Что такое nlp: ТОП-7 НЛП-техник на каждый день для манипулирования людьми

Две сущности нейролингвистического программирования / Хабр

NLP компьютерное и НЛП психологическое

Нейролингвистическое программирование (НЛП) является областью знаний, возникшей изначально в двух отраслях науки: Computer Science и Психологии. В Computer Science NLP означает Natural Language Processing, в психологии — нейролингвистическое программирование. Это не совсем одно и тоже, но как минимум близко. Близко, как единство противоположностей. Обладая одинаковым названием и задачами по изучению структур языка, работ посвящённых исследованию их связи и возможности перекрёстного использования техник крайне мало. Психологическое НЛП, по моему скромному мнению, продвинулось в изучении структур языка существенно дальше, чем стемминг и лемматизация, которые применяются в большинстве задач компьютерного NLP. В этой статье я освящу основные наработки психологического НЛП для компьютерного NLP, намечу пути, как с помощью психологического НЛП создавать State of the Art нейросети NLP. Для сокращения широты методов NLP ограничим эту область до области, где для целей NLP применяются нейросети.

Психологическое НЛП было представлено Ричардом Бендлером и Джоном Гриндером. Самой известной книгой по НЛП является книга «Структура магии». Я конечно имею в виду психологическое НЛП, не удивляйтесь и не пугайтесь. Показательно, что названием первого тома этой книги является: «Книга о языке и психотерапии». Если мы опустим слово «психотерапия», мы обнаруживаем много сведений о языке, вполне применимых для техники.

Нейронная сеть это упрощённая мыслительная модель, по крайней мере мы надеемся на это. Нечто общее между ними безусловно есть, как минимум слово «нейро». В то же время, психологическое НЛП тоже является не полноценным психоанализом. Серьёзные психологи обзывают НЛП «психология для чайников» — кому не дано читать Зигмунда Фрейда, читают Ричарда Бендлера и Джона Гриндера.

применение «упрощённой психологии» к «упрощённой модели мозга» заслуживает обсуждения

Я буду освещать перенос методов из психологического НЛП в техническое: сейчас это востребовано, мне поставят лайки, кто-нибудь напишет комменты, девушки будут узнавать меня «это популярный технический блоггер!». Однако, перенос технических разработок НЛП в область психологии возможен и, для целей развития общества, ИМХО, более важен. Собственно этим примерно занимаются те, кто исследует Big Data: получая данные о поведении масс, они регулярно формируют психологические и социологические модели. К сожалению, редко кто может осуществить перевод наработок на язык психологов, социологов, популяризовать результаты в их среде.

Базовые пресупозиции НЛП для нейронной сети

Сначала немного абстракций. Методы будут в нижних разделах.

Одной из основ психологического НЛП является понятие базовых пресупозиций: аксиом на базе которых формируется данная область (почти как в геометрии). С точки зрения computer science, термин «пресупозиция» может занять достойное место в Эмбединге, в начале вашей неросети. Если бы у меня было больше времени, я непременно бы провёл исследование, не является ли слово «пресупозиция» камнем преткновения в текстовом корпусе, стоит ли он там во главе угла.

Могут ли базовые пресупозиции НЛП применяться к Нейронной сети?

Ниже я привожу базовые пресупозиции психологического НЛП и расшифровываю их значения для нейросети. Специалисты по computer science прочитав могут понять, с чем приходится иметь дело и как пропустить это через свой keras.layers.Embedding. Трактовка для нейросети субъективна и не претендует на полноту.

Вот мы проектируем нейронную сеть. Практикуем диалог со вселенной:

— у нас неудача: сеть работает, но плохо. – ответ вселенной:

— «смысл коммуникации в ответе, который вы получаете.». Т.е. задача в таком виде не решается, нужно что-то менять. – ещё вопрос:

— что именно менять? – ответ вселенной:

— «Способность изменять процесс восприятия реальности часто полезнее изменения содержания воспринимаемой реальности». Т.е. меняйте фичи…

Подходы к обработке текста в НЛП

Спустимся же на землю, вернёмся к основной задаче, ради которой уважаемый читатель читателей читает этот материал. Что в психологическом НЛП есть для работы с текстом?

НЛП содержит множество конструкций для работы с текстом, которые пока не алгоритмизированы.

на текущем этапе удалось вспомнить 5 моделей НЛП пригодных для применения в компьютере. По каждой из конструкций НЛП написаны книги. В двух словах объяснить, что такое метамодель, не получится. В этой статье постараюсь дать отсылку к источникам и прикинуть, что это может быть для NLP компьютерного.

1. Модель языка и метамодель
Описание >>
Краткое описание: метамодель представляет собой модель изменений уровней абстракции в языке, а также и произвольную трактовку понятий разными людьми. Например, слово «любовь» можно понимать по разному: слово «секс» для многих является разновидностью любви, для кого-то это разные вещи. Метамодель это не теория а вопросная техника, позволяющая пробиться к скрытым за словами понятиям, стоящим в голове человека.

Нейронка которая бы повышала / понижала / смещала уровни абстракции текста стала бы революцией! В продакшине эта нейронка могла бы дополнить имеющиеся диалоговые модели: современные чат-боты не умеют работать в выбранном контексте, подстраиваться под терменологию человека. Кто-то под словом «счастье» понимает, что это когда много любви, кто-то, когда много еды, а программист понимает, что счастье — это когда вокруг компьютеры и все пентиумы. Как чат-бот может определить истинное значение слова «счастье» для собеседника?

Нейронка кстати не будет супер сложной: надо собрать корпус текста, разметить его по уровням абстракции и смещения области значений, поиграть с сетями похожими на архитектуры сетей-переводчиков. Переведём конкретный корпус в абстрактный, потом обратно.

2. Нейрологические уровни (Чарлз Дилтс)
Описание >>
Краткое описание: все понятия языка разделяются на 7 уровней. Каждый следующий логический уровень — от миссии к окружению — должен соответствовать предыдущему. Список уровней и картинки есть по ссылке.

Логические уровни являются уточнением метамодели, вносящую в уровни абстракции дополнительный порядок: она не сферическая в вакууме, каждый уровень абстракции имеет свою цель и задачу (предназначение), уровни становятся связанными между собой.

Сетей на основе логических уровней можно придумать множество. Первым вариантом на ум приходит сеть, выделяющая уровень более высокого порядка из текста, который содержит описание сущности в понятиях выбранного логического уровня. Например: бизнес-процесс является описанием на языке нейрологического уровня «место / действие». А компетентностная модель это описание на языке уровня «способность / возможность». Сеть, строящая компетентностную модель по описанию бизнес-процесса, будет стоить очень дорого.

Сделать такую сеть реально: нужны корпуса текста, размеченные по логическим уровням, мощности для работы с архитектурой энкодер/декодер.

3. Метапрограммы
Описание >>
Краткое описание: метапрограммы — основные фильтры восприятия человека. Программами их назвали психологи, не программисты. Человек не мыслит «вообще»: он концентрируется на чём-то, выбирает «фильтр» через который он воспринимает это что-то, далее он отрабатывает по алгоритму ту информацию, которую он получил через фильтр и производит некоторый вывод и управляющие воздействие. В НЛП выделяется 7-10 основных фильтров восприятия, метапрограмм. Список метапрограмм различный для разных культур, частей социума, может изменяться во времени.

Нейронка, которая бы делала выводы не в целом, а в разрезе конкретного объекта с применением фильтра восприятия, могла бы стать основой «сильного» интеллекта. Набор сетей, каждая из которых обучена для работы по одной из метапрограмм и комитет, выбирающий какую из них применить к реальности, дали бы возможность ИМХО сети стать более автономной и, возможно, получить какую-то адаптивность в физическом мире.

Как видим, построить каждую из таких сетей это задача для института. Для каждой метапрограммы будет сетка масштаба ResNet50, обученная на ImageNet. Эту сеть делала корпорация несколько лет. И это не полный список метапрограмм для лишь одной культуры! Но эффект может быть поразителен: глядишь, собрав 20-30 таких сетей в ансамбль, получим что-то действительно умное.

4. Раскрутки
Описание >>
Краткое описание: раскрутки это техника, в основе которой лежит игра с фильтрами восприятия. Меняя фильтры восприятия собеседника мы выходим на эмоциональный план, получив доступ к нелогическим планам сознания и интересным психологическим эффектам.

Раскрутки это по сути применение навыков работы с метапрограммами. И да, если мы лишь вообразим, что мы сделали сети для предыдущего пункта, то их применение может быть эпохальным и воистину эпическим…

5. Двойная и тройная спираль
Описание >>
Краткое описание: не смотря на то что тройная спираль это техника, за неё стоит чёткая речевая конструкция — вложенность логических постановок выделенная тоном даёт доступ к эмоциональным и нелогическим планам человека.

Тройную спираль можно моделировать и / или хотя бы выявлять в речи. Это не станет революцией. Но будет полезно для понимания структуры материалов в прессе. А ещё лучше для систем, которые текст генерируют: разнообразие литературных стилей невозможно без двойной и тройной спирали.

Перспектива разработок сетей по моделям психологического НЛП

Интерес к разработкам масштаба, изложенного в предыдущем разделе, может быть либо у крупных игроков, либо у энтузиастов-любителей. Для Армии, усилить мозги робота Фёдора за счёт нейросетей созданных по моделям НЛП, может быть весьма привлекательным. Также есть перспектива разработки моделей, усиливающих BERT и XLNet – работа с метамоделью и логическими уровнями могли бы помочь создать крутейших чат-ботов, способных болтать на любые темы с кем угодно.

Для коммерческих организаций, которые озабочены вопросом распознавания параметров накладных для автоматизации учёта фиатных валют, это мало интересно. Задача повысить кол-во ноликов на счетах, которые ведутся в компьютере их фактического хозяина, с помощью нейронных сетей не решается.

Литература:

Гриндер Джон Бендлер Ричард, Структура магии
Чарлз Дилтс, Изменение убеждений. Психотехнологии уровня НЛП-Мастер
Бендлер Ричард, Из лягушек — в принцы
Карл Юнг. КРАСНАЯ КНИГА
Зигмунд Фрейд, Я и Оно

И много много книг ещё…

1. Основы НЛП. Что такое нейролингвистическое программирование (НЛП)?

В этом курсе мы поговорим о том, что такое НЛП. Нейролингвистическое программирование (НЛП) можно рассматривать как некую модель коммуникации между людьми, основой которой считают моделирование переживаний личностей, участвующих в этом взаимодействии.

НЛП считают молодой наукой. Его основы были заложены еще в 70-е годы прошлого века известными учеными в области психологии личности Ричардом Бендлером и Джоном Гриндером. Они больше внимания стали обращать на то, как и каким образом люди думают, каким образом происходит ими восприятие окружающего мира, что является мотивом их действий и какие действия они совершают благодаря этим мотивам.

Ученые выделили общее в процессах мышления и восприятия и объединили их в работающую систему — своего рода типовую модель поведения человека в зависимости от воспринимаемой им информации. На базе одной типовой модели были созданы другие, более позитивные и эффективные, которые позволяют контролировать наши мысли, изменять их, убирать те, которые нас ограничивают, формировать в нашем сознании необходимые убеждения, провоцировать нужные действия, которые будут постоянно продвигать нас к намеченным целям.

Простыми словами нейролингвистическое программирование — что это такое? НЛП — это направление в психотерапии и практической психологии, не признаваемое академическим сообществом, основано на технике моделирования (копирования) вербального и невербального поведения людей, добившихся успеха в какой-либо области, и наборе связей между формами речи, движением глаз, тела и памятью.

Что такое нейролингвистичекое программирование (НЛП) и в чем его суть?

Приверженцы НЛП уверены, что всегда можно смоделировать поведение и жизненную модель успешного человека на других, внедряя в их сознание так называемое успешное поведение и мировоззрение, уделяя особое внимание особенностям коммуникации в проектируемых ситуациях. Подобные утверждения специалисты в области НЛП делают благодаря проведенным исследованиям в области психологии, психиатрии и психотерапии.

Многие специалисты используют определенные методы НЛП в своей практике и довольны их результатами в различных сферах деятельности. Кроме этого, эффективно применять методы НЛП в личной и профессиональной сферах могут и обычные люди, не получившие специального образования в области психологии.

Итак, нлп — это что в упрощенном виде? Особенности практикумов в том, что человек сразу получает готовый инструмент, показывающий, что и как нужно делать для достижения поставленных целей, выработке необходимых навыков и развития определенных способностей. А уже дальше вы можете проявлять свою индивидуальность и творческий подход, пользуясь полученным опытом и развивая собственную личность в таких направлениях, как образование, бизнес, коммуникации между людьми, личностный рост и другие.

Основной акцент во время применения практик НЛП делается на действия человека, а также его субъективное поведение и внутреннее отношение к происходящим событиям. На то, что люди говорят, обращают мало внимания. В результате наблюдений и понимания действий одаренного или успешного человека выстраивается так называемая модель необходимых действий. А вот результат внедренной модели действий считается достигнутым только тогда, когда он проявляется не одноразово, а систематически.

Таким образом, задача коуча по нейро-лингвистическому программированию состоит в том, чтобы выделить необходимую модель поведения, сформулировать правила ее эффективного применения, проконтролировать результат ее применения, чтобы любой желающий мог ее применять на практике и не опасаться негативных последствий.

Если вы готовы меняться, применять новые методики и развивать новые навыки, вы научитесь делать много новых полезных вещей, в том числе и со своей личностью, научитесь развивать у себя ранее скрытые способности, о которых до этого и не подозревали, научитесь понимать людей и влиять на них поведение.

Где может быть полезно нейролингвистическое программирование?

Практика НЛП может быть полезна в любом направлении деятельности и при достижении любой цели, поставленной человеком. К примеру, обязательно изучение НЛП сотрудниками специальных служб, психиатрами, психологами, менеджерами, педагогами, специалистами PR-отделов и маркетологами. Кроме профессиональной деятельности, техники нейролингвистического программирования эффективно применяют и в личной жизни, и в достижении личной эффективности.

Надеемся, вы теперь понимаете: нлп — что это такое и что эта наука потенциально может вам дать. Применение техник может положительно сказаться на нормализации отношений в коллективе, развитии уверенности в себе и повышении самооценки, позволит усилить мотивацию и мобилизовать внутренние ресурсы на пути к цели, даст возможность лучше понимать поведение других людей, влиять на их мысли и поведение.

Наглядно поясняет что такое нейролингвистическое программирование презентация Красноярского центра НЛП. Посмотрите ее и вы все поймете:

Следующие статьи курса:

2. Как устанавливать контакт с людьми с помощью репрезентативной системы?

3. Принципы успешного общения. Референтная система.

4. Как читать невербальные реакции собеседника?

5. Как использовать «стереотип кавычек» при общении?

6. Как избавиться от депрессивного состояния с помощью НЛП?

Что такое НЛП и как оно может помочь удаленной работе

Переход на удаленный режим работы неизбежно внес свои коррективы в повседневную жизнь. Количество получаемых сообщений увеличилось в несколько раз, чаты плодятся сами собой, видеозвонки заменили встречи. Но порой кажется, что ваши коллеги просто вас не слышат — может быть, вам стоит немного по-другому выражать свои мысли? Мы поговорили с экспертом по нейролингвистическому программированию, врачом-психотерапевтом Дмитрием Суроткиным и узнали, как можно облегчить себе жизнь.

Что такое НЛП?

«НЛП — сокращенно обозначает нейролингвистическое программирование. Если в нескольких словах, это сухая, краткая и емкая выжимка из набора практической психологии. Не отдельная наука и не «особая уличная магия», как любят часто НЛП преподносить. На русском это можно назвать «психологией влияния», этот термин очень точно отражает суть.

Создали НЛП три IT-инженера еще в семидесятых: Джон Гриндер, Ричард Бэндлер, Фрэнк Пьюселик. Это были очень наблюдательные ребята, которые попросту решили скопировать вербальное и невербальное поведение модных в ту пору топ-психотерапевтов. Так родились первые НЛП-техники. В дальнейшем все трое основателей между собой переругались насчет авторских прав, поэтому и пошла путаница, что и как называть НЛП (идущая до сих пор).

Если совсем кратко — мы каждый день влияем на других, а другие — на нас, и мы этого не замечаем. Но если начать обращать на это внимание, то с помощью сноровки и практики можно использовать это влияние: как для своей пользы, так и для пользы других. Если убрать всю сложную терминологию, НЛП — это просто обычное общение, построенное особым образом».

Arthur Elgort, Vogue 2002

Кто чаще всего пользуется НЛП?

Методы психологии влияния часто используют топ-менеджеры и менеджеры среднего звена, психологи/психотерапевты различных направлений, медиаторы (специалисты, помогающие разрешать конфликты, нечто среднее между юристом и психологом).

Кроме того, эти методы часто используют спецслужбы, следователи, адвокаты, медицинские представители — разумеется, в сугубо профессиональных целях. В целом НЛП используют гораздо шире и чаще представители многих профессий, просто нередко не отдают себе в этом отчет или не знают, что применяют техники влияния. Часто специалистов, использующих НЛП, демонизируют, приписывают им всякие небылицы, хотя это всего лишь часть обыкновенного общения и ничего больше. Между тем мастер психологии влияния чуть ли не самый лучший собеседник, пообщавшись с которым человек с приятным удивлением замечает, что что-то для него стало проще и яснее.

Какие базовые принципы НЛП могут помочь работе из дома?

Для начала Дмитрий предлагает сконцентрироваться на двух тезисах, которые повысят вашу мотивацию и помогут по-другому посмотреть на сам процесс:

«Наличие выбора всегда лучше, чем его отсутствие — какая разница, как работать, если уже есть возможность работать и зарабатывать?

Нет поражений, есть только обратная связь — к примеру, не важно, как закончилась ваша беседа с клиентом или начальником. Вы можете успокоиться, выпить чаю и сделать из разговора ряд интересных наблюдений и выводов, чтобы применять их с пользой для себя».

А ниже пара полезных терминов:

«Раппорт. Представьте, что из шланга течет струя воды. Если вы прикроете его просвет пальцем, то струя станет уже и сильнее. Так же регулируется внимание: становится уже и концентрируется на чем-то важном и конкретном. Раппорт, или суггестивный контакт — это узкий канал внимания между бессознательным человека и источником передаваемой ему информации. А этим источником может быть что и кто угодно: от человека, использующего НЛП, до собственных воспоминаний. Вы часто с этим сталкиваетесь, внимательно слушая интересного лектора, читая захватывающую книгу». Этого же фокуса можно добиться и в разговоре.

«С помощью чего можно установить раппорт? Есть несколько вещей, которые позволяют достичь необходимого.

Во-первых, понимание языка тела собеседника, выраженного в его жестах, позе, его интонаций и оборотов речи. Они легко читаются при достаточной тренировке (да, любой навык нуждается в практике). Мы их легко считываем друг у друга — например, настроение подруги или партнера, — но не осознаем. Если же в разговоре, время от времени, переключать часть своего внимания на внутреннего «наблюдателя» вашего диалога, вы будете постепенно видеть незамеченные ранее особенности вашего собеседника.

Во-вторых, умение слушать и слышать. И делать паузы в ваших мыслях, особенно когда они рвутся вперед, когда вам хочется что-то срочно высказать. Тот, кто умеет слушать всем своим видом, может добиться гораздо лучшего контакта.

В-третьих, использование «языка» собеседника: понятных ему оборотов речи (если человек говорит на жаргоне, вам проще добиться понимания, периодически используя похожие выражения), желания перейти на «ты» или на «вы». Важную роль здесь играет симпатия, схожесть в чем-то: обратите внимание на приятное вам в собеседнике. Замечали, как мы быстро устанавливаем контакт в приятной компании, в буквальном смысле используя все вышеперечисленное? Внутренний «наблюдатель» и тут поможет превратить это в приятный и полезный бонус в диалоге.

Метамодель. Если объяснять простым языком: каждый из нас, говоря о любом предмете или событии, имеет под этим что-то свое, особенное. И это стоит учитывать при общении с любым собеседником и уточнять, что именно он имеет в виду, чтобы лучше понять друг друга». Не бойтесь задавать конкретизирующие вопросы: Почему вы сделали вывод, что эта схема не работает? Как именно это навредило компании? Он лучший среди кого? Что конкретно вы не понимаете? Подробнее изучить ситуации и вопросы, которые стоит задать, можно вот здесь.

Как написать письмо с запросом, чтобы на него ответили?

Чтобы у вас не было ощущения, что вы пишете письма в пустоту, придерживайтесь простых правил:

«Перечитайте сообщение и уберите из него мусор. Если можно заменить длинный текст парой простых слов — отлично.

Указывайте конкретную тему письма, например: «По поводу вакансии технического директора», «Ответ на ваше предложение сотрудничества» и так далее.

Используйте имя собеседника в сообщении. Это отличит ваше письмо от массовых рассылок. И обязательно укажите ваши контакты в конце письма, чтобы вашему собеседнику не пришлось их искать.

Добавьте доказательств. В переписках очень приветствуются доказательства — различные ссылки, указания на факты, использованные к месту, чтобы собеседник сразу понимал, о чем идет речь.

Обозначьте свою цель. Если ждете ответа собеседника — прямо сообщите ему об этом: «Жду вашего ответа», «С удовольствием приму ваши условия для рассмотрения» и так далее.

Стимулируйте собеседника задавать вам вопросы. Провоцируйте собеседника на дальнейшие запросы: «Если необходима дополнительная информация, сообщите».

«Деловая женщина», 1988

Где учат НЛП?

Обучают НЛП сейчас буквально везде, так как это модный тренд в психологии. Есть вполне серьезные учреждения, есть и неплохие курсы, но их не так много. Гораздо больше профанов, выдающих себя за «гуру». Обратите внимание на следующие вещи:

1
Простота изложения материала — чем более простым и понятным языком, без ненужного использования профессионального жаргона, говорит обучающий, тем больше шансов, что он знает свое дело. Большой плюс, когда информация доносится увлекательно и интересно — значит, человек любит свое дело и может передать это вам.
2
Наличие практики: чем ее больше в занятиях, тем лучше. Хорошо, когда практике уделяется не менее 70 процентов урока. Если вы после первого часа занятия толком ничего так и не поняли — смело оттуда уходите.
3
Готовность преподавателя ответить на любой заданный по теме вопрос говорит о его компетентности. Хороший преподаватель НЛП не будет теряться в большинстве ситуаций.

Какие книги об НЛП почитать?

Список полезной литературы на случай, если вы заинтересовались НЛП: Джозеф О’Коннор, Джон Сеймор «Введение в нейролингвистическое программирование. Новейшая психология личностного мастерства»; Фрэнк Пьюселик, Байрон Льюис «Магия нейролингвистического программирования без тайн»; Роберт Чиалдини «Психология влияния», Игорь Вагин «Лучшие психотехники Игоря Вагина».

Что такое НЛП и зачем оно нужно: интервью с психологом

Многие из нас слышали о таком понятии, как нейро-лингвистическое программирование или НЛП. Оно окутано множеством мифов, некоторые из которых утверждают о его полной «неэкологичности» для людей, а другие, наоборот, видят за ним будущее. Где истина? Нужен ли современному человеку НЛП курс и что он даст? Чем полезно НЛП? В этом нам поможет разобраться Татьяна Ларина, профессиональный психолог и международный сертифицированный тренер НЛП.

Что же такое НЛП?

Нейролингвистическое программирование — это направление в психотерапии и практической психологии, которое было разработано Ричардом Бэндлером и Джоном Гриндером в 1960–1970 годах. В его основе лежит техника моделирования вербального и невербального поведения людей, а также связи между телом, речью, движениями.

Как происходит моделирование?

В целом, процесс моделирования простой, если знать все его особенности. Для начала необходимо зафиксировать текущее состояние человека. Затем определить ресурсы, необходимые для изменения этого состояния в сторону желаемого. После чего остается только действовать. В процессе очень важно наблюдать за человеком и менять тактику в зависимости от его реакций. Это называется «подстройка».

Что дает человеку НЛП?

НЛП — это залог эффективной коммуникации. Оно позволяет лучше понимать собеседника и быстрее доносить до него информацию. С помощью него можно транслировать эмоции без слов. Например, в диалоге между мужчиной и женщиной партнер может спросить: «Во сколько мы завтра увидимся?». А может и по-другому: «Во сколько завтра тебе будет приятно меня лицезреть?». Последнее сообщение транслирует сигнал, что женщине приятна встреча. Она не может с этим поспорить, ведь хочет встретиться с мужчиной.

В каких сферах используется НЛП?

Базовые техники и знания НЛП могут пригодиться любому человеку, вне зависимости от того, в какой сфере он занят. Он может быть как журналистом, так и продавцом, как рекламщиком, так и бизнесменом. В любой сфере НЛП поможет добиться успеха, выгодно самопрезентовать себя, завести полезные знакомства и, в конце-концов, получить от других желаемое.

Почему многие боятся НЛП?

Большинство людей пугает слово «программирование». Они воспринимают его, как манипуляцию человеческим сознанием. Также существуют ситуации, когда НЛП используют во вред. Техниками нейро-программирования владеют многие мошенники и пикаперы.

В этом материале Татьяна Ларина психолог ответила на интересующие многих вопросы о НЛП. А еще больше информации об НЛП можно узнать на ее авторском курсе. Там также можно овладеть базовыми техниками, которые будут полезны каждому.

Что такое НЛП? Интересные и познавательные статьи про нлп, гипноз психологию

Меня часто спрашивают, что такое НЛП (нейролингвистическое программирование). Кто-то говорит, что это направление в психологии, кто-то считает НЛП психотехнологией, добавляя при этом слово «манипулятивная», для кого-то НЛП это тренинги «личностного роста».

Одно из определений НЛП, которое мне нравится, звучит так: НЛП – это моделирование гениальности. Проще говоря, моделирование успешных навыков успешных людей. Среди нас много людей, которые умеют что-то очень хорошо делать: ставить цели и достигать их, создавать успешные бизнес-проекты, быстро находить общий язык с людьми, управлять своими состояниями, лечить и пр.

НЛП дает возможность обучаться этим навыкам и обучать других людей. За долгие годы работы накоплено множество успешных моделей в различных сферах: бизнесе, спорте, психотерапии, общении.

Зачем вам НЛП?

С помощью НЛП вы сможете:
эффективнее общаться с людьми
разбираться в людях: их целях, намерениях, потребностях и пр.
успешно проводить переговоры
выстраивать отношения с близкими людьми… со всеми людьми в вашей жизни
понять принципы и способы своего мышления
управлять собственным состоянием
успешно разрешать сложные жизненные ситуации
навсегда распрощаться со страхами, которые вас беспокоят
ставить цели так, чтобы успешно их достигать
стать успешным в том деле, которым вы занимаетесь
построить свою карьеру
моделировать успешные навыки других людей

Мое знакомство с НЛП произошло давно и забавно. Произошло это в начале 90-х годов. Однажды я проходил мимо лотка, на котором продавались книги. Меня привлекло название книги «Из лягушек в принцы». Я открыл книгу… и время для меня остановилось! В реальность меня вернул недовольный голос продавца: «Что так и будем дальше читать? Брать будете?». «Буду», — ответил я, снедаемый любопытством. С того момента прошло много лет и НЛП прочно вошло в мою жизнь.

Сначала я применял техники НЛП в работе с пациентами, и в какой-то момент решил, что хочу познакомить других людей с НЛП. Я создал свой тренинговый центр, первый на Украине, в котором на протяжении 18 лет обучились более 2500 людей. Среди наших участников бизнес — тренеры, руководители и сотрудники IT-компаний, бизнесмены, политики, руководители высшего звена, врачи, преподаватели, психологи, спортсмены.

Сложно ли научиться НЛП?

В НЛП есть много простых техник, создающих быстрые изменения. И начиная с первого тренинга, вы научитесь их применять. Однако предупреждаю сразу, потрудиться придется. Тренинг НЛП – это создание навыков, и быстрота обучения зависит от каждого из вас. Каждый может выбрать свой способ овладения навыками. И вы всегда можете выбрать тренера НЛП, у которого стоит обучаться.

Опасно ли заниматься НЛП?

НЛП сопровождает огромное количество разных слухов. Что же такое НЛП? Можно сказать, что это направление психологии, причем самое результативное. Техники НЛП создают изменения в кратчайшие сроки. Их используют многие психологи, психотерапевты для работы с пациентами.

Методы НЛП применяются в обучении детей и взрослых, в работе со спортсменами. Лекторы, ораторы, тренеры, бизнесмены используют НЛП при работе с аудиторией. Приемы, методы и техники НЛП преподаются в ВУЗах стран Европы: Австрии, Италии, Швейцарии, Франции, Германии. Там НЛП признано направлением психотерапии на уровне государства.

Люди, прошедшие курс НЛП действительно меняются: они более эффективно общаются с окружающими, они управляют собой и своей жизнью, они ставят серьезные цели и добиваются их, они становятся свободными. И это, безусловно, вызывает удивление у тех, кто менее успешен в своей жизни, кто привык перекладывать ответственность за свои неудачи на других, кто не решается на большие цели, кто боится неудач.

Опасно ли заниматься НЛП – ответ таков: Опасно, вы можете измениться в лучшую сторону ☺!

С чего начинать?

По НЛП написано много книг, начиная с книг основателей НЛП Джона Гриндера и Ричарда Бэндлера. Сейчас уже существует невероятное многообразие видеозаписей, роликов с тренингов и статей. Проводятся различные вебинары, семинары, тренинги, мастер-классы.

Некоторые из участников наших тренингов начинают знакомство с НЛП, читая разнообразную литературу. Затем приходят на тренинги. И каждый говорит одну и ту же фразу: «О, теперь я знаю, как это делается!» На тренинге обучают тому, КАК это делать!

Прочитайте книжки и статьи. Это позволит вам понять, что представляет собой НЛП, какие результаты вы сможете получить, пройдя обучение.

Наши тренеры подготовели список, в который вошли книги по нлп обязательные для прочтения.

С терминологией можно ознакомиться в глоссарии, также описание основных моделей и техник вы найдете в Энциклопедии НЛП.
Поучаствовать в вебинаре – это такой короткий онлайн тренинг. Послушайте объяснения тренера, задайте ему интересующие вопросы. Также знакомство с НЛП имеет смысл начинать с посещения консультации, и на себе ощутить возможность быстрых изменений.

Но лучший из всех вариантов — сходить на тренинг – НЛП. Тренинг НЛП – это обучение навыкам, это практика. Только на тренинге вы сможете потренироваться с разными людьми, поучиться у других, получить обратную связь от тренера и сразу внести коррективы в свои действия. Некоторым тяжело обучаться самостоятельно.

На тренинге, получив информацию, сразу применяйте на практике свои новые знания и получите первые результаты. Чтобы определиться с тренером, посетите короткие мастер-классы или бесплатные занятия, посмотрите записи тренингов, а также почитайте отзывы в социальных сетях.

Большинство наших участников приходят по рекомендации своих друзей и знакомых, сначала тренинги проходят родители, через несколько лет приходят их взрослые дети. Чему, признаюсь, мы не удивлены и очень рады.

Ясно, что эффективность, результативность и популярность НЛП привлекают людей, нечестных. Эти люди заманивают на свои тренинги, предлагая НЛП как способ быстрого обогащения, быстрого похудения, быстрого привлечения богатых мужей (и жен).

Самое печальное, что эти люди всего лишь отвечают на запрос общества. Мы замечаем последнее время увеличение таких запросов:
«Вы можете научить как быстро и легко привлекать большие деньги»,

«Научите, как завоевывать мужчин» или хуже того

«Как подчинять себе мужчин (женщин)?».

И, конечно же, появляются тренеры, которые предлагают: «5 (6,7,8) шагов к богатству», «3 шага к управлению мужем» и т.д. Это похоже на продажу «волшебной таблетки». Продавцы такой таблетки зачастую не задумываются о том, какой вред наносят они тем, кто им доверился. Состояние первой эйфории сменяется чувством разочарования, неспособности изменить свою жизнь и опустошением.

Но мы верим, что людей честных, творческих, способных обучать и обучаться, гораздо больше.

Подходите ответственно к выбору тренера, у которого вы будете обучаться.

Жми лайк;)

для чего можно использовать, а для чего нельзя

Нейролингвистическое программирование (НЛП) – это сочетание слов можно нередко услышать, когда речь идёт о бизнесе, переговорах, продажах. Среднестатистический обыватель, в большинстве случаев, пугается и проводит аналогию с зомбированием или гипнозом. Возникает вопрос: возможно ли запрограммировать человека на принятие конкретного решения при помощи использования определенных паттернов?

НЛП – что это?

Нейролингвистическое программирование – инструмент эффективной коммуникации, имеющий научный подход, но не являющийся наукой, в основе которого лежит копирование, подражание поведенческим особенностям людей, добившихся успехов в какой-либо сфере деятельности.

Практики НЛП во время наблюдения за выбранным человеком анализируют его поведенческие особенности, речевые штампы и выявляют характерные убеждения, так как считают, что любое поведение не является случайным, и его структуру можно разложить на составляющие части, а, следовательно, выявить причины. Нейролингвистическое программирование базируется на идеях позитивного мышления: «Вселенная имеет достаточно ресурсов, чтобы удовлетворить потребности всех людей на планете, эти ресурсы неистощимы». Примером трансляции идей позитивного мышления в киноиндустрии является псевдонаучный фильм «Секрет», снятый в 2006 году.

Выделяют нейролингвистическую терапию, направленную на избавление от психологических травм, депрессии и других деструктивных процессов, и нейролингвистическое программирование, направленное на ведение уверенной коммуникации с собеседником, независимо от контекстов.

До сих пор вокруг НЛП множество споров и в вопросах научной обоснованности, и в вопросах этичности применения.

Появление НЛП

НЛП появилось в 1960-х годах, его основателями были Ричард Бендлер, Джон Гриндер, Фрэнк Пьюселик. Целью работы над НЛП было понять, в чем секрет эффективной работы некоторых психотерапевтов со своими клиентами. В качестве объектов изучения были выбраны Милтон Эриксон, Фриц Перлз, Вирджиния Сатир. В результате наблюдений была создана метамодель.

Зачем нужно НЛП

Существует огромное количество курсов и тренингов, обучающих НЛП. Что даёт человеку знание нейролингвистического программирования?
НЛП – это, прежде всего, инструмент коммуникации, который позволяет лучше понимать собеседника, донести до него информацию в доступной форме.

НЛП помогает узнать эффективные слова, конструкции и паттерны, помогает понять, как работает мозг. С помощью нейролингвистического программирования человек понимает, как лучше подать информацию о себе, в бизнес-среде навык самопрезентации является одним из ключевых. Человек учится транслировать свои эмоции без прямых слов – «радуюсь», «волнуюсь», «злюсь», писать убедительно и естественно.

Существует теория о том, что в НЛП слова лечат от депрессии, тоски, слабого иммунитета, аллергии, бессонницы. Но скорее всего это просто плацебо.

Умение общаться помогает строить контексты во всех сферах жизни: бизнес, любовные и семейные взаимоотношения, дружба, социальная коммуникация, творчество.

Например, в отношениях между мужчиной и женщиной: можно спросить «Во сколько мы завтра встретимся?», а можно сказать «Во сколько завтра тебе будет приятно меня лицезреть?». Во втором случае мужчина передаёт мета-сообщение о том, что девушке будет приятно с ним встретиться. Она не может с этим поспорить, потому что хочет с ним встретиться. Но перед встречей у неё уже сформировалось убеждение, что встреча будет приятной и интересной.

НЛП используют в переговорах, продажах, актерском ремесле, ораторском искусстве, бизнесе, рекламе, копирайтинге. Но просто встраивать НЛП-конструкции в речь или текст – бессмысленно, все убеждения должны быть проработаны и этичны.

НЛП учит определять модель мышления человека, чтобы лучше уловить те смыслы, которые собеседник пытается до вас донести. Ведь во время коммуникации может быть не все озвучено, так как некоторые детали считаются по умолчанию ясными для нас, но при этом неясными для собеседника. НЛП учит задавать уточняющие вопросы, развивать гибкость в общении.

Также НЛП помогает оформлять речь в определенные рамки или фреймы, чтобы донести мысль до собеседника в той форме, к которой он привык, и ему не пришлось вникать в иную картину мира или систему ценностей.

Когда нужно использовать НЛП, а когда не стоит

Как и любой инструмент, нейролингвистическое программирование можно использовать во благо и во вред. Результат зависит от того, как человек использует инструмент. Многие воспринимают НЛП, как манипуляции человеческим сознанием, подкрепляя это тем, что никакая манипуляция не может идти во благо.

Бывают прецеденты, когда НЛП используют мошенники, пикаперы, чьи намерения никак не назовешь благими. Также можно привести пример неэтичного использования нейролингвистического программирования в рекламе. Здесь может быть выстроена многослойная схема: к женщине на улице подходит промоутер и вручает листовку, которая даёт возможность бесплатно пройти дорогостоящую процедуру, после чего молодой человек просит дать номер телефона для записи на процедуру и говорит, что его работу будут проверять. Дальше женщину начинает «обрабатывать» сотрудник компании так, что об этом визите на процедуру невозможно забыть, а во время процедуры в ход идут и личное обаяние косметолога, и всевозможные НЛП-конструкции. В результате женщина выходит с годовым абонементом на услуги центра красоты в лучшем случае, в худшем случае – с кредитом на услуги.

Как защитить себя от мошенничества, навязывания ненужных приобретений? Здесь тоже поможет знание НЛП-практик, умение распознать специальные конструкции. Нейролингвистическое программирование – это не зомбирование и не гипноз. Одни люди менее устойчивы к манипуляциям, чем другие, это связано с особенностями психики, полученными знаниями и опытом. Допустим, в рекламе сигарет используют нейролингвистические паттерны, если человек никогда не курил и не помышлял об этом, он не побежит в магазин, но если такую рекламу увидит курильщик, то велика вероятность, что у него возникнет желание попробовать новую марку.

НЛП систематизирует мышление и речь, помогает понять другого человека. При грамотном и этичном использовании этих техник человеку можно помочь избавиться от вредных привычек, аддикции, псевдовлюбленности.

НЛП помогает развивать коммуникативные навыки, успешно проходить собеседования, преодолевать волнение на первом свидании, вести эффективную деловую переписку, анализировать поверхностные структуры и выуживать глубинную информацию. Общение занимает одну из ключевых ниш в жизни человека, именно то, как он умеет выстраивать диалог, слушать собеседника и доносить информацию, во многом определяет его успешность и социальный статус в дальнейшем.

Литература:

1. Андреас С., Фолкнер Ч. и др. НЛП. Новые технологии успеха. М. 2001
2. Белянин В. П. Введение в психолингвистику. М. 1999
3. Дилтс Р. Моделирование с помощью НЛП. СПб. 2000
4. Дилтс Р. Стратегия гениев. – В 3 т. – М. 1998
5. Ковалёв С. В. Основы нейролингвистического программирования. М. 1999

Автор: Елизавета Листер, писатель

Редактор: Чекардина Елизавета Юрьевна

Если вы заметили ошибку или опечатку в тексте, выделите ее курсором и нажмите Ctrl + Enter

Не понравилась статья? Напиши нам, почему, и мы постараемся сделать наши материалы лучше!

Нейролингвистическое программирование — это… Что такое Нейролингвистическое программирование?

Возможно, эта статья содержит оригинальное исследование.

Добавьте ссылки на источники, в противном случае она может быть выставлена на удаление.
Дополнительные сведения могут быть на странице обсуждения. (25 мая 2011)

Проверить нейтральность.

На странице обсуждения должны быть подробности.

Нейролингвистическое программирование (также нейро-лингвистическое программирование, НЛП, от англ. Neuro-linguistic programming) — направление в психотерапии и практической психологии^[1]^[2], не признаваемое академическим сообществом. Основано на технике моделирования (копирования) вербального и невербального поведения людей, добившихся успеха в какой-либо области, и наборе связей между формами речи, движением глаз и тела и памятью^[3]^[4].

Было разработано в 1960-х — 1970-х годах группой соавторов, вскоре приобрело популярность. В настоящее время НЛП практикуется в основном тренинговыми компаниями, а также коммерческими организациями в психологических тренингах для персонала. Об НЛП выпускается большое количество популярной литературы.

НЛП иногда классифицируется как паранаучное направление^[5]^[6]. Существует ряд исследований эффективности НЛП с положительным результатом, однако бо́льшая часть научных экспериментов говорят о неэффективности методик НЛП и отсутствии у них научного обоснования. Некоторые критики выражают сомнения в этичности применения НЛП^[7].

История развития

Нейролингвистическое программирование разрабатывалось совместно тремя людьми^[8]^[9]^[10]^[11]Ричардом Бендлером, Джоном Гриндером, Фрэнком Пьюселиком под попечительством антрополога, социального учёного, лингвиста и кибернетика Грегори Бейтсона в Калифорнийском университете, Санта-Крус, в 1960-е и 1970-е годы.

В основу НЛП легла техника копирования вербального и невербального поведения трех психотерапевтов: Фриц Пёрлз (гештальттерапия), Вирджиния Сатир (семейная терапия) и Милтон Эриксон (эриксоновский гипноз)^[12].

В начале 1980-х Бендлер и Гриндер разошлись, началась серия судебных процессов на тему авторских прав на бренд «NLP», что вызвало появление множества альтернативных названий. В течение 1990-х в некоторых странах (например, Великобритания) был предпринят ряд попыток привести НЛП к более формальному и регулируемому основанию. Около 2001 года история с судебными исками была завершена.

Общие сведения

Основываясь на языковых паттернах и сигналах тела, собранных экспертными методами во время наблюдений нескольких психотерапевтов^[13], практикующие нейролингвистическое программирование считают, что нашу субъективную реальность определяют убеждения, восприятие и поведение, и, следовательно, возможно проводить изменения поведения, трансформировать убеждения и лечить травмы.^[13]^[14]^[15] Техники, выработанные на основе данных наблюдений, своими создателями описывались как «терапевтическая магия», тогда как само НЛП описывалось как «исследование структуры субъективного опыта».^[16]^[17] Эти утверждения основываются на принципе, что любое поведение (будь то самое совершенное или дисфункциональное) не проявляется случайно, но имеет структуру, которую возможно понять.^[15]^[18] НЛП применяется в целом ряде сфер деятельности: продажи, психотерапия, коммуникация, образование, коучинг, спорт, управление бизнесом, межличностные отношения, а также в духовных движениях и при соблазнении. Как среди практиков, так и среди скептически настроенных людей существует значительное разнообразие мнений относительно того, что следует считать НЛП, а что не следует.

Философская база

НЛП эклектично и фокусируется на вопросе «что работает». По этому вопросу Дракмэн отмечает^[19]:

Система эта была разработана при ответе на вопрос, почему определённые психотерапевты так эффективно взаимодействуют со своими клиентами. Вместо того, чтобы исследовать данный вопрос с точки зрения психотерапевтической теории и практики, Бендлер и Гриндер обратились к анализу того, что делали эти психотерапевты на наблюдаемом уровне, категоризировали это и применяли категории в виде общих моделей межличностного влияния. НЛП пытается научить людей наблюдать, делать предположения и реагировать на людей так же, как те три крайне эффективных психотерапевта.

Область применения НЛП

Во время появления нейролингвистического программирования его главной задачей была сфера коммуникативных и языковых явлений. Согласно представлениям нейролингвистического программирования наш опыт складывается из наших ощущений и особенностей человека. В системе нейролингвистического программирования нет чётких граней того, что возможно познать, к тому же считается, что лучше исследовать опыт человека, чем что-то другое. В результате этого появилось несколько областей применения нейролингвистического программирования:

различные психологические явления, такие как фобии;

бессознательные феномены: погружение в транс и другие бессознательные процессы;

в медицине нейролингвистическое программирование применяется для управления болевыми ощущениями и здоровьем;

изучение парапсихологических явлений: экстрасенсы, предсказатели;

бизнес, в основном используется при тренинге персонала;

повседневные ситуации, такие как переговоры, или же просто разговор с ребёнком;

исследования духовных состояний и переживаний человека;

изучение поведения человека, а также выяснения причин резкого изменения его поведения;

совершенствование работы с различными ситуациями общения;

моделирование поведения некоторых известных личностей, с целью узнать, как повёл бы себя этот человек в определённой ситуации^{[источник не указан 624 дня]}.

Цели применения НЛП

Главной целью НЛП является глубокое познание своего поведения, а также его совершенствования. Также НЛП разрабатывает системы специальных приёмов, направленных на совершенствования тех или иных качеств человека, необходимых для успешного выполнения поставленных перед ним задач из самых различных областей человеческой деятельности и различной значимости^{[источник не указан 624 дня]}.

Критика НЛП

Различными людьми поднимаются вопросы о неэффективности практик НЛП, неэтичности использования НЛП, НЛП как психокульте, псевдонауке, преувеличенных и ложных заявлениях сторонников НЛП^[20]^[21]. Критика разделяется на два потока: с одной стороны, утверждается, что НЛП неэффективно и является мошенничеством, с другой же вопрос стоит относительно этичности его применения.

По мнению М.Сингер, изучению корректности моделей, используемых НЛП, посвящено недостаточное количество научных исследований. Она выступает за недопустимость употребления слова «наука» по отношению к НЛП.^[22] Как указывает М. Корбаллис, название «нейролингвистическое программирование» было выбрано, чтобы умышленно создать впечатление научной респектабельности, тогда как «НЛП имеет мало общего с нейрологией, лингвистикой или даже респектабельной поддисциплиной нейролингвистикой»^[23].

Научная критика

Со времени создания НЛП было проведено множество эмпирических исследований, экспериментально проверявших в лабораторных условиях эффективность методик НЛП и обоснованность его концепций. Бо́льшая часть научных экспериментов показала неэффективность методик НЛП, и отсутствие у них научного обоснования, хотя результаты ряда исследований всё же были положительными. Обзор исследований, проведенный Шарпли в 1984^[24] и обзор, написанный в 1987, в ответ на критику Эйншпроха и Формана^[25], показывают что эмпирические данные не подтверждают базовых положений НЛП, однако ряд методов НЛП дают результат^[16]^[24].

Некоторые исследователи указывают на недостаточную проверку теорий НЛП в лабораторных условиях^[26]. НЛП также критикуют за то, что оно не является наукой и не имеет чётких теоретических обоснований.

Хотя оно заявляет о неврологии в своей родословной, устаревшее представление НЛП об отношениях между когнитивным стилем и функционированием мозга, в конечном счете, сводится к грубым аналогиям. НЛП греется в лучах бесчисленных экспансивных свидетельств, но Национальный Исследовательский Совет (National Research Council) не мог выявить никаких достаточных данных в его пользу, или даже сжатого изложения его основной теории. (Beyerstein, 1990)^[27]

Одно исследование (Krugman, 1985) показывает, что НЛП не более эффективно в уменьшении тревоги, чем простое ожидание в течение часа.^[28]

Богословская критика

В России многие общественные деятели и представители Православной церкви считают, что использование НЛП неприемлемо в рамках православия, поскольку для НЛП отношения между людьми становятся средством к личному успеху вместо средства к тео́зису через жертвенную любовь к ближнему^[29]^[30].

Вопрос этичности

Поскольку курсы НЛП доступны многим людям, некоторые авторы выражают озабоченность возможностью неэтического использования НЛП. Например, в книге «Технологии изменения сознания в деструктивных культах», изданной под авторством Тимоти Лири^[31](который с энтузиазмом относился к НЛП и с которым в конце 1980-х сотрудничал Роберт Дилтс, когда вводил концепцию реимпринтинга Т. Лири в НЛП^[32]^[33]), М. Стюарт и других авторов, отмечается: «Большое количество людей познакомилось с техниками погружения в гипнотический транс, не имея ни малейшего представления об этической стороне работы с подсознанием».^[34]

Известный американский антикультист Рикк Росс утверждает, что приёмы нейролингвистического программирования используются в некоторых новых религиозных движениях для обращения людей и их последующего контроля.^[35] Помимо этого, нейролингвистическое программирование рассматривается некоторыми исследователями в контексте психокультов и альтернативных религий в связи с тем, что корни НЛП можно найти в движении за человеческий потенциал. В книге Стивена Ханта «Alternative Religions: A Sociological Introduction» обсуждается наличие религиозного аспекта в движении НЛП:

Альтернативой саентологии является нейро-лингвистическое [программирование] (НЛП), хотя, как и в других случаях, рассмотренных ниже, в ней содержится больше неявно выраженной религиозности. … Вероятно, [в НЛП] присутствуют некоторые схожие моменты со школами восточного мистицизма. Например, в кратких биографиях тренеров НЛП всегда упоминаются имена людей, у которых они обучались. Не являясь религиозной системой per se, эта программа может рассматриваться как аналогичная новым религиям восточного происхождения, восходящим в своей истории через вереницу гуру, и эзотерическим движениям, заявляющим о праве называться аутентичными благодаря своему происхождению из предшествующих движений.^[36]

Концепции и методики

Согласно одному из сторонников НЛП Роберту Дилтсу, «НЛП имеет теоретическую основу в нейрологии, психофизиологии, лингвистике, кибернетике и теории коммуникации».^[37] Философской основой НЛП по его мнению является структурализм. Другие сторонники НЛП считают, что оно основывается не на теории, а на моделировании. В целом, практики НЛП более заинтересованы в том, что эффективно, а не в том, что истинно.^[17]

Пресуппозиции

Экология

Сторонники НЛП определяют экологию как заботу о целостности взаимосвязей между существом и окружающей средой. Употребляется также в отношении внутренней экологии: уравновешенность взаимосвязей между личностью и ее мыслями, поведением, способностями, ценностями и убеждениями.

Латерализация мозга

Концепция функциональной асимметрии полушарий («латерализация мозга») используется в качестве одного из источников для базового предположения НЛП о том, что глазодвигательные сигналы (и иногда жесты) связаны с визуальной/аудиальной/кинестетической репрезентативной системами и определёнными зонами мозга.^[38] Например, согласно одной из теорий функциональной асимметрии^[39], левая сторона считается более логическо-аналитической, а правая — более креативно-творческой^[40], и зоны мозга, как считается, специализируются на выполнении определённых функций, например, связанных с математикой и речью.

Впрочем, такие утверждения не вполне соответствуют современным научным представлениям в области физиологии мозга, и часто критикуются, как грубая и ненаучная аналогия.

Название

Разработчики НЛП, Ричард Бендлер и Джон Гриндер, объясняют, что в нейролингвистическом программировании воплощены идеи Коржибски относительно того, что наши карты, или модели мира являются искажёнными репрезентациями ввиду особенностей нейрологического функционирования и ограничений, связанных с ним. «Информация о мире получается рецепторами пяти чувств и затем подвергается различным нейрологическим трансформациям и лингвистическим трансформациям даже до того, как мы впервые получаем доступ к этой информации, что означает, что мы никогда не переживаем на опыте объективную реальность, не изменённую нашим языком и нейрологией».^[41]

Альтернативные названия

Также иногда приёмы нейролингвистического программирования адаптируются под другими именами, не связанными с НЛП.

Некорректное использование названия

Отдельные тренеры иногда предлагают и разрабатывают свои собственные методы, концепции и лейблы под брендом «НЛП»^[21]. Более того, многие организации, называя себя «Центрами НЛП», зачастую нарушают основные принципы направления; в частности, декларируют, что НЛП — это наука.

Примечания

↑ Клиническая психология. Словарь
↑ И. Кондаков. Психологический словарь, 2000 г.
↑ Oxford English Dictionary, Draft revision September, 2009, «neurolinguistic programming n. a model of interpersonal communication chiefly concerned with the relationship between successful patterns of behaviour and the subjective experiences (esp. patterns of thought) underlying them; a system of alternative therapy based on this which seeks to educate people in self-awareness and effective communication, and to change their patterns of mental and emotional behaviour.»[1]
↑ Оксфордский толковый словарь по психологии/Под ред. А.Ребера,2002 г.
↑ Берулава Г. А. Методологические основы деятельности практического психолога. — М.: Высшая школа, 2003. — 4000 экз. — ISBN 5-06-004382-7
↑ В. П. Даниленко. Что такое инволюция
↑ Даниленко В. П. «Инволюция в науке: психологические квазинауки»
↑ Was Frank Pucelik 1 of the Founders of NLP?
↑ Neuro-linguistic Programming
↑ Срок регистрации домена frankpucelik.ru истёк
↑ Интервью с Дж. Гриндером
↑ Andreas S., Faulkner C. NLP: The New Technology of Achievement. NLP Comprehensive, 1994. (англ.)
↑ ¹ ² Bandler, Richard & Grinder, John (1979). Frogs into Princes: Neuro Linguistic Programming. Moab, UT: Real People Press. (англ.)
↑ Bandler, Richard & John Grinder (1983). Reframing: Neurolinguistic programming and the transformation of meaning. Moab, UT: Real People Press. (англ.)
↑ ¹ ² Bandler, Richard & John Grinder (1975a). The Structure of Magic I: A Book About Language and Therapy. Palo Alto, CA: Science & Behavior Books. ISBN 0-8314-0044-7. (англ.)
↑ ¹ ² Sharpley C.F. (1987). «Research Findings on Neuro-linguistic Programming: Non supportive Data or an Untestable Theory». Communication and Cognition Journal of Counseling Psychology, 1987 Vol. 34, No. 1. (англ.)
↑ ¹ ² Dilts, Robert B, Grinder, John, Bandler, Richard & DeLozier, Judith A. (1980). Neuro-Linguistic Programming: Volume I — The Study of the Structure of Subjective Experience. Meta Publications, 1980. (англ.)
↑ The First Institute. What is Neuro-Linguistic Programming?. 1996. (англ.)
↑ Druckman, Enhancing Human Performance: Issues, Theories, and Techniques (1988) p.138 (англ.)
↑ Alok Jha. Was Derren Brown really playing Russian roulette — or was it just a trick?. The Guardian, 9 октября 2003. (англ.)
↑ ¹ ² neuro-linguistic programming (NLP) (англ.)
↑ Margaret Thaler Singer, Janja Lalich Crazy Therapies: What Are They? Do They Work?. — San Francisco, CA,: Jossey-Bass, 1996. ISBN 0-7879-0278-0
↑ Corballis, M. in Sala (ed) (1999) Mind Myths. Exploring Popular Assumptions About the Mind and Brain Author: Sergio Della Sala Publisher: Wiley, John & Sons ISBN 0-471-98303-9 p.41
↑ ¹ ² Sharpley, C. F. (1984). Predicate matching in NLP: A review of research on the preferred representational system. Journal of Counseling Psychology, 31(2), 238—248. (англ.)
↑ Einspruch, E. L., & Forman, B. D. (1985). «Observations Concerning Research Literature on Neuro-Linguistic Programming». Journal of Counseling Psychology, 32(4), 589—596. (англ.)
↑ Kelton Rhoads, What about NLP?. 1997. (англ.) (Рус. перевод)
↑ Beyerstein, BL. (1990). Brainscams: Neuromythologies of the New Age. International Journal of Mental health, 19 (3), 27-36. (англ.)
↑ Krugman, Martin. Neuro-linguistic programming treatment for anxiety: Magic or myth? // Journal of Consulting and Clinical Psychology. 53(4), Aug 1985, 526—530. (англ.)
↑ Монастырские беседы НЛП или Православие?
↑ Игумен Антоний (Логинов), протоиерей Сергий Гончаров. NLP — практика игумена Евмения
↑ Т.Лири, М.Стюарт Технологии изменения сознания в деструктивных культах. (рус.)
↑ Dilts R. The Influence of Timothy Leary on Re-Imprinting. (англ.)
↑ About Timothy Leary // IncreasingIntelligence.com. (англ.)
↑ Т.Лири, М.Стюарт и др. Технологии изменения сознания в деструктивных культах. — СПб.: «Экслибрис», 2002. 224 с.
↑ Inside the cults of mind control // Sunday Age, Melbourne, Australia/April 3, 1994. (англ.)
↑ Hunt, Stephen J. (2003) Alternative Religions: A Sociological Introduction, London: Ashgate p.195 ISBN 0-7546-3409-4 Режим доступа: стр. 195—196 (Books.google.com). (англ.)
↑ Robert Dilts. Roots of NLP (1983) p.3 (англ.)
↑ Dilts R. Modeling With NLP. Meta Publications, Capitola, CA, 1998. (англ.)
↑ Интересное интервью «Правая и левая стороны души» с Вадимом Ротенбергом (3 ноября 2006):
«Способность к логическим умозаключениям, к вероятностному прогнозу на основе проанализированного прошлого опыта, к однозначному взаимопониманию в процессе вербального общения — функция левого полушария мозга, особенно левой лобной доли. … Мир противоречив во многих своих проявлениях, и в этом богатстве, разнообразии и противоречивости связей человек тоже не должен чувствовать себя потерянным. За целостное восприятие многозначного мира и за основанное на этом восприятии поведение и творчество ответственно правое полушарие, и тоже в наибольшей степени правая лобная доля».
↑ Bandler, Richard, John Grinder, Judith Delozier (1977). Patterns of the Hypnotic Techniques of Milton H. Erickson, M.D. Volume II. Cupertino, CA: Meta Publications. p.10, 81, 87. (англ.)
↑ Grinder, John & Carmen Bostic St Clair (2001.). Whispering in the Wind. CA: J & C Enterprises. ISBN 0-9717223-0-7 (англ.)

Библиография НЛП

Терминология НЛП

См. также

Ссылки

Общая информация

Нейролингвистическое программирование в библиотеке Максима Мошкова
Информация о русскоязычном НЛП, новости, расписание, тренеры, центры, НЛП-форум
NLP-System.Com — всё об НЛП, материалы для изучения, техники, тренинги
Всероссийский Фестиваль НЛП
Ресурсы НЛП — множество материалов по НЛП и Эриксонианскому гипнозу (wiki)
О’Коннор Дж., Сеймор Дж., «Введение в нейролингвистическое программирование»
Дилтс Р., Делозье Дж., «Encyclopedia of Systemic NLP and NLP New Coding» (англ.)
American Cancer Society: Neuro-Linguistic Programming (англ.)
Holistic online: NeuroLinguistic Programming (англ.)
НЛП-тренинг. Увеличение силы ваших способностей, Холл Майкл

НЛП в психотерапии

Критика

7 приложений глубокого обучения для обработки естественного языка

Последнее обновление 7 августа 2019 г.

Область обработки естественного языка переходит от статистических методов к методам нейронных сетей.

Есть еще много сложных проблем, которые нужно решить на естественном языке. Тем не менее, методы глубокого обучения позволяют достичь самых современных результатов по некоторым конкретным языковым проблемам.

Наибольший интерес представляет не только эффективность моделей глубокого обучения при выполнении тестовых задач; Дело в том, что одна модель может изучать значение слов и выполнять языковые задачи, устраняя необходимость в конвейере специализированных и созданных вручную методов.

В этом посте вы откроете для себя 7 интересных задач обработки естественного языка, в которых методы глубокого обучения достигли определенного прогресса.

Начните свой проект с моей новой книги «Глубокое обучение для обработки естественного языка», включая пошаговые руководства и файлы исходного кода Python для всех примеров.

Приступим.

7 Применение глубокого обучения для обработки естественного языка
Фотография Тима Гормана, некоторые права защищены.

Обзор

В этом посте мы рассмотрим следующие 7 проблем обработки естественного языка.

Классификация текста
Моделирование языка
Распознавание речи
Создание подписей
Машинный перевод
Обобщение документа
Вопрос ответ

Я попытался сосредоточиться на типах проблем конечных пользователей, которые могут вас заинтересовать, в отличие от более академических или лингвистических подзадач, где глубокое обучение хорошо работает, таких как теги части речи, фрагменты, именованные объекты признание и так далее.

Каждый пример содержит описание проблемы, пример и ссылки на документы, демонстрирующие методы и результаты. Большинство ссылок взято из превосходного учебника Голдберга 2015 года по глубокому обучению для исследователей НЛП.

У вас есть любимое приложение НЛП для глубокого обучения, которого нет в списке?
Дайте мне знать в комментариях ниже.

Нужна помощь с глубоким обучением текстовых данных?

Пройдите мой бесплатный 7-дневный ускоренный курс электронной почты (с кодом).

Нажмите, чтобы зарегистрироваться, а также получите бесплатную электронную версию курса в формате PDF.

Начните БЕСПЛАТНЫЙ ускоренный курс прямо сейчас

1. Классификация текста

Для примера текста спрогнозируйте предопределенную метку класса.

Цель категоризации текста — классифицировать тему или тему документа.

— стр. 575, Основы статистической обработки естественного языка, 1999.

Популярным примером классификации является анализ тональности, где метки классов представляют эмоциональный тон исходного текста, например « положительный » или « отрицательный ».

Ниже приведены еще 3 примера:

Фильтрация спама, определение текста сообщения электронной почты как спама или нет.
Идентификация языка, классифицирующая язык исходного текста.
Жанровая классификация, классифицирующая жанры художественного рассказа.

Кроме того, проблема может быть сформулирована таким образом, что требуется несколько классов, назначенных тексту, так называемая классификация с несколькими метками. Например, прогнозирование нескольких хэштегов для исходного твита.

Для получения дополнительной информации по общей теме см .:

Ниже приведены 3 примера статей по глубокому обучению для классификации текста:

Анализ тональности обзоров фильмов про тухлые помидоры.
Анализ тональности обзоров продуктов Amazon, обзоров фильмов IMDB и категоризация новостных статей по темам.
Анализ тональности обзоров фильмов, классификация предложений как субъективных или объективных, классификация типов вопросов, тональность обзоров продуктов и многое другое.

2. Языковое моделирование

Моделирование языка на самом деле является подзадачей более интересных задач естественного языка, особенно тех, которые обусловливают языковую модель каким-либо другим вводом.

… задача состоит в том, чтобы предсказать следующее слово с учетом предыдущих слов. Эта задача является фундаментальной для распознавания речи или оптических символов, а также используется для исправления орфографии, распознавания рукописного ввода и статистического машинного перевода.

— стр. 191, Основы статистической обработки естественного языка, 1999.

Помимо академического интереса к языковому моделированию, это ключевой компонент многих архитектур обработки естественного языка с глубоким обучением.

Языковая модель изучает вероятностные отношения между словами, так что могут быть сгенерированы новые последовательности слов, статистически согласующиеся с исходным текстом.

В одиночку языковые модели могут использоваться для генерации текста или речи; например:

Создание заголовков новых статей.
Создание новых предложений, абзацев или документов.
Генерация предложенного продолжения предложения.

Подробнее о языковом моделировании см .:

Ниже приведен пример глубокого обучения для языкового моделирования (только):

Языковая модель английских текстов, книг и новостных статей.

3. Распознавание речи

Распознавание речи — это проблема понимания сказанного.

Задача распознавания речи состоит в том, чтобы преобразовать акустический сигнал, содержащий устное высказывание на естественном языке, в соответствующую последовательность слов, предназначенную говорящим.

— стр. 458, Глубокое обучение, 2016 г.

При произнесении текста в виде аудиоданных модель должна воспроизводить читаемый человеком текст.

Учитывая автоматический характер процесса, проблему также можно назвать автоматическим распознаванием речи (ASR).

Языковая модель используется для создания вывода текста, основанного на аудиоданных.

Некоторые примеры включают:

Расшифровка речи.
Создание текстовых субтитров для фильмов или телешоу.
Выдача команд на магнитолу во время движения.

Подробнее о распознавании речи см .:

Ниже приведены 3 примера глубокого обучения для распознавания речи.

Английская речь в текст.
Английская речь в текст.
Английская речь в текст.

4. Генерация титров

Создание подписи — это проблема описания содержимого изображения.

Для цифрового изображения, такого как фотография, сгенерируйте текстовое описание содержимого изображения.

Языковая модель используется для создания условной подписи к изображению.

Некоторые примеры включают:

Описание содержимого сцены.
Создание подписи к фотографии.
Описание видео.

Это приложение предназначено не только для людей с нарушениями слуха, но и для создания удобочитаемого текста для изображений и видеоданных, которые можно искать, например, в Интернете.

Ниже приведены 3 примера глубокого обучения для создания подписей:

Создание подписей к фотографиям.
Создание подписей к фотографиям.
Создание титров для видео.

5. Машинный перевод

Машинный перевод — это проблема преобразования исходного текста с одного языка на другой.

Машинный перевод, автоматический перевод текста или речи с одного языка на другой, является одним из наиболее важных приложений НЛП.

— стр. 463, Основы статистической обработки естественного языка, 1999.

Учитывая, что используются глубокие нейронные сети, это поле называется нейронным машинным переводом.

В задаче машинного перевода ввод уже состоит из последовательности символов на каком-то языке, и компьютерная программа должна преобразовать это int в последовательность символов на другом языке.Обычно это применяется к естественным языкам, например к переводу с английского на французский. Глубокое обучение в последнее время начало оказывать важное влияние на такого рода задачи.

— стр. 98, Глубокое обучение, 2016.

Языковая модель используется для вывода целевого текста на втором языке в зависимости от исходного текста.

Некоторые примеры включают:

Перевод текстового документа с французского на английский.
Перевод аудио с испанского на немецкий текст.
Перевод английского текста на итальянское аудио.

Подробнее о нейронном машинном переводе см .:

Ниже приведены 3 примера глубокого обучения для машинного перевода:

Перевод текста с английского на французский.
Перевод текста с английского на французский.
Перевод текста с английского на французский.

6. Обобщение документа

Резюмирование документа — задача, при которой создается краткое описание текстового документа.

Как и выше, языковая модель используется для вывода резюме, подготовленного для всего документа.

Некоторые примеры обобщения документов включают:

Создание заголовка документа.
Создание реферата документа.

Подробнее по теме:

Ниже приведены 3 примера глубокого обучения для обобщения документов:

Обобщение предложений в новостных статьях.
Обобщение предложений в новостных статьях.
Обобщение предложений в новостных статьях.

7. Вопрос-ответ

Ответ на вопрос — это проблема, при которой заданный предмет, например текстовый документ, дает ответ на конкретный вопрос о предмете.

… системы ответов на вопросы, которые пытаются ответить на запрос пользователя, сформулированный в форме вопроса, путем возврата соответствующей фразы none, такой как местоположение, человек или дата. Например, вопрос, почему убили президента Кеннеди? можно ответить существительной фразой Oswald

— страница 377, Основы статистической обработки естественного языка, 1999.

Некоторые примеры включают:

Подробнее об ответах на вопросы см .:

Отвечая на вопросы о статьях Википедии.
Отвечая на вопросы о новостных статьях.
Отвечая на вопросы о медицинских записях.

Ниже приведены 3 примера глубокого обучения для ответов на вопросы:

Отвечаю на вопросы о новостных статьях.
Отвечая на общие вопросы по статьям Freebase.
Отвечает на фактоидные вопросы, заданные в конкретных документах.

Дополнительная литература

В этом разделе представлены дополнительные ресурсы по приложениям глубокого обучения для НЛП, если вы хотите углубиться.

Сводка

В этом посте вы открыли для себя 7 приложений глубокого обучения для задач обработки естественного языка.

Ваш любимый пример глубокого обучения для НЛП был упущен?
Сообщите в комментариях.

У вас есть вопросы?
Задайте свои вопросы в комментариях ниже, и я постараюсь ответить.

Разрабатывайте модели глубокого обучения для текстовых данных уже сегодня!

Разработка собственных текстовых моделей за считанные минуты

… всего несколькими строками кода Python

Узнайте, как это сделать, в моей новой электронной книге:
Deep Learning for Natural Language Processing

Он предоставляет руководств для самообучения по таким темам, как:
Пакет слов, встраивание слов, языковые модели, создание титров, перевод текста и многое другое …

Наконец-то привнесите глубокое обучение в свои проекты по обработке естественного языка

Пропустить академики.Только результаты.

Посмотрите, что внутри

Обещание глубокого обучения для обработки естественного языка

Последнее обновление 7 августа 2019 г.

Глубокое обучение в области обработки естественного языка обещает лучшую производительность моделей, которые могут потребовать больше данных, но меньшие лингвистические знания для обучения и работы.

Существует много шумихи и претензий по поводу методов глубокого обучения, но помимо шумихи, методы глубокого обучения позволяют достичь самых современных результатов в решении сложных проблем.Особенно при обработке естественного языка.

В этом посте вы узнаете, какие обещания дают методы глубокого обучения для решения проблем обработки естественного языка.

Прочитав этот пост, вы будете знать:

Обещания глубокого обучения для обработки естественного языка.
Что практикующие и ученые-исследователи говорят о перспективах глубокого обучения в НЛП.
Ключевые методы и приложения глубокого обучения для обработки естественного языка.

Приступим.

Обещание глубокого обучения для обработки естественного языка
Фото Д. Брандсма, некоторые права защищены.

Обещание глубокого обучения

Методы глубокого обучения популярны прежде всего потому, что они выполняют свои обещания.

Нельзя сказать, что вокруг технологии нет шумихи, но шумиха основана на вполне реальных результатах, которые демонстрируются в наборе очень сложных задач искусственного интеллекта, связанных с компьютерным зрением и обработкой естественного языка.

Некоторые из первых крупных демонстраций возможностей глубокого обучения были связаны с обработкой естественного языка, в частности, с распознаванием речи. Совсем недавно в машинном переводе.

В этом посте мы рассмотрим пять конкретных перспектив методов глубокого обучения в области обработки естественного языка.Обещания, о которых недавно говорили исследователи и практики в этой области, люди, которые могут быть более сдержанными, чем в среднем, сообщили о том, какими могут быть обещания.

В итоге их:

Обещание сменных моделей . То есть методы глубокого обучения могут быть включены в существующие системы естественного языка в качестве моделей замены, которые могут обеспечить соизмеримую или лучшую производительность.
Обещание новых моделей НЛП . То есть методы глубокого обучения предлагают возможность новых подходов к моделированию сложных проблем естественного языка, таких как предсказание от последовательности к последовательности.
Обещание функционального обучения . То есть методы глубокого обучения могут изучать функции на естественном языке, необходимые для модели, вместо того, чтобы требовать, чтобы функции были указаны и извлечены экспертом.
Обещание постоянного улучшения . То есть эффективность глубокого обучения при обработке естественного языка основана на реальных результатах, и улучшения, похоже, продолжаются и, возможно, ускоряются.
Перспективы сквозных моделей .То есть большие сквозные модели глубокого обучения могут быть приспособлены к задачам естественного языка, предлагая более общий и более эффективный подход.

Теперь мы рассмотрим каждый подробнее.

Есть и другие перспективы глубокого обучения для обработки естественного языка; это были только 5, которые я хотел выделить.

Как вы думаете, что обещает глубокое обучение для обработки естественного языка?
Дайте мне знать в комментариях ниже.

Нужна помощь с глубоким обучением текстовых данных?

Пройдите мой бесплатный 7-дневный ускоренный курс электронной почты (с кодом).

Нажмите, чтобы зарегистрироваться, а также получите бесплатную электронную версию курса в формате PDF.

Начните БЕСПЛАТНЫЙ ускоренный курс прямо сейчас

1. Обещание быстрой замены моделей

Первое обещание для глубокого обучения в обработке естественного языка — это возможность заменить существующие линейные модели более производительными моделями, способными изучать и использовать нелинейные отношения.

Йоав Голдберг в своем учебнике по нейронным сетям для исследователей НЛП подчеркивает, что методы глубокого обучения дают впечатляющие результаты.

Совсем недавно модели нейронных сетей начали применяться также к текстовым сигналам естественного языка, что опять же дало очень многообещающие результаты.

— Учебник по моделям нейронных сетей для обработки естественного языка, 2015 г.

Далее он подчеркивает, что эти методы просты в использовании и иногда могут использоваться для полной замены существующих линейных методов.

Недавно в этой области наблюдался некоторый успех в переходе от таких линейных моделей с разреженными входными данными к нелинейным моделям нейронных сетей с плотными входными данными.Несмотря на то, что большинство методов нейронных сетей легко применять, иногда как почти заменяющие старые линейные классификаторы, во многих случаях существует сильный барьер для входа.

— Учебник по моделям нейронных сетей для обработки естественного языка, 2015 г.

2. Обещание новых моделей НЛП

Еще одно обещание заключается в том, что методы глубокого обучения облегчают разработку совершенно новых моделей.

Одним из ярких примеров является использование рекуррентных нейронных сетей, которые могут обучаться и настраивать вывод в очень длинных последовательностях.Подход существенно отличается тем, что позволяет практикующему специалисту отказаться от традиционных допущений при моделировании и, в свою очередь, получить самые современные результаты.

В своей книге, посвященной глубокому обучению для НЛП, Йоав Голдберг отмечает, что сложные модели нейронных сетей, такие как рекуррентные нейронные сети, открывают совершенно новые возможности моделирования НЛП.

Примерно в 2014 году в этой области начали наблюдаться некоторые успехи в переходе от таких линейных моделей с разреженными входными данными к нелинейным моделям нейронных сетей с плотными входными данными.… Другие более продвинуты, требуют изменения мышления и предоставляют новые возможности моделирования. В частности, семейство подходов, основанных на рекуррентных нейронных сетях (RNN), снижает зависимость от предположения Маркова, которое преобладало в моделях последовательностей, позволяя обусловить на произвольных длинных последовательностях и создавать эффективные экстракторы признаков. Эти достижения привели к прорывам в языковом моделировании, автоматическом машинном переводе и других приложениях.

— Страница xvii, Методы нейронных сетей в обработке естественного языка, 2017.

3. Обещание функционального обучения

Методы глубокого обучения позволяют изучать представления функций, а не требуют от экспертов вручную указывать и извлекать функции из естественного языка.

Исследователь НЛП Крис Мэннинг в первой лекции своего курса по глубокому обучению для обработки естественного языка подчеркивает иную точку зрения.

Он описывает ограничения определяемых вручную функций ввода, где предыдущие применения машинного обучения в статистическом НЛП действительно свидетельствовали о том, что люди определяли функции, и что компьютеры мало обучались.

Крис предполагает, что методы глубокого обучения обещают автоматическое изучение функций. Он подчеркивает, что изучение функций происходит автоматически, а не вручную, легко адаптируется, а не непросто, и может постоянно и автоматически улучшаться.

В общем, наши вручную разработанные функции имеют тенденцию быть завышенными, неполными, требуют много времени на разработку и проверку и позволяют достичь определенного уровня производительности только в конце дня. Там, где изученные функции легко адаптировать, быстро обучать, и они могут продолжать обучение, чтобы достичь более высокого уровня производительности, которого мы могли достичь ранее.

— Крис Мэннинг, лекция 1 | Обработка естественного языка с глубоким обучением, 2017 г. (слайды, видео).

4. Обещание постоянного улучшения

Еще одно обещание глубокого обучения для НЛП — постоянное и быстрое улучшение сложных проблем.

В той же начальной лекции о глубоком обучении для НЛП Крис Мэннинг продолжает описывать, что методы глубокого обучения популярны для естественного языка, потому что они работают.

Настоящая причина того, почему глубокое обучение так интересно большинству людей, заключается в том, что оно работает.

— Крис Мэннинг, лекция 1 | Обработка естественного языка с глубоким обучением, 2017 г. (слайды, видео).

Он подчеркивает, что первоначальные результаты были впечатляющими, и за последние 30 лет он показал лучшие результаты в речи, чем любые другие методы.

Крис далее отмечает, что это не только достигаемые на современном уровне результаты, но и скорость улучшения.

… то, что было просто потрясающим, — это то, что за последние 6 или 7 лет, это просто потрясающий скачок, на котором методы глубокого обучения постоянно совершенствовались и становились все лучше с удивительной скоростью.… На самом деле я бы сказал, что это беспрецедентно, с точки зрения кажущейся области, которая так быстро прогрессирует в своей способности быть своего рода развертыванием лучших методов выполнения дел из месяца в месяц.

— Крис Мэннинг, лекция 1 | Обработка естественного языка с глубоким обучением, 2017 г. (слайды, видео).

5. Обещание сквозных моделей

Последнее обещание глубокого обучения — это способность разрабатывать и обучать сквозные модели для задач естественного языка вместо разработки конвейеров специализированных моделей.

Это желательно как для скорости, так и для простоты разработки в дополнение к улучшенным характеристикам этих моделей.

Нейронный машинный перевод, сокращенно NMT, относится к большим нейронным сетям, которые пытаются научиться переводить один язык на другой. Это была задача, традиционно решаемая с помощью линейки классических настраиваемых вручную моделей, каждая из которых требовала специальных знаний.

Это описано Крисом Мэннингом в лекции 10 своего Стэнфордского курса по глубокому обучению для НЛП.

Нейронный машинный перевод означает, что мы хотим создать одну большую нейронную сеть, в которой мы можем обучить весь процесс непрерывного машинного перевода и оптимизировать его.

…

Этот переход от кусочных моделей, настраиваемых вручную, к моделям сквозного прогнозирования от последовательности к последовательности стал тенденцией в распознавании речи. Системы, которые это делают, называются системами нейронного машинного перевода (NMT).

— Крис Мэннинг, лекция 10: Нейронный машинный перевод и модели с вниманием, 2017.(слайды, видео)

Эта тенденция к использованию сквозных моделей, а не конвейеров специализированных систем, также является тенденцией в распознавании речи.

В своей презентации распознавания речи в Стэнфордском курсе НЛП исследователь НЛП Навдип Джайтли, ныне работающий в Nvidia, подчеркивает, что каждый компонент распознавания речи можно заменить нейронной сетью.

Крупные блоки конвейера автоматического распознавания речи — это обработка речи, акустические модели, модели произношения и языковые модели.

Проблема в том, что свойства и, что важно, ошибки каждой подсистемы различны. Это мотивирует необходимость разработки одной нейронной сети, чтобы изучать всю проблему от начала до конца.

Со временем люди начали замечать, что каждый из этих компонентов можно было бы сделать лучше, если бы мы использовали нейронную сеть. … Однако проблема все еще существует. В каждом компоненте есть нейронные сети, но ошибки в каждом из них разные, поэтому они могут плохо работать вместе. Это основная мотивация для попытки перейти к процессу, в котором вы тренируете всю модель как одну большую модель.

— Навдип Джайтли, Лекция 12: Сквозные модели для обработки речи, обработка естественного языка с глубоким обучением, 2017 г. (слайды, видео).

Типы сетей глубокого обучения для NLP

Глубокое обучение — это обширная область исследований, и не все из них имеют отношение к обработке естественного языка.

Легко увязнуть в конкретных методах оптимизации или расширениях типов моделей, предназначенных для повышения производительности.

На высоком уровне есть 5 методов глубокого обучения, которые заслуживают наибольшего внимания при применении в обработке естественного языка.

Это:

Встраивание слоев.
Многослойные персептроны (MLP).
Сверточные нейронные сети (CNN).
Рекуррентные нейронные сети (RNN).
Рекурсивные нейронные сети (ReNN).

Типы проблем в НЛП

Глубокое обучение не решит проблему обработки естественного языка или искусственного интеллекта.

На сегодняшний день методы глубокого обучения были оценены в более широком наборе задач обработки естественного языка и достигли успеха на небольшом наборе, где успех предполагает производительность или возможности на уровне или выше того, что было возможно ранее с другими методами.

Важно отметить, что те области, в которых методы глубокого обучения демонстрируют наибольший успех, являются одними из наиболее сложных, сложных и, возможно, более интересных проблем, с которыми сталкиваются конечные пользователи.

5 примеров включают:

Представление слов и их значение.
Классификация текста.
Моделирование языка.
Машинный перевод.
Распознавание речи.

Дополнительная литература

В этом разделе представлены дополнительные ресурсы по теме, если вы хотите углубиться.

Сводка

В этом посте вы открыли для себя многообещающие возможности нейронных сетей с глубоким обучением для обработки естественного языка.

В частности, вы выучили:

Обещания глубокого обучения для обработки естественного языка.
Что практикующие и ученые-исследователи говорят о перспективах глубокого обучения в НЛП.
Ключевые методы и приложения глубокого обучения для обработки естественного языка.

Есть вопросы?
Задайте свои вопросы в комментариях ниже, и я постараюсь ответить.

Разрабатывайте модели глубокого обучения для текстовых данных уже сегодня!

Разработка собственных текстовых моделей за считанные минуты

… всего несколькими строками кода Python

Узнайте, как это сделать, в моей новой электронной книге:
Deep Learning for Natural Language Processing

Наконец-то привнесите глубокое обучение в свои проекты по обработке естественного языка

Пропустить академики.Только результаты.

Посмотрите, что внутри

Что такое НЛП | Как НЛП может помочь

НЛП описывалось по-разному. Если вы спросите сотню человек «что такое НЛП?» Вы, вероятно, получите сотню разных ответов. Один из способов описания НЛП — это руководство для вашего мозга.

Чем может вам помочь НЛП?

НЛП — это самостоятельный курс, но вы также найдете его используемым во многих других курсах. Все: от курсов коучинга, языка тела, публичных выступлений, обучения тренеров и многих других курсов личностного развития.

Вот только малая часть того, в чем НЛП может вам помочь, поскольку это, вероятно, тренинг номер один для личного развития, который может принести пользу каждому человеку.

Вы владелец бизнеса, менеджер, продавец, коуч, психолог, врач, родитель, учитель, студент или кто-то, кто работает с другими?

• Улучшите свое общение с собой и другими людьми, чтобы создать беспроигрышные взаимодействия.
• Узнайте, как получить максимум от других в бизнесе, терапии или в личной жизни.
• Избавьтесь от собственных ограничивающих убеждений, беспокойства, страхов и т. Д., Которые могут мешать вам достичь того, чего вы действительно хотите.
• Повысьте свою уверенность и напористость.
• Узнайте, как добиться успеха в различных сферах своей жизни, и помогайте другим делать то же самое.
• Узнайте, как учиться, лучше запоминать информацию и как эффективно вспоминать ее, когда это необходимо.

НЛП может сделать гораздо больше, но сначала давайте разберемся, как оно работает.

НЛП — это как руководство пользователя для вашего мозга

Представьте себе, что вы приобрели новый IPhone и никогда раньше не видели его.Мобильные телефоны могут делать множество замечательных вещей, которыми большинство людей никогда не пользуется. Это потому, что они не понимают инструкций или, возможно, даже не удосужились их прочитать. Вы можете связаться по телефону, если все, что вам нужно, — это отправлять текстовые сообщения и звонить по телефону.

Допустим, это был новый IPad, и снова вы никогда не использовали устройства Apple. Вы можете просто подключиться к Интернету и читать электронную почту или играть в игры. Хорошо, если бы это было все, что вы хотели сделать, но это было бы такой тратой, когда вы можете достичь гораздо большего с помощью этих устройств.Они могут стать прекрасным инструментом как для вашего бизнеса, так и для повседневной жизни. Так что было бы полезно прочитать руководство пользователя. НЛП похоже на руководство пользователя, которое дает вам возможность использовать все возможности и функции «вы».

Когда вы родились, ваш мозг пришел без инструкции по эксплуатации. На протяжении всей жизни на нас влияют люди, наши родители, друзья и другие люди. Это могут быть положительные или отрицательные влияния. Это означает, что мы можем «запрограммироваться» на то, что происходит вокруг нас. Было бы очень полезно иметь это руководство пользователя, чтобы понять, как работает мозг и как добиться желаемых результатов.В отличие от мобильного телефона, вы не можете попросить своего 13-летнего ребенка настроить его за вас.

НЛП может помочь во всех сферах вашего бизнес-коучинга и личной жизни. Мы используем НЛП как часть наших лондонских занятий по бизнес-коучингу, которые могут помочь справиться с негативными эмоциями, ограничением решений, фобиями, вредными привычками, коммуникативными навыками и т. Д., Чтобы добиться желаемых изменений и результатов. Эти результаты часто могут быть достигнуты за очень короткое время. В NLP мы больше озабочены тем, как люди решают «проблему» и преодолевают ее, а не почему и желанием ее анализировать.Вы видите, что анализ проблемы только продлевает «проблему».

Так что же такое НЛП?

NLP означает Нейро-лингвистическое программирование и происходит от:

Neuro: «Изучение психики и нервной системы (как мы думаем), посредством которых обрабатывается наш опыт, как мы представляем внешний мир к себе через наши пять органов чувств: »

Визуальный
Слуховой
Кинестетический
Обонятельный
Вкусовой

Лингвистический: « Изучение языка и того, как мы его используем.Язык и другие невербальные коммуникативные системы, с помощью которых наши нейронные представления кодируются, упорядочиваются и придаются значение ». Включает:

Картинки
Звуки
Чувства
Вкусы
Запахи
слов (Самостоятельный разговор)

Программирование: «Последовательность наших действий, как мы мотивируем себя для достижения наших целей. Способность обнаруживать и использовать программы, которые мы запускаем (наше общение с собой и другими) в наших неврологических системах для достижения наших конкретных и желаемых результатов.

Кто создал НЛП?

NLP был первоначально создан в 1970-х годах Ричардом Бэндлером и Джоном Гриндером , которые изучили экспертов в своих областях, чтобы понять, как они достигли своих феноменальных результатов. Такие люди, как Вирджиния Сатир, известный семейный терапевт, и Милтон Эриксон, очень опытный гипнотерапевт, практикующий 60 лет. Используя изученные методы, они обнаружили, что вы можете помочь другим людям изменить свою жизнь к лучшему.

Ричард Бэндлер определил НЛП как:

«Позиция и мифология, оставляющая за собой след техник». Моделируя это «превосходство», принимая ценности, убеждения, поведение и умственную последовательность людей, которые «превосходны» в том, что они делают, чтобы вы могли учить других и сами использовать их методы. Таким образом, НЛП — это то, как использовать язык ума для последовательного достижения наших конкретных и желаемых результатов.

Другие наши курсы

Ваш путеводитель по обработке естественного языка (NLP) | Диего Лопес Исе

Как машины обрабатывают и понимают человеческий язык

Все, что мы выражаем (устно или письменно), несет в себе огромное количество информации.Тема, которую мы выбираем, наш тон, наш выбор слов — все это добавляет какой-то тип информации, которую можно интерпретировать и извлечь из нее ценность. Теоретически мы можем понять и даже предсказать поведение человека, используя эту информацию.

Но есть проблема: один человек может генерировать сотни или тысячи слов в объявлении, каждое предложение с соответствующей сложностью. Если вы хотите масштабировать и анализировать несколько сотен, тысяч или миллионов людей или деклараций в данной географии, тогда ситуация неуправляема.

Данные, полученные из разговоров, заявлений или даже твитов, являются примерами неструктурированных данных. Неструктурированные данные плохо вписываются в традиционную структуру строк и столбцов реляционных баз данных и представляют собой подавляющее большинство данных, доступных в реальном мире. Это грязно, и им сложно манипулировать. Тем не менее, благодаря достижениям в таких дисциплинах, как машинное обучение, в этой теме происходит большая революция. В настоящее время речь идет уже не о попытках интерпретировать текст или речь на основе его ключевых слов (старомодный механический способ), а о понимании значения этих слов (когнитивный способ).Таким образом можно обнаружить такие речевые образы, как иронию, или даже провести анализ настроений.

Обработка естественного языка или NLP — это область искусственного интеллекта, которая дает машинам возможность читать, понимать и извлекать значение из человеческих языков.

Это дисциплина, которая фокусируется на взаимодействии между наукой о данных и человеческим языком и распространяется во многих отраслях. Сегодня НЛП переживает бум благодаря огромным улучшениям в доступе к данным и увеличению вычислительной мощности, которые позволяют практикам достигать значимых результатов в таких областях, как здравоохранение, СМИ, финансы и человеческие ресурсы, среди прочих.

Проще говоря, НЛП представляет собой автоматическую обработку естественного человеческого языка, такого как речь или текст, и, хотя сама концепция увлекательна, реальная ценность этой технологии исходит из вариантов использования.

NLP может помочь вам с множеством задач, и области применения, кажется, расширяются с каждым днем. Приведем несколько примеров:

NLP позволяет распознавать и прогнозировать заболевания на основе электронных медицинских карт и собственной речи пациента.Эта способность исследуется в условиях здоровья, которые варьируются от сердечно-сосудистых заболеваний до депрессии и даже шизофрении. Например, Amazon Comprehend Medical — это сервис, который использует NLP для извлечения болезненных состояний, лекарств и результатов лечения из записей пациентов, отчетов о клинических испытаниях и других электронных медицинских записей.
Организации могут определять, что клиенты говорят об услуге или продукте, идентифицируя и извлекая информацию из таких источников, как социальные сети.Этот анализ настроений может предоставить много информации о выборе клиентов и их факторах принятия решений.
Изобретатель в IBM разработал когнитивного помощника , который работает как персонализированная поисковая система, узнавая все о вас, а затем напоминая вам имя, песню или что-нибудь, что вы не можете вспомнить, в тот момент, когда вам это нужно.
Такие компании, как Yahoo и Google, фильтруют и классифицируют ваши электронные письма с помощью NLP, анализируя текст в электронных письмах, проходящих через их серверы, и останавливают спам еще до того, как они попадут в ваш почтовый ящик.
Чтобы помочь идентифицировать фальшивые новости , группа NLP в Массачусетском технологическом институте разработала новую систему, чтобы определить, является ли источник точным или политически предвзятым, определяя, можно ли доверять источнику новостей или нет.
Amazon Alexa и Apple Siri являются примерами интеллектуальных голосовых интерфейсов , которые используют NLP для ответа на голосовые подсказки и делают все, например, найти конкретный магазин, сообщить нам прогноз погоды, предложить лучший маршрут до офиса или включить огни дома.
Понимание того, что происходит и о чем говорят люди, может быть очень ценным для финансовых трейдеров . NLP используется для отслеживания новостей, отчетов, комментариев о возможных слияниях компаний, все может быть затем включено в торговый алгоритм для получения огромной прибыли. Помните: покупайте слухи, продавайте новости.
NLP также используется на этапах поиска и отбора набора талантов , выявляя навыки потенциальных сотрудников, а также выявляя потенциальных клиентов до того, как они станут активными на рынке труда.
Основанная на технологии IBM Watson NLP, LegalMation разработала платформу для автоматизации рутинных судебных процессов и помогает юридическим группам сэкономить время, сократить расходы и сместить стратегический фокус.

НЛП особенно быстро развивается в отрасли здравоохранения . Эта технология улучшает оказание медицинской помощи, диагностику заболеваний и снижает расходы, в то время как медицинские организации все чаще используют электронные медицинские карты. Тот факт, что клиническая документация может быть улучшена, означает, что пациентов можно лучше понять и получить пользу от лучшего здравоохранения.Цель должна заключаться в оптимизации их опыта, и несколько организаций уже работают над этим.

Количество публикаций, содержащих предложение «обработка естественного языка» в PubMed за период 1978–2018 гг. По состоянию на 2018 год PubMed содержит более 29 миллионов ссылок на биомедицинскую литературу.

Компании, такие как Winterlight Labs, значительно улучшают лечение болезни Альцгеймера, отслеживая когнитивные нарушения с помощью речи, а также могут поддерживать клинические испытания и исследования для широкого круга центральных расстройства нервной системы.Следуя аналогичному подходу, Стэнфордский университет разработал Woebot, чат-бота-терапевта с целью помочь людям с тревогой и другими расстройствами.

Но по этому поводу ведутся серьезные разногласия. Пару лет назад Microsoft продемонстрировала, что, анализируя большие выборки запросов поисковых систем, они могут идентифицировать интернет-пользователей, страдающих от рака поджелудочной железы, еще до того, как им поставят диагноз. Как пользователи отреагируют на такой диагноз? А что было бы, если бы у вас был ложноположительный результат? (это означает, что у вас может быть диагностирована болезнь, даже если у вас ее нет).Это напоминает случай с Google Flu Trends, который в 2009 году был объявлен способным прогнозировать грипп, но позже исчез из-за его низкой точности и неспособности соответствовать прогнозируемым показателям.

НЛП может стать ключом к эффективной клинической поддержке в будущем, но в краткосрочной перспективе еще предстоит решить множество проблем.

Основные недостатки, с которыми мы сталкиваемся в наши дни с НЛП, связаны с тем фактом, что язык очень сложен. Процесс понимания языка и управления им чрезвычайно сложен, и по этой причине принято использовать разные методы для решения различных задач, прежде чем связывать все вместе.Языки программирования, такие как Python или R, широко используются для выполнения этих методов, но прежде чем углубляться в строки кода (это будет темой другой статьи), важно понять концепции, лежащие в основе них. Давайте подытожим и объясним некоторые из наиболее часто используемых алгоритмов в НЛП при определении словаря терминов:

Пакет слов

Это широко используемая модель, которая позволяет вам подсчитывать все слова в фрагменте текста. По сути, он создает матрицу вхождений для предложения или документа, игнорируя грамматику и порядок слов.Эти частоты или вхождения слов затем используются в качестве признаков для обучения классификатора.

Чтобы привести короткий пример, я взял первое предложение песни «Across the Universe» из The Beatles:

Слова текут, как бесконечный дождь в бумажный стаканчик,

Они скользят, когда проходят, они ускользают через вселенную

Теперь давайте посчитаем слова:

Этот подход может отражать несколько недостатков, таких как отсутствие семантического значения и контекста, а также факты, которые останавливают слова (например, «the» или «a»), добавляют шум в анализ. и некоторые слова не имеют соответствующего веса («вселенная» весит меньше, чем слово «они»).

Чтобы решить эту проблему, один из подходов состоит в том, чтобы изменить масштаб частоты слов в зависимости от того, как часто они появляются во всех текстах (а не только в том, который мы анализируем), чтобы оценки для часто встречающихся слов, таких как «the», также часто встречаются во всех текстах. другие тексты наказываются. Этот подход к оценке называется «Частота термина — обратная частота документа» (TFIDF) и улучшает набор слов по весу. Через TFIDF часто встречающиеся в тексте термины «вознаграждаются» (например, слово «они» в нашем примере), но они также «наказываются», если эти термины часто встречаются в других текстах, которые мы также включаем в алгоритм.Напротив, этот метод выделяет и «награждает» уникальные или редкие термины с учетом всех текстов. Тем не менее, у этого подхода нет ни контекста, ни семантики.

Токенизация

Это процесс сегментирования бегущего текста на предложения и слова. По сути, это задача разрезать текст на части, называемые токенами , и в то же время отбросить определенные символы, такие как знаки препинания. Следуя нашему примеру, результат токенизации будет:

Довольно просто, не так ли? Что ж, хотя в этом случае это может показаться довольно простым, а также в таких языках, как английский, где слова разделяются пробелом (так называемые сегментированные языки), не все языки ведут себя одинаково, и, если подумать, одних пробелов недостаточно. даже для английского, чтобы выполнить правильную токенизацию.Разделение на пробелы может разбить то, что следует рассматривать как один токен, как в случае определенных имен (например, Сан-Франциско или Нью-Йорк) или заимствованных иностранных фраз (например, laissez faire).

Токенизация может также удалить знаки препинания , облегчая путь к правильной сегментации слов, но также вызывая возможные осложнения. В случае точек, следующих за сокращением (например, dr.), Период, следующий за этим сокращением, следует рассматривать как часть того же символа и не удалять.

Процесс токенизации может быть особенно проблематичным при работе с биомедицинскими текстовыми доменами, которые содержат множество дефисов, скобок и других знаков препинания.

Более подробные сведения о токенизации можно найти в этой статье.

Удаление стоп-слов

Включает в себя избавление от общеязыковых статей, местоимений и предлогов, таких как «и», «the» или «to» в английском языке. В этом процессе некоторые очень распространенные слова, которые, по-видимому, не имеют большого значения для цели НЛП или не имеют никакого значения, фильтруются и исключаются из обрабатываемого текста, тем самым удаляя широко распространенные и часто встречающиеся термины, которые не информативны по отношению к соответствующему тексту.

Стоп-слова можно безопасно игнорировать, выполняя поиск в заранее определенном списке ключевых слов, освобождая место в базе данных и сокращая время обработки.

Универсального списка стоп-слов не существует. Их можно выбрать заранее или создать с нуля. Потенциальный подход — начать с принятия заранее определенных стоп-слов и добавить слова в список позже. Тем не менее, похоже, что в последнее время общая тенденция заключалась в том, чтобы перейти от использования больших стандартных списков стоп-слов к использованию вообще без списков.

Дело в том, что удаление стоп-слов может стереть релевантную информацию и изменить контекст в данном предложении. Например, если мы выполняем анализ настроений, мы можем сбить наш алгоритм с пути, если удалим стоп-слово, например «не». В этих условиях вы можете выбрать минимальный список стоп-слов и добавить дополнительные термины в зависимости от вашей конкретной цели.

Основание

Относится к процессу разрезания конца или начала слова с целью удаления аффиксов (лексических добавлений к корню слова).

Аффиксы, которые добавляются в начале слова, называются префиксами (например, «астро» в слове «астробиология»), а аффиксы, прикрепленные в конце слова, называются суффиксами (например, «фул» в слове «полезный»).

Проблема в том, что аффиксы могут создавать или расширять новые формы одного и того же слова (так называемые флективные аффиксы , ) или даже сами создавать новые слова (так называемые деривационные аффиксы , ). В английском языке префиксы всегда являются производными (аффикс создает новое слово, как в примере с префиксом «eco» в слове «экосистема»), но суффиксы могут быть производными (аффикс создает новое слово, как в примере с суффикс «ist» в слове «гитарист») или словоизменительный (аффикс создает новую форму слова, как в примере с суффиксом «er» в слове «быстрее»).

Итак, как мы можем определить разницу и нарезать нужный кусок?

Возможный подход состоит в том, чтобы рассмотреть список общих аффиксов и правил (языки Python и R имеют разные библиотеки, содержащие аффиксы и методы) и выполнить стемминг на их основе, но, конечно, этот подход имеет ограничения. Поскольку стеммеры используют алгоритмические подходы, результатом процесса стемминга может быть не настоящее слово или даже не изменение значения слова (и предложения). Чтобы компенсировать этот эффект, вы можете редактировать эти предопределенные методы, добавляя или удаляя аффиксы и правила, но вы должны учитывать, что вы можете улучшать производительность в одной области, производя ухудшение в другой.Всегда смотрите на картину целиком и проверяйте работоспособность своей модели.

Итак, если у стемминга есть серьезные ограничения, почему мы его используем? Прежде всего, его можно использовать для исправления орфографических ошибок токенов. Стеммеры просты в использовании и работают очень быстро. (они выполняют простые операции со строкой), и если в модели НЛП важны скорость и производительность, то стемминг, безусловно, лучший вариант. Помните, мы используем его с целью повышения производительности, а не как упражнение по грамматике.

Лемматизация

Имеет цель привести слово к его основной форме и сгруппировать различные формы одного и того же слова. Например, глаголы в прошедшем времени заменяются на настоящее (например, «пошел» заменен на «идти»), а синонимы унифицированы (например, «лучший» заменен на «хороший»), таким образом стандартизируя слова со схожим значением их корня. Хотя это кажется тесно связанным с процессом выделения корней, лемматизация использует другой подход для достижения корневых форм слов.

Лемматизация преобразует слова в их словарную форму (известную как лемма ), для чего требуются подробные словари, в которых алгоритм может искать и связывать слова с соответствующими леммами.

Например, слова « работает», «запускается» и «выполняется» — все это формы слова « run» , поэтому « run» — это лемма всех предыдущих слов.

Лемматизация также принимает во внимание контекст слова, чтобы решить другие проблемы, такие как устранение неоднозначности , что означает, что она может различать идентичные слова, которые имеют разные значения в зависимости от конкретного контекста.Подумайте о таких словах, как «летучая мышь» (что может соответствовать животному или металлической / деревянной клюшке, используемой в бейсболе) или «банк» (что соответствует финансовому учреждению или земле рядом с водоемом). Предоставляя параметр части речи слову (будь то существительное, глагол и т. Д.), Можно определить роль этого слова в предложении и устранить неоднозначность.

Как вы уже могли представить, лемматизация — это гораздо более ресурсоемкая задача, чем выполнение процесса стемминга.В то же время, поскольку для этого требуется больше знаний о структуре языка, чем для подхода с выделением корней, он требует большей вычислительной мощности , чем установка или адаптация алгоритма выделения корней.

Тематическое моделирование

Используется как метод обнаружения скрытых структур в наборах текстов или документов. По сути, он группирует тексты, чтобы обнаруживать скрытые темы на основе их содержания, обрабатывая отдельные слова и присваивая им значения на основе их распределения.Этот метод основан на предположении, что каждый документ состоит из смеси тем и что каждая тема состоит из набора слов, что означает, что, если мы можем обнаружить эти скрытые темы, мы можем раскрыть смысл наших текстов.

Из вселенной методов тематического моделирования, вероятно, наиболее часто используется Latent Dirichlet Allocation (LDA) . Этот относительно новый алгоритм (изобретенный менее 20 лет назад) работает как метод обучения без учителя, который раскрывает различные темы, лежащие в основе набора документов.В методах неконтролируемого обучения , подобных этому, нет выходной переменной, которая бы направляла процесс обучения, и данные исследуются алгоритмами для поиска закономерностей. Чтобы быть более конкретным, LDA находит группы связанных слов по:

Присваивая каждое слово случайной теме, где пользователь определяет количество тем, которые он хочет раскрыть. Вы не определяете сами темы (вы определяете только количество тем), и алгоритм будет сопоставлять все документы с темами таким образом, чтобы слова в каждом документе в основном захватывались этими воображаемыми темами.
Алгоритм итеративно перебирает каждое слово и переназначает слово теме, принимая во внимание вероятность того, что слово принадлежит теме, и вероятность того, что документ будет создан темой. Эти вероятности вычисляются многократно, до сходимости алгоритма.

В отличие от других алгоритмов кластеризации, таких как K-means , которые выполняют жесткую кластеризацию (где разделы разделены), LDA присваивает каждому документу набор тем, что означает, что каждый документ может быть описан одной или несколькими темами (например,грамм. Документ 1 описан на 70% темы A, 20% темы B и 10% темы C) и отражает более реалистичные результаты.

Тематическое моделирование чрезвычайно полезно для классификации текстов, построения рекомендательных систем (например, чтобы рекомендовать вам книги на основе ваших прошлых чтений) или даже для выявления тенденций в онлайн-публикациях.

В настоящее время НЛП пытается обнаружить нюансы в значении языка, будь то из-за отсутствия контекста, орфографических ошибок или диалектных различий.

В марте 2016 года Microsoft запустила Tay , чат-бота с искусственным интеллектом (AI), выпущенного в Twitter в качестве эксперимента НЛП.Идея заключалась в том, что чем больше пользователей будет общаться с Тэем, тем умнее он станет. Что ж, в результате через 16 часов Тэя пришлось удалить из-за его расистских и оскорбительных комментариев:

Microsoft извлекла уроки из собственного опыта и несколько месяцев спустя выпустила Zo , англоязычный чат-бота второго поколения, который не быть пойманным на тех же ошибках, что и его предшественник. Zo использует комбинацию инновационных подходов для распознавания и создания разговора, а другие компании изучают возможности использования ботов, которые могут запоминать детали, характерные для отдельного разговора.

Хотя будущее НЛП выглядит чрезвычайно сложным и полным угроз, дисциплина развивается очень быстрыми темпами (вероятно, как никогда раньше), и мы, вероятно, достигнем уровня прогресса в ближайшие годы, который заставит выглядеть сложные приложения. возможный.

Почему вы должны заниматься НЛП помимо английского

Исследование обработки естественного языка (NLP) в основном сосредоточено на разработке методов, которые хорошо работают с английским языком, несмотря на множество положительных преимуществ работы с другими языками.Эти преимущества варьируются от огромного социального воздействия до моделирования множества лингвистических функций и предотвращения переобучения, а также интересных задач для машинного обучения (ML).

В мире говорят примерно на 7000 языков. Карта выше (см. Интерактивную версию на Langscape) дает обзор языков, на которых говорят во всем мире, с каждым зеленым кружком, представляющим родной язык. На большинстве языков мира говорят в Азии, Африке, Тихоокеанском регионе и Америке.

Хотя за последние годы мы наблюдали впечатляющий прогресс во многих задачах обработки естественного языка (обзор см. В статьях с кодом и NLP Progress), большинство таких результатов было достигнуто на английском языке и небольшом наборе других языков с высокими ресурсами. .

В предыдущем обзоре нашего учебника ACL 2019 по обучению неконтролируемому кросс-языковому представлению я определил иерархию ресурсов, основанную на доступности немаркированных данных и помеченных данных в Интернете. В недавней статье ACL 2020 Джоши и др.аналогичным образом определите таксономию в зависимости от наличия данных, которые вы можете увидеть ниже.

Распределение языковых ресурсов Joshi et al. (2020). Размер и цвет круга обозначают количество языков и носителей соответственно в каждой категории. Цвета (в спектре VIBGYOR; V iolet– I ndigo– B lue– G reen– Y ellow– O range– R ed) представляют общую численность населения говорящих от низкого уровня. (от фиолетового) до высокого (красного).

Языки категорий 5 и 4, которые находятся в золотом уголке, поскольку им доступны как большие объемы помеченных, так и немаркированных данных, хорошо изучены в литературе по НЛП. С другой стороны, языками в других группах в значительной степени пренебрегали.

В этом посте я объясню, почему вам следует работать не с английским, а с языками. В частности, я выделю причины с социальной, лингвистической, машинной, культурной, нормативной и когнитивной точек зрения.

Социальная перспектива

Технологии недоступны, если они доступны только для англоговорящих людей со стандартным акцентом.

От того, на каком языке вы говорите, зависит ваш доступ к информации, образованию и даже человеческим связям. Несмотря на то, что мы считаем Интернет открытым для всех, существует цифровой языковой разрыв между доминирующими языками (в основном из западного мира) и другими. В сети представлены всего несколько сотен языков, и носители языков меньшинств серьезно ограничены в доступной им информации.

Поскольку многие другие языки пишутся в неформальном контексте в приложениях чата и в социальных сетях, этот разрыв распространяется на все уровни технологий: на самом базовом уровне языковых технологий языки с низким уровнем ресурсов не имеют поддержки клавиатуры и проверки орфографии (Soria et al. al., 2018), а поддержка клавиатуры еще реже для языков без широко распространенных письменных традиций (Paterson, 2015). На более высоком уровне алгоритмы предвзяты и дискриминируют людей, говорящих не на английском языке или просто говорящих с другим акцентом.

Последнее является проблемой, потому что во многих существующих работах язык с высокими ресурсами, такой как английский, рассматривается как однородный. Следовательно, наши модели уступают во множестве связанных лингвистических подсообществ, диалектов и акцентов (Blodgett et al., 2016). На самом деле границы между языковыми разновидностями намного более размыты, чем мы представляем, и языковая идентификация схожих языков и диалектов по-прежнему является сложной проблемой (Jauhiainen et al., 2018). Например, хотя итальянский язык является официальным языком в Италии, по всей стране говорят на 34 региональных языках и диалектах.

Продолжающееся отсутствие технологической интеграции не только усугубит языковой разрыв, но также может подтолкнуть носителей неподдерживаемых языков и диалектов к языкам с высокими ресурсами и лучшей технологической поддержкой, что еще больше подвергнет опасности такие языковые разновидности.Чтобы гарантировать, что люди, не владеющие английским языком, не останутся без внимания и в то же время компенсировать существующий дисбаланс, снизить языковые барьеры и барьеры для грамотности, нам необходимо применить наши модели к неанглийским языкам.

Лингвистическая перспектива

Несмотря на то, что мы заявляем, что заинтересованы в разработке общих методов понимания языка, наши методы обычно применяются только к одному языку, английскому.

Английский и небольшой набор других языков с высокими ресурсами во многих отношениях не репрезентативны для других языков мира.Многие богатые ресурсами языки принадлежат к индоевропейской языковой семье, на них говорят в основном в западном мире, и они морфологически бедны, то есть информация в основном выражается синтаксически, например через фиксированный порядок слов и использование нескольких отдельных слов, а не через вариацию на уровне слов.

Для более целостного представления мы можем взглянуть на типологические особенности разных языков. Всемирный атлас языковой структуры каталогизирует 192 типологических признака, то есть структурных и семантических свойств языка.Например, одна типологическая характеристика описывает типичный порядок субъекта, объекта и глагола в языке. Каждая функция имеет в среднем 5,93 категории. 48% всех категорий характеристик существуют только на малоресурсных языках групп 0–2 выше и не могут быть найдены на языках групп 3–5 (Joshi et al., 2020). Игнорирование такого большого подмножества типологических характеристик означает, что наши модели НЛП потенциально упускают ценную информацию, которая может быть полезна для обобщения.

Работа над языками помимо английского также может помочь нам получить новые знания о взаимоотношениях между языками мира (Artetxe et al., 2020). И наоборот, это может помочь нам выявить, какие лингвистические особенности способны уловить наши модели. В частности, вы могли бы использовать свои знания определенного языка для исследования аспектов, которые отличаются от английского, таких как использование диакритических знаков, обширное сложение, флексия, деривация, дублирование, агглютинация, слияние и т. Д.

Перспектива ML

Мы кодируем предположения в архитектуры наших моделей, основанные на данных, которые мы намереваемся их применить. Несмотря на то, что мы предполагаем, что наши модели будут общими, многие из их индуктивных предубеждений специфичны для английского и схожих с ним языков.

Отсутствие какой-либо явно закодированной информации в модели не означает, что она действительно не зависит от языка. Классическим примером являются языковые модели n-грамм, которые работают значительно хуже для языков со сложной морфологией и относительно свободным порядком слов (Bender, 2011).

Точно так же нейронные модели часто упускают из виду сложности морфологически богатых языков (Tsarfaty et al., 2020): токенизация подслов плохо работает на языках с дублированием (Vania and Lopez, 2017), кодирование пар байтов плохо согласуется с морфологией (Bostrom и Durrett, 2020), а языки с большим словарным запасом более трудны для языковых моделей (Mielke et al., 2019). Различия в грамматике, порядке слов и синтаксисе также создают проблемы для нейронных моделей (Ravfogel et al., 2018; Ahmad et al., 2019; Hu et al., 2020). Кроме того, мы обычно предполагаем, что предварительно обученные вложения легко кодируют всю релевантную информацию, что может быть не для всех языков (Tsarfaty et al., 2020).

Вышеупомянутые проблемы создают уникальные проблемы для моделирования структуры — как на уровне слова, так и на уровне предложения -, имея дело с разреженностью, малым обучением, кодированием релевантной информации в предварительно обученных представлениях и переносом между родственными языками, среди многих других интересных направления.Эти проблемы не решаются с помощью существующих методов и, следовательно, требуют нового набора языковых подходов.

Последние модели неоднократно соответствовали производительности человеческого уровня на все более сложных тестах, то есть на английском языке с использованием помеченных наборов данных с тысячами и немаркированных данных с миллионами примеров. В процессе, мы как сообщество приспособились к характеристикам и условиям англоязычных данных. В частности, сосредоточив внимание на языках с высоким уровнем ресурсов, мы определили приоритеты методов, которые хорошо работают только тогда, когда доступны большие объемы помеченных и немаркированных данных.

Напротив, большинство современных методов не работают в условиях нехватки данных, которые являются общими для большинства языков мира. Даже недавние достижения в языковых моделях предварительного обучения, которые резко снижают сложность выборки для последующих задач (Peters et al., 2018; Howard and Ruder, 2018; Devlin et al., 2019; Clark et al., 2020), требуют огромного количества чистые, немаркированные данные, которые недоступны для большинства языков мира (Artetxe et al., 2020). Таким образом, умение работать с небольшим количеством данных — это идеальная установка для проверки ограничений текущих моделей, а оценка на языках с ограниченными ресурсами составляет, возможно, самое эффективное приложение в реальном мире.

Культурно-нормативная перспектива

Данные, на которых обучаются наши модели, раскрывают не только характеристики конкретного языка, но также проливают свет на культурные нормы и здравый смысл.

Однако такие знания здравого смысла могут отличаться для разных культур. Например, понятия «бесплатный» и «несвободный» различаются в разных культурах, где «бесплатные» товары — это товары, которые каждый может использовать без разрешения, например, соль в ресторане. Темы табу также различаются в разных культурах.Более того, культуры различаются в оценке относительной власти и социальной дистанции, среди прочего (Thomas, 1983). Кроме того, многие реальные ситуации, такие как те, которые включены в набор данных COPA (Roemmele et al., 2011), не соответствуют непосредственному опыту многих и в равной степени не отражают ключевые ситуации, которые являются очевидными фоновыми знаниями для многих людей в мире. (Понти и др., 2020).

Следовательно, агент, которому были доступны только данные на английском языке, происходящие в основном из западного мира, может иметь возможность вести разумный разговор с носителями из западных стран, но разговор с кем-то из другой культуры может привести к прагматическим неудачам.

Помимо культурных норм и здравого смысла, данные, на которых мы обучаем модель, также отражают ценности лежащего в основе общества. Как исследователь или практик НЛП, мы должны спросить себя, хотим ли мы, чтобы наша система НЛП исключительно разделяла ценности конкретной страны или языкового сообщества.

Хотя это решение может быть менее важным для текущих систем, которые в основном имеют дело с простыми задачами, такими как классификация текста, оно станет более важным, поскольку системы станут более интеллектуальными и должны будут иметь дело со сложными задачами принятия решений.

Когнитивная перспектива

Человеческие дети могут усвоить любой естественный язык, и их способность понимать язык удивительно одинакова для всех видов языков. Чтобы достичь понимания языка на человеческом уровне, наши модели должны демонстрировать одинаковый уровень согласованности между языками из разных языковых семейств и типологий.

Наши модели должны в конечном итоге уметь изучать абстракции, которые не являются специфическими для структуры какого-либо языка, но могут быть обобщены на языки с различными свойствами.

Что вы можете сделать

Наборы данных Если вы создаете новый набор данных, зарезервируйте половину своего бюджета на аннотации для создания набора данных того же размера на другом языке.

Оценка Если вас интересует конкретная задача, рассмотрите возможность оценки вашей модели для той же задачи на другом языке. Для обзора некоторых задач см. NLP Progress или наш тест XTREME.

Правило Бендера Укажите язык, над которым вы работаете.

Предположения Четко расскажите о сигналах, которые использует ваша модель, и о предположениях, которые она делает.Подумайте, какие из них относятся к изучаемому вами языку, а какие могут быть более общими.

Языковое разнообразие Оцените языковое разнообразие выборки языков, которые вы изучаете (Ponti et al., 2020).

Исследования Работа над методами решения проблем языков с низким уровнем ресурсов. В следующем посте я расскажу об интересных направлениях и возможностях исследований в многоязычном НЛП.

Цитирование

Для указания авторства в академическом контексте, пожалуйста, процитируйте эту работу как:

  @misc {ruder2020beyondenglish,
  author = {Рудер, Себастьян},
  title = {{Почему вы должны заниматься НЛП помимо английского}},
  год = {2020},
  howpublished = {\ url {http: // ruder.io / nlp -yond-english}},
}

Спасибо Аиде Нематзаде, Лауре Римелл и Адхи Кункоро за ценные отзывы о черновиках этого поста.

Добро пожаловать! — НЛП с друзьями

Это дом НЛП с друзьями , серия онлайн-семинаров , сделанная студентами, для студентов, куда приглашаются все желающие!

О семинаре
Мы встречаемся с по средам раз в две недели, чтобы поговорить об интересной работе в НЛП и смежных областях.Докладчиками являются студентов , которые расскажут о своих собственных работах (как текущих, так и уже опубликованных). Ссылки распространяются через наш список рассылки .

Идея этой обстановки — создать благоприятную и увлекательную среду для студентов, чтобы они могли представить свою работу и обсудить ее с другими студентами и исследователями по всему миру. После каждого выступления (или во время выступления, если докладчик позволяет) будет время, чтобы задать вопросы, обсудить соответствующие темы и задуматься о том, что будет дальше.Мы ожидаем, что все будут следовать нашему кодексу поведения , чтобы сделать этот форум уважаемым. Официальный язык семинара — английский.

Мы надеемся, что этот формат будет способствовать большему сближению между студентами по всему миру, предоставит студентам больший доступ к семинарам и презентации опыта, создаст форум без суждений, на котором можно задавать вопросы, и даст нам всем возможность учиться друг у друга — и то и другое. успехов и неудач!

Мы стремимся к разнообразию тем и докладчиков; мы надеемся объединить студентов со всего мира и предоставить сцену целому ряду тем и спикеров.Мы надеемся, что когда-нибудь вы присоединитесь к нам (так что мы не единственные… в Zoom)!

Об организаторах Янаи Элазар — кандидат наук в университете Бар-Илан, где он работает над нейронными представлениями, анализом моделей и отсутствующими элементами. В свободное время он может кормить организмы на основе муки и превращать их в хлеб. Абхилаша Равичандер — кандидат наук в Университете Карнеги-Меллона, где она работает над устойчивым пониманием языка, включая проблемы интерпретируемости, оценки и вычислительного мышления.В свободное время она уговаривает свои растения оставаться в живых. Лиз Салски — аспирант Университета Джона Хопкинса, где она занимается машинным переводом и компьютерной лингвистикой. В свободное время она ездит на велосипеде к мороженому и пьет Duolingo. Зирак Васим — кандидат наук в Университете Шеффилда, где он работает над выявлением оскорбительных слов и справедливостью в машинном обучении, а в свободное время он может спать.
Отслеживание прогресса в обработке естественного языка

Содержание

Английский

Вьетнамский

Хинди

Китайский

Чтобы узнать больше о задачах, наборах данных и результатах на китайском языке, посетите китайский веб-сайт НЛП.

Французский

Русский

Испанский

Португальский

Корейский

Непальский

Бенгальский

Персидский

Турецкий

Немецкий

Этот документ направлен на отслеживание прогресса в обработке естественного языка (NLP) и дает обзор новейших достижений (SOTA) для наиболее распространенных задач НЛП и соответствующих наборов данных.

Он нацелен на охват как традиционных, так и основных задач НЛП, таких как синтаксический анализ зависимостей и тегирование части речи. а также более новые, такие как понимание прочитанного и вывод естественного языка.Основная цель предоставляет читателю краткий обзор наборов контрольных данных и современного состояния их интересующая задача, которая служит отправной точкой для дальнейших исследований. С этой целью, если есть место, где результаты задачи уже публикуются и регулярно поддерживаются, например, общедоступная таблица лидеров, читатель будет указан там.

Если вы захотите снова найти этот документ в будущем, просто зайдите на nlpprogress.com или nlpsota.com в вашем браузере.

Содействует

Руководящие принципы

Результаты Предпочтительны результаты, представленные в опубликованных статьях; исключение может быть сделано для влиятельных препринтов.

Наборы данных Наборы данных должны использоваться для оценки по крайней мере в одной опубликованной статье, помимо тот, который представил набор данных.

Код Рекомендуем добавить ссылку на реализацию если доступно. Вы можете добавить в таблицу столбец Код (см. Ниже), если он не существует.В столбце Code укажите официальную реализацию с помощью Official. Если доступна неофициальная реализация, используйте ссылку (см. Ниже). Если реализация недоступна, вы можете оставить ячейку пустой.

Добавление нового результата

Если вы хотите добавить новый результат, вы можете просто нажать небольшую кнопку редактирования в правом верхнем углу. угол файла для соответствующей задачи (см. ниже).

Это позволяет редактировать файл в Markdown.Просто добавьте строку в соответствующую таблицу в тот же формат. Убедитесь, что таблица остается отсортированной (с лучшим результатом вверху). После внесения изменений убедитесь, что таблица по-прежнему выглядит нормально, нажав на Вкладка «Предварительный просмотр изменений» вверху страницы. Если все в порядке, перейдите в конец страницы, где вы видите форму ниже.

Добавьте название предлагаемого изменения, необязательное описание, укажите, что вы хотите «Создайте новую ветку для этого коммита и запустите запрос на перенос» и нажмите «Предложить изменение файла».

Добавление нового набора данных или задачи

Для добавления нового набора данных или задачи вы также можете выполнить шаги, описанные выше. В качестве альтернативы вы можете форк репозитория. В обоих случаях выполните следующие действия:

Если ваша задача совершенно новая, создайте новый файл и укажите на него ссылку в таблице содержания выше.

Если нет, добавьте задачу или набор данных в соответствующий раздел соответствующего файла (в алфавитном порядке).

Кратко опишите набор данных / задачу и включите соответствующие ссылки.

Опишите параметры оценки и метрику оценки.

Покажите, как выглядит аннотированный пример набора данных / задачи.

Добавьте ссылку для загрузки, если она доступна.

Скопируйте приведенную ниже таблицу и введите как минимум два результата (включая новейшие результаты) для вашего набора данных / задачи (измените Score на показатель вашего набора данных). Если ваш набор данных / задача имеет несколько показателей, добавьте их справа от Score .

Отправьте изменение как запрос на перенос.

Модель Оценка Бумага / Источник Код

Избранное

Это задачи и наборы данных, которые все еще отсутствуют:

Введение в двуязычный словарь

Разбор дискурса

Извлечение ключевой фразы

Население базы знаний (KBP)

Больше диалоговых задач

Полуавтоматическое обучение

Фрейм-семантический синтаксический анализ (анализ полного предложения FrameNet)

Экспорт в структурированный формат

Вы можете извлечь все данные в структурированный машиночитаемый формат JSON с проанализированными задачами, описаниями и таблицами SOTA.

Инструкции находятся в структурированном / README.md.

Инструкция по созданию сайта локально

Инструкции по созданию веб-сайта локально с помощью Jekyll можно найти здесь.