Простыми словами об NLP или как компьютеры учатся понимать нас

Содержание статьи

Natural language processing, NLP, она же обработка естественного языка — передовая технология современности, получившая применение во многих сферах жизнедеятельности человека. Сегодня мы сталкиваемся с ней практически на каждом шагу, начиная от всевозможных виртуальных помощников по типу Алексы и Сири и вплоть до интеллектуального набора текста, языкового перевода, анализа медицинских карт пациентов не только. Если говорить более просто, то это та технология, которая позволяет компьютером понимать людей и отвечать на их вопросы на обычном человеческом языке. На сегодня это направление все еще развивается, причем достаточно активно и вполне может быть, что в обозримом будущем разрыв между людьми и машинами будет минимизирован, что откроет неограниченные возможности для взаимодействия.

По своей сути NLP — это одно из направлений развития искусственного интеллекта. В его основе также лежит машинное обучение и ряд сопутствующих технологий, направленных на обработку текста и естественной речи. Сложно сегодня предположить, что первые исследование данной технологии были проведены еще в 50-х годах прошлого века, ведь актуальная она стала только после того, как массовое распространение получили персональные компьютеры. Изначально она конечно же была достаточно примитивной. Возможно, кто-то из вас еще помнит Clippy – интеллектуального помощника в операционной системе Microsoft, который периодически появлялся на экране с вопросом, не хотите ли вы написать письмо. Еще один пример первоначального варианта обработки естественного языка, который сохранился до наших дней — это волнистая линия красного цвета в Word, указывающая на то, что, возможно, при написании слова допущена ошибка, опечатка.

Конечно, современная технология Natural language processing шагнула далеко вперед. До того как она трансформировалась в то, с чем мы сталкиваемся на практике буквально каждый день, прошло не одно десятилетие. Но все равно данная область чрезвычайно активно развивалась, развивается и будет развиваться еще в обозримом будущем. В ней совмещается достаточно сложная информатика, лингвистика и конечно же искусственный интеллект. В результате получается решение, способное анализировать и понимать человеческий язык и, более того, поддерживать естественное общение с реальным пользователем.

В сегодняшнем обзоре окунемся в мир обработки естественного языка. В частности, NLP: что это и какие задачи при помощи этой технологии можно решить. Поговорим о том, как работает Natural language processing и выделим его основные элементы. Распишем этапы внедрения и подскажем, в каких направлениях и нишах данная технология сегодня уже получила массовое применение. Выделим ряд проблем, которые актуальны для NLP на сегодня, а также попробуем заглянуть в обозримое будущее, чтобы сказать, что ждет данное направление уже вскоре. Представленная информация позволит вам более подробно познакомиться с особенностями обработки естественного языка и понять, зачем она нужна в 2025 году.

Что представляет собой технология Natural language processing?

NLP ИИ, то есть обработка естественного языка представляет собой одну из ниш искусственного интеллекта, где реализованы возможности для машин распознавать, осмысливать и анализировать текст для выполнения речевых задач. Сюда также можно отнести все те действия, которые связаны с обработкой больших массивов данных, выраженных естественным человеческим языком. Благодаря этому значительно повышается эффективность работы с текстами.

Если говорить непосредственно об использовании в SEO, NLP сможет анализировать всевозможные языковые шаблоны, улавливая их контекст, понимая смысл слов и даже устанавливая взаимосвязь между ними. Благодаря этому поисковая система намного лучше понимает цели и намерения пользовательской аудитории при введении ключевых запросов, что положительно сказывается на релевантности отображаемых результатов.

Существенное влияние обработка естественного языка оказывает также на формирование специальных функций поисковых систем, в том числе на тематические фрагменты. Если говорить непосредственно о Google, то здесь при помощи NLP можно будет извлекать из онлайн-страничек точное сведения, предоставляя сразу краткие ответы на пользовательские запросы. Это то, что оказывает положительное влияние на пользовательский опыт, позволяет узнать ответы на вопросы, даже не заходя на сайты. При этом можно быть уверенным, что полученная информация будет точной и релевантной введенным запросам. Если пользователю потребуются более детальные ответы, то они обязательно зайдут на сайты. То есть здесь также обеспечивается положительное влияние на эффективность привлечения посетителей на площадке, повышается видимость ресурса в поисковой выдаче.

Перечень задач, которая позволяет решить NLP

Обработка естественного языка ИИ — это технология, у которой достаточно яркие перспективы. Вне зависимости от того, говорим ли мы что-то или пишем, в любом случае мы получаем текст. Именно его обработка и будет ключевой задачей, стоящей перед Natural language processing. То есть под действие данной технологии попадают абсолютно все действия, которые можно выполнять с текстом. Только в этом случае вместо реального человека все это будет реализовано при помощи компьютерных технологий. На сегодня NLP используется при решении достаточно широкого спектра задач:

проверка грамматики, орфографии в текстах;
выполнение качественного машинного перевода;
голосовое управление различными процессами;
распознавание естественной человеческой речи, поиск ответов и их предоставление в виде текста или голосовой озвучки;
изучение текста, пересказ его содержания, выявление ключевых моментов, формирование своего рода заключения;
анализ настроений по текстам, звуковому сопровождению;
прогнозирование будущих событий на основании изложенной информации;
классификация текстового контента по разным направлениям, нишам;
поиск похожего контента, а также показ рекламных объявлений, релевантных пользовательским запросам.

Повторимся, что данная технология сегодня находится на этапе активного развития. Это значит, что этот перечень будет планомерно расширяться, охватывая все новые направления.

Немного о специфике работы NLP

Чтобы вы смогли разобраться в том, как на практике функционирует технология обработки естественного языка, надо понимать, как в принципе поисковая система обрабатывает запросы. Рассмотрим на примере Google, но сам принцип здесь будет идентичным в любой системе. Так, когда пользователь вводит свой запрос в поисковой строке, то система изначально анализирует его. Такая процедура стандартная вне зависимости от того, ввел ли пользователь в данный момент утверждение, вопрос или же банально набор ключевых слов. Сам процесс обработки указанной фразы поисковой системой будет осуществляться в следующей последовательности:

Изначально Google разделяет такой запрос на отдельные элементы, учитывая их контекст, определяя намерения пользователя. На этом этапе используется языковая модель (на сегодня это BERT), которая помогает максимально точно уловить смысл фраз даже в том случае, когда они сформулированы на естественном языке. То есть благодаря внедрению искусственного интеллекта Google может распознавать с максимальной точностью значение запросов практически так, как это делает реальный человек. В итоге более интеллектуальной становится обработка, что положительно сказывается на качестве и точности выдачи.
Поисковая система, благодаря использованию NLP способна сосредотачиваться на конкретных сущностях, присутствующих в запросе. Как вариант, это может быть определенное место, конкретный человек, предмет или даже абстрактное понятие. Благодаря такой более детальной идентификации система может определить, что именно интересует человека и уже предоставить такой запрос, который в наибольшей степени будет соответствовать введенному запросу. В итоге это снизит затраты времени и усилий на поиск нужного материала.
Отдельное внимание обращается на эмоциональный окрас. BERT способна распознать даже тон общения, будь то нейтральный, позитивный или же наоборот, отрицательный. Это то, что позволяет с высокой точностью интерпретировать ожидания человека. Современный Google научился выявлять такие слова как «прекрасно», «ужасно», «сомнительно» и оценивать их эмоциональный окрас. Предположим, такая фраза как «Не все так однозначно, чтобы было хорошо» ее будет воспринята поисковыми ботами как нечто действительно хорошее, несмотря на положительный контекст данного слова. Они поймут, что значение здесь уже идет в переносном смысле.

Также хотим обратить внимание, что в ряде случаев поисковая система Google классифицирует пользовательские запросы по специализированным категориям, тематикам. Это позволяет упорядочить информацию и предоставить действительно развернутый структурированный ответ. Но в любом случае детальный анализ пользовательского запроса с использованием технологии обработки естественного языка позволяет поисковой системе подбирать для пользователя наиболее релевантные страницы, ранжировать их и отображать уже на странице с выдачей SERP в перечне результатов.

Основные элементы NLP

В основе Natural language processing лежит несколько достаточно масштабных и передовых технологий, в частности:

Компьютерная лингвистика. Это наука о том, как программное и аппаратное обеспечение способно понимать и выстраивать модели человеческого языка. Специалисты, работающие в этой нише, применяют семантический и синтаксический анализ, чтобы создавать платформы, инструменты, сервисы, которые помогут современным машинам воспринимать и осознавать человеческую речь. Здесь в основном используются такие решения как переводчики, синтезаторы текста в голосовые команды, специализированное программное обеспечение, призванное распознавать речь. Все это и есть компьютерная лингвистика.
Машинное обучение. Данная технология предполагает обучение компьютеров на основании выборочной информации с целью повышения эффективности и результативности работ. Человеческая речь имеет ряд уникальных особенностей. В ней может присутствовать сарказм, метафоры, различные вариации в структуре самих предложений. Машинам крайне сложно уловить все эти моменты, учесть и их в работе. Также нельзя забывать об исключениях в грамматике, наличии разного смыслового содержания у слов, которые произносятся и пишутся одинаково. В своем большинстве изучение всех этих нюансов у обычных людей занимает годы, но у программистов нет столько времени. Используя технологии машинного обучения, они учат приложения NLP распознавать подобные элементы и понимать, о чем именно говорит пользователь в каждом конкретном случае.
Глубокое обучение. Это отдельное направление в области машинного обучения, в рамках которого выполняются обучение компьютерного оборудования человеческому мышлению. Здесь уже используется нейронная сеть, представляющая собой набор из узлов для обработки данных. Они структурируются специальным образом, что в итоге позволяет выстроить некую сеть, напоминающую мозг человека. Именно глубокое обучение помогает компьютерному оборудованию распознавать, сопоставлять и классифицировать даже сложные закономерности, характерные для многих входных данных.

Именно комбинации этих технологий стали основой обработки естественного языка. Но все же эффективность работы во многом зависит от того, насколько корректно в последующем будут реализованы все вопросы, связанные с настройками.

Внедряем Natural language processing: основные этапы работ

В своем большинстве внедрение технологии Natural language processing начинается со сбора неструктурированных речевых, текстовых данных, а также их подготовки для последующего обучения модели. В частности, здесь обрабатывается информация из опросов, облачных хранилищ информации, электронных писем. Сюда также можно будет подключите все те приложения, которые использует ваш бизнес во внутренних процессах. Те работы, которые предстоит реализовать на данном этапе, можно разделить на 3 основные этапа:

Предварительная обработка. Специализированное программное обеспечение NLP предполагает применение таких современных методик, как стемминг, токенизация, лемматизация, удаление из текста стоп-слов. В итоге удается подготовить информацию для многих других сопутствующих приложений. Так, токенизация предполагает разбивку предложений на отдельные слова или фразы, что в итоге позволяет поисковым ботам лучше понять суть содержимого. Стемминг и лемматизация — это методы, что упрощают слова буквально до их корневой формы, подбирают наиболее простые синонимы, которое легко сможет понять машина. Благодаря удалению стоп-слов контент избавляется от тех элементов, что вовсе не несут смысловой нагрузки, усложняют предложения. В своем большинстве это всевозможные предлоги.
Обучение. Всех те данные, которые будут собраны на предыдущем этапе, станут основой для тренировки моделей естественного распознавания языка. В итоге NLP учится решать определенные поставленные задачи в зависимости от того, какая текстовая информация им предоставляется. Постепенно, по мере того как система будет наполняться информацией, обучение моделей будет становиться все более комплексным, а результаты их работы — более точными, качественными. Практика показывает, что достичь такого эффекта можно достаточно быстро, если приложить определенные усилия, подойти максимально качественно к выполнению поставленной задачи.
Развертывание. Предполагает выведение модели обработки естественного языка в использование. Реализацией таких работ занимаются специалисты по машинному обучению. Они развертывают модель в рамках вашей рабочей сети, настраивают автоматическое получение данных. Имеющиеся здесь выходные данные с высокой точностью прогнозируют итоговую информацию в рамках того или иного сценария использование. На практике достаточно часто NLP-приложения запускаются непосредственно на реальных данных, что позволяет получать на выходе максимально точные результаты, в мелочах учитывающие текущую ситуацию.

Повторимся: чем больше внимания и входных данных непосредственно из практического применения будет использоваться при обучении модели Natural language processing, тем более точными и качественными будут результаты ее работы в последующем.

Основные области использования технологии NLP

В начале сегодняшнего обзора мы уже говорили о том, какие задачи способна решить технология распознавание естественного языка. Исходя из этого можно сделать подборку тех направлений, где применение NLP будет наиболее целесообразным. В частности, на сегодня уже можно выделить достаточно много и всевозможных приложений, незаменимых в повседневной жизни современного человека. Вот только несколько наиболее распространенных на сегодня применений технологии обработки естественного языка на основе искусственного интеллекта:

Чат-боты и различные виртуальные помощники. В частности, мы уже упоминали о наиболее популярных и распространенных здесь приложениях — Siri и Alexa. Здесь Natural language processing применяется для обеспечения взаимодействия голосового помощника и пользователя. В частности, речь идет о ведении разговора на естественном языке.
Поисковые системы. Современные поисковики достаточно активно применяют алгоритмы обработки естественного языка для того, чтобы обеспечить максимально глубокое и точное понимание пользовательских запросов. Это то, что позволяет им предлагать наиболее релевантные ответы, улучшая пользовательский опыт и, соответственно, уровень взаимодействия с поисковой системой и в целом. Чтобы достичь таких результатов, боты анализируют непосредственно контекст вопроса и выявляют основные данные в нем. Далее они подбирают соответствующие базы знаний, документы и извлекают и из них точные сведения, в том числе в виде коротких ответов.
Языковой перевод. Если вы раньше для перевода текстового контента на тот или иной язык использовали классические решения, в том числе Гугл переводчик, то наверняка замечали, что на выходе получается материал сомнительного качества. Часто проблемы возникали там, где необходимо было перевести слова, которые звучат и пишутся одинаково, но имеют разную смысловую нагрузку. На сегодня данная проблема полностью устранена благодаря тому, что искусственный интеллект анализирует сам контекст предложений, то есть система уже понимает, о чем именно идет речь и выполняет максимально корректный перевод. Также здесь уже учитываются грамматические правила. В итоге получается текст, который будет звучать вполне естественно и понятно даже для носителя языка.
Фильтрация электронной почты. Наверняка многие представители бизнеса, да и частные лица периодически сталкиваются с проблемой, когда их электронный ящик буквально переполняется всевозможной корреспонденцией. В итоге получается, что действительно важная информация теряется среди огромного количества пустых рассылок спама. Вы сможете легко избежать подобной проблемы, если внедрить в работу с электронной почтой технологию обработки естественного языка. В частности, вы сможете настроить различные критерии, на основании которых искусственный интеллект будет фильтровать вашу электронную переписку. Передовые технологии обнаружения спама предполагают анализ содержимого писем путем их сканирования и выявления слов, выражений, а то и интонаций, указывающих на фишинг, спам.
Финансы, банковское дело. В этой нише NLP способна значительно упростить и ускорить решение таких задач как анализ финансовых отчетов, новостной информации, клиентских отзывов благодаря автоматизации. Благодаря этому специалисты смогут буквально в режиме реального времени анализировать пользовательские мнения, оценивать риски, выявлять мошеннические действия. Также можно будет предлагать персонализированные финансовые продукты или рекомендации каждому конкретному клиенту в зависимости от его в текущих интересов, пожеланий, возможностей.
Здравоохранение. В этой области обработка естественного языка позволяет с высокой эффективностью выполнять мониторинг медицинских карт пациентов, анализировать их, собирать различные данные, в том числе результаты клинических анализов, записи врачей. В итоге значительно упрощается постановка диагноза, исключается вероятность назначения пациенту лекарственных препаратов, запрещенных другим врачом. Благодаря выявлению закономерностей удается делать достаточно точные прогнозы, выявлять те элементы, которые требуют дополнительного внимания, в том числе со стороны других специалистов. Все это оказывает общее положительное влияние на уровень обслуживания пациентов, повышают качество и оперативность лечения в целом.
Обслуживание клиентов. Это актуально для различных площадок, сервисов, компаний, предоставляющих определенные услуги для интернет-магазинов и не только. В частности, Natural language processing позволяет подключать к работе чат-боты, работающие под управлением искусственного интеллекта. В данном случае вы получаете решение, которое способно понимать пользовательские обращение и реагировать на них в режиме реального времени. Все это положительно сказывается на уровне удовлетворенности со стороны клиентов, а также минимизирует нагрузку на специалистов службы поддержки. Реальные люди будут привлекаться к обслуживанию пользователей уже на более высоких этапах воронки продаж, в то время как решение базовых вопросов вы сможете доверить чат-ботам.
Юриспруденция. Работа специалистов в этой области подразумевает необходимость регулярно анализировать всевозможные юридическую документацию, договора, отслеживать различные сроки. Все это можно достаточно эффективно автоматизировать при помощи NLP. В итоге существенно экономится время и усилия специалистов — появляется возможность сосредоточиться непосредственно на стратегических вопросах.
Электронная коммерция. Здесь обработка искусственного языка может использоваться для решения многих повседневных задач. Как вариант, вы можете доверить искусственному интеллекту подбор товаров или услуг на основании индивидуальных предпочтений пожеланий, предыдущих взаимодействий с вашим бизнесом, истории просмотров. Дополнительно также появляется возможность анализировать пользовательские отклики, причем из различных источников, что также поможет понять, что аудитория думает о ваших товарах, услугах, что хотелось бы усовершенствовать, дополнить. То есть у вас появится вся та информация, которая позволит улучшить пользовательский опыт в целом, повысить качество предоставляемых услуг, товаров. Это то, что обеспечит более эффективное развитие бизнеса, увеличит долю довольных клиентов, положительных отзывов, рекомендаций.
Человеческие ресурсы. Здесь мы говорим об автоматизации и упрощении обработки информации о клиентах, сотрудниках, потенциальных соискателях на ту или иную должность. NLP поможет отсортировать резюме отобрать те, которые будут соответствовать определенным критериям. Также можно будет автоматизировать процесс сбора информации о настроениях сотрудников, потенциальных клиентов, чтобы улучшить процесс взаимодействия с ними, повысить уровень удовлетворенности.
Образование. Natural language processing в этой области позволит создавать высокоинтеллектуальные системы обучения, которые легко можно будет адаптировать под каждого отдельно взятого студента. Благодаря этому персонализируется учебный процесс, повышается его эффективность и удобство взаимодействия для аудитории.
Анализ пользовательских настроений. Такие работы пользуются повышенным спросом у маркетологов, представителей бизнеса, политиков. Учитывая тот факт, что количество информации постоянно увеличивается, все те технологии, которые ранее использовались для их обработки, на сегодня уже теряют свою актуальность. Но при этом способность отслеживать и контролировать общественное мнение становится все более важным моментом в достижении бизнес-успеха. Здесь уже снижаются актуальность классических анкет, которые еще до недавнего времени активно использовал бизнес. То есть люди просто отмечают здесь пункты автоматом, даже не вникая в особенности вопросов. Но при этом они самостоятельно, без всякого стимула, принуждения высказывают собственное мнение в социальных сетях. NLP сможет отслеживать все это, вытаскивать из представленной информации важные данные.
Подбор рекламы. Обработка естественного языка помогает понять интересы и предпочтения аудитории, что в итоге позволит вам совершенствовать собственные продукты, запускать рекламу под сегменты пользователей со схожими потребностями. Также в возможности искусственного интеллекта входит поиск людей, у которых уже есть яркое намерение совершить покупку. В сети можно найти массу неструктурированных данных об аудитории. NLP вытащит из всего этого ключевые сведения, что позволит вам запускать максимально корректно рекламу, получая от нее максимум результатов в итоге. К тому же можно значительно снизить стоимость клика, ведь по объявлениям будут переходить те люди, которые уже заведомо заинтересованы в ваших товарах, услугах.

Все это позволяет с уверенностью утверждать, что современная технология NLP способна кардинально изменить весь подход к взаимодействию с передовыми продуктами, сервисами, программными решениями. Это то, что делает ее незаменимой на сегодня во многих отраслях.

Проблемы в работе Natural language processing

Natural language processing – технология, которая наряду с достаточно весомыми преимуществами имеет также и проблемные места. По большому счету подобное характерно абсолютно для любого продукта, направления, процесса. Поэтому важно ознакомиться с этими моментами и учесть их на практике, тем самым минимизируя негативное влияние. В частности, к недостаткам и ограничениям NLP можно отнести следующее:

Необходимость в достаточно существенных компьютерных мощностях и времени на обработку. Без этого невозможно обеспечить действия с огромным массивом текстовых данных и, как результат, выполнять комплексный анализ буквально в режиме реального времени, что по большому счету можно назвать одним из ключевых требований современности. Но параллельно с этим можно сказать, что технология активно развивается, повышается постепенно ее эффективность, скорость работы. Это значит, что в обозримом будущем все это уже может стать неактуальным.
Ограничения в понимании контекста, память. Современные модели обработки естественного языка еще далеки от совершенства. На практике часто встречаются ситуации, когда они не могут корректно интерпретировать либо же понять содержимое слов, особенно тех, что имеют несколько значений, тех, что произносятся в переносном значении. В итоге могут наблюдаться проблемы с интерпретацией контекста, некорректным анализом полученная информация. То есть проблема двусмысленности и полисемии для современных моделей NLP остается актуальной, несмотря на множество решений и усилий, которые прикладываются специалистами для решения таких проблем.
Идиомы, языковые особенности. Наряду с тем, о чем мы говорили выше, существует также еще и подобная проблема. Она обусловлена огромным разнообразием языков, а также наличием их региональных вариаций. Нельзя забывать о всевозможных диалектах, сленге, идиомах, просторечии. В итоге модели обработки естественного языка сталкиваются с проблемами в интерпретации увиденного материала, полученных сведений. Современные разработчики прикладывают массу усилий, чтобы предотвратить такую проблему. Они с высокой регулярностью обновляют существующие на сегодня модели, в каждой новой версии добавляя актуальные тренды, выявленные закономерности.
Качество данных, которые используются на этапе обучения, наличие предвзятости. Весь процесс обучения искусственного интеллекта будет находиться под полным управлением реального человека. Это значит, что здесь нельзя исключать субъективное мнение, личные доводы, убеждения. В итоге последующая работа NLP может привести к появлению необъективных результатов, что еще больше усилит существующие в обществе убеждения стереотипы.
Отсутствие так называемого «здравого смысла». Суть человеческого мышления состоит в том, что мы можем извлекать из текста даже неявную информацию. Этому способствует наличие собственных знаний, здравого смысла. Но всего этого нет на вооружении искусственного интеллекта. И с высокой долей вероятности не удастся такое обеспечить и в обозримом будущем. Несмотря на все те возможности, которые получает нейросеть при обработке естественного языка, все еще никак не получается научить машину думать, как реальный человек. То есть выявить в тексте тончайшие нюансы, принять их во внимание при формировании отчета у NLP пока не получается, по крайней мере на том уровне, который хотелось бы обеспечить специалистам.
Проблемы с конфиденциальностью, этикой. Параллельно с тем, как масштабируется использование на практике технологии Natural language processing, все чаще возникают проблемы с соблюдением элементарных этических норм. Также нельзя забывать о том, что информация, полученная при обработке одних задач, может использоваться искусственным интеллектом в последующем. И неважно для системы, идет ли здесь речь о чем-то абстрактным или же о реальных конфиденциальных данных пользователей. То есть риск потенциального злоупотребления данной технологии на сегодня остается достаточно существенным. Это значит, что придется прикладывать немало усилий к тому, чтобы обеспечить высокий уровень Ответственности для всех тех, кто сегодня на практике использует NLP.

Настолько ли все эти моменты критичны, чтобы вовсе отказаться от использования всех тех возможностей, которые предоставляет обработка естественного языка? Здесь вам надо принятие взвешенное решение самостоятельно. Но с высокой долей вероятности можно все же утверждать, что преимуществ каждый из вас на практике получит гораздо больше. Единственное что, как и при выполнении любых других работ, здесь следует быть предельно осторожно, внимательным.

Немного о перспективах технологии обработки естественного языка

Natural language processing — это одна из тех технологий, которые на сегодня прибывают на этапе переосмысление. Те цифровые технологии, что были актуальны на рынке относительно недавно, на сегодня уже можно назвать пережитком прошлого. Но сейчас уже можно с уверенностью утверждать, что данное направление будет активно развиваться, эффективно интегрироваться в другие области, где на сегодня также используется искусственный интеллект, затрагивая все новые и новые сферы. Уже очевидно, что NLP способна в корне изменить принцип работы поисковых систем. Так, если раньше боты выдавали ответы из собственной базы данных, то теперь пользователю предоставляются релевантные ответы на основании его предыдущего взаимодействия с поисковой системой в целом. То есть выбирается то, что сможет гарантированно заинтересовать конкретного человека.

Но все же нельзя полностью полагаться на данную технологию, равно как и на искусственный интеллект. Дело в том, что в их работе на сегодня существует еще немало огрехов, вызывающих серьезные опасения. Среди прочего сюда можно отнести проблемы с соблюдением актуальных на сегодня стандартов, норм и требований.

И здесь мы приходим к тому же заключению, что достаточно часто делаем в наших обзорах, посвященных искусственному интеллекту: высокую эффективность можно получить только в том случае, если все работы будут выполняться под комплексным контролем реального человека. То есть ИИ, а также NLP, в частности, может стать надежным и верным помощником, но вот принятие стратегических решений все же останется за человеком и его интеллектуальностью, жизненным опытом.

Подводим итоги

Если проанализировать все то, о чем мы говорили в сегодняшнем обзоре, то с уверенностью можно сказать, что NLP — это действительно передовая технология, которая открывает массу уникальных возможностей для улучшения контента, повышения его релевантности как для поисковых систем, так и для реальных пользователей. Она позволяет поисковым ботам лучше понять намерения и интересы аудитории, тем самым предоставив наиболее корректные и релевантные ответы на их обращения. Также сами представители бизнеса смогут оптимизировать свой контент под запросы поисковых систем и интересы обычных людей.

Вы сами можете значительно упростить и ускорить предстоящие работы благодаря комплексному подходу. В частности, рекомендуется уже изначально готовить такой контент, который окажется простым и понятным в восприятии. Нелишним будет добавлять в него ключевые запросы, а также сущности, что позволит поисковикам распознать ваши намерения. Как вариант, это могут быть названия брендов и отдельно взятых продуктов, геолокаций и всего того, что сделает ваши публикации более персонализированными. Также очень важно обращать внимание на эмоциональный тон контента, ведь так можно укрепить доверие к своей компании, улучшить вовлеченность аудитории. А вот саму обработку текста можно существенно упростить, ускорить путем автоматизации при помощи инструментов, использующих в работе искусственный интеллект.

Внедрение принципов NLP в свою работу в интернете, в том числе и на этапе подготовки контента позволит значительно улучшить видимость сайта в результатах поисковой выдачи и разместить на страничках те тексты, которые оценят пользователи. Это значит, что они не закроют ваш сайт сразу после захода на него, а система увидит ценность представленных материалов и будет все чаще предлагать в выдаче именно ваш контент. Чтобы улучшить предстоящие работы, повысить их качество, упростить самореализацию, воспользуйтесь теми возможностями, которые предлагают мобильные прокси от сервиса MobileProxy.Space. По ссылке https://mobileproxy.space/user.html?buyproxy вы сможете узнать массу полезной информации о данном продукте.

Но в любом случае от использования такого сервера-посредника вы получаете массу возможностей для стабильной и функциональной работы в интернете, обеспечите эффективное обхождение региональных блокировок, защиту от несанкционированного доступа, высокие показатели конфиденциальности. И все это то, что поможет сделать вашу работу гибкой, удобной, качественной. Пройдите бесплатное тестирование, чтобы убедиться в функциональности и удобстве данных мобильных прокси. Также не забудьте оценить доступные тарифы, огромное количество геолокаций, простоту и удобство взаимодействия со службой технической поддержки, которая работает в круглосуточном режиме.

Поделитесь статьёй:

Мобильные прокси Таиланд, Бангкок #5