Методика человек интерпретация: Сторінку не знайдено | Донецький обласний навчально-методичний центр психологічної служби системи освіти

Цель: Исследование эмоционально-личностной сферы детей и подростков, умение их реагировать на стресс, способность преодолевать жизненные трудности.
Понять, как человек реагирует на стресс, способен ли он успешно преодолевать жизненные трудности, какими личными ресурсами он располагает, чтобы справиться с ударами судьбы, можно узнать, предложив ему нарисовать человека под дождем. Этот рисуночный тест достаточно информативен и довольно часто используется в психодиагностике.

Процедура проведения.

Лист бумаги формата А4, простой карандаш (желательно мягкий) и ластик. Нарисуйте на листе бумаги человека под дождем. Нарисовали? Читайте интерпретацию рисунка …

Прежде чем приступить к интерпретации рисунка, постарайтесь «войти» в него, почувствовать, какое настроение у изображенного на нем героя. Какое впечатление производит увиденная вами картина? Какие эмоции она вызывает? Это важно понять, ведь перед нами не что иное, как автопортрет художника на фоне стрессовой ситуации. В качестве символического стресса в данном случае выступает дождь. Как поведет себя настигнутый стихией человечек на рисунке? Попытается спрятаться или убежать? Сумеет защититься от непогоды, облачившись в непромокаемый плащ? Раскроет зонт? Наденет резиновые сапоги? Или будет беспомощно стоять на месте, поливаемый струями дождя? Впрочем, может, он как раз любит дождик, и не имеет ничего против того, чтобы иногда побегать по лужам…

Интерпретация рисунка

Тяжелые грозовые тучи, вспышки молний, темное небо, плотная стена проливного дождя на рисунке могут свидетельствовать о том, что и в реальной жизни рисовавшего в данный момент наблюдается «ненастная погода». Возможно, он пребывает в подавленном состоянии или депрессии.
Ураган или сильный ветер, сметающий все на своем пути и затрудняющий движение нарисованного человека, символизируют его чувство беспомощности перед внешними обстоятельствами.
Лужи или грязь на рисунке (особенно если сам герой стоит в луже) часто изображают люди чувствительные, не обладающие «толстой кожей», долго переживающие собственные неудачи и удары судьбы.
Радуга или выглядывающее из-за туч солнце – символы надежды на благоприятное разрешение тяжелой ситуации, счастливое избавление от проблем, которое придет извне.
Зонт, капюшон, плащ, головной убор или другие средства защиты от дождя говорят об умении рисовавшего защищаться от житейских бурь, принять, в случае необходимости, вызов судьбы и постоять за себя.
Изображение человека помещено в угол листа – возможно, депрессивное состояние, человек как бы «загнан в угол» сложившимися жизненными обстоятельствами или забился туда, осознавая собственную беспомощность.
Слишком маленькая фигура – свидетельство низкой самооценки, потребность в поддержке.
Фигура находится в движении – склонность к активным действиям. При этом важно понять, какой характер эти действия носят. Например, человек может спасаться от стихии бегством, может метаться в панике, поливаемый струями дождя, а может и беспечно скакать по лужам, не испытывая ровным счетом никакого дискомфорта. В последнем случае можно говорить о том, что рисовавший имеет достаточное количество творческих ресурсов для противостояния житейским неурядицам.
Пол изображенного человека тоже служит показателем того, какой тип реакции на стресс присущ испытуемому.
Мужская фигура на рисунке говорит о «мужском» типе реагирования, о том, что автор, столкнувшись с трудными жизненными обстоятельствами, проявляет активность, ищет выход из положения, способен брать на себя ответственность за происходящее.
Женская фигура – напротив: пассивность, ранимость, желание опереться на чье-то крепкое плечо, делегировать полномочия разбираться с собственными проблемами кому-то еще. Возраст человека на рисунке иногда не соответствует возрасту того, кто его рисовал. Увеличение возраста нарисованного человечка относительно собственного может говорить о высокой ответственности и личностной зрелости рисовавшего, его стремлении проявлять мудрость в любых обстоятельствах.
Значительное уменьшение возраста, изображение взрослым человеком детской фигурки указывает на сильно выраженное в авторе детское начало. При этом если нарисованный ребенок выглядит покинутым, растерянным и беспомощным, – велика вероятность того, что и в случае реальных жизненных испытаний нарисовавший его может повести себя инфантильно, ожидая, что кто-то более сильный о нем позаботится: «возьмет под свое крыло» или «тучи разведет руками».
Изображение счастливого и беззаботного ребенка, веселящегося под проливным дождем, может натолкнуть на мысль об изрядном оптимизме автора (увы, не всегда оправданном).
Руки символизируют активность и общительность.
Руки, широко расставленные в стороны, – признак высокой контактности, открытости и экстраверсии.
Плотно прижатые к телу, или спрятанные за спиной – интровертность, замкнутость.
Отсутствие рук – беспомощность, неприспособленность к жизни.
Ноги – символ опоры, практичности и устойчивости.
Крупные, удлиненные ступни, нарисованные в профиль – уверенность в себе.
Слишком маленькие – могут говорить о пассивности, зависимости от других, несамостоятельности, слабой ориентации в быту, – человек как бы «не стоит на ногах».
Шея – символ контроля, показывающий связь сферы контроля (головы) со сферой влечений (телом).
Слишком длинная или подчеркнутая шея – потребность контролировать собственные импульсы.
Слишком короткая шея или ее отсутствие – регулярные уступки своим желаниям и слабостям.
Дополнительные образы и детали на рисунке: дома, деревья, автомобили, животные, а также сумочки, цветы, трости и прочие предметы, находящиеся в руках у нарисованного человека, могут говорить о стремлении уйти от проблем, переключаясь на что-то извне.

Протокол анализа теста «Человек под дождём»

Ф.И. _________________________  , класс ___________ , дата ______

___________________________________________

___________________________________________

___________________________________________

___________________________________________

Наблюдали разную интенсивность полос для экстрагированной ДНК из только что собранных и / или сохраненных образцов. Не было деградации ДНК, выделенной сразу после взятия проб мочи и буккального канала.Однако выделение ДНК из хранимых буккальных мазков и образцов мочи показало полосы с некоторой степенью деградации ДНК (полосы низкой интенсивности) и сопутствующее смазывание дорожек. Однако для волос и образцов крови хранение замораживанием (-20 ° C или -80 ° C) не повлияло на целостность экстрагированной ДНК ().

Влияние обработки образца на ПЦР-RFLP

Чтобы проверить качество выделенной ДНК в небольшом масштабе из буккальных мазков, волос, мочи и образцов крови, мы амплифицировали область D-петли мтДНК с помощью анализа ПЦР.Область D-петли мтДНК была успешно амплифицирована из всех образцов, независимо от статуса образца, независимо от того, обрабатывались ли они сразу после сбора или сохранялись (). Таким образом, моча, буккальный мазок и волосы являются хорошим альтернативным источником в дополнение к образцу крови, когда требуется геномная ДНК, готовая к ПЦР. Однако наблюдается значительный разброс выхода, а также качества или чистоты между типами образцов. Следовательно, надежная реакция ПЦР может быть проведена с использованием даже гораздо меньшего количества изолированной ДНК.Интенсивность продукта ПЦР была выше для ДНК-матрицы крови и волос, чем для образцов мочи и буккальных мазков. Образцы полос ПЦР-ПДРФ были хорошими в случае ДНК волос и крови, но образцы мочи и буккальных мазков не показали удовлетворительной интенсивности полос. Однако среди выделенных образцов ДНК не было обнаруживаемого загрязнения, так как все переваренные образцы были одинаковой длины (и).

ПЦР-амплификация области D-петли мтДНК. M — маркер, BL — ДНК крови, H — ДНК волос, BS — ДНК буккального мазка, U — ДНК мочи.

Рестрикционное переваривание продукта ПЦР области D-петли мтДНК с помощью AluI. M — маркер, BS — ДНК буккального мазка, U — ДНК мочи, H — ДНК волос, BL — ДНК крови.

Рестрикционное переваривание продукта ПЦР области D-петли мтДНК с помощью HaeIII. M — маркер, BS — ДНК буккального мазка, U — ДНК мочи, H — ДНК волос, BL — ДНК крови.

ОБСУЖДЕНИЕ

Выходы ДНК, полученные из буккальных мазков и мочи, сильно меняются в зависимости от мазка или типа мочи, индивидуума, метода мазка и количества клеток, захваченных тампоном и в моче. ^{6 , 11} Ожидаемый результат при использовании этого протокола составляет 60–85 нг / мкл / тампон, а для мочи — сбор 25–45 нг / мкл / 15 мл (), что, по крайней мере, составляет на два выше по сравнению с обычными методами. Выход и чистота выделенной ДНК также зависят от методов работы исследователей. Снижение качества и количества ДНК наблюдали, когда материал не помещали сразу в буфер для лизиса клеток для дальнейшей обработки. Разрушение полос ДНК наблюдали в буккальных мазках и образцах мочи, обработанных с задержкой по времени, тогда как разложение в образцах крови и волос не наблюдается, вероятно, в результате природы образца и степени концентрации фермента нуклеазы в образце. перед перевариванием.Хотя в образцах, хранившихся при низких температурах в течение 3 дней, наблюдалась определенная степень деградации ДНК, настоящее исследование не выявило каких-либо значительных различий между экстрагированными продуктами ПЦР-амплификации ДНК из буккальных клеток сразу после сбора образца или из буккальных клеток. заморозить 3 дня при −20 ° C. Более того, 1 неделя хранения при охлаждении при 4 ° C или замораживании при -20 ° C также не влияла на выход экстрагированной ДНК или ПЦР-амплификацию ДНК. В случае образцов волос и крови можно получить ДНК высокого качества для последующего использования, даже после хранения образца волос в этаноле более 2 месяцев и образца крови во флаконе с покрытием EDTA более 4 месяцев. при -20 ° С.

В целом, для исследований по типированию ДНК свежая цельная кровь или окрашенный кровью материал является основным источником «отпечатка пальца» ДНК человека и используется в качестве стандарта для сравнения. Представленные здесь результаты позволили нам продемонстрировать использование буккальных мазков и мочи в качестве альтернативных источников для экстракции ДНК. Однако существует заметная разница между образцами мочи мужчин и женщин в отношении количества доступной ДНК; поскольку в большинстве случаев информация о поле отсутствует, когда моча собирается с места преступления, ¹⁰ ее всегда следует собирать с самых крупных пятен мочи, которые доступны.Большой объем слюны и мочи можно собрать неинвазивным способом без какой-либо боли. Фактически, мазок со слизистой оболочки рта и моча были легко получены с минимальными усилиями для подробного анализа даже у младенца. ¹⁴ Мы также можем амплифицировать вирусные и бактериальные гены из ДНК мочи и буккальных мазков для исследования присутствия или отсутствия каких-либо патогенов с помощью описанного анализа ПЦР.

Изолированная ДНК из всех образцов дает продукты ПЦР с аналогичным размером пары оснований целевого митохондриального гена.Однако в случае рестрикционного переваривания продукты ПЦР для волос и крови давали превосходные перевариваемые продукты. Это может быть результатом наличия хорошей концентрации продуктов амплификации ПЦР и отсутствия каких-либо примесей в образце ПЦР, а не в образцах мочи и буккальных мазков, которые не были должным образом переварены рестрикционным ферментом. Следовательно, мы можем использовать образцы волос вместо образцов крови для молекулярного анализа на основе ПЦР-ПДРФ.

Существует вероятность того, что низкие уровни примесей, которые могут присутствовать в ДНК, выделенной из сыворотки или плазмы, гораздо менее распространены, чем те, которые присутствуют в образцах мочи и буккальных мазков. ¹⁵ В этих методах количество загрязняющих веществ меньше, поэтому вероятность вмешательства загрязняющих веществ во время процесса ПЦР очень мала.

Harty et al. ¹⁶ сообщили, что амплификация ПЦР была успешной после длительного хранения образцов, даже несмотря на то, что хранение снизило выход ДНК. В настоящем исследовании выделенная ДНК из всех образцов, хранящихся в замороженном виде при -20 ° C, была пригодна для дальнейшего использования. ДНК, выделенная из образца мочи, который хранился более 1 месяца в замороженном состоянии при -20 ° C, показала себя так же хорошо, как и образец свежей мочи.Хотя ДНК в образце мочи, кажется, со временем разлагается, образец мочи, хранящийся до 3 месяцев в замороженном виде при -20 ° C, все же можно использовать для ПЦР-амплификации. Изолированная ДНК из волос и крови очень хороша на основе стабильности ДНК для хранения, замороженной при -20 ° C для дальнейшего анализа.

Заключение

Успешный сбор образцов и извлечение геномной ДНК из буккальных мазков, мочи и волос являются неинвазивными и надежными альтернативами колючему инвазивному забору крови как для субъектов, так и для сборщиков образцов. ^{17 — 20} Мы продемонстрировали здесь простой и новый метод сбора образцов и экстракции ДНК, который является экономичным, легким и быстрым, обеспечивая достаточное количество и качество ДНК для Анализ на основе ПЦР-ПДРФ. Сравнение процедур экстракции показывает, что простой фенол-хлороформный метод является наиболее подходящим для экстракции ДНК из буккальных мазков, мочи, волос и образцов крови. При соответствующих условиях хранения ДНК, выделенная из буккальных клеток, мочи и волос, может быть успешно использована для проведения анализов на основе ПЦР.Метод экстракции мтДНК из раствора анионного детергента с высоким содержанием соли DTT, разработанный в этом исследовании, представляет собой быстрый и простой протокол, который превосходит по показателям успешности амплификации мтДНК стандартные методы измельчения стекла / экстракции органическим растворителем, которые в настоящее время используются во многих судебно-медицинских лабораториях. Относительно меньшее количество шагов, используемых в этом методе, сокращает время и, кроме того, приводит к значительному снижению вероятности загрязнения с минимальной потерей пробы. В методе химического разложения DTT используются реагенты, расходные материалы и оборудование, доступные в любой базовой лаборатории.Его простота поможет в анализе мтДНК в тех лабораториях, которым еще предстоит провести судебно-медицинское тестирование мтДНК, а также в популяционных исследованиях с использованием образцов волос. Однако еще предстоит изучить важные вопросы, касающиеся выхода и качества ДНК человека, которую можно получить с помощью различных методов экстракции ДНК.

Что вам нужно знать

Если вы получаете огромные объемы неструктурированных данных в виде текста (электронные письма, разговоры в социальных сетях, чаты), вы, вероятно, знаете о проблемах, которые возникают при анализе этих данных.

Ручная обработка и систематизация текстовых данных требует времени, утомительна, неточна и может быть дорогостоящей, если вам нужно нанять дополнительный персонал для сортировки текста.

Автоматизация анализа текста с помощью инструмента без кода

В этом руководстве вы узнаете больше о том, что такое анализ текста, как выполнять анализ текста с помощью инструментов искусственного интеллекта, и почему как никогда важно автоматически анализировать текст в реальном времени. время.

1. Основы анализа текста
2. Методы и приемы
3. Как работает анализ текста?
4. Как анализировать текстовые данные
5. Примеры использования и приложения
6. Инструменты и ресурсы
7. Учебное пособие

Что такое анализ текста?

Анализ текста (TA) — это метод машинного обучения, используемый для автоматического извлечения ценной информации из неструктурированных текстовых данных.Компании используют инструменты анализа текста, чтобы быстро обрабатывать онлайн-данные и документы и превращать их в полезные идеи.

Вы можете использовать анализ текста для извлечения конкретной информации, такой как ключевые слова, имена или сведения о компании, из тысяч электронных писем или категоризировать ответы на опросы по настроениям и темам.

Анализ текста, анализ текста и анализ текста

Во-первых, давайте развеем миф о том, что анализ текста и анализ текста — это два разных процесса.Эти термины часто используются как синонимы для объяснения одного и того же процесса получения данных посредством изучения статистических паттернов. Во избежание путаницы остановимся на анализе текста.

Итак, анализ текста vs. анализ текста : в чем разница?

Анализ текста дает качественные результаты, а анализ текста дает количественные результаты. Если компьютер выполняет анализ текста, он определяет важную информацию в самом тексте, но если он выполняет анализ текста, он выявляет закономерности в тысячах текстов, в результате чего создаются графики, отчеты, таблицы и т. Д.

Допустим, менеджер службы поддержки клиентов хочет знать, сколько обращений в службу поддержки было обработано отдельными членами команды. В этом случае они использовали бы текстовую аналитику, чтобы создать график, который визуализирует частоту разрешения отдельных заявок.

Однако вполне вероятно, что менеджер также хочет знать, какая доля заявок привела к положительному или отрицательному результату?

Анализируя текст в каждом тикете и последующих обменах, менеджеры службы поддержки могут видеть, как каждый агент обрабатывал тикеты и довольны ли клиенты результатом.

По сути, задача текстового анализа — расшифровать двусмысленность человеческого языка, а в текстовой аналитике — выявить закономерности и тенденции на основе численных результатов.

Почему важен анализ текста?

Когда вы заставляете машины работать над организацией и анализом ваших текстовых данных, вы получаете огромные выводы и выгоды.

Давайте рассмотрим некоторые преимущества анализа текста, ниже:

Масштабируемость анализа текста

Инструменты анализа текста позволяют предприятиям структурировать огромные объемы информации, например электронные письма, чаты, социальные сети, заявки в службу поддержки, документы и т. Д. и так далее, в считанные секунды, а не дни, чтобы вы могли перенаправить дополнительные ресурсы на более важные бизнес-задачи.

Анализируйте текст в режиме реального времени

Компании завалены информацией, и в наши дни комментарии клиентов могут появляться где угодно в Интернете, но может быть трудно следить за всем этим. Текстовый анализ меняет правила игры, когда дело доходит до выявления неотложных вопросов, где бы они ни появлялись, 24 часа в сутки, 7 дней в неделю и в режиме реального времени. Обучая модели анализа текста для выявления выражений и настроений, которые подразумевают негативность или срочность, компании могут автоматически отмечать твиты, обзоры, видео, билеты и тому подобное и принимать меры раньше, чем позже.

Анализ текста AI обеспечивает согласованные критерии

Люди делают ошибки. Факт. И чем более утомительной и трудоемкой является задача, тем больше ошибок она делает. Обучая модели анализа текста в соответствии с вашими потребностями и критериями, алгоритмы могут анализировать, понимать и сортировать данные гораздо точнее, чем когда-либо могли бы люди.

Методы и методы анализа текста

Существуют базовые и более сложные методы анализа текста, каждый из которых используется для разных целей.Во-первых, узнайте о более простых методах анализа текста и примерах, когда вы можете использовать каждый из них.

Классификация текста

Классификация текста — это процесс присвоения предварительно определенных тегов или категорий неструктурированному тексту. Он считается одним из самых полезных методов обработки естественного языка, потому что он настолько универсален и может организовывать, структурировать и категоризировать практически любую форму текста для предоставления значимых данных и решения проблем. Обработка естественного языка (NLP) — это метод машинного обучения, который позволяет компьютерам разбирать текст и понимать его так же, как это сделал бы человек.

Ниже мы сосредоточимся на некоторых из наиболее распространенных задач классификации текста, которые включают анализ тональности, моделирование темы, определение языка и обнаружение намерений.

Анализ настроений

Клиенты свободно оставляют свое мнение о компаниях и продуктах во время взаимодействия с клиентами, в опросах и по всему Интернету. Анализ настроений использует мощные алгоритмы машинного обучения для автоматического считывания и классификации по полярности мнений (положительное, отрицательное, нейтральное) и за ее пределами, чувствам и эмоциям писателя, даже контексту и сарказму.

Например, с помощью анализа настроений компании могут отмечать жалобы или срочные запросы, чтобы с ними можно было немедленно разобраться — даже во избежание PR-кризиса в социальных сетях. Классификаторы настроений могут оценивать репутацию бренда, проводить исследования рынка и помогать улучшать продукты с учетом отзывов клиентов.

Попробуйте предварительно обученный классификатор MonkeyLearn. Просто введите свой текст, чтобы увидеть, как это работает:

Тест с собственным текстом

Анализ темы

Другой распространенный пример классификации текста — анализ темы (или моделирование темы), который автоматически организует текст по теме или теме.Например:

«Приложение действительно простое и легкое в использовании»

Если мы используем тематические категории, такие как Цены, Поддержка клиентов, и Простота использования, этот отзыв о продукте будет отнесен к Простота использования .

Попробуйте предварительно обученный тематический классификатор MonkeyLearn, который можно использовать для категоризации ответов NPS для продуктов SaaS.

Обнаружение намерения

Классификаторы текста также могут использоваться для обнаружения намерения текста.Обнаружение намерений или классификация намерений часто используются для автоматического понимания причины обратной связи с клиентами. Это жалоба? Или клиент пишет с намерением купить продукт? Машинное обучение может читать разговоры или электронные письма чат-бота и автоматически направлять их в соответствующий отдел или сотрудника.

Попробуйте классификатор намерений электронной почты MonkeyLearn.

Извлечение текста — еще один широко используемый метод анализа текста, который извлекает фрагменты данных, которые уже существуют в любом заданном тексте.Вы можете извлекать такие вещи, как ключевые слова, цены, названия компаний и спецификации продуктов из новостных отчетов, обзоров продуктов и т. Д.

Вы можете автоматически заполнять таблицы этими данными или выполнять извлечение совместно с другими методами анализа текста, чтобы одновременно классифицировать и извлекать данные.

Ключевые слова — это наиболее часто используемые и наиболее релевантные термины в тексте, слова и фразы, которые обобщают содержание текста. [Извлечение ключевых слов] (] (https: // monkeylearn.com / keyword-extract /) можно использовать для индексации данных для поиска и для создания облаков слов (визуального представления текстовых данных).

Попробуйте предварительно обученный экстрактор ключевых слов MonkeyLearn, чтобы увидеть, как он работает. Просто введите свой текст ниже:

Тест с вашим собственным текстом

Entity Recognition

Извлечение именованных сущностей (NER) находит сущности, которые могут быть людьми, компаниями или местоположениями. и существуют в текстовых данных.Результаты отображаются с соответствующей меткой объекта, как в предварительно обученном экстракторе имен MonkeyLearn:

Тест с вашим собственным текстом

Частота слов

Частота слов — это метод анализа текста, который измеряет наиболее часто встречающиеся слова или понятия. в заданном тексте с использованием числовой статистики TF-IDF (термин «частота-обратная частота документа»).

Вы можете применить этот метод для анализа слов или выражений, которые клиенты чаще всего используют в разговорах в службу поддержки. Например, если слово «доставка» чаще всего встречается в наборе отрицательных обращений в службу поддержки, это может означать, что клиенты недовольны вашей службой доставки.

Collocation

Collocation помогает определить слова, которые часто встречаются вместе. Например, в отзывах клиентов на веб-сайте бронирования отелей слова «воздух» и «кондиционирование» чаще встречаются вместе, чем по отдельности.Биграммы (два соседних слова, например, «кондиционер» или «поддержка клиентов») и триграммы (три соседних слова, например, «вне офиса» или «продолжение следует») являются наиболее распространенными типами словосочетания, на которые вам нужно обратить внимание. .

Совместное размещение может быть полезно для выявления скрытых семантических структур и повышения детализации выводов путем подсчета биграмм и триграмм как одного слова.

Concordance

Concordance помогает идентифицировать контекст и экземпляры слов или набор слов.Например, ниже приводится соответствие слова «простой» в наборе обзоров приложений:

В этом случае соответствие слова «простой» может дать нам быстрое представление о том, как рецензенты используют это слово. Его также можно использовать для декодирования неоднозначности человеческого языка до определенной степени, глядя на то, как слова используются в разных контекстах, а также для анализа более сложных фраз.

Устранение неоднозначности смысла слова

Очень часто слово имеет несколько значений, поэтому устранение неоднозначности смысла слова является серьезной проблемой при обработке естественного языка.Возьмем, к примеру, слово «свет». Относится ли текст к весу, цвету или электрическому прибору? Интеллектуальный анализ текста с устранением неоднозначности слов может различать слова, которые имеют более одного значения, но только после обучения моделей этому.

Кластеризация

Текстовые кластеры способны понимать и группировать большие объемы неструктурированных данных. Хотя алгоритмы кластеризации менее точны, чем алгоритмы классификации, их можно реализовать быстрее, потому что вам не нужно помечать примеры для обучения моделей.Это означает, что эти умные алгоритмы собирают информацию и делают прогнозы без использования обучающих данных, что также называется неконтролируемым машинным обучением.

Google — отличный пример того, как работает кластеризация. Когда вы ищете термин в Google, вы когда-нибудь задумывались, как всего за секунды появляются релевантные результаты? Алгоритм Google разбивает неструктурированные данные с веб-страниц и группирует страницы в кластеры вокруг набора похожих слов или n-граммов (всех возможных комбинаций соседних слов или букв в тексте).Таким образом, страницы из кластера, которые содержат большее количество слов или n-граммов, релевантных поисковому запросу, появятся первыми в результатах.

Как работает анализ текста?

Чтобы действительно понять, как работает автоматический анализ текста, вам необходимо понять основы машинного обучения. Начнем с определения из «Машинного обучения» Тома Митчелла:

«Считается, что компьютерная программа учится выполнять задачу T на основе опыта E».

Другими словами, если мы хотим, чтобы программное обеспечение для анализа текста выполняло желаемые задачи, нам необходимо научить алгоритмы машинного обучения тому, как анализировать, понимать и извлекать значение из текста.Но как? Простой ответ — пометить примеры текста. Как только машина получает достаточно примеров помеченного текста для работы, алгоритмы могут начать различать и создавать ассоциации между частями текста, а также сами делать прогнозы.

Это очень похоже на то, как люди учатся различать темы, предметы и эмоции. Допустим, у нас есть срочные и не приоритетные проблемы. Мы не осознаем разницу между ними инстинктивно — мы учимся постепенно, ассоциируя срочность с определенными выражениями.

Например, когда мы хотим выявить срочные проблемы, мы обращаем внимание на такие выражения, как «пожалуйста, помогите мне как можно скорее!» или «срочно: нельзя зайти на платформу, система ВЫКЛЮЧЕНА !!» . С другой стороны, чтобы выявить проблемы с низким приоритетом, мы будем искать более положительные выражения, такие как «спасибо за помощь!» Действительно цените его « или », новая функция работает как мечта ».

Как анализировать текстовые данные

Анализ текста может расширить свои ИИ-крылья по диапазону текстов в зависимости от желаемых результатов.Его можно применить к:

• Целым документам : получает информацию из полного документа или параграфа: например, общее настроение отзыва клиента.
• Отдельные предложения : получает информацию из конкретных предложений: например, более подробное описание каждого предложения отзыва клиента.
• Подпредложения : получает информацию из подвыражений в предложении: например, основные настроения каждой единицы мнений в обзоре клиента.

Когда вы знаете, как вы хотите разбить данные, вы можете приступить к их анализу.

Давайте посмотрим, как работает анализ текста, шаг за шагом, и более подробно рассмотрим различные доступные алгоритмы и методы машинного обучения.

Сбор данных

Вы можете собирать данные о своем бренде, продукте или услуге как из внутренних, так и из внешних источников:

Внутренние данные

Это данные, которые вы генерируете каждый день, от электронных писем и чатов до опросов, запросов клиентов, и билеты в службу поддержки клиентов.

Вам просто нужно экспортировать его из своего программного обеспечения или платформы в виде файла CSV или Excel или подключить API, чтобы получить его напрямую.

Некоторые примеры внутренних данных:

• Программное обеспечение для обслуживания клиентов : программное обеспечение, которое вы используете для связи с клиентами, управления запросами пользователей и решения проблем поддержки клиентов: Zendesk, Freshdesk и Help Scout — несколько примеров.

• CRM : программное обеспечение, отслеживающее все взаимодействия с клиентами или потенциальными клиентами.Он может охватывать разные области, от поддержки клиентов до продаж и маркетинга. Hubspot, Salesforce и Pipedrive — примеры CRM.

• Chat : приложения, которые общаются с членами вашей команды или вашими клиентами, например Slack, Hipchat, Intercom и Drift.

• Электронная почта : король делового общения, электронная почта по-прежнему остается самым популярным инструментом для управления разговорами с клиентами и членами команды.

• Опросы : обычно используется для сбора отзывов о службе поддержки клиентов, отзывов о продуктах или для проведения маркетинговых исследований, таких как Typeform, Google Forms и SurveyMonkey.

• NPS (Net Promoter Score) : один из самых популярных показателей качества обслуживания клиентов в мире. Многие компании используют программное обеспечение для отслеживания NPS для сбора и анализа отзывов своих клиентов. Вот несколько примеров: Delighted, Promoter.io и Satismeter.

• Базы данных : база данных — это совокупность информации. Используя систему управления базами данных, компания может хранить, управлять и анализировать все виды данных. Примеры баз данных включают Postgres, MongoDB и MySQL.

• Product Analytics : отзывы и информация о взаимодействии клиента с вашим продуктом или услугой. Полезно понимать путь клиента и принимать решения на основе данных. ProductBoard и UserVoice — два инструмента, которые вы можете использовать для обработки продуктовой аналитики.

Внешние данные

Это текстовые данные о вашем бренде или товарах со всего Интернета. Вы можете использовать инструменты веб-парсинга, API-интерфейсы и открытые наборы данных для сбора внешних данных из социальных сетей, новостных отчетов, онлайн-обзоров, форумов и т. Д. И анализа их с помощью моделей машинного обучения.

Инструменты для парсинга веб-страниц:

• Инструменты для парсинга веб-сайтов : вы можете создать свой собственный парсер, даже не имея опыта программирования, с помощью таких инструментов, как. Dexi.io, Portia и ParseHub.e.

• Фреймворки для парсинга веб-страниц : опытные программисты могут воспользоваться такими инструментами, как Scrapy в Python и Wombat в Ruby, для создания собственных парсеров.

API-интерфейсы

Facebook, Twitter и Instagram, например, имеют свои собственные API-интерфейсы и позволяют извлекать данные с их платформ.Основные средства массовой информации, такие как New York Times или The Guardian, также имеют свои собственные API-интерфейсы, и вы можете использовать их, среди прочего, для поиска в их архиве или сбора комментариев пользователей.

Интеграции

Инструменты SaaS, такие как MonkeyLearn, предлагают интеграцию с инструментами, которые вы уже используете. Вы можете напрямую подключаться к Twitter, Google Sheets, Gmail, Zendesk, SurveyMonkey, Rapidminer и другим. И выполните текстовый анализ данных Excel, загрузив файл.

2. Подготовка данных

Чтобы автоматически анализировать текст с помощью машинного обучения, вам необходимо организовать свои данные.Большая часть этого делается автоматически, и вы даже не заметите этого. Однако важно понимать, что автоматический анализ текста использует ряд методов обработки естественного языка (НЛП), как показано ниже.

Токенизация, тегирование части речи и анализ

Токенизация — это процесс разбиения строки символов на семантически значимые части, которые могут быть проанализированы (например, слова), с отбрасыванием бессмысленных фрагментов (например, пробелов).

В примерах ниже показаны два различных способа токенизации строки «Анализировать текст не так сложно» .

(Неверно): анализировать текст не так сложно. = [«Analyz», «ing text», «is n», «ot that», «hard».]

(правильно): Анализировать текст не так сложно. = [«Анализируем», «текст», «есть», «нет», «это», «сложно», «.»]

После того, как токены были распознаны, пора классифицировать их . Маркировка части речи относится к процессу присвоения грамматической категории, такой как существительное, глагол и т. Д., Для обнаруженных токенов.

Вот теги PoS токенов из вышеприведенного предложения:

«Анализ»: ГЛАГОЛ, «текст»: СУЩЕСТВИТЕЛЬНОЕ, «есть»: ГЛАГОЛ, «не»: ADV, «тот»: ADV, «жесткий». : ADJ, «.”: PUNCT

Со всеми категоризированными токенами и языковой моделью (т. Е. Грамматикой) система теперь может создавать более сложные представления текстов, которые она будет анализировать. Этот процесс известен как синтаксический анализ . Другими словами, синтаксический анализ относится к процессу определения синтаксической структуры текста. Для этого алгоритм синтаксического анализа использует грамматику языка, на котором был написан текст. Разные представления будут результатом синтаксического анализа одного и того же текста с разными грамматиками.

В приведенных ниже примерах показаны зависимости и представления контингента предложения «Анализировать текст не так сложно» .

Анализ зависимостей

Грамматики зависимостей можно определить как грамматики, которые устанавливают направленные отношения между словами предложений. Анализ зависимостей — это процесс использования грамматики зависимостей для определения синтаксической структуры предложения:

Анализ постоянных групп

Грамматики структуры фраз постоянных групп моделируют синтаксические структуры, используя абстрактные узлы, связанные со словами и другими абстрактными категориями (в зависимости от тип грамматики) и неориентированные отношения между ними. Анализ группы интересов относится к процессу использования грамматики группы интересов для определения синтаксической структуры предложения:

Как вы можете видеть на изображениях выше, выходные данные алгоритмов синтаксического анализа содержат большой объем информации, которая может помочь вам понять синтаксическая (и отчасти семантическая) сложность текста, который вы собираетесь анализировать.

В зависимости от решаемой проблемы вы можете попробовать разные стратегии и методы синтаксического анализа. Однако в настоящее время синтаксический анализ зависимостей превосходит другие подходы.

Лемматизация и стемминг

Стемминг и лемматизация относятся к процессу удаления всех аффиксов (т. Е. Суффиксов, префиксов и т. Д.), Прикрепленных к слову, для сохранения его лексической основы, также известной как корень или ствол или его словарная форма или le mma . Основное различие между этими двумя процессами состоит в том, что , основание обычно основано на правилах, которые обрезают начало и окончание слов (и иногда приводят к несколько странным результатам), тогда как лемматизация использует словари и гораздо более сложный морфологический анализ.

В таблице ниже показаны результаты работы NLTK Snowball Stemmer и лемматизатора Spacy для токенов в предложении «Анализировать текст не так сложно» . Различия в выводе выделены жирным шрифтом:

Удаление стоп-слова

Чтобы обеспечить более точный автоматический анализ текста, нам нужно удалить слова, которые предоставляют очень мало семантической информации или вообще не имеют смысла. Эти слова также известны как стоп-слов: а, и, или, и т. Д.

Для каждого языка существует множество различных списков стоп-слов.Однако важно понимать, что вам может потребоваться добавить слова или удалить слова из этих списков в зависимости от текстов, которые вы хотите проанализировать, и анализа, который вы хотите выполнить.

Возможно, вы захотите провести какой-то лексический анализ области, из которой происходят ваши тексты, чтобы определить слова, которые следует добавить в список запрещенных слов.

Анализируйте свои текстовые данные

Теперь, когда вы узнали, как анализировать неструктурированные текстовые данные и основы подготовки данных, как вы анализируете весь этот текст?

Что ж, анализ неструктурированного текста — непростая задача.Существует бесчисленное множество методов анализа текста, но два из них — это классификация текста и извлечение текста.

Классификация текста

Классификация текста (также известная как классификация текста или тегирование текста ) относится к процессу присвоения тегов текстам на основе их содержимого.

Раньше классификация текста выполнялась вручную, что было трудоемким, неэффективным и неточным. Но модели автоматизированного машинного обучения для анализа текста часто работают всего за секунды с непревзойденной точностью.

К наиболее популярным задачам классификации текста относятся анализ тональности (то есть определение того, когда в тексте говорится что-то положительное или отрицательное о данной теме), определение темы (то есть определение того, о каких темах говорится в тексте) и обнаружение намерения (то есть определение цели или основной смысл текста), среди прочего, но существует гораздо больше приложений, которые могут вас заинтересовать. шаблон, который можно найти в тексте и теге.Правила обычно состоят из ссылок на морфологические, лексические или синтаксические шаблоны, но они также могут содержать ссылки на другие компоненты языка, такие как семантика или фонология.

Вот пример простого правила классификации описаний продуктов по типу продукта, описанному в тексте:

(HDD | RAM | SSD | Memory) → Hardware

В этом случае система назначит Hardware tag к тем текстам, которые содержат слова HDD , RAM , SSD или Memory .

Наиболее очевидным преимуществом систем, основанных на правилах, является то, что они легко понятны людям. Однако создание сложных систем, основанных на правилах, требует много времени и хороших знаний как в лингвистике, так и в тематике текстов, которые система должна анализировать.

Кроме того, системы, основанные на правилах, сложно масштабировать и поддерживать, потому что добавление новых правил или изменение существующих требует большого анализа и тестирования влияния этих изменений на результаты прогнозов.

Системы на основе машинного обучения

Системы на основе машинного обучения могут делать прогнозы на основе того, что они узнают из прошлых наблюдений. В эти системы необходимо добавить несколько примеров текстов и ожидаемых прогнозов (тегов) для каждого из них. Это называется обучающими данными . Чем более согласованными и точными будут ваши данные о тренировках, тем точнее будут окончательные прогнозы.

При обучении классификатора на основе машинного обучения данные обучения необходимо преобразовать во что-то, что может понять машина, то есть в вектора (т.е. списки чисел, которые кодируют информацию). Используя векторы, система может извлекать соответствующие функции (фрагменты информации), которые помогут ей извлекать уроки из существующих данных и делать прогнозы относительно будущих текстов.

Есть несколько способов сделать это, но один из наиболее часто используемых — это пакет слов, векторизация . Вы можете узнать больше о векторизации здесь.

После преобразования текстов в векторы они загружаются в алгоритм машинного обучения вместе с ожидаемыми результатами для создания модели классификации, которая может выбирать, какие функции лучше всего представляют тексты, и делать прогнозы относительно невидимых текстов:

Обученная модель преобразует невидимый текст в вектор, извлекает его соответствующие характеристики и делает прогноз:

Алгоритмы машинного обучения

Существует множество алгоритмов машинного обучения, используемых при классификации текста.Наиболее часто используются семейство алгоритмов Naive Bayes (NB), , машины опорных векторов (SVM) и алгоритмы глубокого обучения.

Наивное семейство алгоритмов Байеса основано на теореме Байеса и условных вероятностях появления слов образца текста в словах набора текстов, принадлежащих данному тегу. Векторы, представляющие тексты, кодируют информацию о том, насколько вероятно, что слова в тексте встретятся в текстах данного тега.С помощью этой информации можно вычислить вероятность принадлежности текста любому заданному тегу в модели. После того, как все вероятности были вычислены для входного текста, модель классификации вернет тег с наибольшей вероятностью в качестве выходных данных для этого входного текста.

Одним из основных преимуществ этого алгоритма является то, что результаты могут быть довольно хорошими даже при небольшом количестве обучающих данных.

Машины опорных векторов (SVM) — это алгоритм, который может разделить векторное пространство помеченных текстов на два подпространства: одно пространство, которое содержит большую часть векторов, принадлежащих данному тегу, и другое подпространство, которое содержит большинство векторов, которые не являются принадлежат этому одному тегу.

Классификационные модели, использующие SVM в своей основе, будут преобразовывать тексты в векторы и определять, к какой стороне границы, разделяющей векторное пространство для данного тега, принадлежат эти векторы. В зависимости от того, где они приземляются, модель будет знать, принадлежат ли они данному тегу или нет.

Самым важным преимуществом использования SVM является то, что результаты обычно лучше, чем результаты, полученные с помощью наивного байесовского метода. Однако для SVM требуется больше вычислительных ресурсов.

Глубокое обучение — это набор алгоритмов и методов, которые используют «искусственные нейронные сети» для обработки данных во многом так же, как это делает человеческий мозг.Эти алгоритмы используют огромные объемы обучающих данных (миллионы примеров) для создания семантически богатых представлений текстов, которые затем могут быть введены в модели на основе машинного обучения различного типа, которые будут делать гораздо более точные прогнозы, чем традиционные модели машинного обучения:

Гибрид Системы

Гибридные системы обычно содержат в своей основе системы на основе машинного обучения и системы на основе правил для улучшения прогнозов

Оценка

Производительность классификатора обычно оценивается с помощью стандартных показателей, используемых в области машинного обучения: точность , точность , отзывают и F1 балл .Понимание того, что они означают, даст вам более четкое представление о том, насколько хороши ваши классификаторы при анализе ваших текстов.

Также важно понимать, что оценка может выполняться на фиксированном тестовом наборе (т. Е. Наборе текстов, для которого нам известны ожидаемые выходные теги) или с помощью перекрестной проверки (т. Е. Метода, который разделяет ваши обучающие данные в разные сгибы, чтобы вы могли использовать некоторые подмножества своих данных для целей обучения, а некоторые — для целей тестирования, см. ниже).

Оценка точности, точности, отзыва и F1

Точность — это количество правильных прогнозов, сделанных классификатором, деленное на общее количество прогнозов. В общем, точность сама по себе не является хорошим показателем производительности. Например, когда категории несбалансированы, то есть когда есть одна категория, которая содержит намного больше примеров, чем все другие, прогнозирование всех текстов как принадлежащих этой категории вернет высокий уровень точности. Это известно как парадокс точности.Чтобы получить лучшее представление о производительности классификатора, вы можете вместо этого рассмотреть вопрос о точности и отзыве.

Точность указывает, сколько текстов было предсказано правильно из тех, которые были предсказаны как принадлежащие данному тегу. Другими словами, точность берет количество текстов, которые были правильно предсказаны как положительные для данного тега, и делит его на количество текстов, которые были предсказаны (правильно и неправильно) как принадлежащие этому тегу.

Мы должны помнить, что точность дает информацию только в тех случаях, когда классификатор предсказывает, что текст принадлежит данному тегу.Это может быть особенно важно, например, если вы хотите генерировать автоматические ответы на пользовательские сообщения. В этом случае, прежде чем отправлять автоматический ответ, вы хотите знать наверняка, что отправите правильный ответ, верно? Другими словами, если ваш классификатор говорит, что сообщение пользователя принадлежит определенному типу сообщения, вы хотите, чтобы классификатор сделал правильное предположение. Это означает, что вам нужна высокая точность для этого типа сообщения.

Напомним, что указывает, сколько текстов было предсказано правильно из тех, которые должны были быть предсказаны как принадлежащие данному тегу.Другими словами, функция отзыва берет количество текстов, которые были правильно предсказаны как положительные для данного тега, и делит его на количество текстов, которые были либо правильно предсказаны как принадлежащие тегу, либо которые были неправильно предсказаны как не принадлежащие тегу.

Отзыв может оказаться полезным при маршрутизации заявок в службу поддержки, например, соответствующей группе. Может быть желательно, чтобы автоматизированная система обнаруживала как можно больше заявок для критического тега (например, заявок о «Беспорядки / время простоя» ) за счет выполнения некоторых неверных прогнозов в процессе.В этом случае прогнозирование поможет выполнить начальную маршрутизацию и как можно скорее решить большинство этих критических проблем. Если прогноз неверен, билет будет перенаправлен членом команды. При обработке тысяч заявок в неделю высокий уровень отзыва (конечно же, с хорошим уровнем точности) может сэкономить командам поддержки много времени и позволить им быстрее решать критические проблемы.

Оценка F1 — гармоничное средство точности и отзывчивости. Он сообщает вам, насколько хорошо работает ваш классификатор, если одинаковое значение придается точности и отзыву.В целом, оценка F1 является гораздо лучшим показателем эффективности классификатора, чем точность.

Перекрестная проверка

Перекрестная проверка довольно часто используется для оценки производительности текстовых классификаторов. Метод прост. Прежде всего, обучающий набор данных случайным образом разбивается на несколько подмножеств одинаковой длины (например, 4 подмножества по 25% исходных данных каждое). Затем все подмножества, кроме одного, используются для обучения классификатора (в данном случае 3 подмножества с 75% исходных данных), и этот классификатор используется для прогнозирования текстов в оставшемся подмножестве.Затем вычисляются все показатели производительности (то есть точность, точность, отзыв, F1 и т. Д.). Наконец, процесс повторяется с новой тестовой складкой до тех пор, пока все складки не будут использованы для целей тестирования.

После использования всех складок вычисляются средние показатели производительности и процесс оценки завершается.

Извлечение текста относится к процессу распознавания структурированной информации из неструктурированного текста. Например, может быть полезно автоматически определять наиболее релевантные ключевые слова из фрагмента текста, определять названия компаний в новостной статье, обнаруживать арендодателей и арендаторов в финансовом контракте или определять цены в описаниях продуктов.

Регулярные выражения

Регулярные выражения (также известные как регулярные выражения) работают как эквивалент правил, определенных в задачах классификации. В этом случае регулярное выражение определяет шаблон символов, который будет связан с тегом.

Например, шаблон ниже обнаружит большинство адресов электронной почты в тексте, если им предшествуют и следуют пробелы:

(? I) \ b (?: [A-zA-Z0-9 _-.] +) @ ( ?: (?: [[0-9] {1,3}. [0-9] {1,3}. [0-9] {1,3}.) | (?: (?: [A- zA-Z0-9 -] +.) +)) (?: [a-zA-Z] {2,4} | [0-9] {1,3}) (?:]?) \ b

Обнаружив это совпадение в текстах и ​​присвоив ему тег email , мы можем создать элементарный инструмент для извлечения адресов электронной почты.

У такого подхода есть очевидные плюсы и минусы. С другой стороны, вы можете быстро создавать экстракторы текста и получать хорошие результаты при условии, что вы найдете правильные шаблоны для того типа информации, которую хотите обнаружить. С другой стороны, регулярные выражения могут быть чрезвычайно сложными и их может быть действительно сложно поддерживать и масштабировать, особенно когда требуется много выражений для извлечения желаемых шаблонов.

Условные случайные поля

Условные случайные поля (CRF) — это статистический подход, часто используемый при извлечении текста на основе машинного обучения.Этот подход изучает образцы, которые должны быть извлечены, путем взвешивания набора характеристик последовательностей слов, которые появляются в тексте. Используя CRF, мы можем добавить несколько переменных, которые зависят друг от друга, к шаблонам, которые мы используем для обнаружения информации в текстах, такой как синтаксическая или семантическая информация.

Это обычно генерирует гораздо более богатые и сложные шаблоны, чем использование регулярных выражений, и потенциально может кодировать гораздо больше информации. Однако для его реализации необходимы дополнительные вычислительные ресурсы, поскольку все функции должны быть рассчитаны для всех рассматриваемых последовательностей, и все веса, присвоенные этим функциям, должны быть изучены до определения, должна ли последовательность принадлежать тегу. или не.

Одним из основных преимуществ подхода CRF является его способность к обобщению. После того, как экстрактор был обучен с использованием подхода CRF для текстов определенной области, он будет иметь возможность достаточно хорошо обобщить то, что он изучил, на другие области.

Экстракторы иногда оцениваются путем расчета тех же стандартных показателей производительности, которые мы объяснили выше для классификации текста, а именно: точность , точность , отзыв и оценка F1 .Однако эти показатели не учитывают частичное совпадение шаблонов. Чтобы извлеченный сегмент был действительно положительным для тега, он должен идеально совпадать с сегментом, который должен был быть извлечен.

Рассмотрим следующий пример:

‘Ваш рейс отправится 14 января 2020 года в 15:30 из SFO’

Если мы создали средство извлечения даты, мы ожидаем, что он вернется 14 января 2020 года в виде дата из текста выше, верно? Итак, если бы вывод экстрактора был 14 января 2020 г., мы бы засчитали его как истинное положительное значение для тега DATE .

А что, если бы выход экстрактора был 14 января? Вы бы сказали, что добыча была плохой? Вы бы сказали, что для тега DATE это было ложное срабатывание? Чтобы зафиксировать частичные совпадения, подобные этому, можно использовать некоторые другие показатели производительности для оценки производительности экстракторов. Одним из примеров этого является семейство показателей ROUGE.

ROUGE (ориентированный на отзыв дублер для оценки Gisting) — это семейство показателей, используемых в областях машинного перевода и автоматического резюмирования, которые также можно использовать для оценки производительности экстракторов текста.Эти метрики в основном вычисляют длину и количество последовательностей, которые перекрываются между исходным текстом (в данном случае нашим исходным текстом) и переведенным или обобщенным текстом (в данном случае нашим извлечением).

В зависимости от длины единиц, перекрытие которых вы хотите сравнить, вы можете определить метрики ROUGE-n (для единиц длины n ) или вы можете определить метрику ROUGE-LCS или ROUGE-L, если вы намереваетесь сравнить самую длинную общую последовательность (LCS).

4. Визуализируйте текстовые данные

Теперь вы знаете множество методов анализа текста для разбивки данных, но что вы делаете с результатами? Инструменты бизнес-аналитики (BI) и визуализации данных позволяют легко понять ваши результаты на поразительных информационных панелях, выявить закономерности, тенденции и незамедлительно дать действенную информацию в общих чертах или мельчайших деталях.

Визуализация данных повышает ценность результатов интеллектуального анализа текста за счет преобразования сложных концепций в убедительные и легкие для понимания визуальные эффекты. Все дело в высококачественной аналитической информации, которая приводит к умным бизнес-решениям, основанным на данных!

MonkeyLearn Studio — это универсальный инструмент для сбора, анализа и визуализации данных. Методы машинного обучения глубокого обучения позволяют выбрать необходимый анализ текста (извлечение ключевых слов, анализ тональности, классификация аспектов и т. Д.) И объединить их вместе для одновременной работы.

Вы сразу поймете важность текстовой аналитики. Просто загрузите свои данные и визуализируйте результаты, чтобы получить ценные сведения. Все это работает вместе в едином интерфейсе, поэтому вам больше не нужно выгружать и скачивать между приложениями.

Взгляните на панель управления MonkeyLearn Studio ниже, где мы провели анализ мнений клиентов на основе отзывов клиентов о Zoom. Обзоры сначала организуются по «аспектам» или категориям (удобство использования, поддержка, надежность и т. Д.), Затем каждая категория анализируется по настроениям, чтобы показать полярность мнений.

Вы можете видеть, что отдельные обзоры организованы по дате и времени, поэтому вы можете отслеживать аспекты и настроения, поскольку они меняются с течением времени. Представьте, что этот анализ используется для тысяч упоминаний вашего бренда в социальных сетях, в обзорах продуктов или в обращениях в службу поддержки клиентов.

Теперь вы можете поиграть с общедоступной информационной панелью MonkeyLearn Studio, чтобы убедиться, насколько легко ею пользоваться. Поиск по индивидуальному настроению, дате, категории и т. Д. Самое лучшее в MonkeyLearn Studio — это то, что вы можете добавлять или удалять анализы, добавлять новые данные и изменять визуализации прямо на панели инструментов.

Бесплатный инструмент визуализации Google позволяет создавать интерактивные отчеты с использованием самых разных данных. После того, как вы импортировали данные, вы можете использовать различные инструменты для создания отчета и превратить ваши данные в впечатляющую визуальную историю. Делитесь результатами с отдельными людьми или группами, публикуйте их в Интернете или встраивайте на свой веб-сайт.

Looker — это платформа для анализа бизнес-данных, предназначенная для передачи значимых данных любому сотруднику компании. Идея состоит в том, чтобы позволить командам получить более полное представление о том, что происходит в их компании.

Вы можете подключаться к различным базам данных и автоматически создавать модели данных, которые можно полностью настроить в соответствии с конкретными потребностями. Взгляните сюда, чтобы начать.

Tableau — это инструмент бизнес-аналитики и визуализации данных с интуитивно понятным и удобным для пользователя подходом (не требующий технических навыков). Tableau позволяет организациям работать практически с любым существующим источником данных и предоставляет мощные возможности визуализации с более продвинутыми инструментами для разработчиков.

Для всех, кто хочет попробовать, доступна пробная версия.Узнайте, как выполнять анализ текста в Tableau.

Приложения и примеры анализа текста

Знаете ли вы, что 80% бизнес-данных — это текст? Текст присутствует во всех основных бизнес-процессах, от заявок в службу поддержки до отзывов о продуктах и ​​онлайн-взаимодействий с клиентами. Автоматический анализ текста в реальном времени может помочь вам справиться со всеми этими данными с помощью широкого спектра бизнес-приложений и вариантов использования. Повысьте эффективность и сократите повторяющиеся задачи, которые часто имеют большое влияние на текучесть кадров.Лучшее понимание мнения клиентов без необходимости разбирать миллионы сообщений в социальных сетях, онлайн-обзоры и ответы на опросы.

Если вы работаете в сфере обслуживания клиентов, продуктов, маркетинга или продаж, существует ряд приложений для анализа текста, которые автоматизируют процессы и позволяют получать реальные сведения. И, что самое главное, для этого вам не понадобится опыт в области науки о данных или инженерии.

Мониторинг социальных сетей

Допустим, вы работаете в Uber и хотите знать, что пользователи говорят о бренде.Вы читали положительные и отрицательные отзывы в Twitter и Facebook. Но каждый день отправляется 500 миллионов твитов, а Uber ежемесячно получает тысячи упоминаний в социальных сетях. Можете ли вы представить себе анализ всех их вручную?

Здесь на помощь приходит анализ тональности, чтобы проанализировать мнение о данном тексте. Анализируя ваши упоминания в социальных сетях с помощью модели анализа настроений, вы можете автоматически классифицировать их на положительных , нейтральных или отрицательных .Затем пропустите их через анализатор тем, чтобы понять тему каждого текста. Запуская аспектно-ориентированный анализ настроений, вы можете автоматически определять причины положительных или отрицательных упоминаний и получать такую ​​информацию, как:

• На что чаще всего жалуются Uber в социальных сетях?
• Уровень успешности обслуживания клиентов Uber — люди довольны или недовольны этим?
• Что нравится пользователям Uber в сервисе, когда они упоминают Uber в положительном ключе?

Допустим, вы только что добавили новую услугу в Uber.Например, Uber Eats. Это решающий момент, и ваша компания хочет знать, что люди говорят о Uber Eats, чтобы вы могли как можно скорее исправить любые сбои и усовершенствовать лучшие функции. Вы также можете использовать аспектный анализ настроений в своих профилях в Facebook, Instagram и Twitter для любых упоминаний Uber Eats и обнаружения таких вещей, как:

• Довольны ли люди Uber Eats до сих пор?
• Какую проблему нужно исправить наиболее срочно?
• Как мы можем включить положительные истории в нашу маркетинговую и PR-коммуникацию?

Вы можете использовать анализ текста не только для отслеживания упоминаний вашего бренда в социальных сетях, но и для отслеживания упоминаний ваших конкурентов.Клиент жалуется на услуги конкурента? Это дает вам возможность привлечь потенциальных клиентов и показать им, насколько лучше ваш бренд.

Мониторинг бренда

Следите за комментариями о вашем бренде в реальном времени, где бы они ни появлялись (социальные сети, форумы, блоги, сайты обзоров и т. Д.). Вы сразу поймете, когда возникнет что-то негативное, и сможете использовать положительные комментарии в своих интересах.

Сила отрицательных отзывов достаточно велика: 40% потребителей откладывают покупку, если у компании есть отрицательные отзывы.Сердитый клиент, жалующийся на плохое обслуживание клиентов, может распространиться как лесной пожар за считанные минуты: друг поделится этим, затем другой, затем еще один… И прежде, чем вы это узнаете, негативные комментарии стали вирусными.

• Узнайте, как репутация вашего бренда меняется с течением времени.
• Сравните репутацию вашего бренда с репутацией вашего конкурента.
• Определите, какие аспекты наносят ущерб вашей репутации.
• Определите, какие элементы повышают репутацию вашего бренда в онлайн-СМИ.
• Определите потенциальные PR-кризисы, чтобы справиться с ними как можно скорее.
• Подключайтесь к данным за определенный момент, например, день выпуска нового продукта или подачи заявки на IPO. Просто проведите анализ настроений в социальных сетях и упоминания в прессе в этот день, чтобы узнать, что люди говорят о вашем бренде.
• Публикуйте положительные отзывы о своем бренде, чтобы привлечь внимание публики.

Служба поддержки клиентов

Несмотря на опасения и ожидания многих людей, анализ текста не означает, что обслуживание клиентов будет полностью автоматизировано.Это просто означает, что компании могут оптимизировать процессы, чтобы команды могли тратить больше времени на решение проблем, требующих взаимодействия с людьми. Таким образом компании смогут увеличить удержание, учитывая, что 89 процентов клиентов меняют бренды из-за плохого обслуживания клиентов. Но как анализ текста может помочь службе поддержки вашей компании?

Маркировка билетов

Позвольте машинам делать всю работу за вас. Анализ текста автоматически определяет темы и маркирует каждый тикет. Вот как это работает:

• Модель анализирует язык и выражения языка клиента, например, «Я получил неправильный заказ.
• Затем он сравнивает это с другими подобными разговорами.
• Наконец, он находит совпадение и автоматически маркирует билет. В этом случае это может быть тег Shipping Problems .

Это происходит автоматически при поступлении нового запроса, освобождая агентов клиентов, чтобы они могли сосредоточиться на более важных задачах.

Маршрутизация и сортировка билетов: найдите подходящего человека для работы

Машинное обучение может считывать заявку на предмет или срочность и автоматически направлять ее в соответствующий отдел или сотрудника.

Например, для SaaS-компании, которая получает билет клиента с просьбой о возмещении, система интеллектуального анализа текста определит, какая команда обычно занимается вопросами выставления счетов, и отправит им билет. Если в билете написано что-то вроде «Как мне интегрировать ваш API с python?» , он пойдет прямо к команде, отвечающей за помощь в интеграции.

Аналитика билетов: узнавайте больше от своих клиентов

Что обычно оценивается для определения эффективности работы группы обслуживания клиентов? Общие KPI: время первого отклика , среднее время до разрешения (т.е.е. сколько времени требуется вашей команде для решения проблем) и удовлетворенность клиентов (CSAT). И, давайте посмотрим правде в глаза, общая удовлетворенность клиентов во многом зависит от первых двух показателей.

Но как мы можем получить актуальную информацию CSAT из разговоров с клиентами? Как мы можем определить, доволен ли клиент способ решения проблемы? Или если они выразили разочарование по поводу решения проблемы?

В этой ситуации можно использовать анализ тональности на основе аспектов. Этот тип анализа текста исследует чувства и темы, стоящие за словами по различным каналам поддержки, таким как заявки в службу поддержки, разговоры в чате, электронные письма и опросы CSAT.Модель анализа текста может понимать слова или выражения, чтобы определить взаимодействие со службой поддержки как Положительное , Отрицательное или Нейтральное , понимать, что было упомянуто (например, Service или UI / UX ), и даже определять настроения за словами (например, Печаль , Гнев и т. д.).

Обнаружение срочности: уделите приоритетное внимание обращению срочно

«С чего начать?» — это вопрос, который часто задают себе представители службы поддержки клиентов.Срочность, безусловно, хорошая отправная точка, но как определить уровень срочности, не тратя драгоценное время на размышления?

Программное обеспечение для интеллектуального анализа текста может определять уровень срочности заявки клиента и соответствующим образом маркировать ее. Тикеты поддержки со словами и выражениями, обозначающими срочность, например «как можно скорее» или «сразу же» , должным образом помечены как Priority .

Чтобы увидеть, как анализ текста работает для определения срочности, ознакомьтесь с этой демонстрационной моделью обнаружения срочности MonkeyLearn.

Голос клиента (VoC) и отзывы клиентов

Когда вы получаете клиента, удержание становится ключевым моментом, поскольку привлечение новых клиентов обходится в 5-25 раз дороже, чем удержание уже имеющихся. Вот почему пристальное внимание к голосу клиента может дать вашей компании четкое представление об уровне удовлетворенности клиентов и, как следствие, их удержании. Кроме того, это может дать вам полезную информацию, чтобы расставить приоритеты в дорожной карте продукта с точки зрения клиента.

Анализ ответов NPS

Возможно, у вашего бренда уже есть опрос об удовлетворенности клиентов, наиболее распространенным из которых является Net Promoter Score (NPS). В этом опросе задается вопрос: «Насколько вероятно, что вы порекомендуете [бренд] другу или коллеге?» . Ответ — оценка от 0 до 10, и результат делится на три группы: промоутера , пассивных и недоброжелателей .

Но здесь наступает сложный момент: в конце есть открытый вопрос с ответом. «Почему вы выбрали Х-балл?» Ответ может дать вашей компании бесценную информацию.Без текста вам остается только догадываться, что пошло не так. А теперь, благодаря анализу текста, вам больше не нужно вручную читать эти открытые ответы.

Вы можете делать то же, что и Promoter.io: извлекать основные ключевые слова из отзывов клиентов, чтобы понять, что хвалят или критикуют в вашем продукте. Упоминается ли ключевое слово «продукт» в основном промоутерами или недоброжелателями? Обладая этой информацией, вы сможете использовать свое время, чтобы получить максимальную отдачу от ответов NPS и начать действовать.

Другой вариант — следовать по стопам Retently, используя текстовый анализ для классификации ваших отзывов по различным темам, таким как Поддержка клиентов, Дизайн продукта, и Характеристики продукта, затем проанализируйте каждый тег с анализом настроений, чтобы увидеть, насколько положительно или отрицательно клиенты чувствовать по каждой теме. Теперь они знают, что они на правильном пути с дизайном продукта, но им еще нужно работать над функциями продукта.

Анализ опросов клиентов

Есть ли у вашей компании другая система опросов клиентов? Если это система баллов или закрытые вопросы, проанализировать ответы будет несложно: просто вычислите числа.

Однако, если у вас есть опрос с открытым текстом, независимо от того, предоставляется ли он по электронной почте или в виде онлайн-формы, вы можете отказаться от ручной пометки каждого отдельного ответа, позволив анализу текста сделать эту работу за вас. Помимо экономии времени, вы также можете иметь согласованные критерии маркировки без ошибок, 24/7.

Business Intelligence

Анализ данных лежит в основе каждой операции бизнес-аналитики. Итак, что может сделать компания, чтобы понять, например, тенденции продаж и показатели с течением времени? С помощью числовых данных команда бизнес-аналитики может определить, что происходит (например, продажи X снижаются), но не , почему .Цифры легко анализировать, но они также несколько ограничены. С другой стороны, текстовые данные являются наиболее распространенным форматом деловой информации и могут предоставить вашей организации ценное представление о ваших операциях. Анализ текста с помощью машинного обучения может автоматически анализировать эти данные для немедленного анализа.

Например, вы можете запустить извлечение ключевых слов и анализ настроений в ваших упоминаниях в социальных сетях, чтобы понять, на что люди жалуются на ваш бренд.

Вы также можете запустить анализ настроений на основе аспектов для отзывов клиентов, в которых упоминается плохое качество обслуживания клиентов. В конце концов, 67% потребителей называют плохой клиентский опыт одной из основных причин ухода. Может быть, это плохая поддержка, неисправная функция, неожиданный простой или внезапное изменение цены. Анализ отзывов клиентов может пролить свет на детали, и команда сможет принять соответствующие меры.

А как же ваши конкуренты? Что говорят их обзоры? Пропустите их через свою модель анализа текста и посмотрите, что они делают правильно, а что неправильно, и улучшите ваше собственное принятие решений.

Продажи и маркетинг

Поисковые закупки — самая сложная часть процесса продаж. И становится все труднее и труднее. Отдел продаж всегда хочет заключать сделки, что требует повышения эффективности процесса продаж. Но 27% торговых агентов тратят более часа в день на ввод данных вместо продажи, что означает, что критическое время теряется на административную работу, а не на закрытие сделок.

Анализ текста упрощает выполнение ручных задач по продажам, в том числе:

• Обновление статуса сделки как «Не интересует» в вашей CRM.
• Оценка потенциальных клиентов на основе описания компании.
• Выявление потенциальных клиентов в социальных сетях, которые выражают покупательское намерение.

GlassDollar, компания, которая связывает учредителей с потенциальными инвесторами, использует текстовый анализ для поиска наиболее качественных совпадений. Как? Они используют текстовый анализ для классификации компаний по их описаниям. Результаты, достижения? Они сэкономили дни ручной работы, и прогнозы были точными на 90% после обучения модели классификации текста.Вы можете узнать больше об их опыте работы с MonkeyLearn здесь.

Анализ текста может не только автоматизировать ручные и утомительные задачи, но также может улучшить вашу аналитику, чтобы сделать воронки продаж и маркетинга более эффективными. Например, вы можете автоматически анализировать ответы на ваши электронные письма и разговоры о продажах, чтобы понять, скажем, падение продаж:

• Какие блоки мешают заключению сделки?
• Что вызывает интерес у покупателя?
• Что беспокоит клиентов?

А теперь представьте, что цель вашего отдела продаж — нацелиться на новый сегмент вашего SaaS: людей старше 40 лет.Первое впечатление — товар им не нравится, но почему ? Просто отфильтруйте разговоры о продажах этой возрастной группы и запустите их в своей модели анализа текста. Команды продаж могут принимать более обоснованные решения, используя углубленный текстовый анализ разговоров с клиентами.

Наконец, вы можете использовать машинное обучение и анализ текста, чтобы улучшить общий процесс продаж. Например, Drift, маркетинговая платформа для общения, интегрировала MonkeyLearn API, чтобы позволить получателям автоматически отказываться от коммерческих писем в зависимости от того, как они отвечают.

Пора увеличить продажи и перестать тратить драгоценное время на потенциальных клиентов, которые никуда не денутся. Компания Xeneta, занимающаяся морскими перевозками, разработала алгоритм машинного обучения и обучила его определять, какие компании являются потенциальными клиентами, на основе описаний компаний, собранных через FullContact (SaaS-компания, имеющая описания миллионов компаний).

Вы можете сделать то же самое или настроить таргетинг на пользователей, которые посещают ваш веб-сайт, для:

• Получите информацию о том, где работают потенциальные клиенты, используя такую ​​услугу, как Clearbit, и классифицируйте компанию по типу бизнеса, чтобы увидеть, является ли это потенциальным лидером.
• Извлекайте информацию, чтобы легко узнать должность пользователя, компанию, в которой он работает, ее тип бизнеса и другую важную информацию.
• Оттачивайте наиболее квалифицированных потенциальных клиентов и экономьте время на их поиске: торговые представители получат информацию автоматически и сразу же начнут нацеливаться на потенциальных клиентов.

Product Analytics

Представим, что у вашего стартапа есть приложение в магазине Google Play. Вы получаете несколько необычно негативных комментариев.В чем дело?

Вы можете узнать, что происходит за считанные минуты, используя модель анализа текста, которая группирует обзоры по различным тегам, таким как Ease of Use и Integrations. Затем запустите их с помощью модели анализа настроений, чтобы выяснить, положительно или отрицательно отзываются о товарах клиенты. Наконец, с помощью MonkeyLearn Studio можно создавать графики и отчеты для визуализации и определения приоритетов проблем продукта.

Мы сделали это с помощью обзоров Slack с сайта обзора продуктов Capterra и получили довольно интересные выводы.Вот как это сделать:

• Мы проанализировали отзывы с помощью аспектно-ориентированного анализа тональности и распределили их по основным темам и настроениям.

• Мы извлекли ключевые слова с помощью средства извлечения ключевых слов, чтобы понять, почему отзывы с пометкой «Эффективность-Качество-Надежность» имеют тенденцию быть отрицательными.

Ресурсы для анализа текста

Существует ряд ценных ресурсов, которые помогут вам начать работу со всем, что может предложить анализ текста.

API анализа текста

Вы можете использовать библиотеки с открытым исходным кодом или API SaaS для создания решения для анализа текста, которое соответствует вашим потребностям. Библиотеки с открытым исходным кодом требуют много времени и технических ноу-хау, в то время как инструменты SaaS часто могут быть запущены сразу же и практически не требуют опыта программирования.

Библиотеки с открытым исходным кодом

Python

Python — наиболее широко используемый язык в научных вычислениях, точка. Такие инструменты, как NumPy и SciPy, сделали его быстрым, динамичным языком, который вызывает библиотеки C и Fortran там, где требуется производительность.

Эти вещи в сочетании с процветающим сообществом и разнообразным набором библиотек для реализации моделей обработки естественного языка (NLP) сделали Python одним из наиболее предпочтительных языков программирования для анализа текста.

NLTK

NLTK, набор инструментов для естественного языка, является лучшей в своем классе библиотекой для задач анализа текста. NLTK используется во многих университетских курсах, поэтому на нем написано много кода, и нет недостатка в пользователях, знакомых как с библиотекой, так и с теорией NLP, которые могут помочь ответить на ваши вопросы.

SpaCy

SpaCy — это промышленная статистическая библиотека НЛП. Помимо обычных функций, он добавляет интеграцию с глубоким обучением и модели сверточных нейронных сетей для нескольких языков.

В отличие от NLTK, которая является исследовательской библиотекой, SpaCy стремится быть проверенной на практике производственной библиотекой для анализа текста.

Scikit-learn

Scikit-learn — это полный и зрелый набор инструментов для машинного обучения для Python, построенный на основе NumPy, SciPy и matplotlib, что дает ему отличную производительность и гибкость для построения моделей анализа текста.

TensorFlow

Разработанная Google, TensorFlow на сегодняшний день является наиболее широко используемой библиотекой для распределенного глубокого обучения. Глядя на этот график, мы видим, что TensorFlow опережает конкурентов:

PyTorch

PyTorch — это платформа глубокого обучения, созданная Facebook и специально предназначенная для глубокого обучения. PyTorch — это библиотека, ориентированная на Python, которая позволяет вам определять большую часть архитектуры вашей нейронной сети в терминах кода Python и только внутренне имеет дело с низкоуровневым высокопроизводительным кодом.

Keras

Keras — широко используемая библиотека глубокого обучения, написанная на Python. Он разработан для обеспечения быстрых итераций и экспериментов с глубокими нейронными сетями, и как библиотека Python он уникально удобен для пользователя.

Важной особенностью Keras является то, что он предоставляет, по сути, абстрактный интерфейс для глубоких нейронных сетей. Фактические сети могут работать поверх Tensorflow, Theano или других бэкэндов. Эта внутренняя независимость делает Keras привлекательным вариантом с точки зрения его долгосрочной жизнеспособности.

Разрешающая лицензия MIT делает его привлекательным для предприятий, стремящихся разрабатывать собственные модели.

R

R — лучший язык для решения любых статистических задач. Его коллекция библиотек (13711 на момент написания статьи о CRAN намного превосходит возможности любого другого языка программирования для статистических вычислений и больше, чем у многих других экосистем. Короче говоря, если вы решите использовать R для чего-либо, связанного со статистикой, вы не будете окажетесь в ситуации, когда вам придется изобретать велосипед, не говоря уже о целой пачке.

Caret

Caret — это пакет R, предназначенный для создания полных конвейеров машинного обучения с инструментами для всего, от приема и предварительной обработки данных, выбора функций и автоматической настройки модели.

mlr

Проект «Машинное обучение в R» (сокращенно mlr) предоставляет полный набор инструментов машинного обучения для языка программирования R, который часто используется для анализа текста.

Java

Java не нуждается в представлении. Язык может похвастаться впечатляющей экосистемой, которая выходит за рамки самой Java и включает библиотеки других языков JVM, таких как Scala и Clojure.Помимо этого, JVM протестирована в боевых условиях, на нее были потрачены тысячи человеко-лет разработки и настройки производительности, поэтому Java, вероятно, обеспечит вам лучшую в своем классе производительность для всей вашей работы по НЛП с анализом текста.

CoreNLP

Стэнфордский проект CoreNLP предоставляет проверенный и активно поддерживаемый инструментарий НЛП. Хотя он написан на Java, у него есть API для всех основных языков, включая Python, R и Go.

OpenNLP

Проект Apache OpenNLP — еще один набор инструментов машинного обучения для НЛП.Его можно использовать на любом языке платформы JVM.

Weka

Weka — это библиотека Java для машинного обучения под лицензией GPL, разработанная в Университете Вайкато в Новой Зеландии. В дополнение к исчерпывающему набору API-интерфейсов машинного обучения Weka имеет графический пользовательский интерфейс под названием Explorer , который позволяет пользователям в интерактивном режиме разрабатывать и изучать свои модели.

Weka поддерживает извлечение данных из баз данных SQL напрямую, а также глубокое обучение с помощью платформы deeplearning4j.

SaaS API

Использование SaaS API для анализа текста имеет множество преимуществ:

Большинство инструментов SaaS представляют собой простые plug-and-play решения без библиотек для установки и без новой инфраструктуры.

API-интерфейсы SaaS предоставляют готовые к использованию решения. Вы даете им данные, а они возвращают анализ. Все остальные проблемы — производительность, масштабируемость, ведение журнала, архитектура, инструменты и т. Д. — перекладываются на сторону, ответственную за поддержку API.

Часто вам просто нужно написать несколько строк кода, чтобы вызвать API и получить обратно результаты.

API-интерфейсы SaaS обычно предоставляют готовые интеграции с инструментами, которые вы, возможно, уже используете. Это позволит вам создать действительно решение без кода. Узнайте, как интегрировать анализ текста с Google Таблицами.

Некоторые из наиболее известных SaaS-решений и API-интерфейсов для анализа текста включают:

В настоящее время ведутся дебаты между сборками и покупками, когда речь идет о приложениях для анализа текста: создайте свой собственный инструмент с помощью программного обеспечения с открытым исходным кодом или используйте Инструмент анализа текста SaaS?

Создание собственного программного обеспечения с нуля может быть эффективным и полезным, если у вас есть годы опыта в области науки о данных и инженерии, но это требует много времени и может стоить сотни тысяч долларов.

Инструменты SaaS, с другой стороны, представляют собой отличный способ погрузиться прямо в дело. Они могут быть простыми, легкими в использовании и столь же мощными, как создание собственной модели с нуля. MonkeyLearn — это платформа для анализа текста SaaS с десятками предварительно обученных моделей. Или вы можете настроить свой собственный, часто всего за несколько шагов для получения столь же точных результатов. И все это без опыта программирования.

Учебные наборы данных

Если вы поговорите с любым специалистом в области науки о данных, он скажет вам, что истинным узким местом для построения лучших моделей являются не новые и лучшие алгоритмы, а больше данных.

Действительно, в машинном обучении данные являются королем: простая модель, учитывая тонны данных, вероятно, превзойдет ту, которая использует все уловки из книги, чтобы превратить каждый бит обучающих данных в осмысленный ответ.

Итак, вот несколько высококачественных наборов данных, которые вы можете использовать для начала:

Классификация тем

• Набор данных новостей Reuters: один из самых популярных наборов данных для классификации текста; он содержит тысячи статей от Reuters, разделенных на 135 категорий в соответствии с их тематикой, например, «Политика», «Экономика», «Спорт» и «Бизнес».

• 20 групп новостей: очень известный набор данных, содержащий более 20 тыс. Документов по 20 различным темам.

Анализ настроений

• Обзоры продуктов: набор данных с миллионами отзывов клиентов о продуктах на Amazon.

• Twitter настроения авиакомпаний на Kaggle: еще один широко используемый набор данных для начала работы с анализом настроений. Он содержит более 15 тысяч твитов об авиакомпаниях (помеченных как положительные, нейтральные или отрицательные).

• Первые дебаты Республиканской партии в Twitter: еще один полезный набор данных с более чем 14000 помеченных твитов (положительных, нейтральных и отрицательных) из первых дебатов Республиканской партии в 2016 году.

Другие популярные наборы данных

• Спамбаза: этот набор данных содержит 4 601 сообщение электронной почты, помеченное как спам, а не как спам.

• SMS Spam Collection: еще один набор данных для обнаружения спама. Он содержит более 5 тысяч SMS-сообщений, помеченных как спам, а не как спам.

• Разжигание ненависти и ненормативная лексика: набор данных, содержащий более 24 тыс. Помеченных твитов, сгруппированных в три тега: чистый, разжигающий ненависть и оскорбительный язык.

Поиск больших объемов и высококачественных наборов обучающих данных — самая важная часть анализа текста, более важная, чем выбор языка программирования или инструментов для создания моделей. Помните, что конвейер машинного обучения с наилучшей архитектурой бесполезен, если его модели основаны на ненадежных данных.

Учебники по анализу текста

Лучший способ учиться — это делать.

Сначала мы рассмотрим учебники для конкретных языков программирования с использованием инструментов с открытым исходным кодом для анализа текста.Это поможет вам глубже понять доступные инструменты для выбранной вами платформы.

Затем мы рассмотрим пошаговое руководство по MonkeyLearn, чтобы вы могли сразу приступить к анализу текста.

Учебные пособия с использованием библиотек с открытым исходным кодом

В этом разделе мы рассмотрим различные учебные пособия по анализу текста на основных языках программирования для машинного обучения, которые мы перечислили выше.

Python

NLTK

Официальная книга NLTK — это полный ресурс, который учит вас NLTK от начала до конца.Кроме того, справочная документация является полезным ресурсом для консультации во время разработки.

Другие полезные руководства включают:

SpaCy

spaCy 101: все, что вам нужно знать: часть официальной документации, это руководство показывает вам все, что вам нужно знать, чтобы начать использовать SpaCy.

Из этого туториала Вы узнаете, как создать конвейер WordNet с помощью SpaCy.

Кроме того, есть официальная документация по API, в которой объясняется архитектура и API SpaCy.

Если вы предпочитаете длинный текст, существует ряд книг о SpaCy или с его участием:

Scikit-learn

Официальная документация scikit-learn содержит ряд руководств по базовому использованию scikit-learn, построению конвейеров. , и оценивающих оценщиков.

Scikit-learn Tutorial: Machine Learning in Python показывает, как использовать scikit-learn и Pandas для исследования набора данных, его визуализации и обучения модели.

Для читателей, которые предпочитают книги, есть несколько вариантов:

Keras

На официальном веб-сайте Keras есть обширный API, а также учебная документация.Для читателей, которые предпочитают длинный текст, рекомендуется обратиться к книге «Глубокое обучение с Керасом». В книге используются примеры из реальной жизни, чтобы дать вам четкое представление о Керасе.

Другие руководства:

• Практическая классификация текста с помощью Python и Keras: в этом руководстве реализована модель анализа настроений с использованием Keras и показано, как обучать, оценивать и улучшать эту модель.

• Классификация текста в Keras: в этой статье строится простой классификатор текста для набора данных новостей Reuters.Он классифицирует текст статьи по ряду категорий, таких как спорт, развлечения и технологии.

TensorFlow

TensorFlow Tutorial For Beginners знакомит с математикой, лежащей в основе TensorFlow, и включает примеры кода, которые запускаются в браузере, что идеально для исследования и обучения. Цель учебного пособия — классифицировать уличные знаки.

Книга «Практическое машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow» поможет вам получить интуитивное понимание машинного обучения с помощью TensorFlow и scikit-learn.

Наконец, есть официальное руководство по началу работы с TensorFlow.

PyTorch

Официальное руководство по началу работы от PyTorch показывает вам основы PyTorch. Если вас интересует что-то более практичное, ознакомьтесь с этим руководством по чат-боту; он показывает вам, как создать чат-бота с помощью PyTorch.

Учебник «Глубокое обучение для НЛП с помощью PyTorch» — это мягкое введение в идеи, лежащие в основе глубокого обучения, и их применение в PyTorch.

Наконец, официальный справочник API объясняет функционирование каждого отдельного компонента.

R

Caret

Краткое введение в пакет Caret показывает, как обучить и визуализировать простую модель. Практическое руководство по машинному обучению в R показывает, как подготовить данные, построить и обучить модель, а также оценить ее результаты. Наконец, у вас есть официальная документация, которая очень полезна для начала работы с Caret.

mlr

Для тех, кто предпочитает длинный текст, на arXiv можно найти обширный учебник по mlr. Это больше похоже на книгу, чем на статью, и в ней есть обширные и подробные образцы кода для использования mlr.

Java

CoreNLP

Если вы хотите узнать о CoreNLP, вам следует ознакомиться с учебным пособием Linguisticsweb.org, в котором объясняется, как быстро начать работу и выполнить ряд простых задач NLP из командной строки. Кроме того, в этом руководстве CloudAcademy показано, как использовать CoreNLP и визуализировать его результаты. Вы также можете ознакомиться с этим руководством, посвященным анализу настроений с помощью CoreNLP. Наконец, есть это руководство по использованию CoreNLP с Python, которое полезно для начала работы с этой структурой.

OpenNLP

Перво-наперво: официальное руководство Apache OpenNLP должно быть отправная точка. Книга «Укрощение текста» была написана разработчиком OpenNLP и использует фреймворк, чтобы показать читателю, как реализовать анализ текста. Кроме того, это руководство проведет вас по OpenNLP, включая токенизацию, часть тегов речи, синтаксический анализ предложений и разбиение на части.

Weka

В библиотеке Weka есть официальная книга «Интеллектуальный анализ данных: практические инструменты и методы машинного обучения», которая пригодится для знакомства с Weka.

Если вы предпочитаете видео тексту, существует также ряд MOOC, использующих Weka:

Практическое руководство по анализу текста с MonkeyLearn

Представьте, что производительность вашей службы поддержки падает: вручную классифицируйте темы и отправьте каждый запрос в соответствующий отдел. делая их работу очень сложной.

Вы готовы к использованию решения для машинного обучения, но у вашей команды разработчиков просто нет времени или опыта, и вы не хотите нанимать новых сотрудников.

Хорошая новость заключается в том, что MonkeyLearn предлагает простую и удобную платформу для создания собственных моделей анализа текста без использования кода или машинного обучения.

Следуйте приведенным ниже пошаговым руководствам по классификации и извлечению текста, чтобы узнать, как начать анализ текста с помощью машинного обучения всего за несколько минут. Это безболезненно и легко.

Создайте свой собственный классификатор текста

1. Создайте новую модель

Сначала перейдите на панель управления и нажмите «Создать модель», затем выберите «Классификатор»:

2. Теперь выберите «Тема» Классификация ‘

3. Загрузите данные для обучения классификатора

Первое, что нужно вашей новой модели, — это данные.Вы можете импортировать данные из файлов CSV или Excel, а также из Twitter, Gmail, Zendesk, Freshdesk и др.:

После загрузки данных вы приступите к обучению своей модели.

4. Определите теги

Следующим шагом является определение тегов, которые вы хотите использовать в текстовом классификаторе при сортировке данных:

5. Начните обучение вашей модели, добавляя теги к примерам.

критерии.

Обучить вашу модель очень просто. Просто назначьте соответствующий тег каждому фрагменту текста, как в примере ниже:

Если вы заметите, что некоторые примеры уже помечены, значит машинное обучение выполняет свою работу! Помните, что это первые шаги модели с вашими данными, поэтому она может делать некоторые ошибки на этом пути.Просто поменяйте теги, если что-то не так, и вы увидите более точные результаты в кратчайшие сроки. Чем больше данных вы пометите, тем точнее станет модель.

6. Протестируйте свой классификатор

Последним шагом является проверка классификатора текста. После того, как вы закончите пометить начальный набор примеров, перейдите на вкладку «Выполнить» и введите новый текст, чтобы увидеть, как он работает:

Если вы все еще видите ошибки, вы можете вернуться на вкладку «Сборка» для дальнейшее обучение.

Заставьте ваш новый классификатор текста работать

Теперь, когда ваш новый классификатор тем запущен и работает, все, что вам нужно сделать, это загрузить новые данные и позволить модели делать свое дело.С помощью MonkeyLearn вы можете просто загрузить дополнительные файлы CSV и Excel для анализа новых данных или использовать одну из наших интеграций:

Если вы знаете, как кодировать, вы также можете использовать API MonkeyLearn для запуска своей модели анализа текста на Python, Ruby, PHP, Javascript или Java:

После того, как ваши данные проанализированы, вы можете увидеть все это с поразительными визуальными деталями с помощью MonkeyLearn Studio.

А теперь перейдем к извлечению текста. Предположим, что только что получены результаты вашего последнего опроса об удовлетворенности клиентов, и вам нужно найти способ просеять открытые ответы, чтобы заменить ручные процедуры, которые тратят впустую время.Эти ответы содержат важную информацию о том, как клиенты относятся к вашим услугам. Ваша цель — извлечь из этих ответов наиболее релевантные ключевые слова и получить полезную информацию.

Объедините это с анализом настроений, и вы также узнаете, как они относятся к этим темам: положительно , отрицательно или нейтрально .

1. Создайте новый экстрактор

Войдите в MonkeyLearn и перейдите на свою панель инструментов, нажмите «Создать модель», а затем «Экстрактор»:

2.Выберите способ загрузки данных модели

Теперь вы можете загружать данные с таких платформ, как Twitter или Gmail, или из служб поддержки клиентов, таких как Front, Zendesk и Freshdesk, а также из RSS и файлов CSV или Excel.

3. Создайте теги для вашей модели для извлечения

Вам понадобится как минимум два тега, чтобы начать обучение модели извлечения текста, но вы всегда можете добавить больше по ходу, если чувствуете, что отсутствуют важные данные:

В приведенном выше примере мы выбираем теги, которые дадут нам представление о том, как клиенты видят три важных аспекта нашего сервиса.Мы извлекли данные из нашего последнего опроса, используя теги Support , UX / UI и Pricing .

4. Обучите свой новый экстрактор текста

После того, как вы сказали своему экстрактору, на какие теги нужно обращать внимание, пришло время вручную пометить некоторые примеры, выделив слова и выражения, связанные с ними. После небольшого обучения вы начнете замечать, что экстрактор начинает предсказывать теги на основе ваших критериев:

. Вы можете вернуться на вкладку «Построить» и продолжить обучение своей модели, если она не предсказывает должным образом.

Что дальше? Вы готовы использовать новую модель извлечения текста. Вы можете передать ему новые данные, загрузив новые файлы CSV и Excel или используя одну из интеграций MonkeyLearn:

Как мы упоминали ранее, MonkeyLearn также позволяет интегрировать экстрактор с его API, используя Python, Ruby, PHP, Javascript или Java:

Takeaway

Анализ текста больше не является эксклюзивной темой для инженеров-программистов с опытом машинного обучения. Он стал мощным инструментом, который помогает компаниям во всех отраслях получать полезные и действенные идеи из своих текстовых данных.Экономия времени, автоматизация задач и повышение производительности никогда не были такими простыми, как никогда, позволяя компаниям избавиться от громоздких задач и помогать своим командам предоставлять более качественные услуги своим клиентам.

Если вы хотите попробовать анализ текста, посетите MonkeyLearn и начните обучение своим собственным классификаторам и экстракторам текста — кодирование не требуется благодаря нашему удобному интерфейсу и интеграции.

Анализируйте текст с помощью ИИ для получения ценной информации

И взгляните на общедоступную информационную панель MonkeyLearn Studio, чтобы увидеть, что может сделать визуализация данных, чтобы увидеть ваши результаты в общих чертах или в мельчайших деталях.

Свяжитесь с нашей командой, если у вас есть какие-либо сомнения или вопросы по поводу анализа текста и машинного обучения, и мы поможем вам начать работу!

Введение в обработку естественного языка (NLP)

Обработка естественного языка (NLP) — это область информатики и искусственного интеллекта, связанная с взаимодействием между компьютерами и людьми на естественном языке. Конечная цель НЛП — помочь компьютерам понимать язык так же хорошо, как и мы. Это движущая сила таких вещей, как виртуальные помощники, распознавание речи, анализ тональности, автоматическое суммирование текста, машинный перевод и многое другое.В этом посте мы рассмотрим основы обработки естественного языка, погрузимся в некоторые из ее методов, а также узнаем, как НЛП помогло последним достижениям в области глубокого обучения.

Содержание

1. Введение
2. Почему НЛП сложно
3. Синтаксический и семантический анализ
4. Техники НЛП
5. Глубокое обучение и NLP
6. Список литературы

I. Введение

Обработка естественного языка (NLP) — это пересечение информатики, лингвистики и машинного обучения.Эта область фокусируется на общении между компьютерами и людьми на естественном языке, а НЛП — на том, чтобы заставить компьютеры понимать и генерировать человеческий язык. Применения методов НЛП включают голосовых помощников, таких как Amazon Alexa и Apple Siri, а также такие вещи, как машинный перевод и фильтрация текста.

NLP сильно выиграл от последних достижений в области машинного обучения, особенно от методов глубокого обучения. Поле разделено на три части:

• Распознавание речи — Перевод разговорной речи в текст.
• Natural Language Understanding — Способность компьютера понимать то, что мы говорим.
• Генерация естественного языка — Генерация естественного языка компьютером.

II. Почему НЛП — это сложно

Человеческий язык особенный по нескольким причинам. Он специально разработан, чтобы передать смысл говорящего / писателя. Это сложная система, хотя маленькие дети могут освоить ее довольно быстро.

Еще одна примечательная черта человеческого языка — это то, что все дело в символах.По словам Криса Мэннинга, профессора машинного обучения из Стэнфорда, это дискретная, символическая, категориальная сигнальная система. Это означает, что мы можем передавать одно и то же значение разными способами (например, речь, жест, знаки и т. Д.). Кодирование человеческим мозгом — это непрерывный паттерн активации, посредством которого символы передаются через непрерывные звуковые и визуальные сигналы.

Понимание человеческого языка считается сложной задачей из-за его сложности. Например, существует бесконечное количество различных способов расположить слова в предложении.Кроме того, слова могут иметь несколько значений, и для правильной интерпретации предложений необходима контекстная информация. Каждый язык более или менее уникален и неоднозначен. Достаточно взглянуть на следующий заголовок в газете «Папа папа наступает на геев». Это предложение явно имеет две очень разные интерпретации, что является довольно хорошим примером проблем в НЛП.

Обратите внимание, что идеальное понимание языка компьютером привело бы к созданию ИИ, способного обрабатывать всю информацию, доступную в Интернете, что, в свою очередь, вероятно, привело бы к созданию общего искусственного интеллекта.

III. Синтаксический и семантический анализ

Синтаксический анализ (синтаксис) и семантический анализ (семантический) — это два основных метода, которые приводят к пониманию естественного языка. Язык — это набор действительных предложений, но что делает предложение действительным? Синтаксис и семантика.

Синтаксис — это грамматическая структура текста, а семантика — это передаваемое значение. Однако синтаксически правильное предложение не всегда является семантически правильным.Например, «коровы безраздельно текут» грамматически корректно (подлежащее — глагол — наречие), но не имеет никакого смысла.

Синтаксический анализ, также называемый синтаксическим анализом или синтаксическим анализом, представляет собой процесс анализа естественного языка с использованием правил формальной грамматики. Грамматические правила применяются к категориям и группам слов, а не к отдельным словам. Синтаксический анализ в основном придает тексту семантическую структуру.

Например, предложение включает подлежащее и сказуемое, где подлежащее — это существительная фраза, а предикат — глагольная фраза.Взгляните на следующее предложение: «Собака (существительная фраза) ушла (глагольная фраза)». Обратите внимание, как мы можем комбинировать каждую именную фразу с глагольной фразой. Опять же, важно повторить, что предложение может быть синтаксически правильным, но не иметь смысла.

То, как мы понимаем сказанное, — это бессознательный процесс, основанный на нашей интуиции и знаниях о самом языке. Другими словами, то, как мы понимаем язык, во многом зависит от значения и контекста.Однако к компьютерам нужен другой подход. Слово «семантический» является лингвистическим термином и означает «относящийся к значению или логике».

Семантический анализ — это процесс понимания значения и интерпретации слов, знаков и структуры предложения. Это позволяет компьютерам частично понимать естественный язык так, как это делают люди. Я говорю отчасти потому, что семантический анализ — одна из самых сложных частей НЛП, и она еще не решена полностью.

Распознавание речи, например, стало очень хорошим и работает почти безупречно, но нам все еще не хватает такого уровня знаний в понимании естественного языка.Ваш телефон в основном понимает то, что вы сказали, но часто ничего не может с этим поделать, потому что не понимает стоящего за этим смысла. Кроме того, некоторые из существующих технологий только заставляют вас думать, что они понимают значение текста. Подход, основанный на ключевых словах или статистике, или даже на чистом машинном обучении, может использовать метод сопоставления или частоты для подсказок о том, «о чем» текст. Эти методы ограничены, потому что они не рассматривают истинный смысл.

IV.Методы понимания текста

Давайте рассмотрим некоторые из самых популярных методов, используемых при обработке естественного языка. Обратите внимание, как некоторые из них тесно взаимосвязаны и служат только подзадачами для решения более крупных проблем.

Что такое парсинг? Согласно словарю, синтаксический анализ означает «разложить предложение на составные части и описать их синтаксические роли».

Это действительно помогло, но могло бы быть немного более исчерпывающим.Под синтаксическим анализом понимается формальный анализ предложения компьютером на его составные части, в результате которого создается дерево синтаксического анализа, показывающее их синтаксические отношения друг с другом в визуальной форме, которое можно использовать для дальнейшей обработки и понимания.

Ниже представлено дерево синтаксического анализа для предложения «Вор ограбил квартиру». Включено описание трех различных типов информации, передаваемых в предложении.

Буквы непосредственно над отдельными словами показывают части речи для каждого слова (существительное, глагол и определитель).Уровень выше — это некая иерархическая группировка слов во фразы. Например, «вор» — это существительное, «ограбил квартиру» — глагольное словосочетание, и, сложив вместе эти две фразы, образуют предложение, которое отмечается на один уровень выше.

Но что на самом деле означает существительное или глагольная фраза? Существительные фразы — это одно или несколько слов, которые содержат существительное и, возможно, некоторые дескрипторы, глаголы или наречия. Идея состоит в том, чтобы сгруппировать существительные со словами, которые к ним относятся.

Дерево синтаксического анализа также предоставляет нам информацию о грамматических отношениях слов из-за структуры их представления.Например, в структуре мы видим, что «вор» является субъектом «ограблен».

Под структурой я подразумеваю, что у нас есть глагол («ограблен»), который отмечен буквой «V» над ним и буквой «VP» над ним, которая связана буквой «S» с подлежащим («вор» ), над которым есть «NP». Это похоже на шаблон для отношений подлежащее-глагол, и есть много других для других типов отношений.

Стемминг — это метод, основанный на морфологии и поиске информации, который используется в НЛП для предварительной обработки и повышения эффективности.В словаре это определяется как «возникать или быть вызванным».

По сути, выделение корней — это процесс сокращения слов до их основы. «Основа» — это часть слова, которая остается после удаления всех аффиксов. Например, основа слова «тронутый» — «прикоснуться». «Прикосновение» также является основой «прикосновения» и так далее.

Вы можете спросить себя, зачем нам вообще стебель? Итак, основа необходима, потому что мы встретимся с разными вариантами слов, которые на самом деле имеют одну основу и одно и то же значение.Например:

Я ехал на машине.

Я ехал в машине.

Эти два предложения означают одно и то же, и использование этого слова идентично.

А теперь представьте себе все английские слова в словаре со всеми их различными фиксациями в конце. Для их хранения потребуется огромная база данных, содержащая множество слов, которые на самом деле имеют одинаковое значение. Это решается путем сосредоточения внимания только на основе слова.Популярные алгоритмы выделения включают алгоритм вывода Портера из 1979 года, который до сих пор хорошо работает.

Сегментация текста в НЛП — это процесс преобразования текста в значимые единицы, такие как слова, предложения, различные темы, лежащее в основе намерение и многое другое. В основном текст разбивается на составляющие слова, что может быть сложной задачей в зависимости от языка. Это опять же из-за сложности человеческого языка. Например, в английском языке относительно хорошо работает разделение слов пробелами, за исключением таких слов, как «icebox», которые принадлежат друг другу, но разделены пробелом.Проблема в том, что люди иногда также пишут это как «ледяной ящик».

Признание именной организации

Распознавание именованных объектов (NER) концентрируется на определении того, какие элементы в тексте (т. Е. «Именованные объекты») могут быть обнаружены и классифицированы по заранее определенным категориям. Эти категории могут варьироваться от имен людей, организаций и местоположений до денежных значений и процентов.

Например:

До NER: Мартин купил 300 акций SAP в 2016 году.

После NER: [Мартин] Человек купил 300 акций [SAP] Organization за [2016] Время.

Извлечение отношений

При извлечении отношений используются названные объекты NER и предпринимаются попытки идентифицировать семантические отношения между ними. Это может означать, например, выяснение, кто с кем женат, что человек работает в определенной компании и так далее. Эта проблема также может быть преобразована в проблему классификации, и модель машинного обучения может быть обучена для каждого типа отношений.

Анализ тональности

С помощью анализа настроений мы хотим определить отношение (то есть настроение) говорящего или писателя по отношению к документу, взаимодействию или событию. Следовательно, это проблема обработки естественного языка, когда текст необходимо понимать, чтобы предсказать лежащее в основе намерение. Настроения в основном делятся на положительные, отрицательные и нейтральные категории.

С помощью анализа настроений, например, мы можем захотеть спрогнозировать мнение и отношение клиента к продукту на основе написанного ими обзора.Анализ тональности широко применяется к обзорам, опросам, документам и многому другому.

Если вам интересно использовать некоторые из этих методов с Python, взгляните на Jupyter Notebook о наборе инструментов естественного языка Python (NLTK), который я создал. Вы также можете ознакомиться с моим сообщением в блоге о построении нейронных сетей с помощью Keras, где я обучаю нейронную сеть выполнять анализ настроений.

V. Глубокое обучение и NLP

Центральное место в глубоком обучении и естественном языке занимает «значение слова», когда слово и особенно его значение представлены в виде вектора действительных чисел.С помощью этих векторов, которые представляют слова, мы помещаем слова в многомерное пространство. Интересно то, что слова, представленные векторами, будут действовать как семантическое пространство. Это просто означает, что слова, которые похожи и имеют похожее значение, имеют тенденцию группироваться вместе в этом многомерном векторном пространстве. Вы можете увидеть визуальное представление значения слова ниже:

Вы можете узнать, что означает группа сгруппированных слов, выполнив анализ главных компонентов (PCA) или уменьшение размерности с помощью T-SNE, но иногда это может вводить в заблуждение, поскольку они упрощают и оставляют много информации на стороне.Это хороший способ начать работу (например, логистическая или линейная регрессия в науке о данных), но он не является передовым и можно сделать это лучше.

Мы также можем думать о частях слов как о векторах, которые представляют их значение. Представьте себе слово «нежелательность». Используя морфологический подход, который включает в себя различные части слова, мы могли бы думать, что оно состоит из морфем (частей слова), например: «Un + желание + способность + ity». Каждая морфема получает свой вектор. Исходя из этого, мы можем построить нейронную сеть, которая может составить значение более крупной единицы, которая, в свою очередь, состоит из всех морфем.

Глубокое обучение также может определять структуру предложений с помощью синтаксических анализаторов. Google использует подобные методы анализа зависимостей, хотя и в более сложной и широкой манере, с их «McParseface» и «SyntaxNet».

Зная структуру предложений, мы можем начать пытаться понять смысл предложений. Мы начинаем со значения слов, являющихся векторами, но мы также можем сделать это с целыми фразами и предложениями, где значение также представлено в виде векторов.И если мы хотим знать взаимосвязь предложений или между ними, мы обучаем нейронную сеть принимать эти решения за нас.

Глубокое обучение также хорошо подходит для анализа настроений. Возьмем, к примеру, этот обзор фильма: «В этом фильме нет дела до ума, с каким-либо другим умным юмором». Традиционный подход попался бы в ловушку, полагая, что это положительный отзыв, потому что «сообразительность или любой другой вид умного юмора» звучит как положительное намерение, но нейронная сеть распознала бы его реальное значение.Другие приложения — это чат-боты, машинный перевод, Siri, предлагаемые ответы в почтовом ящике Google и так далее.

В машинном переводе также произошел огромный прогресс благодаря появлению рекуррентных нейронных сетей, о которых я также написал сообщение в блоге.

В машинном переводе, выполняемом с помощью алгоритмов глубокого обучения, язык переводится, начиная с предложения и генерируя векторные представления, которые его представляют. Затем он начинает генерировать слова на другом языке, содержащие ту же информацию.

Подводя итог, НЛП в сочетании с глубоким обучением — это все о векторах, которые представляют слова, фразы и т. Д. И до некоторой степени их значения.

VI. Список литературы

Никлас Донгес — предприниматель, технический писатель и эксперт в области искусственного интеллекта. В течение 1,5 лет он работал в команде SAP в области искусственного интеллекта, после чего основал компанию Markov Solutions. Компания из Берлина специализируется на искусственном интеллекте, машинном обучении и глубоком обучении, предлагая индивидуальные программные решения на базе искусственного интеллекта и консалтинговые программы для различных компаний.

СвязанныеПодробнее о Data Science

Nominal Group Technique (NGT) — Nominal Brainstorming Steps

Глоссарий качества Определение: Метод номинальной группы

Метод номинальной группы (NGT) определяется как структурированный метод группового мозгового штурма, который поощряет вклад каждого и способствует быстрому соглашению об относительной важности вопросов, проблем или решений. Члены команды начинают с того, что записывают свои идеи, а затем выбирают, какая идея, по их мнению, лучше всего.Когда члены команды готовы, каждый представляет свою любимую идею, а затем предложения обсуждаются и распределяются по приоритетам всей группой с использованием балльной системы. NGT объединяет рейтинги важности отдельных членов группы в окончательные взвешенные приоритеты группы.

Когда использовать метод номинальной группы

Используйте NGT, когда:

• Некоторые участники группы гораздо более громкие, чем другие
• Некоторые члены группы думают лучше молча
• Есть опасения, что некоторые члены не участвуют
• Группе нелегко генерировать множество идей
• Некоторые или все члены группы являются новичками в команде
• Вопрос спорный или есть жаркий конфликт

Номинальная группа шагов техники

Необходимые материалы: Бумага и ручка или карандаш для каждого человека, флипчарт, маркеры и лента.

1. Укажите проблему, вопрос или проблему, которые являются предметом мозгового штурма, и убедитесь, что все поняли.
2. Каждый член команды молча обдумывает решения или идеи, которые приходят в голову при рассмотрении проблемы, и записывает как можно больше в установленный период времени (от 5 до 10 минут).
3. Каждое государство-член озвучивает одну идею. Координатор записывает это на флипчарте.
   • Запрещается обсуждение, даже вопросы для уточнения.
   • Предлагаемые идеи не обязательно должны быть из письменных списков членов команды. Действительно, со временем многие идеи не будут найдены в их первоначальных списках.
   • Участник может «пропустить» свой ход, а затем может добавить идею на следующем ходу.
   • Продолжайте движение по группе, пока не пройдут все участники или пока не пройдет согласованный промежуток времени.
4. Обсудите каждую идею по очереди. Формулировка может быть изменена только с согласия автора идеи.Исключение идей из списка возможно только при единогласном согласии или при наличии дубликатов. Обсуждение может прояснить смысл, объяснить логику или анализ, задать вопросы и ответить на них, а также выразить согласие или несогласие. Группа также может объединять идеи в категории.
5. Расставьте приоритеты для записанных идей по отношению к исходному вопросу, используя многовариантность или сокращение списка. Обычно в качестве окончательного решения выбирается решение с наивысшим общим рейтингом. Другие варианты включают оценку объема работы, необходимой для реализации каждого решения, путем присвоения ему балльной оценки; чем выше значение балла, тем больше требуется работы.

   Например, в таблице 1 перечислены возможные требования пользователей к системе библиотечных карточек. Три члена команды присвоили каждому требованию пользователя количество баллов, основанное на предполагаемой работе.

Таблица 1: Метод номинальной группы (NGT) Пример

Номинальная группа Рекомендации по технике

• Основная цель обсуждения — прояснение, а не устранение разногласий.
• Обсуждение должно быть одинаково сбалансированным среди всех идей.
• Держите все идеи на виду. Когда идеи перетекают на дополнительные страницы флипчарта, разместите предыдущие страницы в комнате, чтобы все идеи по-прежнему были видны всем.
• Другие предложения по использованию этого инструмента см. В мозговом штурме.

Адаптировано из The Quality Toolbox, Second Edition , ASQ Quality Press.

Интерпретация в юнгианском анализе: искусство и техника

Описание книги

Финалист книжной премии Американского совета и Академии психоанализа 2019!

Аналитическая интерпретация лежит в основе процесса психоанализа, юнгианского анализа и психоаналитической психотерапии.Интерпретация — это средство передачи психоаналитического искусства. Что человек хочет сказать в анализе, почему он выбирает это, как он это говорит, когда он это говорит; это строительные блоки процесса интерпретации и фокус Интерпретация в юнгианском анализе: Искусство и техника .

Этот том является первым в своем роде в литературе по аналитической психологии. До сих пор процесс интерпретации в общих юнгианских текстах рассматривался лишь кратко. Интерпретация в юнгианском анализе обеспечивает глубокое исследование процесса, включая историю аналитической техники, роль языка в аналитической терапии, поэтику и метафору интерпретации, а также взаимосвязь между интерпретацией и аналитической установкой. Кроме того, четко обозначены этапы создания ясных, значимых и преобразующих интерпретаций. В книге приведены клинические примеры и упражнения для чтения, которые помогут углубить процесс обучения.Обрисовывается влияние юнгианской точки зрения на процесс интерпретации, а также использование аналитической мечтательности и конфронтации во время аналитического процесса.

Помимо исторических, технических и теоретических аспектов интерпретации, эта книга также фокусируется на художественных и творческих элементах, которые часто упускаются из виду в процессе интерпретации. В конечном счете, культивирование гибкости в процессе интерпретации необходимо для задействования глубины и сложности психики. Интерпретация в юнгианском анализе будет представлять большой интерес для психоаналитиков и психотерапевтов всех теоретических направлений и будет важным чтением для студентов, изучающих аналитическую психологию.

Содержание

СОДЕРЖАНИЕ

Список рисунков

Благодарности

Разрешения

Введение

1. Аналитическая техника и интерпретация

Техника аналитической психологии

2. Основы трансформационного дискурса: язык, метафора и поэтика в интерпретации
3. Цикл интерпретации
4. Аналитическое отношение и его основополагающие принципы
5. Процесс интерпретации
6. Категории интерпретации
7. Юнгианские перспективы интерпретации
8. Мечты в интерпретации
9. Конфронтация и толкование
10. Текучесть и консолидация