NLP (Natural Language Processing, обработка естественного языка) — это область искусственного интеллекта и лингвистики, направленная на взаимодействие между компьютерами и человеческими языками. Цель NLP — научить машины «понимать» текст или речь на человеческом языке так, чтобы они могли выполнять полезные задачи: перевод, извлечение информации, генерацию текста, классификацию, анализ и диалог.

1. Основные компоненты NLP

Обработка естественного языка включает в себя несколько последовательных уровней анализа:

A. Лексический уровень

• Работа с отдельными словами, морфемами, частями речи.

• Примеры:

  • Токенизация — разбиение текста на слова, символы или подслова.

  • Лемматизация/стемминг — приведение слова к базовой форме.

  • Определение частей речи (POS-tagging).

B. Синтаксический анализ

• Анализ грамматической структуры предложения:

  • построение дерева зависимостей (Dependency Parsing),

  • синтаксический разбор (Constituency Parsing).

C. Семантический анализ

• Понимание смысла слов и фраз:

  • Word sense disambiguation — различение значений слов.

  • Named Entity Recognition (NER) — распознавание сущностей (имён, мест, организаций).

D. Прагматический и дискурсивный анализ

• Определение значений в контексте диалога или текста:

  • Coreference resolution — определение, кто такой «он» или «она».

  • Диалоговая память, логические связи между предложениями.

2. Типичные задачи NLP

A. Классификация текста

• Определение класса/категории документа.

• Примеры:

  • Анализ тональности (sentiment analysis)

  • Тематическая классификация (например, «спорт», «политика», «технологии»)

  • Спам/не спам

B. Named Entity Recognition (NER)

• Поиск и классификация именованных сущностей:

  • Люди, компании, географические объекты, даты и пр.

• Пример:
  
  
  «Google открыл новый офис в Сингапуре» →
  ORG: Google, LOC: Сингапур
  
  

C. Part-of-Speech Tagging (POS-tagging)

• Определение грамматической категории каждого слова:

  • существительное, глагол, прилагательное и т.д.

• Используется как основа для синтаксического и семантического анализа.

D. Parsing (синтаксический анализ)

• Построение грамматических деревьев и определение зависимостей между словами.

• Пример:
  
  
  «Мальчик кормит собаку» → кто субъект, кто объект действия.
  
  

E. Machine Translation

• Перевод текста с одного языка на другой.

• Примеры:

  • Google Translate

  • Facebook Translate

  • Deepl

• Используются seq2seq модели, attention, трансформеры.

F. Summarization

• Сжатие текста до короткой выжимки:

  • Extractive — выбор ключевых фраз из оригинального текста.

  • Abstractive — генерация нового текста, сохраняющего смысл.

G. Question Answering (QA)

• Отвечать на вопросы на основе текста или знаний.

• Пример:

  • Вопрос: «Когда родился Ньютон?»
    → Ответ: «4 января 1643 года»

H. Text Generation

• Генерация осмысленного текста по заданному шаблону или контексту.

• Модели: GPT, BERT (с дополнениями), T5

• Применение: генерация email, кодов, статей, сценариев.

I. Dialogue Systems / Chatbots

• Построение систем, способных вести диалог с человеком.

• Примеры:

  • Голосовые помощники (Siri, Alexa)

  • Онлайн-боты поддержки

  • Персональные ассистенты

J. Semantic Search / Information Retrieval

• Поиск по смыслу, а не по ключевым словам.

• Использует эмбеддинги текста и сравнение контекста.

• Пример: поиск в базах знаний, где запрос «как лечить кашель» может найти статьи о «ингаляции», «медикаментах» и т.д.

K. Text Similarity & Paraphrase Detection

• Определение степени семантического сходства между фразами.

• Примеры:

  • «Как пройти в библиотеку?» и «Где находится библиотека?» → высокая схожесть.

3. Типы данных в NLP

• Raw text — неструктурированные данные.

• Annotated corpora — размеченные вручную наборы:

  • Сущности, части речи, синтаксис, сентимент и др.

• Диалоговые датасеты — истории общения между пользователями.

• Мультимодальные — текст с изображениями, аудио и видео.

Примеры популярных датасетов:

• SQuAD — для QA

• CoNLL — для NER

• GLUE/SuperGLUE — для мультизадачного обучения

• WikiText, Common Crawl — для обучения больших языковых моделей

4. Методы и алгоритмы в NLP

A. Базовые методы (до нейросетей)

• Naive Bayes, SVM, Decision Trees

• Bag-of-Words (BoW), TF-IDF

• WordNet, правила и шаблоны (rule-based)

B. Методы на основе эмбеддингов

• Word2Vec, GloVe — фиксированные векторы для слов

• FastText — учитывает морфемы

C. Нейросетевые архитектуры

• RNN, LSTM, GRU — последовательная обработка текста

• CNN — для классификации текстов

• Seq2Seq — перевод, резюмирование

D. Трансформеры

• Модели, основанные на механизме self-attention:

  • BERT, RoBERTa, ALBERT — для задач классификации и NER

  • GPT, GPT-2/3/4 — для генерации текста

  • T5, BART — универсальные seq2seq модели

• Позволяют моделировать долгосрочные зависимости, работают параллельно и масштабируются

5. Особенности языков и мультиязычные модели

• Языки различаются по структуре, морфологии, алфавиту.

• Мультиязычные модели (mBERT, XLM-RoBERTa, mT5) обучаются сразу на десятках языков.

• Для русскоязычного NLP:

  • DeepPavlov, RuBERT, SlavicBERT, SBER AI модели

• Особенности русского:

  • богатая морфология (склонения, падежи)

  • свободный порядок слов

  • омонимия

6. Проблемы и вызовы в NLP

• Многозначность слов (ambiguity) — слово может означать разное в зависимости от контекста.

• Редкие слова и OOV (out-of-vocabulary) — особенно в медицине, юриспруденции.

• Долгосрочный контекст — понимание текста на нескольких страницах.

• Ирония, сарказм, культурные отсылки — сложны для машинного понимания.

• Этичность и bias — модели могут воспроизводить дискриминационные паттерны из обучающего текста.

• Качество разметки — сильно влияет на метрики и обобщающую способность модели.

7. Инструменты и библиотеки для NLP

Назначение	Инструменты и библиотеки
Обработка текста	NLTK, SpaCy, Stanza, Gensim
---	---
Глубокое обучение	HuggingFace Transformers, Fairseq, OpenNMT
---	---
Разметка	Label Studio, Prodigy, doccano
---	---
Диалоги и чатботы	Rasa, Botpress, DialogFlow, DeepPavlov
---	---
Поиск и индексирование	Elasticsearch, Haystack, Faiss
---	---
Визуализация	Streamlit, Gradio, LIT, TensorBoard
---	---

NLP лежит в основе большинства современных интеллектуальных систем, от поисковых движков и голосовых помощников до автоматического анализа медицинских текстов и юридических документов. Развитие трансформеров, мультиязычных моделей и масштабируемых фреймворков продолжает расширять границы применения NLP в реальном мире.