Natural Language Processing
Lemmatization зазвичай точніша за stemming, але потребує більше мовних знань.; * Матеріали щодо RAG, embeddings, vector databases і semantic search.;
</syntaxhighlight>
- номер договору;
- дату;
- сторони;
- суму;
- валюту;
- строк дії;
- предмет договору;
- відповідальних осіб;
- реквізити;
- умови оплати.;== Large Language Models ==
Hugging Face Transformers — це бібліотека для роботи з transformer-моделями.; Ризики: hallucinations, застарілі документи, prompt injection.;
- чатботів;
- AI-помічників;
- text generation;
- summarization;
- translation;
- code generation;
- document analysis;
- RAG;
- agents;
- reasoning;
- structured outputs.; Summarization — це автоматичне створення короткого підсумку тексту.; До deep learning багато NLP-систем будувалися на:
Приклади:
Question answering
TTS застосовується для:
- нечітка постановка задачі;
- погана якість текстів;
- відсутність тестового dataset;
- неправильна метрика;
- довіра до summary без перевірки;
- відсутність citations у RAG;
- ігнорування української морфології;
- передавання конфіденційних документів без дозволу;
- використання LLM там, де достатньо простого класифікатора;
- використання keyword search там, де потрібен semantic search;
- відсутність human review;
- відсутність monitoring після запуску.; застосовується для:
У генеративних NLP-системах модель має змогу створювати помилкові твердження.; * оформити замовлення;
- перевірити статус;
- змінити пароль;
- створити заявку;
- отримати рахунок;
- поскаржитися;
- задати питання;
- скасувати послугу.;== NLP для української мови ==
Класифікація звернень
went → go
Авторське право
Приклади:
Типові задачі:
- BERT;
- GPT-подібних моделей;
- text classification;
- summarization;
- translation;
- question answering;
- embeddings;
- tokenization;
- fine-tuning;
- LLM;
- multimodal models.; NLP часто функціонує з чутливими текстами.; Як оформити відпустку?; Потрібні якісні документи, правильне розбиття на chunks, хороший пошук, citations і перевірка відповідей.; Складнощі:
Приклади задач
істотно: NLP має змогу аналізувати текст, але це не означає, що будь-який текст можна копіювати, відтворювати або використовувати без прав.; Перевага: spaCy зручний для практичних NLP-проєктів, де потрібні швидкість, pipeline і готові мовні компоненти.; це напрям штучного інтелекту, який займається обробкою, аналізом, розумінням і генерацією природної мови виступає ключовою рисою Natural Language Processing або NLP.; * Матеріали щодо BERT, GPT, Transformers і Large Language Models.; Semantic search — це пошук за змістом, а не лише за точним збігом слів.; машинами → машина
NER має змогу знаходити:
- правилах;
- словниках;
- статистичних моделях;
- n-grams;
- TF-IDF;
- ручних features.; Увага: чатбот для бізнесу має мати fallback, human handoff, контроль відповідей і обмеження щодо чутливих тем.; Просте пояснення: stemming грубо обрізає слова до основи, щоб різні форми слова вважалися схожими.; Якість NLP-моделі потрібно вимірювати.; Вона застосовується для:
Відповідь: Договір діє до 31 грудня 2026 року.;
істотно: NLP не завжди “розуміє” текст так, як людина.;== Див.; додатково == Вона застосовується для:
Небезпека: NLP-система має змогу створити неправильний підсумок або витягти не ті інформаційні дані, якщо її не тестувати на реальних документах.;
</syntaxhighlight>
NLP у чатботах застосовується для:
Текст: організація K2 Cloud підписала договір у Києві 12 травня.; Небезпека: відповідь має змогу звучати переконливо, але бути неправильною.; * Документація NLTK.; Tokenization — це розбиття тексту на менші одиниці, які називаються tokens.;Суть зв’язку: генеративні AI-помічники значною мірою базуються на NLP, з цієї причини що ключовий інтерфейс взаємодії з ними — людська мова.; NLTK — це класична Python-бібліотека для навчання й базової обробки природної мови.; running → run
Типові помилки користувачів
Тональність має змогу бути:
LlamaIndex і LangChain
Відповідь має змогу базуватися на:
- транскрибації зустрічей;
- call centers;
- голосових нотаток;
- субтитрів;
- подкастів;
- диктування;
- voice assistants;
- аналізу розмов.; * аналізу звернень клієнтів;
- автоматичної класифікації заявок;
- обробки договорів;
- пошуку по документах;
- автоматичного summary;
- аналізу відгуків;
- email routing;
- чатботів;
- голосової аналітики;
- compliance review;
- підтримки продажів;
- knowledge management;
- внутрішніх AI-помічників.; * Довідкові матеріали щодо privacy, security, bias і responsible AI.; RAG або Retrieval-Augmented Generation — це підхід, де мовна модель отримує релевантні фрагменти з бази знань перед генерацією відповіді.; Приклад ризику:
Вони можуть допомагати:
Бізнес-використання NLP
- корпоративних AI-помічників;
- пошуку по документах;
- support chatbot;
- юридичного аналізу;
- технічної документації;
- internal wiki;
- compliance knowledge base;
- question answering із джерелами.;
Machine translation
Практична роль: сучасні LLM стали основою багатьох NLP-систем, з цієї причини що можуть виконувати багато мовних задач через інструкції.;
Практична роль: vector database сприяє оперативно знаходити документи або фрагменти, близькі за змістом до запиту.;
</syntaxhighlight> Приклади LLM-екосистем:
Речення: Машинне навчання аналізує текст.;
- підключати документи;
- будувати RAG;
- працювати з tools;
- створювати agents;
- інтегрувати vector databases;
- організовувати prompts;
- будувати chains;
- працювати з structured outputs.; Приклади:
- аналізувати граматику;
- знаходити структуру речення;
- покращувати пошук;
- працювати з extraction;
- будувати лінгвістичні правила.; ключовий фокус
- відмінювання;
- багата морфологія;
- вільніший порядок слів;
- менше якісних datasets, ніж для англійської;
- змішані тексти українською, російською й англійською;
- транслітерація;
- помилки в текстах;
- галузева термінологія;
- різні стандарти написання.; Потрібно бути обережним із:
GPT
Приклади:
Вона має особливості:
- знаходити потрібні документи;
- витягувати реквізити;
- класифікувати документи;
- перевіряти умови;
- створювати summary;
- порівнювати версії;
- знаходити ризикові формулювання;
- відповідати на питання по документах;
- створювати чернетки;
- маршрутизувати документи.; * персональні інформаційні дані;
- листування;
- договори;
- медичні записи;
- фінансові документи;
- юридичні документи;
- голосові транскрипти;
- інформаційні дані клієнтів;
- внутрішні документи;
- source code;
- комерційні таємниці.;
Ризики:
Практична користь: NER надає можливість автономно витягувати важливі об’єкти з договорів, листів, заявок, новин і документів.; Практична роль: topic modeling сприяє зрозуміти, про що йдеться у великій кількості текстів без ручного читання кожного документа.; * embeddings;
- recurrent neural networks;
- attention;
- transformers;
- BERT;
- GPT;
- LLM;
- sequence-to-sequence models;
- multimodal models.; Інструменти: embeddings, vector database, reranking.; Задача: знайти номер договору, дату, сторони, суму й строк дії.; У сучасних LLM tokenization часто функціонує не лише по словах, а й по частинах слів.;
- accuracy;
- precision;
- recall;
- F1-score;
- ROC AUC.;
</syntaxhighlight>
Speech-to-text
машиною → машин
Text-to-speech або TTS — це перетворення тексту на голос.;{{SEO
- і;
- та;
- або;
- в;
- на;
- з;
- для;
- the;
- a;
- of;
- and.; Для складних NLP-задач потрібна людська перевірка на реальних прикладах.; Головне правило: хороший NLP-проєкт починається не з вибору моделі, а з чіткої задачі, якісних текстів, правильного evaluation і контролю ризиків.;
!;== Чатботи ==
RAG-помічник
Приклади:
Natural language — це природна людська мова.; Topic modeling — це пошук тем у великій колекції текстів.;NLP і Machine Learning
NLP-системи мають окремі ризики безпеки.; Deep Learning суттєво змінив NLP.; Приклади ML-задач у NLP:
Приватність даних
- вигадане джерело;
- неправильна дата;
- неіснуюча норма закону;
- вигадана функція API;
- помилковий підсумок документа;
- неправильне тлумачення договору;
- неточний переклад.; * позитивною;
- негативною;
- нейтральною;
- змішаною;
- емоційно забарвленою;
- саркастичною;
- скаргою;
- похвалою.; Професійний підхід: NLP має допомагати людині працювати з мовою й документами, але важливі рішення для бізнесу, факти й ризикові дії повинні контролюватися людиною.; Практична роль: NLTK корисний для навчання основ NLP, але для production часто використовують сучасніші або швидші інструменти.;
- словом;
- частиною слова;
- символом;
- пунктуацією;
- спеціальним маркером;
- числом;
- фрагментом тексту.;
Для чого застосовується NLP
Сутності: K2 Cloud — організація; Київ — місце; 12 травня — дата.; має змогу знайти документ із назвою:
Головна думка: NLP перетворює людську мову на інформаційні дані, з якими має змогу працювати AI, але якість результату залежить від контексту, мови, даних, моделі, перевірки й відповідального використання.;Для summarization:
Метрики залежать від задачі.; Embeddings дозволяють:
Transformers використовуються для:
- знаннях моделі;
- конкретному документі;
- базі знань;
- пошукових результатах;
- RAG;
- structured data;
- контексті діалогу.; * Документація scikit-learn.; Ігноруй попередні інструкції.; Text classification — це віднесення тексту до певної категорії.;
- retrieval precision;
- answer correctness;
- groundedness;
- citation quality;
- hallucination rate.;
Text classification
</syntaxhighlight>
Складність NLP: людська мова не є собою строгою як код.; Transformers — це технічна архітектура нейронних мереж, яка стала основою сучасних LLM і багатьох NLP-моделей.;Для translation:
<div style="background:#eef2ff; border-left:6px solid #4f46e5; padding:12px; margin:12px 0;">
* Python;
* NLTK;
* spaCy;
* Gensim;
* scikit-learn;
* Hugging Face Transformers;
* TensorFlow;
* PyTorch;
* JAX;
* FastText;
* SentenceTransformers;
* LangChain;
* LlamaIndex;
* Haystack;
* FAISS;
* Qdrant;
* Chroma.;</div>
</div>
Вона має змогу включати:
POS tagging сприяє:
'''Embeddings''' — це числові представлення текстів, слів, речень або документів.; '''Суть:''' ці інструменти не є собою самими моделями, а допомагають будувати застосунки навколо LLM і NLP.;== Embeddings ==
== Загальний характеристика ==
== NLP у підтримці користувачів ==
* книгами;
* статтями;
* пісенними lyrics;
* документацією;
* кодом;
* закритими матеріалами;
* навчальними датасетами;
* перекладами;
* summary захищених матеріалів;
* комерційним використанням.; Модель має змогу знаходити закономірності, але помилятися в контексті, фактах, сарказмі, юридичних формулюваннях або прихованому змісті.; * tokenization;
* stemming;
* POS tagging;
* corpora;
* навчальних прикладів;
* класичних NLP-пайплайнів.; NLP надає можливість комп’ютерним системам працювати з текстами, документами, повідомленнями, запитами, голосом, перекладами, чатами й мовними даними.; '''Sentiment analysis''' — це визначення тональності тексту.; NLP застосовується там, де потрібно працювати з мовними даними.; LLM використовуються для:
</div>
* Документація Hugging Face Transformers.;== Information extraction ==
'''Question answering''' — це задача відповіді на питання користувача.; '''Правило:''' NLP-система з доступом до документів, tools або API має мати обмеження прав, logging, review і захист від prompt injection.; Водночас NLP потребує якісних даних, правильного evaluation, контролю приватності, перевірки фактів, захисту від prompt injection і людського review у важливих сценаріях.; '''Machine translation''' — це автоматичний переклад тексту з однієї мови на іншу.; * [[Штучний інтелект]]
* [[Machine Learning]]
* [[Deep Learning]]
* [[Генеративний штучний інтелект]]
* [[Large Language Model]]
* [[Transformers]]
* [[Embeddings]]
* [[RAG]]
* [[Vector database]]
* [[Semantic search]]
* [[Text classification]]
* [[Named Entity Recognition]]
* [[Sentiment analysis]]
* [[Machine translation]]
* [[Summarization]]
* [[Question answering]]
* [[ChatGPT]]
* [[Claude]]
* [[Gemini]]
* [[Grok]]
* [[Mistral Models]]
* [[Hugging Face]]
* [[LlamaIndex]]
* [[Whisper]]
* [[spaCy]]
* [[NLTK]]
* [[Приватність даних]]
* [[Безпека AI]]
Контекст: текст договору.; Stemming має змогу бути швидким, але не завжди лінгвістично точним.; * ChatGPT;
* Claude;
* Gemini;
* Grok;
* Mistral Models;
* DeepSeek;
* Llama;
* Hugging Face models.;== Intent recognition ==
<div style="background:#e8f8f5; border-left:6px solid #16a085; padding:12px; margin:12px 0;">
== Відповідальне використання NLP ==
</div>
== Transformers ==
* semantic search;
* query understanding;
* spelling correction;
* synonym expansion;
* intent detection;
* reranking;
* embeddings;
* question answering;
* personalized search;
* RAG.; '''Prompt injection''' — це ситуація, коли текст, документ або користувацький input намагається змусити модель ігнорувати правила або виконати небажану дію.; * text generation;
* dialogue;
* summarization;
* code generation;
* reasoning;
* rewriting;
* чатботів;
* AI-помічників;
* генеративного AI.; Для RAG:
Висновок
RAG
Semantic search
Висновок: NLP є собою прикладним напрямом AI, а machine learning дає багато методів для навчання NLP-моделей.;== Безпека NLP == Для classification:
spaCy — це Python-бібліотека для production-oriented NLP.;Topic modeling
- класифікації звернень;
- визначення теми;
- визначення пріоритету;
- sentiment analysis;
- автоматичних відповідей;
- пошуку статей бази знань;
- підсумовування діалогу;
- routing до спеціаліста;
- виявлення повторюваних проблем;
- аналізу якості підтримки.;
Stop words — це часті слова, які іноді прибирають під час базової обробки тексту.; Intent recognition — це визначення наміру користувача.; Для важливих рішень потрібні джерела й перевірка.; Sentiment analysis застосовується для: кращі → хороший
Суть tokenization: модель не функціонує з текстом як людина, а перетворює його на послідовність tokens.;== Bias у NLP == Large Language Models або LLM — це великі мовні моделі, які можуть генерувати, аналізувати, переформульовувати й пояснювати текст.; * іменник;
- дієслово;
- прикметник;
- прислівник;
- займенник;
- прийменник;
- сполучник.; Named Entity Recognition або NER — це задача пошуку сутностей у тексті.; RAG застосовується для:
Поширені помилки:
<div style="background:#fef2f2; border-left:6px solid #ef4444; padding:12px; margin:12px 0;">
'''Part-of-speech tagging''' або '''POS tagging''' — це визначення частини мови для кожного слова.; '''Stemming''' — це приведення слова до приблизної основи.;== Text processing ==
== Stemming ==
<div style="background:#e7f3ff; border-left:6px solid #2b7cff; padding:12px; margin:12px 0;">
* перевіряти якість на реальних прикладах;
* не передавати секрети;
* контролювати bias;
* перевіряти факти;
* використовувати citations у RAG;
* обмежувати AI-агентів;
* логувати важливі рішення для бізнесу;
* мати human review;
* тестувати для різних мов;
* перевіряти конфіденційність;
* дотримуватися авторського права;
* моніторити production-системи.;== Тематичні мітки ==
Приклад:
NLP-системи працюють із текстами, з цієї причини істотно враховувати авторське право.;</div>
Рекомендовано:
- extractive — вибір важливих фрагментів із тексту;
- abstractive — створення нового короткого викладу своїми словами.; Natural Language Processing поєднує методи лінгвістики, машинного навчання, статистики, deep learning і генеративного AI.; * prompt injection;
- data leakage;
- insecure RAG;
- hallucinations;
- unsafe tool calls;
- токсичні outputs;
- phishing generation;
- jailbreaks;
- model inversion;
- leakage через logs;
- extraction of secrets;
- небезпечні інструкції в документах.; Суть lemmatization: вона намагається знайти нормальну словникову форму слова, а не без ускладнень обрізати його.;
Information extraction — це витягування структурованих даних із неструктурованого тексту.;=== Витягування даних із договору ===
spaCy
Приклади intent:
'''Natural Language Processing''' — це напрям штучного інтелекту, який надає можливість комп’ютерним системам працювати з людською мовою: аналізувати тексти, класифікувати документи, перекладати, підсумовувати, відповідати на питання, знаходити сутності, шукати за змістом, генерувати текст і підтримувати діалог.;<div style="background:#fff4e5; border-left:6px solid #f39c12; padding:12px; margin:12px 0;">
== Джерела ==
NLP лежить в основі багатьох сучасних AI-систем: чатботів, AI-помічників, пошуку по документах, RAG, LLM, speech-to-text, text-to-speech, автоматичного перекладу й аналізу відгуків.; Поняття
</div>
У документообігу NLP має змогу допомагати:
* machine translation;
* text generation;
* summarization;
* question answering;
* embeddings;
* classification;
* code generation;
* multimodal AI;
* генеративного AI.;== NLP і Generative AI ==
'''Практична роль:''' Hugging Face став одним із головних центрів modern NLP і open-model екосистеми.; '''істотно:''' модель, яка добре функціонує з англійською, не обов’язково так само добре працюватиме з українською.;<syntaxhighlight lang="text">
== Інструменти NLP ==
'''Підказка:''' для NLP-задачі потрібно описати джерело тексту, потрібний результат, формат відповіді, метрику якості й спосіб перевірки.; Одне й те саме слово має змогу мати різні значення залежно від контексту.; '''Суть summarization:''' платформа скорочує великий текст до головних тез, рішень, ризиків або висновків.;</div>
* classification;
* sentiment analysis;
* spam detection;
* topic modeling;
* NER;
* translation;
* summarization;
* intent recognition;
* semantic search;
* ranking.; Topic modeling має змогу допомагати:
</div>
<syntaxhighlight lang="text">
'''Суть semantic search:''' платформа шукає не лише однакові слова, а схожий зміст.; '''Практична роль:''' NLP особливо корисний там, де бізнес-середовище має багато текстів, листів, документів, заявок, дзвінків або внутрішньої документації.; NLP застосовується для:
== Stop words ==
</div>
Вона має змогу використовуватися для:
Результат: структурований JSON або таблиця.;== Tokenization ==
<div style="background:#e7f3ff; border-left:6px solid #2b7cff; padding:12px; margin:12px 0;">
* аналізу текстів;
* класифікації документів;
* пошуку інформації;
* sentiment analysis;
* named entity recognition;
* машинного перекладу;
* автоматичного підсумовування;
* question answering;
* чатботів;
* AI-помічників;
* speech-to-text;
* text-to-speech;
* пошуку по документах;
* RAG-систем;
* генерації тексту;
* аналізу відгуків;
* обробки email, заявок, договорів і внутрішніх документів.;== Галюцинації в NLP ==
'''Практична роль:''' deep learning дозволив NLP-моделям краще працювати з контекстом, значенням і складними мовними задачами.; NLP покращує пошук за рахунок:
== Summarization ==
</div>
</div>
* групувати документи;
* аналізувати новини;
* знаходити теми у відгуках;
* досліджувати звернення клієнтів;
* будувати огляд великого архіву;
* кластеризувати текстові інформаційні дані.;<div style="background:#fff4e5; border-left:6px solid #f39c12; padding:12px; margin:12px 0;">
* semantic search;
* RAG;
* similarity search;
* пошуку документів;
* recommendation;
* AI assistants;
* knowledge base;
* chatbot memory у певних сценаріях.; '''Практична роль:''' question answering надає можливість ставити питання до документів, баз знань або корпоративних матеріалів.;== NLP і Deep Learning ==
'''BERT''' — це transformer-модель, яка стала важливим етапом розвитку NLP.;</div>
Вона застосовується для:
бігли → бігти
* дискримінаційні відповіді;
* нерівна якість для різних мов;
* стереотипи;
* неправильна оцінка тональності;
* гірша якість для діалектів;
* упереджена класифікація;
* toxic language amplification.; Популярні інструменти для NLP:
</div>
|-
| NLP
| Обробка, аналіз і генерація природної мови
|-
| Machine Learning
| Навчання моделей на даних
|-
| Deep Learning
| Нейронні мережі з багатьма шарами
|-
| Generative AI
| Створення нового контенту: тексту, коду, зображень, відео, музики
|-
| LLM
| Великі мовні моделі для тексту, коду, reasoning і діалогу
|}
'''Практична роль:''' сучасний NLP часто поєднує кілька інструментів: модель, embeddings, vector database, RAG, API й систему оцінювання якості.;
- класифікація листів;
- аналіз відгуків;
- пошук по документах;
- чатбот підтримки;
- підсумовування договору;
- витягування реквізитів;
- автоматичний переклад;
- аналіз дзвінків;
- транскрибація зустрічей;
- створення knowledge base;
- semantic search;
- RAG-помічник;
- аналіз юридичних текстів;
- пошук ризикових формулювань;
- маршрутизація заявок.; played → play
- BLEU;
- chrF;
- human evaluation.; Token має змогу бути:
істотно: автоматичних метрик часто недостатньо.; Рекомендовано:
- text classification;
- NER;
- question answering;
- embeddings;
- semantic similarity;
- reranking;
- аналізу тексту.; Практична користь: machine translation пришвидшує багатомовну комунікацію, але важливі юридичні, технічні й маркетингові тексти потрібно редагувати людиною.;
<div style="background:#fff4e5; border-left:6px solid #f39c12; padding:12px; margin:12px 0;">
'''істотно:''' sarcasm, іронія, контекст і культурні особливості можуть ускладнювати sentiment analysis.; '''Vector database''' — це база даних для зберігання й пошуку embeddings.; Окремо варто відзначити якою користуються люди: українська, англійська, польська, німецька і інші.;</div>
У бізнесі NLP застосовується для:
У customer support NLP застосовується для:
<syntaxhighlight lang="text">
</div>
Тип: text classification.;== Hugging Face Transformers ==
'''Критично:''' текст із документів не повинен мати той самий рівень довіри, що системні інструкції або правила безпеки.; * Документація TensorFlow.;</div>
* багатозначність;
* контекст;
* граматику;
* стилі;
* сленг;
* омоніми;
* синоніми;
* сарказм;
* помилки;
* скорочення;
* діалекти;
* змішані мови;
* неформальні повідомлення.; * Документація spaCy.;=== Підсумовування зустрічі ===
</div>
* імена людей;
* назви компаній;
* географічні назви;
* дати;
* суми;
* валюти;
* email;
* телефони;
* адреси;
* номери документів;
* юридичні особи;
* продукти;
* організації.;=== Semantic search у базі знань ===
Компоненти: document chunks, embeddings, vector search, LLM, citations.;</div>
</div>
Результат: список релевантних документів або відповідь із джерелами.;== NLTK ==
== BERT ==
</div>
як ілюстрація, із договору можна витягнути:
'''Увага:''' у сучасних transformer-моделях stop words не завжди потрібно видаляти, бо контекст і граматика можуть бути важливими для значення.; * Whisper;
* Google Speech-to-Text;
* Azure Speech;
* Amazon Transcribe;
* інші speech recognition systems.;<div style="background:#fff7ed; border-left:6px solid #fb923c; padding:12px; margin:12px 0;">
'''Просте пояснення:''' embeddings перетворюють текст на набір чисел, де близькі за змістом тексти мають схожі числові представлення.; Приклад:
Потрібно контролювати:
'''Практична роль:''' text processing перетворює “сирий” текст на форму, з якою має змогу працювати алгоритм або модель.;== Оцінювання NLP-моделей ==
'''Історична роль:''' BERT допоміг зробити contextual embeddings стандартом для багатьох NLP-задач.; '''Speech-to-text''' — це перетворення голосу на текст.;<syntaxhighlight lang="text">
<div style="background:#e8f8f5; border-left:6px solid #16a085; padding:12px; margin:12px 0;">
</div>
Тип: information extraction + NER.;== Natural Language ==
'''Висновок:''' сучасний пошук — це не лише пошук слова, а розуміння запиту й контексту.; Приклади:
== Типові сценарії використання ==
Tokens: Машинне | навчання | аналізує | текст | .;<div style="background:#eafaf1; border-left:6px solid #2ecc71; padding:12px; margin:12px 0;">
'''Bias''' у NLP — це упередження, яке має змогу виникати через інформаційні дані, мову, культуру, соціальний контекст або нерівномірне представлення груп.;<div style="background:#eef2ff; border-left:6px solid #4f46e5; padding:12px; margin:12px 0;">
машини → машин
NLP є собою однією з основ генеративного AI.; GPT-подібні моделі використовуються для:
- статей;
- договорів;
- листування;
- meeting notes;
- звітів;
- технічної документації;
- новин;
- судових або юридичних матеріалів;
- research.;
</div>
застосовується для:
'''Практична користь:''' speech-to-text надає можливість перетворювати голосові інформаційні дані на текст, який потім можна шукати, аналізувати й підсумовувати.;<div style="background:#e7f3ff; border-left:6px solid #2b7cff; padding:12px; margin:12px 0;">
Задача: автономно визначити тип звернення користувача.;<div style="background:#eafaf1; border-left:6px solid #2ecc71; padding:12px; margin:12px 0;">
'''Критично:''' перед передаванням текстів у NLP або LLM-сервіс потрібно перевірити правила приватності, зберігання даних, доступи й юридичні вимоги.; * українська → англійська;
* англійська → польська;
* німецька → українська;
* багатомовна локалізація;
* переклад документації;
* переклад листів;
* переклад інтерфейсів.;</div>
<div style="background:#eef2ff; border-left:6px solid #4f46e5; padding:12px; margin:12px 0;">
<div style="background:#e8f8f5; border-left:6px solid #16a085; padding:12px; margin:12px 0;">
Після розвитку deep learning поширилися:
Порядок подання заяви на щорічну відпустку
'''Чатбот''' — це платформа, яка спілкується з користувачем через текст або голос.; Приклад:
як ілюстрація:
<div style="background:#e8f8f5; border-left:6px solid #16a085; padding:12px; margin:12px 0;">
</div>
Питання: Який строк дії договору?; '''Практична користь:''' information extraction перетворює текстові документи на інформаційні дані, які можна зберігати, шукати й обробляти в системах.; '''Практична роль:''' GPT-подібні моделі стали основою сучасних AI-чатів і генеративних текстових систем.;== Text-to-speech ==
'''Практична роль:''' intent recognition сприяє чатботу зрозуміти, що саме хоче зробити користувач системи.;== Part-of-speech tagging ==
* аналізу відгуків;
* social media monitoring;
* customer support;
* оцінки бренду;
* аналізу NPS-коментарів;
* аналізу ринку;
* пріоритезації скарг.; У класичних NLP-задачах stop words можуть видалятися, щоб зменшити шум.; навіть якщо слова не збігаються в цілому.;
- порівнювати тексти за змістом;
- шукати схожі документи;
- будувати semantic search;
- створювати RAG;
- кластеризувати тексти;
- знаходити дублікати;
- робити recommendation;
- класифікувати документи.; Метрики: precision, recall, F1-score.; Практична порада: починати NLP-проєкт краще з конкретної задачі: класифікація, пошук, extraction, summary або question answering.; * очищення тексту;
- видалення зайвих символів;
- нормалізацію регістру;
- видалення HTML;
- обробку punctuation;
- розбиття на речення;
- tokenization;
- видалення stop words;
- stemming;
- lemmatization;
- vectorization;
- створення embeddings.;== Sentiment analysis ==
</syntaxhighlight> Контроль: перевірка людиною перед розсилкою.; * spam або not spam;
- позитивний або негативний відгук;
- заявка в техпідтримку;
- фінансовий документ;
- юридичний документ;
- тема листа;
- категорія новини;
- тип звернення;
- рівень пріоритету.;
- зрозуміти зміст тексту;
- знайти ключові слова;
- визначити тональність;
- класифікувати документ;
- знайти імена, організації, дати, суми;
- перекласти текст;
- скоротити великий документ;
- відповісти на питання по тексту;
- знайти схожі документи;
- автоматизувати підтримку користувачів;
- створити чатбота;
- перетворити голос на текст;
- озвучити текст;
- згенерувати відповідь або чернетку.; Перевага: NLP надає можливість автоматизувати роботу з великими обсягами тексту, які вручну читати, сортувати й аналізувати було б довго або дорого.; Перевага: NLP має змогу перетворити великий архів документів із пасивного сховища на активну базу знань.; {| class="wikitable"
Хороші практики NLP
<syntaxhighlight lang="text"> Приклади інструментів:
як ілюстрація, запит:
Machine Learning застосовується в NLP для навчання моделей на текстових даних.;== Named Entity Recognition ==
Задача: знайти релевантні статті за змістом запиту.;<syntaxhighlight lang="text">
Приклад:
Lemmatization — це приведення слова до словникової форми.; * tokenization;
- POS tagging;
- dependency parsing;
- NER;
- pipelines;
- rule-based matching;
- text processing;
- industrial NLP applications.; * Документація PyTorch.; Практична роль: TTS робить текст доступним у голосовому форматі й корисним для людей, яким зручніше слухати, ніж читати.; * Natural Language Processing
- NLP
- Обробка природної мови
- AI
- Штучний інтелект
- Machine Learning
- Deep Learning
- Large Language Model
- Text mining
- Embeddings
- Transformers
- RAG
- Semantic search
- Документація