Искусственный интеллект и обработка естественного языка как основа чат-ботов

Бюллетень науки и практики / Bulletin of Science and Practice

УДК 626:0627                                      

Сегодня искусственный интеллект и обработка естественного языка являются главными технологиями, которые лежат в основе современных чат-ботов. Эти системы способны понимать и обрабатывать естественный человеческий язык. Такой подход позволяет чат-ботам общаться с людьми на естественном для них языке. Благодаря этому чат-боты умеют выполнять различные задачи, от простого ответа на вопросы до более сложных задач, таких как бронирование билетов или оказание помощи при покупке на сайте. Однако, даже с учетом прогресса в этом направлении, создание по-настоящему умных чат-ботов все еще представляет собой серьезную проблему. Одна из главных причин этого – специфика человеческого общения. Дело в том, что наш язык сложен и обладает множеством нюансов и особенностей, трудных для понимания и обработки роботом.

Помимо этого, чат-боты также должны уметь быстро и на ходу адаптироваться к уникальным контекстам и ситуациям, что в свою очередь требует использования сложных алгоритмов и технологий машинного обучения. Сюда также добавляется проблема, которая заключается в том, что некоторые люди говорят невнятно и пишут с ошибками, как логическими, так и пунктуационными. Вот и получается, что создание качественного чат-бота — это непростая задача. В работе рассматриваются технологии, которые лежат в основе искусственного интеллекта (ИИ). Именно они и позволяют обрабатывать естественный язык чат-ботами в процессе их общения с людьми. Чат-боты представляют из себя программы, которые используют искусственный интеллект для понимания и обработки естественного языка, чтобы общаться с людьми на естественном языке. Как правило, в основе чат-ботов находятся технологии ИИ, например машинное обучение, глубокое обучение, нейронные сети и алгоритмы обработки текста [1].

Нейронные сети (нейросети) представляют из себя обученные алгоритмы, которые умеют моделировать и имитировать работу человеческого мозга. Они используются для обработки сложных и больших данных. Нейронные сети используются в чат-ботах для обучения моделей распознавания естественного языка, и других задач, связанных с ними. Машинное обучение является разделом ИИ, который создает алгоритмы, помогающие работать с информацией. Такие алгоритмы могут учиться на основе данных и улучшать свою эффективность по мере получения новой информации. Машинное обучение используется в чат-ботах для более точного понимания естественного языка и генерации осмысленных ответов на вопросы пользователей. И последнее важное понятие — глубокое обучение. Оно представляет из себя вид машинного обучения, в котором активно применяются нейросети. Глубокое обучение, как правило, является более точной и «естественной» программой для имитации живого общения, но требует большего времени на обучение. Для распознавания смысла и намерений человека, используются алгоритмы обработки текста. Они призваны обрабатывать данные и извлекать смысловую нагрузку из них. Такие алгоритмы обработки текста используются в чат-ботах для понимания естественного языка, а также для таких задач, как токенизация, лемматизация, частично-речевая разметка и других [2].

Таким образом, основные технологии искусственного интеллекта, которые чаще всего используются в чат-ботах, следующие: машинное обучение; глубокое обучение; нейронные сети; алгоритмы обработки текста. Чаще всего эти технологии используются в комбинации друг с другом для создания эффективных чат-ботов, способных понимать и обрабатывать естественный язык и общаться с людьми так, чтобы они порой даже не поняли, что разговаривают с роботом. В работе рассматривается роль и значение обработки естественного языка в чат-ботах. Обработка естественного языка (ОЕЯ) играет ключевую роль в работе чат-ботов, поскольку именно она позволяет им понимать вопросы пользователей и генерировать логичные и целевые ответы. Обработка естественного языка является разделом ИИ, который занимается созданием алгоритмов и моделей для понимания и естественной речи людей. Как правило, данные алгоритмы призваны решать те проблемы, которые мы озвучивали в начале статьи, а именно: особенность языка, индивидуальность запросов, речевые и логические ошибки пользователей [3].

ОЕЯ включает в себя такие задачи, как токенизация, лемматизация, частично-речевая разметка, синтаксический анализ, семантический анализ и другие. Остановимся на всем этом подробнее.

Токенизаци я. Представляет собой разделение текста на отдельные «токены», или слова. Это помогает распознавать смысл запроса.

Лемматизация. Это процесс приведения слов к их базовой форме, или лемме. Например: слово «читала» приводится к базовой форме «читать».

Частично-речевая разметка . Представляет собой процесс присвоения токенам грамматических меток, таких как существительное, глагол, прилагательное и другие. Это также упрощает понимание контекста и смысла запроса, поскольку ИИ разделяет тест так, как это удобно для его алгоритмов распознавания речи.

Синтаксический анализ . Это процесс определения структуры предложения и отношений между его элементами (например, словами и предлогами).

Семантический анализ . Он позволяет определить смысловое значение запроса и извлечь из него смысл. Происходит на основе того, что в ИИ заложена база слов и их возможных смыслов с учетом контекста [4].

В чат-ботах обработка текста используется для обучения моделей понимания естественного человеческого языка, которые способны понимать вопросы пользователей и генерировать осмысленные ответы. ОЕЯ также используется для таких задач, как распознавание намерений пользователя, то есть, того, чего он хочет в своем запросе. Например, купить что-то, или забронировать себе место в отеле. При этом очень важно, чтобы ИИ распознавал все намеренья пользователей правильно.

Существует несколько подходов к реализации ОЕЯ в чат-ботах. Обычно используются такие: правило-основанный подход, статистический подход и гибридный подход. Каждый из них основан на своих принципах:

• 1.    Правило-основанный подход основан на использовании набора правил, описывающих грамматику и семантику языка. То есть на том, как в нашем языке принято строить предложения и выражать свои мысли.

• 2.    Статистический подход основан на использовании статистических данных, которые используются для обучения моделей. Как правило, такие модели не генерируют ответ, а просто достают готовый вариант, немного изменяя его под конкретный контекст.

• 3.    Гибридный подход сочетает в себе элементы правило-основанного и статистического подходов. Как правило, при таком подходе информация обрабатывается дольше, зато ответ более качественный [5].

Таким образом, становится понятно, что подходов к распознаванию естественного языка становится все больше. Кроме того, модели совершенствуются и становятся все лучше с каждым днем. Из этого можно сделать вывод, что искусственный интеллект и распознавание естественного языка — это не только технологии нашего времени, а и перспективные направления в будущем.