Основы нлп: Основы НЛП | Ресурсы НЛП

Содержание

Основы НЛП | Ресурсы НЛП

Здесь вы найдете базовую информацию о НЛП — что это и зачем оно нужно.

 

Что такое НЛП. Версия Александра Любимова. / Александр Любимов 
Шел как-то Мудрец по лесу и вдруг слышит, что где-то стучит топор Подошел он поближе и видит – Лесоруб рубит дерево Стоит Мудрец десять минут, двадцать,…

Что такое НЛП. Версия Егора Булыгина / Егор Булыгин 
Аббревиатура НЛП расшифровывается, как нейро-лингвистическое программирование. Что, впрочем, мало что говорит.

Знакомство с НЛП 
Представьте себе, что бы вы делали, если бы вам достался кухонный комбайн без инструкции Но любая машинка, конечно, ерунда по сравнению с нашими …

Базовые пресуппозиции — весело о важном или С чего начинается НЛП / Анвар Бакиров 
Все, что здесь написано, – предельно субъективно

Дзэн НЛП, или что в основе 
наше поведение зависит от наших убеждений и, управляя убеждениями, мы управляем поведением.

 

НЛП и манипуляция / Егор Булыгин 
Во-первых, НЛП на сегодняшний день самое методичное и самое практикоориентированное направление из всей психологии. И, во-вторых, что более важно, НЛП не так ограничено, как другие психологических направления привязкой к терапии, и имеет множество технологий ориентированных на применение в деловом и повседневном общеннии, управлении, продажах, рекламе, пропаганде и других видах коммуникации, где используется психологическое воздействие

Логические уровни психологического воздействия 
Модель логических уровней описывает структуру организации живой системы, такой, как человек, фирма или общество. Как и у любого хорошего «штанген циркуля», у нее много практических возможностей, и одна из них, это определение уровней иерархии.

Манипуляция личностью с помощью сдвига позиций восприятия / Егор Булыгин 
мы говорили о логическом уровне идентичности (или личностного своеобразия) человека. Этот уровень, как вы помните, является одним из самых верхних (после уровня миссии), и, соответственно, самых влияющих

НЛП и тараканы или как управлять собственным мышлением / Александр Любимов 
Компьютер имеет то преимущество перед мозгом, что им пользуются

 

Каналы и фильтры восприятия / Александр Любимов 
Мир вокруг нас беспределен, а наше сознание такое маленькое Способности человеческого восприятия ограничены, и нам приходится выбирать

Типы людей / Александр Любимов 
Обычно человек более ориентирован на один из каналов – он проводит в нем больше времени, лучше соображает, и этот способ восприятия для него как бы более важен, чем…

Глазные сигналы доступа 
Легко обнаружить, когда человек думает картинками, звуками или ощущениями Существуют видимые изменения, которые происходят в нашем теле, когда мы думаем различными способами

6 речевых стратегий / Александр Любимов 
Трюизмы Предположения Противоположности Вопросы

Стратегия эффективной коммуникации / Александр Любимов 
Когда изучали успешных коммуникаторов, то выяснили, что у них существует одна общая стратегия, последовательность шагов

Невербальное общение / Александр Любимов 
Вдруг зазвучал другой голос, негромкий и мелодичный В нем было непередаваемое очарование

Отзеркаливание / Камерон-Бэндлер ‘С тех пор они жили счастливо’ 
Отзеркаливание — это процесс возвращения клиенту аспектов его собственного невербального поведения

Невербальная манипуляция. Искусство присоединения. 
Говоря о силе слова, мы часто не вспоминаем о невербальной стороне общения. А в некоторых ситуациях поза, жесты и интонация голоса собеседника решают, состоится ли коммуникация вообще, и как она пройдет.

Мысли вслух о том, что мы слышим и о тех кто слышит нас / Сергей Колесник 
В последнее время большинство людей, приходящих на курс НЛП-практик уже имеют начальное представление о предмете, в том числе о репрезентативных системах

Тест для опpеделения ведyщей pепpезентативной системы / Ф.Пyселик и Б.Люис 

О паттернах, обучении и эффективности / Алексей Гвоздев 
Речь у нас пойдет главным образом о паттернах. Что же такое паттерн?

Что такое наша реальность. Или как работает высокоуровневая манипуляция / Егор Булыгин 
Манипуляцию можно разделить на «низкоуровневую» и «высокоуровневую».

 

 

FAQ по HЛП от Сенатоpова / Pavel Senatorov 
НЛП, НейроЛингвистическое Программирование — современно направление практической и теоретической психологии

FAQ по HЛП Татьяны Мyжицкой 
Итак, что такое НЛП , оно же NLP расшифровывается как нейролингвистическое программирование То есть нечто из нейрологии, теории систем и структурной лингвистики

Что такое рефрейминг? 
Мы говорим человеку: Посмотри, происходит такое-то внешнее явление и вызывает…

 

Новый код НЛП от Джудит Делозье / Джудит Делозье 

Мастерство, Новый Код и системное НЛП

 

 

10 пресуппозиций НЛП / Алексей Каптерев 
1 Рецептура и готовое блюдо — это далеко не одно и то же 2 Помните, что готовя что-то, мы всегда стремимся приготовить что-нибудь съедобное

Мифы о раппорте / А.Зубарев 
Я совершенно не предполагал, что придется писать на тему раппорта Казалось бы, тема старая, y всех классиков сто раз описанная

Cловарик НЛП терминов / Alexander Berdnikov 
Теpмины нейpолингвистического пpогpаммиpования 
Дейл Кирби работает над очень детальным описанием избранных терминов HЛП Термины приведены в алфавитном порядке (по-английски)

Типизация неэкологичных высказываний / Александр Любимов, Грибачева Екатерина 
Жесткие запреты Нельзя Запрещено Никогда не делай этого

 

Основные идеи НЛП | НЛП для начинающих

Если хотя бы один человек умеет делать что-то, то этому могут научиться и другие

Классная идея — мы можем научиться умениям других людей. Я уже писал, что НЛП по сути — это система моделирования успешности. Вот как раз для того, чтобы выяснить как работает чужое умение и обучать этому других. И это может касаться практически чего угодно: слепой печати, хождению по углям, игре на бирже, продажам, умению знакомиться или управлять собственным состоянием.

Кстати, однажды один из студентов Джона Гриндера для сдачи зачёта по мастерскому курсу НЛП, смоделировал углехождение. После этого начал проводить семинары по обучению этому самому углехождению, которые внезапно оказались весьма популярны.

Ричард Бендлер, когда к нему попался человек с фобией, отправился — как завещал великий Милтон Эриксон — искать людей, которые сами справились со своими фобиями. Нашёл пару таких, выяснил как они это сделали и создал технику «Быстрое Лечение Фобий». Которая позволяет расправиться с фобией минут за 15 (правда-правда — мы проходим эту технику на тренинге Успешное Мышление 2 и вполне быстро разные фобии убираем).

Лично я, когда сертифицировался на мастера НЛП, моделировал слепую печать на компьютере. И сам научился, и других обучил. Вот прямо сейчас этой моделью пользуюсь.

Каждый человек уникален или «карта не территория»

Мужчины ошибаются думая, что все женщины разные, а женщины ошибаются думая, что все мужчины одинаковые.
Шутка.

Действительно — у каждого из нас свой личный жизненный опыт, свой взгляд на мир. И этот взгляд на мир уникален. Личный взгляд на мир человека в НЛП называют картой (в отличие от окружающего мира, который, соответственно, называют территорией). Карты бывают разные — более или менее удобные, подходящие и подробные. Единственное, какими они не бывают — правильными или неправильными, потому что это только описание, модель. Любая, даже очень хорошая карта, где-то будет не слишком удобна: самая лучшая карта города Москвы совершенно бесполезна в славном городе Саратове, а карта вин французского ресторана не слишком удобна для ориентации в метро города Берлина.

И, естественно, карта не является территорией, точно так же как очень подробное описание борща (даже с картинками) самим борщом не станет. Так вот, большинство проблем возникает когда человек пытается мир (территорию) подогнать под свою карту, вместо того, чтобы перерисовать свою карту так, чтобы она была более удачной для данной территории. И, в какой-то мере, всё то, чем занимается НЛП — это помощь человеку в нахождении таких личных карт мира, которые помогут ему стать более успешным, удачливым, счастливым и здоровым. Естественно, если он этого хочет.

Очень многие приёмы изменения в НЛП связаны с «расширением» карты — поиском более широкого взгляда на ситуацию. Ну действительно, если у нас есть проблема, то решение находится где-то вне нашей карты мира. И для того, чтобы проблеме разрешить, надо карту расширить так, чтобы это самое решение в неё попало.

За каждым поведением стоит положительное намерение

Намерение – это позитивная цель, которая лежит за любым нашим поведением. Что бы мы не делали — говорили, бегали, ругались, смотрели фильм, — всё это служит определённой цели. Мы чистим зубы для здоровья, покупаем новую обувь для удобства, а новую машину для престижа, читаем статьи для знаний, занимаемся сексом для удовольствия, пьём кофе по утрам для бодрости. Даже у вроде бы «негативного действия» — истерики, депрессия, аллергии, — практически всегда есть намерение. Когда спрашивали людей, которых спасли после попытки самоубийства, «зачем они это делали», они отвечали что-то вроде: «Я хотел наконец обрести спокойствие».

Всё что мы делаем, мы делаем для реализации собственных намерений.

Либо по-другому:

Каждое поведение служит для достижения какой-то положительной цели.
При этом нужно понимать, что вполне положительное намерение для его обладателя может реализовываться очень неприятно для других людей. Маньяк с топором в тёмном переулке может хотеть получить для себя удовольствие, воодушевление или уверенность в себе, но для попавших под его удовлетворение намерения, его поведение не слишком приятно.

Структура важнее содержания

Понимание структуры (формы) позволяет нам обобщать опыт и переносить его в другие контексты. Например, если у проблем общая структура, мы можем использовать для их решения аналогичные подходы. А зная структуру техник изменения, мы можем сами конструировать эти техники.

Вербальная и невербальная коммуникация

Калибровка

Люди говорят одно, но часто чувствуют и действуют сильно иначе. В НЛП есть такое важное понятие, как калибровка — умение замечать внешние признаки состояния. Потому как любая наша оценка проявляется во всём теле: в интонациях, движениях, жестах, позе, конструкции предложения или дыхании. И калибровка позволяет понять, что на самом деле человек чувствует, как к кому относится, чего хочет. И намного меньше обращать внимания на то, что он говорит.Так как говорить он может для того, чтобы понравиться, что от него ждут или что он считает более правильным сказать в данный момент. Или просто потому, что не осознал свои оценки и чувства. Калибровка позволяет сделать общение намного более точным и эффективным, а поведение человека намного более понятным.

Калибровка

У нас уже есть все необходимые ресурсы для достижения наших целей

Для того, чтобы из Москвы доехать до Саратова автомобилю требуется бензин (а поезду — электричество). И автомобиль, и бензин — это необходимые ресурсы для достижения цели в виде приезда в Саратов. Так вот, в НЛП предполагается, что у нас либо уже есть нужные ресурсы для достижения цели: стать более успешным, прекратить курить, общаться лучше или наконец написать этот доклад, — либо мы их можем найти. Мир большой, нужно просто поискать.

По крайней мере думая так вы скорее добьетесь результата, чем медитируя на тему «почему я такой несчастный» и «у меня всё-равно ничего не получится, я не создан для счастья (успеха, замужества, достатка и обладания автомобилем BMW X5)».

Ресурсы

Экологическая проверка

В НЛП есть очень важная вещь —

проверка экологии изменения. Это проверка последствий действий — не станет ли хуже после достижения целей? А то стал гендиректором, но заработал язву, перестал бояться высоты, упал с балкона и сломал палец, продемонстрировал уверенность и спокойствие во время разноса начальства и был уволен. Вот чтобы новые способности, навыки и убеждения не испортили жизнь, надо проверять заранее и подкручивать результат так, чтобы всё получилось хорошо.

Модели и техники

Модель в НЛП – это такое полезное описание (карта). Например, как уточнять, о чём говорит человек («мета-модель языка»), как во время общения изменить оценку («рефрейминг») или убеждение («фокусы языка»), в какой последовательности собирать информацию («SCORE»), типизация людей («мета-программы»).
Про модели можно почитать в Энциклопедии НЛП.

Техники НЛП – это пошаговые инструкции. Чаще всего техники описывают как решить какую-то проблему («Взмах», «Шестишаговый рефрейминг», «Быстрое лечение фобий», «Изменение личностной истории»). Но есть и про то, как правильно ставить цели («Хорошо сформулированный результат») или как лучше общаться («Стратегия эффективной коммуникации»).

На самом деле техники – это тоже модели, ведь они что-то описывают, и обычно весьма полезны.

Многие техники НЛП — это результат моделирования того, как люди успешно сами решали похожие проблемы. Например, «Стратегия эффективной коммуникации» является результатом моделирования успешных коммуникаторов, «Изменение личностной истории» смоделирована с великого Милтона Эриксона, того самого, которые создал эриксоновский гипноз, а «Быстрое лечение фобий» с людей, которые сами свои фобии убрали.
Описание различных техник в Энциклопедии НЛП.

Ценности, критерии и убеждения

То, к чему мы стремимся, чего хотим или наоборот, избегаем, как раз и определяется ценностями, критериями и убеждениями.
Ценности – важные понятия для человека, обычно выражаемые абстрактными словами, вроде: счастье, свобода, справедливость, достаток. Так как ценности достаточно абстрактны, к ценностям прилагаются критерии – способы измерения реализации ценности. Например, ценность «достаток», а критерии достатка «заработок больше 150.000 в месяц, своя квартира, машина и дача».
Убеждения – правила жизни, описывающие как с ценностью взаимодействовать. Например, для ценности «любовь» убеждения могут быть:
— Самое важное в жизни – это любовь.
— Любовь приходит и уходит.
— Я недостоин любви.
— Настоящая любовь бывает только раз в жизни.
Убеждения могут разрешать и запрещать достижение ценности, описывать что нужно для её достижение и каковы её критерии. Например, даже если «любовь» для человека вещь очень важная, убеждение «я не заслужил любви» будет «запрещать» ему эту самую любовь получить.

Убеждения управляют нашей жизнью: либо человек делает что-то ради своих убеждений, либо не делает ничего.
Одно время никому не удавалось пробежать стометровку быстрее десяти секунд. Пока в 1968 Джим Хайнс не пробежал за 9,9 секунд. После этого быстренько все начали бегать быстрее, рекорд за рекордом. Сейчас рекорд 9,69. Ну не верили бегуны до Хайнса, что можно быстрее 10 секунд, в их реальности такой возможности не существовало. Пока этот гад оригинал Хайнс подло это убеждение не разрушил.

Убеждения являются и одними из важнейших фильтров восприятия. Если женщина не верит, что существуют порядочные (по её критериям) мужчины – они ей в жизни и не попадаются. А даже если попадаются, их поведение интерпретируется так, чтобы не дай бог под критерии не попал.
В НЛП есть довольно много техник для изменения ограничивающих убеждений (например, «Музей Старых Убеждений»), а так же набор речевых конструкций для изменения убеждений прямо во время разговора — фокусы языка (они же раскрутки).

Наше отношение кодируется при помощи субмодальностей

В общении оценка и отношение составляет 85%. А вот внутри об отношении – важно, нравится, правильно, законно, моё, чужое, плохо, замечательно, верно, — мы узнаём при помощи так называемых субмодальностей.

Модальностями (сенсорными) в НЛП и психологии называют слух (аудиальная модальность), зрение (визуальная модальности) и чувства (кинестетическая модальность).

Например, мы можем образ отодвинуть или приблизить (что обычно усиливает переживание), сделать ярче или темнее (ослабляет переживание), раскрасить по-другому (тут уже от подбора цветов зависит) или размыть фон (делает объект важнее). Аналогично можно менять характеристики звуков и ощущений.
Так вот. Просто меняя субмодальности можно изменить отношение: сделать неприятное нейтральным, усилить мотивацию, убрать навязчивость, превратить сомнение в убеждение или замешательство в понимание. При помощи визуальных и аудиальных субмодальностей можно управлять собственным вниманием. А при помощи кинестетических субмодальностей вполне успешно можно научиться контролировать разные интересные состояниями, вроде творчества, повышенного внимания, опьянения или супермотивации.

Подробнее про субмодальности в презентации.

Про субмодальности в Энциклопедии НЛП

Мы можем управлять состоянием при помощи якорей

Хотелось бы вам управлять собственным состоянием? Так, чтобы нажал на кнопку — и уверен в себе. Или спокоен, весел, бодр, расслаблен, сосредоточен. А точно так же управлять другими людьми — раз, и человеку хорошо? Или спокойно, весело и так далее? Наверняка же хотелось бы такую штуку — ну хотя бы попробовать. И такая штука есть — это якоря, такие метки в сознании, которые запускают нужное состояние.

На самом деле якоря — это условные рефлексы. Но слово якорь звучит более понятно.

При помощи якорей мы можем «включать» и «выключать» своё состояние: внимание, бодрость, спокойствие, мотивированность или творчество; можем перенести состояние из того места, где оно есть в то место, где его пока не хватает: например спокойствие и уверенность есть лёжа дома на диване, а при общении с клиентами его пока нет, вот с дивана к клиентам и можно перенести; можно управлять состоянием других людей, а так же разрушать старые уже не нужные якоря.

Классный инструмент — очень простой и полезный. В НЛП используется постоянно.

Про якоря в статье «О якорях»

M.A.NLP, NLP trainer Александр Любимов

Книга «Основы НЛП: Успех в профессиональной, общественной и личной жизни» Бавистер С, Викерс А

Основы НЛП: Успех в профессиональной, общественной и личной жизни

В книге, ориентированной на профессиональный успех в бизнесе, излагаются основы и практика (с примерами и упражнениями) нейролингвистического программирования — интереснейшей формы прикладной психологии, которая позволяет качественно улучшать и ускорять процесс усвоения любых знаний и активно развивать творческие способности, достигая истинного мастерства. Описанные психотехнологии могут использоваться в профессиональной, общественной и личной жизни, где необходимы широкая эрудиция, целеустремленность, коммуникабельность и умение влиять на людей, не поддаваясь чужому влиянию. Для широкого круга читателей.

Поделись с друзьями:
Издательство:
Фаир
Год издания:
2008
Место издания:
Москва
Язык текста:
русский
Язык оригинала:
английский
Перевод:
Новикова Т.
Тип обложки:
Твердый переплет
Формат:
84х108 1/32
Размеры в мм (ДхШхВ):
200×130
Вес:
380 гр.
Страниц:
336
Тираж:
6000 экз.
Код товара:
408595
Артикул:
91921
ISBN:
978-5-8183-1391-7,0-340-81257-5
В продаже с:
18.04.2008
Аннотация к книге «Основы НЛП: Успех в профессиональной, общественной и личной жизни» Бавистер С., Викерс А.:
В книге, ориентированной на профессиональный успех в бизнесе, излагаются основы и практика (с примерами и упражнениями) нейролингвистического программирования — интереснейшей формы прикладной психологии, которая позволяет качественно улучшать и ускорять процесс усвоения любых знаний и активно развивать творческие способности, достигая истинного мастерства.
Описанные психотехнологии могут использоваться в профессиональной, общественной и личной жизни, где необходимы широкая эрудиция, целеустремленность, коммуникабельность и умение влиять на людей, не поддаваясь чужому влиянию.
Для широкого круга читателей.
Читать дальше…

Бавистер, Викерс. Основы НЛП: Успех в профессиональной, общественной и личной жизни. Глава 1. Что такое НЛП



В этой главе вы узнаете:

  • различные определения НЛП;
  • что такое НЛП и как применять его на практике;
  • что вам даст изучение НЛП
  • как использовать эту книгу максимально эффективно.

Определение НЛП

  • «Оно издает странные громкие звуки, похожие на те, что издают вместе заводской гудок и труба».
  • «Оно огромно — почти, что с грузовик!»
  • «Оно засасывает воду через длинный гибкий шланг — и вместе с ней все остальное».
  • «Оно может бежать со скоростью 15 миль в час».
  • «Из его лица торчат толстые белые иглы».
  • «Оно может весить почти четыре тонны».
  • «Оно серое и морщинистое».

Опишите слона так, чтобы человек, ни разу в жизни не видевший этого животного, представил себе, как оно выглядит, какие звуки издает и как ведет себя. Нелегкая задача! Все описания, приведенные выше, справедливы, но ни одно из них не дает полного представления о великолепном, могучем животном.

То же самое можно сказать и об НЛП. У этой науки множество граней, и сейчас мы познакомим вас лишь с несколькими определениями, которые давались ей на протяжении многих лет.

  • «Наука об изучении и постижении мозговых кодов».
  • «Процесс анализа совершенного поведения человека, который позволяет любому повторить достигнутые кем-то замечательные результаты».
  • «Изучение структуры субъективного опыта».
  • «Модель общения, которая основывается на выявлении и использовании стандартов мышления, влияющих на поведение человека и позволяющих повысить качество и эффективность его жизни».
  • «Концепция и методология, с помощью которых создается ряд полезных приемов».
  • «Модель того, как человек получает информацию, хранит и использует ее».
  • «Революционный подход к человеческому общению и развитию».
  • «Различие, которое порождает различие».
  • «Технология моделирования, объектом исследования которой является набор факторов, которые определяют различие между поведением гения и среднего человека в одной и той же сфере деятельности».
  • «Система описания, реструктурирования и трансформации действий и познавательной способности человека по отношению к миру, в котором он живет».
  • «Набор процедур, мерилом ценности которых является их полезность, а не истинность».
  • «Стратегия ускоренного обучения, позволяющая выявлять и использовать стандарты, существующие в окружающем мире».
  • «Руководство по использованию мозга».

Понимание НЛП

Итак, это наука, процесс, изучение, модель, набор процедур, руководство, система, концепция, стратегия, технология. Неудивительно, что некоторые не в состоянии увидеть перспективу НЛП и его сущность. Отсутствие конкретного определения или описания означает, что каждый может дать собственное и, как вы очень скоро убедитесь, совершенно не похожее на остальные.

Точно так же, как вы начали получать представление о слоне, читая описания, приведенные в начале этого раздела, вы уже начали понимать, что такое НЛП. Мы написали эту книгу, чтобы после ее прочтения вы получили ясное представление о ключевых принципах, моделях и приемах НЛП, а также научились применять эти знания на практике.

Расшифровка НЛП

Возможно, самый простой способ объяснить, что же такое НЛП, будет сказать, что это форма прикладной психологии. Такое определение нельзя назвать всеобъемлющим, но именно таков аспект использования многими людьми этой науки. НЛП помогает им достигать поставленных целей и добиваться успеха в личной жизни и профессиональной карьере.

Еще одна проблема, связанная с НЛП, — это техническая природа самого названия, К счастью, сегодня подобное уже никого не пугает. Однако многие и сейчас при упоминании нейролингвистического программирования удивленно поднимают брови. Хотя многим хотелось бы, чтобы идеологи этой науки дали ей более простое, понятное и, может быть, сексуальное название, выражение «нейролингвистическое программирование» в точности отражает ее глубинное содержание. Давайте же посмотрим, что означают эти страшные и непонятные слова.

Нейро

Частица «нейро» указывает на причастность к неврологии, то есть обработке информации, получаемой от пяти органов чувств и поступающей в мозг посредством нервной системы.

Лингвистическое

Этот термин связан с использованием языковых систем — не только слов, но и систем символов, включающих в себя жесты и позы, для кодирования, организации и понимания смысла нашего внутреннего представления о мире, а также для общения — как внутреннего, так и внешнего.

Программирование

Термин «программирование» связан с обработкой информации. Чаще всего он применяется в мире компьютеров для описания способов хранения, кодирования и обработки информации. Путем удаления, обновления или установки нашего психического программного обеспечения мы можем изменять собственный образ мышления, а следовательно, и действия.

Связав все три термина воедино, вы получите определение нейролингвистического программирования. Эта наука самым тесным образом связана с процессами создания нашего личного опыта — внутреннего представления о внешнем мире «реальности» посредством языка и собственных нейронов.

Модель НЛП

Мы воспринимаем мир через пять чувств: зрение, слух, осязание, обоняние и вкус. Поскольку информации поступает очень много, мы сознательно или бессознательно удаляем то, на что нам не хочется обращать внимание. Мы фильтруем информацию, опираясь на опыт прошлого, а также на собственные ценности и убеждения. Результат подобной фильтрации оказывается неполным и неточным, поскольку в самом начале многие важные элементы были удалены, а остальные обобщены или искажены. Отфильтрованная информация образует нашу внутреннюю карту, которая влияет на физиологию человека и «состояние бытия». Естественно, что такая карта влияет и на наше поведение.


Модель НЛП

История НЛП

Сердцем НЛП является «моделирование» человеческого совершенства. Эта наука возникла в начале 70-х годов ХХ века. Основателями НЛП можно считать Ричарда Бандлера и Джона Гриндера из университета Калифорнии.

Бандлеру, студенту математического факультета, увлекавшемуся компьютерами, попали в руки аудио- и видеокассеты с записями семинаров Фрица Перлза, отца гештальттерапии, и Вирджинии Сатир, основоположницы семейной терапии. Бандлер обнаружил, что, копируя определенные аспекты поведения и речи этих людей, ему удается достичь аналогичных результатов. Тогда он решил создать группу гештальттерапии в студенческом кампусе.

Джон Гриндер, профессор лингвистики, заинтересовался способностями Бандлера. Он сказал студенту: «Если вы объясните мне, как делать то, что вы делаете, я объясню вам, что именно вы делаете».

Джон Гриндер совместно с Джудит Делозье и другими учеными разработал «Новый кодекс» НЛП. Если «классический», или «старый», кодекс НЛП сосредоточивался преимущественно на лингвистике, гештальттерапии и системной теории, «Новый кодекс» опирался на информационную теорию и книги Карлоса Кастанеды. В результате были созданы новые модели, стандарты и приемы, в том числе позиции восприятия. В те дни одним из наиболее активных соратников Гриндера была Кармен Бостик Сент-Клер.

Студент калифорнийского университета Роберт Дилтс был одним из первых последователей Бандлера и Гриндера. Он сразу же воспринял новые идеи. Именно он разработал и опубликовал огромное количество стандартов перемен и моделей.

В ХХI веке НЛП продолжает развиваться. Каждый год появляются все новые модели и приемы, а количество разработчиков и увлеченных новой наукой растет с каждым днем.

НЛП в действии

Изначально НЛП применялось для повышения эффективности терапии. Неудивительно, что основной интерес к этой науке проявили люди, занимавшиеся соответствующими и смежными профессиями. Применение НЛП позволяло эффективно бороться с фобиями, избавлять людей от нежелательных привычек и справляться с травмами. НЛП использовали для снятия стресса, повышения уверенности в себе и борьбы с различными проблемами обычных людей.

Но по мере развития НЛП сфера применения этой науки значительно расширялась.

Первоначально крупный бизнес сопротивлялся внедрению нового течения, но затем принял его с распростертыми объятиями. Концепции и процессы НЛП сегодня составляют суть многих программ переподготовки в известных фирмах. Поскольку НЛП в основном сосредоточено на полезных в реальной жизни навыках и умениях, изучение этой науки позволяет отдельным людям и целым командам достичь поставленных перед собой целей в области менеджмента, продаж, общения, продвижения новых товаров и обучения.

Принципы НЛП могут применяться в любой сфере человеческой деятельности, поэтому сегодня они используются также в образовании, здравоохранении и спорте.

Что вам даст изучение НЛП

Надо сказать, что своим успехом НЛП обязано тем великолепным результатам, которых с его помощью добиваются отдельные люди. Тысячи людей во всем мире читают книги по НЛП, посещают семинары и курсы, и это помогает им добиваться поставленных перед собой целей. Что же НЛП может дать вам? Вот лишь некоторые результаты, которых вы вправе ожидать.

  • НЛП поможет вам понять, чего вы хотите и как этого добиться.
  • НЛП поможет вам построить хорошие, прочные личные отношения.
  • НЛП наделит вас уверенностью в себе и значительно повысит вашу самооценку.
  • НЛП укрепит вашу способность общаться с другими людьми.
  • НЛП сделает вас хозяином собственной жизни.
  • НЛП поможет вам функционировать на пике своих способностей.
  • НЛП изменит ваши убеждения о себе и об окружающем мире.
  • НЛП пробудит в вас творческое начало.
  • НЛП поможет вам добиться личных и профессиональных целей.

И это только начало. Поверьте, мы вас не обманываем. НЛП работает. Очень скоро вы поверите нам. Обретя контроль над собственными мыслями, вы сможете полностью отказаться от негативного мышления и достичь таких результатов, которые сегодня кажутся вам невозможными.

А теперь проведем опыт…

Но для этого нужно применить принципы НЛП на практике. Хотя читать книги по НЛП тоже полезно, настоящих результатов можно достичь только в реальной жизни. Давайте прямо сейчас проведем эксперимент, который покажет вам, насколько эффективны совершенно простые приемы.

Для начала вспомните что-нибудь не совсем приятное. Вспомните, как вам не удалось добиться желаемого результата, как вас постигло разочарование. Вспомните моменты, когда вы чувствовали себя несчастным или запутавшимся. Мысленно вернитесь к произошедшему, попробуйте увидеть, услышать и почувствовать все то, что случилось с вами тогда.

А теперь станьте режиссером собственного ментального кино. Вы можете изменить все, что захотите. Может быть, вам легче будет представить эту ситуацию в виде мультфильма. Снова мысленно вернитесь к неприятному опыту, но на этот раз прокрутите его, словно это «Том и Джерри» или «Симпсоны». Можете озвучить роли людей, присутствующих в вашем воспоминании.

А теперь попробуем добавить музыку. Выберите то, что вам нравится. Музыка может напоминать игру тапера, озвучивавшего старые немые фильмы. Прокрутите в памяти прежнее воспоминание в сопровождении музыки, настроенной на желаемую громкость.

То, чем вы занимаетесь, называется «перекодированием» данного воспоминания, хотя вам и незнаком подобный термин. Постепенно ваши чувства, связанные с воспоминанием, изменятся. Воспоминание перестанет тревожить вас, а ощущение дискомфорта заметно ослабеет.

А теперь вспомните другую ситуацию. Вспомните, как вы ссорились или спорили с другим человеком, оживите чувства, возникшие тогда в вашей душе. А теперь прокрутите воспоминание снова, на сей раз избрав себе роль спортивного комментатора. Представьте, что вы сидите над сценой и описываете все, что происходит между вами и другим человеком. Поскольку ваша задача — не только информировать слушателей, но еще и развлекать их, вам захочется подчеркнуть все то, что покажется интересным или необычным.

Когда вы будете проигрывать в памяти происходящее (например, ссору с коллегой по работе), ваш комментарий может выглядеть примерно так:

— Итак, мы снова в кабинете Джилл и снова становимся свидетелями ссоры Джека с бухгалтерами. Джилл, похоже, никогда не перестанет жаловаться. И ничего удивительного. Но Джек готов к ее напору. Он достает бумаги из своей папки. Джилл приводит новые аргументы

Постарайтесь оживить свой комментарий. Добавьте веселые замечания. Войдите в роль комментатора. Вам потребуется не больше минуты, чтобы правильно оценить происходящее. А теперь вновь погрузитесь в воспоминания и прокрутите сцену снова. На этот раз посмотрите на нее собственными глазами. Почти наверняка на этот раз вы почувствуете себя не так плохо. Теперь вам станет ясно, что в подобной ситуации вести себя нужно по-другому. И когда в будущем вы вновь вступите в конфликт, то разрешите его иначе.

Слоны, о которых мы говорили в начале этой главы, ничего не забывают. Люди же устроены по-другому. Меняя свои воспоминания, восприятия, убеждения и мысли, мы можем полностью изменить свой образ действий. Новое поведение позволит нам жить той жизнью, какая нам нравится. И в этом сила НЛП.

Как пользоваться этой книгой

Если вы новичок в области НЛП, советуем прочитать нашу книги последовательно, главу за главой. Это объясняется тем, что в последних главах используются понятия, определения которых даются ранее.

Чтобы чтение этой книги принесло вам пользу, останавливайтесь и выполняйте упражнения, которые мы включили в различные главы. Тогда вы сможете почувствовать подлинную природу НЛП. Понять теорию — это одно, применить ее на практике — это совсем другое. Вам никогда не научиться играть на саксофоне, если вы будете просто читать учебник, не прикасаясь к инструменту. То же самое справедливо и в отношении НЛП. Единственный способ познать эту науку — применить ее на практике.

НЛП в действии

  • Выполните упражнения, описанные в конце этой главы, поочередно погружаясь в различные воспоминания.
  • Подумайте о тех областях своей жизни, которые вам хотелось бы изменить. Что именно вам хотелось бы поменять и каким образом?


Пользователь, раз уж ты добрался до этой строки, ты нашёл тут что-то интересное или полезное для себя. Надеюсь, ты просматривал сайт в браузере Firefox, который один правильно отражает формулы, встречающиеся на страницах. Если тебе понравился контент, помоги сайту материально. Отключи, пожалуйста, блокираторы рекламы и нажми на пару баннеров вверху страницы. Это тебе ничего не будет стоить, увидишь ты только то, что уже искал или ищешь, а сайту ты поможешь оставаться на плаву.


НЛП (NLP) — нейролингвистическое программирование

 

Если ты не можешь что-то контролировать, то хотя бы присоединись к этому, — и начинай делать вид, что контролируешь! И тогда ты начнёшь управлять этим. И потому ты никогда не будешь в проигрыше, а всегда будешь в выигрыше!
© 2015 Сазонов В.Ф. © 2015 kineziolog.bodhy.ru. © 2016-2017 kineziolog.su.

 

Нейролингвистическое программирование (НЛП) — это модное психологическое и психотерапевтическое направление, обучающее искусству эффективного общения (коммуникации). Важной особенностью НЛП является то, что оно технологично, т.е. имеет свои алгоритмы, позволяющие почти автоматически добиваться запланированного результата. НЛП зародилось как способ создания формальных моделей успешного коммуникативного поведения.

Теоретической основой НЛП можно считать тезис Чёрча — Тьюринга о том, что «любую интуитивно понятную задачу можно алгоритмизировать» (Тьюринг А. Может ли машина мыслить. М.: Физматгиз, 1960; Чёрч А. Введение в математическую логику (Introduction to Mathematical logic). В 2-х т. Т. 1. М: Иностранная литература, 1960. 484 с.). Вот НЛП и делает алгоритмы на основе успешно решённых кем-то интуитивно задач по коммуникации (общению).

Ресурсы по НЛП Здесь есть дополнительные интернет-ресурсы по НЛП

Электронный курс «Основы НЛП» В.Ф. Сазонова.

Отзывы о курсах НЛП.

Расписание и заявки на проведение курсов.

Тренироваться в общении можно почти везде и почти всегда! Вот, к примеру, как мой добровольный бесплатный тренер щедро даёт мне материал для тренировки в коммуникации! 😉 И сам тренируется, разумеется! — Взаимный тренинг: «Игровая борьба трикстеров за доминацию»..

Вводный краткий курс «Инструменты НЛП» от А. Бакирова: Перейти туда

 

Источник изображения: http://kladvsebe.ru/samorazvitie/uchim-sebya-programmirovat.html

Поясняющие видеоматериалы

Видео: НЛП. Техника якорения

Видео: НЛП. Техника взмаха

 Видео: Сеанс эриксоновского гипноза проводит сам его создатель, легенда НЛП, — Милтон Эриксон

Видео 1.

Видео 2.

 Видео 3.

 Видео: Нейрофизиологические основы для НЛП. Создание алгоритма организации выхода из ограничивающего убеждения

 

Выявление ценностей

Основы НЛП

Основы НЛП. 11 ключевых фильтров восприятия информации

Вводная заметка из серии на тему НЛП. Здесь я расскажу о том, что такое НЛП, как и для чего оно применяется

Поделиться

Поделиться

Твитнуть

Отправить

Класснуть

Нейро-лингвистическое программирование (НЛП) создавалось с целью помочь пациентам решить их психологические проблемы. Первые работы в этом направлении появились в конце 70-х в Америке, благодаря двум психологам — Ричарду Бэндлеру и Джону Гриндеру.

Тем не менее… В чём же суть НЛП?

Суть НЛП заключается в использовании глубинного содержания нашей психики. Воздействие происходит на двух уровнях:

  • сознательном,
  • подсознательном.

Каждый человек в процессе своей жизни создает свою субъективную модель объективной реальности, часто значительно искажая её. Наше сознание собирает какие-то части реальности и из этой информации создает её модели.

НЛП моделирование

С помощью НЛП моделирования, можно получить желаемые изменения в психике человека.


НЛП — это технология, нацеленная на влияние с помощью коммуникации

Пример: установление положительного контакта. В НЛП это называют «раппортом». Положительный контакт помогает людям почувствовать взаимопонимание, сходство взглядов и т.д.

Поэтому, помимо всего прочего нужно привести свое невербальное поведение, такое как тон голоса и движение тела, в соответствии с невербальным поведением другого человека.

Глубинные убеждения НЛП

Убеждения выступают в качестве главных нервных фильтров, определяющих то, как мы воспринимаем внешнюю реальность. Убеждения о том, когда мы оцениваем что для нас важно, а что не важно — сильно влияют на наше восприятие.

1. Карта — не территория, а меню — ещё не еда

Собственная модель мира, создаваемая каждым человеком, дает лишь приближенное представление о реальном положении вещей, но вполне полезное в реальной жизни. «Карта», которая используется человеком, может многое рассказать о нем самом.

2. Реакции людей подходят их внутренним картам

Мы действуем исходя из нашего индивидуального восприятия мира. Каждый человек, в силу ограниченности и специфики личного опыта имеет модель мира, никак не совпадающую с этим миром.

3. Тело и сознание состоят из одной и той же системы

Слова сами по себе не имеют значения. Чтобы слово имело какое-то значение, ему требуется какой-то контекст.

Представьте, что держите в руке свой любимый фрукт. Вообразите, что ощущаете его вес. Какой он, когда вы его сжимаете? Твёрдый или мягкий? Какого он цвета? Скажите про себя его название. Закройте глаза и представьте, как вы его нюхаете. Какие ощущения вызывает его запах? Сейчас вы собираетесь его попробовать. Представьте, что вы разрезали его и поднесли ко рту. Попробуйте «откусить» кусочек, чтобы почувствовать сок у себя на языке.
Если при этом у вас не выделилось ни грамма слюны, то вы наверное спите

4. Наш жизненный опыт вшит в нашу нервную систему

Мы помним всё, что с нами когда-то случалось. Все, что видели, слышали, чувствовали или говорили себе. Все это записано где-то в нашей нервной системе. Это и есть наш жизненный опыт.

При желании мы можем получить доступ к любому переживанию или любому событию, которое когда-либо происходило с нами.

5. Субъективный опыт нередко подводит нас

  • У тебя такие большие линзы в очках! Должно быть, ты очень умён?
  • Нет, что ты! У меня просто зрение плохое…

6. Смысл сообщения в реакции, которую оно вызывает

  • Мой руководитель хочет меня задушить, — рассказывает девушка свой подруге.
  • Почему ты так думаешь?
  • Каждый раз, когда я опаздываю, он у всех спрашивает «А где же наша Дездемона?»

7. Не существует поражений. Бывает лишь только обратная связь

Журналист обращается к великому изобретателю:

  • Мистер Эдисон, вам не жаль 999 раз потерпеть поражение в попытке собрать электрическую лампочку? Ведь только ваша 1000-я попытка оказалась успешной!
  • А я не терпел поражений. Я сделал 999 открытий на тему того, как не следует делать лампочки.

8. Каждая ситуация содержит множество выборов. Поэтому если что-то не работает, нужно делать что-то другое

  • Мама! Мышка прыгнула в бидон с молоком!
  • Ты вытащила ее?
  • Нет, но я бросила туда кота.

9. Каждый человек располагает всеми возможностями, которые необходимы для достижения целей

Типичная ситуация. Муж неожиданно возвращается из командировки. Любовник, спасаясь, вылезает в окно, а спрыгнуть на землю боится. Висит на подоконнике — 1 час висит, 2 часа висит. Настало утро.

Дворник метет улицу.

  • Ну что, висишь?
  • Вишу.
  • Спрыгнуть боишься?
  • Боюсь.
  • Ну, виси, виси. Только подними ноги, подмести надо.

10. В каждом поведении присутствуют позитивные намерения

После операции хирург общается с пациентом.

  • Как вы себя чувствуете?
  • Уже лучше, но в первое время у меня было такое ощущение, будто меня ударили молотком по голове.
  • К сожалению, так оно и было. Когда вас привезли на операцию, у нас кончился наркоз.

11. Если один может что-то сделать, каждый может этому научиться

Естественно, это верно для людей достаточно настойчивых, если речь идет о необычных умениях. Что же касается обыкновенных умений, то весь опыт человечества свидетельствует о верности обсуждаемого направления. Именно на нём и держится вся система образования.

 

⌘ ⌘ ⌘ 

Было полезно? Если «Да», кликайте «Поделиться»! В следующей серии заметок я расскажу о наборе техник НЛП, которые помогут вам незаметно управлять людьми.

Узнайте также: Как улыбка помогает во влиянии на людей, Как влиять на людей с помощью взгляда.

основы НЛП: maxnicol — LiveJournal

В первой половине 90-х работал в телефонно-рекламном справочнике Золотые страницы. Через дефис — определение его сути: там размещали не только адреса и телефоны компаний, но и — в рамках большей площади: 1/8, 1/4, 1/3, 1/2 — эмблемы, логотипы, слоганы, перечень услуг, и даже зазывные фото. Некоторые компании покупали даже целую страницу 1/1, а то и разворот. Полоса обходилась заказчику где-то в $ 40 тыс.: в дурные 90-е денег у плодившихся фирм было много.

Сначала я был агентом по поискам заказов — а поскольку был агентом уловистым, меня назначили менеджером группы: это был первый в РФ телефонный справочник с картинками — еще за пару лет до Желтых страниц — заказы лились водопадом, ИД «Золотые страницы» набирал всё новых агентов по сбору урожая, а их нужно было учить и контролировать районы охоты, чтобы акулы не пересекались.
И менеджеры проводили семинары для новичков: делились секретами работы с клиентами. А поскольку секреты у менеджеров были свои и разные, каждая свежесформированная группа ходила на занятия к 3-4-м менеджерам: считалось, что это разнообразит и обогатит арсенал приемов агента.
Провожу очередные 2 часа занятий с очередной группой 25 чел., они прощаются, а я проверяю столы — не забыл ли кто что-нибудь: например, часто приходится выбрасывать объедки.
Как-то дамочка забыла общую тетрадь с конспектами предыдущих семинаров других менеджеров. Открыл в надежде найти фамилию владелицы.
Никаких контактных материалов не было, но я зачитался первой страницей.

«Не забывайте улыбаться. Улыбка всегда вызывает доверие, а улыбка красивой девушки — особенно.
Улыбка откроет вам любые двери. Не тратьте времени на ресепшн и секретаршу. Заходите к директору или коммерческому директору и говорите — только громко и отчетливо, потренируйтесь дома:
— Здравствуйте! Я сотрудник Издательского дома «Золотые страницы». Хочу помочь вам сэкономить один миллион долларов.
Вижу вашу недоверчивую улыбку. Но давайте посчитаем. Тираж нашего информационного справочника — 1 миллион экземпляров, и мы доставляем его бесплатно в каждую компанию, фирму и организацию Москвы и даже Подмосковья. Смотрите, я принесла экземпляр и вам. Подробный рубрикатор от Аквариумов и Аптек до Яхтклубов, а также алфавитный указатель дают вам возможность найти компанию в любой интересующей вас сфере деятельности, а вашим потенциальным партнерам — связаться с вами.
Почему же я утверждаю, что помогу вам сэкономить как минимум 1 миллион долларов? Да потому, что когда вы разместите информацию о вашей фирме в справочнике Золотые страницы, она попадет в миллион адресов — везде, куда мы доставим наш справочник. Представьте, что такая услуга стоила бы всего доллар за каждый адрес — на самом деле это гораздо дороже. А вам нужно всего лишь оплатить размещение информации о вас в справочнике, всё остальное мы сделаем за вас. Это огромная экономия — и невероятная отдача.
И не переставайте улыбаться».

Основы обработки естественного языка

Введение

Согласно отраслевым оценкам, только 21% доступных данных представлены в структурированной форме. Данные генерируются, когда мы говорим, когда мы твитнем, когда отправляем сообщения в WhatsApp и при выполнении различных других действий. Большинство этих данных существует в текстовой форме, которая по своей природе очень неструктурирована.

Несмотря на наличие данных большого размера, информация, представленная в нем, не является напрямую доступной, если она не обрабатывается (читается и не понимается) вручную или не анализируется автоматизированной системой.Чтобы получить значительную и полезную информацию из текстовых данных, важно познакомиться с основами обработки естественного языка (NLP).

Примечание: Если вас больше интересует изучение концепций в аудио-визуальном формате, у нас есть вся эта статья, объясненная в видео ниже. Если нет, можете продолжить чтение.

В этой статье мы поговорим об основах различных методов, связанных с обработкой естественного языка.

Содержание

  1. Что такое корпус, жетоны и энграммы?
  2. Что такое токенизация?
    • Что такое токенизация белого пространства?
    • Что такое токенизация регулярных выражений?
  3. Что такое нормализация?
    • Что такое стемминг?
    • Что такое лемматизация?
  4. Часть речевых тегов в NLP
  5. Грамматика в НЛП и ее виды
    • Что такое грамматика округа?
    • Что такое грамматика зависимостей?

Начнем!

Что такое корпус, жетоны и энграммы?

Corpus определяется как набор текстовых документов, например, набор данных, содержащий новости, является корпусом, или твиты, содержащие данные Twitter, являются корпусом.Таким образом, корпус состоит из документов, документы состоят из абзацев, абзацы состоят из предложений, а предложения содержат более мелкие единицы, которые называются токенами .

токенов могут быть словами, фразами или энграммами, а энграммы определяются как группа из n слов вместе.

Например, рассмотрим данное предложение —

«Я люблю свой телефон».

В этом предложении униграммы (n = 1) таковы: я, любовь моя, телефон

Диаграммы (n = 2): Я люблю, люблю свой, мой телефон

И триграммы (n = 3): Я люблю свой, люблю свой телефон

Итак, юниграммы представляют одно слово, диаграммы представляют два слова вместе, а триграммы представляют три слова вместе.

2. Что такое токенизация?

Давайте теперь обсудим токенизацию. Токенизация — это процесс разделения текстового объекта на более мелкие части, которые также называются токенами. Примерами жетонов могут быть слова, числа, инграммы или даже символы. Наиболее часто используемый процесс токенизации — это Токенизация белого пространства .

2.1 Что такое токенизация белого пространства?

Также известен как токенизация униграмм. В этом процессе весь текст разбивается на слова, отделяя их от пробелов.

Например, в предложении — «Я поехал в Нью-Йорк поиграть в футбол».

Это будет разделено на следующие жетоны: «Я», «пошел», «в», «Нью-Йорк», «в», «играть», «футбол».

Обратите внимание, , что «Нью-Йорк» не разделяется дальше, потому что процесс токенизации был основан только на пробелах.

2.2 Что такое токенизация регулярного выражения?

Другой тип процесса токенизации — это Токенизация регулярного выражения, , в котором для получения токенов используется шаблон регулярного выражения.Например, рассмотрим следующую строку, содержащую несколько разделителей, таких как запятая, точка с запятой и пробел.

 Предложение = «Футбол, крикет; Гольф Теннис »

re.split (r ’[;, \ s]’, предложение 

жетонов = «Футбол», «Крикет», «Гольф», «Теннис»

Используя регулярное выражение, мы можем разделить текст, передав шаблон разделения.

Токенизация может выполняться на уровне предложения, на мировом уровне или даже на уровне персонажа.

3. Что такое нормализация?

Следующий метод — Нормализация . В области лингвистики и НЛП морфема определяется как базовая форма слова. Маркер обычно состоит из двух компонентов: морфем, которые являются базовой формой слова, и флективных форм, которые, по сути, представляют собой суффиксы и префиксы, добавляемые к морфемам.

Например, рассмотрим слово Антинационалист,

, который состоит из A nti и ist как флективных форм и national как морфемы. Нормализация — это процесс преобразования токена в его базовую форму. В процессе нормализации изгиб слова удаляется, чтобы можно было получить базовую форму. Итак, нормализованная форма антинационализма — это национальных.

Нормализация полезна для уменьшения количества уникальных токенов, присутствующих в тексте, удаления вариаций слова в тексте, а также удаления избыточной информации. Популярные методы, которые используются для нормализации, — это стемминг и лемматизация.

Давайте обсудим их подробнее!

3.1 Что такое стемминг?

Stemming — это основанный на элементарных правилах процесс удаления флективных форм из токена, а выходными данными являются основы мира.

Например, «смеется», «смеется», «смеется», «смеется» превращается в «смех», что является их основой, потому что их форма перегиба будет удалена.

Создание корней не является хорошим процессом нормализации, потому что иногда при выделении корней могут образовываться слова, которых нет в словаре.Например, рассмотрим предложение: «Его команды не выигрывают»

После блокировки жетонов, которые мы получим: «привет», «команда», «есть», «не», «победа»

Обратите внимание, что ключевое слово «winn» не является обычным словом, а « hi » изменило контекст всего предложения.

Другой пример —

3.2 Что такое лемматизация?

Лемматизация, с другой стороны, представляет собой систематический пошаговый процесс удаления форм словоизменения.Он использует словарный запас, структуру слов, часть речевых тегов и грамматические отношения.

Результатом лемматизации является корневое слово, которое называется a lemma . Например,

Am, Are, Is >> Be

Бег, Бег, Бег >> Бег

Кроме того, поскольку это систематический процесс при выполнении лемматизации, можно указать часть речевого тега для желаемого термина, и лемматизация будет выполняться только в том случае, если данное слово имеет правильную часть речевого тега.Например, если мы попытаемся лемматизировать слово , выполняющее , как глагол , оно будет преобразовано в run. Но если мы попытаемся лемматизировать то же слово , идущее с , как существительное , оно не будет преобразовано.

Подробное объяснение того, как работает лемматизация, с помощью пошагового процесса удаления форм словоизменения —

Давайте теперь посмотрим на некоторые свойства текстовых объектов, связанные с синтаксисом и структурой. Речь пойдет о части речевых тегов и грамматики.

4. Часть тегов речи (PoS) при обработке естественного языка —

Часть речевых тегов или тегов PoS — это свойства слов, которые определяют их основной контекст, их функцию и использование в предложении. Некоторые из наиболее часто используемых частей речевых тегов: Существительные , которые определяют любой объект или сущность; Глаголы , которые определяют действие; и Прилагательные или Наречия , которые действуют как модификаторы, квантификаторы или усилители в любом предложении.В предложении каждое слово будет связано с соответствующей частью речевого тега, например,

.

«Дэвид купил новый ноутбук в магазине Apple».

В нижеследующем предложении каждое слово связано с частью речевого тега, который определяет их функции.

В данном случае «Дэвид» имеет тег NNP , что означает, что это существительное собственное, «имеет» и «куплен» принадлежит глаголу, указывающему на то, что это действия, а «ноутбук» и «магазин Apple» — существительные, « новый »- это прилагательное, роль которого заключается в изменении контекста ноутбука.

Часть речевых тегов определяется отношениями слов к другим словам в предложении. Модели машинного обучения или модели на основе правил применяются для получения части речевых тегов слова. Наиболее часто используемая часть обозначений речевых тегов обеспечивается Penn Part of Speech Tagging.

Теги части речи имеют большое количество приложений, и они используются в различных задачах, таких как очистка текста , задачи разработки функций и устранение неоднозначности .Например, рассмотрим эти два предложения —

Предложение 1: «Пожалуйста, , забронируйте мой рейс в Нью-Йорк»

Предложение 2: «Я люблю читать книгу в Нью-Йорке»

В обоих предложениях используется ключевое слово «книга», но в первом предложении оно используется как глагол, а во втором предложении — как существительное.

5. Грамматика в НЛП и ее виды —

А теперь поговорим о грамматике. Грамматика относится к правилам формирования хорошо структурированных предложений.Первый тип грамматики — это грамматика округа .

5.1 Что такое грамматика избирательного округа?

Любое слово, группа слов или словосочетаний может быть определена как Составные части, и цель грамматики избирательного округа состоит в том, чтобы организовать любое предложение на его составные части, используя их свойства. Эти свойства обычно определяются их частью речевых тегов, идентификацией существительных или глагольных фраз.

Например, грамматика избирательного округа может определять, что любое предложение может быть организовано в три составляющие — субъект, контекст и объект.

Эти составляющие могут принимать разные значения и, соответственно, могут генерировать разные предложения. Например, у нас есть следующие составляющие —

Вот некоторые из примеров предложений, которые могут быть созданы с использованием этих составляющих: —

«В парке лают собаки».

«Они с удовольствием едят».

«Кошки бегают с утра».

Еще один способ взглянуть на грамматику округа — определить их грамматику в терминах их части речевых тегов.Назовите грамматическую структуру, содержащую [определитель, существительное] [прилагательное, глагол] [предлог, определитель, существительное], которое соответствует тому же предложению — «Собаки лают в парке».

5.2 Что такое грамматика зависимостей?

Другой тип грамматики — это грамматика зависимостей, которая утверждает, что слова предложения зависят от других слов предложения. Например, в предыдущем предложении было упомянуто «лай собаки», и собака была изменена лаем, поскольку между ними существует модификатор прилагательного зависимости.

Грамматика зависимостей упорядочивает слова предложения в соответствии с их зависимостями. Одно из слов в предложении действует как корень, а все остальные слова прямо или косвенно связаны с корнем, используя свои зависимости. Эти зависимости представляют отношения между словами в предложении, а грамматики зависимостей используются для вывода структурных и семантических зависимостей между словами.

Рассмотрим пример. Рассмотрим предложение:

«Analytics Vidhya — крупнейшее сообщество специалистов по данным, предоставляющее лучшие ресурсы для понимания данных и аналитики.”

Дерево зависимостей этого предложения выглядит примерно так —

В этом дереве корневым словом является « community », имеющее NN как часть речевого тега, а каждое второе слово этого дерева связано с корнем, прямо или косвенно, с отношением зависимости, таким как прямой объект, прямая тема, модификаторы и др.

Эти отношения определяют их роли и функции каждого слова в предложении, а также то, как несколько слов связаны друг с другом.Каждая зависимость может быть представлена ​​в виде триплета, который содержит регулятор, отношение и зависимый,

.

, что означает, что иждивенец связан с управляющим отношением, или, другими словами, они являются субъектом, глаголом и объектом соответственно. Например, в том же предложении: «Analytics Vidhya — крупнейшее сообщество специалистов по данным»

«Analytics Vidhya» — это субъект и играет роль регулятора , глагол здесь «есть» и играет роль отношения , и «крупнейшего сообщества специалистов по данным» это зависимый или объект .

Грамматики зависимостей могут использоваться в разных вариантах использования —

  • Распознавание именованных объектов — они используются для решения задач распознавания именованных объектов.
  • Вопросно-ответная система — их можно использовать для понимания реляционных и структурных аспектов вопросно-ответных систем.
  • Разрешение кореференции — они также используются в резолюциях кореференции, в которых задача состоит в том, чтобы сопоставить местоимения с соответствующими словосочетаниями существительных.
  • Резюмирование текста и классификация текста — их также можно использовать для задач реферирования текста, и они также используются как функции для задач классификации текста.

Конечные ноты

В этой статье мы рассмотрели основы обработки естественного языка.

Роль НЛП в современном мире стремительно растет. При таком объеме производимых неструктурированных данных эффективно только овладеть этим навыком или, по крайней мере, понять его до такого уровня, чтобы вы, как специалист по данным, могли понять его.

Если вас интересует полноценный курс по обработке естественного языка, охватывающий все, от базового до экстремального, перейдите по этой ссылке: Сертифицированная магистерская программа по обработке естественного языка Analytics Vidhya

Дайте нам знать в комментариях ниже, если у вас есть какие-либо сомнения относительно этой статьи.

Связанные

Введение в обработку текста на естественном языке | автор: Венцислав Йорданов

Прочитав этот пост в блоге, вы узнаете некоторые основные методы извлечения функций из , некоторых текста , так что вы можете использовать эти функции в качестве ввода для моделей машинного обучения .

NLP — это подраздел компьютерных наук и искусственного интеллекта, связанный с взаимодействием между компьютерами и человеческими (естественными) языками. Он используется для применения алгоритмов машинного обучения к тексту и речи .

Например, мы можем использовать NLP для создания таких систем, как распознавание речи , обобщение документов , машинный перевод , обнаружение спама , распознавание именованных сущностей , ответы на вопросы , автозаполнение, предиктивный ввод и т. Д. на.

В настоящее время у большинства из нас есть смартфоны с функцией распознавания речи. Эти смартфоны используют НЛП, чтобы понимать, что говорится. Также многие люди используют ноутбуки, операционная система которых имеет встроенную функцию распознавания речи.

Некоторые примеры

Cortana

Источник: https://blogs.technet.microsoft.com/microsoft_presse/auf-diesen-4-saeulen-basiert-cortanas-persoenlichkeit/

В ОС Microsoft есть виртуальный помощник под названием Cortana , которая может распознавать естественный голос .Вы можете использовать его, чтобы настраивать напоминания, открывать приложения, отправлять электронные письма, играть в игры, отслеживать рейсы и посылки, проверять погоду и т. Д.

Подробнее о командах Кортаны можно прочитать здесь.

Siri

Источник: https://www.analyticsindiamag.com/behind-hello-siri-how-apples-ai-powered-personal-assistant-uses-dnn/

Siri — виртуальный помощник Apple Inc. операционные системы iOS, watchOS, macOS, HomePod и tvOS. Опять же, вы можете делать много вещей с голосом командами : начать звонок, написать кому-нибудь, отправить электронное письмо, установить таймер, сделать снимок, открыть приложение, установить будильник, использовать навигацию и так далее.

Вот полный список всех команд Siri.

Gmail

Источник: https://i.gifer.com/Ou1t.gif

Знаменитый почтовый сервис Gmail , разработанный Google, использует обнаружения спама для фильтрации некоторых спам-писем.

NLTK ( Natural Language Toolkit ) — это ведущая платформа для создания программ Python для работы с данными на человеческом языке . Он предоставляет простые в использовании интерфейсы для многих корпусов и лексических ресурсов .Кроме того, он содержит набор из библиотек обработки текста для классификации, токенизации, выделения корней, тегов, синтаксического анализа и семантического обоснования. Лучше всего то, что NLTK — это бесплатный проект с открытым исходным кодом, управляемый сообществом.

Мы воспользуемся этим набором инструментов, чтобы показать некоторые основы обработки естественного языка. В приведенных ниже примерах я предполагаю, что мы импортировали набор инструментов NLTK. Сделать это можно так: import nltk .

В этой статье мы рассмотрим следующие темы:

  1. Токенизация предложений
  2. Токенизация слов
  3. Лемматизация текста и выделение стемми
  4. Стоп-слова
  5. Регулярное выражение
  6. Пакет слов
  7. TF-IDF

1.Обозначение предложения

Обозначение предложения (также называемое сегментацией предложения ) — это проблема деления строки письменного языка на его компонент предложения . Идея здесь выглядит очень простой. На английском и некоторых других языках мы можем разделить предложения, когда увидим знак препинания.

Однако даже в английском языке эта проблема нетривиальна из-за использования точки полной остановки для сокращений. При обработке обычного текста таблицы сокращений, содержащие точки, могут помочь нам предотвратить неправильное присвоение границ предложения .Во многих случаях мы используем библиотеки, чтобы сделать эту работу за нас, поэтому пока не особо беспокойтесь о деталях.

Пример :

Давайте посмотрим отрывок из текста об известной настольной игре под названием нарды.

Нарды — одна из старейших известных настольных игр. Его историю можно проследить почти 5000 лет назад до археологических открытий на Ближнем Востоке. Это игра для двух игроков, в которой каждый игрок имеет пятнадцать шашек, которые перемещаются между двадцатью четырьмя точками в соответствии с броском двух кубиков.

Чтобы применить токенизацию предложения с помощью NLTK, мы можем использовать функцию nltk.sent_tokenize .

В качестве вывода мы получаем 3 составных предложения по отдельности.

 Нарды - одна из старейших известных настольных игр. 

Его история насчитывает почти 5000 лет, начиная с археологических открытий на Ближнем Востоке.

Это игра для двух игроков, в которой каждый игрок имеет пятнадцать шашек, которые перемещаются между двадцатью четырьмя точками в соответствии с броском двух кубиков.

2. Разметка слов

Разметка слов (также называемая сегментацией слов ) — это проблема деления строки письменного языка на , составляющую слова . В английском и многих других языках, в которых используется латинский алфавит, пробел является хорошим приближением к разделителю слов.

Тем не менее, у нас все еще могут быть проблемы, если мы будем разделять только по пробелам для достижения желаемых результатов. Некоторые составные существительные в английском языке пишутся по-разному и иногда содержат пробел.В большинстве случаев мы используем библиотеку для достижения желаемых результатов, поэтому снова не беспокойтесь о деталях.

Пример :

Давайте воспользуемся предложениями из предыдущего шага и посмотрим, как мы можем применить к ним токенизацию слов. Мы можем использовать функцию nltk.word_tokenize .

Вывод:

 ['Нарды', 'есть', 'один', 'из', 'самый старый', 'известный', 'доска', 'игры', '.'] 

[' Его ',' история ',' может ',' быть ',' прослеживаться ',' назад ',' почти ',' 5000 ',' лет ',' до ',' археологические ',' открытия ',' в ' , 'Ближний Восток', '.']

[' Это ',' есть ',' a ',' два ',' игрок ',' игра ',' где ',' каждый ',' игрок ',' имеет ',' пятнадцать ',' шашки ',' которые ',' двигаться ',' между ',' двадцать четыре ',' очки ',' согласно ',' до ',' the ',' roll ',' of ',' two ',' dice ','. ']

Лемматизация текста и стемминг

По грамматическим причинам документы могут содержать различных форм слова , например, , , , , , . Кроме того, иногда у нас есть связанных слова с аналогичным значением, например, нация , национальность , национальность .

Цель как , так и лемматизации состоит в том, чтобы уменьшить флективных форм и иногда производных форм слова до общей базовой формы .

Источник: https://nlp.stanford.edu/IR-book/html/htmledition/stemming-and-lemmatization-1.html

Примеры :

  • am, are, is => быть
  • собака, собаки, собаки, собаки => собака

Результат этого сопоставления, примененного к тексту, будет примерно таким:

  • собаки мальчика разных размеров => собака быть разным размером

Стемминг и лемматизация являются частными случаями нормализации .Однако они отличаются друг от друга.

Основание обычно относится к грубому эвристическому процессу процессу , который обрезает концы слов в надежде на правильное достижение этой цели большую часть времени и часто включает удаление деривационных аффиксов.

Лемматизация обычно относится к , делающим что-то должным образом с использованием словаря и морфологического анализа слов, обычно нацеленных на удаление только флективных окончаний и возвращение базовой или словарной формы слова, то есть известная как лемма .

Источник: https://nlp.stanford.edu/IR-book/html/htmledition/stemming-and-lemmatization-1.html

Разница в том, что стеммер работает с без знания контекста , и поэтому не может понять разницу между словами, которые имеют разное значение в зависимости от части речи. Но у стеммеров есть и некоторые преимущества: их проще реализовать, и обычно работают быстрее . Кроме того, пониженная «точность» может не иметь значения для некоторых приложений.

Примеры:

  1. Слово «лучше» имеет лемму «хорошо». Эта ссылка пропущена при поиске по словарю.
  2. Слово «играть» является базовой формой слова «игра», и, следовательно, оно совпадает как в стемминге, так и в лемматизации.
  3. Слово «встреча» может быть как основной формой существительного, так и формой глагола («встречаться») в зависимости от контекста; например, «на нашей последней встрече» или «Мы снова встречаемся завтра». В отличие от стемминга, лемматизация пытается выбрать правильную лемму в зависимости от контекста.

После того, как мы узнаем, в чем разница, давайте рассмотрим несколько примеров с использованием инструмента NLTK.

Вывод:

 Стеммер: видел 
Лемматизатор: см.

Стеммер: водил
Лемматизатор: привод

Стоп-слова

Источник: http://www.nepalinlp.com/detail/stop-words-removal_nepali/

Стоп-слова это слова, которые отфильтрованы до или после обработки текста. При применении машинного обучения к тексту эти слова могут добавить шума .Вот почему мы хотим удалить эти нерелевантных слова .

Стоп-слова обычно относятся к наиболее распространенным словам , таким как « и », « », « a » в языке, но не существует единого универсального списка стоп-слов. Список стоп-слов может меняться в зависимости от вашего приложения.

Инструмент NLTK имеет заранее определенный список стоп-слов, которые относятся к наиболее распространенным словам. Если вы используете его впервые, вам необходимо загрузить стоп-слова, используя этот код: nltk.скачать («стоп-слова») . После завершения загрузки мы можем загрузить пакет стоп-слов из nltk.corpus и использовать его для загрузки стоп-слов.

Вывод:

 ['я', 'я', 'мой', 'я', 'мы', 'наш', 'наш', 'мы', 'ты', "ты", " вы "," вы "," вы бы ", 'ваш', 'ваш', 'себя', 'себя', 'он', 'его', 'его', 'сам', ' she ', «она», «ее», «ее», «она», «это», «это», «ее», «сама», «они», «они», «их», «их» , 'себя', 'что', 'which', 'who', 'who', 'this', 'that', 'that will', 'this', 'те', 'am', 'is' , 'есть', 'был', 'были', 'быть', 'был', 'быть', 'иметь', 'иметь', 'иметь', 'иметь', 'делать', 'делает', ' сделали , 'of', 'at', 'by', 'for', 'with', 'about', 'Again', 'between', 'into', 'through', 'во время', 'до', ' после ',' выше ',' ниже ',' в ',' от ',' вверх ',' вниз ',' внутрь ',' вне ',' вкл ',' выкл ',' над ',' под ' , 'снова', 'далее', 'затем', 'один раз', ​​'здесь', 'там', 'когда', 'где', 'почему', 'как', 'все', 'любое', ' оба ',' каждый ',' несколько ',' больше ',' большинство ',' другие ',' некоторые ',' такие ',' нет ',' ни ',' не ',' только y ',' own ',' same ',' so ',' than ',' too ',' very ',' s ',' t ',' can ',' will ',' просто ',' не ' , «не», «должен», «должен был», «сейчас», «d», «ll», «m», «o», «re», «ve», «y», « ain ',' aren ', "not",' couldn ', "could",' didn ', "didn", "not",' doesn ', "not",' hadn ', "hadn" t ", 'hasn'," hasn't ", 'haven'," Have ", 'isn'," not ", 'ma', 'mightn'," could not ", 'mustn' , «не должен», «не нужно», «не нужно», «шань», «не должен», «не должен», «не должен», «не было», «не было», «не было» , «не было», «выиграл», «не буду», «не стал бы», «не стал бы»] 

Давайте посмотрим, как мы можем удалить стоп-слова из предложения.

Вывод:

 ['Нарды', 'один', 'самый старый', 'известный', 'доска', 'игры', '.'] 

Если вы не знакомы с пониманием списка в Python. Вот еще один способ добиться того же результата.

Однако имейте в виду, что понимания списка на быстрее , потому что они оптимизированы для интерпретатора Python, чтобы определить предсказуемую закономерность во время цикла.

Вы можете спросить, почему мы конвертируем наш список в набор .Set — это абстрактный тип данных, который может хранить уникальные значения без какого-либо определенного порядка. Операция поиска в наборе намного быстрее , чем операция поиска в списке . Для небольшого количества слов большой разницы нет, но если у вас много слов, настоятельно рекомендуется использовать заданный тип.

Если вы хотите узнать больше о времени, затрачиваемом между различными операциями для разных структур данных, вы можете взглянуть на эту замечательную шпаргалку. abc] — не соответствует соответствует a, b или c

  • [a - g] — соответствует символу между a & g
  • Регулярные выражения используют символ обратной косой черты ( '\' ) для обозначения специальных форм или для разрешения использования специальных символов без обращения к их специальному значению.Этот код противоречит использованию Python того же символа для той же цели в строковых литералах; например, чтобы сопоставить буквальную обратную косую черту, можно было бы написать '\\\\' в качестве строки шаблона, потому что регулярное выражение должно быть \\ , а каждая обратная косая черта должна быть выражена как \\ внутри обычный строковый литерал Python.

    Решение состоит в том, чтобы использовать нотацию необработанной строки Python для шаблонов регулярных выражений; Обратные косые черты не обрабатываются каким-либо особым образом в строковом литерале с префиксом 'r' .Итак, r "\ n" — это двухсимвольная строка, содержащая '\' и 'n' , а "\ n" — это односимвольная строка, содержащая новую строку. Обычно шаблоны выражаются в коде Python с использованием этой нотации необработанных строк.

    Источник: https://docs.python.org/3/library/re.html?highlight=regex

    Мы можем использовать регулярное выражение для применения дополнительной фильтрации к нашему тексту. Например, мы можем удалить все символы, не являющиеся словами. Во многих случаях знаки препинания не нужны, и их легко удалить с помощью регулярного выражения.

    В Python модуль re обеспечивает операции сопоставления регулярных выражений, аналогичные тем, которые выполняются в Perl. Мы можем использовать функцию re.sub , чтобы заменить совпадения для шаблона строкой замены. Давайте посмотрим на пример, когда мы заменяем все не-слова символом пробела.

    Вывод:

     «Развитие сноуборда было вдохновлено скейтбордингом, снегоходом, серфингом и лыжами» 

    Регулярное выражение — мощный инструмент, и мы можем создавать гораздо более сложные модели.Если вы хотите узнать больше о регулярных выражениях, я могу порекомендовать вам попробовать эти 2 веб-приложения: regexr, regex101.

    Мешок слов

    Источник: https://www.iconfinder.com/icons/299088/bag_icon

    Алгоритмы машинного обучения не могут работать напрямую с необработанным текстом, нам нужно преобразовать текст в векторы чисел. Это называется извлечением признаков .

    Модель набора слов — это популярная и простая методика извлечения признаков , используемая при работе с текстом.Он описывает появление каждого слова в документе.

    Чтобы использовать эту модель, нам необходимо:

    1. Разработать словарь известных слов (также называемых токенами )
    2. Выбрать показатель присутствия известных слов

    Любая информация о порядок или структура слов отбрасывается . Вот почему он называется «мешок » и « слов». Эта модель пытается понять, встречается ли в документе известное слово, но не знает, где это слово в документе.

    Интуиция подсказывает, что похожих документа имеют аналогичного содержания . Кроме того, из контента мы можем кое-что узнать о значении документа.

    Пример

    Давайте посмотрим, что нужно сделать для создания модели набора слов. В этом примере мы воспользуемся всего четырьмя предложениями, чтобы увидеть, как работает эта модель. В реальных задачах вы будете работать с гораздо большими объемами данных.

    1. Загрузите данные

    Источник: https: // www.iconfinder.com/icons/315166/note_text_icon

    Допустим, это наши данные, и мы хотим загрузить их как массив.

    Для этого мы можем просто прочитать файл и разбить его по строкам.

    Вывод:

     [«Мне нравится этот фильм, он забавный», «Ненавижу этот фильм», «Это было круто! Мне это нравится »,« Хороший. Мне это нравится ».] 

    2. Создайте словарь

    Источник: https://www.iconfinder.com/icons/2109153/book_contact_dairy_google_service_icon

    Давайте возьмем все уникальные слова из четырех загруженных предложений, игнорируя регистр , знаки препинания и односимвольные токены.Эти слова будут нашим словарным запасом (известные слова).

    Мы можем использовать класс CountVectorizer из библиотеки sklearn для разработки нашего словаря. Мы увидим, как его можно использовать, после прочтения следующего шага.

    3. Создайте векторы документов

    Источник: https://www.iconfinder.com/icons/1574/binary_icon

    Затем нам нужно оценить слова в каждом документе. Задача здесь — преобразовать каждый необработанный текст в вектор чисел. После этого мы можем использовать эти векторы в качестве входных данных для модели машинного обучения.Самый простой метод выставления оценок — это отметить наличие слов цифрой 1 для присутствия и 0 для отсутствия.

    Теперь давайте посмотрим, как мы можем создать модель набора слов, используя упомянутый выше класс CountVectorizer.

    Вывод :

    Вот наши предложения. Теперь мы можем увидеть, как работает модель «мешка слов».

    Дополнительные примечания к модели мешка слов

    Источник: https://www.iconfinder.com/icons/1118207/clipboard_notes_pen_pencil_icon

    Сложность модели мешка слов решает, как разработать словарь известных слов (токенов) и как оценить наличие известных слов.

    Разработка словаря
    Когда размер словаря увеличивается на , векторное представление документов также увеличивается. В приведенном выше примере длина вектора документа равна количеству известных слов.

    В некоторых случаях у нас может быть огромный объем данных , и в этих случаях длина вектора, представляющего документ, может составлять тысяч или миллионы элементов. Кроме того, каждый документ может содержать только несколько известных слов в словаре.

    Следовательно, векторные представления будут содержать нулей . Эти векторы с большим количеством нулей называются разреженными векторами . Они требуют больше памяти и вычислительных ресурсов.

    Мы можем уменьшить число известных слов при использовании модели набора слов для уменьшения требуемой памяти и вычислительных ресурсов. Мы можем использовать методы очистки текста , которые мы уже видели в этой статье, прежде чем создавать нашу модель набора слов:

    • Игнорирование регистра слов
    • Игнорирование знаков препинания
    • Удаление стоп-слова из наших документов
    • Приведение слов к их базовой форме ( Лемматизация текста и выделение корней )
    • Исправление слов с ошибками

    Еще один более сложный способ создания словаря — использовать сгруппированных слов .Это изменяет объем словаря и позволяет модели набора слов получить более подробную информацию о документе. Этот подход называется н-граммов .

    N-грамма — это последовательность , состоящая из , числа элементов (слова, буквы, числа, цифры и т. Д.). В контексте корпуса текста n-граммы обычно относятся к последовательности слов. Униграмма , — это одно слово, биграмма , — это последовательность из двух слов, триграмма , — это последовательность из трех слов и т. Д.Буква «n» в «n-грамме» относится к количеству сгруппированных слов. Моделируются только n-граммы, которые появляются в корпусе, а не все возможные n-граммы.

    Пример
    Давайте посмотрим на все биграммы для следующего предложения:
    Офисное здание открыто сегодня

    Все биграммы:

    • офис
    • офисное здание
    • здание
    • открыто
    • открыт сегодня

    Пакет биграмм более эффективен, чем подход «мешок слов».

    Оценка слов
    После того, как мы создали наш словарь известных слов, нам нужно оценить вхождение слов в наши данные. Мы видели один очень простой подход — бинарный подход (1 для присутствия, 0 для отсутствия).

    Некоторые дополнительные методы подсчета очков:

    • Подсчет . Подсчитайте, сколько раз каждое слово встречается в документе.
    • Частоты . Вычислите частоту появления каждого слова в документе из всех слов в документе.

    TF-IDF

    Одна из проблем с частотой слов для оценки заключается в том, что наиболее часто встречающиеся слова в документе начинают получать наивысшие оценки. Эти часто встречающиеся слова могут не содержать столько « информационного прироста » для модели по сравнению с некоторыми более редкими и специфическими для предметной области словами. Один из подходов к решению этой проблемы — штрафовать слова, которые часто встречаются во всех документах. Такой подход называется TF-IDF.

    TF-IDF, сокращенно от термина частота-обратная частота документа — это статистический показатель , используемый для оценки важности слова для документа в коллекции или корпусе.

    Значение оценки TF-IDF увеличивается пропорционально тому, сколько раз слово появляется в документе, но компенсируется количеством документов в корпусе, содержащих это слово.

    Давайте посмотрим на формулу, используемую для расчета показателя TF-IDF для заданного термина x в документе y .

    Формула TF-IDF. Источник: http://filotechnologia.blogspot.com/2014/01/a-simple-java-class-for-tfidf-scoring.html

    Теперь давайте немного разделим эту формулу и посмотрим, как разные части формулы Работа.

    • Term Frequency (TF) : оценка частоты встречаемости слова в текущем документе.
    Формула частоты термина
    • Частота обратного члена (ITF) : оценка того, насколько редко слово встречается в документах.
    Формула обратной частоты документа
    • Наконец, мы можем использовать предыдущие формулы для вычисления балла TF-IDF для данного термина следующим образом:
    Формула TF-IDF

    Пример
    В Python мы можем использовать TfidfVectorizer класс из библиотеки sklearn для вычисления оценок TF-IDF для заданных документов.Давайте использовать те же предложения, что и в примере с набором слов.

    Вывод:

    Я снова добавлю сюда предложения, чтобы упростить сравнение и лучше понять, как работает этот подход.

    В этом сообщении в блоге вы изучите основы НЛП для текста. В частности, вы изучили следующие концепции с дополнительными деталями:

    • NLP используется для применения алгоритмов машинного обучения с на текста и речи .
    • NLTK ( Natural Language Toolkit ) — это ведущая платформа для создания программ Python для работы с данными на человеческом языке
    • Токенизация предложений — это проблема деления строки письменного языка на ее компонент предложений
    • Лемматизация слов — это проблема деления строки письменного языка на его составляющих слов
    • Цель как корня , так и лемматизации состоит в том, чтобы уменьшить словоизменения образует и иногда производные формы слова до общей базовой формы .
    • Стоп-слова — это слова, которые отфильтровываются до или после обработки текста. Они обычно относятся к наиболее распространенным словам в языке.
    • Регулярное выражение — это последовательность символов, определяющая шаблон поиска .
    • Модель набора слов — это популярная и простая техника извлечения признаков , используемая при работе с текстом. Он описывает появление каждого слова в документе.
    • TF-IDF — это статистический показатель , используемый для оценки важности из слова для документа в коллекции или корпусе.

    Отлично! Теперь мы знаем основы извлечения функций из текста. Затем мы можем использовать эти функции в качестве входных данных для алгоритмов машинного обучения.

    Хотите увидеть все концепции , используемые в еще одном большом примере ?
    — Вот и ты! Если вы читаете с мобильного, прокрутите вниз до конца и нажмите ссылку « Desktop version ».

    Вот интерактивная версия этой статьи, загруженная в Deepnote (облачная платформа Jupyter Notebook). Не стесняйтесь проверить это и поиграть с примерами.

    Вы также можете проверить мои предыдущие сообщения в блоге.

    Если вы хотите получать уведомления, когда я публикую новый пост в блоге, вы можете подписаться на мой свежий информационный бюллетень.

    Вот мой профиль в LinkedIn на случай, если вы захотите связаться со мной. Я буду счастлив быть на связи с вами.

    Спасибо за прочитанное.Надеюсь, статья вам понравилась. Если вам это нравится, пожалуйста, удерживайте кнопку хлопка и поделитесь ею с друзьями. Буду рад услышать ваш отзыв. Если у вас есть вопросы, не стесняйтесь их задавать. 😉

    Что это и как работает?

    Обработка естественного языка (NLP) позволяет машинам разбирать и интерпретировать человеческий язык. Он лежит в основе инструментов, которые мы используем каждый день — от программного обеспечения для перевода, чат-ботов, спам-фильтров и поисковых систем до программного обеспечения для исправления грамматики, голосовых помощников и инструментов для мониторинга социальных сетей.


    Начните свое путешествие по НЛП с инструментами без кода


    В этом руководстве вы узнаете об основах обработки естественного языка и некоторых ее проблемах, а также познакомитесь с наиболее популярными приложениями НЛП в бизнесе. Наконец, вы сами убедитесь, насколько легко начать работу с инструментами обработки естественного языка без кода.

    1. Что такое обработка естественного языка (NLP)?
    2. Как работает обработка естественного языка?
    3. Проблемы обработки естественного языка
    4. Примеры обработки естественного языка
    5. Обработка естественного языка с помощью Python
    6. Учебник по обработке естественного языка (NLP)

    Что такое обработка естественного языка (NLP)?

    Обработка естественного языка (NLP) — это область искусственного интеллекта (AI), которая делает человеческий язык понятным для машин.НЛП сочетает в себе возможности лингвистики и информатики для изучения правил и структуры языка и создания интеллектуальных систем (работающих на алгоритмах машинного обучения и НЛП), способных понимать, анализировать и извлекать значение из текста и речи.

    Возьмем, к примеру, Gmail. Электронные письма автоматически классифицируются как Promotions , Social , Primary или Spam , благодаря задаче NLP, называемой извлечением ключевых слов. «Читая» слова в строке темы и связывая их с заранее заданными тегами, машины автоматически узнают, какую категорию присваивать электронным письмам.

    Преимущества NLP

    Существует множество преимуществ NLP, но вот лишь несколько преимуществ высшего уровня, которые помогут вашему бизнесу стать более конкурентоспособным:

    • Выполните крупномасштабный анализ. Natural Language Processing помогает машинам автоматически понимать и анализировать огромные объемы неструктурированных текстовых данных, таких как комментарии в социальных сетях, заявки в службу поддержки, онлайн-обзоры, новостные отчеты и многое другое.
    • Автоматизируйте процессы в реальном времени. Инструменты обработки естественного языка могут помочь машинам научиться сортировать и направлять информацию практически без вмешательства человека — быстро, эффективно, точно и круглосуточно.
    • Адаптируйте инструменты НЛП к вашей отрасли. Алгоритмы обработки естественного языка могут быть адаптированы к вашим потребностям и критериям, например сложный, отраслевой язык — даже сарказм и неправильно используемые слова.

    Как работает обработка естественного языка?

    Используя векторизацию текста, инструменты НЛП преобразуют текст в то, что может понять машина, затем алгоритмы машинного обучения загружают обучающие данные и ожидаемые выходные данные (теги), чтобы обучить машины создавать ассоциации между конкретным входом и соответствующим ему выходом.Затем машины используют методы статистического анализа, чтобы создать свой собственный «банк знаний» и определить, какие особенности лучше всего представляют тексты, прежде чем делать прогнозы для невидимых данных (новых текстов):

    В конечном итоге, чем больше данных поступает в эти алгоритмы НЛП, тем точнее модели анализа текста будут.

    Анализ настроений (показан на приведенной выше диаграмме) — одна из самых популярных задач НЛП, при которой модели машинного обучения обучаются классифицировать текст по полярности мнений (положительное, отрицательное, нейтральное и все промежуточное).

    Попробуйте сами провести анализ настроений, набрав текст в модели НЛП, ниже

    Тестируйте с собственным текстом

    Это лучший инструмент анализа настроений на свете !!! Классифицируйте текст

    Самым большим преимуществом моделей машинного обучения является их способность учиться самостоятельно, без необходимости определять ручные правила. Вам просто нужен набор соответствующих обучающих данных с несколькими примерами тегов, которые вы хотите анализировать. А с помощью передовых алгоритмов глубокого обучения вы можете объединить в цепочку несколько задач обработки естественного языка, таких как анализ тональности, извлечение ключевых слов, классификация тем, обнаружение намерений и многое другое, для одновременной работы для получения детализированных результатов.

    Общие задачи и методы НЛП

    Многие задачи обработки естественного языка включают синтаксический и семантический анализ, используемый для разбиения человеческого языка на машиночитаемые фрагменты.

    Синтаксический анализ , также известный как синтаксический анализ или синтаксический анализ, определяет синтаксическую структуру текста и отношения зависимости между словами, представленные на диаграмме, называемой деревом синтаксического анализа.

    Семантический анализ фокусируется на определении значения языка.Однако, поскольку язык многозначен и неоднозначен, семантика считается одной из самых сложных областей НЛП.

    Семантические задачи анализируют структуру предложений, взаимодействия слов и связанных понятий, пытаясь раскрыть значение слов, а также понять тему текста.

    Ниже мы перечислили некоторые из основных подзадач семантического и синтаксического анализа:

    Токенизация

    Токенизация — важная задача в обработке естественного языка, используемая для разбиения строки слов на семантически полезные единицы, называемые жетоны .

    Токенизация предложений разбивает предложения в тексте, а токенизация слов разбивает слова в предложении. Как правило, токены слов разделяются пробелами, а токены предложений — остановками. Однако вы можете выполнить токенизацию высокого уровня для более сложных структур, таких как слова, которые часто идут вместе, иначе известные как словосочетания (например, New York ).

    Пример того, как токенизация слов упрощает текст:

    Вот пример того, как токенизация слов упрощает текст:

    Служба поддержки клиентов не может быть лучше! = «Обслуживание клиентов» «не могло» «быть» «лучше».

    Тегирование части речи

    Тегирование части речи (сокращенно тегирование PoS) включает добавление части категории речи к каждому токену в тексте. Некоторые общие теги PoS: глагол , прилагательное , существительное , местоимение , союз , предлог , пересечение и другие. В этом случае приведенный выше пример будет выглядеть так:

    «Служба поддержки клиентов»: СУЩЕСТВИТЕЛЬНОЕ, «мог бы»: ГЛАГОЛ, «не»: НАРЕЧЕСТВО, быть »: ГЛАГОЛ,« лучше »: ПРИЛАГАЕМЫЙ,«! »: ПУНКТУАЦИЯ.

    PoS-теги полезны для определения отношений между словами и, следовательно, понимания смысла предложений.

    Анализ зависимостей

    Грамматика зависимостей определяет способ соединения слов в предложении. Таким образом, синтаксический анализатор зависимостей анализирует, как «заглавные слова» связаны и модифицируются другими словами, а также понимает синтаксическую структуру предложения:

    Анализ постоянного округа

    Анализ постоянного округа направлен на визуализацию всей синтаксической структуры предложения путем определения структуры фразы грамматика. Он состоит из использования абстрактных терминальных и нетерминальных узлов, связанных со словами, как показано в этом примере:

    Вы можете попробовать разные алгоритмы и стратегии синтаксического анализа в зависимости от характера текста, который вы собираетесь анализировать, и уровня сложности, который вы ‘ хочу добиться.

    Лемматизация и стемминг

    Когда мы говорим или пишем, мы склонны использовать изменяемые формы слова (слова в их различных грамматических формах). Чтобы сделать эти слова более понятными для компьютеров, НЛП использует лемматизацию и корчевание, чтобы преобразовать их обратно в их корневую форму.

    Слово в том виде, в каком оно встречается в словаре — его корневая форма — называется леммой. Например, термины «есть, есть, есть, был и был», сгруппированы по лемме «быть». Итак, если мы применим эту лемматизацию к «У африканских слонов четыре гвоздя на передних лапах. , » результат будет выглядеть примерно так:

    У африканских слонов четыре гвоздя на передних лапах =« африканец »,« слон »,« иметь »,« 4 »,« гвоздь »,« на »,« их, ”“ Foot ”]

    Этот пример полезен, чтобы увидеть, как лемматизация изменяет предложение, используя его базовую форму (например,g., слово «foot» было изменено на «foot»).

    Когда мы говорим о корнеобразовании, корневая форма слова называется основой.

    Например, объединение слов «консультироваться», «консультант», «консультирование» и «консультанты» привело бы к коренной форме «консультировать».

    В то время как лемматизация основана на словаре и выбирает подходящую лемму на основе контекста, выделение корней работает с отдельными словами без учета контекста.Например, в предложении:

    «Это лучше»

    Слово «лучше» преобразовано лемматизатором в слово «хорошо», но не изменилось путем выделения корней. Несмотря на то, что стеммеры могут давать менее точные результаты, их легче построить и работать быстрее, чем лемматизаторы. Но лемматизаторы рекомендуются, если вы ищете более точные лингвистические правила.

    Удаление стоп-слов

    Удаление стоп-слов — важный шаг в обработке текста НЛП. Он включает в себя фильтрацию часто встречающихся слов, которые добавляют небольшую семантическую ценность к предложению или не добавляют вообще ничего, например, , которое, to, at, for, is, и т. Д.

    Вы даже можете настроить списки игнорируемых слов, чтобы включить в них слова, которые вы хотите игнорировать.

    Допустим, вы хотите классифицировать заявки в службу поддержки клиентов по их тематике. В этом примере: «Здравствуйте, у меня проблемы с входом в систему с новым паролем» , может быть полезно удалить стоп-слова, такие как «привет» , «I» , «am» , «С» , «мой» , поэтому у вас останутся слова, которые помогут вам понять тему билета: «проблема» , «вход в систему» ​​, «новый» , « пароль ».

    Устранение неоднозначности смысла слов

    В зависимости от контекста слова могут иметь разное значение. Возьмите слово «книга» , например:

    • Вы должны прочитать эту книгу ; это отличный роман!
    • Вы должны забронировать рейс как можно скорее.
    • К концу года следует закрыть книги .
    • Вы должны делать все по книге , чтобы избежать возможных осложнений.

    Есть два основных метода, которые могут использоваться для устранения неоднозначности смысла слов (WSD): , основанный на знаниях (или словарный подход) или контролируемый подход . Первый пытается вывести значение, наблюдая за словарными определениями неоднозначных терминов в тексте, а второй основан на алгоритмах обработки естественного языка, которые учатся на обучающих данных.

    Распознавание именованных сущностей (NER)

    Распознавание именованных сущностей — одна из самых популярных задач семантического анализа, которая включает извлечение сущностей из текста.Сущностями могут быть имена, места, организации, адреса электронной почты и т. Д.

    Извлечение отношений, еще одна подзадача НЛП, идет еще дальше и находит отношения между двумя существительными. Например, во фразе «Сьюзен живет в Лос-Анджелесе» человек (Сьюзан) связан с местом (Лос-Анджелес) семантической категорией «живет в».

    Классификация текста

    Классификация текста — это процесс понимания значения неструктурированного текста и его организации в предварительно определенные категории (теги).Одной из самых популярных задач классификации текстов является анализ тональности, который направлен на категоризацию неструктурированных данных по тональности.

    Другие задачи классификации включают обнаружение намерения, моделирование темы и определение языка.

    Проблемы обработки естественного языка

    Есть много проблем в обработке естественного языка, но одна из основных причин сложности НЛП заключается просто в том, что человеческий язык неоднозначен.

    Даже людям сложно правильно анализировать и классифицировать человеческий язык.

    Возьмем, к примеру, сарказм. Как научить машину понимать выражение, которое выражает противоположное истине? Хотя люди легко обнаружат сарказм в этом комментарии, ниже было бы сложно научить машину интерпретировать эту фразу:

    «Если бы у меня был доллар за каждую умную вещь, которую вы говорите, я был бы беден».

    Чтобы полностью понимать человеческий язык, специалистам по обработке данных необходимо научить инструменты НЛП выходить за рамки определений и порядка слов, понимать контекст, двусмысленность слов и другие сложные концепции, связанные с сообщениями.Но им также необходимо учитывать другие аспекты, такие как культура, происхождение и пол, при тонкой настройке моделей обработки естественного языка. Например, сарказм и юмор могут сильно отличаться от страны к стране.

    Обработка естественного языка и мощные алгоритмы машинного обучения (часто несколько используемых в совместной работе) улучшаются и упорядочивают хаос человеческого языка, вплоть до таких понятий, как сарказм. Мы также начинаем видеть новые тенденции в НЛП, поэтому мы можем ожидать, что НЛП произведет революцию в способах сотрудничества людей и технологий в ближайшем будущем и за его пределами.

    Примеры обработки естественного языка

    Хотя обработка естественного языка продолжает развиваться, уже существует множество способов ее использования сегодня. Большую часть времени вы будете подвергаться обработке естественного языка, даже не осознавая этого.

    Часто NLP работает на фоне инструментов и приложений, которые мы используем каждый день, помогая предприятиям улучшить наш опыт. Ниже мы выделили некоторые из наиболее распространенных и наиболее эффективных применений обработки естественного языка в повседневной жизни:

    11 Общие примеры NLP

    Фильтры электронной почты

    Как упоминалось выше, фильтры электронной почты являются одними из самых распространенных и наиболее распространенных. основные виды использования НЛП.Когда они были впервые представлены, они не были полностью точными, но, учитывая годы обучения машинному обучению на миллионах выборок данных, в наши дни электронные письма редко попадают не в тот почтовый ящик.

    Виртуальные помощники, голосовые помощники или интеллектуальные динамики

    Наиболее распространенными являются Siri от Apple и Alexa от Amazon. Виртуальные помощники используют технологию машинного обучения NLP для понимания и автоматической обработки голосовых запросов. Алгоритмы обработки естественного языка позволяют отдельным пользователям настраивать помощников без дополнительных входных данных, учиться на предыдущих взаимодействиях, вспоминать связанные запросы и подключаться к другим приложениям.

    Ожидается, что использование голосовых помощников будет продолжать расти в геометрической прогрессии, поскольку они используются для управления домашними системами безопасности, термостатами, освещением и автомобилями — даже если вы знаете, что у вас заканчивается в холодильнике.

    Интернет-поисковые системы

    Когда вы выполняете простой поиск в Google, вы используете машинное обучение НЛП. Они используют хорошо обученные алгоритмы, которые не только ищут связанные слова, но и определяют намерения пользователя. Результаты часто меняются ежедневно, следуя трендовым запросам и трансформируясь вместе с человеческим языком.Они даже учатся предлагать темы и темы, связанные с вашим запросом, о которых вы, возможно, даже не подозревали, что вас интересовали.

    Предиктивный текст

    Каждый раз, когда вы набираете текст на своем смартфоне, вы видите НЛП в действии. Часто вам нужно ввести всего несколько букв слова, и приложение для текстовых сообщений предложит вам правильную букву. И чем больше вы вводите текст, тем точнее он становится. Часто часто используемые слова и имена распознаются быстрее, чем вы можете их вводить.

    Интеллектуальный ввод текста, автозамена и автозаполнение стали настолько точными в программах обработки текстов, как MS Word и Google Docs, что они могут заставить нас почувствовать, что нам нужно вернуться в гимназию.

    Отслеживание настроений бренда в социальных сетях

    Анализ настроений — это автоматизированный процесс классификации мнений в тексте на положительные, отрицательные или нейтральные. Его часто используют для отслеживания настроений в социальных сетях. Вы можете отслеживать и анализировать настроения в комментариях о вашем бренде, продукте, конкретной функции или сравнивать свой бренд с конкурентами.

    Представьте, что вы только что выпустили новый продукт и хотите определить первоначальную реакцию своих клиентов. Возможно, клиент написал в Твиттере недовольство вашим обслуживанием.Отслеживая анализ настроений, вы можете сразу заметить эти негативные комментарии и немедленно ответить.

    Быстрая сортировка отзывов клиентов

    Классификация текста — это основная задача НЛП, которая назначает предварительно определенные категории (теги) тексту на основе его содержимого. Он отлично подходит для организации качественной обратной связи (обзоры продуктов, обсуждения в социальных сетях, опросы и т. Д.) По соответствующим темам или категориям отделов.

    Retently, платформа SaaS, использовала инструменты NLP, чтобы классифицировать ответы NPS и практически мгновенно получить полезную информацию:

    Сдержанно обнаружил наиболее актуальные темы, упомянутые клиентами, и те, которые они ценили больше всего.Ниже вы можете видеть, что в большинстве ответов упоминались «Характеристики продукта», за которыми следовали «UX продукта» и «Поддержка клиентов» (последние две темы были упомянуты в основном промоутерами).

    Автоматизация процессов обслуживания клиентов

    Другие интересные приложения НЛП связаны с автоматизацией обслуживания клиентов. Эта концепция использует технологию на основе искусственного интеллекта для устранения или сокращения рутинных ручных задач в поддержке клиентов, экономии драгоценного времени агентов и повышения эффективности процессов.

    Согласно тесту Zendesk, техническая компания получает +2600 запросов в службу поддержки в месяц. Получение большого количества заявок в службу поддержки по разным каналам (электронная почта, социальные сети, чат и т. Д.) Означает, что компаниям необходимо разработать стратегию для классификации каждого входящего запроса.

    Текстовая классификация позволяет компаниям автоматически помечать входящие обращения в службу поддержки клиентов в соответствии с их темой, языком, настроениями или срочностью. Затем, основываясь на этих тегах, они могут мгновенно направлять билеты наиболее подходящему пулу агентов.

    Uber разработал собственный рабочий процесс маршрутизации билетов, который включает в себя тегирование билетов по стране, языку и типу (эта категория включает вложенные теги Driver-Partner, Вопросы о платежах, утерянных предметах и ​​т. Д. ), а также следующие правила приоритизации, такие как отправка запросов от новых клиентов ( New Driver-Partners ), отправляются в начало списка.

    Чат-боты

    Чат-бот — это компьютерная программа, имитирующая человеческий разговор.Чат-боты используют НЛП, чтобы распознать смысл предложения, определить соответствующие темы и ключевые слова, даже эмоции, и предложить лучший ответ на основе их интерпретации данных.

    Поскольку клиенты жаждут быстрой, персонализированной и круглосуточной поддержки, чат-боты стали героями стратегий обслуживания клиентов. Чат-боты сокращают время ожидания клиентов, предоставляя немедленные ответы, и особенно хорошо справляются с рутинными запросами (которые обычно представляют собой наибольший объем запросов в службу поддержки), позволяя агентам сосредоточиться на решении более сложных проблем.Фактически, чат-боты могут решить до 80% обычных обращений в службу поддержки.

    Помимо поддержки клиентов, чат-ботов можно использовать для рекомендации продуктов, предложения скидок и бронирования, а также для многих других задач. Для этого большинство чат-ботов следуют простой логике «если / то» (они запрограммированы так, чтобы определять намерения и связывать их с определенным действием) или предоставляют выбор вариантов на выбор.

    Автоматическое суммирование

    Автоматическое суммирование состоит из уменьшения текста и создания краткой новой версии, содержащей наиболее важную информацию.Это может быть особенно полезно для обобщения больших фрагментов неструктурированных данных, например научных статей.

    Существует два различных способа использования НЛП для реферирования:

    1. Для извлечения наиболее важной информации из текста и использования ее для создания сводки (резюмирование на основе извлечения)
    2. Применение методов глубокого обучения для перефразирования текста и создавать предложения, которых нет в исходном источнике (реферирование на основе абстракции) .

    Автоматическое суммирование может быть особенно полезно для ввода данных, когда релевантная информация извлекается, например, из описания продукта и автоматически вводится в базу данных.

    Машинный перевод

    Возможность перевода текста и речи на разные языки всегда была одним из основных интересов в области НЛП. Начиная с первых попыток перевода текста с русского на английский в 1950-х годах до современных нейронных систем глубокого обучения, машинный перевод (МП) претерпел значительные улучшения, но все еще представляет собой проблемы.

    Google Translate, Microsoft Translator и Facebook Translation App являются одними из ведущих платформ для универсального машинного перевода. В августе 2019 года модель машинного перевода Facebook AI с английского на немецкий заняла первое место в конкурсе, проводимом Конференцией по машинному обучению (WMT). Переводы, полученные с помощью этой модели, были определены организаторами как «сверхчеловеческие» и считались значительно превосходящими переводы, выполненные людьми-экспертами.

    Еще одна интересная разработка в области машинного перевода связана с настраиваемыми системами машинного перевода, которые адаптированы к определенной области и обучены понимать терминологию, связанную с определенной областью, такой как медицина, право и финансы.Например, Lingua Custodia — это инструмент машинного перевода, предназначенный для перевода технических финансовых документов.

    Наконец, одна из последних инноваций в машинном переводе — это адаптивный машинный перевод, который состоит из систем, которые могут учиться на исправлениях в режиме реального времени.

    Генерация естественного языка

    Генерация естественного языка (NLG) — это подполе NLP, предназначенное для создания компьютерных систем или приложений, которые могут автоматически создавать все виды текстов на естественном языке, используя семантическое представление в качестве входных данных.Некоторые из приложений NLG — это ответы на вопросы и резюмирование текста.

    В 2019 году компания Open AI, занимающаяся искусственным интеллектом, выпустила GPT-2, систему генерации текста, которая стала революционным достижением в области искусственного интеллекта и вывела сферу NLG на совершенно новый уровень. Система была обучена с помощью массивного набора данных из 8 миллионов веб-страниц, и она способна генерировать последовательные и высококачественные фрагменты текста (например, новостные статьи, рассказы или стихи) при минимальном количестве запросов.

    Модель работает лучше, когда в ней представлены популярные темы, которые широко представлены в данных (например, Brexit), в то время как она предлагает худшие результаты, когда запрашивается узкоспециализированный или технический контент.Тем не менее, возможности этого только начинают изучаться.

    Обработка естественного языка с помощью Python

    Теперь, когда вы получили некоторое представление об основах НЛП и его текущих приложениях в бизнесе, вы, возможно, задаетесь вопросом, как применить НЛП на практике.

    Существует множество библиотек с открытым исходным кодом, предназначенных для работы с обработкой естественного языка. Эти библиотеки бесплатны, гибки и позволяют создавать полное и индивидуальное решение НЛП.

    Однако создание всей инфраструктуры с нуля требует многолетнего опыта в области науки о данных и программирования, или вам, возможно, придется нанять целые группы инженеров.

    Инструменты SaaS, с другой стороны, представляют собой готовые к использованию решения, которые позволяют вам легко и с минимальной настройкой включать NLP в инструменты, которые вы уже используете. Подключить инструменты SaaS к вашим любимым приложениям через их API-интерфейсы легко и требует всего нескольких строк кода. Это отличная альтернатива, если вы не хотите тратить время и ресурсы на изучение машинного обучения или НЛП.

    Взгляните на дискуссию о строительстве и покупке, чтобы узнать больше.

    Вот список лучших инструментов НЛП:

    • MonkeyLearn — это платформа SaaS, которая позволяет создавать настраиваемые модели обработки естественного языка для выполнения таких задач, как анализ тональности и извлечение ключевых слов.Разработчики могут подключать модели NLP через API в Python, в то время как те, у кого нет навыков программирования, могут загружать наборы данных через интеллектуальный интерфейс или подключаться к повседневным приложениям, таким как Google Sheets, Excel, Zapier, Zendesk и т. Д.
    • Набор средств естественного языка (NLTK) — это набор библиотек для создания программ Python, которые могут справляться с широким спектром задач НЛП. Это самая популярная библиотека Python для НЛП, за ней стоит очень активное сообщество, и она часто используется в образовательных целях.Есть руководство и учебник по использованию NLTK, но это довольно крутая кривая обучения.
    • SpaCy — это бесплатная библиотека с открытым исходным кодом для расширенной обработки естественного языка в Python. Он был специально разработан для создания приложений НЛП, которые могут помочь вам понять большие объемы текста.
    • TextBlob — это библиотека Python с простым интерфейсом для выполнения различных задач НЛП. Созданный на основе NLTK и другой библиотеки под названием Pattern, он интуитивно понятен и удобен в использовании, что делает его идеальным для начинающих.Узнайте больше о том, как использовать TextBlob и его функции.

    Решения SaaS, такие как MonkeyLearn, предлагают готовые инструменты НЛП для анализа текста.

    Вы можете загрузить файл CSV или Excel для крупномасштабного пакетного анализа, использовать одну из множества интеграций или подключиться через MonkeyLearn API.

    Готовые модели отлично подходят для того, чтобы сделать первые шаги в анализе тональности. А когда вам нужно проанализировать отраслевые данные, вы можете создать собственный классификатор для получения более точных результатов.

    Создание пользовательской модели анализа настроений

    Запросите демонстрацию у MonkeyLearn, чтобы получить доступ к построителю моделей без кода. Затем выполните следующие быстрые шаги:

    1. Выберите тип модели. Перейдите на панель управления, нажмите «Создать модель» и выберите «Классификатор».

    2. Выберите тип классификатора. В данном случае «Анализ настроений».

    3. Загрузите данные обучения. Вы можете импортировать данные из файла CSV или Excel или подключиться к любой из сторонних интеграций, предлагаемых MonkeyLearn, например Twitter, Gmail, Zendesk и т. Д.Эти данные будут использоваться для обучения вашей модели машинного обучения.

    4. Пометьте свои данные. Пришло время обучить классификатор анализа настроений, вручную пометив примеры данных как положительные, отрицательные или нейтральные. Модель будет учиться на основе ваших критериев. Чем больше примеров вы отметите, тем умнее станет ваша модель. Обратите внимание, что после добавления тегов к нескольким примерам ваш классификатор начнет делать собственные прогнозы.

    Ваш браузер не поддерживает видео теги.

    5.Проверьте свой классификатор анализа настроений. После обучения вашей модели перейдите на вкладку «Выполнить», введите собственный текст и посмотрите, как работает ваша модель. Если вас не устраивают результаты, продолжайте тренироваться.

    Ваш браузер не поддерживает видео теги.

    6. Запустите вашу модель! Используйте свой классификатор настроений для анализа данных. Это можно сделать тремя способами:

    1. Загрузить пакет данных (например, CSV или файл Excel)
    2. Использовать одну из доступных интеграций
    3. Подключиться к MonkeyLearn API

    Создать собственный экстрактор ключевых слов

    С помощью экстрактора ключевых слов вы можете легко извлечь самые важные и часто используемые слова и фразы из текста, будь то набор обзоров продуктов или тысячи ответов NPS.Вы можете использовать эту предварительно обученную модель для извлечения ключевых слов или создать свой собственный экстрактор с вашими данными и критериями.

    Шесть быстрых шагов для создания пользовательского экстрактора ключевых слов с помощью MonkeyLearn:

    1. Выберите тип модели. Перейдите на панель управления, нажмите «Создать модель» и выберите «Экстрактор».

    2. Импортируйте текстовые данные. Вы можете загрузить файл CSV или Excel.

    3. Укажите данные, которые вы будете использовать для обучения экстрактора ключевых слов. Выберите, какие столбцы вы будете использовать для обучения вашей модели.

    4. Определите свои теги. Создайте разные категории (теги) для типа данных, которые вы хотите получить из своего текста. В этом примере мы проанализируем набор отзывов об отелях и выделим ключевые слова, относящиеся к «аспектам» (характеристика или тема обзора) и «качеству» (ключевые слова, которые относятся к состоянию определенного аспекта).

    5. Обучите свой экстрактор ключевых слов. Вам нужно будет вручную пометить примеры, выделив ключевое слово в тексте и назначив правильный тег.

    Ваш браузер не поддерживает видео теги.

    6. Протестируйте свою модель. Вставьте новый текст в текстовое поле, чтобы увидеть, как работает ваш экстрактор ключевых слов.

    Ваш браузер не поддерживает видео теги.

    7. Заставьте вашу модель работать! Загрузите данные в пакетном режиме, попробуйте одну из наших интеграций или подключитесь к MonkeyLearn API.

    Заключительные слова по обработке естественного языка

    Обработка естественного языка меняет способ анализа и взаимодействия с языковыми данными с помощью обучающих машин для понимания текста и речи и выполнения автоматических задач, таких как перевод, обобщение, классификация и извлечение .

    Не так давно идея компьютеров, способных понимать человеческий язык, казалась невозможной. Однако за относительно короткое время — благодаря исследованиям и разработкам в области лингвистики, информатики и машинного обучения — НЛП стало одной из самых многообещающих и быстрорастущих областей ИИ.

    По мере развития технологий НЛП становится все более доступным. Благодаря программному обеспечению на основе НЛП, такому как MonkeyLearn, компаниям становится проще создавать индивидуальные решения, которые помогают автоматизировать процессы и лучше понимать своих клиентов.

    Готовы начать заниматься НЛП?

    Запросите демонстрацию и сообщите нам, как мы можем помочь вам начать работу.

    Что такое обработка естественного языка? Введение в НЛП

    Примечание редактора: это сообщение в блоге последний раз обновлялось 2 марта 2021 года.

    Ссылки


    Сводка обработки естественного языка

    Область исследований, которая фокусируется на взаимодействии между человеческим языком и компьютером, называется обработкой естественного языка, или сокращенно НЛП.Он находится на пересечении компьютерных наук, искусственного интеллекта и компьютерной лингвистики (Википедия).

    «Обработка естественного языка — это область, которая охватывает компьютерное понимание и манипулирование человеческим языком, и в ней есть возможности для сбора новостей», — говорит Энтони Пеше в Обработка естественного языка на кухне . «Обычно вы слышите об этом в контексте анализа большого количества законодательных актов или других наборов документов, пытаясь выявить закономерности или искоренить коррупцию.”

    Существует множество приложений для обработки естественного языка, включая бизнес-приложения. В этом посте обсуждается все, что вам нужно знать о НЛП, будь то разработчик, бизнес или новичок, и то, как начать работу сегодня.

    Что такое обработка естественного языка? (НЛП)

    Обработка естественного языка (NLP) — это область искусственного интеллекта, в которой компьютеры анализируют, понимают и извлекают значение из человеческого языка разумным и полезным способом.Используя NLP, разработчики могут систематизировать и структурировать знания для выполнения таких задач, как автоматическое суммирование, перевод, распознавание именованных сущностей, извлечение взаимосвязей, анализ тональности, распознавание речи и тематическая сегментация.

    «Помимо обычных операций текстового процессора, которые обрабатывают текст как простую последовательность символов, НЛП рассматривает иерархическую структуру языка: несколько слов составляют фразу, несколько фраз составляют предложение и, в конечном итоге, предложения передают идеи», — сказал Джон Релинг, Эксперт по НЛП в Meltwater Group, говорит в Как обработка естественного языка помогает выявить настроения в социальных сетях .«Анализируя язык на предмет его значения, системы НЛП уже давно выполняют полезные функции, такие как исправление грамматики, преобразование речи в текст и автоматический перевод между языками».

    NLP используется для анализа текста, позволяя машинам понимать, как говорят люди. Это взаимодействие человека с компьютером позволяет использовать такие реальные приложения, как автоматическое суммирование текста, анализ тональности, извлечение тем, распознавание именованных сущностей, тегирование частей речи, извлечение взаимосвязей, выделение корней и многое другое.НЛП обычно используется для интеллектуального анализа текста, машинного перевода и автоматического ответа на вопросы.

    НЛП характеризуется как сложная проблема в информатике. Человеческий язык редко бывает точным или понятным. Чтобы понять человеческий язык, нужно понять не только слова, но и концепции, а также то, как они связаны друг с другом для создания смысла. Несмотря на то, что язык является одной из самых простых вещей для изучения человеческого разума, неоднозначность языка — это то, что делает обработку естественного языка сложной проблемой для компьютеров.

    Для чего нужна обработка естественного языка?

    Алгоритмы

    NLP имеют множество применений. По сути, они позволяют разработчикам и компаниям создавать программное обеспечение, понимающее человеческий язык. Из-за сложной природы человеческого языка НЛП может быть трудно выучить и правильно реализовать. Однако со знаниями, полученными из этой статьи, вы будете лучше подготовлены для успешного использования НЛП, независимо от вашего варианта использования.

    Примеры обработки естественного языка Алгоритмы

    NLP обычно основаны на алгоритмах машинного обучения.Вместо того, чтобы вручную кодировать большие наборы правил, НЛП может полагаться на машинное обучение, чтобы автоматически изучать эти правила, анализируя набор примеров (то есть большой корпус, такой как книга, вплоть до набора предложений), и делая статистический вывод. . В целом, чем больше данных будет проанализировано, тем точнее будет модель.

    Пример алгоритмов НЛП

    Ознакомьтесь с широким спектром вариантов использования НЛП с помощью следующих примеров алгоритмов:

    • Обобщайте блоки текста с помощью Summarizer, чтобы выделить наиболее важные и центральные идеи, игнорируя несущественную информацию.
    • Создайте чат-бота с помощью Parsey McParseface, модели глубокого обучения синтаксического анализа языка, разработанной Google, которая использует теги точки речи.
    • Сгенерируйте ключевые слова тематических тегов из документа, используя LDA (скрытое распределение дирихле), которое определяет наиболее релевантные слова из документа. Этот алгоритм лежит в основе микросервисов Auto-Tag и Auto-Tag URL.
    • Определите тип извлеченной сущности, например, это человек, место или организация, используя распознавание именованных сущностей.
    • Анализ настроений
    • , основанный на StanfordNLP, может использоваться для определения чувства, мнения или веры в высказывание, от очень отрицательного до нейтрального или очень положительного. Часто разработчики используют алгоритм для определения тональности термина в предложении или используют анализ тональности для анализа социальных сетей.
    • Сократите слова до их корня или основы с помощью PorterStemmer или разбейте текст на токены с помощью Tokenizer.

    Обработка естественного языка в бизнесе

    Обработка естественного языка находит широкое применение в бизнесе.

    Приведу лишь один пример: анализ настроений бренда — один из основных вариантов использования НЛП в бизнесе. Многие бренды отслеживают настроения в социальных сетях и проводят анализ настроений в социальных сетях. При анализе настроений в социальных сетях бренды отслеживают разговоры в Интернете, чтобы понять, что говорят клиенты, и получить представление о поведении пользователей.

    «Один из наиболее убедительных способов, с помощью которых НЛП предлагает ценную информацию, — это отслеживание настроений — тона письменного сообщения (твита, обновления Facebook и т. Д.).) — и пометьте этот текст как положительный, отрицательный или нейтральный », — говорит Релинг.

    Точно так же Facebook использует NLP для отслеживания актуальных тем и популярных хэштегов.

    «Хэштеги и темы — это два разных способа группировки и участия в обсуждениях», — говорит Крис Струхар, инженер-программист News Feed, в статье Как Facebook создавал популярные темы с помощью обработки естественного языка . «Так что не думайте, что Facebook не распознает строку как тему без хэштега перед ней.Скорее, все дело в НЛП: обработке естественного языка. В хэштегах нет ничего естественного, поэтому Facebook вместо этого анализирует строки и выясняет, какие строки относятся к узлам — объектам в сети. Мы смотрим на текст и пытаемся понять, о чем идет речь ».

    Не только социальные сети могут использовать НЛП в своих интересах. Существует широкий спектр дополнительных бизнес-вариантов использования NLP, от приложений для обслуживания клиентов (таких как автоматическая поддержка и чат-боты) до улучшения взаимодействия с пользователем (например, поиск по веб-сайту и курирование контента).Одна из областей, где NLP представляет особенно большие возможности, — это финансы, где многие компании используют его для автоматизации ручных процессов и создания дополнительной ценности для бизнеса.

    Другие практические применения НЛП включают мониторинг вредоносных цифровых атак, таких как фишинг, или обнаружение того, что кто-то лжет. И NLP также очень полезен для веб-разработчиков в любой области, поскольку он предоставляет им готовые инструменты, необходимые для создания передовых приложений и прототипов.

    Как начать работу с обработкой естественного языка

    Если вы разработчик (или начинающий разработчик), который только начинает заниматься обработкой естественного языка, существует множество доступных ресурсов, которые помогут вам научиться разрабатывать собственные алгоритмы НЛП.

    Библиотеки НЛП с открытым исходным кодом

    Эти библиотеки предоставляют алгоритмические строительные блоки НЛП в реальных приложениях.

    • Apache OpenNLP: набор инструментов для машинного обучения, который обеспечивает токенизаторы, сегментацию предложений, теги частей речи, извлечение именованных сущностей, разбиение на части, синтаксический анализ, разрешение кореференции и многое другое.
    • Natural Language Toolkit (NLTK): библиотека Python, которая предоставляет модули для обработки текста, классификации, токенизации, выделения корней, тегов, синтаксического анализа и т. Д.
    • Stanford NLP: набор инструментов NLP, которые обеспечивают тегирование части речи, распознавание именованных сущностей, систему разрешения кореферентности, анализ тональности и многое другое.
    • MALLET: Пакет Java, который обеспечивает скрытое размещение дирихле, классификацию документов, кластеризацию, тематическое моделирование, извлечение информации и многое другое.

    Учебники по обработке естественного языка

    • Учебное пособие по обработке естественного языка: «Мы перейдем от токенизации к извлечению признаков и созданию модели с использованием алгоритма машинного обучения.”
    • Базовая обработка естественного языка: «В этом конкурсе учебных пособий мы немного« углубимся »в анализ настроений. Люди выражают свои эмоции языком, который часто скрывается сарказмом, двусмысленностью и игрой слов, что может ввести в заблуждение как людей, так и компьютеры ».

    Когда вы освоите основы, примените то, что вы узнали, используя Python и NLTK, самую популярную среду для Python NLP.

    Проекты обработки естественного языка

    Создайте собственный инструмент для мониторинга социальных сетей
    1. Начните с использования алгоритма «Получать твиты с ключевым словом», чтобы фиксировать все упоминания вашего бренда в Twitter.В нашем случае мы ищем упоминания об алгоритмии.
    2. Затем передайте результаты в алгоритм анализа настроений, который назначит рейтинг тональности от 0 до 4 для каждой строки (твит).
    Используйте NLP для создания собственного RSS-ридера

    Вы можете создать RSS-ридер с машинным обучением менее чем за 30 минут, используя следующие алгоритмы:

    1. ScrapeRSS, чтобы получить заголовок и контент из RSS-канала.
    2. Html2Text, чтобы сохранить важный текст, но удалить весь HTML из документа.
    3. AutoTag использует скрытое распределение дирихле для определения релевантных ключевых слов из текста.
    4. Затем используется анализ настроений
    5. , чтобы определить, является ли статья положительной, отрицательной или нейтральной.
    6. Summarizer, наконец, используется для определения ключевых предложений.

    Об операциях машинного обучения (MLOps) и алгоритмах

    Операции машинного обучения (MLOps) — это дисциплина доставки моделей искусственного интеллекта. Короче говоря, это то, что позволяет организациям масштабировать производственные мощности для получения более быстрых результатов, принося значительную ценность для бизнеса за счет машинного обучения.

    Algorithmia — это корпоративная платформа MLOps. Он управляет всеми этапами жизненного цикла производственного машинного обучения в рамках существующих операционных процессов, поэтому вы можете запускать модели в производство быстро, безопасно и экономично.

    В отличие от неэффективных и дорогостоящих самостоятельных решений для управления MLOps, которые ограничивают пользователей определенными стеками технологий, Algorithmia автоматизирует развертывание машинного обучения, оптимизирует совместную работу между операциями и разработками, использует существующие системы SDLC и CI / CD, а также обеспечивает расширенную безопасность и управление.

    На сегодняшний день платформу Algorithmia использовали более 120 000 инженеров и специалистов по обработке данных, в том числе ООН, правительственные спецслужбы и компании из списка Fortune 500.

    Узнайте больше о MLOps и узнайте о последних тенденциях в корпоративном машинном обучении на 2021 год.


    Дополнительная литература

    Книги по обработке естественного языка

    • Обработка речи и языка: «Первая в своем роде книга, в которой подробно рассматриваются языковые технологии — на всех уровнях и со всеми современными технологиями. В этой книге используется эмпирический подход к предмету, основанный на применении статистических и других алгоритмов машинного обучения в больших масштабах. корпорации.”
    • Основы статистической обработки естественного языка: «Этот основной текст является первым опубликованным всеобъемлющим введением в статистическую обработку естественного языка (НЛП). Книга содержит всю теорию и алгоритмы, необходимые для создания инструментов НЛП. Он обеспечивает широкий, но строгий охват математических и лингвистических основ, а также подробное обсуждение статистических методов, что позволяет студентам и исследователям создавать свои собственные реализации. Книга охватывает поиск словосочетаний, устранение неоднозначности слов, вероятностный синтаксический анализ, поиск информации и другие приложения.”
    • Справочник по обработке естественного языка: «Второе издание представляет практические инструменты и методы для реализации обработки естественного языка в компьютерных системах. Помимо удаления устаревших материалов, это издание обновляет каждую главу и расширяет содержание, включая новые области, такие как анализ настроений ».
    • Статистическое изучение языка (язык, речь и общение): «Евгений Чарняк открывает новые горизонты в исследованиях искусственного интеллекта, представляя статистическую обработку языка с точки зрения искусственного интеллекта в тексте для исследователей и ученых с традиционным образованием в области компьютерных наук.”
    • Обработка естественного языка с помощью Python: анализ текста с помощью набора инструментов для естественного языка: «Это книга об обработке естественного языка. Под «естественным языком» мы подразумеваем язык, который используется людьми для повседневного общения; языки, такие как английский, хинди или португальский. С одной стороны, это может быть так же просто, как подсчет частоты слов для сравнения разных стилей письма ».
    • Обработка речи и языка, 2-е издание 2-е издание: «Бурный рост использования языковых веб-технологий, слияние отдельных полей, доступность телефонных диалоговых систем и многое другое делают это время захватывающим временем в области обработки речи и языка.Это первый в своем роде текст, в котором подробно рассматриваются языковые технологии — на всех уровнях и со всеми современными технологиями. В этом тексте используется эмпирический подход к предмету, основанный на применении статистических и других алгоритмов машинного обучения в крупных корпорациях. Авторы охватывают области, которые традиционно изучаются на разных курсах, чтобы описать единое видение речи и языковой обработки ».
    • Введение в поиск информации: «Еще в 1990-х годах исследования показали, что большинство людей предпочитают получать информацию от других людей, а не из систем поиска информации.Однако в течение последнего десятилетия неуклонная оптимизация эффективности поиска информации вывела поисковые системы в сети на новый уровень качества, при котором большинство людей в большинстве случаев удовлетворены, а поиск в Интернете стал стандартным и часто предпочтительным источником поиска информации. Например, интернет-опрос Pew 2004 г. (Fallows, 2004) показал, что 92% пользователей Интернета считают, что Интернет — хорошее место для получения повседневной информации. К удивлению многих, область поиска информации превратилась из чисто академической дисциплины в основу, лежащую в основе предпочтительных для большинства людей средств доступа к информации.”

    Курсы обработки естественного языка

    • Стэнфордское машинное обучение на Coursera: «Машинное обучение — это наука о том, как заставить компьютеры работать без явного программирования. Многие исследователи также считают, что это лучший способ продвинуться в направлении ИИ человеческого уровня. На этом занятии вы узнаете о наиболее эффективных методах машинного обучения и получите практический опыт их применения и заставите их работать на себя ».
    • Udemy’s Introduction to Natural Language Processing: «Этот курс знакомит с обработкой естественного языка с помощью python и набора инструментов для естественного языка.Благодаря практическому подходу вы получите опыт работы с текстом и его анализа. Как студент этого курса, вы будете получать обновления бесплатно, в том числе исправления лекций, новые примеры кода и новые проекты данных ».
    • Сертификат
    • по технологии естественного языка: «Когда вы разговариваете со своим мобильным устройством или автомобильной навигационной системой — или она разговаривает с вами — вы испытываете плоды достижений в области обработки естественного языка. Эта область, в которой основное внимание уделяется созданию программного обеспечения, которое может анализировать и понимать человеческие языки, быстро выросла в последние годы и теперь имеет множество технологических приложений.В этой программе сертификации из трех курсов мы исследуем основы компьютерной лингвистики, академической дисциплины, лежащей в основе НЛП ».
    • Обработка естественного языка (Википедия): «Обработка естественного языка (НЛП) — это область информатики, искусственного интеллекта и компьютерной лингвистики, занимающаяся взаимодействием между компьютерами и человеческими (естественными) языками. В 1950 году Алан Тьюринг опубликовал статью под названием «Вычислительные машины и интеллект», в которой в качестве критерия интеллекта предлагалось то, что сейчас называется тестом Тьюринга.Однако, начиная с конца 1980-х годов, в НЛП произошла революция с появлением алгоритмов машинного обучения для языковой обработки ».
    • Схема обработки естественного языка (Википедия): «Следующая схема представлена ​​в качестве обзора и тематического руководства по обработке естественного языка: Обработка естественного языка — компьютерная деятельность, в которой компьютеры используются для анализа, понимания, изменения или создания естественного языка. . »
    • Apache OpenNLP: «Библиотека Apache OpenNLP — это набор инструментов на основе машинного обучения для обработки текста на естественном языке.”
    • Natural Language Toolkit: «NLTK — это ведущая платформа для создания программ Python для работы с данными на человеческом языке. Он предоставляет простые в использовании интерфейсы для более чем 50 корпусов и лексических ресурсов, таких как WordNet, а также набор библиотек обработки текста для классификации, токенизации, стемминга, тегирования, синтаксического анализа и семантического анализа, оболочки для промышленных библиотек NLP, и активный дискуссионный форум. Обработка естественного языка с помощью Python представляет собой практическое введение в программирование для языковой обработки.”
    • Шесть алгоритмов обработки естественного языка для веб-разработчиков
    • Кураторский список ресурсов обработки речи и естественного языка
    • Исследовательская группа НЛП в Google
    • Общее введение в NLP
    • Обработка естественного языка: введение
    • Stanford CS 224D Видео: Глубокое обучение для обработки естественного языка
    • CS 388: Обработка естественного языка
    • COMS W4705: обработка естественного языка
    • CS 674: Обработка естественного языка
    • CS918 Обработка естественного языка
    • r / LanguageTechnology
    • Все, что вам нужно знать об обработке естественного языка

    Видео с обработкой естественного языка

    Обработка естественного языка — это весело! | Адам Гейтгей

    Обработка естественного языка , или NLP , — это подполе ИИ, которая ориентирована на то, чтобы компьютеры могли понимать и обрабатывать человеческие языки.Давайте посмотрим, как работает НЛП, и узнаем, как писать программы, которые могут извлекать информацию из необработанного текста с помощью Python!

    Примечание. Если вам все равно, как работает НЛП, и вы просто хотите вырезать и вставить какой-нибудь код, пропустите раздел «Кодирование конвейера НЛП на Python».

    С тех пор, как появились компьютеры, программисты пытались писать программы, которые понимали бы такие языки, как английский. Причина довольно очевидна — люди записывали вещи тысячи лет, и было бы действительно полезно, если бы компьютер мог читать и понимать все эти данные.

    Компьютеры еще не понимают английский так, как люди, но они уже могут многое! В определенных ограниченных областях то, что вы можете делать с помощью НЛП, уже кажется волшебством. Возможно, вы сможете сэкономить много времени, применив техники НЛП к своим собственным проектам.

    И что еще лучше, последние достижения в области НЛП легко доступны через библиотеки Python с открытым исходным кодом, такие как spaCy, textacy и neuralcoref. То, что вы можете сделать с помощью всего нескольких строк Python, просто потрясающе.

    Процесс чтения и понимания английского очень сложен — и это даже без учета того, что английский не следует логическим и последовательным правилам.Например, что означает этот заголовок новости?

    «Регулирующие органы по охране окружающей среды обжигают владельца бизнеса из-за незаконных угольных пожаров».

    Допрашивают ли регулирующие органы владельца бизнеса о незаконном сжигании угля? Или регуляторы буквально готовят собственника бизнеса? Как видите, разобрать английский на компьютере будет сложно.

    Выполнение чего-либо сложного в машинном обучении обычно означает создание конвейера . Идея состоит в том, чтобы разбить вашу проблему на очень маленькие части, а затем использовать машинное обучение для решения каждой более мелкой части по отдельности.Затем, объединив несколько моделей машинного обучения, которые взаимодействуют друг с другом, вы сможете делать очень сложные вещи.

    И это именно та стратегия, которую мы собираемся использовать для НЛП. Мы разделим процесс понимания английского на небольшие части и посмотрим, как работает каждый из них.

    Давайте посмотрим на фрагмент текста из Википедии:

    Лондон — столица и самый густонаселенный город Англии и Соединенного Королевства. Лондон, расположенный на берегу Темзы на юго-востоке острова Великобритания, был крупным поселением на протяжении двух тысячелетий.Он был основан римлянами, которые назвали его Лондиниум.

    (Источник: статья в Википедии «Лондон»)

    Этот абзац содержит несколько полезных фактов. Было бы замечательно, если бы компьютер мог прочитать этот текст и понять, что Лондон — это город, Лондон находится в Англии, Лондон был заселен римлянами и так далее. Но чтобы достичь этого, мы должны сначала научить наш компьютер самым основным концепциям письменного языка, а затем продвигаться дальше.

    Шаг 1. Сегментация предложений

    Первым шагом в конвейере является разбиение текста на отдельные предложения.Это дает нам следующее:

    1. «Лондон — столица и самый густонаселенный город Англии и Соединенного Королевства».
    2. «Лондон, расположенный на берегу Темзы на юго-востоке острова Великобритания, на протяжении двух тысячелетий был крупным поселением».
    3. «Он был основан римлянами, которые назвали его Лондиниум».

    Мы можем предположить, что каждое предложение на английском языке — это отдельная мысль или идея. Будет намного проще написать программу, которая понимает одно предложение, чем весь абзац.

    Кодирование модели сегментации предложений может быть столь же простым, как разбиение предложений на части всякий раз, когда вы видите знак препинания. Но современные конвейеры НЛП часто используют более сложные методы, которые работают даже тогда, когда документ не отформатирован должным образом.

    Шаг 2. Разметка слов

    Теперь, когда мы разбили наш документ на предложения, мы можем обрабатывать их по одному. Начнем с первого предложения из нашего документа:

    «Лондон — столица и самый густонаселенный город Англии и Соединенного Королевства.”

    Следующий шаг в нашем конвейере — разбить это предложение на отдельные слова или токенов . Это называется токенизацией . Это результат:

    «Лондон», «это», «столица», «и», «большинство», «густонаселенная», «город», «из», «Англия», «и «, «Объединенное королевство», «.»

    Токенизацию легко сделать на английском языке. Мы просто разделяем слова, когда между ними есть пробел. Мы также будем рассматривать знаки препинания как отдельные токены, поскольку пунктуация также имеет значение.

    Шаг 3. Прогнозирование частей речи для каждого токена

    Затем мы рассмотрим каждый токен и попытаемся угадать его часть речи — существительное, глагол, прилагательное и т. Д. Знание роли каждого слова в предложении поможет нам понять, о чем идет речь в предложении.

    Мы можем сделать это, введя каждое слово (и несколько дополнительных слов вокруг него для контекста) в предварительно обученную модель классификации частей речи:

    Модель части речи была первоначально обучена путем подачи в нее миллионов Английские предложения, в которых часть речи каждого слова уже помечена, и они учатся воспроизводить это поведение.

    Имейте в виду, что модель полностью основана на статистике — на самом деле она не понимает, что означают слова, так же, как люди. Он просто умеет угадывать часть речи на основе похожих предложений и слов, которые он видел раньше.

    После обработки всего предложения мы получим следующий результат:

    Упрощенная обработка естественного языка (NLP): пошаговое руководство

    Краткое введение — Что такое НЛП?

    Область исследования, которая фокусируется на взаимодействии между человеческим языком и компьютером, называется обработкой естественного языка или сокращенно НЛП.Он находится на пересечении компьютерных наук, искусственного интеллекта и компьютерной лингвистики (Википедия).

    НЛП — это искусственный интеллект, машинное обучение или глубокое обучение?

    Ответ здесь. Сам вопрос не совсем правильный! Иногда люди неправильно используют термины AI, ML и DL. Почему бы нам сначала не упростить их, а потом вернуться.

    Устранение путаницы: различия ИИ против машинного обучения и глубокого обучения

    Возникновение современного ИИ можно проследить до попыток классических философов описать человеческое мышление как символическую систему.Но область ИИ не была официально основана до 1956 года, на конференции в Дартмутском колледже в Ганновере, штат Нью-Гэмпшир, где был придуман термин «искусственный интеллект».

    Временная шкала о том, когда впервые появились эти жаргоны…

    Теперь давайте очень кратко посмотрим, что такое искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение.

    Связь AL, ML и DL можно рассматривать следующим образом.

    НЛП: как НЛП вписывается в мир искусственного интеллекта?

    Обладая базовыми знаниями в области искусственного интеллекта, машинного обучения и глубокого обучения, давайте вернемся к нашему самому первому запросу. НЛП — это искусственный интеллект, машинное обучение или глубокое обучение?

    Слова AI, NLP и ML (машинное обучение) иногда используются почти как взаимозаменяемые.Однако в их отношениях есть порядок безумия.

    Иерархически обработка естественного языка считается подмножеством машинного обучения, в то время как НЛП и машинное обучение относятся к более широкой категории искусственного интеллекта.

    Natural Language Processing сочетает в себе искусственный интеллект (AI) и компьютерную лингвистику, чтобы компьютеры и люди могли беспрепятственно разговаривать.

    НЛП пытается преодолеть разрыв между машинами и людьми, позволяя компьютеру анализировать, что сказал пользователь (распознавание вводимой речи), и обрабатывать то, что пользователь имел в виду.Эта задача оказалась довольно сложной.

    Чтобы общаться с людьми, программа должна понимать синтаксис (грамматику), семантику (значение слова), морфологию (время) и прагматику (разговор). Количество правил, которые нужно отслеживать, может показаться огромным и объясняет, почему более ранние попытки НЛП поначалу приводили к неутешительным результатам.

    С другой системой, НЛП постепенно улучшалось, переходя от громоздких правил к методологии компьютерного программирования, основанной на изучении шаблонов.Siri появилась на iPhone в 2011 году. В 2012 году новое открытие использования графических процессоров (GPU) улучшило цифровые нейронные сети и NLP.

    NLP позволяет компьютерным программам понимать неструктурированный контент за счет использования ИИ и машинного обучения для вывода и придания контекста языку, подобно тому, как это делает человеческий мозг. Это устройство для выявления и анализа «сигналов», содержащихся в неструктурированной информации. Тогда организации смогут глубже понять общественное мнение о своих продуктах, услугах и брендах, как и их конкуренты.

    Теперь Google выпустила свой собственный движок на основе нейронной сети для восьми языковых пар, ликвидировав значительный разрыв в качестве между своей старой системой и человеком-переводчиком и способствуя растущему интересу к этой технологии. Компьютеры сегодня уже могут производить жуткое эхо человеческого языка, если их кормить соответствующим материалом.

    За последние несколько лет архитектуры и алгоритмы глубокого обучения (DL) добились впечатляющих успехов в таких областях, как распознавание изображений и обработка речи.

    Их применение к обработке естественного языка (NLP) сначала было менее впечатляющим, но теперь оказалось, что они вносят значительный вклад, давая самые современные результаты для некоторых распространенных задач NLP. Распознавание именованных сущностей (NER), тегирование части речи (POS) или анализ настроений — вот некоторые из проблем, при которых модели нейронных сетей превзошли традиционные подходы. Прогресс в машинном переводе, пожалуй, самый значительный из всех.

    НЛП: правила игры в нашей повседневной жизни, примеры для бизнеса

    НЛП — это не только создание интеллектуальных ботов…

    NLP — это компьютерный инструмент для анализа, понимания и извлечения значения из естественного языка разумным и полезным способом.Это выходит далеко за рамки самых последних разработанных чат-ботов и умных виртуальных помощников. Фактически, алгоритмы обработки естественного языка используются повсюду: от поиска, онлайн-перевода, спам-фильтров и проверки орфографии.

    Итак, используя NLP, разработчики могут организовывать и структурировать массу неструктурированных данных для выполнения таких задач, как интеллектуальные:

    Ниже приведены некоторые из широко используемых областей НЛП.

    Компоненты НЛП

    НЛП можно разделить на два основных компонента.

    • Понимание естественного языка
    • Генерация естественного языка

    Понимание естественного языка (NLU)

    NLU естественно сложнее, чем задачи NLG. Действительно? Давайте посмотрим, с какими проблемами сталкивается машина, понимая ее.

    При изучении языка или попытке его интерпретации возникает много двусмысленностей.

    Лексическая неоднозначность может возникать, когда слово имеет другой смысл, т.е.е. имеет более одного значения, и предложение, в котором оно содержится, можно интерпретировать по-разному в зависимости от его правильного смысла. Лексическую двусмысленность можно до некоторой степени разрешить с помощью методов тегирования частей речи.

    Синтаксическая неоднозначность означает, что мы видим более одного значения в последовательности слов. Это также называется грамматической двусмысленностью.

    Ссылочная неоднозначность: Очень часто текст упоминается как объект (что-то / кто-то), а затем ссылается на него снова, возможно, в другом предложении, используя другое слово.Местоимение вызывает двусмысленность, когда неясно, к какому существительному относится

    .
    Генерация естественного языка (NLG)

    Это процесс создания значимых фраз и предложений в форме естественного языка из некоторого внутреннего представления.

    Включает —

    • Планирование текста — Включает в себя получение соответствующего контента из базы знаний.
    • Планирование предложения — Включает в себя выбор необходимых слов, формирование значащих фраз, настройку тона предложения.
    • Реализация текста — Отображает план предложения в структуру предложения.
    Уровни NLP

    В предыдущих разделах мы обсуждали различные проблемы, связанные с НЛП. Теперь давайте посмотрим, какие все типичные шаги используются при выполнении задач НЛП. Мы должны помнить, что в следующем разделе описывается некоторый стандартный рабочий процесс, однако он может сильно отличаться, поскольку мы делаем реальные реализации на основе нашей постановки задачи или требований.

    Источником естественного языка может быть речь (звук) или текст.

    Фонологический анализ: Этот уровень применяется только в том случае, если источником текста является речь. Он занимается интерпретацией звуков речи внутри и между словами. Звук речи может дать важную подсказку о значении слова или предложения.

    Это систематическое изучение организации звука. Это требует широкого обсуждения и выходит за рамки нашей текущей заметки.

    Морфологический анализ: Имеет дело с пониманием отдельных слов в соответствии с их морфемами (наименьшими единицами значений).Взять, к примеру, слово: « несчастья ». Его можно разбить на три морфемы (префикс, основа и суффикс), каждая из которых передает некоторую форму значения: префикс un- относится к «небытию», а суффикс -ness относится к «состоянию бытия». Основа happy рассматривается как свободная морфема, поскольку является самостоятельным «словом». Связанные морфемы (префиксы и суффиксы) требуют свободной морфемы, к которой она может быть присоединена, и поэтому не могут появляться как «слово» сами по себе.

    Лексический анализ: Включает в себя определение и анализ структуры слов. Лексика языка означает набор слов и фраз на языке. Лексический анализ разделяет весь текстовый текст на абзацы, предложения и слова. Я хочу заниматься лексическим анализом, нам часто нужно выполнить Lexicon Normalization.

    Самыми распространенными практиками нормализации лексикона являются Stemming:

    • Создание основы: Создание основы — это основанный на элементарных правилах процесс удаления суффиксов («ing», «ly», «es», «s» и т. Д.) Из слова.
    • Лемматизация: Лемматизация, с другой стороны, представляет собой организованную и пошаговую процедуру получения корневой формы слова, в которой используется словарный запас (словарная важность слов) и морфологический анализ (структура слова и грамматические отношения) .

    Синтаксический анализ: Анализирует слова предложения, чтобы раскрыть грамматическую структуру предложения. Например … «Бесцветная зеленая идея». Это было бы отклонено анализом Symantec как бесцветное здесь; зеленый не имеет никакого смысла.

    Синтаксический синтаксический анализ включает в себя анализ слов в предложении на предмет грамматики и их расположение таким образом, чтобы показать отношения между словами. Грамматика зависимостей и теги части речи являются важными атрибутами синтаксиса текста.

    Семантический анализ: Определяет возможные значения предложения, сосредотачиваясь на взаимодействии между значениями уровня слова в предложении. Некоторые люди могут думать, что значение определяет уровень, но на самом деле все уровни определяют.Семантический анализатор игнорирует такие предложения, как «горячее мороженое».

    Discourse Integration: Фокусируется на свойствах текста в целом, которые передают смысл, устанавливая связи между составными предложениями. Это означает ощущение контекста. Значение любого отдельного предложения, которое зависит от этого предложения. Также учитывается значение следующего предложения. Например, слово «тот» в предложении «Он хотел этого» зависит от предшествующего контекста дискурса.

    Прагматический анализ: Объясняет, как дополнительный смысл читается в текстах, но не кодируется в них. Это требует обширных знаний о мире, включая понимание намерений, планов и целей. Рассмотрим следующие два предложения:

    • Городская полиция отказала демонстрантам в разрешении, опасаясь насилия.
    • Городская полиция отказала демонстрантам в разрешении, потому что они выступали за революцию.

    Значение «они» в двух предложениях разное.Чтобы выяснить разницу, следует использовать мировые знания в базах знаний и модулях вывода.

    Прагматический анализ помогает пользователям обнаружить этот предполагаемый эффект, применяя набор правил, характеризующих совместные диалоги. Например, «закрыть окно?» следует интерпретировать как запрос, а не как приказ.

    Широко используемые библиотеки НЛП

    На рынке доступно множество библиотек, пакетов, инструментов. У каждого из них есть свои плюсы и минусы.Как рыночная тенденция Python — это язык с наиболее совместимыми библиотеками. В таблице ниже представлен краткий обзор функций некоторых широко используемых библиотек. Большинство из них предоставляют базовые возможности НЛП, которые мы обсуждали ранее. Каждая библиотека NLP была построена с определенными целями, поэтому совершенно очевидно, что одна библиотека может не обеспечивать решения для всего, их должен использовать разработчик, и именно здесь опыт и знания имеют значение, когда и где что использовать.

    Практическое руководство NLP по использованию Python NLTK (простые примеры)

    NLTK — ведущая платформа для создания программ Python для работы с данными на человеческом языке. Он предоставляет простые в использовании интерфейсы для более чем 50 корпоративных и лексических ресурсов.

    Последняя версия: выпуск NLTK 3.5: апрель 2020 г., добавлена ​​поддержка Python 3.8, прекращена поддержка Python 2.

    NLTK включает множество корпусов, игрушечных грамматик, обученных моделей и т. Д. Полный список размещен по адресу: http: // nltk.org / nltk_data /.

    Прежде чем мы начнем экспериментировать с некоторыми методами, которые широко используются в задаче обработки естественного языка, давайте сначала приступим к установке.

    Установка НЛТК

    Если вы используете Windows, Linux или Mac, вы можете установить NLTK с помощью pip:

    $ pip install nltk

    При желании вы также можете использовать подсказку Anaconda.

    $ conda установить nltk

    Если все в порядке, это означает, что вы успешно установили библиотеку NLTK.После того, как вы установили NLTK, вы должны установить пакеты NLTK, запустив следующий код:

    Откройте свой Jupyter Notebook и выполните следующие команды.

    Это покажет загрузчику NLTK, чтобы выбрать, какие пакеты необходимо установить. Вы можете установить все пакеты, так как они имеют небольшой размер, поэтому нет проблем. А теперь давайте начнем шоу.

    Основные операции НЛП: сделай сам

    Токенизировать текст

    Токенизация — это первый шаг в НЛП.Процесс разбиения абзаца текста на более мелкие части, такие как слова или предложения, называется токенизацией. Токен — это единый объект, который является строительным блоком для предложения или абзаца.

    Слово (токен) — это минимальная единица, которую машина может понять и обработать. Таким образом, любая текстовая строка не может быть обработана без токенизации. Токенизация — это процесс разделения необработанной строки на значимые токены. Сложность токенизации зависит от потребностей приложения NLP и сложности самого языка.Например, в английском языке это может быть так же просто, как выбрать только слова и числа с помощью регулярного выражения. Но для китайцев и японцев это будет очень сложная задача.

    Токенизация предложения

    Токенизатор предложений разбивает текстовый абзац на предложения.

    Токенизация слов

    Токенизатор Word разбивает текстовый абзац на слова.

    Удаление стоп-слов

    стоп-слов рассматриваются как шум в тексте.Текст может содержать такие стоп-слова, как is, am, are, this, a, an, the и т. Д.

    Мы бы не хотели, чтобы эти слова занимали место в нашей базе данных или драгоценное время обработки. Для этого мы можем легко удалить их, сохранив список слов, которые вы считаете стоп-словами. NLTK (набор инструментов для естественного языка) в Python имеет список стоп-слов, хранящихся на 16 различных языках.

    Вы можете видеть, что слова is, my были удалены из предложения.

    Разметка части речи

    В детстве вы, возможно, слышали термин «Часть речи» (POS).На то, чтобы понять, что такое прилагательные и наречия, действительно может потребоваться немало времени. В чем именно разница? Подумайте о создании системы, в которой мы сможем закодировать все эти знания. Это может показаться очень простым, но на протяжении многих десятилетий кодирование этих знаний в модели машинного обучения было очень сложной проблемой НЛП. Алгоритмы тегов POS могут предсказать POS данного слова с более высокой степенью точности. Вы можете получить POS отдельных слов в виде кортежа

    Если вы хотите узнать подробности POS, вот способ.Обратите внимание, что нам может потребоваться загрузить «набор тегов». Пример ниже показывает, что NN — существительное.

    Для лучшего понимания ниже приведен другой POS, который мы нашли в нашем примере.

    Значения всех доступных POS-кодов приведены ниже для справки.

    Теперь рассмотрим интересный вопрос о поиске информации с использованием тегов POS. Я получил статью о крикете, пытаюсь узнать, какие страны упомянуты в документе.Названия стран являются существительными собственными, поэтому с помощью POS я могу легко фильтровать и получать только имена собственные. Помимо стран, он может извлекать больше слов, которые являются существительными собственными, но это упрощает нашу работу, поскольку ни одно название страны не будет пропущено.

    Стемминг и лемматизация

    Лемматизация — это процесс преобразования слова в его основную форму. Разница между выделением корней и лемматизацией заключается в том, что лемматизация учитывает контекст и преобразует слово в его значимую базовую форму, тогда как выделение корней просто удаляет последние несколько символов, что часто приводит к неправильному значению и орфографическим ошибкам.

    В зависимости от области применения вы можете выбрать любой из представленных ниже лемматизаторов

    • Лемматизатор Wordnet
    • Просторный лемматизатор
    • TextBlob
    • Образец ЗАЖИМОВ
    • Стэнфордский CoreNLP
    • Лемматизатор Gensim
    • TreeTagger

    Вот один быстрый пример использования лемматизатора Wordnet.

    Как узнать значения слов, синонимы и антонимы

    WordNet — большая лексическая база данных английского языка.Это широко используемый корпус НЛТК. Существительные, глаголы, прилагательные и наречия сгруппированы в наборы когнитивных синонимов (синсетов), каждый из которых выражает отдельное понятие. Синсеты связаны между собой понятийно-семантическими и лексическими отношениями.

    Структура

    WordNet делает его полезным инструментом для компьютерной лингвистики и обработки естественного языка.
    Вы можете просто импортировать, используя

    из nltk.corpus импорт Wordnet

    В приведенном ниже простом примере давайте попробуем увидеть, как легко мы можем получить синоним и антоним слова «любовь».Это действительно круто!

    Рабочая частота: быстрая визуализация

    В приведенном ниже примере давайте попробуем прочитать текст с живого URL и посмотреть, как часто встречаются слова.

    НЛП, какое будущее?

    Как мы видели, НЛП предоставляет широкий набор техник и инструментов, которые можно применять во всех сферах жизни. Изучая их и используя их в повседневном общении, качество нашей жизни значительно улучшится, а также мы сможем улучшить жизнь тех, кто нас окружает.

    техники НЛП помогают нам улучшить наше общение, достижение наших целей и результаты, которые мы получаем от каждого взаимодействия. Также они позволяют преодолевать личные препятствия и психологические проблемы. НЛП помогает нам использовать инструменты и техники, которые у нас уже есть, но не осознавать этого.

    Все стало намного быстрее и лучше, потому что теперь мы можем общаться с машинами благодаря технологии обработки естественного языка. Обработка естественного языка дала крупным компаниям возможность гибко принимать решения благодаря анализу таких аспектов, как настроения клиентов и рыночные сдвиги.Умные организации теперь принимают решения, основываясь не только на данных, но и на интеллекте, полученном из этих данных машинами, работающими с НЛП.

    По мере того, как в будущем НЛП становится все более популярным, может произойти массовый сдвиг в сторону этого основанного на интеллекте способа принятия решений на глобальных рынках и в разных отраслях.

    Если есть что-то, что, как мы можем гарантировать, произойдет в будущем, так это интеграция обработки естественного языка почти во все аспекты жизни, какими мы их знаем. Последние пять лет были медленным сжиганием того, на что способно НЛП, благодаря интеграции со всеми видами устройств, от компьютеров и холодильников до динамиков и автомобилей.

    Люди, например, проявили больше энтузиазма, чем неприязнь к процессу взаимодействия человека с машиной. Инструменты, основанные на НЛП, также доказали свои способности за такое короткое время.

    Эти факторы будут способствовать усилению интеграции НЛП: постоянно растущие объемы данных, генерируемых в ходе деловых операций по всему миру, увеличение использования интеллектуальных устройств и более высокий спрос на расширенные услуги со стороны клиентов.

    Что касается обработки естественного языка, нет предела. В будущем нас ждут серьезные изменения, поскольку технология становится все более популярной и исследуются возможности для дальнейшего развития.Как главный аспект искусственного интеллекта, обработка естественного языка также будет способствовать пресловутому вторжению роботов на рабочие места, поэтому отрасли во всем мире должны начать подготовку.

    Артикул:

    Книги

    • Обработка естественного языка с помощью Python — Авторы Стивен Берд, Юэн Кляйн и Эдвард Лопер. О’Рейли.
    • Обработка естественного языка: путь обучения Python и NLTK — Авторы: Нитин Хардения, Джейкоб Перкинс, Дипти Чопра, Нишит Джоши, Ити Матур.Упаковка
    • Text Analytics с Python: практический подход к получению практической информации из ваших данных от Дипанджана Саркара. Апресс
    • NLTK Essentials от Нитина Хардения. Упаковка
    • Рецепты обработки естественного языка: разблокирование текстовых данных с помощью машинного обучения и глубокого обучения с использованием Python, Акшай Кулкарни, Адарша Шивананда. Апресс

    Сайты

    Основы НЛП — Ваш путеводитель по НЛП

    В сегодняшнем сообщении в блоге я хочу обсудить основы того, что такое НЛП, кому оно может быть полезно и что оно может сделать для вас как в личном, так и в профессиональном плане.

    Что такое НЛП?

    NLP означает нейролингвистическое программирование. Наш мозг и нервная система запрограммированы языком, который мы выучили в детстве. Многие из наших реакций являются бессознательными или запрограммированными, и НЛП может помочь нам понять, какие программы положительны, а какие сдерживают нас. Кроме того, НЛП содержит различные процессы изменения, которые приводят к эффективному изменению этих бесполезных программ.

    Чем НЛП может мне помочь в профессиональном плане?

    НЛП составляет основу многих курсов по обучению, ведению переговоров и презентаций, которые преподаются сегодня.НЛП может помочь вам влиять на людей и лучше понимать ситуации. Он также может предоставить ряд методов повышения производительности, наряду с практическими подходами коучинга и управления. НЛП помогает компетентным профессионалам сделать карьеру.

    Что НЛП может сделать для меня лично?

    НЛП — это материал, используемый многими ведущими тренерами и терапевтами мира. В НЛП есть техники для преодоления тревоги и стресса, а также для разрешения негативных состояний и фобий.У НЛП также есть подходы, которые помогают спроектировать и построить жизнь, которую вы хотите вести.

    Какова предыстория НЛП?

    НЛП — это область психологии, которая быстро выросла во всем мире из-за ряда необычных факторов. Во-первых, НЛП выходит за рамки обычных академических рамок, так как оно было начато группой ученых из разных областей филиала Калифорнийского университета в городе Санта-Крус в 1970-х годах. Таким образом, НЛП не вписывалось в узкие дисциплины, традиционные для университетов.

    Позже основатели начали готовить людей для самостоятельного обучения НЛП. Это дало толчок глобальному творческому движению, но также привело к фрагментации НЛП между различными школами первоначальных основателей. Некоторые знаменитости-гуру, такие как Энтони Роббинс и Пол МакКенна, вскочили на всеобщее обозрение, но эта область гораздо шире и глубже, чем поп-психология. Действительно, некоторые из самых мощных методов преодоления травм были созданы в рамках НЛП и используются для помощи солдатам с синдромом посттравматического стресса, а также жертвам несчастных случаев или преступлений.

    Как вы квалифицировали людей в НЛП?

    Я стал мастером-тренером НЛП в Университете НЛП в Санта-Круз, Калифорния. Им руководят Роберт Дилтс и Джудит Делозье, которые были пионерами НЛП и стали ведущими участниками в области НЛП за последние 20 лет. У них есть квалифицированные инструкторы по всему миру, чтобы поддерживать стандарты и избегать гибких более коротких курсов, которые становятся все более распространенными.

    Есть какие-нибудь советы по выбору тренера по НЛП?

    Узнайте, включает ли рассматриваемый вами курс основной материал, созданный основателями НЛП Гриндером, Дилтсом, Бэндлером и Делозье, и избегайте коротких курсов с аудиторной продолжительностью менее 12 дней (наши курсы для практикующих НЛП рассчитаны на 15 дней).Кроме того, некоторые провайдеры обучения НЛП преподают материал, сосредотачиваясь только на одном из основателей, чего следует избегать. Если использовать метафору Битлз, это было бы немного похоже на то, чтобы научиться играть песни Пола Маккартни и не быть знакомым ни с одним Джоном Ленноном или Джорджем Харрисоном.


    Вам понравился этот пост?

    Тогда ознакомьтесь с нашими мероприятиями и курсами — получите скидку 10% на наши курсы смешанного обучения для практикующих НЛП с кодом NLPSUB10
    Подпишитесь на наше новое электронное обучение! — Скидка 40% на наши новые курсы электронного обучения с кодом NLP40

    Где нас найти

    За сообщениями, событиями, бесплатными днями открытых дверей и многим другим следите за NLP School по телефону:

    Twitter: @NLPSchool

    Facebook: / NLPSchoolLtd

    Instagram: @nlpschool

    YouTube: Школа НЛП

    Где найти Робби

    Twitter: @RSteinhouse
    LinkedIn: Робби Штайнхаус

    Что читать дальше

    Какой курс НЛП вам подходит?

    Как достичь своих целей с помощью НЛП

    Поделиться

    .

    Написать ответ

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *