ОБЗОР МЕТОДОВ ОБРАБОТКИ ЕСТЕСТВЕННОГО ЯЗЫКА ДЛЯ АНАЛИЗА ТЕКСТОВЫХ СООБЩЕНИЙ

AN OVERVIEW OF NATURAL LANGUAGE PROCESSING TECHNIQUES FOR TEXT MESSAGE ANALYSIS

Denis Grigoriev

master's student, Institute of Advanced Training, The Center for Distance Learning in Master's degree programs, Moscow Institute of Communications and Informatics,

Russia, Moscow

АННОТАЦИЯ

В статье проводится обзор методов обработки естественного языка, включая морфологический, синтаксический и семантический анализ. Рассматриваются также перспективы развития этой области и направления дальнейших исследований.

ABSTRACT

The article provides an overview of natural language processing methods, including morphological, syntactic, and semantic analysis. The prospects for the development of this field and directions for further research are also considered.

Ключевые слова: обработка естественного языка, морфологический анализ, синтаксический анализ, семантический анализ, перспективы развития, направления исследований.

Keywords: natural language processing, morphological analysis, syntactic analysis, semantic analysis, development prospects, research directions.

Введение

Растущая роль компьютерных средств связи в общении людей, понимание и анализ смысла текстовых сообщений становится все более важной задачей в сфере информационных технологий [1].

Все большее количество людей использует мессенджеры, социальные сети и другие онлайн-платформы для общения и обмена информацией. Это приводит к появлению огромных объемов текстовых данных, которые необходимо анализировать и понимать для извлечения из них ценной информации.

Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) — это область искусственного интеллекта, которая находится на стыке компьютерной лингвистики и технологии машинного обучения. 

Анализ текстовых сообщений может быть использован для решения широкого круга задач, таких как мониторинг общественного мнения, выявление фейковых новостей, анализ клиентских отзывов, выявление тенденций и прогнозирование событий.

Целью статьи является обзор методов обработки естественного языка для анализа текстовых сообщений. Будут рассмотрены основные этапы обработки естественного языка, такие как токенизация, определение частей речи, синтаксический и семантический анализ.

Задачи статьи включают обзор популярных методов токенизации, определения частей речи, синтаксического и семантического анализа; сравнительный анализ этих методов с точки зрения их эффективности и области применения; определение перспектив развития области и направлений дальнейших исследований.

Результаты

Естественный язык представляет собой сложную систему, которая развивалась естественным путем у людей в процессе жизнедеятельности и общения. В отличие от искусственно созданных языков, таких как программирование или математика, естественный язык имеет ряд особенностей, которые делают его уникальным и сложным для анализа.

Одной из основных особенностей естественного языка является наличие множества уровней анализа. Эти уровни включают в себя фонетику, изучающую звуковой строй языка, морфологию, занимающуюся изучением структуры слов, синтаксис, который изучает правила построения предложений, и семантику, которая изучает значение слов и предложений.

Еще одной важной особенностью естественного языка является его изменчивость. Естественный язык постоянно меняется со временем, отражая изменения в культуре, обществе и технологиях. Кроме того, естественный язык варьируется между различными диалектами и социолингвистическими группами, что создает дополнительные сложности для анализа.

Естественный язык также часто содержит неоднозначности, которые могут быть интерпретированы по-разному в зависимости от контекста. Это может быть связано с тем, что значение слов и фраз часто зависит от контекста, в котором они используются. Кроме того, естественный язык позволяет строить бесконечное количество предложений из ограниченного набора правил и слов, что создает дополнительные сложности для анализа [2].

Несмотря на все эти сложности, естественные языки играют важную роль в жизни людей, служа не только для общения, но и отражая культурные, социальные и исторические особенности общества. Поэтому разработка эффективных методов анализа естественного языка является важной задачей в сфере информационных технологий.

Обработка естественного языка по сути является процессом анализа и понимания текстовых данных с помощью компьютерных алгоритмов. Этот процесс включает в себя несколько основных этапов, которые необходимы для преобразования неструктурированного текста в структурированный формат, который может быть обработан компьютером.

Первым этапом является токенизация, которая заключается в разделении текста на отдельные слова или токены. Затем проводится определение частей речи, которое позволяет определить грамматическую роль каждого слова в предложении. Морфологический анализ помогает определить грамматические формы слов, такие как число, время, падеж и т.д.

Следующим этапом является синонимическое и антонимическое сравнение, которое позволяет определить синонимы и антонимы слов для понимания их значения и контекста использования. Синтаксический анализ заключается в определении синтаксической структуры предложения, что необходимо для понимания отношений между словами в предложении.

Семантический анализ позволяет определить значение слов и предложений, что необходимо для понимания смысла текста. Именованное сущности распознавания используется для определения именованных сущностей, таких как имена людей, организаций, географических мест и т.д. Обработка анафорических ссылок позволяет определить ссылки на предыдущие части текста, такие как местоимения и указательные слова.

Эти этапы обработки естественного языка могут быть использованы в различных комбинациях в зависимости от конкретной задачи анализа текстовых данных. Например, для анализа отзывов клиентов могут быть использованы методы синтаксического и семантического анализа, а для анализа новостных статей может быть использован метод именованного сущности распознавания.

Токенизация текста является одним из ключевых этапов обработки естественного языка (NLP), который заключается в разделении текста на значимые элементы, называемые токенами. Токены могут представлять слова, фразы или другие элементы, используемые для дальнейшей обработки текста. В связи с развитием компьютерных наук и лингвистики, методы токенизации стали неотъемлемой частью NLP.

Существует несколько подходов к токенизации текста, каждый из которых имеет свои преимущества и ограничения. Один из самых базовых подходов - это простое разделение текста по пробелам и знакам пунктуации. Этот метод быстр и эффективен, но может быть неадекватен для языков, где письмо не использует пробелы для разделения слов, как в японском или китайском.

Другим подходом является использование регулярных выражений, которое позволяет настроить токенизацию с большей гибкостью, обрабатывая сложные шаблоны текста. Регулярные выражения могут идентифицировать токены, содержащие символы пунктуации, числа или специфические словоформы.

Статистические методы также широко используются в токенизации. Эти методы основаны на статистических моделях и машинном обучении для определения вероятности границ токенов. Такие модели, как условные случайные поля (CRF) или нейронные сети, обучаются на больших текстовых корпусах для определения наилучших точек разделения текста на токены.

Субтокенизация является еще одним подходом, использующимся в NLP для работы с редкими или неизвестными словами. Слова разбиваются на более мелкие единицы, что позволяет уменьшить размер словаря и улучшить обработку слов с общими корнями или префиксами.

Наконец, морфологический подход включает анализ морфологической структуры слов для их разделения на морфемы, базовые единицы смысла в языке. Такой подход особенно полезен для агглютинативных языков, где слова формируются путем сложения морфем [3].

Определение частей речи в тексте, также известное как частеречная разметка, является одним из ключевых аспектов анализа и обработки естественного языка. Этот процесс заключается в автоматическом присвоении каждому слову в тексте соответствующей грамматической категории, такой как существительное, глагол или прилагательное.

С развитием информационных технологий и увеличением объемов данных, анализируемых в цифровом формате, появилась потребность в создании эффективных систем автоматического определения частей речи. Эти системы играют важную роль в множестве приложений, от машинного перевода и автоматического реферирования до создания помощников с искусственным интеллектом.

Фундаментальными задачами в обработке естественного языка являются определение частей речи в тексте и синтаксический анализ естественного языка, которые тесно связаны друг с другом. Оба процесса направлены на понимание структуры и смысла текста путем анализа его грамматических и синтаксических особенностей.

Методы определения частей речи в тексте и синтаксического анализа могут быть разделены на несколько категорий, включая правиловые, статистические и основанные на машинном обучении подходы. Правиловые методы используют набор предопределенных правил, основанных на морфологической, синтаксической и семантической информации, для определения частей речи и синтаксической структуры текста. Статистические методы основываются на анализе больших объемов текста для вычисления вероятностей различных грамматических и синтаксических структур. Методы, основанные на машинном обучении, такие как нейронные сети и глубокое обучение, способны автоматически учиться на основе представления данных и определять части речи и синтаксическую структуру текста.

Оба процесса имеют решающее значение в различных областях компьютерной лингвистики и искусственного интеллекта, включая машинный перевод, автоматическое реферирование, обработку естественного языка и другие задачи обработки текста. Современные исследования в этих областях стремятся улучшить точность и скорость этих систем, а также их способность адаптироваться к различным языкам и диалектам. Это достигается за счет более глубокого понимания контекста слов в предложениях и улучшенного распознавания смысла слов, которое часто достигается через обучение на больших и многообразных наборах данных [4, 5].

Обработка естественного языка для анализа текстовых сообщений представляет собой комплексный процесс, включающий несколько этапов. Одним из ключевых этапов является семантический анализ, который направлен на изучение смысловой структуры и содержания текста.

Структурный метод предполагает изучение смысловой структуры текста путем выделения его элементов и установления связей между ними. Лексический метод направлен на анализ лексического состава текста с целью выявления ключевых понятий, терминов, синонимов, антонимов и других лексических средств, выражающих смысловое содержание. Логический метод изучает логические отношения между предложениями и частями текста, включая причинно-следственные связи, умозаключения и доказательства. Концептуальный метод направлен на выявление основных концептов (понятий) текста, их взаимосвязей и иерархии.

Семантический анализ естественного языка - это процесс, который позволяет компьютерам понимать и интерпретировать смысл слов и предложений в естественном языке. Этот процесс включает в себя несколько этапов, которые помогают компьютеру разобраться в сложной структуре естественного языка и определить точный смысл текста.

На первом этапе семантического анализа происходит лексический анализ, который включает в себя определение значения отдельных слов в тексте, а также синонимов, антонимов, омонимов и других лексических отношений между словами.

Затем происходит синтаксический анализ, который включает в себя определение грамматической структуры предложения, которая позволяет определить, какие слова относятся к каким частям речи, и как они связаны между собой.

После синтаксического анализа происходит семантический анализ, включающий в себя определение смысла предложения, определение темы предложения, выделение ключевых слов и определение связей между словами.

Следующим этапом является дискурсивный анализ, включающий в себя определение связей между предложениями в тексте, определение отношений причины и следствия, определение временных и пространственных отношений между предложениями и другие виды связей.

Наконец, происходит прагматический анализ, в ходе которого определяются намерения автора текста и определение контекста, в котором был написан текст, определение тона, стиля и эмоционального состояния автора.

Семантический анализ естественного языка может быть выполнен с помощью различных методов, включая правила, статистику и машинное обучение. Правила могут быть использованы для определения значения отдельных слов и предложений, в то время как статистические методы могут быть использованы для определения частоты встречаемости слов и фраз в тексте. Машинное обучение может быть использовано для создания моделей, которые могут определять смысл текста на основе большого количества примеров.

Семантический анализ естественного языка имеет множество применений в различных областях, включая поиск информации, машинный перевод, обработку естественного языка, анализ социальных медиа и других. Например, в поиске информации семантический анализ может быть использован для улучшения точности результатов поиска путем понимания смысла запроса пользователя. В машинном переводе семантический анализ может быть использован для понимания смысла предложения до его перевода на другой язык. В анализе социальных медиа семантический анализ может быть использован для определения настроения пользователей, обсуждающих определенную тему [6].

Заключение

Одной из ключевых тенденций в развитии области обработки естественного языка является использование машинного обучения и глубоких нейронных сетей. Эти методы позволяют достичь высокой точности и эффективности в решении многих задач, однако требуют большого количества данных для обучения и настройки.

В будущем можно ожидать, что методы обработки естественного языка будут все больше интегрироваться в различные сферы жизнедеятельности человека, от образования до здравоохранения. Кроме того, будут развиваться новые методы и подходы, которые позволят решать более сложные задачи, такие как понимание контекста и иронии в тексте.

Кроме того, необходимы дальнейшие исследования в области этики и ответственности при использовании методов обработки естественного языка, чтобы избежать злоупотреблений и нарушений прав человека.

Список литературы:

1. Фадюшин, С. Г. Вероятностная оценка смысла / С. Г. Фадюшин // Вестник Московского университета. Серия 14: Психология. – 2018. – № 1. – С. 37-54. – DOI 10.11621/vsp.2018.01.37. – EDN YWEGKA.
2. Солнцев, В.М. Язык как системно-структурное образование / В.М. Солнцев // Издательство "Наука". – 1977
3. Бедняк, С. Г. Методы предварительной обработки для интеллектуального анализа текста / С. Г. Бедняк, Е. П. Пономарева // Наука и бизнес: пути развития. – 2023. – № 12(150). – С. 48-52. – EDN KNHMIC.
4. Тарасов, Д. В. Процедура машинного обучения в задаче морфологической разметки текста и определения частей речи в флективных языках / Д. В. Тарасов, Н. А. Романов // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. – 2017. – № 1(41). – С. 56-72. – DOI 10.21685/2072-3059-2017-1-5. – EDN YTPMVX.
5. Манушкин, Е. Обзор методов синтаксического анализа текстов на естественном языке / Е. Манушкин // Качество. Инновации. Образование. – 2012. – № 6(85). – С. 68-75. – EDN PEEXMB.
6. Батура, Т. В. Методы и системы семантического анализа текстов / Т. В. Батура // Программные продукты, системы и алгоритмы. – 2016. – № 4. – С. 5. – EDN XEPIJF.