Искусственный интеллект для всех: Автоматизируй, твори, вдохновляйся. Практическое руководство. Александр Сергеевич Шалабодов

7, исправления грамматики и других преобразований текста.

      Вывод: выбираем модель под задачу

      Разные языковые модели ИИ имеют свои сильные и слабые стороны. GPT отлично справляется с генерацией текстов и диалогов, BERT – с анализом контекста, а T5 подходит для преобразования текста. Выбор модели зависит от целей: креатив, поиск, перевод или аналитика. Оптимальное использование ИИ – это не поиск универсального решения, а грамотное применение конкретных инструментов под конкретные задачи.

      1.3 Упрощенная обработка естественного языка

      Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) – это основа, благодаря которой GPT и другие ИИ-модели понимают и генерируют текст. Она позволяет машинам анализировать и интерпретировать человеческий язык, помогая устранить разрыв между живым общением и машинной обработкой данных.

      Основные компоненты NLP

      Для эффективного взаимодействия с текстом NLP использует разные методы и технологии. Рассмотрим ключевые из них.

      Токенизация – разбиение текста на части, а точнее разделение текста на отдельные слова, фразы или предложения (токены).

      Пример: «Я люблю NLP!» → [«Я», «люблю», «NLP»,»!»]

      Почему это важно? Токенизация помогает системе анализировать структуру предложения и находить взаимосвязи между словами.

      Анализ синтаксиса и семантики включает в себя:

      – синтаксический анализ проверяет грамматическую структуру предложений;

      – семантический анализ помогает понимать смысл слов и фраз в контексте.

      Пример: «Кот сидит на подоконнике.»

      Синтаксический разбор:

      [«Кот» (существительное), «сидит» (глагол), «на» (предлог), «подоконнике» (существительное)].

      Семантический анализ:

      ИИ понимает, что «кот» – это животное, а «подоконник» – предмет мебели, и связывает их с общим смыслом фразы.

      Анализ настроений – это определение эмоционального тона текста: позитивный, негативный или нейтральный.

      Пример:

      – «Этот фильм был потрясающим!» → Позитив

      – «Мне не понравилось, это было скучно.» → Негатив

      Где используется?

      – В маркетинге (анализ отзывов о товарах).

      – В соцсетях (определение тональности комментариев).

      – В службе поддержки (автоматическое определение жалоб).

      Управление диалогами позволяет GPT поддерживать связные диалоги, запоминая контекст беседы.

      Примеры:

      – «Какой сегодня курс доллара?»

      – «На 27 января курс доллара – 90 рублей.»

      – «А евро?»

      – «Курс евро – 98 рублей.» (ИИ понимает, что речь о курсе валют).

      Почему это важно? Если бы GPT не учитывал контекст, он мог бы ответить: «Что такое евро?», что сделало бы диалог бессвязным.

      Применение NLP в GPT

      NLP помогает GPT решать сложные задачи, улучшая коммуникацию и автоматизируя рутинные процессы.

      – Чат-боты