Как технологии NLP меняют современный бизнес

Специально для ИТ-издания ITWeek признанный эксперт в сфере ИИ-разработок Лоран Джейкобс подробно объяснил, как современные технологии NLP автоматизируют рутину.

Термин NLP (англ. Natural Language Processing — обработка естественного языка) обозначает общее направление искусственного интеллекта и компьютерной лингвистики, которое изучает проблемы анализа и синтеза текстов. С каждым годом этот инструмент делает взаимодействие между техническими системами и человеком всё более естественным, открывая новые возможности для коммерческого сектора.

Зачем компаниям виртуальные помощники

Человеческий язык — это наш главный инструмент для общения и обмена мыслями. Технологический предприниматель отмечает, что для компьютерных процессоров человеческие слова изначально являются лишь набором случайных символов. Чтобы привить машине понимание смысла, её необходимо обучать на больших массивах уникальных данных конкретного заказчика.

Сегодня ИИ-решения чаще всего воплощаются в двух форматах:

• Внутрикорпоративные умные ассистенты. Они переводят компанию к модели общего участия (shared value), помогая сотрудникам за секунды оформлять документы, узнавать остаток отпуска или отправлять заявки в командировки.

  
  

• Клиентоориентированные решения. Такие виртуальные помощники успешно заменяют традиционные колл-центры, разгружают сотрудников, работают на сайтах и в мессенджерах (Telegram, WhatsApp), а также автоматически передают ценную информацию в CRM-системы.

  
  

«Рассматривая государственные структуры, например архивные организации различных уровней, в качестве преимущества стоит выделить скорость выдачи информации по запросу пользователя в свободной форме благодаря NLP», — объясняет Лоран Джейкобс.

Как подчеркивает Лоран, обученные алгоритмы способны мгновенно находить архивные документы даже XVII века, экономя часы ручного труда.

Как алгоритмы машинного обучения и NLP распознают речь

Понимание контекста является главной задачей ИИ. Эксперт в области искусственного интеллекта приводит классический пример: во фразе «продается коляска для ребенка синего цвета» человек сразу понимает, что синей является именно коляска, а не ребенок. Нейросети должны работать точно так же.

Процесс лингвистического анализа строится поэтапно:

1. Перевод информации в символы с помощью распознавания речи (speech-to-text) или оптического распознавания текста (OCR).

   
   

2. Корректировка опечаток (spell checking) и морфологический анализ (лемматизация или стемминг).

   
   

3. Семантический анализ, где различные алгоритмы машинного обучения (включая архитектуры Transformers, RNN и CNN) преобразуют текст в вектор для определения его глубинного смысла.

   
   

«Необходимость учитывать контекст диалога делает чат-боты для бизнеса одной из наиболее высокоуровневых задач», — добавляет Лоран.

Для сохранения контекста разработчикам приходится задействовать сложные системы классификации, анализ тональности и инструменты оперативного хранения информации.

Критерии успешной автоматизации

Интеграция подобных платформенных решений занимает до 12 месяцев. Продуманный цифровой ассистент должен легко справляться с высокими нагрузками и обладать гибким функционалом для расширения пользовательских сценариев.

Эксперт на стыке науки, бизнеса и технологий выделяет ключевой маркер успеха: пользователи или клиенты не должны замечать присутствия автоматики. Высокий уровень естественности общения и глубокая индивидуальная персонализация под конкретный профиль сотрудника доказывают, что цифровая трансформация компании прошла успешно.

Полную версию интервью и подробный разбор технологических кейсов можно найти на сайте ITWeek.