.generate_key () lock = Фернет (имя) code = lock.encrypt (b) original = lock.decrypt (код) # print (код, оригинал, текст документа) some_dict = {'код': код, 'оригинал': оригинал, 'ярлык': ent} some_list.append (some_dict) # print (some_list) count = count + 1
Я думаю, что здесь чего-то не хватает, не уверен, что это EntityRuler или что-то еще, или какая-то проблема с моим кодом.
для match_id, start, end в совпадениях: span = документ [начало: конец] печать (промежуток) Этот промежуток остается пустым. В идеале это должно было доставить мне электронные письма, верно? Конечный результат, когда я печатаю some_list, - это все зашифрованные и дешифрованные столбцы, тогда как я хочу, чтобы только электронные письма и SSN были идентифицированы как конфиденциальная информация и зашифрованы. Я знаю, что еще не определил регулярное выражение для SSN, поэтому пока просто помогите мне с электронной почтой.
CSV
Имя сотрудника, адрес электронной почты сотрудника, телефон, личный номер, номер организации, SSN Прайс Каммингс, лекция.Nullam @ tristique.ca, 1-509-928-5746,0,364858-2678,795-63-3325 Маккензи Г. Риос, ullamcorper.Duis @ sempertellus.ca, 1-118-309-0368,16680213-6611,208206-7964,183-91-0062 Скарлет Эстрада, ornare @ dolorFuscemi.net, 163-5585,16330216-1611,727359-3280,739-89-4031 Вирджиния Ноулз, lorem @ dui.co.uk, 874-2186,16691013-3450,497114-4243,382-62-1298 Рид С. Пеннингтон, nunc @ Phasellusataugue.edu, 358-0513,16930326-4221,724596-5152,190-00-3181 Мона Нельсон, pellentesque.Sed.dictum @ luctus.com, 1-681-841-0005,16750725-6951,028041-2412,943-18-8562
Начата новаторская работа по декодированию языка китов
Холодным весенним утром 2008 года Шейн Геро услышал, как пара китов болтает.Геро, канадский биолог, выслеживал кашалотов у Карибского островного государства Доминика, когда два самца, младенцы из одной семьи, появились недалеко от его лодки. Животные по прозвищам Дроп и Даблбенд уткнулись носом в свои огромные квадратные головы и заговорили.
Кашалоты «говорят» щелчками, которые они издают ритмическими сериями, называемыми кодами. В течение трех лет Геро использовал подводные самописцы для записи кодов сотен китов. Но он никогда не слышал ничего подобного.Киты щелкали взад и вперед в течение 40 минут, иногда неподвижно, иногда закручивая свои серебряные тела вместе, как нити веревки, и редко замолчали надолго. Никогда еще Геро так отчаянно не хотел понять, о чем говорят киты. Ему казалось, что он подслушивает братьев, борющихся в своей комнате. «Они разговаривали, играли и были братьями и сестрами», — говорит он. «Было очевидно, что происходило так много всего».
В течение следующих 13 лет Геро, исследователь National Geographic Explorer, записал и познакомился с сотнями кашалотов.Но он продолжал возвращаться к открытию, которое поразило его, когда он слушал Drop and Doublebend: если бы люди когда-либо расшифровывали язык китов или даже определяли, обладают ли киты тем, что мы действительно могли бы назвать языком, нам нужно было бы соедините свои клики с контекстом. Ключом к разблокировке общения китов является знание того, кто эти животные и что они делают, издавая звуки.
Морской биолог Шейн Геро познакомился с сотнями кашалотов вокруг Доминики, в том числе из того, что он назвал Семейным отрядом F.Он и команда Project CETI надеются, что сопоставление щелчков китов с поведением поможет раскрыть значение их вокализации.
Пожалуйста, соблюдайте авторские права. Несанкционированное использование запрещено.
Одно из самых непреходящих желаний человечества — это завораживающая идея, что однажды мы сможем общаться с другими видами. За годы, прошедшие после того, как Геро пришел к пониманию, и отчасти из-за этого, потенциал преодолеть этот коммуникационный разрыв стал менее фантастическим. В понедельник группа ученых объявила, что они отправились в пятилетнюю одиссею, чтобы развить работу Геро с помощью передового исследовательского проекта, чтобы попытаться расшифровать, что кашалоты говорят друг другу.
Даже несколько лет назад такая попытка показалась бы безумием. Но эти усилия не будут полагаться только на Геро. В команду входят специалисты в области лингвистики, робототехники, машинного обучения и фотоаппарата. Они будут во многом опираться на достижения в области искусственного интеллекта, который теперь может переводить один человеческий язык на другой без помощи Розеттского камня или ключа. Этот квест, получивший название Project CETI (Инициатива перевода китообразных), вероятно, является крупнейшей попыткой межвидового общения в истории.
Эти ученые уже работают над созданием специализированных устройств для записи видео и звука. Они стремятся поймать миллионы китовых кодов и проанализировать их. Надежда состоит в том, чтобы раскрыть основную архитектуру китовой болтовни: какие единицы составляют китовое общение? Есть ли грамматика, синтаксис или что-то подобное словам и предложениям? Эти эксперты будут отслеживать, как киты ведут себя, когда щелкают или слышат щелчки. И используя прорыв в обработке естественного языка — ветвь искусственного интеллекта, которая помогает Alexa и Siri реагировать на голосовые команды, — исследователи попытаются интерпретировать эту информацию.
Слушайте кашалотов
Вокализации кашалотов, одни из самых громких звуков животных на планете, имеют структуру, похожую на азбуку Морзе, которая разделяет признаки высокоразвитого языка.
Настройтесь на Secrets of the Whales , оригинальный сериал Disney + от National Geographic, премьера которого состоится 22 апреля 2021 года, и узнайте о секретной культуре косаток в нашем подкасте Overheard at National Geographic .
Ничего подобного никогда не предпринималось.Мы обучили собак реагировать на наши команды, а дельфины научились имитировать человеческий свист. Мы научили шимпанзе и горилл использовать язык жестов и бонобо, чтобы отвечать на вопросы, нажимая символы на клавиатуре. Слон в Сеуле по имени Кошик может даже сказать несколько слов по-корейски — правда.
Но цель не в том, чтобы научить китов понимать людей. Чтобы понять, что кашалоты говорят друг другу, живя в дикой природе.
«Они звучат как азбука Морзе»
Проект начался с другого морского биолога и с простого тщеславия: большие успехи часто достигаются, когда сотрудничают ведущие эксперты из разных быстро развивающихся дисциплин.
Дэвид Грубер также является исследователем National Geographic, но его интересы давно вышли за традиционные рамки. Профессор биологии и экологии из городского университета Нью-Йорка использовал подводные лодки для исследования коралловых рифов. Но он также обнаружил биофлуоресцентную морскую черепаху на Соломоновых островах, обнаружил, что стаи рыб-фонариков используют свой светящийся свет для координации движений, изучил молекулы, которые заставляют кошачьих акул и некоторых угрей светиться, и построил камеру, чтобы имитировать вид одной акулы. мир.Однажды он объединился с робототехником, чтобы разработать изящное устройство с шестью щупальцами, которое позволяет исследователям собирать медуз, не причиняя им вреда.
Лингвисты утверждают, что даже у самых умных животных, кроме человека, отсутствует система общения, которую можно было бы назвать языком. Но могут ли киты стать исключением?
В 2017 году, будучи научным сотрудником Института Рэдклиффа Гарвардского университета, ныряльщик Грубер увлекся кашалотами, самыми большими зубастыми китами, после прочтения книги о фридайверах, изучающих их.Однажды, когда он слушал китовую кодировку на своем ноутбуке, мимо прошел еще один парень из Рэдклиффа, Шафи Голдвассер.
«Это действительно интересно — они звучат как азбука Морзе», — вспоминает Грубер высказывание Гольдвассера. Она вела лекции для группы стипендиатов Рэдклиффа по машинному обучению, подполе искусственного интеллекта, которая использует алгоритмы для поиска и прогнозирования закономерностей в данных. Сегодня машинное обучение управляет всем: от поисковых систем до домашних роботов-пылесосов, таких как Roomba, и автономных транспортных средств.Она призвала Грубера поделиться кликами со своей группой Рэдклиффа.
В эту группу входили несколько необычайно острых компьютерных умов. Гольдвассер — ученый-компьютерщик и один из ведущих мировых экспертов в области криптографии. Майкл Бронштейн, заведующий кафедрой машинного обучения в Имперском колледже Лондона, создал компанию по машинному обучению, которую позже продал Twitter для обнаружения фейковых новостей. Группу заинтриговала презентация Грубера. Может ли машинное обучение помочь людям понять общение животных?
Грубер увидел возможность.Он провел эклектическую карьеру, пытаясь привлечь людей к волшебству океанов, сосредоточив внимание на вещах, которые он считал замечательными, таких как кораллы, биофлуоресценция и медузы. Может быть, это был проект, который мог зажечь воображение публики, вдохновив людей упиваться тайнами и чудесами моря. «У меня была идея, что если я смогу заставить людей полюбить медуз, они смогут полюбить что угодно», — говорит Грубер. «Но в китах есть что-то, что действительно пробуждает человеческое любопытство.
Груберу нужно было поговорить с кем-то, кто разбирался в китах. Поэтому он нашел Геро, основателя проекта «Доминиканский кашалот», который отслеживает динамику китовых семей, и отправил ему электронное письмо. Геро согласился выслушать Грубера.
Лингвисты утверждают, что даже у самых умных животных, кроме человека, отсутствует система общения, которую можно было бы назвать языком. Но могут ли киты стать исключением? Человеческий язык развился, по крайней мере частично, чтобы опосредовать социальные отношения, и Геро показал, что кашалоты ведут сложную социальную жизнь. (Подробнее о культурах китов.)
У кашалотов самый большой мозг в животном мире, в шесть раз больше нашего. Они живут в социальных сетях, где доминируют женщины, и обмениваются кодами в виде дуэта стаккато, особенно когда они находятся на поверхности. Они разделяются на кланы, состоящие из сотен или тысяч человек, которые идентифицируют себя с помощью различных кодов кликов. В некотором смысле кланы говорят на разных диалектах. Киты также идентифицируют друг друга по определенным шаблонам щелчков, которые они, кажется, используют как имена.И они изучают свои коды так же, как люди изучают язык, бормоча щелчки в подростковом возрасте, пока не усвоят репертуар своей семьи.
На протяжении многих лет Геро идентифицировал сотни людей из двух больших кланов у побережья Доминики. Он может узнать многих с первого взгляда по уникальным отметкам на их лабиринтах. Анализируя ДНК из китовых фекалий и образцов кожи, он идентифицировал бабушек, тетушек, братьев и сестер.
И он вел подробные записи, включая тысячи исчерпывающе аннотированных записей щелчков, которые описывали, кто говорил, к какому клану они принадлежали, с кем были и чем занимались в то время.
В 1970 году революционный альбом представил миру «песни» горбатых китов. Спустя десятилетия ученые работают над расшифровкой их и других звуков китов. National Geographic Explorers Натали Синклер, исследователь горбатых китов, и эксперт по кашалотам Шейн Геро обсуждают, как изучение звуков китов меняет то, как мы их понимаем.
Этого было более чем достаточно для теста. Применяя методы искусственного интеллекта к некоторым звукам Геро, коллеги Грубера по машинному обучению обучили компьютер распознавать отдельных кашалотов по их звукам.Компьютер был прав более 94 процентов времени.
Взволнованный, Грубер собрал рабочую группу, чтобы развить этот многообещающий результат. Помимо компьютерных коллег Геро и Грубера по Рэдклиффу, есть китовый биолог Роджер Пейн, лауреат премии Макартура, который популяризировал завораживающие песни горбачей в 1960-х и 1970-х годах, помогая разжечь движение «Спасите китов». Роберт Вуд, робототехник из Гарварда, который вместе с Грубером сконструировал манипулятор с медузами, и чья лаборатория построила самосгибающийся оригами и летающий дрон размером с насекомое.И есть Даниэла Рус, еще одна получательница Макартура и директор по информатике и искусственному интеллекту Массачусетского технологического института.
Они согласились с тем, что впервые у людей могут появиться инструменты, чтобы начать более тщательно понимать, что говорят животные — даже существа, которые живут в основном в темноте и охотятся на кальмаров на глубине тысячи футов ниже поверхности моря.
Тот факт, что эти животные почти полностью полагаются на акустическую информацию, может даже упростить задачу.В ресторане в нескольких кварталах от Гарвард-Ярда команда набросала планы новой программы Apollo, одна из которых была сосредоточена на переводе речи пришельцев из глубин. В какой-то момент кто-то даже предположил, что их работа, в случае успеха, может обеспечить основу для разговора с внеземной жизнью. «Я все смотрел вокруг, ожидая, пока кто-нибудь рассмеется, и не видел ничего, кроме множества кивков», — говорит Грубер.
Машинное обучение может стимулировать прорывы
Это не означает, что шансы в пользу ученых.
За последние несколько десятилетий мы многое узнали об уникальных способах общения животных. Луговые собачки меняют свои крики в зависимости от того, подходят ли к ним ястребы, койоты или люди. Они даже будут издавать разные звуки, если человек, которого они видят, высокий или низкий, одет в белое или красное. Некоторые виды обезьян издают отчетливые звуковые сигналы об опасности. При приближении леопарда они визжат иначе, чем при виде орла.
Все чаще открытиям в области коммуникации животных помогает ИИ.С помощью машинного обучения исследователи в 2016 году расшифровали различия в звонках между египетскими летучими мышами, ссорящимися из-за еды, и теми, которые дерутся за места для отдыха. Крысы и мыши общаются намного дальше человеческого слуха. Преобразуя эти звуки в сонограммы и пропуская изображения через искусственные нейронные сети, в значительной степени вдохновленные схемами человеческого мозга, ученые в 2019 году связали разные звуки с различным поведением, таким как бегство от опасности или попытка привлечь помощника. Исследователи окрестили свой алгоритм DeepSqueak.
Кашалоты проводят у поверхности всего около 10 минут в час, поэтому исследователи создают множество аудио- и видеомагнитофонов, чтобы фиксировать то, что они говорят друг другу, глубоко под поверхностью. Затем искусственный интеллект будет искать закономерности в болтовне.
Пожалуйста, соблюдайте авторские права. Несанкционированное использование запрещено.
Эти идеи теперь возможны, потому что прорывы в машинном обучении произошли молниеносно в последнее десятилетие, поскольку алгоритмы становятся более сложными, а вычислительная мощность компьютеров резко возрастает.
Некоторое компьютерное обучение является «контролируемым», то есть ученые дают примеры алгоритмов, аннотированные людьми, для их обучения. Например, анализируя тысячи изображений с пометкой «кошки», алгоритмы могут научиться распознавать кошек на других фотографиях.
Но нейронные сети могут находить закономерности в таких вещах, как язык, без первоначальной помощи со стороны человека. Загрузив в сеть миллионы историй из Новостей Google вместе с фразами с недостающими элементами — «В _ или не быть», эта сеть смогла построить математическую модель языка.Затем эта модель усвоила ассоциации между словами, например, что «Париж» для «Франции», как «Рим» для «Италии». Такие модели теперь являются краеугольным камнем обработки естественного языка и используются, например, для прогнозирования того, будет ли отзыв о ресторане на Yelp отрицательным, или для обнаружения спама в электронной почте.
Но проблем много. Машинный перевод возможен для людей отчасти потому, что словесные ассоциации в разных языках обычно схожи; «Луна» и «небо»
относятся друг к другу так же, как французские слова «луна» и «ciel». «Что касается китов, большой вопрос заключается в том, присутствует ли вообще что-нибудь из этого», — говорит Джейкоб Андреас, эксперт по обработке естественного языка в Массачусетском технологическом институте и член команды Project CETI. «Есть ли в этой коммуникационной системе минимальные единицы, которые ведут себя как язык, и существуют ли правила для их соединения?»
Чтобы выяснить это, команда планирует использовать множество методов. Например, один из подходов к глубокой сети требует случайных попыток обрисовать в общих чертах систему правил для языка. Затем он проверяет, соответствуют ли «единицы» разговора этим правилам.Если они этого не делают, он вносит изменения и пытается снова. Компьютеры выполняют «этот процесс настройки и проверки правил очень быстро, повторяя его тысячи или миллионы раз, чтобы создать набор правил, которые хорошо справляются с объяснением данных», — говорит Андреас.
Конечно, прогресс зависит от того, соберут ли исследователи достаточно данных. Машинное обучение требует огромного количества информации, но записей Геро исчисляются только тысячами. Для поиска закономерностей в речи китов, вероятно, потребуются десятки миллионов кодов, а может, и больше.
Плюс, как и подозревал Геро с помощью Drop и Doublebend, ученые считают, что им нужно будет сопоставить общение с поведением. Есть ли какая-то конкретная кодировка, которая появляется перед охотой, или последовательность, которая возникает, когда киты решают спариться?
«Это проблема коктейльной вечеринки», — говорит Грубер. Разложите несколько микрофонов по вечеринке, и они уловят обрывки разговора. Но наблюдайте за людьми — отслеживая, кто дотрагивается до чьей-то руки, кто просматривает комнату в поисках лучшей компании — «и вся сцена начинает обретать смысл», — говорит Грубер.
Революция в изучении общения животных
В понедельник команда представила основные шаги, которые она предпринимает в этом направлении. Лидеры CETI установили партнерские отношения с Доминикой, чтобы развернуть больше технологий мониторинга китов в водах страны. CETI также получил статус проекта Ted Audacious Project, который объединил усилия с восемью крупными благотворительными донорами, заинтересованными в реализации смелых идей. Команда также получила финансирование от Национального географического общества.
Исследователи CETI уже потратили год на разработку огромного набора сложных подводных датчиков с высоким разрешением, которые будут записывать звук 24 часа в сутки на огромной части территории исследования китов Геро. Три из этих систем прослушивания, каждая из которых прикреплена к бую на поверхности, упадут прямо вниз на тысячи футов до дна, с гидрофонами через каждые несколько сотен метров.
Речь идет о том, чтобы слушать китов в их собственном окружении, на их собственных условиях. Идея заключается в том, что мы хотим знать, что они говорят, и это нам небезразлично.
ByDavid Gruber Морской биолог, National Geographic Explorer
Лаборатория исследовательских технологий National Geographic и Вуд, робототехник из Гарварда, который также является исследователем National Geographic, помогли разработать новую версию видеокамеры, которая прикрепляется к китам с помощью присосок. Эта камера, в отличие от предыдущих версий, может выдерживать давление на глубине, где охотятся киты, делать снимки почти в полной темноте и записывать высококачественный звук.
Rus в Массачусетском технологическом институте работает над дополнительной робототехникой, помогая разрабатывать воздушные, плавучие и подводные дроны, которые могут незаметно записывать звук и видео.Недавно она помогла построить плавательного робота, который путешествует бесшумно, имитируя волнообразные движения хвоста рифовой рыбы.
«Мы хотим знать как можно больше», — говорит Грубер. «Что делает погода? Кто с кем разговаривает? Что происходит в 10 километрах отсюда. Кит голоден, болен, беременен, спаривается? Но мы хотим быть настолько невидимыми, насколько это возможно ».
Внешние эксперты говорят, что CETI может революционизировать элементы исследования дикой природы. Джанет Манн, профессор Джорджтаунского университета, которая десятилетиями изучала дельфинов в Австралии, говорит, что этот проект может быть «новаторским для кашалотов, но также и для изучения других систем общения животных.
Мишель Фурнет, акустический эколог из Корнельского университета, говорит, что проект направлен на решение ключевой проблемы исследования на животных. Люди, в том числе ученые, склонны видеть человеческие модели в поведении животных. «Мы видим, как горбун машет грудным плавником, и думаем, что он здоровается», — говорит она. Но горбатые обычно просто агрессивны. По словам Фурнета, искусственный интеллект может отсеять наши предубеждения и более точно находить смысл в общении и поведении.
Для исследователей CETI большая часть ценности будет заключаться в самом путешествии к открытиям.Миссия Аполлона отправила людей на Луну, но попутно люди изобрели калькуляторы, липучки и транзисторы, и они помогли запустить цифровую эпоху, которая сделала этот проект возможным. Даже если CETI никогда не взломает код кашалота, исследователи обязательно добьются значительных успехов в машинном обучении, общении с животными и в нашем понимании одного из самых загадочных существ в мире.
И через годы, если структура вокализации кашалотов станет более ясной, команда может попытаться связаться с китами — не для проведения межвидового диалога, а для того, чтобы увидеть, будут ли киты предсказуемо реагировать.Цель состояла в том, чтобы подтвердить оценку группы общения с кашалотами.
«Возникает вопрос: что вы собираетесь им сказать? Это упускает суть », — говорит Геро. «Предполагается, что у них есть язык, на котором можно поговорить о нас, лодках, погоде или обо всем, о чем мы могли бы их спросить».
Грубер соглашается. «Дело не в том, чтобы мы с ними разговаривали», — говорит он. «Речь идет о том, чтобы слушать китов в их собственном окружении, на их собственных условиях. Идея заключается в том, что мы хотим знать, что они говорят, и это нам небезразлично.
Национальное географическое общество, стремящееся освещать и защищать чудо нашего мира, финансировало исследователей Дэвида Грубера, Шейна Геро и Роберта Вуда. Узнайте больше о поддержке Общества исследователей океана.
Сказать что? Обработка естественного языка повышает безопасность облака
В соавторстве с Беном Сюэ и И Чжан
Это третья статья в серии статей, посвященных AI / ML.
Обработка естественного языка (NLP) — это форма искусственного интеллекта (AI), которая дает машинам возможность читать, понимать и извлекать значение из человеческих языков.NLP поддерживает многие приложения, которые мы используем каждый день, такие как виртуальные помощники, машинный перевод, чат-боты и автозаполнение электронной почты. Технология все еще очень быстро развивается. Буквально за последние несколько лет мы стали свидетелями невероятных прорывов в исследованиях НЛП, включая преобразователи и мощные предварительно обученные языковые модели, такие как GPT-3, которые значительно ускорили разработку приложений НЛП в различных областях.
В Netskope мы интегрируем новейшую технологию NLP в наше решение для безопасного доступа (SASE), а также в бизнес-операции.NLP негласно выполняет широкий спектр задач, в том числе:
Обнаружение конфиденциальной информации в документах, чтобы помочь нашим клиентам соблюдать правила конфиденциальности и защищать свои цифровые активы.
Классификация и обнаружение вредоносных веб-доменов, URL-адресов и веб-содержимого для включения веб-фильтрации.
Обнаружение вредоносных программ и защита корпоративных активов от компрометации и использования в качестве стартовой площадки для злонамеренных действий.
Классификация SaaS и веб-приложений и оценка корпоративной готовности облачного приложения как часть индекса уверенности в облаке (CCI).
В этом сообщении блога мы выделим три способа, которыми Netskope использует NLP для защиты данных и защиты от угроз: классификация документов DLP, категоризация URL-адресов и обнаружение домена DGA.
Классификация документов DLP
Различные документы наших клиентов хранятся в их облачных хранилищах или передаются через облачные приложения. Многие из этих документов содержат конфиденциальную информацию, включая конфиденциальные юридические и финансовые документы, интеллектуальную собственность, а также личную информацию (PII) сотрудников или пользователей.В Netskope мы разработали классификаторы документов на основе машинного обучения как часть нашей встроенной службы предотвращения потери данных (DLP). Классификаторы машинного обучения автоматически классифицируют документы по различным категориям, включая налоговые формы, патенты, исходный код и т. Д. Администраторы безопасности могут затем создавать политики защиты от потери данных на основе этих категорий. Классификаторы ML работают как дополнительный подход к традиционным правилам DLP, основанным на регулярных выражениях, и обеспечивают возможность детального управления политиками в режиме реального времени. Во многих случаях правила регулярных выражений, настроенные вручную, могут вызывать чрезмерное количество ложных срабатываний или ложноотрицательных результатов при поиске определенных шаблонов в документах.Для сравнения, классификаторы машинного обучения автоматически изучают шаблоны и идентифицируют конфиденциальные данные в режиме реального времени без необходимости использования традиционных правил DLP.
FlowFigure 1. Блок-схема классификации документов DLP
Классификация текста — одна из стандартных задач NLP. Как показано на рисунке 1, мы извлекаем текстовое содержимое из документов и используем предварительно обученную языковую модель в качестве кодировщика для преобразования документов в числовые значения. На основе кодировок документов мы затем обучаем классификаторы документов в виде полносвязных слоев нейронной сети.В настоящее время классификаторы могут точно идентифицировать более 10 типов документов с конфиденциальной информацией, в том числе:
Исходный код
Налоговые формы IRS
Формы M&A
Резюме
Патентные файлы США
Письма с предложениями
Банк выписки
Соглашения о неразглашении
Консультационные соглашения
Партнерские соглашения
Акционные соглашения
Бланки медицинских доверенностей
Облегченные классификаторы документов могут работать в режиме реального времени для защиты данных наших клиентов .
Категоризация URL-адресов
Фильтрация веб-содержимого помогает организациям регулировать доступ к веб-сайтам, которые могут иметь оскорбительный, неприемлемый или даже опасный контент. Категоризация URL-адресов на основе NLP отвечает за группировку веб-сайтов по различным категориям на основе их текстового содержимого, что обеспечивает фильтрацию веб-содержимого.
Традиционно модель машинного обучения классификации текста обучается для определенного языка. Последние разработки в области НЛП позволяют обучать многоязычный классификатор, поддерживающий несколько языков.Обучающие данные могут представлять собой смесь текста на разных языках, и обученная модель может предсказать категорию нового текста, независимо от того, на каком языке он выражен. Мы разработали многоязычные классификаторы URL-адресов с использованием самых современных преобразователь языковой модели BERT, поддерживающей более 100 языков. На основе динамически сканируемого контента классификаторы точно идентифицируют веб-сайты по многим нежелательным категориям, включая оружие, наркотики, контент для взрослых, преступную деятельность и т. Д.
Обнаружение домена DGA
Современные вредоносные программы, такие как бот-сети, программы-вымогатели и сложные постоянные угрозы, обычно используют алгоритм генерации доменов (DGA), чтобы избежать захвата или захвата доменов управления или IP-адресов. Важно автоматически обнаруживать домены DGA, чтобы блокировать вредоносные домены и идентифицировать скомпрометированные хосты. Традиционные методы обнаружения DGA полагаются на сбор контекстной информации (например, IP, NXDomains, заголовки HTTP) доменов и занесения в черный список.Для сравнения, обнаружение доменов DGA на основе машинного обучения может выявить неизвестные домены DGA.
На первый взгляд, определение того, является ли домен типа intgmxdeadnxuyla.com DGA или нет, не имеет ничего общего с обработкой естественного языка. На самом деле, это очень похоже на задачу НЛП, если мы рассматриваем каждый символ в доменном имени как слово, а весь домен как предложение. Затем мы можем использовать методы НЛП для изучения семантических отношений между персонажами и общей значимости предметной области.Мы разработали классификатор домена DGA, основанный на сетях с долгой краткосрочной памятью (LSTM), архитектуре рекуррентных нейронных сетей, обычно используемой в NLP. Основываясь на миллионах обучающих выборок, классификатор LSTM захватывает контекстную информацию в каждом домене, обрабатывая ее как последовательность символов и классифицируя ее как DGA или не-DGA с высокой точностью.
Будущее NLP
Это золотая эра обработки естественного языка. Модели НЛП с каждым днем становятся все быстрее и мощнее.В Netskope мы обеспечим лучшую защиту данных и угроз для наших клиентов с помощью новейшей технологии NLP. Какую проблему ты пытаешься решить? Свяжитесь с нами по адресу [адрес электронной почты защищен], чтобы поделиться им с нами.
Онлайн-курс: Наука о данных: обработка естественного языка (NLP) на Python от Udemy
Приложения: расшифровка шифров, обнаружение спама, анализ тональности, поисковые системы и скрытый семантический анализ.
Что вы узнаете:
Напишите свой собственный алгоритм дешифрования шифра, используя генетические алгоритмы и моделирование языка с помощью моделей Маркова
Напишите свой собственный код обнаружения спама на Python
Напишите свой собственный код анализа настроений на Python
Выполнение скрытого семантического анализа или скрытого семантического индексирования в Python
Имейте представление о том, как написать собственный счетчик статей на Python
В этом курсе вы создадите НЕСКОЛЬКО практических систем с использованием обработки естественного языка или NLP — ветви машинного обучения и наука о данных, которая имеет дело с текстом и речью.Этот курс не является частью моей серии по глубокому обучению, поэтому он не содержит сложной математики — просто кодирование на Python. Все материалы для этого курса БЕСПЛАТНЫ.
После краткого обсуждения того, что такое НЛП и что оно может делать, мы начнем создавать очень полезные вещи. Первое, что мы построим, это алгоритм дешифрования шифра . У них есть применение в войне и шпионаже. В этом разделе мы узнаем, как создавать и применять несколько полезных инструментов НЛП, а именно, символьных языковых моделей (с использованием принципа Маркова) и генетических алгоритмов .
Второй проект, в котором мы начинаем использовать более традиционный « машинное обучение », — это создание детектора спама . Скорее всего, в наши дни, по сравнению, скажем, в начале 2000-х годов, вы получаете очень мало спама из-за таких систем.
Далее мы построим модель для анализа настроений на Python. Это то, что позволяет нам присваивать оценку блоку текста, который говорит нам, насколько он положительный или отрицательный. Люди использовали анализ настроений в Twitter, чтобы спрогнозировать фондовый рынок .
Мы рассмотрим некоторые практические инструменты и методы, такие как библиотека NLTK (инструментарий естественного языка) и скрытый семантический анализ или LSA.
Наконец, мы завершаем курс созданием прядильщика товаров . Это очень сложная проблема, и даже самые популярные в наши дни продукты не решают ее. Эти лекции предназначены только для того, чтобы вы начали работать, и чтобы вы могли понять, как вы можете улучшить их самостоятельно. После освоения вы можете использовать его в качестве инструмента SEO или поисковой оптимизации.Интернет-маркетологи во всем мире будут любить вас, если вы сможете сделать это за них!
Этот курс фокусируется на « как построить и понять », а не только на «как использовать». Кто угодно может научиться использовать API за 15 минут после прочтения документации. Это не о «запоминании фактов», это о , «увидевшим своими глазами» . Он научит вас внутренне визуализировать то, что происходит в модели. Если вы хотите больше , чем просто поверхностный взгляд на модели машинного обучения, этот курс для вас.
«Если вы не можете реализовать это, вы этого не понимаете»
Или, как сказал великий физик Ричард Фейнман: «То, что я не могу создать, я не понимаю».
Мои курсы — ЕДИНСТВЕННЫЕ курсы, на которых вы узнаете, как реализовать алгоритмы машинного обучения с нуля.
Другие курсы научат вас, как вставлять данные в библиотеку, но действительно ли вам нужна помощь с 3 строками? кода?
Проделав то же самое с 10 наборами данных, вы понимаете, что не узнали 10 вещей.Вы выучили одну вещь и просто повторили те же 3 строки кода 10 раз …
Предлагаемые предварительные условия:
Кодирование Python: if / else, циклы, списки, dicts, наборы
Возьмите мой бесплатный курс предварительных требований Numpy (это БЕСПЛАТНО, без оправданий!), чтобы узнать о Numpy, Matplotlib, Pandas и Scikit-Learn, а также об основах машинного обучения
Необязательно: если вы хотите понять математические части, линейную алгебру и Вероятность полезна
ЧТО ДЕЛАТЬ НАШИ КУРСЫ ?:
Демистифицировать намерения и контекст пользователя с помощью обработки естественного языка
Вы: «Эй! Не могли бы вы рассказать мне больше об этом предложении? »
Бот: Конечно, можно мне ваш адрес электронной почты?
Вы: Я еще не зарегистрировался.
Бот: извините, этого адреса электронной почты не существует.
Вы: Я не зарегистрированный участник.
Bot: этот адрес электронной почты не соответствует ни одному из существующих идентификаторов.
Ура! Если вы раньше взаимодействовали с ботом, скорее всего, вы были раздражены хотя бы раз. Чаще всего взаимодействие с чат-ботом происходит там, где нет ритма. Компании, стремящиеся обеспечить реальную ценность, должны повернуться спиной к традиционным ботам и переключиться на интеллектуальных чат-ботов. Почему? Потому что эти боты используют такие технологии, как обработка естественного языка (NLP), чтобы обеспечить бесперебойное выполнение работы.NLP дает возможность чат-ботам отражать человеческие разговоры, расшифровывая контекст и намерения запросов пользователей, тем самым повышая уровень взаимодействия с пользователем и обеспечивая первое решение проблем.
В этом сообщении блога объясняется, как НЛП устраняет разрыв между технологическим пониманием человеческого общения и переосмыслением поддержки клиентов.
Взгляд на основные компоненты НЛП
Человеческий язык не всегда точен. Таким образом, машинам довольно сложно уловить и понять нашу естественную форму общения.Что, если бы наша способность понимать контекст и намерения была впитана в машину? Войти в обработку естественного языка.
NLP — это то, что делает чат-бота умным. Но что именно? Это подполе ИИ, которое извлекает значение из человеческого языка, определяет намерение и контекст и дает идеальные ответы на основе этого анализа. НЛП — это междисциплинарный процесс, сочетающий машинное обучение и генерацию естественного языка (NLG), чтобы сделать возможным взаимодействие человека с машиной.Давайте узнаем, как это сделать:
1. NLU для понимания поискового намерения пользователя
Проще говоря, цель поиска означает то, что пользователь пытается найти, выполняя поисковый запрос — это может быть поиск, изучение или покупка чего-либо. Понимание намерений пользователя — сильная сторона Natural Language Understanding (NLU). Чтобы успешно идентифицировать намерение, он использует перевод, резюмирование текста, распознавание речи, сегментацию тем, распознавание именованных сущностей, семантический анализ и т. Д.
2.ML для определения ответа
Машинное обучение — это еще одна подгруппа ИИ, которая в первую очередь ориентирована на обучение на собственном опыте и принятие более разумных решений с течением времени. Он преобразует сложный человеческий текст в структурированные машинные данные. И когда вы соединяете эти данные с намерениями пользователя, становится намного проще определить и сформулировать подходящий ответ.
3. Использование NLG для создания ответа
Пришло время перевести машинный язык обратно в значимые слова или фразы, понятные пользователям.Системы генератора естественного языка (NLG) действуют как маршрутизатор, чтобы отражать человеческие разговоры и передавать наши мысли получателям на понятном языке. Таким образом, взаимодействие становится более актуальным и естественным.
Использование контекстных, чувствительных к намерениям ответов с помощью NLP
Чат-боты с искусственным интеллектом используют обработку естественного языка для определения намерений пользователей. Механизмы НЛП анализируют вводимые пользователем данные, чтобы правильно расшифровать намерения, независимо от того, какой простой или сложный язык используется.Это также намекает на то, что умные чат-боты не полагаются только на точные ключевые слова. В следующем экземпляре мы это проясним далее.
Сотрудник хочет знать, объявляет ли компания, в которой она работает, 2 апреля выходным днем. Итак, она вводит поисковый запрос: «Мы выходим в пятницу?». Теперь человек легко может понять этот вопрос, но для машины это утомительное занятие. Механизмы НЛП обладают способностью распознавать различные слова в дополнение к различению синтаксических и семантических правил, после чего они возвращают соответствующие результаты.Вот как:
1. Разобрать данные
Поисковые машины на базе NLP не только извлекают намерение из контента, но также расшифровывают синтаксис и семантику, чтобы сделать вывод о характеристиках сущности. Синтезированные данные индексируются семантическими тегами, чтобы обеспечить лучшую доступность и возможность поиска. Ссылаясь на приведенный выше пример, НЛП сначала должно признать, что «мы» здесь относится к сотрудникам фирмы. После этого он должен проанализировать «выйти» в его реальном контексте; где выйти означает «получить выходной на работе», а не «выйти из машины».’
2. Предварительная обработка данных и токенизация
Системы
НЛП используют синтаксис и семантический анализ, чтобы понять, как слова контекстуально связаны друг с другом. Они также идентифицируют грамматическую структуру контента с помощью таких методов, как токенизация, которые разбивают текст на более мелкие семантические единицы, чтобы сделать его более организованным. Эти меньшие единицы или жетоны могут быть отдельными словами, фразами или даже знаками препинания.
3. Создание инструмента НЛП для интерпретации набора данных
Набор данных готов.Далее пора создать алгоритм инструмента НЛП и научить его интерпретировать естественный язык.
No related posts.

Имя	⚡ Ciphey ⚡	🐢 CyberChef 🐢
Gif
Время	2 секунды	6 секунд
Настройка		Установите для параметра регулярного выражения значение «{» Вам нужно знать, сколько раз повторять Вам нужно знать, что это Base64 до конца Вам необходимо загрузить CyberChef (это раздутое JS-приложение) Достаточно знать о CyberChef для создания этого конвейера Инвертировать совпадение

Имя	⚡ Ciphey ⚡	🗡️ Катана 🗡️	🐢 CyberChef Magic 🐢
Advanced Language Checker	✅	❌	✅
Поддерживает шифрование	✅	✅	❌
Релизы на антиутопические темы 🌃	✅	❌	❌
Поддерживает хеши	✅	✅	❌
Простота настройки	✅	❌	✅
Могу угадать, что что-то зашифровано с помощью	✅	❌	❌
Создано для хакеров хакерами	✅	✅	❌

Институт НеоКода – Новый код НЛП

личные инструменты

Ccылки по теме

Вопросы для GROW

Goal

Reality

Obstacles

Options

Way (Will)

Порождающая вероятностная модель OCR для NLP приложений -Публикации

Резюме

Введение

Модель

Порождение истинной последовательности слов

От слов к знакам

Сегментация

Преобразование последовательности знаков

Проект по внедрению

Оценка параметров

Порождение истинной последовательности слов

От слов к знакам

Сегментация

Преобразование последовательности знаков

Заключительная чистка

Расшифровка

Лоток НЛП 100х85, НЛП 150х85, НЛП 200х85, НЛП 250х85, НЛП 300х85, НЛП 400х85, НЛП 500х85, НЛП 600х85 листовой перфорированный УТ1,5 УТ2,5 У3

НЛП в рекламе — Теория рекламы

Модель S.C.O.R.E. НЛП. Секретные методики спецслужб

Гуманизация жалоб клиентов с использованием алгоритмов НЛП

Павел Кашин «НЛП»: _arlekin_ — LiveJournal

⚡ Автоматически расшифровывать шифрование без знания ключа или шифра, декодировать кодировки и взламывать хеши

🔁 Base64 закодировано 42 раза

📊 Ciphey против Katana против CyberChef Magic

‼ ️ Важные ссылки (документы, руководство по установке, поддержка Discord)

🏃‍♀️ Запуск Ciphey

⚗️ Импорт Ciphey

💰 Финансовые спонсоры

✨ Авторы

Ciphey / Ciphey: ⚡ Автоматически расшифровывать шифрование, не зная ключа или шифра, декодировать кодировки и взламывать хэши ⚡

🔁 Base64 кодируется 42 раза

📊 Ciphey против Katana против CyberChef Magic

‼ ️ Важные ссылки (документы, руководство по установке, поддержка Discord)

🏃‍♀️Бегущий Ciphey

⚗️ Импорт Ciphey

💰 Финансовые спонсоры

✨ Авторы

python — Извлечение писем с использованием NLP — Spacy Matcher, а затем их шифрование и дешифрование

Начата новаторская работа по декодированию языка китов

Сказать что? Обработка естественного языка повышает безопасность облака

Классификация документов DLP

Категоризация URL-адресов

Обнаружение домена DGA

Будущее NLP

Онлайн-курс: Наука о данных: обработка естественного языка (NLP) на Python от Udemy

Демистифицировать намерения и контекст пользователя с помощью обработки естественного языка

Взгляд на основные компоненты НЛП

1. NLU для понимания поискового намерения пользователя

2.ML для определения ответа

3. Использование NLG для создания ответа

Использование контекстных, чувствительных к намерениям ответов с помощью NLP

1. Разобрать данные

2. Предварительная обработка данных и токенизация

3. Создание инструмента НЛП для интерпретации набора данных

Написать ответ Отменить ответ