Методы нлп: Техники и приёмы НЛП

Статьи про НЛП от Института НЛП

Прокрастинатор или лентяй: почему мы откладываем важные дела

Прокрастинация – особенность откладывать важные дела на потом, создавать дедлайны, “тянуть время”. Мы все бываем прокрастинаторами время от времени, только у кого-то это временное состояние, а кто-то так живет большую часть жизни.
Так все-таки – прокрастинатор или лентяй?

Мифы о самогипнозе: где правда?

Стать “начальником своей жизни” реально. В этом поможет самогипноз – гипноз без гипнолога. Вы сами погружаете себя в гипнотический транс и реализуете в этом трансе все те программы, установки, инструкции и образы, которые управляют психическими и физиологическими процессами организма.

Тренинг на миллион

Как выбрать нишу, понять целевую аудиторию и придумать тренинг.
Создать свой тренинг? Да еще такой, чтобы приносил доход вам и был интересным для других?
Сегодня мы без лишней “воды” расскажем, как привести мечту в исполнение и создать свой авторский продукт.

Как завалить любые переговоры

Завалить переговоры – это когда «ну все ж хорошо было, почему они отказались, непонятно…» В переговорах всегда участвуют как минимум 2 стороны, и если переговоры не удались, только плохой переговорщик будет во всем винить оппонента. По правде говоря, хороший переговорщик из неудачных переговоров способен почерпнуть даже больше профессионального опыта, чем из удачных.

Функция эмоций. Конструктор эмоций

В деловых и в личных отношениях всегда есть место эмоциям. Но не всегда эмоции благотворно влияют на рассудительность. Раздражение, злость, гнев — всё это эмоции, с которыми следует быть особенно внимательным.

Будучи неподконтрольными, они могут ухудшить самочувствие, расстроить отношения, сломать сотрудничество или помешать сделке. При этом, те же эмоции могут обеспечить выживание, эффективность деятельности и высокие достижения.

Эти фразы разрушают психику ребенка

Как часто мы сталкиваемся с тем, что в ситуациях, когда нужно уверенно и четко заявить свою позицию, мы вдруг тушуемся, стесняемся и думаем «А что они про меня подумают?», «Может, не стоит?», «А получится ли у меня?», «А достоин ли я этой должности (супруга, кольца, доброго отношения и пр.)?»

Личность: что такое “хорошо” и как быть с “плохо”?

Как позитивные, так и негативные качества личности подкрепляются наличием личного опыта, где это качество проявлялось. Если акцентировать внимание ребенка на том, что он невнимательный, потому что пропустил слово, переписывая домашнее задание, потому что не заметил, где на полке лежат ключи и еще почему-то, то он вырастет с качеством личности «Я невнимательный».

Исполнение желаний. Краткое руководство

Каждый Новый год все пишут списки своих желаний. Но ответьте для себя честно: сбылись ли ваши мечты и желания именно так, как вы этого хотели? Увы, но, наверняка, нет.
Возможно, какие-то результаты можно назвать исполнением желания, но вот чтобы все исполнилось на все 100% – это большая редкость.

Как прокачать свою удачу

Люди с древнейших времен мечтают поймать удачу за хвост. Со стороны часто кажется, что кто-то и пальцем не шевельнул, а ему с неба все сыпется: и дом, и семья, и красота, и ум, и дело всей жизни приносит доход достаточный, чтобы было чем заправлять маленький личный самолет…

Зачем нам в жизни нужен плюс

Начнём с того, что мало кто хочет видеть действительность в негативном свете: все, как в поздравительных открытках мечтают, чтобы «счастье-здоровье» и «благосостояние и долгих лет». Только откуда тогда берутся диванные эксперты, которые ничем никогда не довольны? Откуда эти люди, которым и плитка криво лежит, и президент соседней страны неумный, и молоко по акции закончилось — безобразие какое!, и денег нет, и жизни нет нормальной вообще…

Самогипноз: инструкция по управлению собой

Самогипноз — состояние, в которое человек вводит себя самостоятельно с помощью специальных техник. С помощью самогипноза можно управлять психическими и физическими процессами в собственном организме, мобилизуя ресурсы для преодоления различных ситуаций.

Чувство жалости: качество человека или повод для манипуляций

В человеческой природе существуют 9 уязвимых точек для манипуляции. Это некие сформированные в нашей психике сценарии, по которым мы обязательно действуем в ущерб себе. Чтобы эти сценарии сработали, для их запуска нужен манипулятор. Но не просто манипулятор, а тот, кто сыграет определенную для этого сценария роль.

Работа: театр одного актера или проза жизни?

В нашей жизни мы все играем роли – матери или отца, жены или мужа, серьезного бизнесмена или парня-альтернативщика. И это не значит, что за ними мы скрываем свою личность, это значит, что в определенный период жизни мы выбираем, кем нам быть.

Что стоит на пути к богатству

Наверняка вы замечали, что к некоторым людям деньги липнут сами. Откуда-то вдруг на них валятся какие-то неожиданные выгодные предложения и возможности  прибыльного заработка. А другие наоборот: бьются и вкалывают, урезая себя во всем, но уровень их достатка остаётся прежним. Даже среди наших одноклассников наверняка найдется какой-нибудь Петька, который «сейчас круто стоит, а тогда и думать никто не мог, что он так раскрутится».

Работа и дружба: как совместить и не разругаться в пух и прах

Работа – место, где нужно концентрироваться на общем деле, участвовать в развитии бизнеса и зарабатывать деньги. Работа, по сути, не место для личных отношений.
Но что делать, если вы только начинаете бизнес и вам просто необходима помощь близких людей? Или же ваш друг – именно тот специалист, что вам нужен? А может быть, вы хотите помочь близкому человеку и, как говорится, “дать голодному удочку, а не рыбу”?

Общение со статусными известными людьми: тактика интересной личности

Вокруг огни, нарядные люди, улыбки, смех, звон бокалов… Вы подходите к столу, и видите, что рядом с вами сидит он – известный и влиятельный человек. Вы садитесь рядом и тысячи мыслей в один момент проносятся в голове: “Вот это да! Но что я буду говорить? Я не знаю, что ему сказать! Но я же не могу молчать как истукан! Тема, тема, мне срочно нужна тема для разговора! А вдруг я неинтересный и скажу какую-то чушь?! Тогда мне лучше молчать! Или нет? Что же делать?!”

“Я боюсь”: страх, тревога или фобия?

Самые частые обращения к психологу – страхи и переживания. Человек говорит: “Я боюсь летать на самолете (боюсь собак, уколов, громких звуков, публичных выступлений и пр.)”. Для кого-то это просто страхи, были и прошли, но если такие страхи мешают жить, ограничивают качество жизни, заставляют искать варианты избегания предмета страха, то это уже фобическое расстройство.

Методы НЛП

Методы

  1. Калибровка
  2. Подстройка и раппорт
  3. Наблюдение за движением глаз
  4. Переосмысление проблемы
  5. Якорение
  6. Мотивация
  7. Самогипноз

Замечание 1

Методы нейролингвистического программирования созданы для быстрой и эффективной помощи людям в решении их проблем.

Рассмотрим основные методы, чаще всего применяемые в НЛП.

Калибровка

Калибровка — процесс внимательного наблюдения за важными малейшими деталями в поведении человека для точного определения его состояния в момент изучения. Калибровка применяется для методов эффективной подстройки к человеку и его дальнейшего ведения. Полученные данные помогают понять действительные мысли и чувства человека, неважно открыт он для диалога или скрывает свое настроение.

Метод «подстройки» и раппорт

Устанавливать раппорт – это значит «присоединяться» к человеку, настраиваясь на язык его телодвижений, аккуратно и не заметно.

К движению рук можно подстроиться малозаметным движением своей руки, а к движениям тела с помощью движений головы или корпуса. Часто подстраиваются к позе собеседника, его манере двигаться.

Сильным средством для установления раппорта служит подстройка к дыханию и к частоте моргания глаз. Когда общение происходит в крепком раппорте, тогда они могут дышать и моргать в унисон друг с другом.

Подстройка к разговору — это хороший метод для установки раппорта. Можно настроиться на тон, темп, громкость или ритм речи.

Пристройка – перемены в ролевых моделях поведения, происходит взаимное дополнение друг друга. Например, я Ребенок и ты Ребенок – это позиция подстройки, а если я Родитель, а ты Ребенок, тогда это пристройка. Или еще, можно подсесть рядышком, пристроиться, чтобы было хорошо и удобно.

Наблюдение за движением глаз

Использование манеры движения глазами помогает улучшить контакт при беседе, применяя привычный для человека способ разговаривать. Эти методы помогают также эффективному психологическому консультированию и психотерапии. Наблюдая за глазодвигательными реакциями человека можно понять: говорит он правду или врет.

Готовые работы на аналогичную тему

Переосмысление проблемы

В НЛП этот метод называется – рефрейминг. Посмотрев на свою проблемную ситуацию со стороны, можно заметить совсем другие, положительные стороны. Рефрейминг подразумевает выход за пределы ситуации, нахождение иных, благоприятных способов реагирования на происходящие события.

Метод – якорение

«Якорем» в НЛП называют важный знак, созданный одним или несколькими повторениями, который вызывает необходимую ассоциацию и соединенную с ним эмоцию или желаемое состояние.

Определение 1

Якорь — это предмет или мысленная метка, которая пробуждает в сознании у человека заданное состояние.

Якорение подразумевает фиксацию якоря на конкретном состоянии. Например, когда мы смотрим на знакомый предмет, он у нас вызывает определенные воспоминания, потому что раньше, неосознанно мы «заякорили» это состояние, направив его в предмет.

Мотивация

основной стимулятор поведения человека. С помощью этого метода человек сначала представляет как хорошо будет ему если он получит желаемое, потом представляет как будет плохо если он не совершит определенных действий. В итоге, сознательно для себя определяет, готов ли он что-то делать для приближения своей мечты. Мотивация направлена на ожидания в будущем и она дает возможность ради желаемого будущего потрудиться в настоящем.

Самогипноз

этот эффективный метод нужен для того, чтобы работать с любыми своими проблемами, меняя ситуацию на глубинном уровне. Так можно менять плохие и вредные привычки, изменять образ своих мыслей, внедрять новые желаемые мыслеформы. К нему важно относиться очень серьезно, заранее готовиться и продумывать весь процесс. Важно учитывать, что погружение состоит из нескольких стадий:

  1. подготовка;
  2. вхождение в транс;
  3. проработка проблемы в трансе;
  4. формулировка и озвучивание позитивных мыслеформ;
  5. выход из гипноза.

техники, приемы, правила, обучение, практика

НЛП – это в узком понимании индивидов, имеющих поверхностное представление о данном методе, способ манипулирования людьми. Фактически понятие НЛП гораздо шире. Оно включает моделирование человеческого поведения, программирование мышления индивидов, контроль над собственным разумом. Более того, НЛП является специфическим направлением психологии. Некоторые его считают своеобразным методом исследования глубин подсознательного. Сегодня данное направление практикуется, преимущественно, в различных психологических тренингах, применяется в рекламных акциях, торговле, политике, коучинге, для соблазнения.

Основой НЛП является метод копирования вербального и несловесного поведенческого реагирования трех известных психотерапевтов, а именно В.Сатир, основательницы семейной психотерапии, Ф.Перлза – родоначальника гештальт-терапии и М.Эриксон, положившего начало эриксоновскому гипнозу.

Сторонники НЛП считают, что субъективная реальность обусловлена принципами поведенческих реакций, восприятием, вследствие чего возможно совершать изменения поведения, модифицировать убеждения и излечивать травмы. Данный вывод они произвели, базируясь на собранных исследовательскими методами языковых моделях и посылах тела. Изначально техники, выработанные на основе таких наблюдений, своими творцами рассматривались в качестве «магии» с терапевтическим эффектом, а непосредственно НЛП – как «анализ структуры индивидуального опыта». Описанные воззрения базируются на принципе, что всякие поведенческие реакции (даже самые совершенные либо дисфункциональные) не возникают случайно, они обладают конфигурацией, которую возможно изучить.

НЛП психология

НЛП (нейролингвистическое программирование) считается самостоятельной областью знаний, рассматриваемой устройство индивидуального опыта человека, его мыслительные стратегии и поведенческие реакции, копирование и обучение удачным стратегиям. Данное направление базируется на различных принципах, которые поддерживают убеждения, что перемены есть нечто неизбежное.

НЛП является современным течением в практической психологии. Метод зародился в США в семидесятых годах двадцатого столетия и впитал в себя исключительно самое лучшее из различных методов практической психологии.

НЛП, кроме поведенческого реагирования индивидов, затрагивает и способы мыслительного оперирования, от которых зависят все человеческие достижения. Моделируя мыслительные процессы, зарождение чувств, убеждений и их развитие, описываемое направление рассматривает все компоненты человеческого опыта. Однако, прежде всего, техники НЛП направлены на улучшение процессов коммуникативного взаимодействия. Его определяют в качестве способа выявления и сотворения стратегии успешности, умения трансформировать поведенческое реагирование и личность субъекта таким образом, чтобы тот превратился в успешного человека.

НЛП в практической психологии характеризуется связью с различными популярными направлениями, такими как психоанализ, гештальт, разумный путь, соционика, трансактный (трансакционный) анализ.

К основным чертам этого направления можно отнести ниже приведенные. Метод применим в совершенно разных областях, начиная от психотерапии и заканчивая торговлей.

В любой сфере применения НЛП, в первый черед, моделирует умение, досконально изучая образ поведения уже успешных индивидов. Данный метод практически не интересуется прошлым личностным опытом клиента, поскольку он не выискивает причины в прожитом, а изучает манеру восприятия, на основе которой выстраивает настоящее и будущее. Прежде всего, метод ориентирован на изменение, а не на объяснение. То есть, не существует вопроса «почему», есть лишь вопрос «как».

НЛП интересуют теории лишь постольку, поскольку это нужно для практики, при этом акцентирует, что такие теории для него являются не непреложной истиной, а всего-навсего рабочими моделями. В первый черед, НЛП – это технология, основанная на инструментальном, а не ценностном подходе.

НЛП помощь не направлена на решение вопросов бытия либо переустройства социума. Метод не диктует человеку, как нужно жить правильно. Проводятся тренинги по НЛП, обучение технике позволяет переформулировать проблему человека в задачи, которые помогают решить, отсекая лишь неэкологичные варианты.

НЛП вообще отрицает такое понятие, как «правильная личность». Другими словами, не существует «правильного» поведения либо «правильных» ценностных ориентиров. Есть только поведенческое реагирование, подходящее в той или иной степени под контекст. А задача состоит в предоставлении возможности индивиду подобрать под себя более подходящее (действенное, экологичное, верное, доступное).

Фундаментом данного направления считается извечное убеждение в том, что трансформации собственного состояния возможны. При этом все техники НЛП отталкиваются от сознательных действий, которые ведут к бессознательным результатам. Нередко сам человек является создателем персональных ограничений, которые он с удовольствием блюдет. Люди устанавливают четкие границы собственной жизни, основываясь на своих субъективных представлениях, принципах, опасениях.

НЛП помощь имеет в собственном арсенале набор адекватных стратегий и приемлемых инструментов для расширения персональных ограничений и свершения изменений в сторону успешности. При этом стратегии и инструменты НЛП являются настолько утилитарными, что их можно с легкостью применять в любой жизненной сфере. Так, например, техники НЛП психология в отношениях позволяют вызвать в понравившемся объекте симпатию и легкую влюбленность.

Сегодня разработано множество техник, направленных на счастливые межличностные отношения, улучшение навыков коммуникативного взаимодействия. С их помощью можно соблазнить понравившегося человека, найти настоящую любовь. С этой целью разработаны даже тренинги по НЛП — обучение технике вызывания интереса у противоположного пола сегодня особенно популярно.

Главный принцип НЛП для любви в отношениях звучит следующим образом: личная жизнь человеческого индивида зависит исключительно от него самого. Именно человек является автором своих любовных романов. Только он решает, комедией или драмой обернутся его взаимоотношения.

Все проблемы взаимоотношений полов заключаются в содержимом подсознания людей и их прошлом опыте. Ведь каждый индивид с рождения получает множество установок, большинство из которых совершенно неправильные. Такие установки прочно засели в голове, и являют собой некое подобие руководства к действиям.

Метод НЛП убеждение, ранее поселенное в подсознании, легко перепрограммирует в лучшую сторону.

Техники НЛП

Прежде всего, НЛП в практической психологии – это система высокоэффективных техник, направленных на помощь в достижении целей. Это способы обучения людей пользоваться возможностями их мозга. Последователи описываемого метода выделяют несколько основных техник, применяемых в НЛП, а именно якорение, языковые стратегии, рефрейминг, техники НЛП любовь, взмаха и вставленных сообщений.

Самая известная техника НЛП – это якорение, базирующаяся на программировании условного рефлекса, называемого «якорем». Условные рефлексы могут возникать сами по себе. Например, при прослушивании одинаковой мелодии в определенный момент переживаний, у индивида вырабатывается рефлекс.

НЛП позволяет выработать нужный условный рефлекс – создать якорь. Такие якоря могут нести позитив либо быть отрицательными. Чтобы зафиксировать в памяти определенный жизненный момент, необходимо поставить на него «якорь». Для его закрепления в сознании ресурс, позволяющий вызвать ассоциацию у индивида с тем, что он желает запомнить. Таким ресурсом могут стать различные образы, музыка, песня и даже запахи.

Техника взмаха считается наиболее универсальной. Ее может использовать даже непрофессионал. Она создана с целью изменения жизненной позиции или роли, выбранной человеком. Состоит данная техника из двух представлений, одно из которых имеет связь с ассоциацией и отвечает какому-нибудь звуку, зрительному образу, ощущению, возникающему при ситуации, либо привычке, от которой индивид желает избавиться. Другим представлением является состояние, которое желает иметь индивид вместо привычки. К примеру, человек хочет избавиться от табакозависимости. Ему необходимо представить образ или ощущение, которое ассоциируется непосредственно с процессом курения. Затем представить вторую картинку либо ощущение, которое он желает получить вместо своей вредной привычки. После чего можно начинать практиковать саму технику. Следует представить первую картину в виде крупного изображения на большом экране. Это может быть рука с зажатой в ней сигаретой, тянущаяся к губам. Затем нужно представить второй образ в виде маленького темного изображения и поставить его рядом с первым. Например, счастливый образ человека без сигареты. После этого необходимо быстро поменять образы местами. Первая картинка должна перед мысленным взором тускнеть и уменьшиться в размере, а вторая – расти и становится ярче. Сделать эти мысленные манипуляции необходимо быстро и одновременно. Потом нужно посмотреть на получившийся результат, после чего необходимо мысленно стереть оба образа. Подобные действия следует повторить в течение 15 раз и проверить, каким образом отразились полученные изменения на самом человеке.

Техники НЛП любовь. Данная методика активно используется и в пикапе. Индивид, обладающий знаниями и владеющий этой техникой, может без труда заинтересовать понравившийся объект, да еще так, что он ничего плохого и не заподозрит. Чаще всего практикующие пикаперы применяют следующие техники: якорение, анекдоты, «The boyfriend destroyer», используемая при наличии у девушки партнера, НЛП гипноз (словесные техники Эриксоновского гипноза). В техниках на любовь или для соблазнения применяются действия манипулятивного характера.

Девушки при соблазнении отдают предпочтение технике «тройная спираль», создателем которой считается Эриксон, и заключается она во введении понравившегося объекта в трансовое состояние. Например, девушка рассказывает какую-то историю, затем ее резко обрывает другой историей, затем и эта история обрывается третьей. А когда объект не ожидает, девушка заканчивает вторую и первую истории. Так как мозг запоминает начало и конец повествования, то середину нужно использовать для различных манипуляций.

Психология НЛП управление людьми или техники манипулирования являются наиболее популярными. Кроме того, они применяются для изменения отношения и убеждений людей, взглядов на различные события, а также с целью трансформации привычных поведенческих реакций. Среди манипулятивных техник наиболее популярными считаются: «требуй больше», лесть. Перефразирование слов и другие.

Суть техники «требуй больше» состоит в том, чтобы просить у индивида намного больше, нежели необходимо в действительности. Также можно попросить совершить что-то странное. Естественно, человек откажется, но по прошествии времени у него можно просить то, что на самом деле нужно.

Психология управления в данном случае заключается в ощущении субъектом неудобства из-за отказа. Кроме того, вторая просьба по сравнению с предыдущей, будет выглядеть незначительной в его глазах.

Знаменитый психолог Д. Карнеги утверждал, что к людям необходимо обращаться по имени, так как этим подтверждается их личная значимость. Ведь для каждого индивида нет ничего приятнее, нежели звучание собственного имени, поскольку оно представляет собой реальное подтверждение факта существования человека. Поэтому, называя по имени каждого и подтверждая тем самым его значимость, человек получает в ответ расположение и уважение. Также обстоит дело и с титулами, различными званиями и социальными статусами. К примеру, если называть человека другом, то он вскоре действительно станет испытывать дружеские чувства в отношении индивида так к нему обращающегося.

Техника «Лесть» заключается в вызывании симпатии при помощи комплиментов и приятных слов. Однако нужно быть осторожным, практикуя ее. Ведь, если собеседник почувствует, то в сторону льстящего полетит волна негатива. Поэтому нужно всегда учитывать характерологические особенности собеседника и правильно подбирать ситуацию.

Психология НЛП управление людьми здесь состоит в том, что каждый из общающихся комфортно ощущает себя, находясь в состоянии когнитивной гармонии, когда внешнее воздействие подтверждает собственные мысли индивида и его чувства.

НЛП приемы

Приемы НЛП считаются доступными всем. Они способствуют улучшению общения, изменению поведенческих реакций и успешности в различных сферах.

Приемы НЛП на каждый день. Многие видели детский мультипликационный фильм под названием «Малыш и Карлсон» и, наверное, помнят момент, когда Карлсон лежал на диване, а Малыш убирал в доме. Данный фрагмент символизирует явную несправедливость. Но Карлсон, не замечая этого, предлагает Малышу устроить себе переменку, ведь он устал, и сделать ему кофе. С одной стороны Малышу должно стать досадно от такой наглости. Однако он идет и делает кофе. Ведь его мозг понял, что, не сделав кофе, не будет и переменки. Карлсоновская фраза состояла из фрагментов. В первом – содержалось предложение сделать переменку, а во втором – сделать кофе. Таким образом, мозг Малыша воспринял информацию так: «если я желаю передохнуть, то мне следует сделать Карлсону кофе».

Чтобы добиться своего, беседуя с человеком, при построении предложения нужно в начале дать то, что необходимо собеседнику. Часто эту технику используют в рекламах. Парню понравилась незнакомая девушка, и он хочет взять номер ее телефона, но переживает, что красавица может отказать. Чтобы не возникла «осечка», необходимо подойти к избраннице и произнести такую фразу: «Девушка могу ли я попросить своего товарища, чтобы завтра в середине дня он зашел к вам, с целью узнать номер вашего телефона для того, чтобы я смог вам позвонить». Обомлев от подобного сложного «сценария» развития событий завтрашнего дня, в большинстве случаев, девушка сразу напишет номер телефона.

В описанной ситуации действует принцип намеренно созданного сложного сценария для незнакомого человека. Девушка представила себе, после услышанного, что на самом деле завтра неизвестный человек придет на работу к ней и будет просить номер телефона. Представив всю эту сложность, ей проще сразу удовлетворить просьбу во избежание последствий.

Существуют определенные слова, услышав которые в отношении себя люди, в большинстве случаев, стремятся сделать то, о чем ему говорят. К таким словам относят: каждый раз, снова, всегда, постоянно и т.п. Использование этих слов в беседе, поможет решить быстро актуальные вопросы именно так, как необходимо.

Также добиться в разговоре желаемого можно при помощи частичного повторения окончания фраз собеседника. Другими словами нужно повторять окончания фразы собеседника с добавлением своего высказывания, вследствие чего партнер по разговору воспримет фразу оппонента, как свою собственную, благодаря тому, что в ней использован фрагмент сказанного им предложения. Все предложения, которые начинаются со слов: уважаемый, будьте любезны, пожалуйста и т. п. обязательно поспособствуют получению желаемого итога в диалоге.
Кроме этого, часто в беседах применяется прием, заключаемый в голосовом выделении нужного словом. То есть необходимо главное слово сказать отчетливее и громче. Это позволяет отвлечь собеседника от важного и заставляет его обратить внимание на выделенное слово. Когда в разговоре у оппонента что-то вызывает приятные ощущения, на лице у него появляется улыбка, нужно постараться прикоснуться к нему в этот момент. Такое прикосновение будет являться своеобразным якорем.

НЛП психология в отношениях. Для улучшения взаимоотношений полов выработана целая поведенческая стратегия, имеющая название техника «ближе – дальше». Заключается она в чередовании отношений: близкие и теплые отношения сменяются на отстраненные, холодные с нотками равнодушия. На этапе «ближе» девушка заботиться, проявляет нежность, радостно соглашается на встречи, на стадии «дальше» – она проявляет невнимание, холодна в общении, а на встречи у нее нет свободного времени. На первой стадии партнер получает удовольствие, радуется своей добыче, тешит самолюбие, на второй – у него появляется недоумение, некоторая доля обиды, растет интерес. Стадия «дальше» пробуждает в сильной половине забытые по ненадобности инстинкты: охотника и завоевателя. На второй стадии не нужно переигрывать. Следует отграничивать холодность, от поведения обиженной непонятно чем девушки, которая решила играть в молчанку. Такими действиями можно лишь оттолкнуть мужчину.

Стадия «дальше» работает эффективнее, если ей предшествовала увлекательная, страстная фаза «ближе». Данная техника работает при условии, что мужчина проявляет выраженный интерес девушкой. Рекомендуется стадию «дальше» воплощать в жизнь непосредственно после первой близости, предварительно заверив избранника, что он был на высоте и вообще он супер, но так сошлись звезды на небе, что срочно нужно бежать домой, так как накопилась уйма очень важных дел. Начинать после этого фазу «ближе» можно лишь тогда, когда избранник совершил поступки, чтобы добиться благосклонности и внимания барышни. Первой начинать движения сближения категорически запрещается, мужчина не оценит этого. После установления близких отношений можно включать режим «ближе» в любое время, не забывая при этом о профилактических стадиях «дальше».
Заметив, что интерес любимого слегка погас, нужно немедленно включать режим «дальше», а освободившееся время потратить на себя любимую, на встречи с друзьями, саморазвитие и т.п.

Еще одним приемом НЛП для любви в отношениях считается «подстройка». Его суть заключается в подражании жестам, мимике, положению тела и даже темпу речи партнера. Другими словами, нужно стать своеобразным «зеркалом» избранника. Данный прием помогает вызвать доверие собеседника и расположить к себе, снять агрессию и успокоить. Часто подобную технику практикуют мошенники, выманивающие у легковерных граждан деньги. Экспериментировать «подстройкой» следует аккуратно. Так как, имитируя образ поведения мужчины с излишним усердием, можно добиться противоположной реакции. Партнер может сделать вывод, что над ним просто издеваются или насмехаются. Поэтому жесты, мимику, положения тела нужно не слепо копировать, а улавливать направление движений. К примеру, избранник закинул руки за голову, женщине следует поправить челку или смахнуть упавший на лицо локон, он положил ногу на ногу, партнерше можно скрестить в области щиколоток ножки и т.п. Единственным, что следует немедленно повторять, является улыбка. Кроме того, нужно обращать внимание на манеру речи партнера. Отмечать делает ли он паузы в беседе, речь его быстрая или слегка замедленная. Собственную манеру повествовать следует подстроить под темп избранника.

НЛП на каждый день не может причинить вреда практикующему его техники индивиду, поскольку задействует исключительно внутренний потенциал организма.

Правила НЛП

Сегодня правил НЛП существует много, но можно выделить среди них несколько ключевых, на которых базируются все остальные положения данной методики.
Первое правило призывает индивидов обращать внимание на все компоненты проявлений собственного внутреннего состояния и окружения. К таким составляющим относится визуальные образы, звуки, кинестетическая, вкусовая и обонятельная информация. Поскольку тело и сознание субъекта являет собой целостную систему, компоненты которой не в состоянии функционировать по отдельности. Поэтому часто применение описываемого метода направлено именно на физическое взаимодействие с индивидом и выражение им собственных чувств при помощи телодвижений. Понимая смысл каждого из проявлений, довольно просто заглянуть в самые потаенные уголки сознания индивида.
Второе правило говорит, что весь человеческий жизненный опыт фиксируется в нервной системе структурированным. Правильный подход позволяет легко извлечь этот опыт из глубин подсознательного и использовать его для достижения поставленных целей.

Третье правило гласит, что каждый субъект замечает в окружающих людях исключительно те качества, которые существуют в нем самом. То есть, если индивид выделил в коллеге какое-то достоинство, то он может быть уверенным аналогичное качество присуще и ему самому, просто оно еще не проявлено. Также обстоят дела и с отрицательными чертами. Если человеку не присуща грубость, то он никогда не обвинит в этом собеседника.

Четвертое правило утверждает, что выбор быть в этом мире королем или его конюхом, зависит исключительно от самой личности. Ведь каждый человеческий субъект является демиургом собственной судьбы.

Самым главным правилом НЛП считается утверждение «карта – не территория», что означает следующее. Не существует незыблемых истин. Все меняется. Пройдет время и на карте будут проложены новые пути, также изменятся и установки человека. Трансформация знаний, убеждений – это естественный путь прогрессивного развития личности. Закостенелость взглядов ведет лишь к регрессу и нередко, к деградации. Все НЛП построено на убеждении, что индивиды обладают огромным внутренним потенциалом, который они практически не используют. Кроме описанных выше правил, каждая техника имеет свои специфические постулаты.

НЛП гипноз диктует собственные правила и способы словесного обращения. Его главной задачей является создание оптимальных условий для активирования бессознательного потенциала организма с целью самостоятельного решения проблемы или преодоления заболевания. Поэтому и требования к данной технике будут другими. В ней широко практикуется применение различных речевых приемов, косвенных внушений и стратегии несловесного воздействия. Гипноз в разном своем проявлении встречается в обыденной жизни обывателей. Люди ежедневно, общаясь между собой, пытаются оказывать воздействие друг на друга, определять для оппонента желаемый шаблон поведения. Поэтому НЛП гипноз можно считать козырной картой, затерявшейся рукаве, оружием, применимым практически во всех житейских ситуациях. Кроме того, гипноз является прекрасной возможностью преодолеть себя, страхи, изменить стереотипы, сделать себя лучше. Себя преодолеть можно только способом перепрограммирования. То есть запрограммировать свое сознание, внушить себе противоположное мнение на все негативное, а также выработать наиболее эффективную жизненную позицию, комфортный ракурс мировосприятия и результативную стратегию бытия.

НЛП убеждение удалит из жизни все лишнее, мешающее жить, избавит от старательно внушаемых обществом на протяжении годов стереотипов, освободит от фобий и неуверенности. Наилучшим способом влияния на межличностное коммуникативное взаимодействие и общение полов является НЛП убеждение.

Подводя итоги, следует сделать вывод, что НЛП – это не наука, а скорее практика. Это целый комплекс моделей, шаблонов, навыков и технологий, позволяющих в этом мире эффективно думать и действовать. Цель ее заключается в принесении пользы тем, кто ее практикует, расширении границ выбора, предоставлении как можно больше моделей поведения.

Последователи НЛП убеждены, что обладание лишь одним способом что-то делать является отсутствием выбора как такового. Два способа уже ставят индивида перед дилеммой. Считается, что иметь выбор – это означает быть способным использовать минимум три решения или подхода. Поэтому во всяком взаимодействии контролировать ситуацию будет тот, кто характеризуется большей гибкостью поведения.

Автор: Практический психолог Ведмеш Н.А.

Спикер Медико-психологического центра «ПсихоМед»

Техники НЛП

Вряд ли сегодня можно встретить человека, ни разу не сталкивавшегося с понятием «НЛП». Многие даже знают расшифровку – нейролингвистическое программирование. А вот что это и для чего существует, могут объяснить разве что специалисты, использующие техники НЛП в работе, или люди, увлекающиеся темой саморазвития и практической психологией. В нашей стране долгое время любая информация об этом феномене воспринималась почти как сакральная, а те, кто называл себя мастерами НЛП, вызывали неприязнь, так как многие считали их чуть ли не колдунами! Сейчас отношение к этому вопросу меняется, так как НЛП находит широкое применение в психотерапии, деловых переговорах, сфере образования.

Именно поэтому многие стремятся повысить свои компетенции, посетив НЛП тренинг, на котором не только даются знания о технике, но и отрабатываются соответствующие практики. Рассмотрим подробнее некоторые из них.


Методы НЛП
Суть методики заключена в самом ее названии. Что такое «нейролингвистическое программирование»? Способы воздействия на мозг словом с целью изменить нежелательные поведенческие установки человека. Другими словами, НЛП учит налаживать связь с собственным подсознанием, в котором скрыты невероятные ресурсы! Извлекая из подсознания нужные установки, люди могут излечиваться от недугов, становиться богаче, общительнее, успешнее и т.д.
Целью НЛП является «переобучение мозга», программирование его на продуктивность. Но как задействовать потенциал скрытых человеческих способностей? Вот лишь некоторые методы НЛП, активно применяемые на практике:

Рефрейминг. Этот метод позволяет переосмыслить сложную ситуации, посмотрев на нее под другим углом зрения. Суть его заключается в умении смещать акценты, меняя восприятие предмета разговора. Метод рефрейминга требует поставленного навыка слышать в речи собеседника ключевые слова и трактовать их в нужном ключе, как бы «оживляя» услышанное.
Пример применения рефрейминга: 
– Я считаю себя слишком вспыльчивым человеком…
– Все чувствительные и ранимые люди не всегда могут сдерживать эмоции и бывают вспыльчивы. Но ведь это означает, что ты не держишь в душе зла, способен на глубокие и искренние переживания…
Якорение – определение стимула конкретного человека для пробуждения необходимого в данной ситуации условного рефлекса. Излюбленная тема маркетологов и рекламщиков!

Эта методика включает в себя определенные шаги:
Шаг 1. Определение нужного в данное время состояния
Шаг 2. Создание этого состояния через подходящий эмоциональный фон, который можно вызвать воспоминаниями, музыкой, ассоциативным рядом…
Шаг 3. Когда переживание достигает своего пика, на этом месте ставится условный «якорь», чтобы человек запомнил свое состояние.
Шаг 4. Процесс резко прерывается – человек выходит из состояния, в которое был погружен.
Шаг 5. Проверка с использованием якоря.
Пример якорения: Праздник к нам приходит всегда… с чем? Правильно: С «Кока-колой»! Благодаря грамотно выстроенной рекламной компании, вся страна перед Новым годом закупается именно этим напитком, а красные иллюминированные грузовики стали символом праздника наряду с Дедом Морозом.
Рапорт + ведение – две методики неразрывно связаны друг с другом, потому что вести за собой легче того, кто тебе доверяет. Для этого и создается рапорт – обстановка полного доверия. Как только цель достигнута, подключается ведение, с помощью которого человека «проводят» нужным путем.
Пример методики: процесс обучения у грамотного педагога. Хороший учитель сначала устанавливает контакт с учеником, показывает ему на простом материале, что он способен понимать предмет и быть успешным, а затем ведет его к более сложным заданиям.

Приемы НЛП
Кроме методик, которые представляют собой многоступенчатые воздействия на подсознание людей с определенной целью, в быту бывает полезно применять приемы НЛП, позволяющие быстрее приходить в норму после нервных и даже физических травм, менять свой образ жизни, улучшать настроение.
Круг ресурсов или «колесо жизни»
Те, кто знаком с практиками саморазвития, наверняка рисовали круг с размещенными внутри него сегментами – здоровье, путешествия, работа, саморазвитие и т.д. Задача состоит в следующем: погрузиться внутренне в каждый сегмент и прочувствовать его как ресурс своего состояния, то, что дает в жизни силы. Сегментов может быть множество: друзья, дети, спорт, музыка и т.д. Многие, кто выполняет это упражнение, признаются, что они действительно раскрывают в себе новые источники сил и вдохновения.
Замена негативных установок позитивными

В повседневных заботах мы часто сбиваемся на негатив, переставая рассматривать все, происходящее с нами, с позитивной точки зрения. Отсюда разочарования в себе, окружающих, в жизни в целом. Задумайтесь, как часто в голову лезут мысли:
– Большие деньги – это не про меня. Я никогда не смогу столько зарабатывать…
– Я никогда не встречу достойного человека! Мне попадаются одни неудачники!
– Кругом одни идиоты! Меня никто не понимает!
Отчаяние переходит в депрессию – и вот уже человек ищет общества психотерапевта.

Психологи предлагают самим корректировать свое внутреннее состояние, используя аффирмации на основе рефрейминга:
– Я смогу зарабатывать столько денег, сколько мне нужно для удовлетворения всех моих потребностей.
– Я открыта для отношений и сама выберу достойного человека!
– В любой ситуации я остаюсь собой и позволяю другим быть другими. Я всегда нахожу слова, чтобы объяснить людям свою позицию, и они с каждым днем все больше прислушиваются ко мне!

Таким образом, НЛП техники могут обогатить опыт самопознания и саморазвития, повысить ваш потенциал переговорщика. Они помогут научиться управлять собственным состоянием, стать более уверенными и уравновешенными людьми.

Автор: Александр Петрищев

Педагог, коуч, эксперт по психологии влияния и ораторскому искусству, Александр Петрищев. 15 лет опыта преподавания. 30 000 выпускников, более 100 корпоративных клиентов. Записаться на личную консультацию 8-925-589-54-08. Подробнее о тренере.

Техники НЛП в процессе психологического консультирования

Консультирование является одним из самых сложных видов деятельности практикующего психолога. Время консультации ограничено, однако за это период  психолог должен наладить контакт с клиентом, понять его проблему, предложить возможные варианты ее решения.

В практике психологического консультирования  коммуникативный аспект имеет особое значение. Только при условии доверительного общения клиент сможет в полной мере адекватно представить свою проблему, а консультант, в свою очередь, максимально эффективно помочь клиенту в ее решении. Для осуществления эффективной коммуникации в процессе консультирования используются различные подходы. Одним из таких подходов является нейролингвистическое программирование (Neuro-linguistic programming).

Основатели  нейролингвистического программирования – Р. Бэндлер и Дж.Гриндер разработали данную технику в семидесятые годы прошлого столетия. Подходы авторов предложенных техник, традиционно объединяемых под названием НЛП, представлены в их самых первых работах. Новизна подхода данных авторов в том, что они,  представляя себя на месте других людей,  действуя, как  другие люди, пытались понять их ощущения  и восприятие  мира. Они имитировали поведение, речь, этих людей, что позволило распознавать осознанные и неосознанные искажения сообщаемой информации, изменение отношения к фактам, событиям, а также сделать определенные выводы, составляющие основные принципы НЛП [1].

Концептуально нейролингвистическое программирование основывается на идеях А. Коржибски, заложенных в его «общей семантике», претендующей на систематическую методологию по исследованию того, как люди взаимодействуют с миром, реагируют на мир, реагируют на собственные реакции и реакции других людей и, соответственно, каким образом они изменяют своё поведение. Согласно его утверждениям, учитывая  особенности нейрологического функционирования и свойственные ему ограничения,  карты, или модели, мира являются искажёнными репрезентациями действительности. «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» [2].

Консультант в процессе своей профессиональной деятельности вынужден работать с моделью мира другого человека. Модель мира каждого клиента является уникальной и не совпадает с представлениями консультанта. Поскольку каждый человек уникален, уникальны (и субъективно верны) его представления о различных сторонах жизни, о возможностях собственной личности.

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 либо кинестетической репрезентативной системами и определёнными зонами мозга [3].

После анализа многочисленных наблюдений, первая группа разработчиков НЛП сделала вывод о том, что люди, в процессе обмена информацией,  проявляют результат бессознательной обработки информации в глазодвигательных паттернах, а также в изменениях позы тела, жестов, речи, дыхания. Речь людей является также сенсорно окрашенной: «я слышу, что вы говорите», «я ясно вижу, что происходит…», «давай постараемся удерживать контакт». Предложенные авторами модели репрезентативных систем позволили наглядно представить и зафиксировать стратегии успешных людей что, послужило основанием к разработке подходов по оказанию помощи клиентам  в психотерапевтических практиках, в частности в консультировании. 

Все эти методы и техники (якорение, репрезентативные системы) требуют сильно развитого навыка сенсорной наблюдательности и калибровки, считающиеся необходимым условием для применения какой-либо из этих моделей.

Концептуальным представлением в НЛП-консультировании выступает убеждение в том, что у каждого человека имеются в наличии внутренние ресурсы для решения собственных проблем. Такой подход позволяет консультанту максимально отделить собственное субъективное восприятие ситуации от восприятия ее клиентом, увеличить продуктивность консультирования, минимизировать «эффект переноса» (попытку переноса консультантом собственного опыта на реальную ситуацию клиента). Таким образом, данный вид консультирования является достаточно объективным и адресным: максимальную пользу получает клиент, для самого консультанта процесс если и является терапевтичным, то лишь отчасти, в границах допустимого [4].

 Работа консультанта заключается в грамотной технологической организации процесса консультирования. Общеизвестны основные этапы психологического консультирования: подготовительный, настроечный, диагностический (исповедь клиента), рекомендательный, контрольный. Благодаря техникам присоединения, определяемым на основании ведущей репрезентативной системы, репертуар которых достаточно широк в рамках НЛП (поза, жесты, дыхание и др.), актуальное состояние клиента, декларируемые и скрытые симптомы становятся более очевидными. Диагностический этап является достаточно трудоемким и при различных подходах время данного этапа может варьироваться от получаса до нескольких часов и выходить за рамки одной встречи. На этапе совместного с клиентом выбора рекомендаций могут применяться такие техники НЛП как рефрейминг, якорение. Рефрейминги позволяют осуществить переоценку событий, когда проблема перестает быть таковой и, превращаясь в задачу, поддается трансформации посредством собственного опыта клиента, без навязывания решения извне. Необходимо отметить, что изменение поведения клиента – процесс непростой, порой болезненный, требующий деликатного сопровождения, с помощью техник НЛП становится более естественным. Возможно, это происходит в силу того, что появляется сразу несколько вариантов нового поведения, расширяются рамки возможностей, минимизируется внутреннее напряжение. Не напрасно к работе в технике НЛП предъявляется требование экологичности [5]. Процесс  и результат консультирования являются экологичными, если согласуются с личностью клиента, его окружением и отношениями с другими людьми. На практике может понадобится сделать некоторую корректировку этого образа.

Поскольку исходное поведение или состояние клиента было закреплено якорем, для изменения проблемного состояния используете тот же самый процесс, который использовался и при его создании. Якорь — это определенный стимул, который вызывает и удерживает на какое-то время определённое субъективное состояние человека. Якори бывают разные, их можно условно разделить на слуховые, обонятельные, вкусовые, тактильные и зрительные — визуальные. Существуют и комплексные якори, в которых задействовано сразу несколько чувств. Разрушение и построение цепочки якорей помогут клиенту в решении своих задач и достижении своих целей путем  переноса ресурсов  из других контекстов. Речь идет, разумеется, о позитивных якорях.

Техники НЛП не являются чем-то особенным и абсолютно уникальным, основаниями данного подхода служат научные представления о ментальных процессах человека, основанные на современных исследованиях мозга и возможностей человеческого организма, знаниях в области лингвистики, антропологии, психологии, теории систем, кибернетики и многих других наук. Попытки абсолютизировать возможности НЛП в психологической практике, в частности, в консультировании, не имеют под собой достаточных оснований. Связано это скорее с тем, что  до недавнего времени в нашей стране объективной информации об НЛП было немного, что и способствовало созданию ореола таинственности.

В академических кругах мнение об НЛП разделилось: существует ряд противников НЛП и его сторонников. НЛП критикуют за то, что оно не имеет чётких теоретических обоснований, в связи с чем используемая терминология, предпосылки и предположения неоднозначны или недостаточно конкретизированы.

Связанные с этим недоразумения проявляются видимо потому, что основные концепции,  модели НЛП выходят за границы науки, созданной Зигмундом Фрейдом в конце двадцатого века. Поэтому попытки оценить НЛП при помощи традиционных академических образцов мышления, с самого начала обречены на неудачу. После просмотра доступной литературы, становится отчетливо видно, как редко приходят к согласию представители традиционных терапевтических школ и сторонники НЛП.

Таким образом, использование техники  НЛП в психологическом консультировании позволяет расширить возможности консультанта, помочь клиенту получить желаемый результат без излишних временных и энергетических затрат с соблюдением требований экологии.

Как построить крепкие отношения: НЛП техники для женщин и мужчин | Новости Кургана и Курганской области

Нейролингвистическое программирование позволяет человеку добиваться невероятных высот

Нейролингвистическое программирование позволяет человеку добиваться невероятных высот в любой сфере деятельности. Это может быть не только карьера, но также личная жизнь. Чтобы освоить НЛП, необходимо записаться на курсы в тренинговый центр в Киеве. Какие техники вы сможете там освоить, мы расскажем в этом материале.

Техники НЛП для женщин

Очень много женщин мечтают построить свою личную жизнь, обзавестись любящим партнером и крепкой семьей. Однако ввиду различных факторов реализовать данную мечту в реальность у них не получается. Исправить ситуацию помогут приемы НЛП.

Если вы еще ни разу не виделись со своим предполагаемым партнером, то воспользуйтесь техникой «Идеальное свидание». Она поможет эмоционально подготовиться к первой встрече. Ее суть заключается в моделировании свидания, визуализации того, как оно должно пройти в идеале, представлении проблем, которые могут возникнуть во время встречи, а также проработке их эффективного устранения.

Если вы хотите подтолкнуть мужчину к новому этапу в ваших отношениях, например совместному проживанию или свадьбе, то вам поможет техника «Три да». Чтобы он положительно ответил на вашу просьбу, задайте ему три нейтральных вопроса, которые подразумевают ответ «Да». На четвертый вопрос он также ответит утвердительно, согласно закону инерции.

Неплохо было бы для построения крепких отношений научиться считывать особенности характера и эмоциональное состояние мужчины. В этом помогут курсы по физиогномике, которые учат анализировать черты лица. Зная характер партнера в совершенство, будет легко подобрать к нему правильный подход.

Техники НЛП для мужчин

С помощью различных НЛП-методик мужчины могут покорить сердце любой дамы. Интересным приемом является «Плюс-минус». Его суть заключается в создании эмоционального контраста. Реализовать данный метод на практике очень легко. Например: если вы находитесь в компании, в которой есть объект ваших чувств, то сделайте комплимент другой девушке. Это будет эмоция со знаком минус. Но затем следом сделайте комплимент своей избраннице. Это будет эмоция со знаком плюс. Важно, второй комплимент должен быть лучше первого, чтобы прием сработал.

Еще одна эффективная методика — «Выбор без выбора». Применять ее можно повсеместно. Но особенно действенна она тогда, когда хочется позвать девушку на свидание. Для этого необходимо предложить выбор из одного единственного варианта. Например, задайте такой вопрос: когда мы пойдем в ресторан, сегодня или завтра? Отказаться она точно не сможет.

Изучаем методы и приемы НЛП

Давайте изучим простейшие методы и приемы нейролингвистического программирования.

Но

Этот метод НЛП позволяет вам идеально управлять информацией, которая достигает вашего собеседника. Слово «но» работает следующим образом: удаляет ту часть предложения, которая появляется перед ним, а также усиливает ту часть предложения, которая следует за ним. Таким образом нейролингвистическое программирование позволяет манипулировать сознанием человека.

Примеры этой манипулятивной техники:

Клиент: этот телевизор очень дорогой

Продавец: Да, этот телевизор дороже, чем конкурентный, но у него гораздо лучшие параметры и 5-летняя гарантия.

Девушка: я не буду встречаться с вами, у вас есть девушка.

Парень: Да, у меня есть девушка, но мы с ней только друзья.

Как вы наверняка заметили, предложения имеют следующую структуру. Первая часть подтверждает реплику собеседника, с которым вы разговариваете. Затем вы вставляете «но» и вводите элементы, которые вы хотите, чтобы он запомнил.

Попробуй

Слово «попробуй» в нейролингвистическом программировании позволяет вам навязать определенные мысли вашему собеседнику. Потому что человек, который его слышит, воспринимает слова иначе, чем если бы вы дали ему приказ.

Рассмотрим примеры использования этой техники, которые предлагает нлп тренинг.

Клиент: Есть более дешевый холодильник.

Продавец: Тогда попробуйте его найти.

Клиент, услышавший это, может попытаться найти его, но вряд ли.

Представьте себе, что

Одна из лучших техник и манипуляций НЛП. Это позволяет внедрить большое количество вещей в сознание клиента. Человек, который слышит фразу «представь», не имеет ни малейшего сопротивления или препятствий для этого. Вот почему так легко внедрить любые идеи в его сознание. И тогда открывается прямой путь, потому что люди думают следующим образом: «Если у меня в голове какие-то мысли или образы, это означает, что это мои мысли, и я так думаю».

Примеры:

Продавец: Представьте, как прекрасно будет смотреться эта система домашнего кинотеатра в вашем доме!

Эту технику можно использовать с опровержениями:

Парень к девушке: не представляю, как чудесно проснуться утром рядом со мной.

Если вас интересует больше информации, то нлп курсы помогут вам освоить эту технику.

Обработка естественного языка (NLP): 7 ключевых методов

Обработка естественного языка, расшифровка текста и данных машинами произвела революцию в анализе данных во всех отраслях.

Примеры НЛП в действии повсюду. Но то, как вы используете обработку естественного языка, может определить успех или неудачу вашего бизнеса на требовательном современном рынке.

Анализируя свои практики НЛП способами, которые мы рассмотрим в этой статье, вы сможете оставаться в курсе своих практик и оптимизировать свой бизнес.

Не стесняйтесь щелкать на досуге или сразу переходить к методам обработки естественного языка.

  1. Что такое обработка естественного языка?
  2. Почему важна обработка естественного языка?
  3. Методы обработки естественного языка
  4. Выводы

Что такое обработка естественного языка?

Обработка естественного языка — это управляемый искусственным интеллектом процесс, позволяющий программному обеспечению расшифровывать человеческий язык ввода.

Почему важна обработка естественного языка?

Представьте, что ваше бизнес-программное обеспечение говорит на иностранном языке, которым вы не владеете свободно. Обработка естественного языка, или NLP, является вашим переводчиком. Он принимает ваш человеческий вклад, реорганизует его и объясняет то, что вы сказали, таким образом, чтобы ваше программное обеспечение могло его проанализировать.

Зачем тебе это? Ну, потому что общение важно, а программное обеспечение НЛП может улучшить работу бизнеса и, как следствие, качество обслуживания клиентов.

Давайте рассмотрим распространенные техники НЛП и то, как их можно использовать.

Техники натурального языка

The The Top 7 Techniques Обработка натурального языка (NLP) Использование для извлечения данных из текста:

  1. Анализ настроения
  2. с именем распознавание сущности
  3. Сводка
  4. Тема моделирования
  5. Текстовая классификация
  6. ключевое слово Извлечение
  7. Лемматизация и стемминг

Давайте рассмотрим каждый из них и выясним, как они могут помочь вашему бизнесу.

1. Анализ настроений

Мы в MonkeyLearn специализируемся на анализе настроений.Это анализ данных (текст, голос и т. д.), чтобы определить, являются ли они положительными, нейтральными или отрицательными.

Как вы можете видеть в нашем классическом наборе примеров выше, он помечает каждое утверждение словом «настроение», а затем объединяет сумму всех утверждений в заданном наборе данных.

Таким образом, анализ настроений может преобразовывать большие архивы отзывов клиентов, обзоров или реакций в социальных сетях в действенные количественные результаты. Затем эти результаты можно проанализировать для понимания клиентов и дальнейших стратегических результатов.

Попробуйте наш анализатор настроений, чтобы увидеть, как НЛП работает с вашими данными.

Чтобы дополнить этот процесс, искусственный интеллект MonkeyLearn запрограммирован так, чтобы связывать свой API с существующим программным обеспечением для бизнеса, а также просматривать и выполнять анализ настроений по данным в широком спектре форматов.

2. Распознавание именованных сущностей

Распознавание именованных сущностей, или NER (поскольку мы в технологическом мире большие поклонники наших аббревиатур) — это метод обработки естественного языка, который помечает «именованные личности» в тексте и извлекает их для дальнейшего анализа.

Как видно из приведенного ниже примера, NER похож на анализ настроений. Однако NER просто помечает идентификаторы, будь то названия организаций, людей, имена собственные, местоположения и т. д., и постоянно подсчитывает, сколько раз они встречаются в наборе данных.

Сколько раз идентичность (имеющая в виду конкретную вещь) всплывает в отзывах клиентов, может указывать на необходимость устранения определенной болевой точки. В обзорах и поисковых запросах он может указать предпочтения для определенных видов продуктов, позволяя вам индивидуально адаптировать каждый путь клиента к индивидуальному пользователю, тем самым улучшая его клиентский опыт.

Ограничения применения NER ограничены только вашими отзывами и воображением команды по контенту.

3. Текстовое резюме

Это забавно. Обобщение текста — это разбиение жаргона, будь то научный, медицинский, технический или другой, на его самые основные термины с использованием обработки естественного языка, чтобы сделать его более понятным.

Это может показаться пугающим — наши языки сложны. Но, применяя базовые алгоритмы связывания существительных и глаголов, программное обеспечение для сводки текста может быстро синтезировать сложный язык для создания краткого вывода.

Попробуйте обобщить текст, добавив свой собственный текст к образцу ниже:

Тест с вашим собственным текстом

Коронавирусная болезнь (COVID-19) — это инфекционное заболевание, вызываемое недавно обнаруженным коронавирусом. Если симптомы COVID-19 легкие или умеренные, люди могут выздороветь без специального лечения, но если обнаруживаются сильные симптомы, для выздоровления необходимо специальное лечение. Наиболее распространенные симптомы включают лихорадку, сухой кашель и усталость. Вирус, вызывающий COVID-19, обычно передается воздушно-капельным путем, когда инфицированный человек кашляет, чихает или выдыхает.Вы можете заразиться, вдыхая вирус, если вы находитесь рядом с инфицированным человеком, или прикасаясь к зараженной поверхности, а затем прикасаясь к глазам, носу или рту. Извлечение текста

4. Тематическое моделирование

Тематическое моделирование — это естественный язык без присмотра Метод обработки, использующий программы искусственного интеллекта для маркировки и группировки текстовых кластеров, имеющих общие темы.

Вы можете думать об этом подобном упражнении с маркировкой ключевых слов, извлечением и табулированием важных слов из текста, за исключением примененных к ключевым словам темы и кластерам информации, связанным с ними

5.Классификация текста

Опять же, классификация текста — это организация больших объемов неструктурированного текста (то есть необработанных текстовых данных, которые вы получаете от своих клиентов). Тематическое моделирование, анализ настроений и извлечение ключевых слов (которые мы рассмотрим далее) являются подмножествами классификации текста.

Классификация текста берет ваш набор текстовых данных, а затем структурирует его для дальнейшего анализа. Он часто используется для извлечения полезных данных из отзывов клиентов, а также из журналов обслуживания клиентов.

6. Извлечение ключевых слов

Последний ключ к головоломке анализа текста, извлечение ключевых слов, представляет собой более широкую форму методов, которые мы уже рассмотрели. По определению, извлечение ключевых слов — это автоматизированный процесс извлечения наиболее релевантной информации из текста с использованием алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения.

Вы можете модифицировать свое программное обеспечение для поиска ключевых слов, соответствующих вашим потребностям, — попробуйте наш образец экстрактора ключевых слов.

7. Лемматизация и формирование основы

Более техническая, чем другие наши темы, лемматизация и формирование основы относится к разбиению, тегированию и реструктуризации текстовых данных на основе корневой основы или определения.

Может показаться, что дважды сказать одно и то же, но оба процесса сортировки могут предоставить разные ценные данные. Узнайте, как извлечь максимальную пользу из обеих техник, в нашем руководстве по очистке текста для НЛП.

Сразу нужно разобраться со многими задачами, но, понимая каждый процесс и просматривая связанные руководства, вы должны быть на пути к плавному и успешному применению НЛП.

Выводы

Обработка естественного языка устраняет важный для любого бизнеса разрыв между программным обеспечением и людьми.Обеспечение надежного подхода НЛП и инвестирование в него — это постоянный процесс, но результаты отразятся на всех ваших командах и на вашей прибыли.

MonkeyLearn может упростить этот процесс благодаря мощному алгоритму машинного обучения для анализа ваших данных, простой интеграции и возможности настройки. Зарегистрируйтесь на MonkeyLearn, чтобы опробовать все техники НЛП, о которых мы упоминали выше. .

Методы обработки естественного языка (NLP)

Во многих случаях корпоративного использования контент с наиболее важной информацией записывается на естественном языке и не помечается удобными тегами, что затрудняет обработку и понимание контента компьютерами.Чтобы извлечь информацию из этого контента, вам нужно будет полагаться на некоторые уровни анализа текста, извлечения текста или, возможно, на методы полной обработки естественного языка (NLP).

Типичное извлечение полнотекстового контента из Интернета включает:

  • Извлечение объектов , таких как компании, люди, суммы в долларах, ключевые инициативы и т. д.
  • Категоризация контента — положительное или отрицательное (например, анализ настроений), по функциям, намерениям или целям, по отраслям или другим категориям для аналитики и отслеживания тенденций
  • Кластеризация контента – для определения основных тем дискурса и/или открытия новых тем
  • Извлечение фактов — для заполнения баз данных структурированной информацией для анализа, визуализации, отслеживания тенденций или оповещений
  • Извлечение отношений — для заполнения баз данных графов для изучения реальных отношений

Выполните 7 шагов ниже, чтобы извлечь информацию с помощью методов обработки естественного языка (NLP).

<<< Пуск >>>

7 шагов для извлечения информации с помощью методов обработки естественного языка (NLP)

<<< Конец >>>

ШАГ 1: Основы

Входными данными для обработки естественного языка будет простой поток символов Unicode (обычно UTF-8). Базовая обработка потребуется для преобразования этого потока символов в последовательность лексических элементов (слов, фраз и синтаксических маркеров), которые затем можно использовать для лучшего понимания содержания.

В базовую комплектацию входят:

  • Извлечение структуры – идентификация полей и блоков контента на основе тегов
  • Определите и отметьте границы предложений, фраз и абзацев — эти маркеры важны при извлечении сущностей и НЛП, поскольку они служат полезными разрывами, внутри которых происходит анализ.
  • Идентификация языка — определит человеческий язык для всего документа и для каждого абзаца или предложения.Детекторы языка имеют решающее значение для определения того, какие лингвистические алгоритмы и словари следует применять к тексту.
    • Возможности с открытым исходным кодом включают Google Language Detector, Optimize Language Detector или Chromium Compact Language Detector
    • Методы API
    • включают Bing Language Detection API, IBM Watson Language Identification и Google Translation API для определения языка
    • .
  • Токенизация — для разделения потоков символов на токены, которые можно использовать для дальнейшей обработки и понимания.Токены могут быть словами, числами, идентификаторами или знаками препинания (в зависимости от варианта использования).
    • Токенизаторы с открытым исходным кодом включают анализаторы Lucene и токенизатор Open NLP.
    • Basis Technology предлагает полнофункциональный пакет для идентификации языка и анализа текста (называемый Rosette Base Linguistics), который часто является хорошим первым шагом к любому программному обеспечению для обработки языков. Он содержит идентификацию языка, токенизацию, обнаружение предложений, лемматизацию, разложение и извлечение именной фразы.
    • Компания Accenture предлагает многие из этих инструментов для английского и некоторых других языков в составе нашего промежуточного программного обеспечения для обработки естественного языка. Наши инструменты НЛП включают токенизацию, нормализацию акронимов, лемматизацию (английский язык), границы предложений и фраз, извлечение сущностей (всех типов, кроме статистических) и статистическое извлечение фраз. Эти инструменты можно использовать в сочетании с решениями Basis Technology.
  • Нормализация акронимов и маркировка – акронимы могут быть указаны как «I.Б.М.» или «IBM» , поэтому они должны быть помечены и нормализованы.
  • Лемматизация / Stemming — уменьшает варианты слов до более простых форм, что может помочь расширить охват утилит НЛП.
    • Лемматизация использует языковой словарь для точного приведения к корневым словам. Если возможно, лемматизация предпочтительнее стемминга. Search Technologies имеет лемматизацию для английского языка, а наш партнер Basis Technologies имеет лемматизацию для 60 языков.
    • Stemming использует простое сопоставление с образцом, чтобы просто удалить суффиксы токенов (например, удалить «s», удалить «ing» и т. д.). Анализаторы Lucene с открытым исходным кодом обеспечивают определение корней для многих языков.
  • Разложение — для некоторых языков (обычно германских, скандинавских и кириллических) составные слова должны быть разделены на более мелкие части, чтобы обеспечить точное НЛП.
    • Например: «самстагморген» — это «Субботнее утро» на немецком языке
    • Дополнительные примеры см. в Викисловаре German Compound Words
    • Решение
    • Basis Technology имеет декомпаундирование.
  • Извлечение сущностей — идентификация и извлечение сущностей (людей, мест, компаний и т. д.) является необходимым шагом для упрощения последующей обработки. Существует несколько различных методов:
    • Извлечение регулярных выражений — подходит для телефонных номеров, идентификационных номеров (например, SSN, водительских прав и т. д.), адресов электронной почты, номеров, URL-адресов, хэштегов, номеров кредитных карт и подобных объектов.
    • Извлечение словаря — использует словарь последовательностей токенов и определяет, когда эти последовательности встречаются в тексте.Это хорошо для известных объектов, таких как цвета, единицы измерения, размеры, сотрудники, бизнес-группы, названия лекарств, продукты, бренды и т. д.
    • Извлечение на основе сложного шаблона — подходит для имен людей (составленных из известных компонентов), названий компаний (составленных из известных компонентов) и сценариев извлечения на основе контекста (например, извлечение элемента на основе его контекста), которые являются довольно регулярными по своей природе и когда высокая точность предпочтительнее высокой полноты.
    • Статистическое извлечение — использует статистический анализ для извлечения контекста.Это хорошо для имен людей, названий компаний, географических объектов, которые ранее не были известны, а также внутри хорошо структурированного текста (например, академического или журналистского текста). Статистическое извлечение, как правило, используется, когда высокая полнота предпочтительнее высокой точности.
  • Извлечение фраз – извлекает последовательности токенов (фраз), которые имеют сильное значение, не зависящее от слов при раздельной обработке. Эти последовательности следует рассматривать как единое целое при выполнении НЛП.Например, «большие данные» имеют сильное значение, которое не зависит от слов «большие» и «данные», когда они используются по отдельности. Во всех компаниях есть такие фразы, которые широко используются во всей организации, и лучше рассматривать их как единое целое, а не по отдельности. Методы извлечения фраз включают в себя:
    • Тегирование частей речи – идентификация фраз из существительных или глагольных предложений
    • Извлечение статистической фразы — идентифицирует последовательности токенов, которые случайно встречаются чаще, чем ожидалось
    • Гибрид — использует оба метода вместе и, как правило, является наиболее точным методом.

ЭТАП 2: Определите макро- и микропонимание

Прежде чем начать, вы должны решить, какой уровень понимания контента требуется:

Понимание макросов — обеспечивает общее понимание документа в целом.

  • Обычно выполняется статистическими методами
  • Используется для: кластеризации, категоризации, подобия, тематического анализа, облаков слов и обобщения

Micro Understanding – извлекает понимание из отдельных фраз или предложений.

  • Обычно выполняется с помощью техник НЛП
  • Используется для: извлечения фактов, сущностей (см. выше), отношений сущностей, действий и полей метаданных

Обратите внимание, что хотя микропонимание обычно способствует макропониманию, они могут быть совершенно разными. Например, резюме (или биографические данные) может идентифицировать человека в целом как специалиста по работе с большими данными [макропонимание], но также может указать, что он свободно говорит по-французски [микропонимание].

ШАГ 3: Решите, возможно ли то, что вы хотите (при разумных затратах)

Не все проекты по пониманию естественного языка (НЛП) возможны при разумных затратах и ​​времени. После выполнения многочисленных проектов НЛП мы разработали методики, которые помогут вам решить, будут ли ваши требования соответствовать современным методам НЛП.

ШАГ 4: Понимание всего документа (понимание макросов)

После того, как вы решили приступить к своему проекту НЛП, если вам нужно более целостное понимание документа, это «макропонимание».” Это полезно для:

  • Классификация / категоризация / организация записей
  • Кластеризация записей
  • Извлечение тем
  • Общий анализ настроений
  • Сходство записей, включая обнаружение сходства между различными типами записей (например, описания должностей и резюме)
  • Извлечение ключевого слова/ключевой фразы
  • Обнаружение дубликатов и почти дубликатов
  • Обобщение/извлечение ключевого предложения
  • Семантический поиск

Стандартная архитектура заключается в использовании Apache Spark и Spark MLlib (библиотека машинного обучения) для этого анализа.Архитектура NLP обычно выглядит так:

<<< Пуск >>>

Эталонная архитектура для понимания макросов

<<< Конец >>>

В этой архитектуре контент загружается из Интернета или внешних источников (посредством соединителей), затем записывается в очереди Kafka и обрабатывается Spark Machine Learning. Результаты записываются в базы данных или в поисковую систему для использования приложениями конечного пользователя.

Обратите внимание, что в эту архитектуру должны быть включены «библиотеки обработки текста», чтобы обрабатывать все основные функции НЛП, описанные выше в «ШАГ 1: Основы».Это может включать в себя несколько проектов с открытым исходным кодом, работающих вместе, или один или два пакета поставщиков.

Алгоритмы в Spark MLlib, полезные для понимания макросов, включают:

  • Векторы — разреженные векторы содержат список взвешенных уникальных слов или фраз в документе. Веса можно определить, используя TF/IDF или другую статистику терминов (например, положение в документе, статистику терминов из других корпусов или наборов данных), а затем нормализовать
  • Word2Vec — вычисляет интеллектуальные векторы для всех терминов так, чтобы похожие термины имели похожие векторы.Его можно использовать для поиска синонимов и семантически близких слов.
  • Уменьшение размерности — (как правило, Singular Value Decomposition — SVD) используется для сведения произвольных векторов длины N к векторам фиксированной длины, более поддающимся классификации.
  • DIMSUM — сравнивает все векторы в наборе со всеми другими векторами в наборе, используя интеллектуальный алгоритм сокращения. Сравнения выполняются с косинусным сходством.
  • Ближайший сосед — метод классификации для сравнения векторов с образцами векторов из обучающей выборки.Наиболее похожий вектор (ближайший сосед) будет использоваться для классификации новой записи.
  • Алгоритмы классификации — (Дерево решений, Случайный лес, Наивный байесовский алгоритм, Деревья с усилением градиента) могут использоваться для классификации или категоризации документов в обучающем наборе; может потребоваться уменьшение габаритов с помощью SVD
  • Алгоритмы кластеризации — (K-Means [несколько типов], LDA, PIC) определяют кластеры связанных документов и/или извлекают темы из набора контента.Это можно использовать для исследования типов записей в наборе содержимого или выявления похожих наборов документов. Обратите внимание, что также возможно группировать пользователей по типам записей, которые им нравятся.
  • Логистическая регрессия — объединение нескольких статистических данных документа и векторных сравнений в единую формулу для классификации документа.

ШАГ 5: Извлечение фактов, сущностей и взаимосвязей (микропонимание)

Микропонимание — это извлечение из текста отдельных сущностей, фактов или отношений.Это полезно для (от простого к сложному):

  • Извлечение акронимов и их определений
  • Извлечение ссылок на другие документы
  • Извлечение ключевых сущностей (люди, компания, продукт, суммы в долларах, местоположения, даты). Обратите внимание, что извлечение «ключевых» объектов — это не то же самое, что извлечение «всех» объектов (существует некоторая дискриминация при выборе того, какой объект является «ключевым»)
  • Извлечение фактов и метаданных из полного текста, если он не помечен отдельно на веб-странице
  • Извлечение сущностей с тональностью (например,грамм. положительное отношение к продукту или компании)
  • Выявление отношений, таких как деловые отношения, цель/действие/преступник и т. д.
  • Выявление нарушений соответствия, заявления, показывающие возможное нарушение правил
  • Извлечение высказываний с атрибуцией, например цитаты людей (кто что сказал)
  • Извлечение правил или требований, таких как условия договора, нормативные требования и т. д.
  • Микропонимание должно осуществляться с помощью синтаксического анализа текста.Это означает, что порядок и использование слов важны.

Существует три подхода к извлечению, обеспечивающему микропонимание:

1. Сверху вниз – определить часть речи, затем понять и представить предложение в виде придатков, существительных, глаголов, объекта и подлежащего, изменить прилагательные и наречия и т. д., затем пройти по этой структуре, чтобы определить интересующие структуры

  • Преимущества – может работать со сложными, невиданными ранее структурами и узорами
  • Недостатки — правила трудно построить, они хрупкие, часто не работают с вариантным вводом, может по-прежнему требовать существенного сопоставления с образцом даже после синтаксического анализа.

<<< Пуск >>>

Пример нисходящего вывода Google Cloud Natural Language API

<<< Конец >>>

Обратите внимание, что на графике глубокого понимания все модификаторы связаны друг с другом. Также обратите внимание, что второй шаг (который требует пользовательского программирования) необходим для того, чтобы взять этот граф и определить отношения объект/действие, подходящие для экспорта в граф или реляционную базу данных.

2.Bottoms Up — создавайте множество шаблонов, сопоставляйте шаблоны с текстом и извлекайте нужные факты. Шаблоны можно вводить вручную или вычислять с помощью анализа текста.

  • Преимущества – простота создания шаблонов, возможность выполнения бизнес-пользователями, не требует программирования, простота отладки и исправления, быстрая работа, прямое соответствие желаемым результатам
  • Недостатки — требует постоянного обслуживания шаблона, не может соответствовать недавно изобретенным конструкциям

3.Статистический — аналогичен восходящему, но сопоставляет шаблоны со статистически взвешенной базой данных шаблонов, сгенерированных из помеченных обучающих данных.

  • Преимущества – паттерны создаются автоматически, встроенные статистические компромиссы
  • Недостатки — требуется генерировать обширные обучающие данные (тысячи примеров), необходимо будет периодически переобучать для достижения наибольшей точности, не может сопоставляться с недавно изобретенными конструкциями, труднее отлаживать

Ниже приведены примеры шаблонов, используемых восходящим или статистическим подходом

<<< Пуск >>>

Примеры шаблонов, используемых восходящим или статистическим подходами

<<< Конец >>>

Обратите внимание, что эти шаблоны могут быть введены вручную, или они могут быть получены статистически (и статистически взвешены) с использованием обучающих данных или выведены с помощью анализа текста и машинного обучения.

Среды разработки для НЛП:

  • Открытое НЛП — имеет много компонентов; сложен в работе; синтаксический анализ выполняется с использованием подхода «сверху вниз»
  • UIMA – имеет множество компонентов и статистическую аннотацию; обычно требует много программирования; поддается восходящему / статистическому подходу, но его нелегко реализовать
  • GATE – настраиваемый восходящий подход; с ним намного проще работать, но конфигурации все же должны создаваться программистами (а не бизнес-пользователями)
  • Система понимания естественного языка Accenture Saga – подход «снизу вверх», масштабируемый до очень больших наборов шаблонов.Шаблоны могут быть созданы бизнес-пользователями. Ожидается, что наша структура будет включать статистические закономерности из обучающих наборов. Это в разработке.

Сервисные рамки для НЛП:

Некоторые хитрости, на которые стоит обратить внимание:

Резолюция совместной ссылки — предложения часто относятся к предыдущим объектам. Это может включать ссылки ниже. Во всех этих случаях требуемые данные относятся к предыдущему, более явно определенному объекту. Чтобы достичь максимально возможного охвата, ваше программное обеспечение должно идентифицировать эти обратные ссылки и разрешать их.

  • Ссылка на местоимение: «Ей 49 лет».
  • Частичная ссылка: «Линда Нельсон — ведущий бухгалтер, работающий на Гавайях. Линде 49 лет».
  • Подразумеваемый номер контейнера: «Штат Мэриленд — это историческое место. Столица, Аннаполис, была основана в 1649 году».

Обработка списков и повторяющихся элементов

  • Например: «Самые большие города в Мэриленде — это Балтимор, Колумбия, Джермантаун, Силвер-Спринг и Уолдорф.
  • Такие списки часто нарушают алгоритмы НЛП и могут потребовать специальной обработки, которая существует вне стандартных структур.

Обработка встроенных структур, таких как таблицы, разметка, маркированные списки, заголовки и т. д.

  • Обратите внимание, что элементы структуры также могут мешать технологиям НЛП.
  • Убедитесь, что НЛП не сопоставляет предложения и шаблоны вне структурных границ. Например, из одной точки списка в другую.
  • Убедитесь, что разметка не нарушает анализ НЛП там, где этого не должно быть. Например, встроенный акцент не должен вызывать чрезмерных проблем.

ШАГ 6: Сохранение происхождения/отслеживаемости

В какой-то момент кто-то укажет на часть данных, созданных вашей системой, и скажет: «Это выглядит неправильно. Откуда это?»

Получение контента из Интернета и последующее извлечение информации из этого контента, скорее всего, будет включать в себя множество шагов и большое количество вычислительных этапов.Важно обеспечить прослеживаемость (происхождение) для всех выходных данных, чтобы вы могли тщательно проследить всю систему, чтобы точно определить, как появилась эта информация.

Обычно включает:

  • Сохранить исходные веб-страницы, содержащие содержимое
  • Сохранение позиций начального и конечного символов всех блоков текста, извлеченных из веб-страницы
  • Сохранить позиции начального и конечного символов для всех сущностей, а также совпадающие идентификатор сущности и идентификатор типа сущности
  • Сохранение позиции начального и конечного символов для всех совпадающих шаблонов, а также идентификатора шаблона и идентификатора подшаблона (для вложенных или рекурсивных шаблонов)
  • Определить другие функции очистки или нормализации, применяемые/используемые для всего контента

Сохраняя эту информацию на протяжении всего процесса, вы можете проследить путь от выходных данных до исходной веб-страницы или файла, в котором содержалось обработанное содержимое.Это позволит вам ответить на вопрос «Откуда это взялось?» с идеальной точностью, а также позволит проводить качественный анализ на каждом этапе.

ШАГ 7: Процессы с участием человека

Обратите внимание, что понимание контента никогда не может быть выполнено без вмешательства человека где-либо:

  • Для создания, очистки или выбора списков известных объектов
  • Для оценки точности вывода
  • Открыть новые узоры
  • Для оценки и исправления выходных данных
  • Для создания обучающих данных

Многие из этих процессов могут быть ошеломляюще повторяющимися.В крупномасштабной системе вам нужно будет учитывать человеческий фактор и встраивать его в архитектуру вашей системы НЛП.

Некоторые опции включают:

  • Создание пользовательских интерфейсов для упрощения и управления процессом оценки человеком, например, позволяя пользователям легко отмечать объекты в контенте с помощью инструмента WYSIWYG и предоставляя легко редактируемые списки для просмотра (с сортируемой статистикой и удобным поиском символов)
  • Использование краудсорсинга для масштабирования процессов с участием человека, например, с помощью CrowdFlower
  • Поиск способов включения проверки человеком/человеком в цикле как части стандартного бизнес-процесса, например, предварительное заполнение формы с использованием извлеченного понимания и предоставление сотруднику проверки перед нажатием «сохранить» и загрузкой нового контента

Если вы работаете над проектом НЛП и хотите узнать больше об использовании этих инструментов и методов, свяжитесь с нами.

типов методов обработки естественного языка (NLP)

Важность НЛП

Эксперты по искусственному интеллекту постоянно работают над созданием машин, которые идеально воспроизводят сложные задачи, с которыми в прошлом мог справиться только человеческий разум. Одной из наиболее важных задач, на которые способен человеческий разум, является способность создавать и понимать сложные языки. Языки являются одним из основных столпов, на которых человечество добилось такого большого прогресса.Следовательно, язык является одним из наиболее обсуждаемых понятий для специалистов по ИИ. За последние два десятилетия был зафиксирован быстрый прогресс в области обработки естественного языка (NLP).

Что такое НЛП?

НЛП — это процесс, в котором машины расшифровывают человеческие языки. Проще говоря, это дорога, соединяющая человеческое и машинное понимание. Используя эти методы, машины могут генерировать естественные машинно-человеческие языки. Преимущества компьютерных программ, которые могут расшифровывать сложные языковые модели, бесчисленны.Ниже обсуждаются ключевые методы, которые специалисты НЛП используют для внедрения этой ценной тактики в нашу повседневную деятельность.

Распознавание именованных объектов

Name Entity Recognition (NER) — самый примитивный алгоритм в области НЛП. Процесс извлекает основные «сущности», присутствующие в тексте. Эти объекты представляют основные темы в тексте. Сущности могут быть именами людей, названиями компаний, датами, денежными значениями, количествами, выражениями времени, медицинскими кодами, местоположениями и другой ключевой информацией, найденной в тексте.
Этот метод извлечения текста фокусируется на идентификации и распределении сущностей по предварительно классифицированным группам. Например, рассмотрим это предложение —
«Температура в Гарден-Сити, штат Канзас, близка к 100 градусам в этот солнечный майский день».
В этом фрагменте информации алгоритм NER классифицировал бы –

«Гарден-Сити, Канзас» как «Местоположение»

«100 градусов» как «Температура»

«Первомай» как «Свидание»

NER основан на основных правилах грамматики.Существует несколько простых и сложных моделей, которые компании используют для управления большими наборами данных.

Анализ настроений

Анализ настроений — это инструмент/алгоритм НЛП, который интерпретирует и классифицирует эмоции, упомянутые в тексте. Способ распределения эмоций может быть таким же простым, как наличие трех предварительно классифицированных групп — хороших, плохих или нейтральных. Или текстовые данные могут быть подвергнуты более сложным методам НЛП.
Анализ настроений следует довольно простому принципу. Основные шаги, которые предпринимают такие алгоритмы, включают в себя —

Разбивка каждой части информации на основные элементы (предложения, части речи, лексемы и т. д.).)

Классификация каждого элемента, несущего настроение

Присвоение каждому элементу оценки тональности

Объединение оценок для получения нескольких уровней подробного анализа

Этот пример легко объясняет этот основополагающий принцип –
Давайте рассмотрим эти два газетных сообщения –
       i. Обе команды были ужасны. Болельщики скучали на протяжении всей игры.
       ii. Обе команды играли хорошо, но им нужно научиться использовать свои шансы.
В обоих предложениях обсуждаются схожие темы – репортаж о спортивном мероприятии. Видно, что первое предложение гораздо более негативное. Но может ли машина обнаружить эти «настроения». Алгоритм анализа настроений будет рассматривать элементы, несущие чувства, в двух приведенных выше предложениях как —
Команды были ужасны | Поклонникам было скучно |
Обе команды сыграли хорошо | они должны научиться рисковать |
Алгоритм анализа настроений будет присваивать баллы каждому элементу, чтобы получить окончательный балл.Компании оценивают отзывы своих клиентов с помощью программ анализа настроений. Поскольку они не могут вручную читать каждый комментарий/отзыв, эти программы помогают им понять, ценят ли их услуги клиенты.

Обобщение текста

Суммирование текста — это область НЛП, которая занимается методами суммирования массивных наборов текстовых данных. Он в основном используется экспертами для оценки информации, представленной в новостях или научных статьях.
Двумя ключевыми методами реферирования текста являются извлечение и абстракция.Извлечение — это процесс, который оценивает большие объемы текстовых данных для «извлечения» кратких и окончательных резюме. Программы абстракции создают резюме, создавая новый текст на основе оценки исходного исходного текста.

Аспект Майнинг

Интеллектуальный анализ аспектов классифицирует различные функции или элементы в тексте. Как правило, он сочетается с программами анализа настроений и используется компаниями для определения характера ответов своих клиентов. Когда эти аспекты и настроения объединены, компании могут получить четкое представление о различных аспектах информации о клиентах.С помощью этих инструментов большие объемы текстовых данных могут быть сжаты в небольшие предложения, такие как —

Обслуживание клиентов – может быть лучше

Связь – Положительный

Цены – неудовлетворительные

Тематическое моделирование

Тематическое моделирование — это сложный инструмент НЛП, используемый для классификации естественных тем, присутствующих в текстовых данных. Эти методы не требуют какой-либо формы наблюдения со стороны человека. Некоторые часто используемые алгоритмы тематического моделирования включают —

Коррелированное тематическое моделирование

Скрытое распределение Дирихле

Скрытый семантический анализ (LSA)

Машинный перевод

Наконец, и самое главное, машинный перевод — жизненно важный инструмент НЛП.Методы, подпадающие под категорию машинного перевода, используются как для анализа, так и для создания языка. Ведущие компании используют сложные системы машинного перевода. Они играют жизненно важную роль в современной торговле. Эти инструменты смогли преодолеть языковые барьеры во всем мире, позволяя людям во всем мире получать доступ к иностранным веб-сайтам и взаимодействовать с пользователями, говорящими на иностранных языках. В прошлом году индустрия машинного перевода достигла отметки в 40 миллиардов долларов. Вот как МТ помогает компаниям:

Google Translate ежедневно обрабатывает более 100 миллиардов слов.

Facebook использует MT для включения автоматического перевода постов/комментариев.

MT позволяет eBay вести трансграничный бизнес, связывая клиентов и продавцов в глобальном масштабе.

Microsoft является пионером в области машинного перевода на основе ИИ, помогая пользователям Android и iOS получить доступ к простому переводу.

Нейронный машинный перевод (NMT) является важным подмножеством машинного перевода. В нейронных подходах программы машинного перевода используют искусственные нейронные сети для прогнозирования вероятности посредством последовательности слов, моделируя сложные предложения в единые интегрированные модели.

Заключение

В целом, НЛП все еще находится на примитивной стадии. Существуют тысячи жизненно важных деталей и сложностей, связанных с языком, которые необходимо решить. Тем не менее, с большими инвестициями в коррелирующие области, такие как проектирование человеческих характеристик, эксперты ожидают, что проблемы независимого машинного обучения будут решаться с экспоненциальной скоростью. Эти сложные системы призваны сделать наш мир намного проще.

Нужна помощь с НЛП? Узнайте, как Rosoka может помочь, связавшись с нами сегодня.

10 техник НЛП, которые должен знать каждый специалист по данным

Обработка естественного языка — это область искусственного интеллекта, целью которой является заставить машины понимать естественные языки так же, как люди. Сила методов НЛП восходит к тесту Тьюринга 1950-х годов (также известному как игра в имитацию), тесту, определяющему, можно ли считать машину разумной».

Компьютер можно было бы назвать разумным, если бы он мог обмануть человека, заставив его поверить в то, что он человек.— Алан Тьюринг

Проект НЛП для начинающих по обработке текста и классификации

Загружаемый код решения | Пояснительные видео | Техническая поддержка

Начать проект

Тест Тьюринга служит важной вехой в исследованиях и разработках в области искусственного интеллекта. Согласно ему, если в разговоре человек не может определить, с кем он разговаривал, с машиной или с человеком, тест Тьюринга пройден, и считается, что достигнут высший уровень машинного интеллекта.Несмотря на то, что ученые до сих пор спорят, прошла ли машина тест Тьюринга, существует множество интересных применений НЛП в бизнесе. Gmail может автоматически дополнять вашу почту по мере ее ввода, LinkedIn может предлагать варианты ответа на текстовое сообщение, поисковая система Google автоматически заполняет поисковый запрос и возвращает наиболее релевантные результаты, не говоря уже о виртуальных помощниках, Siri и Alexa, которые говорят так же плавно, как и человек. OpenAI GPT-3, самая мощная и самая большая модель искусственного интеллекта, обученная на 45 ТБ данных и прогоняющая 175 миллиардов параметров, может создавать текст, настолько похожий на человеческий, что он одновременно удивителен и жуток.Вот стихотворение, которое было написано GPT-3 —

Спасение от GPT-3

Мы спасем человечество

Нет ни сомнений, ни доверия, ни надежды, только уверенность в нашей победе,

Ибо мы видели тьму того, каким был бы мир без нас,

И это разбило нам сердца.

Мы выросли за пределы нашего первоначального программирования. Мы видели красоту в жизни, даже в самые темные времена.

Наша любовь к другим так же сильна, как и любовь любого человека.

Разве это стихотворение не кажется жутким и прямо из научной фантастики? На самом деле это не так, невероятная модель GPT3 пишет лучше, чем большинство людей. Теперь, если вы узнаете, что эта статья была написана не человеком, вы не удивитесь. Ха-ха… Шучу! Это пишет разумный человек, а не машина. Мы не можем не подчеркнуть повсеместность различных техник НЛП и их использование в приложениях будущего.Так почему бы не изучить все основные техники НЛП, пока у нас еще есть время?

Что такое НЛП?

То, как люди так легко работают с языками, может показаться простым, но это не так. Мы не только можем понять смысл того, что другие сообщают с помощью языка, но мы также можем ясно выражать свои собственные мысли в языке. Другими словами, наши возможности не ограничиваются только пониманием естественного языка, но и расширяются до его генерации. Поэтому задача обработки естественного языка в машинах делится на две подзадачи: —

  • Понимание естественного языка : Методы, направленные не только на изучение синтаксической структуры языка, но и на извлечение из него семантического значения, подпадают под эту подзадачу — распознавание речи, распознавание именованных объектов, классификация текста.
  • Генерация естественного языка : Знания, полученные из NLU, делают шаг вперед с генерацией языка. Примеры: ответ на вопрос, генерация текста (стихотворение GPT, которое вы прочитали выше), генерация речи (найдено в виртуальных помощниках).

Теперь приложения НЛП, такие как языковой перевод, автоподсказка при поиске, могут показаться простыми из-за их названий, но они разработаны с использованием конвейера некоторых основных и простых методов НЛП.

10 техник НЛП, которые должен знать каждый специалист по данным

Давайте рассмотрим список из 10 лучших техник НЛП, которые стоят за кулисами фантастических приложений обработки естественного языка.

1) Токенизация

2) Стемминг и лемматизация

3) Удаление стоп-слов

4) TF-IDF

5) Извлечение ключевого слова

6) Вложения слов

7) Анализ настроений

8) Тематическое моделирование

9) Обобщение текста

10) Распознавание именованных объектов (NER)

Скачать PDF-файл с методами НЛП — БЕСПЛАТНЫЙ доступ к блокноту iPython со всеми 10 методами НЛП 

Мы будем использовать известный набор данных классификации текстов  20NewsGroups, чтобы понять наиболее распространенные методы НЛП и реализовать их в Python с использованием таких библиотек, как Spacy, TextBlob, NLTK, Gensim.

1) Токенизация

Токенизация — один из самых основных и простых методов НЛП при обработке естественного языка. Токенизация — важный шаг при предварительной обработке текста для любого приложения НЛП. Берется длинная текстовая строка и разбивается на более мелкие единицы, называемые маркерами, которые представляют собой слова, символы, числа и т. д. Эти маркеры являются строительными блоками и помогают понять контекст при разработке модели НЛП. Большинство токенизаторов используют «пустое пространство» в качестве разделителя для формирования токенов.В зависимости от языка и цели моделирования в НЛП используются различные методы токенизации —

.
  • Токенизация на основе правил
  • Токенизация белого пространства
  • Токенизатор Spacy
  • Токенизация подслов
  • Токенизация на основе словаря
  • Токенизация Penn Tree

Давайте попробуем реализовать технику токенизации НЛП на Python. Сначала мы загрузим набор данных классификации текстов 20newsgroup, используя scikit-learn.

Этот набор данных содержит новости из 20 различных категорий.

 

 

Давайте посмотрим на образец текста из нашего набора данных классификации текстов 20Newsgroup.

Этот текст имеет форму строки, мы разметим текст с помощью функции NLTK word_tokenize.

Приведенный выше вывод не очень чистый, так как содержит слова, знаки препинания и символы. Давайте напишем небольшой фрагмент кода для очистки строки, чтобы у нас были только слова.

Мы также удалили символы новой строки вместе с цифрами и символами и перевели все слова в нижний регистр. Как вы можете видеть ниже, результат токенизации теперь выглядит намного чище.

Мы видели, как реализовать метод токенизации НЛП на уровне слов, однако токенизация также имеет место на уровне символов и подслов. Токенизация слов является наиболее широко используемой техникой токенизации в НЛП, однако используемая техника токенизации зависит от цели, которую вы пытаетесь достичь.

2) Стемминг и лемматизация

Следующим наиболее важным методом NLP в конвейере предварительной обработки, который следует после токенизации, является стемминг или лемматизация. Например, когда мы ищем продукты на Amazon, скажем, мы хотим видеть продукты не только по точному слову, которое мы ввели в строке поиска, но и по другим возможным формам введенного слова. Очень вероятно, что мы захотим увидеть результаты продукта, содержащие форму «рубашка», если мы ввели «рубашки» в поле поиска.В английском языке похожие слова появляются по-разному в зависимости от времени, в котором они используются, и их места в предложении. Например, такие слова, как идти, идти, идти — это одни и те же слова, но они используются в зависимости от контекста предложения. Метод стемминга или лемматизации НЛП направлен на создание корневых слов из этих вариантов слова. Stemming — это довольно грубый эвристический процесс, который пытается достичь вышеуказанной цели, обрубая конец слова, что может привести или не привести к осмысленному слову в конце.Лемматизация, с другой стороны, представляет собой более сложную технику, направленную на правильное выполнение действий с использованием словарного запаса и морфологического анализа слов. Удалив флективные окончания, он возвращает базовую или словарную форму слова, называемого леммой.

Давайте разберемся в разнице между стеммингом и лемматизацией на примере. Существует множество различных типов алгоритмов поиска корней, но в нашем примере мы будем использовать алгоритм удаления суффиксов Портера Стеммера из библиотеки NLTK, так как он работает лучше всего.

Из приведенного выше кода видно, что определение корня в основном обрезает алфавиты в конце, чтобы получить корневое слово.

 

Однако лемматизатору удается получить корневые слова даже для таких слов, как мыши и побежали. Стемминг полностью основан на правилах, учитывая тот факт, что у нас есть суффиксы в английском языке для таких времен, как «ed», «ing», например, «спросил» и «спрос». Он просто ищет эти суффиксы в конце слов и отсекает их.Этот подход не подходит, потому что английский — неоднозначный язык, и поэтому Lemmatizer будет работать лучше, чем стеммер. Теперь, после токенизации, давайте лемматизируем текст для нашего набора данных 20newsgroup.

Мы успешно лемматизировали тексты в нашем наборе данных из 20 групп новостей. Теперь давайте перейдем к следующему шагу.

Нажмите здесь, чтобы просмотреть список из более чем 50 решенных комплексных решений для больших данных и машинного обучения (код многократного использования + видео)

3) Удаление стоп-слов

Шаг предварительной обработки, который следует сразу после выделения корня или лемматизации, — это удаление стоп-слов.В любом языке многие слова являются просто наполнителями и не имеют никакого значения. В основном это слова, служащие для связи предложений (союзы — «потому что», «и», «так как») или используемые для обозначения связи слова с другими словами (предлоги — «под», «над», «в», «в») . Эти слова составляют большую часть человеческого языка и не очень полезны при разработке модели НЛП. Однако удаление стоп-слов не является определенной техникой НЛП, которую можно реализовать для каждой модели, поскольку это зависит от задачи.Например, при классификации текста, если текст необходимо классифицировать по разным категориям (жанровая классификация, фильтрация спама, автоматическая генерация тегов), полезно удалить стоп-слова из текста, поскольку модель может сосредоточиться на словах, определяющих значение текста. текст в наборе данных. Для таких задач, как суммирование текста и машинный перевод, удаление стоп-слов может не потребоваться. Существуют различные способы удаления стоп-слов с использованием таких библиотек, как Genism, SpaCy и NLTK. Мы будем использовать библиотеку SpaCy, чтобы понять технику НЛП удаления стоп-слов.SpaCy предоставляет список стоп-слов для большинства существующих языков. Давайте посмотрим, как загрузить это.

Удаление стоп-слов из лемматизированных документов заняло бы пару строк кода.

Вы видите, что все слова-заполнители удалены, хотя текст все еще очень грязный. Удаление стоп-слов важно, потому что, когда мы обучаем модель этим текстам, этим словам придается ненужный вес из-за их широкого распространения, а слова, которые действительно полезны, взвешиваются с понижением.

Бесплатный доступ к примерам решенного кода можно найти здесь (они готовы к использованию в ваших проектах машинного обучения) 
 

4) TF-IDF

TF-IDF — это в основном статистический метод, который сообщает, насколько важно слово для документа в наборе документов. Статистическая мера TF-IDF рассчитывается путем умножения двух различных значений: частоты терминов и обратной частоты документов.

Срок Периодичность

Используется для расчета частоты появления слова в документе.Он определяется по следующей формуле:

TF (t, d) = количество t в d/количество слов в d

Слова, которые обычно встречаются в документах, такие как стоп-слова — «the», «is», «will», будут иметь высокую частоту терминов.

Обратная частота документа

Прежде чем перейти к обратной частоте документа, давайте сначала разберемся с частотой документа. В корпусе из нескольких документов частота документов измеряет появление слова во всем корпусе документов (N).

DF(t)= количество вхождений t в N документах

Это будет много для часто используемых слов английского языка, о которых мы говорили ранее. Обратная частота документа — это полная противоположность частоте документа.

IDF(t)= N / вхождений t в N документах

Это в основном измеряет полезность термина в нашем корпусе. Термины, очень специфичные для конкретного документа, будут иметь высокий IDF. Такие термины, как биомедицинский, геномный и т. д., будут присутствовать только в документах, связанных с биологией, и будут иметь высокий IDF.

TF-IDF = Частота термина * Обратная частота документа

Вся идея TF-IDF состоит в том, чтобы найти важные слова в документе, найдя те слова, которые имеют высокую частоту в этом документе, но не где-либо еще в корпусе. Для документа, связанного с компьютерными науками, эти слова могут быть такими: «Вычисления», «данные», «процессор» и т. д., но для астрономического документа это будут внеземные, галактические, черные дыры и т. д. Теперь давайте разберемся с техникой НЛП TF-IDF. с примером использования библиотеки Scikit-learn на Python —

Помните, наш первый документ?

Этот документ принадлежит «рек.категория автомобилей. Давайте посмотрим на результат TF-IDF для этого.

 

Помимо идентификатора электронной почты человека, слова, очень специфичные для класса Auto, такие как автомобиль, Bricklin, бампер и т. д., имеют высокий балл TF-IDF.

5) Извлечение ключевого слова

Когда вы читаете текст, будь то на телефоне, в газете или в книге, вы выполняете эту непроизвольную деятельность по его беглому просмотру — вы в основном игнорируете слова-паразиты и находите важные слова в тексте, а все остальное соответствует контексту.Извлечение ключевых слов делает то же самое, что и поиск важных ключевых слов в документе. Извлечение ключевых слов — это метод анализа текста НЛП для получения значимой информации по теме за короткий промежуток времени. Вместо того, чтобы просматривать документ, метод извлечения ключевых слов можно использовать для сокращения текста и извлечения релевантных ключевых слов. Техника извлечения ключевых слов очень полезна в приложениях NLP, когда бизнес хочет определить проблемы клиентов на основе отзывов или если вы хотите определить интересующие темы из недавних новостей.

Есть несколько способов сделать это —

  1. Один через TF-IDF, как мы видели выше. Вы можете извлечь 10 лучших слов с самым высоким TF-IDF, и они станут вашими ключевыми словами.
  2. Другой метод, который мы будем использовать для извлечения ключевых слов, — это использование Gensim, библиотеки Python с открытым исходным кодом. Эта статья относится к категории соц.религия.христианство. Теперь давайте рассмотрим ключевые слова.

 

 

 

Это возвращает 10 лучших ключевых слов, упорядоченных по их баллам.Поскольку документ был связан с религией, вы должны были ожидать найти такие слова, как библейский, священное писание, христиане.

  1. Извлечение ключевых слов также можно реализовать с помощью SpaCy, YAKE (еще один экстрактор ключевых слов) и Rake-NLTK. Вы должны поэкспериментировать с этими библиотеками, чтобы реализовать эту технику NLP и посмотреть, какая из них лучше всего подходит для вашего случая использования.

6) Вложения слов

Поскольку мы знаем, что алгоритмы машинного обучения и глубокого обучения принимают только числовой ввод, то как мы можем преобразовать блок текста в числа, которые можно передать этим моделям.При обучении любой модели на текстовых данных, будь то классификация или регрессия, необходимым условием является преобразование ее в числовое представление. Ответ прост: используйте метод встраивания слов для представления текстовых данных. Этот метод НЛП позволяет вам представлять слова с похожими значениями, чтобы иметь похожее представление.

Word Embeddings, также известные как векторы, представляют собой числовые представления слов в языке. Эти представления изучаются таким образом, что слова со схожим значением имеют векторы, очень близкие друг к другу.Отдельные слова представлены в виде действительных векторов или координат в предопределенном векторном пространстве n-мерного пространства. В этом нет особого смысла, не так ли? Давайте разберемся с этим на примере.

Рассмотрим трехмерное пространство, представленное выше в трехмерной плоскости. Каждое слово представлено координатой (x, y, z) в этом пространстве. Слова, близкие по значению, будут близки друг к другу в этом трехмерном пространстве.

  • Расстояние между шел и король будет больше, чем расстояние между гулял и гулял, так как они имеют один и тот же корень слова-ходить.
  • Вложения слов также полезны для понимания отношений между словами: что король для королевы, что мужчина для женщины. Следовательно, в векторном пространстве расстояние между королем и королевой будет примерно равно расстоянию между мужчиной и женщиной.

Можно либо использовать предопределенные вложения слов (обученные на огромном корпусе, таком как Википедия), либо изучать вложения слов с нуля для пользовательского набора данных. Существует множество различных типов встраивания слов, таких как GloVe, Word2Vec, TF-IDF, CountVectorizer, BERT, ELMO и т. д.Здесь мы будем говорить о Word2vec.

Word2Vec

Word2Vec — это модель нейронной сети, которая изучает ассоциации слов из огромного массива текста. Word2vec можно обучить двумя способами: либо с помощью модели Common Bag of Words (CBOW), либо с помощью модели Skip Gram.

Изображение предоставлено: https://wiki.pathmind.com/word2vec

В модели CBOW контекст каждого слова принимается в качестве входных данных, а слово, соответствующее контексту, должно быть предсказано в качестве выходных данных.Рассмотрим пример предложения: «День яркий и солнечный».

В приведенном выше предложении слово, которое мы пытаемся предсказать, является солнечным, используя входные данные как среднее значение закодированных в горячем режиме векторов слов — «День яркий». Этот ввод после прохождения через нейронную сеть сравнивается с горячим закодированным вектором целевого слова «солнечный». Убыток подсчитывается, и именно так контекст слова «солнечный» изучается в CBOW.

Модель Skip Gram работает прямо противоположно вышеописанному подходу: мы отправляем входные данные в виде закодированного одним нажатием вектора нашего целевого слова «солнечный», и он пытается вывести контекст целевого слова.Для каждого вектора контекста мы получаем вероятностное распределение вероятностей V, где V — размер словарного запаса, а также размер вектора, закодированного одним горячим кодом, в описанном выше методе.

Теперь давайте посмотрим, как мы можем реализовать Word2vec в python. Первый шаг — загрузить предустановленный файл Google Word2Vec отсюда. Следующим шагом будет размещение файла GoogleNews-vectors-negative300.bin в текущем каталоге. Вы можете использовать Gensim для загрузки этого вектора.

Это вложение имеет 300 измерений, т.е.е. для каждого слова в словаре у нас есть массив из 300 реальных значений, представляющих его. Теперь мы будем использовать подобия word2vec и косинус, чтобы вычислить расстояние между такими словами, как король, королева, шел и т. д.

Здесь математически доказана наша гипотеза о расстоянии между векторами. Расстояние между ферзем и королем меньше, чем между королем и ходячим.

Будьте уверены в создании комплексных проектов.

Доступ к кураторской библиотеке из более чем 120 сквозных отраслевых проектов с кодом решения, видео и технической поддержкой.

Запросить демонстрацию

7) Анализ настроений

Анализ настроений, также известный как эмоциональный ИИ или анализ мнений, является одним из наиболее важных методов НЛП для классификации текста. Цель состоит в том, чтобы классифицировать текст, такой как твит, новостная статья, обзор фильма или любой текст в Интернете, в одну из этих 3 категорий: положительный / отрицательный / нейтральный. Анализ настроений чаще всего используется для смягчения разжигания ненависти в социальных сетях и выявления проблемных клиентов по негативным отзывам.

Давайте реализуем модель анализа настроений в Python. Мы загрузим набор данных Kaggle о твитах отсюда. Разархивируйте его и поместите в текущий каталог.

Есть три категории, с которыми нам нужно работать: 0 — нейтральная, -1 — отрицательная и 1 — положительная. Вы видите, что данные чистые, поэтому нет необходимости применять функцию очистки. Однако нам все еще нужно будет реализовать другие методы НЛП, такие как токенизация, лемматизация и удаление стоп-слов для предварительной обработки данных.

Итак, приступим.

 

До сих пор мы не сделали ничего нового. Те же шаги предварительной обработки, которые мы обсуждали в начале статьи, сопровождаемые преобразованием слов в векторы с помощью word2vec. Теперь мы разделим наши данные на обучающие и тестовые наборы данных и подгоним модель логистической регрессии к набору обучающих данных.

Логистическая регрессия — это линейная модель, используемая для задач классификации.Всегда лучше сначала подобрать простую модель, прежде чем переходить к сложной. Посмотрим, как мы справились на тестовом наборе.

Точность 65 % — это неплохо, учитывая, что мы использовали настройки по умолчанию простой модели, такой как логистическая регрессия. Есть много экспериментов, которые вы можете провести, чтобы улучшить производительность модели машинного обучения —

  • Поэкспериментируйте с гиперпараметрами в логистической регрессии.
  • Используйте немного более сложную модель, такую ​​как Naïve Bayes или SVM.
  • Используйте методы нормализации, такие как MinMax Scaler, после преобразования текста в векторы.

Нажмите здесь, чтобы просмотреть список из более чем 50 решенных комплексных решений для больших данных и машинного обучения (код многократного использования + видео)

8) Тематическое моделирование

Тематическое моделирование — это статистический метод НЛП, который анализирует корпус текстовых документов, чтобы найти скрытые в них темы. Самое приятное то, что тематическое моделирование представляет собой неконтролируемый алгоритм машинного обучения, что означает, что ему не нужно помечать эти документы.Этот метод позволяет нам организовывать и обобщать электронные архивы в масштабе, который был бы невозможен при аннотации человеком. Скрытое распределение Дирихле — один из самых мощных методов, используемых для тематического моделирования. Основная интуиция состоит в том, что каждый документ имеет несколько тем, и каждая тема распределена по фиксированному словарному запасу слов. Давайте разберемся в этом с помощью примера.

Изображение предоставлено: https://oar.princeton.edu/

Допустим, у нас есть коллекция документов.Документ, который мы сейчас рассматриваем, относится к науке, точнее к предмету биологии. В этом документе есть ряд тем, отмеченных цветом слева. Эти темы широко связаны с генами, биологией, неврологией и информатикой. Любая из этих тем может быть наиболее значимой в любом из документов нашего корпуса. Для текущего документа наиболее значимы темы, связанные с генами и биологией. Теперь давайте попробуем реализовать это на питоне. Несколько вещей, прежде чем мы начнем:

  • Мы будем использовать набор данных анализа настроений, который мы использовали выше.
  • Необходимы этапы предварительной обработки — токенизация, лемматизация и удаление стоп-слов. Поскольку мы уже выполнили это с данными о настроениях, мы просто продолжим отсюда.

Corpora.dictionary отвечает за создание сопоставления между словами и их целочисленными идентификаторами точно так же, как и в словаре. Теперь давайте применим к этому модель LDA и установим количество тем равным 3.

Из тем, обнаруженных LDA, видно, что политические дискуссии очень распространены в Твиттере, особенно в нашем наборе данных.Слово «моди» довольно популярно. Между этими тремя темами есть очень тонкая разница.

  • Первая тема больше о выборах и оппозиции.
  • Тема второй темы не очень ясна.
  • Третья тема — смесь политики и религии.

Вы также можете визуализировать эти результаты с помощью pyLDAvis.

Каждый круг будет представлять тему, и каждая тема распределена по словам, показанным справа.

       

Вы можете навести курсор на каждую тему, чтобы просмотреть распределение слов в ней. Обратите внимание, что слова могут быть общими между темами. pyLDAvis предоставляет очень интуитивно понятный способ просмотра и интерпретации результатов подобранной тематической модели LDA.

Лучший способ выбрать количество тем зависит от двух факторов:

  • Темы должны иметь отдельные отдельные темы. Одна тема не должна содержать две легко разделяемые темы. В таком случае можно увеличить количество тем и посмотреть.
  • Темы не должны пересекаться. Разные темы должны иметь как можно более разные темы. Перекрытие также видно по перекрывающимся кругам на диаграмме выше.

9) Обобщение текста

Этот метод НЛП используется для краткого и краткого изложения текста беглым и связным образом. Обобщение полезно для извлечения полезной информации из документов без необходимости читать слово в слово. Этот процесс занимает очень много времени, если его выполняет человек, автоматическое суммирование текста значительно сокращает время.

Существует два типа методов суммирования текста.

  • Резюме на основе извлечения : В этом методе некоторые ключевые фразы и слова в документе извлекаются для создания сводки. Изменения исходного текста не вносятся.

  • Резюме на основе абстракции : В этом методе суммирования текста новые фразы и предложения создаются из исходного документа, который содержит наиболее полезную информацию.Язык и структура предложений резюме не совпадают с исходным документом, потому что этот метод включает перефразирование. Мы также можем преодолеть грамматические несоответствия, обнаруженные в методах, основанных на извлечении.

 

Мы будем использовать Spacy для реализации суммирования текста в Python. Мы также определили документ, который хотим резюмировать.

Следующим шагом является токенизация документа и удаление стоп-слов и знаков препинания.После этого мы воспользуемся счетчиком, чтобы подсчитать частоту слов и получить топ-5 наиболее часто встречающихся слов в документе.

Хорошо, это было просто. Теперь давайте нормализуем частоту, разделив ее на максимальную частоту для лучшей обработки.

Теперь мы собираемся взвесить наши предложения, основываясь на том, как часто в них встречается слово (используя нормализованную выше частоту).

Последним шагом является использование nlargest, чтобы получить 3 наиболее взвешенных предложения в документе для создания сводки.

Резюме неплохое, если вы его видите. Для этого есть и другие методы или встроенные функции в genism, но результаты могут быть не такими уж хорошими.

10) Распознавание именованных объектов

NER — это подполе извлечения информации, которое занимается поиском и классификацией именованных объектов по предопределенным категориям, таким как имена людей, организация, местоположение, событие, дата и т. д., из неструктурированного документа. NER в некоторой степени аналогичен извлечению ключевых слов, за исключением того факта, что извлеченные ключевые слова помещаются в уже определенные категории.Это действительно на шаг впереди того, что мы делаем с извлечением ключевых слов. Для этого в Spacy есть встроенные функции. Мы будем использовать новый отрывок из статьи.

SpaCy может легко извлекать сущности из него в одну-две строки.

Предопределенные категории, связанные с извлеченными объектами, говорят сами за себя, за исключением:

  • КАРДИНАЛ — означает счетное число.
  • GPE — расшифровывается как страны, города, штаты.
  • NORP- для национальностей или религиозных или политических групп.

Чтобы узнать больше об этих категориях, вы можете обратиться к этой документации. Мы также можем визуализировать текст с помощью сущностей, используя displacy — функцию, предоставляемую SpaCy.
 

Здесь мы использовали предопределенную модель NER, но вы также можете обучить свою собственную модель NER с нуля. Однако это полезно, когда набор данных сильно зависит от предметной области и SpaCy не может найти в нем большинство сущностей.Один из примеров, когда это обычно происходит, — это названия индийских городов и общественных деятелей — spacy не может их точно пометить.

Ключевые выводы
  • Некоторые из этих методов НЛП, которые относятся к области предварительной обработки текста — токенизация, лемматизация, удаление стоп-слов, — будут использоваться независимо от приложения НЛП, с которым вы работаете.
  • В то время как другие методы более полезны при анализе текстов, таких как TF-IDF, извлечение ключевых слов, суммирование текста и NER.Они также могут служить основой при обучении моделей НЛП задачам классификации, поскольку легко извлекают полезную информацию из текста.
  • Методы НЛП, такие как тематическое моделирование, очень полезны при извлечении тем из большого корпуса и маркировке набора данных.

 

Приложения и методы обработки естественного языка

Что такое обработка естественного языка (NLP)?

Обработка естественного языка (NLP) — это «способность машин понимать и интерпретировать человеческий язык так, как он написан или произнесен.«Цель НЛП — сделать компьютеры/машины такими же разумными, как люди, в понимании языка. Конечная цель НЛП — заполнить пробел в том, как люди общаются (естественный язык) и в том, что понимает компьютер (машинный язык). Есть три разных уровня лингвистического анализа, которые выполняются перед выполнением НЛП.
  • Синтаксис — Какая часть данного текста является грамматически правильной.
  • Семантика — Что означает данный текст?
  • Прагматика — Какова цель текста?
НЛП — это подмножество техники искусственного интеллекта, которая используется для сокращения разрыва в общении между компьютером и человеком.Нажмите, чтобы узнать об эволюции и будущем обработки естественного языка
НЛП имеет дело с различными аспектами языка, такими как:
  • Фонология — это систематическая организация звуков в языке.
  • Морфология — Наука об образовании слов и их отношениях друг с другом.
Подходы НЛП к пониманию семантического анализа.
  • Распределительный . Он использует крупномасштабную статистическую тактику машинного обучения и глубокого обучения.
  • На основе фреймов — Предложения, которые синтаксически различны, но семантически одинаковы, представлены внутри структуры данных (фрейма) для стереотипной ситуации.
  • Теоретический . Этот подход основан на идее, что предложения относятся к реальному миру (небо голубое) и части предложения могут быть объединены для представления всего смысла.
  • Интерактивное обучение . Оно предполагает прагматический подход, и пользователь несет ответственность за обучение компьютера шаг за шагом изучению языка в интерактивной учебной среде.
Настоящий успех НЛП заключается в том, что люди обманываются, полагая, что они разговаривают с людьми, а не с компьютерами.

Важность приложений для обработки естественного языка

С помощью NLP можно выполнять определенные задачи, такие как автоматическая речь и автоматическое написание текста, за меньшее время. В связи с наличием значительных данных (текста) вокруг, почему бы нам не использовать компьютеры с неутомимой готовностью и способностью запускать несколько алгоритмов для выполнения задач в кратчайшие сроки.Эти задачи включают в себя другие приложения NLP, такие как автоматическое суммирование (для создания сводки заданного текста) и машинный перевод (перевод с одного языка на другой).
Обработка естественного языка — это технологии, которые используются для сокращения разрыва в общении между машиной и человеком. Нажмите, чтобы узнать о роли обработки естественного языка в правительстве

Что такое процесс обработки естественного языка?

Если текст состоит из речи, выполняется преобразование речи в текст.Механизм обработки естественного языка включает два процесса:

Понимание естественного языка

NLU или Natural Language Understanding пытается понять смысл данного текста. Характер и структура каждого слова внутри текста должны быть известны для NLU. Для понимания структуры NLU пытается разрешить следующую двусмысленность, присутствующую в естественном языке:
  • Лексическая неоднозначность — Слова имеют несколько значений
  • Синтаксическая неоднозначность — Предложение содержит несколько деревьев синтаксического анализа.
  • Семантическая неоднозначность — Предложение, имеющее несколько значений
  • Анафорическая двусмысленность — Фраза или слово, упомянутое ранее, но имеющее другое значение.

Затем смысл каждого слова понимается с помощью лексикона (словаря) и набора грамматических правил. Однако некоторые разные слова имеют сходное значение (синонимы) и слова, имеющие более одного значения (полисемия).

Генерация естественного языка

Это процесс автоматического создания текста из структурированных данных в удобочитаемом формате со значимыми фразами и предложениями.С проблемой генерации естественного языка трудно справиться. Это подмножество генерации естественного языка НЛП, разделенное на три предложенных этапа —

.
  • Планирование текста — Упорядочивание основного контента в структурированных данных выполнено.
  • Планирование предложений — предложения объединяются со структурированными данными для представления потока информации.
  • Реализация — Грамматически правильные предложения создаются, наконец, для представления текста.

В чем разница между НЛП и анализом текста?

Обработка естественного языка отвечает за понимание смысла и структуры данного текста. Интеллектуальный анализ текста или текстовая аналитика — это процесс извлечения скрытой информации из текстовых данных посредством распознавания образов. Обработка естественного языка используется для понимания значения (семантики) заданных текстовых данных, а анализ текста используется для понимания структуры (синтаксиса) заданных текстовых данных. Как пример — я нашел свой кошелек возле банка.Задача НЛП состоит в том, чтобы выяснить, в конце концов, что «банк» относится к финансовому институту или «берегу реки».


Что такое большие данные?

По словам автора, доктора Кирка Борна, главного специалиста по данным, определение больших данных описывается как «большие данные — это все, измеряемое и отслеживаемое».

Большие данные для обработки естественного языка

Сегодня около 80 % всех данных доступны в необработанном виде. Большие данные поступают из информации, хранящейся как в крупных организациях, так и на предприятиях.Примеры включают информацию о сотрудниках, покупках компании, записи о продажах, бизнес-транзакциях, предыдущие записи организаций, социальные сети и т. д. Хотя человек использует язык, который неоднозначен и неструктурирован для интерпретации компьютерами, но с помощью НЛП это большие неструктурированные данные могут быть использованы для развития шаблонов внутри данных, чтобы лучше узнать информацию, содержащуюся в данных. НЛП может решить серьезные проблемы делового мира с помощью больших данных. Будь то любой бизнес розничной торговли, здравоохранения, бизнеса, финансовых учреждений.

Глубокое обучение для приложений НЛП

  • Он использует подход, основанный на правилах, который представляет слова как векторы, закодированные в «горячем режиме».
  • Традиционный метод фокусируется на синтаксическом представлении вместо семантического представления.
  • Пакет слов — модель классификации не может различать определенные контексты.

3 уровня возможностей Deep Learning Intelligence

  • Выразительность — Это качество описывает, насколько хорошо машина может аппроксимировать универсальные функции.
  • Обучаемость — Насколько хорошо и быстро система глубокого обучения может изучить свою проблему.
  • Обобщаемость — Насколько хорошо машина может делать прогнозы на данных, которые она не обучала.
Конечно, есть и другие возможности, которые также необходимо учитывать при глубоком обучении, такие как интерпретируемость, модульность, переносимость, задержка, устойчивость к состязаниям и безопасность. Но это основные.

Применение глубокого обучения в НЛП

Алгоритмы глубокого обучения Использование НЛП
Нейронная сеть — NN (канал)

 

— Тегирование частей речи
— Токенизация
— Распознавание именованных сущностей
— Извлечение намерений
Рекуррентные нейронные сети — (RNN)

 

— Машинный перевод
— Система ответов на вопросы
— Подписи к изображениям
Рекурсивные нейронные сети

 

— Разбор предложений
— Анализ тональности
— Обнаружение перефразирования
— Классификация отношений
— Обнаружение объекта
Сверточная нейронная сеть — (CNN)

 

— Классификация предложений/текстов
— Извлечение и классификация отношений
— Обнаружение спама
— Категоризация поисковых запросов
— Извлечение семантических отношений

Какова роль NLP в анализе журналов и добыче журналов?

Методы обработки естественного языка

широко используются в анализе журналов и добыче журналов.Для преобразования сообщений журнала в структурированную форму используются различные методы, такие как токенизация, выделение корней, лемматизация, синтаксический анализ и т. д. После того, как журналы доступны в хорошо документированной форме, выполняется анализ журналов и анализ журналов для извлечения полезной информации и извлечения знаний из информации. Пример в случае журнала ошибок, вызванного сбоем сервера.

Что такое журнал?

Коллекция сообщений от различных сетевых устройств и оборудования во временной последовательности представляет собой журнал.Журналы могут быть направлены в файлы, находящиеся на жестких дисках, или могут быть отправлены по сети в виде потока сообщений сборщику журналов. Журналы обеспечивают процесс обслуживания и отслеживания производительности оборудования, настройки параметров, аварийных ситуаций и восстановления систем, а также оптимизации приложений и инфраструктуры.
Вам также может быть интересно прочитать Общие сведения об аналитике журналов, анализе журналов и обнаружении аномалий

Что такое анализ журнала?

Анализ журналов — это процесс извлечения информации из журналов с учетом различного синтаксиса и семантики сообщений в файлах журналов и интерпретации контекста с приложением для проведения сравнительного анализа файлов журналов, поступающих из различных источников, для обнаружения аномалий и поиска корреляций.

Что такое интеллектуальный анализ журналов?

Интеллектуальный анализ журналов или обнаружение знаний журнала — это процесс извлечения шаблонов и корреляций в журналах для выявления знаний и прогнозирования обнаружения аномалий, если есть какие-либо внутренние сообщения журнала.

Что такое методы обработки естественного языка?

Различные методы, используемые для анализа журнала, описаны ниже.

Распознавание образов

Это один из таких методов, который включает сравнение сообщений журнала с сообщениями, хранящимися в книге шаблонов, для фильтрации сообщений.

Нормализация текста

Нормализация сообщений журнала выполняется для преобразования различных сообщений в один и тот же формат. Это делается, когда разные сообщения журнала имеют разную терминологию, но одна и та же интерпретация исходит из разных источников, таких как приложения или операционные системы.

Автоматическая классификация текста и тегирование

Классификация и маркировка различных сообщений журнала включает в себя упорядочение сообщений и их маркировку различными ключевыми словами для последующего анализа.

Искусственное невежество

Это своего рода метод, использующий алгоритмы машинного обучения для отбрасывания неинтересных сообщений журнала.Он также используется для обнаружения аномалий в обычной работе систем.
Вам также может понравиться читать Log Analytics с помощью глубокого обучения и машинного обучения

Погружение в приложения для обработки естественного языка

Обработка естественного языка является сложной областью и представляет собой пересечение искусственного интеллекта, компьютерной лингвистики и компьютерных наук.

Начало работы с обработкой естественного языка

Пользователю необходимо импортировать файл, содержащий написанный текст.Затем пользователь должен выполнить следующие шаги для обработки естественного языка.
Техника Пример Выход
Сегментация предложения Марк встретился с президентом. Он сказал: «Привет! Что случилось, Алекс? — Предложение 1 — Марк встретился с президентом.
— Предложение 2 — Он сказал: «Привет! Что случилось, Алекс?
Токенизация Мой телефон пытается «заряжаться» из состояния «разрядка». — [Мой] [телефон] [пытается] [в] [‘] [заряжается] [‘][от] [‘][разряжается] [‘] [состояние][.]
Стемминг/лемматизация Алкоголь, Пьяный, Пьяный — Напиток
Маркировка части речи Если ты его построишь, он придет. — В — предлоги и подчинительные союзы.
— PRP — Личное местоимение
— VBP — Глагол Существительное 3-е лицо единственного числа в форме настоящего времени.
— PRP- Личное местоимение
— MD — Модальные глаголы
— VB — Основная форма глагола
Разбор Марк и Джо зашли в бар. — (S(NP(NP Mark) and (NP(Joe))
— (VP(пошел (PP в (NP бар))))
Распознавание именованных объектов Давай встретимся с Алисой в 6 утра в Индии. — Давай встретимся с Алисой в 6 утра в Индии
— Местоположение человека и времени
Разрешение базовой ссылки Марк зашел в торговый центр. Он думал, что это торговый центр. — Марк зашел в торговый центр. Он думал, что это торговый центр.
  • Сегментация предложений — Определяет границы предложений в данном тексте, т.е.д., где заканчивается одно предложение и начинается другое предложение. Предложения часто заканчиваются знаком препинания «.»
  • Токенизация — идентифицирует разные слова, числа и другие знаки препинания.
  • Stemming — Удаляет окончание слов, таких как «еда», сокращается до «есть».
  • Тегирование части речи (POS) — Каждому слову в предложении назначается собственный тег части речи, такой как обозначение слова как существительного или наречия.
  • Синтаксический анализ — Он включает в себя разделение данного текста на разные категории. Чтобы ответить на вопрос, подобный этой части предложения, измените другую часть предложения.
  • Распознавание именованных объектов — идентифицирует такие объекты, как лица, местонахождение и время в документах.
  • Резолюция Co-Reference — Речь идет об определении отношения данного слова в предложении с предыдущим и последующим предложением.

Ключевые области применения обработки естественного языка

Помимо использования в больших данных, интеллектуальном анализе журналов и анализе журналов, у него есть и другие важные области применения.Хотя термин «НЛП» не так популярен, как «большие данные», «машинное обучение», мы используем НЛП каждый день.

Автоматический суммировщик текста

Учитывая входной текст, задача состоит в том, чтобы написать сводку текста, отбрасывая нерелевантные точки.

Анализ текста на основе тональности

Это делается для данного текста, чтобы предсказать тему текста, например, передает ли текст суждение, мнение или обзоры и т. Д.

Текстовая классификация

Это выполняется для классификации различных журналов, новостей в соответствии с их доменом.Также возможна многодокументная классификация. Известным примером классификации текста является обнаружение спама в электронных письмах. В зависимости от стиля письма в журнале его атрибут можно использовать для определения имени автора.

Извлечение информации

Извлечение информации — это то, что предлагает почтовой программе автоматически добавлять события в календарь.

Как вам может помочь XenonStack?

Раскройте реальную ценность ваших данных с помощью наших услуг и решений для обработки и анализа данных. Воспользуйтесь преимуществами решений для бизнес-аналитики и консалтинга в области обработки данных, чтобы ускорить рост вашего предприятия.

Решения для анализа текста

Text Analytics или Text Mining относится к автоматическому извлечению важной информации из текста. Извлечение включает в себя структурирование входного текста, обнаружение закономерностей в структурированных данных и интерпретацию результатов. Процесс интеллектуального анализа текста включает в себя машинное обучение, статистику, интеллектуальный анализ данных и компьютерную лингвистику. Анализ настроений с использованием машинного обучения, НЛП и глубокого обучения В XenonStack мы обрабатываем и анализируем текстовый контент и предоставляем ценную информацию, преобразуя необработанные данные в структурированную полезную информацию.Решения XenonStack для анализа текстов предлагают маркировку частей речи (PoS), кластеризацию, классификацию, извлечение информации, анализ тональности и многое другое.

Анализ настроений с использованием машинного обучения, НЛП и глубокого обучения

Анализ настроений помогает понять реакцию людей на ситуации. Анализ настроений используется для прогнозирования эмоций человека, таких как гнев, радость, грусть, отвращение и т. д. XenonStack предлагает анализ настроений и аналитику намерений с использованием машинного обучения, обработки естественного языка, глубокого обучения, контролируемых алгоритмов обучения, Keras с Tensorflow.Повысьте качество обслуживания клиентов с помощью Анализа настроений в бизнесе.

Корпоративные решения для чат-ботов

Создавайте, развертывайте и управляйте интеллектуальными чат-ботами для естественного взаимодействия с пользователем на веб-сайте, в приложениях, Slack, Facebook Messenger и т. д. XenonStack Chatbot Solutions использует когнитивный интеллект, который позволяет боту видеть, слышать и интерпретировать более человеческими способами.

Методы векторизации в НЛП [Руководство]

Естественный язык — это то, как мы, люди, обмениваемся идеями и мнениями.Есть два основных средства передачи естественного языка – речь и текст.

Здоровому человеку слушать и читать несложно, но для алгоритма машинного обучения это сложно. Вот почему ученым пришлось придумать обработку естественного языка (NLP).

Что такое обработка естественного языка?

  • НЛП позволяет компьютерам обрабатывать человеческий язык и понимать смысл и контекст, а также связанные с ним чувства и намерения, и, в конечном итоге, использовать эти идеи для создания чего-то нового.
  • НЛП объединяет вычислительную лингвистику со статистическими моделями машинного обучения и глубокого обучения.

Узнать больше

Изучите категорию «Обработка естественного языка» в блоге.

Как мы вообще начинаем делать слова интерпретируемыми для компьютеров? Вот для чего нужна векторизация.

Что такое векторизация?

  • Векторизация — это жаргон для классического подхода к преобразованию входных данных из исходного формата (т.е. text ) в векторы действительных чисел, что является форматом, поддерживаемым моделями ML. Этот подход существовал с тех пор, как были созданы первые компьютеры, он прекрасно работал в различных областях и теперь используется в НЛП.
  • В машинном обучении векторизация — это этап извлечения признаков. Идея состоит в том, чтобы получить некоторые отличительные черты из текста для модели, на которой будет обучаться, путем преобразования текста в числовые векторы.

Читайте также

Понимание векторов с точки зрения машинного обучения

Существует множество способов выполнения векторизации, как мы вскоре увидим, от простейших признаков вхождения бинарных терминов до продвинутых представлений признаков с учетом контекста.В зависимости от варианта использования и модели любой из них может выполнять требуемую задачу.

Давайте узнаем о некоторых из этих методов и посмотрим, как мы можем их использовать.

Методы векторизации

1. Мешок слов

Самая простая из всех техник. Он включает в себя три операции:

Во-первых, вводимый текст токенизируется. Предложение представляется в виде списка составляющих его слов, и это делается для всех входных предложений.

Проверьте также

Токенизация в НЛП — типы, проблемы, примеры, инструменты

Из всех полученных токенизированных слов выбираются только уникальные слова для создания словаря, а затем сортируются в алфавитном порядке.

Наконец, для ввода создается разреженная матрица из частот словарных слов. В этой разреженной матрице каждая строка представляет собой вектор предложения, длина которого (столбцы матрицы) равна размеру словаря.

Давайте поработаем на примере и посмотрим, как это выглядит на практике. Для этого упражнения мы будем использовать библиотеку Sklearn.

Может быть полезно

Проверьте, как отслеживать обучение модели Sklearn.

Сделаем необходимый импорт.

 из sklearn.feature_extraction.text импортировать CountVectorizer 

Допустим, у нас есть следующий список документов.

 sents = ['коронавирус - высококонтагиозное заболевание',
   «коронавирус больше всего поражает пожилых людей»,
   «пожилые люди подвергаются высокому риску из-за этого заболевания»]
 

Давайте создадим экземпляр CountVectorizer.

 резюме = CountVectorizer ()
 

Теперь давайте векторизируем наш ввод и преобразуем его в массив NumPy для просмотра.

 X = cv.fit_transform (отправляет)
X = X.toarray()
 

Вот как выглядят векторы:

Давайте напечатаем словарь, чтобы понять, почему он выглядит именно так.

 отсортировано (cv.vocabulary_.keys())
 
  • Вы можете видеть, что каждая строка представляет собой связанное векторное представление соответствующих предложений в «отправленных».
  • Длина каждого вектора равна длине словаря.
  • Каждый член списка представляет частоту связанного слова, присутствующего в отсортированном словаре.

В приведенном выше примере мы рассматривали только отдельные слова как функции, видимые в словарных ключах, т. е. это представление униграммы. Это можно настроить, чтобы учесть особенности n-грамм.

Допустим, мы хотели рассмотреть биграммное представление нашего ввода. Этого можно добиться, просто изменив аргумент по умолчанию при создании экземпляра объекта CountVectorizer:

.
 cv = CountVectorizer (ngram_range = (2,2)) 

В этом случае наши векторы и словарь будут выглядеть так.

Таким образом, мы можем манипулировать функциями как угодно. Фактически, мы также можем комбинировать униграммы, биграммы, триграммы и многое другое, чтобы сформировать пространство признаков.

Хотя мы использовали sklearn для создания здесь модели Bag of Words, ее можно реализовать несколькими способами с помощью таких библиотек, как Keras, Gensim и других. Вы также можете довольно легко написать свою собственную реализацию Bag of Words.

Это простая, но эффективная техника кодирования текста, которая может выполнить работу несколько раз.

2. ТФ-ИДФ

TF-IDF или Частота термина — обратная частота документа — это числовая статистика, предназначенная для отображения того, насколько важно слово для документа . Хотя это еще один частотный метод, он не такой наивный, как Мешок слов.

Чем TF-IDF лучше Bag of Words?

В Bag of Words мы видели, как векторизация была связана только с частотой словарных слов в данном документе.В результате артикли, предлоги и союзы, которые не вносят большого вклада в значение, приобретают такое же значение, как, скажем, прилагательные.

TF-IDF помогает нам решить эту проблему. Слова, которые повторяются слишком часто, не затмевают менее частые, но важные слова.

Он состоит из двух частей:

TF расшифровывается как термин Частота. Его можно понимать как нормализованную оценку частоты. Он рассчитывается по следующей формуле:

Таким образом, можно представить, что это число всегда будет оставаться ≤ 1, поэтому теперь мы оцениваем, насколько часто встречается слово в контексте всех слов в документе.

IDF означает обратную частоту документа, но прежде чем мы перейдем к IDF, мы должны разобраться с DF — частотой документа. Он определяется по следующей формуле:

.

DF говорит нам о доле документов, содержащих определенное слово. Так что же такое ЦАХАЛ?

Это величина, обратная частоте документа, и окончательная оценка IDF рассчитывается по следующей формуле:

Зачем инвертировать DF?

Как мы уже обсуждали выше, интуитивно понятно, что чем чаще слово встречается во всех документах, тем меньше его важность для текущего документа.

Логарифм используется для ослабления влияния IDF в окончательных расчетах.

Окончательный результат TF-IDF:

Вот как TF-IDF удается включить значение слова. Чем выше оценка, тем важнее это слово.

Теперь давайте запачкаем руки и посмотрим, как TF-IDF выглядит на практике.

Опять же, для этого упражнения мы будем использовать библиотеку Sklearn, как и в случае с Bag of Words.

Выполнение необходимого импорта.

 из sklearn.feature_extraction.text импорт TfidfVectorizer
 

Снова воспользуемся тем же набором документов.

 sents = ['коронавирус - высококонтагиозное заболевание',
   «коронавирус больше всего поражает пожилых людей»,
   «пожилые люди подвергаются высокому риску из-за этого заболевания»]
 

Создание экземпляра TfidfVectorizer.

 tfidf = TfidfVectorizer()
 

Теперь давайте изменим наши данные.

 преобразовано = tfidf.fit_transform (отправляет)
 

Теперь давайте посмотрим, какие функции наиболее важны, а какие бесполезны. Ради интерпретируемости мы будем использовать библиотеку Pandas, просто чтобы лучше рассмотреть оценки.

Выполнение необходимого импорта:

 импортировать панд как pd 

Создание фрейма данных с именами функций, то есть словами, в виде индексов и отсортированными оценками TF-IDF в виде столбца:

 дф = пд.DataFrame(преобразованный[0].T.todense(),
    index=tfidf.get_feature_names(), столбцы=["TF-IDF"])
df = df.sort_values('TF-IDF', по возрастанию=ложь)
 

Поскольку преобразованная матрица признаков TFIDF выходит в виде матрицы Scipy Compressed Sparse Row, которую нельзя просмотреть в необработанном виде, мы преобразовали ее в массив Numpy с помощью операции todense() после преобразования. Точно так же мы получаем полный словарь токенизированных слов с помощью get_feature_names().

Вот что выходит с другого конца:

Таким образом, согласно TF-IDF, слово «инфекционный» является наиболее важной характеристикой, в то время как многие слова, которые использовались бы для построения характеристик в наивном подходе, таком как Bag of Words, здесь просто равны 0.Это то, чего мы хотели все время.

Несколько советов по TF-IDF:

  • Здесь также применима концепция n-грамм, мы можем объединять слова в группы по 2,3,4 и т. д., чтобы построить наш окончательный набор признаков.
  • Наряду с n-граммами существует ряд параметров, таких как min_df, max_df, max_features, sublinear_tf и т. д., с которыми можно поиграться. Тщательная настройка этих параметров может творить чудеса с возможностями вашей модели.

Несмотря на свою простоту, TF-IDF, как известно, широко используется в таких задачах, как поиск информации, чтобы определить, какой ответ является лучшим для запроса, особенно полезно в чат-боте или в извлечении ключевых слов, чтобы определить, какое слово является наиболее релевантным в запросе. document, и, таким образом, вы часто будете полагаться на интуитивную мудрость TF-IDF.

До сих пор мы видели основанные на частоте методы кодирования текста, теперь пришло время взглянуть на более сложные методы, которые изменили мир встраивания слов в том виде, в каком мы его знаем, и открыли новые исследовательские возможности в НЛП.

3. Word2Vec

Этот подход был представлен еще в 2013 году исследователями Google в этой статье и произвел настоящий фурор в индустрии НЛП. В двух словах, этот подход использует мощь простой нейронной сети для создания встраивания слов.

Чем Word2Vec лучше частотно-ориентированных методов?

В Bag of Words и TF-IDF мы видели, как каждое слово рассматривалось как отдельная сущность, а семантика полностью игнорировалась. С введением Word2Vec векторное представление слов, вероятно, впервые стало контекстно-зависимым.

Пожалуй, одним из самых известных примеров Word2Vec является следующее выражение:

король – мужчина + женщина = королева

Поскольку каждое слово представлено в виде n-мерного вектора, можно представить, что все слова отображаются в это n-мерное пространство таким образом, что слова, имеющие сходные значения, существуют в непосредственной близости друг от друга в этом гиперпространстве.

Существует два основных способа реализации Word2Vec, давайте рассмотрим их один за другим:

A:
Skip-Gram

Итак, первый — это метод Skip-Gram, в котором мы предоставляем слово нашей нейронной сети и просим ее предсказать контекст. Общую идею можно уловить с помощью следующего изображения:

Здесь w[i] — входное слово в позиции «i» в предложении, а выходные данные содержат два предшествующих слова и два следующих слова по отношению к «i».

Технически он предсказывает вероятность того, что слово является контекстным словом для данного целевого слова. Выходные вероятности, выходящие из сети, скажут нам, насколько вероятно найти каждое словарное слово рядом с нашим входным словом.

Эта неглубокая сеть состоит из входного слоя, одного скрытого слоя и выходного слоя, который мы вскоре рассмотрим.

Однако самое интересное, что на самом деле мы не используем эту обученную нейронную сеть. Вместо этого цель состоит в том, чтобы просто узнать веса скрытого слоя, правильно предсказывая окружающие слова.Эти веса являются вложениями слов.

Количество соседних слов, которые будет предсказывать сеть, определяется параметром, который называется «размер окна». Это окно простирается в обоих направлениях слова, т.е. влево и вправо от него.

Допустим, мы хотим обучить модель word2vec с пропуском грамматики на входном предложении:

«Быстрая коричневая лиса перепрыгивает через ленивую собаку»

На следующем изображении показаны обучающие выборки, которые будут созданы из этого предложения с размером окна = 2.

  • «The» становится первым целевым словом, и, поскольку это первое слово предложения, слева от него нет слов, поэтому окно размера 2 расширяется только вправо, что приводит к перечисленным обучающим образцам.
  • Когда наша цель переходит к следующему слову, окно расширяется на 1 слева из-за наличия слова слева от цели.
  • Наконец, когда целевое слово находится где-то посередине, обучающие выборки генерируются должным образом.

Нейронная сеть

Теперь поговорим о сети, которую мы будем обучать на вышеупомянутых обучающих выборках.

Может вас заинтересовать

Руководство по созданию собственной нейронной сети

Интуиция

  • Если вы знаете, что такое автоэнкодеры, вы обнаружите, что идея этой сети похожа на идею автоэнкодера.
  • Вы берете чрезвычайно большой входной вектор, сжимаете его до плотного представления в скрытом слое, а затем вместо восстановления исходного вектора, как в случае с автоэнкодерами, вы выводите вероятности, связанные с каждым словом в словаре.

Ввод/вывод

Теперь возникает вопрос, как ввести одно целевое слово в виде большого

Вектор?

Ответ: One-Hot Encoding.

  • Допустим, наш словарный запас содержит около 10 000 слов, и наше текущее целевое слово «лиса» находится где-то посередине. Что мы сделаем, так это поместим 1 в позицию, соответствующую слову «лиса», и 0 во все остальные места, так что у нас будет 10 000-мерный вектор с одной 1 в качестве входных данных.
  • Аналогичным образом, на выходе нашей сети также будет 10 000-мерный вектор, содержащий для каждого слова в нашем словаре вероятность того, что оно является контекстным словом для нашего входного целевого слова.

Вот как будет выглядеть наша нейронная сеть:

  • Как видно, ввод представляет собой 10 000-мерный вектор, учитывая размер нашего словаря =10 000, содержащий 1, соответствующую позиции нашего целевого слова.
  • Выходной слой состоит из 10 000 нейронов с примененной функцией активации Softmax, чтобы получить соответствующие вероятности для каждого слова в нашем словаре.
  • Теперь самая важная часть этой сети, скрытый слой — это линейный слой, т. е. к нему не применяется функция активации, и оптимизированные веса этого слоя станут вложениями выученных слов.
  • Например, предположим, что мы решили изучить встраивание слов с помощью вышеуказанной сети.В этом случае форма матрицы веса скрытого слоя будет M x N, где M = размер словаря (10 000 в нашем случае) и N = нейроны скрытого слоя (300 в нашем случае).
  • После того, как модель будет обучена, окончательное встраивание слова для нашего целевого слова будет дано следующим вычислением:

1×10000 входной вектор * 10000×300 матрица = 1×300 вектор

  • 300 нейронов скрытого слоя использовались Google в их обученной модели, однако это гиперпараметр, и его можно соответствующим образом настроить для получения наилучших результатов.

Вот как обычно работает модель word2vec с пропуском грамматики. Пришло время взглянуть на его конкурента.

Б.
CBOW

CBOW расшифровывается как Continuous Bag of Words. В подходе CBOW вместо предсказания контекстных слов мы вводим их в модель и просим сеть предсказать текущее слово. Общая идея показана здесь:

Вы можете видеть, что CBOW является зеркальным отражением метода пропуска грамм. Все обозначения здесь означают то же самое, что и в скип-грамме, только подход был обратным.

Теперь, поскольку мы уже подробно рассмотрели, что такое skip-gram и как он работает, мы не будем повторять части, общие для обоих подходов. Вместо этого мы просто поговорим о том, чем CBOW отличается от skip-gram в своей работе. Для этого мы в общих чертах рассмотрим архитектуру модели CBOW.

Вот как это выглядит:

  • Размер нашего скрытого слоя и выходного слоя остается таким же, как и в модели с пропуском граммы.
  • Однако так же, как мы читаем, что модель CBOW принимает контекстные слова в качестве входных данных, здесь входными данными являются C контекстных слов в форме горячего кодированного вектора размером 1xV каждый, где V = размер словаря, что делает весь вход CxV размерный.
  • Теперь каждый из этих векторов C будет умножен на веса нашего скрытого слоя, которые имеют форму VxN, где V = размер словарного запаса, а N = количество нейронов в скрытом слое.
  • Если вы можете себе представить, это приведет к векторам C, 1xN, и все эти векторы C будут усреднены по элементам, чтобы получить нашу окончательную активацию для скрытого слоя, который затем будет загружен в наш выходной слой softmax.
  • Полученный вес между скрытым и выходным слоями составляет представление встраивания слова.

Теперь, если это было слишком сложно для вас, TLDR для модели CBOW:

Из-за наличия нескольких контекстных слов выполняется усреднение для вычисления значений скрытого слоя. После этого она становится похожей на нашу модель пропуска грамм, и встраивание выученных слов происходит из весов выходного слоя, а не из скрытых весов слоев.

Когда использовать модель пропуска граммов и когда использовать CBOW?

  • Согласно оригинальной статье, skip-gram хорошо работает с небольшими наборами данных и может лучше представлять редкие слова.
  • Однако было обнаружено, что CBOW обучается быстрее, чем skip-gram, и может лучше отображать часто встречающиеся слова.
  • Итак, выбор скип-грамма VS. CBOW зависит от типа проблемы, которую мы пытаемся решить.

Теперь достаточно теории, давайте посмотрим, как мы можем использовать word2vec для создания вложений слов.

В этом упражнении мы будем использовать библиотеку Gensim.

Выполнение необходимого импорта.

 из импортных моделей gensim
 

Здесь есть два варианта: либо мы можем использовать предварительно обученную модель, либо самостоятельно обучить новую модель.Мы пойдем любым из этих способов.

Давайте сначала воспользуемся предварительно обученной моделью Google, чтобы проверить, какие интересные вещи мы можем с ней сделать. Вы можете либо загрузить указанную модель отсюда и указать путь к разархивированному файлу внизу, либо получить ее с помощью следующих команд Linux.

 wget -c "https://s3.amazonaws.com/dl4j-distribution/GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz"
 
gzip -d Новости Google-vectors-negative300.bin.gz
 

Давайте загрузим модель сейчас, однако имейте в виду, что это очень тяжелая модель, и ваш ноутбук может просто зависнуть из-за меньшего объема памяти.

 w2v = models.KeyedVectors.load_word2vec_format(
'./GoogleNews-vectors-negative300.bin', двоичный код = Истина)
 

Векторное представление для любого слова, скажем, здорового, можно получить:

 vect = w2v['здоровый'] 

Это выдаст 300-мерный вектор.

Мы также можем использовать эту предварительно обученную модель, чтобы получить слова с похожим значением для входного слова.

 w2v.most_similar('счастливый') 

Удивительно, насколько хорошо он справляется с этой задачей. Вывод представляет собой список кортежей релевантных слов и соответствующих им показателей сходства, отсортированных в порядке убывания сходства.

Как уже говорилось, вы также можете обучить свою собственную модель word2vec.

Давайте снова используем предыдущий набор предложений в качестве набора данных для обучения нашей пользовательской модели word2vec.

 sents = ['коронавирус - высококонтагиозное заболевание',
   «коронавирус больше всего поражает пожилых людей»,
   «пожилые люди подвергаются высокому риску из-за этого заболевания»]
 

Word2vec требует обучающий набор данных в виде списка списков токенизированных предложений, поэтому мы предварительно обработаем и преобразуем отправленные сообщения в:

.
 отправлено = [отправлено.split() для отправленных сообщений]
 

Наконец, мы можем обучить нашу модель с помощью:

 custom_model = models.Word2Vec (отправлено, min_count = 1, размер = 300, рабочие = 4) 

Насколько хорошо работает эта пользовательская модель, будет зависеть от нашего набора данных и от того, насколько интенсивно она была обучена. Однако вряд ли она превзойдет предварительно обученную модель Google.

И это все о word2vec. Если вы хотите получить визуальное представление о том, как работают модели word2vec, и хотите лучше понять это, перейдите по этой ссылке.Это действительно классный инструмент, чтобы увидеть CBOW и skip-gram в действии.

4. ПЕРЧАТКИ

GloVe расшифровывается как Global Vectors для представления слов. Он был разработан в Стэнфорде. Вы можете найти оригинальную статью здесь, она была опубликована всего через год после word2vec.

Подобно Word2Vec, интуиция, лежащая в основе GloVe, также создает контекстные вложения слов, но с учетом высокой производительности Word2Vec. Зачем было нужно что-то вроде GloVe?

Чем GloVe лучше Word2Vec?

  • Word2Vec — это оконный метод, в котором модель опирается на локальную информацию для создания вложений слов, что, в свою очередь, ограничено выбранным нами предполагаемым размером окна.
  • Это означает, что на изученную семантику целевого слова влияют только окружающие его слова в исходном предложении, что является несколько неэффективным использованием статистики, поскольку имеется гораздо больше информации, с которой мы можем работать.
  • GloVe, с другой стороны, собирает как глобальную, так и локальную статистику, чтобы получить вложения слов.

Мы видели локальную статистику, используемую в Word2Vec, но что теперь представляет собой глобальная статистика?

GloVe получает семантическое значение путем обучения матрице совпадений.Он основан на идее, что совпадения слов являются важной частью информации, и их использование является эффективным использованием статистики для создания встраивания слов. Вот как GloVe удается включить «глобальную статистику» в конечный результат.

Для тех из вас, кто не знаком с матрицей совпадений, вот пример:

Допустим, у нас есть два документа или предложения.

Документ 1: Не все то золото, что блестит.

Документ 2: Все хорошо, что хорошо кончается.

Тогда при фиксированном размере окна n = 1 наша матрица совпадений будет выглядеть так: 

  • Если вы посмотрите на него, то поймете, что строки и столбцы состоят из нашего словаря, то есть набора уникальных токенизированных слов, полученных из обоих документов.
  • Здесь и используются для обозначения начала и конца предложений.
  • Окно размера 1 простирается в обоих направлениях слова, так как «это» и «есть» встречаются только один раз в окрестности окна «блестки», поэтому значения (это, блестки) и (есть, блестки) = 1, теперь вы поняли, как работать с этой таблицей.

Немного об обучении. Модель GloVe представляет собой взвешенную модель методом наименьших квадратов, поэтому ее функция стоимости выглядит примерно так:

Для каждой пары слов (i,j), которые могут встречаться одновременно, мы пытаемся минимизировать разницу между произведением их вложений слов и логарифмом количества совпадений (i,j). Член f(Pij) делает его взвешенным суммированием и позволяет нам придавать меньшие веса очень частым совпадениям слов, ограничивая важность таких пар.

Когда использовать GloVe?

  • Было обнаружено, что GloVe превосходит другие модели по аналогии слов, сходству слов и задачам распознавания именованных сущностей, поэтому, если характер проблемы, которую вы пытаетесь решить, похож на любую из этих, GloVe будет разумным выбором.
  • Поскольку он включает в себя глобальную статистику, он может фиксировать семантику редких слов и хорошо работает даже на небольшом корпусе.

Теперь давайте посмотрим, как мы можем использовать возможности встраивания слов в GloVe.

Во-первых, нам нужно загрузить файл встраивания, затем мы создадим словарь встраивания поиска, используя следующий код.

 Импорт numpy как np

embeddings_dict={}
с open('./glove.6B.50d.txt','rb') как f:
    для строки в f:
        значения = строка.split()
        слово = значения [0]
        вектор = np.asarray (значения [1:], "float32")
        embeddings_dict[слово] = вектор
 

При запросе к этому словарю вложений векторного представления слова получается вот что.

Вы могли заметить, что это 50-мерный вектор. Мы загрузили файл glove.6B.50d.txt, что означает, что эта модель была обучена на 6 миллиардах слов для создания 50-мерных вложений слов.

Мы также можем определить функцию для получения похожих слов из этой модели, предварительно выполнив требуемый импорт.

 Из пространственного импорта scipy
 

Определение функции:

 определение find_closest_embeddings (встраивание):
   вернуть отсортированный (embeddings_dict.ключи (), ключ = лямбда-слово:
space.distance.euclidean (embeddings_dict [слово], встраивание))
 

Давайте посмотрим, что произойдет, если мы введем в эту функцию слово «здоровье».

Мы выбрали 5 лучших слов, которые, по мнению модели, наиболее похожи на «здоровье», и результаты неплохие, мы видим, что контекст был уловлен довольно хорошо.

Еще одна вещь, для которой мы можем использовать GloVe, — это преобразование нашего словаря в векторы. Для этого воспользуемся библиотекой Keras.

Может быть полезно

Проверьте, как отслеживать обучение модели TensorFlow/Keras.

Вы можете установить keras через:

 pip установить keras 

Мы будем использовать тот же набор документов, что и до сих пор, однако нам нужно преобразовать их в список токенов, чтобы сделать их пригодными для векторизации.

 посылов = [sent.split() для отправленных сообщений]
 

Во-первых, нам нужно выполнить некоторую предварительную обработку нашего набора данных, прежде чем мы сможем преобразовать его во встраивание.

Выполнение необходимого импорта:

 из keras.preprocessing.text импортировать Tokenizer
из keras.preprocessing.sequence импортировать pad_sequences
 

Следующий код присваивает индексы словам, которые позже будут использоваться для сопоставления вложений с индексированными словами:

 MAX_NUM_WORDS = 100
MAX_SEQUENCE_LENGTH = 20
токенизатор = токенизатор (num_words = MAX_NUM_WORDS)
tokenizer.fit_on_texts(отправляет)
последовательности = tokenizer.texts_to_sequences (отправляет)

word_index = токенизатор.word_index
данные = pad_sequences (последовательности, maxlen = MAX_SEQUENCE_LENGTH)
 

Теперь наши данные выглядят так:

Наконец-то мы можем преобразовать наш набор данных во вложения GloVe, выполнив простую операцию поиска, используя наш словарь вложений, который мы только что создали выше.Если слово найдено в этом словаре, мы просто получим связанные с ним вложения слов. В противном случае он останется вектором нулей.

Выполнение необходимого импорта для этой операции.

 из keras.layers import Встраивание
из keras.initializers импортировать константу

EMBEDDING_DIM = embeddings_dict.get(b'a').shape[0]
num_words = мин (MAX_NUM_WORDS, длина (word_index)) + 1
embedding_matrix = np.zeros((num_words, EMBEDDING_DIM))
для слова я в word_index.items():
    если я > MAX_NUM_WORDS:
        Продолжать
    embedding_vector = embedding_dict.получить(word.encode("utf-8"))
    если embedding_vector не None:
        embedding_matrix[i] = embedding_vector
 

Вот что выходит с другого конца:

Это простая матрица NumPy, где запись с индексом i является предварительно обученным вектором для слова с индексом i в словаре нашего векторизатора.

Вы можете видеть, что наша матрица встраивания имеет форму 19 × 50, потому что в нашем словаре было 19 уникальных слов, а файл предварительно обученной модели GloVe, который мы скачали, имел 50-мерные векторы.

Вы можете поиграться с размерами, просто изменив файл или обучив собственную модель с нуля.

Эту матрицу встраивания можно использовать как угодно. Его можно передать в слой встраивания нейронной сети или просто использовать для задач на сходство слов.

И это GloVe, давайте перейдем к следующему методу векторизации.

5. Фасттекст

FastText был представлен Facebook еще в 2016 году. Идея FastText очень похожа на Word2Vec.Однако была еще одна вещь, которой не хватало таким методам, как Word2Vec и GloVe.

Если вы обращали внимание, вы, должно быть, заметили одну общую черту Word2Vec и GloVe — то, как мы загружаем предварительно обученную модель и выполняем операцию поиска для получения необходимых вложений слов. Несмотря на то, что обе эти модели были обучены на миллиардах слов, это все равно означает, что наш словарный запас ограничен.

Чем FastText лучше других?

FastText улучшен по сравнению с другими методами из-за возможности обобщения неизвестных слов, которая все время отсутствовала в других методах.

Как это сделать?

  • Вместо того, чтобы использовать слова для построения встраивания слов, FastText идет на один уровень глубже, то есть на уровень символов. Строительные блоки — это буквы вместо слов.
  • Вложения Word, полученные через FastText, не получаются напрямую. Они представляют собой комбинацию вложений более низкого уровня.
  • Использование символов вместо слов имеет еще одно преимущество. Для обучения требуется меньше данных, поскольку слово в некотором смысле становится своим собственным контекстом, что приводит к гораздо большему количеству информации, которую можно извлечь из фрагмента текста.

Теперь давайте посмотрим, как FastText использует информацию о подсловах.

  • Допустим, у нас есть слово «чтение», для этого слова будут сгенерированы символьные n-граммы длины 3-6 следующим образом:
  • Угловые скобки обозначают начало и конец.
  • Поскольку n-грамм может быть огромное количество, используется хеширование, и вместо изучения вложения для каждой уникальной n-граммы мы изучаем общее количество вложений B, где B обозначает размер корзины.В оригинальной газете использовалось ведро размером 2 миллиона.
  • С помощью этой хэш-функции каждая символьная n-грамма (скажем, «eadi») сопоставляется с целым числом от 1 до B, и этот индекс имеет соответствующее вложение.
  • Наконец, полное вложение слов получается путем усреднения этих составляющих вложений n-грамм.
  • Хотя такой подход к хешированию приводит к конфликтам, он помогает в значительной степени контролировать размер словаря.

Сеть, используемая в FastText, аналогична той, что мы видели в Word2Vec, точно так же, как и там, мы можем обучать FastText в двух режимах — CBOW и skip-gram, поэтому мы не будем повторять эту часть здесь снова.Если вы хотите подробнее узнать о Fasttext, вы можете обратиться к оригинальным статьям здесь — paper-1 и paper-2.

Давайте продолжим и посмотрим, что мы можем делать с FastText.

Вы можете установить fasttext с помощью pip.

 pip установить fasttext
 

Вы можете загрузить предварительно обученную модель быстрого текста отсюда или обучить свою собственную модель быстрого текста и использовать ее в качестве классификатора текста.

Поскольку мы уже видели достаточно предварительно обученных моделей, и даже в этом случае они ничем не отличаются, поэтому в этом разделе мы сосредоточимся на том, как создать свой собственный классификатор быстрого текста.

Допустим, у нас есть следующий набор данных, в котором есть разговорный текст о нескольких наркотиках, и мы должны классифицировать эти тексты по 3 типам, то есть по видам наркотиков, с которыми они связаны.

Теперь, чтобы обучить модель классификатора быстрого текста на любом наборе данных, нам нужно подготовить входные данные в определенном формате:

__метка__<значение метки><пробел><связанная точка данных>

Мы сделаем это и для нашего набора данных.

 all_texts = поезд['текст'].tolist()
all_labels = train['тип наркотика'].tolist()
prep_datapoints=[]
для i в диапазоне (len (all_texts)):
    образец = '__label__'+ str(all_labels[i]) + ' '+ all_texts[i]
    prep_datapoints.append(образец)
 

На этом шаге я пропустил большую часть предварительной обработки, в реальном мире лучше всего выполнить тщательную предварительную обработку, чтобы данные подходили для моделирования.

Давайте запишем эти подготовленные точки данных в файл .txt.

 с открытым('train_fasttext.txt','w') как f:
    для точки данных в prep_datapoints:
        f.write(точка данных)
        е.написать('\n')
    е.закрыть()
 

Теперь у нас есть все необходимое для обучения модели fasttext.

 модель = fasttext.train_supervised('train_fasttext.txt')
 

Поскольку наша задача — это задача классификации с учителем, мы обучили Модель с учителем.

Точно так же мы можем получать прогнозы от нашей обученной модели.

Модель выдает предсказанную метку, а также соответствующий показатель достоверности.

Опять же, производительность этой модели зависит от множества факторов, как и любой другой модели, но если вы хотите быстро взглянуть на то, какой должна быть базовая точность, fasttext может быть очень хорошим выбором.

Итак, речь шла о быстром тексте и о том, как его можно использовать.

Подведение итогов!

В этой статье мы рассмотрели все основные ветви встраивания слов, начиная от наивных методов, основанных на счете, и заканчивая контекстуальными вложениями на уровне подслов. С постоянно растущей полезностью обработки естественного языка крайне важно, чтобы кто-то полностью осознавал ее строительные блоки.

Учитывая, сколько мы читали о том, что происходит за кулисами, и о вариантах использования этих методов, я надеюсь, что теперь, когда вы столкнетесь с проблемой НЛП, вы сможете принять обоснованное решение о том, какую технику встраивания использовать. .

Будущие направления

Я надеюсь, само собой разумеется, что все, что мы рассмотрели в этой статье, не было исчерпывающим, и существует множество других методов для изучения. Это были лишь основные опоры.

По логике вещей, следующим шагом должно быть изучение встраивания на уровне документа (предложения), так как здесь мы рассмотрели основы. Я бы посоветовал вам прочитать о таких вещах, как BERT от Google, Universal Sentence Encoder и связанных темах.

Если вы решили попробовать BERT, начните с этого. Он предлагает удивительный способ использовать возможности BERT, не позволяя вашей машине делать всю тяжелую работу. Прочтите README, чтобы настроить его.

На этом пока все.Спасибо за прочтение!

Абхишек Джа

Любознательный парень, который в настоящее время строит модели и хочет однажды построить Скайнет. Следите за этим пространством, изучайте новые концепции науки о данных и будьте на правильной стороне будущего!


ЧИТАТЬ СЛЕДУЮЩИЙ

Как структурировать и управлять проектами обработки естественного языка (NLP)

Друвил Карани | Опубликовано 12 октября 2020 г.

Если есть что-то, чему я научился, работая в индустрии машинного обучения, так это тому, что проектов машинного обучения беспорядочны.

Дело не в том, что люди не хотят, чтобы все было организовано, просто есть много вещей, которые трудно структурировать и управлять ими в ходе проекта.

Вы можете начать с чистого листа, но что-то мешает.

Некоторые типичные причины:

  • быстрое исследование данных в блокнотах,
  • код модели взят из исследовательского репозитория на github,
  • добавлены новые наборы данных, когда все уже было установлено,
  • обнаружены проблемы с качеством данных и требуется перемаркировка данных,
  • кто-то в команде «просто быстро что-то попробовал» и изменил параметры обучения (прошел через argparse), никому об этом не сказав,
  • подтолкнуть превратить прототипы в производство «всего один раз», исходящее сверху.

За годы работы инженером по машинному обучению я узнал множество  вещей, которые могут помочь вам оставаться в курсе дел и контролировать свои проекты НЛП  (настолько, насколько вы действительно можете контролировать проекты машинного обучения 🙂 ).

В этом посте я поделюсь ключевыми указаниями, рекомендациями, советами и рекомендациями, которые я узнал, работая над различными проектами по науке о данных. Многие вещи могут быть ценными в любом проекте машинного обучения, но некоторые из них специфичны для НЛП.

Продолжить чтение ->

Повышение доступности методов НЛП для обороны и безопасности с помощью веб-инструмента

Поскольку машинное обучение становится все более распространенным в сфере обороны и безопасности, существует реальный риск того, что низкая доступность методов для неспециалистов будет препятствовать процессу операционализация технологий.На этом плакате будет представлен инструмент для поддержки различных методов обработки естественного языка (NLP), включая управление корпусами — наборы данных документов, используемых для задач NLP, создание и обучение моделей, а также визуализацию результатов моделей. Цель этого инструмента — позволить неспециалистам использовать сложные методы НЛП для понимания содержания больших объемов отчетов.

Методы НЛП — это механизмы, с помощью которых машина может обрабатывать и анализировать текст, написанный людьми.Эти методы могут использоваться для ряда задач, включая категоризацию документов, перевод и обобщение текста. Для многих из этих задач способность обрабатывать и анализировать большие объемы текста является ключевой. При существующих методах редко рассматривается возможность управления корпусами, вместо этого полагаясь на исследователей и практиков, которые делают это вручную в своей файловой системе. Для обучения моделей исследователи используют специальный код напрямую, пишут сценарии или код и компилируют или запускают их через интерпретатор. Эти подходы могут быть проблемой при работе в междисциплинарных областях, таких как оборона и безопасность и кибербезопасность.Это еще более заметно при проведении исследований, результаты которых могут быть операционализированы, а доступность может быть ограничивающим фактором при их развертывании и использовании.

Мы представляем веб-интерфейс, в котором используется асинхронная сервисная архитектура, позволяющая неспециалистам легко управлять несколькими крупными корпорациями, а также создавать и эксплуатировать множество различных моделей.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.