Как начать свой путь в NLP (не путать с НЛП)
NLP расшифровывается как Natural Language Processing и представляет собой целое направление, связанное с обработкой и распознаванием языковых данных. На сегодняшний день в числе достижений NLP можно отметить машинный перевод, чат-боты, голосовых помощников, автоматических переводчиков и умную контекстную рекламу.
Где используется?
Во множестве приложений и инструментов, от роботов в колл-центрах, электронных консультантов на сайтах, таргетированной рекламы и Google Translate, до проверки грамматики в Microsoft Word и Grammarly. Не забудем о голосовых помощниках вроде Siri, Алисы и Алексы.
Как работает?
Основная задача и идея NLP (и NLU, Natural Language Understanding) — превратить неструктурированные (сырые) языковые данные в форму, понятную компьютеру.
В чем сложности?
Сама природа человеческого естественного языка делает некоторые задачи NLP непростыми: не все закономерности можно эффективно формализовать, некоторые феномены являются очень абстрактными (например, до сих пор эффективно не решена задача автоматического обнаружения сарказма, иронии и импликатур в текстах. Некоторые более простые — например, описать использование окончаний множественного числа в существительных.Но как разобраться во всем этом?
Шаг 1. Выяснить, что такое NLP — только что вами пройден.
Шаг 2. Познакомиться с арсеналом методов: лемматизацией, токенизацией и морфологическим разбором.
Шаг 3. Осознать поле типичных NLP-задач (от автоматического распознавания речи до создания языковых моделей и генерации текста)
Шаг 4. Найти полезные Ресурсы: классическая книга Дэна Журафски и Криса Мэннинга, датасеты, видео и курсы по обработке естественного языка на coursera.
https://sysblok.ru/nlp/kak-nachat-svoj-put-v-nlp-ne-putat-s-nlp/
NLP расшифровывается как Natural Language Processing и представляет собой целое направление, связанное с обработкой и распознаванием языковых данных. На сегодняшний день в числе достижений NLP можно отметить машинный перевод, чат-боты, голосовых помощников, автоматических переводчиков и умную контекстную рекламу.
Где используется?
Во множестве приложений и инструментов, от роботов в колл-центрах, электронных консультантов на сайтах, таргетированной рекламы и Google Translate, до проверки грамматики в Microsoft Word и Grammarly. Не забудем о голосовых помощниках вроде Siri, Алисы и Алексы.
Как работает?
Основная задача и идея NLP (и NLU, Natural Language Understanding) — превратить неструктурированные (сырые) языковые данные в форму, понятную компьютеру.
В чем сложности?
Сама природа человеческого естественного языка делает некоторые задачи NLP непростыми: не все закономерности можно эффективно формализовать, некоторые феномены являются очень абстрактными (например, до сих пор эффективно не решена задача автоматического обнаружения сарказма, иронии и импликатур в текстах. Некоторые более простые — например, описать использование окончаний множественного числа в существительных.Но как разобраться во всем этом?
Шаг 1. Выяснить, что такое NLP — только что вами пройден.
Шаг 2. Познакомиться с арсеналом методов: лемматизацией, токенизацией и морфологическим разбором.
Шаг 3. Осознать поле типичных NLP-задач (от автоматического распознавания речи до создания языковых моделей и генерации текста)
Шаг 4. Найти полезные Ресурсы: классическая книга Дэна Журафски и Криса Мэннинга, датасеты, видео и курсы по обработке естественного языка на coursera.
https://sysblok.ru/nlp/kak-nachat-svoj-put-v-nlp-ne-putat-s-nlp/