Основы нлп: Основы НЛП | Ресурсы НЛП

Содержание

Основы НЛП | Ресурсы НЛП

Здесь вы найдете базовую информацию о НЛП — что это и зачем оно нужно.

 

Что такое НЛП. Версия Александра Любимова. / Александр Любимов 
Шел как-то Мудрец по лесу и вдруг слышит, что где-то стучит топор Подошел он поближе и видит – Лесоруб рубит дерево Стоит Мудрец десять минут, двадцать,…

Что такое НЛП. Версия Егора Булыгина / Егор Булыгин 
Аббревиатура НЛП расшифровывается, как нейро-лингвистическое программирование. Что, впрочем, мало что говорит.

Знакомство с НЛП 
Представьте себе, что бы вы делали, если бы вам достался кухонный комбайн без инструкции Но любая машинка, конечно, ерунда по сравнению с нашими …

Базовые пресуппозиции — весело о важном или С чего начинается НЛП / Анвар Бакиров 
Все, что здесь написано, – предельно субъективно

Дзэн НЛП, или что в основе 
наше поведение зависит от наших убеждений и, управляя убеждениями, мы управляем поведением.

 

НЛП и манипуляция / Егор Булыгин 
Во-первых, НЛП на сегодняшний день самое методичное и самое практикоориентированное направление из всей психологии. И, во-вторых, что более важно, НЛП не так ограничено, как другие психологических направления привязкой к терапии, и имеет множество технологий ориентированных на применение в деловом и повседневном общеннии, управлении, продажах, рекламе, пропаганде и других видах коммуникации, где используется психологическое воздействие

Логические уровни психологического воздействия 
Модель логических уровней описывает структуру организации живой системы, такой, как человек, фирма или общество. Как и у любого хорошего «штанген циркуля», у нее много практических возможностей, и одна из них, это определение уровней иерархии.

Манипуляция личностью с помощью сдвига позиций восприятия / Егор Булыгин 
мы говорили о логическом уровне идентичности (или личностного своеобразия) человека. Этот уровень, как вы помните, является одним из самых верхних (после уровня миссии), и, соответственно, самых влияющих

НЛП и тараканы или как управлять собственным мышлением / Александр Любимов 
Компьютер имеет то преимущество перед мозгом, что им пользуются

 

Каналы и фильтры восприятия / Александр Любимов 
Мир вокруг нас беспределен, а наше сознание такое маленькое Способности человеческого восприятия ограничены, и нам приходится выбирать

Типы людей / Александр Любимов 
Обычно человек более ориентирован на один из каналов – он проводит в нем больше времени, лучше соображает, и этот способ восприятия для него как бы более важен, чем…

Глазные сигналы доступа 
Легко обнаружить, когда человек думает картинками, звуками или ощущениями Существуют видимые изменения, которые происходят в нашем теле, когда мы думаем различными способами

6 речевых стратегий / Александр Любимов 
Трюизмы Предположения Противоположности Вопросы

Стратегия эффективной коммуникации / Александр Любимов 
Когда изучали успешных коммуникаторов, то выяснили, что у них существует одна общая стратегия, последовательность шагов

Невербальное общение / Александр Любимов 
Вдруг зазвучал другой голос, негромкий и мелодичный В нем было непередаваемое очарование

Отзеркаливание / Камерон-Бэндлер ‘С тех пор они жили счастливо’ 
Отзеркаливание — это процесс возвращения клиенту аспектов его собственного невербального поведения

Невербальная манипуляция. Искусство присоединения. 
Говоря о силе слова, мы часто не вспоминаем о невербальной стороне общения. А в некоторых ситуациях поза, жесты и интонация голоса собеседника решают, состоится ли коммуникация вообще, и как она пройдет.

Мысли вслух о том, что мы слышим и о тех кто слышит нас / Сергей Колесник 
В последнее время большинство людей, приходящих на курс НЛП-практик уже имеют начальное представление о предмете, в том числе о репрезентативных системах

Тест для опpеделения ведyщей pепpезентативной системы / Ф.Пyселик и Б.Люис 

О паттернах, обучении и эффективности / Алексей Гвоздев 
Речь у нас пойдет главным образом о паттернах. Что же такое паттерн?

Что такое наша реальность. Или как работает высокоуровневая манипуляция / Егор Булыгин 
Манипуляцию можно разделить на «низкоуровневую» и «высокоуровневую».

 

 

FAQ по HЛП от Сенатоpова / Pavel Senatorov 
НЛП, НейроЛингвистическое Программирование — современно направление практической и теоретической психологии

FAQ по HЛП Татьяны Мyжицкой 
Итак, что такое НЛП , оно же NLP расшифровывается как нейролингвистическое программирование То есть нечто из нейрологии, теории систем и структурной лингвистики

Что такое рефрейминг? 
Мы говорим человеку: Посмотри, происходит такое-то внешнее явление и вызывает…

 

Новый код НЛП от Джудит Делозье / Джудит Делозье 
Мастерство, Новый Код и системное НЛП

 

 

10 пресуппозиций НЛП / Алексей Каптерев 
1 Рецептура и готовое блюдо — это далеко не одно и то же 2 Помните, что готовя что-то, мы всегда стремимся приготовить что-нибудь съедобное

Мифы о раппорте / А.Зубарев 
Я совершенно не предполагал, что придется писать на тему раппорта Казалось бы, тема старая, y всех классиков сто раз описанная

Cловарик НЛП терминов / Alexander Berdnikov 
Теpмины нейpолингвистического пpогpаммиpования 
Дейл Кирби работает над очень детальным описанием избранных терминов HЛП Термины приведены в алфавитном порядке (по-английски)

Типизация неэкологичных высказываний / Александр Любимов, Грибачева Екатерина 
Жесткие запреты Нельзя Запрещено Никогда не делай этого

 

Основные идеи НЛП | НЛП для начинающих

Если хотя бы один человек умеет делать что-то, то этому могут научиться и другие

Классная идея — мы можем научиться умениям других людей. Я уже писал, что НЛП по сути — это система моделирования успешности. Вот как раз для того, чтобы выяснить как работает чужое умение и обучать этому других. И это может касаться практически чего угодно: слепой печати, хождению по углям, игре на бирже, продажам, умению знакомиться или управлять собственным состоянием.

Кстати, однажды один из студентов Джона Гриндера для сдачи зачёта по мастерскому курсу НЛП, смоделировал углехождение. После этого начал проводить семинары по обучению этому самому углехождению, которые внезапно оказались весьма популярны.

Ричард Бендлер, когда к нему попался человек с фобией, отправился — как завещал великий Милтон Эриксон — искать людей, которые сами справились со своими фобиями. Нашёл пару таких, выяснил как они это сделали и создал технику «Быстрое Лечение Фобий». Которая позволяет расправиться с фобией минут за 15 (правда-правда — мы проходим эту технику на тренинге Успешное Мышление 2 и вполне быстро разные фобии убираем).
Лично я, когда сертифицировался на мастера НЛП, моделировал слепую печать на компьютере. И сам научился, и других обучил. Вот прямо сейчас этой моделью пользуюсь.

Каждый человек уникален или «карта не территория»

Мужчины ошибаются думая, что все женщины разные, а женщины ошибаются думая, что все мужчины одинаковые.
Шутка.

Действительно — у каждого из нас свой личный жизненный опыт, свой взгляд на мир. И этот взгляд на мир уникален. Личный взгляд на мир человека в НЛП называют картой (в отличие от окружающего мира, который, соответственно, называют территорией). Карты бывают разные — более или менее удобные, подходящие и подробные. Единственное, какими они не бывают — правильными или неправильными, потому что это только описание, модель. Любая, даже очень хорошая карта, где-то будет не слишком удобна: самая лучшая карта города Москвы совершенно бесполезна в славном городе Саратове, а карта вин французского ресторана не слишком удобна для ориентации в метро города Берлина.

И, естественно, карта не является территорией, точно так же как очень подробное описание борща (даже с картинками) самим борщом не станет. Так вот, большинство проблем возникает когда человек пытается мир (территорию) подогнать под свою карту, вместо того, чтобы перерисовать свою карту так, чтобы она была более удачной для данной территории. И, в какой-то мере, всё то, чем занимается НЛП — это помощь человеку в нахождении таких личных карт мира, которые помогут ему стать более успешным, удачливым, счастливым и здоровым. Естественно, если он этого хочет.

Очень многие приёмы изменения в НЛП связаны с «расширением» карты — поиском более широкого взгляда на ситуацию. Ну действительно, если у нас есть проблема, то решение находится где-то вне нашей карты мира. И для того, чтобы проблеме разрешить, надо карту расширить так, чтобы это самое решение в неё попало.

За каждым поведением стоит положительное намерение

Намерение – это позитивная цель, которая лежит за любым нашим поведением. Что бы мы не делали — говорили, бегали, ругались, смотрели фильм, — всё это служит определённой цели. Мы чистим зубы для здоровья, покупаем новую обувь для удобства, а новую машину для престижа, читаем статьи для знаний, занимаемся сексом для удовольствия, пьём кофе по утрам для бодрости. Даже у вроде бы «негативного действия» — истерики, депрессия, аллергии, — практически всегда есть намерение. Когда спрашивали людей, которых спасли после попытки самоубийства, «зачем они это делали», они отвечали что-то вроде: «Я хотел наконец обрести спокойствие».

Всё что мы делаем, мы делаем для реализации собственных намерений.

Либо по-другому:

Каждое поведение служит для достижения какой-то положительной цели.
При этом нужно понимать, что вполне положительное намерение для его обладателя может реализовываться очень неприятно для других людей. Маньяк с топором в тёмном переулке может хотеть получить для себя удовольствие, воодушевление или уверенность в себе, но для попавших под его удовлетворение намерения, его поведение не слишком приятно.

Структура важнее содержания

Понимание структуры (формы) позволяет нам обобщать опыт и переносить его в другие контексты. Например, если у проблем общая структура, мы можем использовать для их решения аналогичные подходы. А зная структуру техник изменения, мы можем сами конструировать эти техники.

Вербальная и невербальная коммуникация

Калибровка

Люди говорят одно, но часто чувствуют и действуют сильно иначе. В НЛП есть такое важное понятие, как калибровка — умение замечать внешние признаки состояния. Потому как любая наша оценка проявляется во всём теле: в интонациях, движениях, жестах, позе, конструкции предложения или дыхании. И калибровка позволяет понять, что на самом деле человек чувствует, как к кому относится, чего хочет. И намного меньше обращать внимания на то, что он говорит.Так как говорить он может для того, чтобы понравиться, что от него ждут или что он считает более правильным сказать в данный момент. Или просто потому, что не осознал свои оценки и чувства. Калибровка позволяет сделать общение намного более точным и эффективным, а поведение человека намного более понятным.

Калибровка

У нас уже есть все необходимые ресурсы для достижения наших целей

Для того, чтобы из Москвы доехать до Саратова автомобилю требуется бензин (а поезду — электричество). И автомобиль, и бензин — это необходимые

ресурсы для достижения цели в виде приезда в Саратов. Так вот, в НЛП предполагается, что у нас либо уже есть нужные ресурсы для достижения цели: стать более успешным, прекратить курить, общаться лучше или наконец написать этот доклад, — либо мы их можем найти. Мир большой, нужно просто поискать.

По крайней мере думая так вы скорее добьетесь результата, чем медитируя на тему «почему я такой несчастный» и «у меня всё-равно ничего не получится, я не создан для счастья (успеха, замужества, достатка и обладания автомобилем BMW X5)».

Ресурсы

Экологическая проверка

В НЛП есть очень важная вещь — проверка экологии изменения. Это проверка последствий действий — не станет ли хуже после достижения целей? А то стал гендиректором, но заработал язву, перестал бояться высоты, упал с балкона и сломал палец, продемонстрировал уверенность и спокойствие во время разноса начальства и был уволен. Вот чтобы новые способности, навыки и убеждения не испортили жизнь, надо проверять заранее и подкручивать результат так, чтобы всё получилось хорошо.

Модели и техники

Модель в НЛП – это такое полезное описание (карта). Например, как уточнять, о чём говорит человек («мета-модель языка»), как во время общения изменить оценку («рефрейминг») или убеждение («фокусы языка»), в какой последовательности собирать информацию («SCORE»), типизация людей («мета-программы»).
Про модели можно почитать в Энциклопедии НЛП.

Техники НЛП – это пошаговые инструкции. Чаще всего техники описывают как решить какую-то проблему («Взмах», «Шестишаговый рефрейминг», «Быстрое лечение фобий», «Изменение личностной истории»). Но есть и про то, как правильно ставить цели («Хорошо сформулированный результат») или как лучше общаться («Стратегия эффективной коммуникации»).

На самом деле техники – это тоже модели, ведь они что-то описывают, и обычно весьма полезны.

Многие техники НЛП — это результат моделирования того, как люди успешно сами решали похожие проблемы. Например, «Стратегия эффективной коммуникации» является результатом моделирования успешных коммуникаторов, «Изменение личностной истории» смоделирована с великого Милтона Эриксона, того самого, которые создал эриксоновский гипноз, а «Быстрое лечение фобий» с людей, которые сами свои фобии убрали.
Описание различных техник в Энциклопедии НЛП.

Ценности, критерии и убеждения

То, к чему мы стремимся, чего хотим или наоборот, избегаем, как раз и определяется ценностями, критериями и убеждениями.
Ценности – важные понятия для человека, обычно выражаемые абстрактными словами, вроде: счастье, свобода, справедливость, достаток. Так как ценности достаточно абстрактны, к ценностям прилагаются критерии – способы измерения реализации ценности. Например, ценность «достаток», а критерии достатка «заработок больше 150.000 в месяц, своя квартира, машина и дача».
Убеждения – правила жизни, описывающие как с ценностью взаимодействовать. Например, для ценности «любовь» убеждения могут быть:

— Самое важное в жизни – это любовь.
— Любовь приходит и уходит.
— Я недостоин любви.
— Настоящая любовь бывает только раз в жизни.
Убеждения могут разрешать и запрещать достижение ценности, описывать что нужно для её достижение и каковы её критерии. Например, даже если «любовь» для человека вещь очень важная, убеждение «я не заслужил любви» будет «запрещать» ему эту самую любовь получить.

Убеждения управляют нашей жизнью: либо человек делает что-то ради своих убеждений, либо не делает ничего.
Одно время никому не удавалось пробежать стометровку быстрее десяти секунд. Пока в 1968 Джим Хайнс не пробежал за 9,9 секунд. После этого быстренько все начали бегать быстрее, рекорд за рекордом. Сейчас рекорд 9,69. Ну не верили бегуны до Хайнса, что можно быстрее 10 секунд, в их реальности такой возможности не существовало. Пока этот гад оригинал Хайнс подло это убеждение не разрушил.

Убеждения являются и одними из важнейших фильтров восприятия. Если женщина не верит, что существуют порядочные (по её критериям) мужчины – они ей в жизни и не попадаются. А даже если попадаются, их поведение интерпретируется так, чтобы не дай бог под критерии не попал.
В НЛП есть довольно много техник для изменения ограничивающих убеждений (например, «Музей Старых Убеждений»), а так же набор речевых конструкций для изменения убеждений прямо во время разговора —

фокусы языка (они же раскрутки).

Наше отношение кодируется при помощи субмодальностей

В общении оценка и отношение составляет 85%. А вот внутри об отношении – важно, нравится, правильно, законно, моё, чужое, плохо, замечательно, верно, — мы узнаём при помощи так называемых субмодальностей.

Модальностями (сенсорными) в НЛП и психологии называют слух (аудиальная модальность), зрение (визуальная модальности) и чувства (кинестетическая модальность).

Например, мы можем образ отодвинуть или приблизить (что обычно усиливает переживание), сделать ярче или темнее (ослабляет переживание), раскрасить по-другому (тут уже от подбора цветов зависит) или размыть фон (делает объект важнее). Аналогично можно менять характеристики звуков и ощущений.

Так вот. Просто меняя субмодальности можно изменить отношение: сделать неприятное нейтральным, усилить мотивацию, убрать навязчивость, превратить сомнение в убеждение или замешательство в понимание. При помощи визуальных и аудиальных субмодальностей можно управлять собственным вниманием. А при помощи кинестетических субмодальностей вполне успешно можно научиться контролировать разные интересные состояниями, вроде творчества, повышенного внимания, опьянения или супермотивации.

Подробнее про субмодальности в презентации.

Про субмодальности в Энциклопедии НЛП

Мы можем управлять состоянием при помощи якорей

Хотелось бы вам управлять собственным состоянием? Так, чтобы нажал на кнопку — и уверен в себе. Или спокоен, весел, бодр, расслаблен, сосредоточен. А точно так же управлять другими людьми — раз, и человеку хорошо? Или спокойно, весело и так далее? Наверняка же хотелось бы такую штуку — ну хотя бы попробовать. И такая штука есть — это

якоря, такие метки в сознании, которые запускают нужное состояние.

На самом деле якоря — это условные рефлексы. Но слово якорь звучит более понятно.

При помощи якорей мы можем «включать» и «выключать» своё состояние: внимание, бодрость, спокойствие, мотивированность или творчество; можем перенести состояние из того места, где оно есть в то место, где его пока не хватает: например спокойствие и уверенность есть лёжа дома на диване, а при общении с клиентами его пока нет, вот с дивана к клиентам и можно перенести; можно управлять состоянием других людей, а так же разрушать старые уже не нужные якоря.

Классный инструмент — очень простой и полезный. В НЛП используется постоянно.

Про якоря в статье «О якорях»

M.A.NLP, NLP trainer Александр Любимов

Основные положения НЛП — Основы психотерапии. Базовые психотерапевтические школы

Теоретические основы нейролингвистического программирования (НЛП) достаточно подробно изложены в монографиях Р. Бендлера и           Дж. Гриндера «Структура магии», «Из лягушек в принцы», «Трансформация», Р. Бендлера «Используйте свой мозг для изменения», Л. Камерон-Бендлер «С тех пор они жили счастливо», К. и С. Андреас «Измените свое мышление и воспользуйтесь результатами», Ф. Пьюс-селики Б. Левис «Магия НЛП без тайн». Все эти книги переведены на русский язык.

НЛП — это наука о воздействии слова на человека. Это методические приемы, позволяющие человеку посредством слова программировать себя и затем изменять эти программы.

Одним из базовых положений НЛП является утверждение, что каждый человек несет в себе скрытые, неиспользованные психические ресурсы. Отсюда основные задачи терапевта-коммуникатора — обеспечить доступ пациента к этим скрытым ресурсам, извлечь их из подсознания, довести до уровня сознания, а затем научить ими пользоваться.

Можно сказать, что нейролингвистическое программирование (НЛП) базируется на ряде источников: 1) на изучении и анализе практики М. Эриксона, Сатир, Перлса и других представителей американской психотерапии; 2) на современных данных о межполушарной асимметрии — различиях в переработке информации правым и левым полушариями; работах Бейтсона, посвященных одному из вариантов эпистемологии — «экологии разума»; 3) на трансформационной грамматике Хомского, выделяющей глубинные структуры языка, правила организации и трансформации сообщения; 4) на исследованиях кибернетики 50 —60-х годов, стирающих границы между искусственными естественным интеллектом; на теории логических типов Рассела. Таким образом, НЛП является психотерапевтической концепцией необихевиористской ориентации.

Базисные постулаты НЛП можно сформулировать следующим образом,

1. Человеческий организм, мозг подобны компьютеру, использующему для управления поведением специфические программы — закономерности в описании и воспроизводстве опыта. Помимо генетического программирования, формирование «программ» — стереотипов поведения и жизнедеятельности в целом осуществляется путем закрепления опыта проживания различных жизненных ситуаций, взаимодействия с другими людьми, самопрограммирования и преодоления стрессовых ситуаций и переживаний. В формировании программ большое значение имеют трансовые состояния сознания, которые понимаются просто как другие состояния сознания по сравнению с обычными.

2. Усвоение опыта и самопрограммирование осуществляется специальным способом с помощью различных по модальности образов (модальности связаны с различными органами и системами чувств и в соответствии с этим опыт может быть записан и воспроизведен в виде визуальных средств — визуальные образы, аудиальных — образы звуков, кинестетических — различные телесные чувства и ощущения).

3. Большая часть «программы» не осознается, но предъявляется в речи, поскольку отражена в глубинных речевых структурах, а также в невербальных проявлениях — в невербальном языке. Важную информацию «программы» подготовленный наблюдатель может считывать, задавая целенаправленно сформулированные вопросы и ориентируясь на специфические (формальные) языковые структуры и индивидуальные невербальные проявления в ответе человека.

4. Все поведенческие стереотипы (симптомы) имели в прошлом и, вероятно, имеют и в настоящем адаптивные функции. В этом смысле все человеческие проявления рассматриваются с позиции «утилизации», то есть все они отражают успешность каких-либо действий. Для устранения симптомов возможно «перепрограммирование» (точнее — самоперепрограммирование) человека на новые, более адаптивные, в смысле более желательные для него стереотипы на основе учета особенностей переработки информации и трансовых состояний пациента.

5. НЛП акцентирует внимание на «подстройке» к пациенту и эффективных технологиях взаимодействия с ним (а не на концептуальных основаниях или эмпатических взаимоотношениях с пациентом, что характерно для психодинамического или гуманистического направления). Такая «технологическая» ориентация сочетается с бережным вниманием к самоценности человека и соблюдением принципов внутренней (все изменения не должны вступать в противоречия с другим внутренним опытом) и внешней (все изменения не должны вредить человеку при взаимодействии с другими людьми) экологии.

В НЛП разработаны специфические методы диагностики и коррекции.

Поможем написать любую работу на аналогичную тему

Получить выполненную работу или консультацию специалиста по вашему учебному проекту

Узнать стоимость

Курс Основы НЛП — Институт НЛП в Санкт-Петербурге

ОБ НЛП ПРОСТЫМИ СЛОВАМИ

НЛП начиналось с копирования (повторения) поведения человека как на уровне вербального общения, т. е. с помощью слов, так и невербального, предполагающего то же самое, только в качестве «носителя информации» становятся неконтролируемые движения рук, мимики, тела и т. п. Спустя некоторое время удалось выявить целую массу закономерностей, причём многие из них подтвердились экспериментально.

Сегодня наука об НЛП достигла своего расцвета. Нейро-лингвистическое программирование признано во многих отраслях и существует как обучающий курс в некоторых ВУЗах мира. Практически во всех сферах открыто применяются инструменты и техники НЛП, основанные на известных закономерностях.


  • Так, например, в телефонных переговорах используются специальные словоформы, влияющие на того, кто находится на другом конце провода. Целое искусство – убедить своего оппонента сделать реальные шаги при первом же разговоре по телефону. Вы можете научиться как работать с клиентом (если телефонные продажи — ваша работа), так и слышать и понимать манипуляцию, направленную на вас. И осознанно делать выбор.

  • То же самое можно сказать и про личное общение, или бизнес- коммуникацию. Благодаря простым техникам НЛП вы сможете управлять и направлять ситуацию в нужное вам русло. Одновременно с этим вы будете понимать незаметное на первый взгляд манипулирование, направленное на вас.

  • Помимо рабочих моментов использование инструментов НЛП в общении с близкими, с родителями и детьми помогает добиться более спокойных конструктивных отношений, эффективно разрешать конфликты, наладить взаимоотношения. Да и самому стать значительно спокойнее благодаря техникам работы с состояниями.

Более того, в НЛП есть методы, которые позволяют изменять свои реакции, свое отношение к проблемам…. по-другому взглянуть на проблемы и увидеть новые возможности. НЛП буквально открывает глаза!..

Любой человек при правильном использовании техник НЛП может значительно улучшить свои успехи в выбранной области. Причём неважно, с чем она связана – с продажами, бизнесом, карьерой, общением или воспитанием детей.

Подарите себе возможность открыть для себя этот мир. Живите сегодня! Наслаждайтесь!

Бавистер, Викерс. Основы НЛП: Успех в профессиональной, общественной и личной жизни. Глава 2. Основы НЛП



В этой главе вы узнаете:

  • о четырех столпах НЛП;
  • о нейрологических уровнях моделирования;
  • о предположениях НЛП.

Подобно любой другой форме прикладной психологии, НЛП оперирует определенным набором убеждений и отношений, которые в сочетании друг с другом образуют когерентную, то есть связанную, модель. Мышление НЛП воплощается в ряде предположений, о которых мы более подробно поговорим позднее. Обсудим мы и нейрологические уровни поведенческой модели. Начнем же с четырех ключевых аспектов НЛП, которые часто называют четырьмя столпами.

Четыре столпа НЛП

Первый столп: результаты

Чего вы хотите? Это простой вопрос, но большинство людей почти никогда не задает его себе. Люди идут по жизни, не сознавая направления, дрейфуя от одного события к другому. Однако понимание того, чего вы хотите на самом деле, является важнейшим компонентом способности добиться желаемого. В повседневной жизни мы говорим о необходимости четко поставленной цели, но в НЛП применяется термин «результат». Знание результата, который вы хотите получить в каждой определенной ситуации, является одним из столпов НЛП. Сосредоточенность на своем желании помогает правильно использовать все имеющиеся в вашем распоряжении ресурсы и направить их на достижение цели.

Результаты могут быть незначительными — например, разучить рождественскую песню или поменять коврик в ванной. Вы можете пожелать и большего — найти человека своей мечты или в 50 лет уйти на пенсию, будучи мультимиллионером. Люди постоянно стремятся к определенным результатам, связанным с разными аспектами жизни. Некоторых результатов удается добиться за короткое время, для получения других требуется значительно больший промежуток времени.

Более того, НЛП помогает более точно определиться с желаемыми результатами, сделать их «оформленными». Вы должны четко, в деталях представить себе желаемый результат. Постарайтесь почувствовать свои ощущения после реализации задуманного. Чем лучше вы представляете себе желаемый результат, тем с большей вероятностью вам удастся его добиться. Мы поговорим о правильно сформированных результатах чуть позднее.

Второй столп: острота чувств

Здесь имеется в виду способность наблюдать и замечать мелкие детали. Острота чувств является вторым столпом НЛП. Вы должны уметь пользоваться собственными чувствами, для того чтобы четко представлять, что происходит внутри и вокруг вас. Острота зрения и слуха у всех нас различна. Мы по-разному чувствуем. Некоторые люди отличаются исключительной наблюдательностью, другие же в большей мере сосредоточены на собственных мыслях и чувствах. На мгновение закройте глаза, а потом постарайтесь максимально точно описать окружающую вас обстановку. Какого цвета стены? А пол? Какая мебель находится вокруг вас? Есть ли рядом с вами другие люди? Во что они одеты? Как они двигаются при ходьбе? Какого цвета у них глаза? Это простое визуальное упражнение покажет вам, то чаще всего мы очень ненаблюдательны, не замечаем многое из того, что происходит вокруг нас.

Острота чувств играет в НЛП очень важную роль, поскольку именно она позволяет оценить собственные действия, понять, приближают ли они вас к поставленной цели, к желаемому результату. Если вы, к примеру, пытаетесь продать товар или добиться одобрения своего предложения, обращайте внимание на реакцию тех, к кому вы обращаетесь. Следите за их жестами, тоном голоса и другими сигналами. Благодаря наблюдательности вы можете вовремя скорректировать свои действия и превратить неудачу в успех. В нашей книге мы расскажем вам о том, как развить остроту чувств, как правильно понимать мысли и чувства других людей.

Третий столп: поведенческая гибкость

Первые два столпа — это первые этапы простой, но очень важной петли обратной связи. Начиная понимать, каких результатов вы хотите добиться, и, используя обострившиеся чувства для сбора информации о происходящем, вы должны изменять собственное поведение. А для этого необходима обратная связь. Если предпринимаемые вами действия не приближают вас к желаемому результату, совершенно очевидно, что нужно сделать что-то другое. Однако многие люди не обладают достаточной поведенческой гибкостью и продолжают вести себя точно так же, как и раньше.

Если вы намерены заключить сделку, а ваша тщательно подготовленная и продуманная презентация с обилием примеров и образцов не производит никакого впечатления на покупателей, то вам имеет смысл изменить характер поведения, перейти к более конкретному, резкому стилю изложения. Если потенциальный покупатель сидит, скрестив руки на груди, вам обязательно нужно перейти к другой тактике. Иначе добиться успеха будет просто невозможно.

Четвертый столп: взаимопонимание

Три первых столпа — результат, острота чувств и поведенческая гибкость — позволят вам достичь многого из того, чего вы по-настоящему хотите, если только в этот процесс не вовлечены другие люди. Если же вам необходимо сотрудничество, то придется установить с людьми отношения, базирующиеся на взаимном доверии и понимании. Секрет установления и поддержания подобных отношений — во взаимопонимании. Оно является четвертым столпом НЛП.

Взаимопонимание — это цемент, укрепляющий отношения между людьми. Чаще всего оно устанавливается естественно, автоматически, инстинктивно. Некоторые люди из тех, с кем мы встречаемся, нравятся нам с первого взгляда. Других же мы сразу начинаем недолюбливать.

Однако в рамках НЛП взаимопонимание — это искусство, которому можно учиться и которое можно развивать. Мы с вами обсудим различные способы установления взаимопонимания. Вы можете подстроить свои привычки под другого человека или постараться изменить сигналы языка телодвижений с тем, чтобы собеседнику было с вами более комфортно. Умение слушать и относиться к точке зрения другого человека с уважением — это мощное средство, помогающее сразу же установить контакт.

Но существует еще один аспект взаимопонимания, который не столь очевиден, — с самим собой. Мы говорим о взаимопонимании между сознательной и бессознательной частями разума. Иногда мы раздваиваемся. Одна часть нашего «я» хочет одного, другая же — совершенно другого. Чем выше степень взаимопонимания между различными аспектами нашего внутреннего «я», тем больший внутренний покой вы испытываете.

Нейрологические уровни

НЛП — это мощное средство личного изменения. Одна из наиболее распространенных практических моделей НЛП — нейрологические уровни, разработанные Робертом Дилтсом на основе работ Грегори Бейтсона. Нейрологические уровни позволяют понять характер необходимых личностных перемен. С помощью этой модели вы поймете, где и когда нужно осуществить вмешательство в отношения с самим собой или с другими людьми.

Модель нейрологических уровней имеет иерархическую структуру. Это шесть уровней, первым из которых является окружающая среда, а последним — духовность. Те, кто знаком с работами Абрахама Маслоу, сразу же заметят параллели с его пятиэтапной моделью «самоактуализации»

Окружающая среда (где, когда и с кем)

На этом уровне мы имеем дело с внешней окружающей средой. Речь идет о вас самих, о вашем физическом окружении, о людях, с которыми вы общаетесь, об обществе и культуре, частью которых вы являетесь. Кроме того, здесь следует принять во внимание ограничения, накладываемые на вас этой самой окружающей средой. Если вы хотите осуществить какие-то изменения на этом уровне, вам придется задать себе вопросы «где?» и «когда?». Если, к примеру, вы возглавляете некоторый коллектив, то можете спросить себя: а способствует ли рабочая обстановка эффективной командной работе?

Поведение (что вы делаете и говорите)

Поведенческий уровень связан с тем, что человек делает в окружающей среде. Речь идет о мышлении, речи, умении слушать, реакциях и сознательных действиях в целях достичь чего-либо. Сюда же относится и то, чего люди не делают. Даже если вы уклоняетесь от участия в определенной ситуации, то все равно оказываете на нее некоторое влияние. Являясь членом команды, вы положительно или отрицательно воздействуете на своих коллег и на общую атмосферу, в которой вам всем приходится работать.

Способности (как вы это делаете)

Этот уровень связан с навыками, способностями, стратегиями, талантами и ресурсами, направляющими наше поведение и позволяющими нам совершать поступки. Речь идет о том, как мы выполняем ту или иную задачу или справляемся с некоторыми действиями. Изучая нечто новое — например, учась кататься на велосипеде или играть на музыкальном инструменте, — мы начинаем с полного нуля, пустоты, которая постепенно заполняется знаниями. В результате мы достигаем такого состояния, в котором можем использовать приобретенный навык, не задумываясь над собственными действиями, то есть полностью автоматически. Поскольку способностями мы пользуемся постоянно, то часто не осознаем их, воспринимая как нечто само собой разумеющееся.

Убеждения и ценности (что для вас важно)

То, что мы ценим и во что верим, влияет на наши мысли и поступки. Если вы не считаете себя хорошим и достойным человеком, ваше убеждение повлияет на ваши способности и поведение. А через поведение об этом узнают все окружающие. И наоборот, если вы укрепляете уверенность в своих способностях, то очень скоро ваша репутация в глазах окружающих изменится. Иногда люди испытывают «ограничивающие» убеждения относительно самих себя. Убеждения и ценности чаще всего действуют «за кулисами», вне сознания, но при этом оказывают мощнейшее влияние на все то, что люди делают и говорят.

Ваши убеждения и ценности развивались в течение жизни. Каждый жизненный опыт, каждый встреченный вами человек в той или иной мере повлиял на них. Крупные организации имеют собственные наборы ценностей, символизирующих то, что для этих организаций важно. Когда ценности компании и сотрудника не совпадают, появляется почва для конфликта.

Однако люди не одномерны. Убеждения и ценности человека очень часто бывают, противоречивы, что приводит к раздвоению личности или к настоящей войне с самим собой.

Идентичность (кто вы есть)

На уровне идентичности человек осознает, кто он есть, какова его роль в жизни. Здесь же мы понимаем и то, кем мы не являемся. Люди часто попадают в ловушку противоречия между собственным поведением (тем, что они делают) и идентичностью (тем, кто они есть). Этот уровень определяет вашу жизненную цель. Определять свою идентичность можно в контексте лидерства в группе. Вы можете задать себе такие вопросы: «Каков я как лидер? Лидером какого типа я являюсь?»

Ваша идентичность создается на основе всей информации и всех влияний, которые вы получали и испытывали в течение всей своей жизни. Информация и воздействия со стороны сделали вас тем, кто вы есть.

Духовность/объединенность (ваша высшая цель/ваш вклад в мир)

Слово «духовность» присутствует в словаре далеко не каждого человека. Однако многие чувствуют себя частью некоей большой системы. На этом уровне выявляется высшая цель существования человека. Духовность определяет, что вы можете предложить обществу и миру в целом. Неважно, чем вы занимаетесь, ваш вклад в той или иной форме оценивается окружающими.

Нейрологические уровни на практике

Для того чтобы понять, что же такое нейрологические уровни, давайте рассмотрим модель как систему. Если вы осуществляете изменения на одном уровне, их последствия ощущаются на всех других. Волновой эффект может начаться на самом нижнем уровне и постепенно распространиться до самой вершины. Точно так же последствия могут распространиться и сверху вниз. Научившись оперировать нейрологическими уровнями, вы сможете проверять последовательность действий. Если человек просит вас поделиться с ним секретом, и вы это делаете, то тем самым создаете почву для конфликта между двумя собственными ценностями: цельностью и уважением к окружающим. Совершаемый поступок вызывает в вас ощущение дискомфорта, поскольку идет вразрез с вашим представлением о самом себе.

Пресуппозиции НЛП

На протяжении всей книги мы постоянно будем возвращаться к четырем столпам и нейрологическим уровням. Четыре столпа — это основные строительные блоки НЛП. Они дополняют и усиливают систему убеждений и ценностей, существующую у каждого человека. Осознание модели нейрологических уровней поможет вам рассматривать получаемую информацию в более широком контексте.

Как мы уже говорили в главе 1, основатели НЛП Ричард Бандлер и Джон Гриндер использовали в своей работе информацию из самых различных областей человеческой мысли — теории систем, кибернетики, трансформативной грамматики, общей семантики и логического позитивизма, а также некоторые аспекты психотерапии. В НЛП объединялись концепции всех этих отраслей науки. Вместе они образовали то, что мы сейчас называем пресуппозициями НЛП.

Поскольку эти пресуппозиции возникли совершенно естественным образом, мы не можем составить их четкий перечень. Не существует такого понятия, как «десять заповедей НЛП». Большинство специалистов выявляет от 10 до 20 пресуппозиции, и каждый включает в этот список собственные идеи. Те пятнадцать, о которых мы расскажем вам в этой главе, наиболее четко отражают фундаментальные принципы и убеждения НЛП, а также сущность этой науки. Самое замечательное в них то, что они отличаются удивительной четкостью и ясностью. Их легко запомнить и использовать в реальной жизни.

Что такое пресуппозиция? Когда мы предполагаем что-либо, то принимаем это без доказательств. Такая же ситуация и с НЛП. В действительности нельзя утверждать, что пресуппозиции НЛП истинны, хотя этому есть множество доказательств. Главное — это то, что они полезны, что использование их в повседневной жизни поможет человеку достичь поставленной перед собой цели.

Некоторые пресуппозиции кажутся верными с первого взгляда. Они не требуют доказательств, поскольку отражают то, что вам уже понятно. Другие не так понятны и даже незнакомы. Потребуется определенное время, для того чтобы понять, как они согласуются с вашим жизненным опытом. Некоторые пресуппозиции НЛП могут с первого взгляда показаться вам неправильными. Но если вы преодолеете свое неверие и будете действовать так, словно они верны, то очень скоро почувствуете себя вполне комфортно.

Хотя каждая пресуппозиция имеет право на обособленное существование, только все вместе они образуют взаимосвязанную, взаимозависимую матрицу мышления. Но не следует воспринимать эти предложения как нечто абстрактное, как своеобразную «закуску» к «трапезе» НЛП. Это практические, живые «принципы, по которым легко жить» (Дилтс). Они обеспечат вам устойчивую платформу для личного и профессионального роста. Не забывайте также, что они являются теоретической основой для многих стандартов, моделей, приемов и перспектив НЛП.

Карта — это еще не территория

Эта метафора выражает самую суть НЛП. Точно так же как меню — это еще не обед, а партитура — не музыка, так и наше впечатление от мира не является самим миром. «Карта» — это ваш разум, ваше восприятие. «Территория» же — это реальность, физический мир, который существует независимо от вашего о нем представления. Многие считают, что их внутренняя карта является истинным отражением реальности. В действительности же это всего лишь одна из множества ее интерпретаций.

Каждый живет в соответствии с собственной уникальной моделью мира

Мы привыкли считать, что все окружающие похожи на нас. Но, учитывая, что «карта — это еще не территория», мы должны признать, что каждый человек имеет собственную уникальную внутреннюю модель мира. Неудивительно, что все люди мыслят и ведут себя по-разному. Если вы на мгновение представите себе своих знакомых, то сразу же почувствуете, что они не похожи на вас. Один человек видит в своем начальнике воплощенное совершенство, другой считает того же самого начальника занудой и педантом. Наша реакция на определенную ситуацию базируется на субъективном восприятии. Три человека могут посмотреть один и тот же фильм, прочесть одну и ту же книгу, съесть одно и то же блюдо. Но впечатления этих людей будут совершенно разными. Мы знаем лишь собственную версию реальности. Нам кажется, что она истинна. Когда люди спорят с нами, они делают это потому, что их версия реальности отлична от нашей. Но мы должны признать, что версия каждого человека имеет право на существование и одинаково ценна.

Опыт имеет определенную структуру

НЛП исходит из предположения о том, что каждый опыт имеет собственную структуру. Информация, полученная с помощью пяти чувств, способы фильтрации и классификации реальности, «кодирование» времени, эмоций и воспоминаний в разуме и теле — все это совершенно неслучайно. Все это взаимосвязано между собой и имеет систематическую структуру. Поняв, как человек структурирует свой жизненный опыт, вы можете помочь ему осуществить необходимые перемены.

Жизнь, разум и тело — это единая система

Хотя мы привыкли считать себя самостоятельными, автономными индивидуумами, в действительности «человек — это не остров». Ведущий специалист в области НЛП Роберт Дилтс элегантно выразил эту мысль, заявив: «Наши тела, наши общества и сама Вселенная образуют экологию сложных систем и подсистем, каждая из которых взаимодействует с отдельными, оказывает на них влияние и подвергается влиянию с их стороны».

Вселенная — это система, состоящая из галактик и планет. Общество — это система, состоящая из культур и субкультур, создаваемых людьми. Люди взаимодействуют с обществом и сами по себе также являются системами. Модель нейрологических уровней — это система, в которой каждый уровень взаимодействует со всеми остальными.

Человеческое тело — это прекрасный пример системы в действии. Множество различных органов функционирует самостоятельно, но они взаимодействуют друг с другом, образуя единый организм. В НЛП разум и тело воспринимаются как единая система, элементы которой взаимосвязаны. Вы, к примеру, можете изменить собственные чувства, изменив свои мысли. То, что происходит в вашем теле, оказывает влияние на ваши мысли. Например, когда вы думаете о проведении важной презентации, ваши мышцы напрягаются, дыхание учащается, вы испытываете определенные эмоции.

Жизнь, разум и тело — единая система. Это одна из центральных пресуппозиций НЛП. Ее важность объясняется тем, что она позволяет понять: выделить отдельную часть из системы невозможно. Изменяя один аспект системы, вы тем или иным образом изменяете и все остальные. Люди непрерывно воздействуют друг на друга своими поступками и испытывают на себе воздействие поступков других людей. Работая самостоятельно или в сотрудничестве с другими людьми, вы должны постоянно осознавать существование большой системы, частью которой являетесь вы и ваша работа.

Смысл общения — в реакции, которую вы получаете

Вам никогда не доводилось сталкиваться с неожиданной реакцией на свои, казалось бы, вполне невинные слова? Наверняка приходилось. Такое случается, потому что смысл посылаемого нами сигнала не всегда совпадает с тем, как его воспринимают другие люди. То, что кажется допустимым в рамках вашей «карты», в условиях «карты» другого человека абсолютно недопустимо. Это вызвано двумя причинами.

Во-первых, общение ведется через фильтры восприятия, которые уникальны для каждого человека. Воспринимая информацию, каждый из нас включает собственный фильтр. Если человек не терпит крика, что бы вы ему ни говорили, повышая при этом голос, передаваемая вами информация пропадет втуне.

Во-вторых, посылаемый вами сигнал может быть и не столь «невинен», как вам кажется. Если вы хвалите кого-то из коллег, но делаете это грубо и нетактично, окружающие подумают, что вы неискренни, и отреагируют на ваши слова соответственно.

Ценность данной пресуппозиции в том, что человек обязан нести ответственность за общение с другими людьми. Мы не имеем права обвинять окружающих в том, что они нас не слушают или реагируют на наши слова «неправильно». Здесь огромную роль играет острота чувств. Вы должны четко улавливать реакцию окружающих. Только это позволит вам сделать общение эффективным и вовремя скорректировать свое поведение, если реакция собеседников оказывается нежелательной.

Человек не может не общаться

Когда вы говорите, вы общаетесь. Это совершенно ясно. Однако что бы вы ни делали, ваши действия влияют на тех, кто вас окружает. Исследования показывают, что более 70% всего общения ведется на невербальном уровне, что человек бессознательно улавливает тонкие нюансы поз, жестов, выражений других людей. Когда мы говорим, окружающие чувствуют ритм речи, тон голоса и ударение. Эта информация столь же важна, как и произносимые вами слова. Даже молчание может иметь глубокий смысл. Посмотрев на спокойно сидящего человека, вы сразу же составляете о нем впечатление.

Разум и тело — это единая система. Естественно, что мысли влияют на физиологию и выражаются невербально. Поскольку человек не может не общаться, очень важно делать это точно и четко, не полагаясь на случай. Представьте, что вы находитесь на деловом совещании. Между двумя вашими коллегами возник спор. Все, что вы скажете или сделаете, может быть воспринято как сигнал, говорящий о том, что вы принимаете сторону одного из спорящих или сохраняете нейтралитет. Если вы хотите остаться нейтральным, вам необходимо позаботиться о том, чтобы вербальные и невербальные сигналы в максимальной степени соответствовали друг другу. Только в этом случае ваше выступление будет воспринято конгруэнтно.

Любое поведение имеет в своей основе позитивное намерение

Иногда бывает трудно понять, почему люди ведут себя столь странно, непонятно и «неправильно». Что заставляет алкоголика пить, а наркомана принимать наркотики? Почему люди разрушают личные отношения? Почему они проявляют агрессию в отношении других людей? НЛП учит, что поведение человека не случайно. Оно всегда продиктовано определенной целью, «позитивным намерением». Такое намерение возникает в момент первого проявления данного поведения. Например, многие начинают курить в возрасте 14 лет. Курение продиктовано желанием казаться взрослым и произвести впечатление на друзей. Много лет спустя людям бывает трудно отказаться от этой привычки, так как, хотя ситуация изменилась, «позитивное намерение» все еще сохранилось. Иногда позитивное намерение не столь очевидно, поскольку оно действует на подсознательном уровне.

Многие «приемы изменения», используемые в НЛП, включают в себя выявление позитивного намерения, лежащего в основе определенного поведения, и нахождение альтернативных способов его удовлетворения.

Люди всегда совершают наилучший выбор из всех доступных

В соответствии с этой пресуппозицией любое поведение, каким бы странным оно нам ни казалось, продиктовано наилучшим выбором из всех доступных человеку в данный момент времени с учетом его жизненного опыта, знаний, убеждений и ресурсов. Вам подобный выбор может казаться ошибочным, неправильным и вредным. Сами вы в такой же ситуации повели бы себя абсолютно иначе и, возможно, добились бы лучших результатов. Но и в вашей жизни были моменты, когда окружающие думали, что на вашем месте повели бы себя по-другому. Истина заключается в том, что людям всегда кажется, будто они совершают наилучший выбор на основе доступной им информации. Исследуя свое поведение, убеждения и мыслительный процесс, мы можем избрать для себя более эффективный образ действий в будущем.

Такого понятия, как неудача, не существует, есть только обратная связь

Когда ребенок учится новому навыку — начинает сидеть, ходить, говорить, — ему неизвестны неудачи. Ребенок делает шаг. Если у него ничего не получается, он совершает новую попытку, то есть повторяет процесс до тех пор, пока не добьется желаемого результата. Если бы после первого падения он решил, что потерпел неудачу, то никогда не научился бы ходить. Ребенок получает обратную связь и понимает, какие его действия оказались неэффективными, а какие принесли желаемый результат. Однако во взрослом состоянии большинство людей не готовы к совершению «ошибок». Они боятся рисковать, боятся неудачи, боятся воспринимать себя как неудачников. Люди хотят, чтобы все получалось сразу же. Они не могут воспринимать неудачу как сигнал обратной связи и использовать его для обучения.

Совершение ошибок — это эффективный способ найти то, что все-таки сработает. Томас Эдисон пользовался таким способом, когда искал материал для электрической лампочки. Вместо того чтобы расценивать каждый неэффективный вариант как неудачу, он считал их весьма успешными, поскольку такие опыты сужали поле будущих экспериментов.

Эта пресуппозиция несет в себе освободительный заряд. Сделав ее девизом своей жизни, вы сможете попробовать все то, чего раньше боялись. Чем больше «неудач» вы потерпите, тем больше знаний получите. Стратегия успешного обучения очень проста: ошибайтесь как можно чаще!

Если ваши действия не приносят результата, попробуйте что-нибудь другое

Что вы сделаете, если, вставив ключ в замочную скважину, обнаружили, что дверь не открывается? Будете ли вы пытаться снова и снова открыть дверь именно этим ключом? Конечно, нет. Однако в повседневной жизни многие поступают именно так. Мы, как мухи, бьемся об оконное стекло, вместо того чтобы свернуть в сторону и пролететь через открытую форточку. В случае с замком вы почти наверняка — перепробуете все ключи на связке и, в конце концов, найдете нужный. «Если всегда делать то же, что и всегда, — гласит старая пословица, — всегда будешь получать то же, что и всегда». Гибкость — вот ключевой компонент, который позволяет добиваться желаемого результата. Если вы попробовали решить проблему одним способом, и он не принес результатов, сделайте что-нибудь другое. Продолжайте менять поведение до тех пор, пока не добьетесь желаемого.

Каждый из нас располагает ресурсами, необходимыми для того, чтобы добиться желаемого

Вы когда-нибудь слышали выражение «Я и не знал, что он на это способен»? Многие из нас ограничивают собственные способности ложными убеждениями, а потом удивляются, когда удается преодолеть эти ограничения и совершить то, что казалось невозможным.

Люди не достигают желаемого только потому, что не используют скрытых в себе внутренних ресурсов, накопленных в течение жизни. Нам следует лишь в нужный момент получить доступ к этим ресурсам. Если вы должны разрешить какую-либо проблему, то, возможно, вам поможет подход, который вы использовали в совершенно другой ситуации. Проявив гибкость, вы сможете получить великолепный результат.

Если один человек сумел чего-то добиться, это под силу и другому

Эта пресуппозиция подталкивает нас к расширению собственных способностей и к преодолению 6рьеров, которые в соответствии с нашими убеждениями кажутся нам непреодолимыми. Нас останавливает не только страх перед неудачей, но и осознание своих ограничений. Но ограничения восприятия не являются реальными. В действительности человек обладает почти безграничным потенциалом.

Иногда простой отказ от ограничивающих убеждений позволяет человеку открыть в себе огромные ресурсы. Эта пресуппозиция самым тесным образом связана с процессом моделирования совершенства. Если вы хотите, чтобы вашу статью опубликовали, вам нужно найти человека, который преуспел на писательской ниве, а затем «смоделировать» свое поведение по его примеру.

Люди работают идеально

Люди, страдающие фобиями, испытывающие проблемы с общением или просто не справляющиеся с определенной работой, часто считают себя неудачниками. Но такая точка зрения противоречит основным принципам НЛП. Нет неудачников или неспособных людей. Все люди работают идеально. Если кто-то никак не может найти дорогу, то с точки зрения НЛП такой человек умеет идеально заблудиться.

Разумеется, такой результат может быть вовсе не тем, к которому он стремился, но в этом ему удалось достичь совершенства. Если исследовать стратегии и убеждения с такой точки зрения, они будут более эффективными. В НЛП огромную роль играет позитивная самооценка, поскольку она позволяет отделить человека от его поведения.

Контроль над любой системой получает человек, обладающий наибольшей гибкостью

Эта пресуппозиция связана с системным мышлением. Ее еще называют законом необходимого разнообразия. Слово «контроль» сразу же определяет при этом ситуацию. Принимая во внимание другие факторы, данное выражение можно сформулировать иначе: «Человек, обладающий наибольшей гибкостью, имеет наилучшие шансы достичь желаемого». Гибкость дает вам больше вариантов решения проблемы. При одном варианте оно может быть вполне эффективным в условиях определенной культуры, окружающей среды или условий. Но в другой обстановке то же решение может оказаться абсолютно неверным. Ситуация меняется, и человек не может просто повторить то, что он делал раньше. Чем сложнее система, тем большая гибкость требуется для контроля над ней.

Наличие выбора всегда лучше его отсутствия

Ричард Бандлер, один из основателей НЛП, однажды заметил: «Смысл НЛП в том, что эта наука дает нам больше возможностей выбора». Многие пресуппозиции и приемы НЛП связаны с увеличением возможностей выбора, доступных в каждой конкретной ситуации. Один выход — это полное отсутствие выбора. Подобное происходит в рамках фобии: увидев паука, вы впадаете в панику, так как не чувствуете возможности выбора. Чем больше возможностей выбора у вас будет, тем свободнее вы станете и тем эффективнее станет ваша жизнь.

НЛП в действии

  • Начните обдумывать, как можно использовать в повседневной жизни четыре столпа НЛП — результаты, остроту чувств, поведенческую гибкость и взаимопонимание.
  • Проанализируйте свою рабочую роль в рамках модели нейрологических уровней. Когда и где вы выполняете свою работу? Что вы делаете? Как это делаете? Что для вас важно в вашей работе? С какой целью вы выполняете свою работу? Почему делаете именно это? Проведя подобный анализ, вы получите четкое представление о работе модели нейрологических уровней.
  • Внимательно изучите примеры пресуппозиций, приведенные в этой книге. Вы обнаружите, что в той или иной форме они встречаются в каждой главе.


Пользователь, раз уж ты добрался до этой строки, ты нашёл тут что-то интересное или полезное для себя. Надеюсь, ты просматривал сайт в браузере Firefox, который один правильно отражает формулы, встречающиеся на страницах. Если тебе понравился контент, помоги сайту материально. Отключи, пожалуйста, блокираторы рекламы и нажми на пару баннеров вверху страницы. Это тебе ничего не будет стоить, увидишь ты только то, что уже искал или ищешь, а сайту ты поможешь оставаться на плаву.


Курс «Основы НЛП (нейролингвистическое программирование)»

Частые вопросы

Есть ли у вас лицензия на обучение?

Да, команда образовательного центра «Знанио» имеет более 11 лет опыта работы в сфере дистанционного обучения. Наша текущая лицензия была выдана 09.09.2020 и подтверждает наше право на образовательную деятельность и выдачу документов государственного (установленного) образца.

Как проходит обучение?

Прохождение курсов на сайте «Знанио» — самый удобный, быстрый и безопасный способ пополнить свои знания и портфолио.

Для обучения достаточно оформить заявку и заполнить личные данные. После этого вы можете проходить курс в любое время, на любом устройстве, в любом месте и в удобные вам сроки.

Обучение проводится на базе договора на оказание образовательных услуг в виде оферты: вам не нужно отправлять никаких документов почтой.

По итогам обучения мы выдаем вам мгновенный электронный документ, а также отправляем печатную версию ваших итоговых документов бесплатно Почтой России. В курсах дополнительного образования выдача печатного документа является необязательной, и для его получения необходимо оплатить дополнительную услугу.

Заключаете ли вы договор?

Для вашей безопасности и удобства мы проводим обучение в соответствии с законодательством на основе договора-оферты на оказание образовательных услуг. Он дает вам все права и гарантии слушателя курса и при этом освобождает от необходимости пересылать или привозить нам оригинал договора.

Можно ли пройти обучение по договору с моей организацией?

Да, обучение по договору с вашей организацией может быть организовано с письменным заключением договора с ООО «Знанио». Для обучения от организации обращайтесь к нам по электронной почте [email protected].

Какие документы требуются для записи?

Только для обучения на курсах повышения квалификации, переподготовки и профессионального обучения требуется загрузка в личном кабинете скана (фото) паспорта, документа об имеющемся образовании и документа о смене фамилии (если фамилия в паспорте не совпадает с документом об образовании).

Как быстро можно начать обучение?

Обучение можно начать в день записи.

Можно ли вернуть деньги, если мне не понравился курс?

Да, до момента отправки вам итоговых документов вы можете отказаться от услуги и возвратить свои деньги, согласно договору-оферте.

Как долго проходит обучение?

Сроки обучения регламентированы в соответствии с законодательством только для курсов переподготовки, повышения квалификации и профессионального обучения. Срок обучения зависит от длительности курса и указывается на странице описания каждого курса.

Необходимо ли приезжать лично в учебный центр?

Нет, мы проводим запись и обучение полностью дистанционно.

Можно ли зачесть ранее пройденные темы или сдать экзамены «экстерном»?

Да. Регламентированные законодательством сроки «экстерна» указаны на странице описания курса. Вы можете обратиться к нам по электронной почте [email protected] для сдачи всех тестов в сокращенные сроки.

От имени какой организации проходит обучение?

Обучение проводится от имени ООО «Знанио» либо другой образовательной организации, указанной на странице описания курса. Мы гарантируем, что любая организация, проводящая обучение на сайте «Знанио», проверена нами на право осуществление образовательной деятельности, наличие лицензии, выпускников и положительные отзывы. Вне зависимости от того, от имени какой организации вы выберите обучение, формат и процесс обучения остаются неизменными. Ваше сопровождение по любым вопросам всегда осуществляют специалисты ООО «Знанио».

Выдаете ли вы официальные документы об обучении?

По итогам обучения мы выдаем оригиналы документов об образовании установленного образца в соответствии с законодательством с активной защитой в виде защищенных бланков, печати, кода проверки подлинности и QR-кода (в зависимости от типа курса). В курсах дополнительного образования выдача печатного документа является необязательной, и для его получения необходимо оплатить дополнительную услугу.

Указывается ли заочная форма обучения в итоговых документах?

Нет, форма обучения в итоговых документах не указывается.

Котируются ли ваши документы в государственных организациях?

Да, документы об обучении на нашем сайте принимаются так же, как документы от обучения любым другим законным спобосом. Наши документы отвечают государственным требованиям и соответствуют как внешне, так и с точки зреия защиты и содержания, документам государственных образовательных организаций.

Читать онлайн «Основы системного НЛП для чайников» автора Орлов Виктор Евгеньевич — RuLit

Виктор Орлов

Основы системного НЛП для чайников

Я практик… Циничный, как политик и ехидный, как недозревший лимон… Я не верю в сверхъестественные штуки, которые так нравится обсасывать в беседах на скамеечках и по телефону мистически настроенным дамам из всех слоев общества. Я не верю в магические фокусы, которые проделывают экстрасенсы, колдуны и подобная им публика… Я не верю в очистку ауры и снятие порчи…

Не верю, потому что и я и мои коллеги сами прекрасно умеем все это делать.

Без завываний и заклинаний. Нам не нужно делать умную физиономию, чтобы найти в организации «энергетического вампира», который гадит там всем и вся. Нам нет необходимости перемещать с места на место «энергетические центры» и открывать «третий глаз», чтобы избавить человека от аллергии. Нам не нужно верить в волшебство, потому что мы и сами — волшебники…

Появившись в конце 20-го века, Нейролингвистическое программирование (НЛП) быстро завоевало сразу все мыслимые титулы и звания. Любая голливудская красотка умерла бы от счастья, если бы о ней писалось столько же хвалебного и непотребного, сколько об НЛП и «нэлперах». Любой полководец прошлого отдал бы все свои завоевания в обмен на ТАКОЙ имидж.

Обладатель несметных, честно наворованных сокровищ, представитель современного мафиозного мира подавился бы фазаньим филе, если бы узнал о той власти, которая содержится в этом коротком сочетании из трех букв…

Безумный политик, который только и озабочен тем, как бы взобраться на вершину сомнительной славы, умер бы от инфаркта на своей любовнице, если бы его проинформировали о ВОЗМОЖНОСТЯХ НЛП применительно к его карьере.

Но ЭТА книга посвящена другой категории людей. Той, которая именует себя «предпринимателями», «бизнесменами» и которая недоверчивее и практичнее, чем кто-либо еще. Эта книга о том, как перестать видеть в своей работе сплошную авантюру, а в своем персонале — одних только недоношенных уродов, которые только и делают, что крадут туалетную бумагу из корпоративных туалетов или требуют, чтобы им вовремя платили зарплату…

Эта книга о том, как превратить себя и своих приближенных в команду, которая знает, куда идти и как при этом ПРАВИЛЬНО передвигать конечностями.

Эта книга посвящена самым первым основам того, что среди профессионалов называется «Системным НЛП» — одной из наиболее эффективной и практичной его разновидности. Я заранее благодарен тем приверженцам новых технологий и наук о его Величестве Человеке, которые удосужатся ее приобрести и тем более прочитать. Но эта благодарность не носит характер той сомнительной благодарности, которую часто выражают авторы книг и которая звучит как: «Благодарю, что вы меня кормите»…

Это благодарность людям, которые настолько предусмотрительны, что понимают тот простой факт, что без точных и систематических знаний в области управления своими делами так же немыслимо достичь эффективных результатов, как немыслимо пробежать стометровку, отталкиваясь от дорожки исключительно с помощью одной лишь собственной задницы!

Эта благодарность тем людям, которым надоело вяло плестись то в одном, то в другом направлекнии, не зная, где очутишься завтра. Тем, кого уже тошнит от постоянного процесса «сколачивания» своих коллег и соратников в «дружный трудовой коллектив» и которые просто хотят иметь хотя бы некое подобие НАСТОЯЩЕЙ КОМАНДЫ и НАСТОЯЩИХ ЦЕЛЕЙ.

Я счел самым практичным написание серии небольших книжек, которые были бы доступны любому человеку, способному различать отдельные буквы.

Это лучше, чем в течение 10 лет готовить некое фундаментальное издание из двух тысяч страниц, которое будет одиноко пылиться на книжных полках и стоить столько же, сколько хороший смокинг. В каждой книге этой СОВЕРШЕННО НОВОЙ СЕРИИ вы найдете доступное изложение тех сведения об НЛП, которые раньше, возможно, казались вам совершенно «темным лесом». На мой взгляд, писатель, который одновременно является и «Нэлпером» просто-таки обязан писать так, чтобы его книги были понятны любому. Даже безнадежному дебилу. Ведь НЛП — это наука и искусство делать понятное одному понятным другим. Хотя, иногда для этого приходиться изрядно попудрить кому-то мозги… Но это уже профессиональный подход всех лучших специалистов в этой, самой разгильдяйской и самой могущественной из всех психотехнологий.

В этой книге, небольшой по объему, вы найдете НАЧАЛО построения всего, что вы хотите построить — своей фирмы, команды, жизни… Вы поймете, почему сказать: «Здравствуй, я твой начальник» — это еще не все. Нужно еще кое-что… Нужна какая-то система этого «кое-что», которая свяжет то, что вы хотите сделать с тем, кем вы являетесь СЕЙЧАС. И которая научит вас тому, как произносить не просто дежурное: «Давай прибыль, урод!», а нечто более ценное и более полезное с точки зрения вас, как руководителя и личности. А поэтому, вводный треп можно считать законченным и для меня и для вас!

И еще одно: тем, кто сочтет, что некоторые выражения в этой книге могли бы носить более парламентский характер, следует помнить, что писалась она отнюдь не для монашек или продавцов пирожных. Так, что и тех и других просим положить книгу на место и купить себе слюнявчики…

Во многих примерах вы узнаете выдержки из работ Дилтса и Молдена. В этих случаях моя Идентичность автора скромно отступала в тень и на первый план выступала личность переводчика, поскольку эти ребята все же слишком серьезны для русcкого человека. Поэтому я нагло постарался привлечь внимание не только к содержанию соответствующих книг, но и к их форме — сделав ее более веселой. Русскому человеку без стеба плохо дается понимание жизни.

И еще одно — перед вами рукопись книги и поэтому в ней много случайных опечаток. Не поленитесь — врубите «спеллинг» и исправьте ошибки. Автор человек грамотный, но за всем не углядеть.

Можете свободно распространять эту книгу с некоммерческими целями, если вам не в лом указывать ее автора и его сайт: www.consillieri.ru!

Виктор Евгеньевич Орлов

Вспомните какой-нибудь случай из вашей, не сомневаюсь, достаточно бурной жизни, когда вы были по-настоящему в чем-то убеждены… «По-настоящему» означает, что это не было простой мыслью о том, «что нечто такое должно случиться, если…». «Убеждены» — это означает, что вы не только знали, что это произойдет, но и не допускали никаких сомнений на этот счет. Возможно, речь шла о том, что вы получите какой-то выгодный контракт или о том, что ваша жена вам не изменяет, или о том, что вы одержите победу на выборах…

В данном случае, совершенно неважно — о чем именно идет речь. Важно другое — ваши убеждения, очевидно сильно повлияли на ваше поведение и конечный результат, не так ли? Принято считать, что если человек в чем-то убежден, то у него всегда находятся и силы и возможности сделать это.

Однако, если он убежден в том, что сделать это невозможно, то никаких сил и терпения не хватит, чтобы переубедить его. Наши убеждения о себе самом, своей фирме, своей семье, здоровье, репутации и так далее — здорово влияют на нашу повседневную жизнь. Если вы докажете своему сыну, что он — преступник, то в один прекрасный день получите дейтсвительно преступника, поскольку ваши слова станут его убеждением. Если вы, как руководитель, убеждены в том, что ваш персонал — сборище недоношенных уродов, которых надо лупить кнутом, то только такие люди и будут работать на вашей фирме…

Если вы искренне считаете, что обучать свои кадры — ненужная роскошь, то вскоре обнаружите, что вам самому приходиться делать «обезьянью работу», а у ваших сотрудников нет абсолютно никакой ответственности за то, что происходит с прибылями и качеством. И даже если вы их просто уволите, то вскоре получите такое же достойное пополнение, потому что идиотизм — это телега, которая ездит по кругу, а это означает, что к вам снова придут те, кого выставил за дверь такой же непредусмотрительный осел, как и вы. Чтобы создать действительно крепкую команду нужно нечто большее, чем просто приказ о назначении на должность. Нужно что-то еще, что ОБЪЕДИНИЛО бы людей, помогая им стать такой командой. Любовь — это не одни только горестно-сопливые письма и нытье про одиночество…

Ваш путеводитель по обработке естественного языка (NLP) | Диего Лопес Исэ

Как машины обрабатывают и понимают человеческий язык

Все, что мы выражаем (устно или письменно), несет в себе огромное количество информации. Тема, которую мы выбираем, наш тон, наш выбор слов — все это добавляет какой-то тип информации, которую можно интерпретировать и извлечь из нее ценность. Теоретически мы можем понять и даже предсказать поведение человека, используя эту информацию.

Но есть проблема: один человек может генерировать сотни или тысячи слов в объявлении, причем каждое предложение имеет соответствующую сложность.Если вы хотите масштабировать и анализировать несколько сотен, тысяч или миллионов людей или деклараций в данной географии, тогда ситуация неуправляема.

Данные, полученные из разговоров, заявлений или даже твитов, являются примерами неструктурированных данных. Неструктурированные данные плохо вписываются в традиционную структуру строк и столбцов реляционных баз данных и представляют собой подавляющее большинство данных, доступных в реальном мире. Это грязно, и им сложно манипулировать. Тем не менее, благодаря достижениям в таких дисциплинах, как машинное обучение, в этой теме происходит большая революция.В настоящее время речь идет уже не о попытках интерпретировать текст или речь на основе его ключевых слов (старомодный механический способ), а о понимании значения этих слов (когнитивный способ). Таким образом можно обнаружить такие речевые образы, как иронию, или даже провести анализ настроений.

Обработка естественного языка или NLP — это область искусственного интеллекта, которая дает машинам возможность читать, понимать и извлекать значение из человеческих языков.

Это дисциплина, которая фокусируется на взаимодействии между наукой о данных и человеческим языком и распространяется во многих отраслях. Сегодня НЛП переживает бум благодаря огромным улучшениям в доступе к данным и увеличению вычислительной мощности, которые позволяют практикам достигать значимых результатов в таких областях, как здравоохранение, СМИ, финансы и человеческие ресурсы, среди других.

Проще говоря, НЛП представляет собой автоматическую обработку естественного человеческого языка, такого как речь или текст, и, хотя сама концепция увлекательна, реальная ценность этой технологии исходит из вариантов использования.

NLP может помочь вам с множеством задач, и области применения кажутся расширяющимися с каждым днем. Приведем несколько примеров:

  • NLP позволяет распознавать и прогнозировать заболеваний на основе электронных медицинских карт и собственной речи пациента. Эта способность исследуется в условиях здоровья, которые варьируются от сердечно-сосудистых заболеваний до депрессии и даже шизофрении. Например, Amazon Comprehend Medical — это сервис, который использует NLP для извлечения болезненных состояний, лекарств и результатов лечения из записей пациентов, отчетов о клинических испытаниях и других электронных медицинских записей.
  • Организации могут определять, что клиенты говорят об услуге или продукте, идентифицируя и извлекая информацию из таких источников, как социальные сети. Этот анализ настроений может предоставить много информации о выборе клиентов и их факторах принятия решений.
  • Изобретатель в IBM разработал когнитивного помощника , который работает как персонализированная поисковая машина, узнавая все о вас, а затем напоминая вам имя, песню или что-нибудь, что вы не можете вспомнить, в тот момент, когда вам это нужно.
  • Такие компании, как Yahoo и Google, фильтруют и классифицируют ваши электронные письма с помощью NLP, анализируя текст в электронных письмах, которые проходят через их серверы, и останавливает спам еще до того, как они попадут в ваш почтовый ящик.
  • Чтобы помочь идентифицировать фальшивые новости , группа NLP в Массачусетском технологическом институте разработала новую систему для определения того, является ли источник точным или политически предвзятым, определяя, можно ли доверять источнику новостей или нет.
  • Amazon Alexa и Apple Siri являются примерами интеллектуальных голосовых интерфейсов , которые используют NLP для ответа на голосовые подсказки и делают все, например, найти конкретный магазин, сообщить нам прогноз погоды, предложить лучший маршрут до офиса или включить огни дома.
  • Понимание того, что происходит и о чем говорят люди, может быть очень ценным для финансовых трейдеров . NLP используется для отслеживания новостей, отчетов, комментариев о возможных слияниях компаний, все это затем может быть включено в торговый алгоритм для получения огромной прибыли. Помните: покупайте слухи, продавайте новости.
  • NLP также используется на этапах поиска и отбора набора талантов , выявляя навыки потенциальных сотрудников, а также выявляя потенциальных клиентов до того, как они станут активными на рынке труда.
  • На основе технологии IBM Watson NLP LegalMation разработала платформу для автоматизации рутинных судебных процессов и помогает юридическим группам сэкономить время, сократить расходы и сместить стратегический фокус.

НЛП особенно активно развивается в сфере здравоохранения . Эта технология улучшает оказание медицинской помощи, диагностику заболеваний и снижает расходы, в то время как медицинские организации все чаще используют электронные медицинские карты. Тот факт, что клиническая документация может быть улучшена, означает, что пациентов можно лучше понять и получить пользу от лучшего здравоохранения.Цель должна заключаться в оптимизации их опыта, и несколько организаций уже работают над этим.

Количество публикаций, содержащих предложение «обработка естественного языка» в PubMed за период 1978–2018 гг. По состоянию на 2018 год PubMed содержит более 29 миллионов ссылок на биомедицинскую литературу.

Такие компании, как Winterlight Labs, значительно улучшают лечение болезни Альцгеймера, отслеживая когнитивные нарушения с помощью речи, и они также могут поддерживать клинические испытания и исследования для широкого круга центральных расстройства нервной системы.Следуя аналогичному подходу, Стэнфордский университет разработал Woebot, чат-бота-терапевта с целью помочь людям с тревожными и другими расстройствами.

Но по этому поводу ведутся серьезные разногласия. Пару лет назад Microsoft продемонстрировала, что, анализируя большие выборки запросов поисковых систем, они могут идентифицировать интернет-пользователей, страдающих от рака поджелудочной железы, еще до того, как им поставят диагноз. Как пользователи отреагируют на такой диагноз? А что было бы, если бы у вас был ложноположительный результат? (это означает, что у вас может быть диагностировано заболевание, даже если у вас его нет).Это напоминает случай с Google Flu Trends, который в 2009 году был объявлен как способный предсказывать грипп, но позже исчез из-за его низкой точности и неспособности соответствовать прогнозируемым показателям.

НЛП может стать ключом к эффективной клинической поддержке в будущем, но в краткосрочной перспективе еще предстоит решить множество проблем.

Основные недостатки, с которыми мы сталкиваемся в наши дни с НЛП, связаны с тем фактом, что язык очень сложен. Процесс понимания языка и управления им чрезвычайно сложен, и по этой причине принято использовать разные методы для решения различных задач, прежде чем связывать все вместе.Для реализации этих методов широко используются такие языки программирования, как Python или R, но прежде чем углубляться в строки кода (это будет темой другой статьи), важно понять концепции, лежащие в основе них. Давайте подытожим и объясним некоторые из наиболее часто используемых алгоритмов в НЛП при определении словаря терминов:

Пакет слов

Это широко используемая модель, которая позволяет вам подсчитывать все слова в фрагменте текста. По сути, он создает матрицу вхождений для предложения или документа, игнорируя грамматику и порядок слов.Эти частоты или встречаемости слов затем используются в качестве признаков для обучения классификатора.

Чтобы привести короткий пример, я взял первое предложение песни «Через Вселенную» из The Beatles:

Слова текут, как бесконечный дождь в бумажный стаканчик,

Они скользят, когда проходят, они ускользают через вселенную

Теперь давайте посчитаем слова:

Этот подход может отражать несколько недостатков, таких как отсутствие семантического значения и контекста, а также факты, которые останавливают слова (например, «the» или «a»), добавляют шум в анализ. и некоторые слова не имеют соответствующего веса («вселенная» весит меньше, чем слово «они»).

Чтобы решить эту проблему, один из подходов состоит в том, чтобы изменить масштаб частоты слов в зависимости от того, как часто они появляются во всех текстах (а не только в том, который мы анализируем), чтобы оценки для часто встречающихся слов, таких как «the», также часто встречаются во всех текстах. другие тексты наказываются. Этот подход к оценке называется «Частота термина — обратная частота документа» (TFIDF) и улучшает набор слов по весам. Через TFIDF часто встречающиеся в тексте термины «вознаграждаются» (например, слово «они» в нашем примере), но они также «наказываются», если эти термины часто встречаются в других текстах, которые мы также включаем в алгоритм.Напротив, этот метод выделяет и «награждает» уникальные или редкие термины с учетом всех текстов. Тем не менее, у этого подхода нет ни контекста, ни семантики.

Токенизация

Это процесс сегментирования бегущего текста на предложения и слова. По сути, это задача разрезать текст на части, называемые токенами , и в то же время отбросить определенные символы, такие как знаки препинания. Следуя нашему примеру, результат токенизации будет:

Довольно просто, не так ли? Что ж, хотя в этом случае это может показаться довольно простым, а также в таких языках, как английский, где слова разделяются пробелом (так называемые сегментированные языки), не все языки ведут себя одинаково, и, если подумать, одних пробелов недостаточно. даже для английского, чтобы выполнить правильную токенизацию.Разделение на пробелы может разбить то, что следует рассматривать как один токен, как в случае определенных имен (например, Сан-Франциско или Нью-Йорк) или заимствованных иностранных фраз (например, laissez faire).

Токенизация может также удалить знаки препинания , облегчая путь к правильной сегментации слов, но также вызывая возможные осложнения. В случае точек, следующих за аббревиатурой (например, dr.), Точка, следующая за этим сокращением, должна рассматриваться как часть того же символа и не удаляться.

Процесс токенизации может быть особенно проблематичным при работе с биомедицинскими текстовыми доменами, которые содержат много дефисов, скобок и других знаков препинания.

Более подробные сведения о токенизации можно найти в этой статье.

Удаление стоп-слов

Включает в себя избавление от общеязыковых статей, местоимений и предлогов, таких как «и», «the» или «to» в английском языке. В этом процессе некоторые очень распространенные слова, которые, по-видимому, не имеют большого значения или не имеют никакого значения для цели НЛП, фильтруются и исключаются из обрабатываемого текста, тем самым удаляя широко распространенные и часто встречающиеся термины, которые не информативны по отношению к соответствующему тексту.

Стоп-слова можно безопасно игнорировать, выполняя поиск в заранее определенном списке ключевых слов, освобождая место в базе данных и сокращая время обработки.

Универсального списка стоп-слов не существует. Их можно выбрать заранее или создать с нуля. Потенциальный подход — начать с принятия заранее определенных стоп-слов и добавить слова в список позже. Тем не менее, похоже, что в последнее время общая тенденция заключалась в том, чтобы перейти от использования больших стандартных списков стоп-слов к использованию вообще без списков.

Дело в том, что удаление стоп-слов может стереть релевантную информацию и изменить контекст в данном предложении. Например, если мы выполняем анализ настроений, мы можем сбить наш алгоритм с пути, если удалим стоп-слово, например «не». В этих условиях вы можете выбрать минимальный список стоп-слов и добавить дополнительные термины в зависимости от вашей конкретной цели.

Stemming

Относится к процессу разрезания конца или начала слова с целью удаления аффиксов (лексических добавлений к корню слова).

Аффиксы, которые добавляются в начале слова, называются префиксом (например, «астро» в слове «астробиология»), а аффиксы, добавленные в конце слова, называются суффиксами (например, «фул» в слове «полезный»).

Проблема в том, что аффиксы могут создавать или расширять новые формы одного и того же слова (так называемые флективные аффиксы ) или даже сами создавать новые слова (так называемые деривационные аффиксы ). В английском языке префиксы всегда являются производными (аффикс создает новое слово, как в примере с префиксом «eco» в слове «экосистема»), но суффиксы могут быть производными (аффикс создает новое слово, как в примере с суффикс «ist» в слове «гитарист») или словоизменительный (аффикс создает новую форму слова, как в примере с суффиксом «er» в слове «быстрее»).

Хорошо, так как же мы можем определить разницу и нарезать нужный кусок?

Возможный подход состоит в том, чтобы рассмотреть список общих аффиксов и правил (языки Python и R имеют разные библиотеки, содержащие аффиксы и методы) и выполнить стемминг на их основе, но, конечно, этот подход имеет ограничения. Поскольку стеммеры используют алгоритмические подходы, результатом процесса стемминга может не быть реальное слово или даже изменение значения слова (и предложения). Чтобы компенсировать этот эффект, вы можете редактировать эти предопределенные методы, добавляя или удаляя аффиксы и правила, но вы должны учитывать, что вы можете улучшать производительность в одной области, производя ухудшение в другой.Всегда смотрите на картину целиком и проверяйте работоспособность своей модели.

Итак, если у стемминга есть серьезные ограничения, почему мы его используем? Прежде всего, его можно использовать для исправления орфографических ошибок токенов. Стеммеры просты в использовании и работают очень быстро. (они выполняют простые операции со строкой), и если скорость и производительность важны в модели НЛП, то стемминг, безусловно, лучший вариант. Помните, мы используем его с целью повышения производительности, а не как грамматическое упражнение.

Лемматизация

Имеет цель свести слово к его основной форме и сгруппировать различные формы одного и того же слова. Например, глаголы в прошедшем времени заменяются на настоящее (например, «пошел» заменен на «идти»), а синонимы унифицированы (например, «лучший» заменен на «хороший»), таким образом стандартизируя слова со схожим значением их корня. Хотя это кажется тесно связанным с процессом выделения корней, лемматизация использует другой подход для поиска корневых форм слов.

Лемматизация преобразует слова в их словарную форму (известную как лемма ), для чего требуются подробные словари, в которых алгоритм может искать и связывать слова с соответствующими леммами.

Например, слова « работает», «работает» и «выполняется» являются формами слова « run» , поэтому « run» — это лемма всех предыдущих слов.

Лемматизация также принимает во внимание контекст слова, чтобы решить другие проблемы, такие как устранение неоднозначности , что означает, что он может различать идентичные слова, которые имеют разные значения в зависимости от конкретного контекста.Подумайте о таких словах, как «летучая мышь» (что может соответствовать животному или металлической / деревянной клюшке, используемой в бейсболе) или «банк» (что соответствует финансовому учреждению или земле рядом с водоемом). Предоставляя параметр части речи для слова (будь то существительное, глагол и т. Д.), Можно определить роль этого слова в предложении и устранить неоднозначность.

Как вы уже могли представить, лемматизация — это гораздо более ресурсоемкая задача, чем выполнение процесса стемминга.В то же время, поскольку для этого требуется больше знаний о структуре языка, чем для подхода с выделением корней, он требует большей вычислительной мощности , чем установка или адаптация алгоритма выделения остатков.

Тематическое моделирование

Используется как метод обнаружения скрытых структур в наборах текстов или документов. По сути, он группирует тексты, чтобы обнаруживать скрытые темы на основе их содержания, обрабатывая отдельные слова и присваивая им значения на основе их распределения.Этот метод основан на предположении, что каждый документ состоит из смеси тем и что каждая тема состоит из набора слов, что означает, что, если мы можем обнаружить эти скрытые темы, мы можем раскрыть смысл наших текстов.

Из вселенной методов тематического моделирования, вероятно, наиболее часто используется Latent Dirichlet Allocation (LDA) . Этот относительно новый алгоритм (изобретенный менее 20 лет назад) работает как метод обучения без учителя, который раскрывает различные темы, лежащие в основе набора документов.В методах неконтролируемого обучения , подобных этому, нет выходной переменной, которая бы направляла процесс обучения, и данные исследуются алгоритмами для поиска закономерностей. Чтобы быть более конкретным, LDA находит группы связанных слов по:

  1. Назначая каждое слово случайной теме, где пользователь определяет количество тем, которые он хочет раскрыть. Вы не определяете сами темы (вы определяете только количество тем), и алгоритм сопоставит все документы с темами таким образом, чтобы слова в каждом документе в основном захватывались этими воображаемыми темами.
  2. Алгоритм итеративно перебирает каждое слово и переназначает слово теме, принимая во внимание вероятность того, что слово принадлежит теме, и вероятность того, что документ будет создан темой. Эти вероятности вычисляются многократно, до сходимости алгоритма.

В отличие от других алгоритмов кластеризации, таких как K-means , которые выполняют жесткую кластеризацию (где разделы разделены), LDA назначает каждому документу смесь тем, что означает, что каждый документ может быть описан одной или несколькими темами (например,г. Документ 1 описан на 70% темы A, 20% темы B и 10% темы C) и отражает более реалистичные результаты.

Тематическое моделирование чрезвычайно полезно для классификации текстов, построения рекомендательных систем (например, чтобы рекомендовать вам книги на основе ваших прошлых чтений) или даже для выявления тенденций в онлайн-публикациях.

В настоящее время НЛП пытается обнаружить нюансы в значении языка, будь то из-за отсутствия контекста, орфографических ошибок или диалектных различий.

В марте 2016 года Microsoft запустила Tay , чат-бота с искусственным интеллектом (AI), выпущенного в Twitter в качестве эксперимента НЛП.Идея заключалась в том, что чем больше пользователей будет общаться с Тэем, тем умнее он станет. Что ж, в результате через 16 часов Тэя пришлось удалить из-за его расистских и оскорбительных комментариев:

Microsoft извлекла уроки из собственного опыта и через несколько месяцев выпустила Zo , англоязычный чат-бота второго поколения, который не работает. быть пойманным на тех же ошибках, что и его предшественник. Zo использует комбинацию инновационных подходов для распознавания и создания разговора, а другие компании изучают возможности использования ботов, которые могут запоминать детали, характерные для отдельного разговора.

Хотя будущее НЛП выглядит чрезвычайно сложным и полным угроз, дисциплина развивается очень быстрыми темпами (вероятно, как никогда раньше), и мы, вероятно, достигнем уровня прогресса в ближайшие годы, который заставит выглядеть сложные приложения. возможный.

Основы обработки естественного языка

Введение

Согласно отраслевым оценкам, только 21% доступных данных представлены в структурированной форме. Данные генерируются, когда мы говорим, когда мы твитнем, когда мы отправляем сообщения в WhatsApp и во время различных других действий.Большинство этих данных существует в текстовой форме, которая по своей природе очень неструктурирована.

Несмотря на наличие данных большого размера, информация, представленная в нем, не является напрямую доступной, если она не обрабатывается (читается и не понимается) вручную или не анализируется автоматизированной системой. Чтобы получить значительную и полезную информацию из текстовых данных, важно познакомиться с основами обработки естественного языка (NLP).

Примечание. Если вас больше интересует изучение концепций в аудиовизуальном формате, у нас есть вся эта статья, объясненная в видео ниже.Если нет, можете продолжить чтение.

В этой статье мы поговорим об основах различных методов, связанных с обработкой естественного языка.

Содержание

  1. Что такое корпус, жетоны и энграммы?
  2. Что такое токенизация?
    • Что такое токенизация белого пространства?
    • Что такое токенизация регулярных выражений?
  3. Что такое нормализация?
    • Что такое стемминг?
    • Что такое лемматизация?
  4. Часть речевых тегов в NLP
  5. Грамматика в НЛП и ее виды
    • Что такое грамматика округа?
    • Что такое грамматика зависимостей?

Начнем!

Что такое корпус, жетоны и энграммы?

Corpus определяется как набор текстовых документов, например, набор данных, содержащий новости, является корпусом, или твиты, содержащие данные Twitter, являются корпусом.Таким образом, корпус состоит из документов, документы состоят из абзацев, абзацы состоят из предложений, а предложения содержат более мелкие единицы, которые называются токенами .

жетонов могут быть словами, фразами или энграммами, а энграмм определяются как группа из n слов вместе.

Например, рассмотрим данное предложение —

«Я люблю свой телефон».

В этом предложении униграммы (n = 1) следующие: я, любовь моя, телефон

Диаграммы (n = 2): Я люблю, люблю свой, мой телефон

И триграммы (n = 3): Я люблю свой, люблю свой телефон

Итак, юниграммы представляют одно слово, диаграммы представляют два слова вместе, а триграммы представляют три слова вместе.

2. Что такое токенизация?

Давайте теперь обсудим токенизацию. Токенизация — это процесс разделения текстового объекта на более мелкие части, которые также называются токенами. Примерами жетонов могут быть слова, числа, энграммы или даже символы. Чаще всего используется процесс токенизации Токенизация белого пространства .

2.1 Что такое токенизация белого пространства?

Также известен как токенизация униграмм. В этом процессе весь текст разбивается на слова путем разделения их на пробелы.

Например, в предложении — «Я поехал в Нью-Йорк поиграть в футбол».

Это будет разделено на следующие жетоны: «Я», «пошел», «в», «Нью-Йорк», «в», «играть», «футбол».

Обратите внимание, , что «Нью-Йорк» не разделяется дальше, потому что процесс токенизации был основан только на пробелах.

2.2 Что такое токенизация регулярного выражения?

Другой тип процесса токенизации — это Токенизация регулярного выражения, , в котором для получения токенов используется шаблон регулярного выражения.Например, рассмотрим следующую строку, содержащую несколько разделителей, таких как запятая, точка с запятой и пробел.

 Предложение = «Футбол, крикет; Гольф Теннис »

re.split (r ’[;, \ s]’, предложение 

жетонов = «Футбол», «Крикет», «Гольф», «Теннис»

Используя регулярное выражение, мы можем разделить текст, передав шаблон разделения.

Токенизация может выполняться на уровне предложения, на мировом уровне или даже на уровне персонажа.

3. Что такое нормализация?

Следующий метод — Нормализация . В области лингвистики и НЛП морфема определяется как базовая форма слова. Токен обычно состоит из двух компонентов: морфем, которые являются базовой формой слова, и флективных форм, которые, по сути, представляют собой суффиксы и префиксы, добавляемые к морфемам.

Например, рассмотрим слово Антинационалист,

, который состоит из A nti и ist как флективных форм и national как морфемы. Нормализация — это процесс преобразования токена в его базовую форму. В процессе нормализации изгиб слова удаляется, чтобы можно было получить базовую форму. Итак, нормализованная форма антинационализма — это национальных.

Нормализация полезна для уменьшения количества уникальных токенов, присутствующих в тексте, удаления вариаций слова в тексте, а также удаления избыточной информации. Популярные методы, которые используются для нормализации, — это стемминг и лемматизация.

Давайте обсудим их подробнее!

3.1 Что такое стемминг?

Stemming — это основанный на элементарных правилах процесс удаления флективных форм из токена, а выходными данными являются основа мира.

Например, «смеется», «смеется», «смеется», «смеется» превращается в «смех», что является их основой, потому что их форма перегиба будет удалена.

Создание корней — не лучший процесс нормализации, потому что иногда при выделении корней могут образовываться слова, которых нет в словаре.Например, рассмотрим предложение: «Его команды не выигрывают»

После блокировки жетонов, которые мы получим: «привет», «команда», «есть», «не», «победа»

Обратите внимание, что ключевое слово «winn» не является обычным словом, а « hi » изменило контекст всего предложения.

Другой пример —

3.2 Что такое лемматизация?

Лемматизация, с другой стороны, представляет собой систематический пошаговый процесс удаления форм словоизменения.Он использует словарный запас, структуру слов, часть речевых тегов и грамматические отношения.

Результатом лемматизации является корневое слово, которое называется a lemma . Например,

Am, Are, Is >> Be

Бег, Бег, Бег >> Бег

Кроме того, поскольку это систематический процесс при выполнении лемматизации, можно указать часть речевого тега для желаемого термина, и лемматизация будет выполняться только в том случае, если данное слово имеет правильную часть речевого тега.Например, если мы попытаемся лемматизировать слово , выполняющее , как глагол , оно будет преобразовано в run. Но если мы попытаемся лемматизировать то же слово , работающее под номером , как существительное , оно не будет преобразовано.

Подробное объяснение того, как работает лемматизация, с помощью пошагового процесса удаления форм словоизменения —

Давайте теперь посмотрим на некоторые свойства текстовых объектов, связанные с синтаксисом и структурой. Речь пойдет о части речевых тегов и грамматики.

4. Часть тегов речи (PoS) при обработке естественного языка —

Часть речевых тегов или тегов PoS — это свойства слов, которые определяют их основной контекст, их функцию и использование в предложении. Некоторые из наиболее часто используемых частей речевых тегов: Существительные , которые определяют любой объект или сущность; Глаголы , которые определяют действие; и прилагательных или наречий , которые действуют как модификаторы, квантификаторы или усилители в любом предложении.В предложении каждое слово будет связано с соответствующей частью речевого тега, например,

.

«Дэвид купил новый ноутбук в магазине Apple».

В нижеследующем предложении каждое слово связано с частью речевого тега, который определяет их функции.

В этом случае «Дэвид» имеет тег NNP , что означает, что это существительное собственное, «имеет» и «куплено» принадлежит глаголу, указывающему на то, что это действия, а «ноутбук» и «магазин Apple» — существительные, « новый »- это прилагательное, роль которого заключается в изменении контекста ноутбука.

Часть речевых тегов определяется отношениями слов к другим словам в предложении. Для получения части речевых тегов слова применяются модели машинного обучения или модели на основе правил. Наиболее часто используемая часть обозначений речевых тегов предоставляется Penn Part of Speech Tagging.

Теги

Part of Speech имеют большое количество приложений и используются в различных задачах, таких как очистка текста , задачи разработки функций и устранение неоднозначности .Например, рассмотрим эти два предложения —

Предложение 1: «Пожалуйста, , забронируйте мой рейс в Нью-Йорк»

Предложение 2: «Я люблю читать книгу в Нью-Йорке»

В обоих предложениях используется ключевое слово «книга», но в первом предложении оно используется как глагол, а во втором предложении — как существительное.

5. Грамматика в НЛП и ее виды —

А теперь поговорим о грамматике. Грамматика относится к правилам формирования хорошо структурированных предложений.Первый тип грамматики — это грамматика округа .

5.1 Что такое грамматика округа?

Любое слово, группа слов или словосочетаний может быть определена как Составные части, и цель грамматики составного округа состоит в том, чтобы организовать любое предложение на его составные части, используя их свойства. Эти свойства обычно определяются их частью речевых тегов, идентификацией существительных или глагольных фраз.

Например, грамматика избирательного округа может определять, что любое предложение может быть организовано в три составляющие — субъект, контекст и объект.

Эти составляющие могут принимать разные значения и соответственно генерировать разные предложения. Например, у нас есть следующие составляющие —

Вот некоторые из примеров предложений, которые могут быть созданы с использованием этих составляющих: —

«В парке лают собаки».

«Они с удовольствием едят».

«Кошки бегают с утра».

Еще один способ взглянуть на грамматику округа — определить их грамматику в терминах их части речевых тегов.Назовите грамматическую структуру, содержащую [определитель, существительное] [прилагательное, глагол] [предлог, определитель, существительное], которое соответствует тому же предложению — «Собаки лают в парке».

5.2 Что такое грамматика зависимостей?

Другой тип грамматики — это грамматика зависимостей, которая утверждает, что слова предложения зависят от других слов предложения. Например, в предыдущем предложении было упомянуто «лай собаки», и собака была изменена лаем, поскольку между ними существует модификатор прилагательного зависимости.

Грамматика зависимостей упорядочивает слова предложения в соответствии с их зависимостями. Одно из слов в предложении действует как корень, а все остальные слова прямо или косвенно связаны с корнем, используя свои зависимости. Эти зависимости представляют отношения между словами в предложении, а грамматики зависимостей используются для вывода структурных и семантических зависимостей между словами.

Рассмотрим пример. Рассмотрим предложение:

«Analytics Vidhya — крупнейшее сообщество специалистов по данным, предоставляющее лучшие ресурсы для понимания данных и аналитики.”

Дерево зависимостей этого предложения выглядит примерно так —

В этом дереве корневым словом является « community », имеющее NN как часть речевого тега, а каждое второе слово этого дерева напрямую или косвенно связано с корнем с помощью отношения зависимости, такого как прямой объект, прямая тема, модификаторы и др.

Эти отношения определяют их роли и функции каждого слова в предложении, а также то, как несколько слов связаны друг с другом.Каждую зависимость можно представить в виде триплета, который содержит регулятор, отношение и зависимый,

.

, что означает, что иждивенец связан с управляющим отношением, или, другими словами, они являются субъектом, глаголом и объектом соответственно. Например, в том же предложении: «Analytics Vidhya — крупнейшее сообщество специалистов по данным»

«Analytics Vidhya» — это объект и играет роль регулятора , глагол здесь «есть» и играет роль отношения , и «крупнейшее сообщество специалистов по данным» — это зависимый или объект .

Грамматики зависимостей могут использоваться в разных вариантах использования —

  • Признание именованных сущностей — они используются для решения задач распознавания именованных сущностей.
  • Вопросно-ответная система — их можно использовать для понимания реляционных и структурных аспектов вопросно-ответных систем.
  • Разрешение кореференции — они также используются в резолюциях кореферентности, в которых задача состоит в том, чтобы сопоставить местоимения с соответствующими словосочетаниями.
  • Резюмирование текста и классификация текста — их также можно использовать для задач реферирования текста, и они также используются как функции для задач классификации текста.

Конечные ноты

В этой статье мы рассмотрели основы обработки естественного языка.

Роль НЛП в современном мире стремительно растет. При таком объеме производимых неструктурированных данных эффективно только овладеть этим навыком или, по крайней мере, понять его до такого уровня, чтобы вы, как специалист по данным, могли понять его.

Если вас интересует полноценный курс по обработке естественного языка, охватывающий все, от базовых до экстремальных, то здесь программа Analytics Vidhya’s Certified Natural Language Processing Master Program

Дайте нам знать в комментариях ниже, если у вас есть какие-либо сомнения относительно этой статьи.

Связанные

Что такое обработка естественного языка? Введение в НЛП

Примечание редактора: это сообщение в блоге последний раз обновлялось 2 марта 2021 г.

Ссылки


Сводка обработки естественного языка

Область исследований, которая фокусируется на взаимодействии между человеческим языком и компьютером, называется обработкой естественного языка, или сокращенно НЛП. Он находится на пересечении компьютерных наук, искусственного интеллекта и компьютерной лингвистики (Википедия).

«Обработка естественного языка — это область, которая охватывает компьютерное понимание и манипулирование человеческим языком, и в ней полно возможностей для сбора новостей», — говорит Энтони Пеше в книге «Обработка естественного языка на кухне ».«Обычно вы слышите об этом в контексте анализа большого количества законодательных актов или других наборов документов, пытаясь выявить закономерности или искоренить коррупцию».

Существует множество приложений для обработки естественного языка, включая бизнес-приложения. В этом посте обсуждается все, что вам нужно знать о НЛП, независимо от того, являетесь ли вы разработчиком, бизнесменом или новичком, и как начать работу сегодня.

Что такое обработка естественного языка? (НЛП)

Обработка естественного языка (NLP) — это область искусственного интеллекта, в которой компьютеры анализируют, понимают и извлекают значение из человеческого языка разумным и полезным способом.Используя NLP, разработчики могут систематизировать и структурировать знания для выполнения таких задач, как автоматическое суммирование, перевод, распознавание именованных сущностей, извлечение взаимосвязей, анализ тональности, распознавание речи и тематическая сегментация.

«Помимо обычных операций текстового процессора, которые рассматривают текст как простую последовательность символов, НЛП рассматривает иерархическую структуру языка: несколько слов составляют фразу, несколько фраз составляют предложение и, в конечном итоге, предложения передают идеи», — сказал Джон Релинг, Эксперт по НЛП в Meltwater Group, говорит в Как обработка естественного языка помогает выявить настроения в социальных сетях .«Анализируя язык на предмет его значения, системы НЛП долгое время выполняли полезные функции, такие как исправление грамматики, преобразование речи в текст и автоматический перевод между языками».

NLP используется для анализа текста, позволяя машинам понимать, как говорят люди. Это взаимодействие человека с компьютером позволяет использовать такие реальные приложения, как автоматическое суммирование текста, анализ тональности, извлечение тем, распознавание именованных сущностей, тегирование частей речи, извлечение взаимосвязей, выделение корней и многое другое.НЛП обычно используется для интеллектуального анализа текста, машинного перевода и автоматического ответа на вопросы.

НЛП характеризуется как сложная проблема в информатике. Человеческий язык редко бывает точным или понятным. Чтобы понять человеческий язык, нужно понять не только слова, но и концепции, а также то, как они связаны друг с другом для создания смысла. Несмотря на то, что язык является одной из самых простых вещей для изучения человеческого разума, неоднозначность языка — это то, что делает обработку естественного языка сложной проблемой для компьютеров.

Для чего нужна обработка естественного языка?

Алгоритмы

NLP имеют множество применений. По сути, они позволяют разработчикам и компаниям создавать программное обеспечение, понимающее человеческий язык. Из-за сложной природы человеческого языка НЛП может быть трудно выучить и правильно реализовать. Однако со знаниями, полученными из этой статьи, вы будете лучше подготовлены для успешного использования НЛП, независимо от вашего варианта использования.

Примеры обработки естественного языка Алгоритмы

NLP обычно основаны на алгоритмах машинного обучения.Вместо того, чтобы вручную кодировать большие наборы правил, НЛП может полагаться на машинное обучение для автоматического изучения этих правил путем анализа набора примеров (то есть большого корпуса, такого как книга, вплоть до набора предложений), и выполнения статистических выводов. . В целом, чем больше данных будет проанализировано, тем точнее будет модель.

Пример алгоритмов НЛП

Ознакомьтесь с широким спектром вариантов использования НЛП с помощью следующих примеров алгоритмов:

  • Обобщайте блоки текста с помощью Summarizer, чтобы извлекать наиболее важные и центральные идеи, игнорируя несущественную информацию.
  • Создайте чат-бота с помощью Parsey McParseface, модели глубокого обучения синтаксического анализа языка, разработанной Google, которая использует теги точки речи.
  • Сгенерируйте ключевые слова тематических тегов из документа, используя LDA (скрытое распределение дирихле), которое определяет наиболее релевантные слова из документа. Этот алгоритм лежит в основе микросервисов Auto-Tag и Auto-Tag URL.
  • Определите тип извлеченной сущности, например, это человек, место или организация, используя распознавание именованных сущностей.
  • Анализ настроений
  • , основанный на StanfordNLP, может использоваться для определения чувства, мнения или убеждений в отношении утверждения, от очень отрицательного до нейтрального или очень положительного. Часто разработчики используют алгоритм для определения тональности термина в предложении или используют анализ тональности для анализа социальных сетей.
  • Сократите слова до их корня или основы с помощью PorterStemmer или разбейте текст на токены с помощью Tokenizer.

Обработка естественного языка в бизнесе

Обработка естественного языка находит широкое применение в бизнесе.

В качестве всего лишь одного примера, анализ настроений бренда — один из основных вариантов использования НЛП в бизнесе. Многие бренды отслеживают настроения в социальных сетях и проводят анализ настроений в социальных сетях. При анализе настроений в социальных сетях бренды отслеживают разговоры в Интернете, чтобы понять, что говорят клиенты, и получить представление о поведении пользователей.

«Один из наиболее убедительных способов, с помощью которых НЛП предлагает ценную информацию, — это отслеживание настроений — тона письменного сообщения (твита, обновления Facebook и т. Д.).) — и пометьте этот текст как положительный, отрицательный или нейтральный », — говорит Релинг.

Точно так же Facebook использует NLP для отслеживания актуальных тем и популярных хэштегов.

«Хэштеги и темы — это два разных способа группировки и участия в обсуждениях», — говорит Крис Струхар, инженер-программист новостной ленты, в статье Как Facebook создавал популярные темы с помощью обработки естественного языка . «Так что не думайте, что Facebook не распознает строку как тему без хэштега перед ней.Скорее, все дело в НЛП: обработке естественного языка. В хэштегах нет ничего естественного, поэтому Facebook вместо этого анализирует строки и выясняет, какие строки относятся к узлам — объектам в сети. Мы смотрим на текст и пытаемся понять, о чем он ».

Не только социальные сети могут использовать НЛП в своих интересах. Существует широкий спектр дополнительных бизнес-вариантов использования NLP, от приложений для обслуживания клиентов (таких как автоматическая поддержка и чат-боты) до улучшения взаимодействия с пользователем (например, поиск по веб-сайту и курирование контента).Одна из областей, где NLP представляет особенно большие возможности, — это финансы, где многие компании используют его для автоматизации ручных процессов и создания дополнительной ценности для бизнеса.

Другие практические применения НЛП включают мониторинг вредоносных цифровых атак, таких как фишинг, или обнаружение того, что кто-то лжет. Кроме того, NLP очень помогает веб-разработчикам в любой области, поскольку предоставляет им готовые инструменты, необходимые для создания передовых приложений и прототипов.

Как начать работу с обработкой естественного языка

Если вы разработчик (или начинающий разработчик), который только начинает заниматься обработкой естественного языка, существует множество доступных ресурсов, которые помогут вам узнать, как начать разработку собственных алгоритмов НЛП.

Библиотеки НЛП с открытым исходным кодом

Эти библиотеки предоставляют алгоритмические строительные блоки НЛП в реальных приложениях.

  • Apache OpenNLP: набор инструментов для машинного обучения, который обеспечивает токенизаторы, сегментацию предложений, тегирование части речи, извлечение именованных сущностей, разбиение на части, синтаксический анализ, разрешение кореференции и многое другое.
  • Natural Language Toolkit (NLTK): библиотека Python, которая предоставляет модули для обработки текста, классификации, токенизации, выделения корней, тегов, синтаксического анализа и т. Д.
  • Stanford NLP: набор инструментов NLP, которые обеспечивают тегирование части речи, распознавание именованных сущностей, систему разрешения кореферентности, анализ тональности и многое другое.
  • MALLET: пакет Java, который обеспечивает скрытое размещение дирихле, классификацию документов, кластеризацию, тематическое моделирование, извлечение информации и многое другое.

Учебники по обработке естественного языка

  • Учебное пособие по обработке естественного языка: «Мы перейдем от токенизации к извлечению признаков и созданию модели с использованием алгоритма машинного обучения.”
  • Базовая обработка естественного языка: «В этом конкурсе учебных пособий мы немного« углубимся »в анализ настроений. Люди выражают свои эмоции языком, который часто скрывается сарказмом, двусмысленностью и игрой слов, что может ввести в заблуждение как людей, так и компьютеры ».

Когда вы освоите основы, примените то, что вы узнали, используя Python и NLTK, самую популярную структуру для Python NLP.

Проекты обработки естественного языка

Создайте собственный инструмент для мониторинга социальных сетей
  1. Начните с использования алгоритма «Получать твиты с ключевым словом», чтобы фиксировать все упоминания вашего бренда в Twitter.В нашем случае мы ищем упоминания об алгоритмии.
  2. Затем передайте результаты в алгоритм анализа настроений, который назначит рейтинг тональности от 0 до 4 для каждой строки (твит).
Используйте NLP для создания собственного RSS-ридера

Вы можете создать RSS-ридер с машинным обучением менее чем за 30 минут, используя следующие алгоритмы:

  1. ScrapeRSS, чтобы получить заголовок и контент из RSS-канала.
  2. Html2Text, чтобы сохранить важный текст, но удалить весь HTML из документа.
  3. AutoTag использует скрытое распределение дирихле для определения релевантных ключевых слов из текста.
  4. Затем используется анализ настроений
  5. , чтобы определить, является ли статья положительной, отрицательной или нейтральной.
  6. Summarizer, наконец, используется для определения ключевых предложений.

Об операциях машинного обучения (MLOps) и алгоритмии

Операции машинного обучения (MLOps) — это дисциплина доставки моделей искусственного интеллекта. Короче говоря, это то, что позволяет организациям масштабировать производственные мощности для получения более быстрых результатов, принося значительную ценность для бизнеса за счет машинного обучения.

Algorithmia — это корпоративная платформа MLOps. Он управляет всеми этапами жизненного цикла производственного машинного обучения в рамках существующих операционных процессов, поэтому вы можете запускать модели в производство быстро, безопасно и с минимальными затратами.

В отличие от неэффективных и дорогостоящих самостоятельных решений для управления MLOps, которые ограничивают пользователей определенными стеками технологий, Algorithmia автоматизирует развертывание машинного обучения, оптимизирует совместную работу между операциями и разработками, использует существующие системы SDLC и CI / CD, а также обеспечивает расширенную безопасность и управление.

На сегодняшний день платформу Algorithmia использовали более 120 000 инженеров и специалистов по обработке данных, в том числе ООН, правительственные спецслужбы и компании из списка Fortune 500.

Узнайте больше о MLOps и узнайте о последних тенденциях в корпоративном машинном обучении на 2021 год.


Дополнительная литература

Книги по обработке естественного языка

  • Обработка речи и языка: «Первая в своем роде книга, в которой подробно рассматриваются языковые технологии на всех уровнях и со всеми современными технологиями. В этой книге используется эмпирический подход к предмету, основанный на применении статистических и других алгоритмов машинного обучения в больших масштабах. корпорации.”
  • Основы статистической обработки естественного языка: «Этот основной текст является первым опубликованным всеобъемлющим введением в статистическую обработку естественного языка (НЛП). Книга содержит всю теорию и алгоритмы, необходимые для создания инструментов НЛП. Он обеспечивает широкий, но строгий охват математических и лингвистических основ, а также подробное обсуждение статистических методов, что позволяет студентам и исследователям создавать свои собственные реализации. Книга охватывает поиск словосочетаний, устранение неоднозначности слов, вероятностный синтаксический анализ, поиск информации и другие приложения.”
  • Справочник по обработке естественного языка: «Второе издание представляет практические инструменты и методы для реализации обработки естественного языка в компьютерных системах. Помимо удаления устаревших материалов, это издание обновляет каждую главу и расширяет содержание, включая новые области, такие как анализ настроений ».
  • Статистическое изучение языка (язык, речь и общение): «Евгений Чарняк открывает новые горизонты в исследованиях искусственного интеллекта, представляя статистическую обработку языка с точки зрения искусственного интеллекта в тексте для исследователей и ученых с традиционным образованием в области компьютерных наук.”
  • Обработка естественного языка с помощью Python: анализ текста с помощью набора инструментов для естественного языка: «Это книга об обработке естественного языка. Под «естественным языком» мы подразумеваем язык, который используется людьми для повседневного общения; такие языки, как английский, хинди или португальский. С одной стороны, это может быть так же просто, как подсчет частоты слов для сравнения разных стилей письма ».
  • Обработка речи и языка, 2-е издание 2-е издание: «Бурный рост использования языковых веб-технологий, слияние отдельных полей, доступность телефонных диалоговых систем и многое другое делают это время захватывающим временем в области обработки речи и языка.Это первый в своем роде текст, в котором подробно рассматриваются языковые технологии — на всех уровнях и со всеми современными технологиями. В этом тексте используется эмпирический подход к предмету, основанный на применении статистических и других алгоритмов машинного обучения в крупных корпорациях. Авторы охватывают области, которые традиционно изучаются на разных курсах, чтобы описать единое видение речи и языковой обработки ».
  • Введение в поиск информации: «Еще в 1990-х годах исследования показали, что большинство людей предпочитают получать информацию от других людей, а не из систем поиска информации.Однако в течение последнего десятилетия неуклонная оптимизация эффективности поиска информации вывела поисковые машины в сети на новый уровень качества, при котором большинство людей в большинстве случаев удовлетворены, а поиск в Интернете стал стандартным и часто предпочтительным источником поиска информации. Например, интернет-опрос Pew 2004 (Fallows, 2004) показал, что 92% пользователей Интернета считают, что Интернет — хорошее место для получения повседневной информации. К удивлению многих, область поиска информации превратилась из чисто академической дисциплины в основу, лежащую в основе предпочтительных для большинства людей средств доступа к информации.”

Курсы обработки естественного языка

  • Стэнфордское машинное обучение на Coursera: «Машинное обучение — это наука о том, как заставить компьютеры работать без явного программирования. Многие исследователи также считают, что это лучший способ продвинуться в направлении ИИ человеческого уровня. В этом классе вы узнаете о наиболее эффективных методах машинного обучения и получите практический опыт их применения и научите их работать на себя ».
  • Udemy’s Introduction to Natural Language Processing: «Этот курс знакомит с обработкой естественного языка с помощью Python и набора инструментов для естественного языка.Благодаря практическому подходу вы получите опыт работы с текстом и его анализа. Как студент этого курса, вы будете получать обновления бесплатно, в том числе исправления лекций, новые примеры кода и новые проекты данных ».
  • Сертификат
  • по технологии естественного языка: «Когда вы разговариваете со своим мобильным устройством или автомобильной навигационной системой — или она разговаривает с вами — вы испытываете плоды достижений в области обработки естественного языка. Эта область, которая фокусируется на создании программного обеспечения, которое может анализировать и понимать человеческие языки, быстро развивалась в последние годы и теперь имеет множество технологических приложений.В этой программе сертификации из трех курсов мы исследуем основы компьютерной лингвистики, академической дисциплины, лежащей в основе НЛП ».
  • Обработка естественного языка (Википедия): «Обработка естественного языка (НЛП) — это область информатики, искусственного интеллекта и компьютерной лингвистики, занимающаяся взаимодействием между компьютерами и человеческими (естественными) языками. В 1950 году Алан Тьюринг опубликовал статью под названием «Вычислительные машины и интеллект», в которой в качестве критерия интеллекта предложил то, что сейчас называется тестом Тьюринга.Однако, начиная с конца 1980-х годов, в НЛП произошла революция с появлением алгоритмов машинного обучения для языковой обработки ».
  • Схема обработки естественного языка (Википедия): «Следующая схема представлена ​​в качестве обзора и актуального руководства по обработке естественного языка: Обработка естественного языка — компьютерная деятельность, при которой компьютеры используются для анализа, понимания, изменения или создания естественного языка. . »
  • Apache OpenNLP: «Библиотека Apache OpenNLP — это набор инструментов на основе машинного обучения для обработки текста на естественном языке.”
  • Natural Language Toolkit: «NLTK — это ведущая платформа для создания программ Python для работы с данными на человеческом языке. Он предоставляет простые в использовании интерфейсы для более чем 50 корпоративных и лексических ресурсов, таких как WordNet, а также набор библиотек обработки текста для классификации, токенизации, выделения корней, тегов, синтаксического анализа и семантического анализа, оболочки для промышленных библиотек NLP, и активный дискуссионный форум. Обработка естественного языка с помощью Python представляет собой практическое введение в программирование для языковой обработки.”
  • Шесть алгоритмов обработки естественного языка для веб-разработчиков
  • Кураторский список ресурсов обработки речи и естественного языка
  • Исследовательская группа НЛП в Google
  • Общее введение в NLP
  • Обработка естественного языка: введение
  • Stanford CS 224D Видео: Глубокое обучение для обработки естественного языка
  • CS 388: Обработка естественного языка
  • COMS W4705: обработка естественного языка
  • CS 674: Обработка естественного языка
  • CS918 Обработка естественного языка
  • r / LanguageTechnology
  • Все, что вам нужно знать об обработке естественного языка

Видео с обработкой естественного языка

Основы обработки естественного языка и создания естественного языка

Обработка естественного языка (NLP) и Генерация естественного языка (NLG) приобрели значение в области машинного обучения (ML) из-за острой необходимости понимать текст с его различной структурой, подразумеваемыми значениями, настроениями и намерениями.Обработка естественного языка и генерация естественного языка устранили многие коммуникационные барьеры между людьми и компьютерами, переведя машинный язык на человеческий язык и создав возможности для людей выполнять задачи, которые раньше были невозможны.

Часто используемые для обнаружения мошенничества и приложений безопасности, NLG и NLP совместно позволяют автоматическим помощникам и инструментам раскрывать смысл необработанных данных. Существуют некоторые технологические барьеры, которые мешают полному внедрению NLP и NLG, но как только эти препятствия будут преодолены, ожидается, что приложения AI будут управлять приложениями клиентов, особенно теми, которые имеют дело с тяжелой текстовой аналитикой.

По данным Gartner, «к 2019 году создание естественного языка станет стандартной функцией 90 процентов современных платформ бизнес-аналитики и аналитики». 10 лучших технологий искусственного интеллекта (ИИ)

Что такое обработка естественного языка?

Искусственный интеллект: основы обработки естественного языка описывает НЛП как «процесс создания значимых фраз и предложений в форме естественного языка.«Обработка естественного языка препятствует пониманию естественного языка (NLU) и генерации естественного языка (NLG). NLU принимает введенные данные и отображает их на естественном языке. NLG выполняет извлечение и поиск информации, анализ настроений и многое другое.

Пять фаз НЛП включают лексический (структурный) анализ, синтаксический анализ, семантический анализ, интеграцию дискурса и прагматический анализ. Некоторые хорошо известные области применения НЛП — это оптическое распознавание символов (OCR), распознавание речи, машинный перевод и чат-боты.

При обработке естественного языка алгоритмы машинного обучения изучают миллионы примеров текста — слов, предложений и абзацев, — написанного людьми. Изучая образцы, алгоритмы обучения получают понимание «контекста» человеческой речи, письма и других способов общения. Этот тренинг помогает программному обеспечению НЛП различать значения различных текстов.

С точки зрения последовательности обработки, NLG предшествует NLP. NLG, подмножество искусственного интеллекта, преобразует данные в текст с естественным звучанием — так, как он произносится или пишется человеком.В повседневной жизни вы, вероятно, сталкиваетесь со многими примерами NLG, даже не осознавая этого. Когда вы спрашиваете у Алекси прогноз или у Siri, как добраться, NLG работает за кулисами. NLG помогает таким компаниям, как Narrative Science или Automated Insights, предоставлять масштабное повествование данных.

Как только НЛП открывает контекст, скрытый в данных, и преобразует его в человеческий язык, НЛП берет результат и анализирует текст в контексте. Вы можете представить себе NLG и NLP, объединившие усилия по созданию готовых диалоговых интерфейсов поверх множества различных приложений искусственного интеллекта.Генерация и обработка естественного языка быстро набирают популярность во всех областях применения, и Alexa — лишь один пример их всемирного успеха.

Окружающий миф Генерация естественного языка

Natural Language Generation — это технология, которая анализирует, интерпретирует и упорядочивает данные в понятный письменный текст. NLG помогает машине сортировать множество переменных и помещать «текст в контекст», тем самым доставляя естественно звучащие предложения и абзацы, соблюдающие правила грамматики английского языка.В этом контексте вы можете найти сообщение KDNugget под названием Обзор генерации естественного языка — стоит ли NLG тысячи изображений? довольно поучительно.

С NLG специалисты по данным могут свободно погружаться непосредственно в анализ данных, не беспокоясь о сложных методах подготовки данных. Сегодня на рынке хорошо известны такие известные поставщики NLG, как Arria, Narrative Science и BeyondCore, которые недавно были приобретены Salesforce. Согласно AI, Machine Learning, NLP и NLG: ваше основное руководство по искусственному интеллекту в бизнесе , Поставщики NLG все чаще связываются с поставщиками решений бизнес-аналитики, чтобы предложить эффективные решения.Эта возможность встроенного NLP новейших платформ бизнес-аналитики описана Мэттом Раушером, вице-президентом Yseop:

«Savvy берет данные из приложения CRM, и его механизм правил автоматически решает на основе данных, какие продукты продавец должен продавать каким клиентам, а затем инструмент NLG записывает, что им нужно делать и почему».

История успеха на рынке обработки естественного языка

В последнее время известные наблюдатели за рынком, такие как IDC, Forrester и Gartner, предложили свои идеи и экспертные мнения о коммерческой жизнеспособности обработки естественного языка в нескольких рыночных отчетах. Коммерческий ландшафт НЛП в 2017 году. включает в себя наиболее важные выводы из этих рыночных отчетов и предлагает убедительные аргументы в поддержку технической функциональности диалоговых интерфейсов, которые уже приобрели влияние на рынке.

Важнейшей частью этой статьи является углубленный анализ «чат-ботов», которые борются за существование в присутствии сложных смартфонов. Кроме того, в статье рассматриваются общие функции текстовой аналитики, такие как распознавание сущностей, извлечение понятий, классификация текста, анализ тональности, а также извлечение или анализ отношений.

Text Analytics — такая горячая тема, что основные поставщики ИТ начали предлагать свои собственные решения Text Analytics. Например, IBM теперь предлагает SPSS Text Analytics, SAS предлагает программное обеспечение Text Miner, SAP запустила HANA Text Analytics, а Oracle объединила функции интеллектуального анализа текста в своем Data Miner. Эта тенденция указывает на то, что отдельные поставщики текстовой аналитики вскоре могут столкнуться с трудностями при продвижении своих решений на рынок с таким большим количеством крупных ИТ-игроков, предлагающих комплексные решения.

Коммерческий ландшафт NLP намекает, что «анализ настроений», вероятно, является сегодня основным направлением технологий текстовой аналитики, что побудило поставщиков переопределить свои решения как социальные CRM или CEM-предложения.

Является ли обработка естественного языка формой машинной лингвистики?

Руководство по НЛП: сочетание ИИ и лингвистики сравнивает обработку естественного языка с областью лингвистики и предполагает, что НЛП и глубокое обучение могут придать некоторый смысл, через правила, языку, на котором говорят машины. НЛП можно рассматривать как мост между машинным языком и естественным языком человеческой речи, позволяющий машинам интерпретировать и переводить свой язык на человеческий язык, строго следуя протоколам внутренней коммуникации.

Обработка естественного языка, генерация естественного языка и их связь

Что такое NLG и как оно соотносится с НЛП и другими формами ИИ? объясняет, как NLP и NLG используют различные технологии, такие как машинное обучение, деревья решений, вспомогательные векторные машины, нейронные сети и глубокое обучение, для применения обучения к доступным данным. DATAVERSITY ® , статья «Идентификация шаблонов данных с помощью обработки естественного языка и машинного обучения» описывает, как NLP помогает обнаруживать шаблоны данных, скрытые в многоструктурированных данных из нескольких источников, которые в основном являются текстовыми данными.Все эти сокровища остались бы невостребованными без этой мощной технологии.

Фотография предоставлена: a-image / Shutterstock.com

Основы обработки естественного языка за 10 минут

Здравствуйте.
Вы здесь, потому что хотите как можно быстрее изучить обработку естественного языка, как и я.
Приступим.
Первое, что нам нужно, это установить некоторую зависимость

  1. Python> 3.7
    Загрузите отсюда

  2. Загрузите IDE или установите ноутбук Jupyter
    Чтобы установить ноутбук Jupyter, просто откройте свой cmd (терминал) и введите pip install jupyter-notebook после этого введите jupyter notebook , чтобы запустить его, тогда вы увидите, что ваш ноутбук открыт на http://127.0.0.1:8888/token .

  3. Установить пакеты
    pip install nltk

NLTK: это библиотека Python, которую мы можем использовать для выполнения всех задач NLP (стемминг, лемматизация и т. Д.).)
В этом блоге мы узнаем о

  1. Токенизация
  2. Стоп-слов
  3. Ствол
  4. Лемматизатор
  5. WordNet
  6. Разметка части речи
  7. Мешок слов Прежде чем изучать что-либо, давайте сначала разберемся с НЛП.

Естественный язык относится к тому, как мы, люди, общаемся друг с другом, и обработка в основном обрабатывает данные в понятной форме. поэтому мы можем сказать, что NLP (обработка естественного языка) — это способ, который помогает компьютерам общаться с людьми на их собственном языке.
Это одна из самых широких областей исследования, потому что существует огромное количество данных, и из этих данных большой объем данных представляет собой текстовые данные. Итак, когда доступно так много данных, нам нужна какая-то техника, с помощью которой мы можем обрабатывать данные и извлекать из них некоторую полезную информацию.
Теперь, когда мы понимаем, что такое НЛП, давайте начнем разбираться в каждой теме по очереди.

1. Токенизация

Токенизация — это процесс разделения всего текста на токены.
В основном бывает двух типов:

  1. Word Tokenizer (разделенные словами)
  2. Токенизатор предложений (разделены предложением)
  импорт НЛТК
из nltk.tokenize импорт sent_tokenize, word_tokenize
example_text = "Привет, как у тебя дела сегодня? Погода сегодня отличная. Небо голубое. Питон потрясающий"
print (sent_tokenize (example_text))
print (word_tokenize (example_text))
  
Войти в полноэкранный режимВыйти из полноэкранного режима

В приведенном выше коде
Сначала мы импортируем nltk, во второй строке мы импортируем наши токенизаторы sent_tokenize, word_tokenize из библиотеки nltk.tokenize , то для использования токенизатора в тексте нам просто нужно передать текст в качестве параметра в токенизаторе.
Результат будет выглядеть примерно так

  ## sent_tokenize (разделены предложением)
['Привет, как у тебя дела сегодня?', 'Погода сегодня отличная', 'Небо голубое', 'Питон ужасный']

## word_tokenize (через слова)
['Привет', 'там', ',', 'как', 'есть', 'ты', 'делаешь', 'сегодня', '?', 'The', 'погода', 'есть', ' великий ',' сегодня ','. ',' The ',' sky ',' is ',' blue ','.',' python ',' is ',' awsome ']
  
Войти в полноэкранный режимВыйти из полноэкранного режима

2. Стоп-слова

Как правило, игнорируемые слова — это слова на любом языке, которые не добавляют особого смысла предложению. В НЛП стоп-слова — это те слова, которые не важны при анализе данных.
Пример: он, она, привет и т. Д.

Наша основная задача — удалить все стоп-слова для дальнейшей обработки текста.
Всего на английском языке 179 игнорируемых слов, используя NLTK, мы можем увидеть все стоп-слова на английском языке.

Нам просто нужно импортировать стоп-слова из библиотеки nltk.corpus .

  из nltk.corpus импорт стоп-слов
print (stopwords.words ('английский'))
#####################
######ВЫВОД##########
#####################
['я', 'я', 'мой', 'я', 'мы', 'наш', 'наш', 'мы', 'ты', "ты", "ты", " вы "," вы бы ", 'ваш', 'ваш', 'себя', 'себя', 'он', 'его', 'его', 'он', 'она'," она " , 'ее', 'ее', 'сама', 'оно', 'это', 'его', 'сам', 'они', 'они', 'их', 'их', 'сами', ' what ',' which ',' who ',' who ',' this ',' that ', "that will",' эти ',' те ',' есть ',' есть ',' есть ',' был ',' были ',' быть ',' был ',' быть ',' иметь ',' иметь ',' иметь ',' иметь ',' делать ',' делает ',' делал ',' делать ' , 'a', 'an', 'the', 'and', 'but', 'if', 'or', 'потому что', 'as', 'until', 'while', 'of', ' at ',' by ',' for ',' with ',' about ',' Again ',' between ',' into ',' through ',' во время ',' до ',' после ',' выше ' , 'ниже', 'в', 'от', 'вверх', 'вниз', 'внутрь', 'вне', 'вкл', 'выкл', 'больше', 'внизу', 'снова', ' далее ',' затем ',' один раз ',' здесь ',' там ',' когда ',' где ',' почему ',' как ',' все ',' любой ',' оба ',' каждый ' , 'несколько', 'больше', 'большинство', 'другие', 'некоторые', 'такие', 'нет', 'ни', 'не', 'только', 'свой', 'такой же', ' так чем', ' тоже ',' очень ',' s ',' t ',' can ',' will ',' just ',' don ', "not",' should ', "should have",' now ' , 'd', 'll', 'm', 'o', 're', 've', 'y', 'ain', 'aren', "не", 'couldn', "couldn" t ", 'didn'," ​​not ", 'doesn'," not ", 'hadn'," ​​hadn't ", 'hasn'," hasn't ", 'haven'," haven " t ", 'isn'," not ", 'ma', 'mightn'," could not ", 'mustn'," must not ", 'needn'," ​​need not ", 'shan' , «не должен», «не должен», «не должен», «не было», «не было», «не было», «не было», «выиграл», «не буду», «не будет» , "не стал бы"]
  
Войти в полноэкранный режимВыйти из полноэкранного режима

Чтобы удалить стоп-слова для определенного текста

  от nltk.корпус импортных игнорируемых слов
text = 'он хороший мальчик. он очень хорош в кодировании »
text = word_tokenize (текст)
text_with_no_stopwords = [слово в слово в тексте, если слова нет в stopwords.words ('english')]
text_with_no_stopwords
##########ВЫВОД##########
['хорошо', 'мальчик', '.', 'хорошо', 'кодирование']
  
Войти в полноэкранный режимВыйти из полноэкранного режима

3. Основание

Построение — это процесс сокращения слова до его основы, которая прикрепляется к суффиксам и префиксам или к корням слов, известная как лемма.
Проще говоря, мы можем сказать, что основание — это процесс удаления из слова множественного числа и прилагательных.
Пример:
любил → любить, учиться → учиться
В python мы можем реализовать стемминг с помощью PorterStemmer . мы можем импортировать его из библиотеки nltk.stem .

Одна вещь, которую следует запомнить от Stemming, заключается в том, что он лучше всего работает с отдельными словами.

  из nltk.stem import PorterStemmer
ps = PorterStemmer () ## Создание объекта для porterstemmer
example_words = ['зарабатывать', "зарабатывать", "зарабатывать", "зарабатывать"] ## Примеры слов
для w в example_words:
    печать (ps.stem (w)) ## Использование объекта ps, определяющего слово
##########ВЫВОД##########
зарабатывать
зарабатывать
зарабатывать
зарабатывать
Здесь мы видим, что заработок, заработанный и заработок связаны с леммой или корневым словом зарабатывать.
  
Войти в полноэкранный режимВыйти из полноэкранного режима

4. Лемматизация

Лемматизация обычно относится к правильному выполнению действий с использованием словарного запаса и морфологического анализа слов, обычно направленного на удаление только флективных окончаний и возвращение базовой или словарной формы слова, известной как лемма.
Говоря простыми словами, лемматизация выполняет ту же работу, что и выделение корней, разница в том, что лемматизация возвращает значащее слово.
Пример:
Основание
история → история
Лемматизация
история → история

В основном он используется при разработке чат-ботов, ботов вопросов и ответов, прогнозирования текста и т. Д.

  из nltk.stem импорт WordNetLemmatizer
lemmatizer = WordNetLemmatizer () ## Создать объект для лемматизатора
example_words = ['история', 'формальность', 'изменения']
для w в example_words:
    печать (лемматизатор.лемматизировать (ш))

#########ВЫВОД############
---- Лемматизатор -----
история
формальность
изменять
----- Стебель ------
истори
формальный
чанг
  
Войти в полноэкранный режимВыйти из полноэкранного режима

5. WordNet

WordNet — это лексическая база данных, то есть словарь для английского языка, специально разработанная для обработки естественного языка.
Мы можем использовать wordnet для поиска синонимов и антонимов.
В python мы можем импортировать wordnet из nltk.corpus .
Код для поиска синонима и антонима данного слова

  от nltk.Корпус импорта Wordnet
synonyms = [] ## Создание пустого списка для всех синонимов
antonyms = [] ## Создание пустого списка для всех антонимов
для синхронизации в wordnet.synsets ("счастливый"): ## Давая слово
    for i в syn.lemmas (): ## Нахождение леммы, сопоставление
        synonyms.append (i.name ()) ## добавление всех синонимов
        если i.antonyms ():
            antonyms.append (i.antonyms () [0] .name ()) ## антонимы
print (set (синонимы)) ## Преобразование их в набор для уникальных значений
печать (установить (антонимы))
#########ВЫВОД##########
{'felicitous', 'well-selected', 'happy', 'рад'}
{'несчастный'}
  
Войти в полноэкранный режимВыйти из полноэкранного режима

6.Часть речевых тегов

Это процесс преобразования предложения в формы — список слов, список кортежей (где каждый кортеж имеет форму (слово, тег)). Тег в данном случае является тегом части речи и указывает, является ли слово существительным, прилагательным, глаголом и т. Д.

Часть списка речевых тегов

  CC Координационный узел
 Кардинальная цифра CD
 Определитель DT
 ЕХ экзистенциальный там (например: «есть»… думайте об этом как «там»)
 FW иностранное слово
 В союзе предлога / подчинения
 JJ прилагательное «большой»
 JJR прилагательное, сравнительное «больше»
 JJS прилагательное, превосходная степень "самый большой"
 Маркер списка LS 1)
 Модальный MD может, будет
 NN существительное, единственное число «стол»
 NNS существительное множественное число «столы»
 NNP имя собственное, единственное число ‘Harrison’
 NNPS имя собственное, множественное число «американцы»
 ФДТ предопределитель «все дети»
 POS притяжательное окончание родительского
 PRP личное местоимение я, он, она
 PRP притяжательное местоимение my, his, hers
 РБ наречие очень, тихо,
 RBR наречие, сравнительно лучше
 Наречие RBS, превосходная степень лучшего
 RP частица сдаться
 ТО пойти «в» магазин.UH междометие errrrrrrrm
 VB глагол, основная форма взять
 VBD глагол, прошедшее время взято
 Глагол VBG, герундий / причастие настоящего времени
 VBN глагол, причастие прошедшего времени принято
 VBP глагол, петь. настоящее, не 3D дубль
 VBZ глагол, петь от 3-го лица. настоящее берет
 WDT wh-определитель, который
 WP wh-местоимение кто, что
 WP притяжательное местоимение wh, чье
 WRB wh-abverb где, когда
  
Войти в полноэкранный режимВыйти из полноэкранного режима

В Python мы можем выполнять теги pos, используя nltk.pos_tag .

  импорт НЛТК
nltk.скачать ('averaged_perceptron_tagger')
sample_text = '' '
Он добавляет, что искренность и крайность. В ней все же есть заслуга правды. Госпожа все проекции благоприятные, теперь неприятные. Сын закон сад болтливый нрав. О детях при условии, что мистер элегантный брак сильно. Выкл может восхищаться преуспевающим ныне девонширским законом уменьшения.
'' '
из nltk.tokenize import word_tokenize
слова = word_tokenize (образец_текста)
print (nltk.pos_tag (слова))
################ВЫВОД############
[('An', 'DT'), ('искренность', 'NN'), ('so', 'RB'), ('extremity', 'NN'), ('он', 'PRP') , ('дополнения', 'VBZ'), ('.','. '), (' Ее ',' PRP $ '), (' еще ',' RB '), (' там ',' EX '), (' правда ',' NN '), (' заслуга ',' NN '), ('. ','. '), (' Mrs ',' NNP '), (' all ',' DT '), (' проецирование ',' VBG '), (' благоприятный ',' JJ '), (' сейчас ',' RB '), (' неприятный ',' VBG '), ('. ','. '), (' Сын ',' NNP '), (' закон ',' NN '), (' сад ',' NN '), (' болтливый ',' JJ '), (' характер ',' NN '), ('. ','. '), (' Oh ',' UH '), (' children ',' NNS '), (' при условии ',' VBD '), (' to ',' TO '), (' mr ',' VB '), (' elegance ',' NN '), (' брак ',' NN '), (' сильно ',' RB '), ('. ','. '), (' Off ',' CC '), (' can ',' MD '), (' восхищение ',' VB '), (' процветающий ',' JJ '), (' now ',' RB '), (' devonshire ',' VBP '), (' уменьшение ',' NN '), (' закон ',' NN '), ('.','. ')]
  
Войти в полноэкранный режимВыйти из полноэкранного режима

7. Мешок слов

До сих пор мы понимали, что такое токенизация, стемминг и лемматизация. все это является частью очистки текста, теперь после очистки текста нам нужно преобразовать текст в какое-то числовое представление, называемое векторами, чтобы мы могли передавать данные в модель машинного обучения для дальнейшей обработки.

Для преобразования данных в векторы мы используем некоторые предопределенные библиотеки в Python.

Давайте посмотрим, как работает векторное представление

  sent1 = он хороший мальчик
sent2 = она хорошая девочка
sent3 = мальчик и девочка хорошие
        |
        |
  После удаления игнорируемых слов, лематизации или стемминга
sent1 = хороший мальчик
sent2 = хорошая девочка
sent3 = мальчик девочка хороший
        | ### Теперь посчитаем частоту для каждого слова по
        | вычисление встречаемости каждого слова
частота слов
хорошо 3
мальчик 2
девушка 2
         | ## Затем в зависимости от их появления присваиваем o или 1
         | согласно их появлению в предложении
         | ## 1 присутствует и 0 отсутствует
         f1 f2 f3
        девочка хороший мальчик
отправлено1 0 1 1
отправлено2 1 0 1
отправлено3 1 1 1
### После этого мы передаем векторную форму модели машинного обучения.
  
Войти в полноэкранный режимВыйти из полноэкранного режима

Вышеупомянутый процесс может быть выполнен с помощью CountVectorizer в python, мы можем импортировать то же самое из sklearn.feature_extraction.text.

КОД для реализации

CountVectorizer на Python
  импортировать панд как pd
sent = pd.DataFrame (['он хороший мальчик', 'она хорошая девочка', 'мальчик и девочка хорошие'], columns = ['text'])
corpus = []
для i в диапазоне (0,3):
    слова = отправлено ['текст'] [я]
    words = word_tokenize (слова)
    тексты = [lemmatizer.lemmatize (слово) в слово в словах, если слово отсутствует в наборе (stopwords.words ('english'))]
    текст = '' .join (тексты)
    corpus.append (текст)
print (corpus) #### Очищенные данные
из склеарна.feature_extraction.text импорт CountVectorizer
cv = CountVectorizer () ## Создание объекта для CountVectorizer
X = cv.fit_transform (корпус) .toarray ()
X ## Векторизация формы
############ВЫВОД##############
['хороший мальчик', 'хорошая девочка', 'хороший мальчик']
array ([[1, 0, 1],
       [0, 1, 1],
       [1, 1, 1]], dtype = int64)

  
Войти в полноэкранный режимВыйти из полноэкранного режима

Поздравляю 👍, теперь вы знаете основы НЛП

Основы НЛП — Ваш путеводитель по НЛП

В сегодняшнем сообщении в блоге я хочу обсудить основы того, что такое НЛП, кому оно может быть полезно и что оно может сделать для вас как в личном, так и в профессиональном плане.

Что такое НЛП?

NLP означает нейролингвистическое программирование. Наш мозг и нервная система запрограммированы языком, который мы выучили в детстве. Многие из наших реакций являются бессознательными или запрограммированными, и НЛП может помочь нам понять, какие программы положительны, а какие сдерживают нас. Кроме того, НЛП содержит различные процессы изменения, которые приводят к эффективному изменению этих бесполезных программ.

Чем НЛП может мне помочь в профессиональном плане?

НЛП составляет основу многих курсов по обучению, ведению переговоров и презентаций, которые преподаются сегодня.НЛП может помочь вам влиять на людей и лучше понимать ситуации. Он также может предоставить ряд методов повышения производительности, наряду с практическими подходами коучинга и управления. НЛП помогает компетентным профессионалам сделать карьеру.

Что НЛП может сделать для меня лично?

НЛП — это материал, используемый многими ведущими тренерами и терапевтами мира. В НЛП есть техники для преодоления тревоги и стресса, а также для разрешения негативных состояний и фобий.У НЛП также есть подходы, которые помогают спроектировать и построить жизнь, которую вы хотите вести.

Какова предыстория НЛП?

НЛП — это область психологии, которая быстро выросла во всем мире из-за ряда необычных факторов. Во-первых, НЛП выходит за рамки обычных академических рамок, поскольку оно было начато группой ученых из разных областей филиала Калифорнийского университета в городе Санта-Крус в 1970-х годах. Таким образом, НЛП не вписывалось в узкие дисциплины, традиционные для университетов.

Позже основатели начали готовить людей для самостоятельного обучения НЛП. Это дало толчок глобальному творческому движению, но также привело к фрагментации НЛП между различными школами первоначальных основателей. Некоторые знаменитости-гуру, такие как Энтони Роббинс и Пол МакКенна, вскочили на всеобщее обозрение, но эта область гораздо шире и глубже, чем поп-психология. Действительно, некоторые из самых мощных методов преодоления травм были созданы в рамках НЛП и используются для помощи солдатам с синдромом посттравматического стресса, а также жертвам несчастных случаев или преступлений.

Как вы квалифицировали людей в НЛП?

Я стал мастером-тренером НЛП в Университете НЛП в Санта-Крус, Калифорния. Им руководят Роберт Дилтс и Джудит Делозье, которые были пионерами НЛП и стали ведущими участниками в области НЛП за последние 20 лет. У них есть квалифицированные инструкторы по всему миру, чтобы поддерживать стандарты и избегать альтернативных более коротких курсов, которые становятся все более распространенными.

Есть какие-нибудь советы по выбору тренера по НЛП?

Узнайте, включает ли рассматриваемый вами курс основной материал, созданный основателями НЛП Гриндером, Дилтсом, Бэндлером и Делозье, и избегайте коротких курсов с аудиторной продолжительностью менее 12 дней (наши курсы для практикующих НЛП рассчитаны на 15 дней).Кроме того, некоторые провайдеры обучения НЛП преподают материал, сосредотачиваясь только на одном из основателей, чего следует избегать. Если использовать метафору Битлз, это было бы немного похоже на то, чтобы научиться играть песни Пола Маккартни и не быть знакомым ни с одним Джоном Ленноном или Джорджем Харрисоном.


Вам понравился этот пост?

Тогда ознакомьтесь с нашими мероприятиями и курсами — получите скидку 10% на наши курсы смешанного обучения для практикующих НЛП с кодом NLPSUB10
Подпишитесь на наше новое электронное обучение! — Скидка 40% на наши новые курсы электронного обучения с кодом NLP40

Где нас найти

За сообщениями, событиями, бесплатными днями открытых дверей и многим другим следите за школой NLP по телефону:

Twitter: @NLPSchool

Facebook: / NLPSchoolLtd

Instagram: @nlpschool

YouTube: Школа НЛП

Где найти Робби

Twitter: @RSteinhouse
LinkedIn: Робби Штайнхаус

Что читать дальше

Какой курс НЛП вам подходит?

Как достичь своих целей с помощью НЛП

Поделиться

Упрощенная обработка естественного языка (NLP): пошаговое руководство

Краткое введение — Что такое НЛП?

Область исследования, которая фокусируется на взаимодействии между человеческим языком и компьютером, называется обработкой естественного языка или сокращенно НЛП.Он находится на пересечении компьютерных наук, искусственного интеллекта и компьютерной лингвистики (Википедия).

НЛП — это искусственный интеллект, машинное обучение или глубокое обучение?

Ответ здесь. Сам вопрос не совсем правильный! Иногда люди неправильно используют термины AI, ML и DL. Почему бы нам сначала не упростить их, а потом вернуться.

Устранение путаницы: различия между искусственным интеллектом, машинным обучением и глубоким обучением

Возникновение современного ИИ можно проследить до попыток классических философов описать человеческое мышление как символическую систему.Но область ИИ не была официально основана до 1956 года, на конференции в Дартмутском колледже в Ганновере, штат Нью-Гэмпшир, где был придуман термин «искусственный интеллект».

Временная шкала о том, когда впервые появились эти жаргоны…

Теперь давайте очень кратко посмотрим, что такое искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение.

Связь AL, ML и DL можно рассматривать следующим образом.

НЛП: как НЛП вписывается в мир искусственного интеллекта?

Обладая базовыми знаниями в области искусственного интеллекта, машинного обучения и глубокого обучения, давайте вернемся к нашему самому первому запросу. НЛП — это искусственный интеллект, машинное обучение или глубокое обучение?

Слова AI, NLP и ML (машинное обучение) иногда используются почти как взаимозаменяемые.Однако в их отношениях есть порядок безумия.

Иерархически обработка естественного языка считается подмножеством машинного обучения, в то время как НЛП и машинное обучение относятся к более широкой категории искусственного интеллекта.

Natural Language Processing сочетает в себе искусственный интеллект (AI) и вычислительную лингвистику, чтобы компьютеры и люди могли беспрепятственно разговаривать.

НЛП пытается преодолеть разрыв между машинами и людьми, позволяя компьютеру анализировать, что сказал пользователь (распознавание вводимой речи), и обрабатывать то, что имел в виду пользователь.Эта задача оказалась довольно сложной.

Чтобы общаться с людьми, программа должна понимать синтаксис (грамматику), семантику (значение слова), морфологию (время) и прагматику (разговор). Количество правил, которые нужно отслеживать, может показаться огромным и объясняет, почему более ранние попытки НЛП поначалу приводили к неутешительным результатам.

С другой системой, НЛП постепенно улучшалось, переходя от громоздких правил к методологии компьютерного программирования, основанной на изучении шаблонов.Siri появилась на iPhone в 2011 году. В 2012 году новое открытие использования графических процессоров (GPU) улучшило цифровые нейронные сети и NLP.

NLP позволяет компьютерным программам понимать неструктурированный контент за счет использования ИИ и машинного обучения для создания выводов и придания контекста языку, подобно тому, как это делает человеческий мозг. Это устройство для выявления и анализа «сигналов», содержащихся в неструктурированной информации. Тогда организации смогут глубже понять общественное мнение о своих продуктах, услугах и брендах, как и их конкуренты.

Теперь Google выпустила собственный движок на основе нейронной сети для восьми языковых пар, что во многом ликвидирует разрыв в качестве между своей старой системой и человеком-переводчиком и подогревает растущий интерес к этой технологии. Компьютеры сегодня уже могут производить жуткое эхо человеческого языка, если их снабдить соответствующим материалом.

За последние несколько лет архитектуры и алгоритмы глубокого обучения (DL) добились впечатляющих успехов в таких областях, как распознавание изображений и обработка речи.

Их применение к обработке естественного языка (NLP) сначала было менее впечатляющим, но теперь оказалось, что они вносят значительный вклад, давая самые современные результаты для некоторых общих задач NLP. Распознавание именованных сущностей (NER), тегирование части речи (POS) или анализ тональности — вот некоторые из проблем, при которых модели нейронных сетей превосходят традиционные подходы. Прогресс в машинном переводе, пожалуй, самый значительный из всех.

НЛП: правила игры в нашей повседневной жизни, примеры для бизнеса

НЛП — это не только создание интеллектуальных ботов…

NLP — это компьютерный инструмент для анализа, понимания и извлечения значения из естественного языка разумным и полезным способом.Это выходит далеко за рамки самых последних разработанных чат-ботов и умных виртуальных помощников. Фактически, алгоритмы обработки естественного языка можно найти повсюду: от поиска, онлайн-перевода, спам-фильтров и проверки орфографии.

Итак, используя NLP, разработчики могут организовывать и структурировать массу неструктурированных данных для выполнения таких задач, как интеллектуальные:

Ниже приведены некоторые из широко используемых областей НЛП.

Компоненты НЛП

НЛП можно разделить на два основных компонента.

  • Понимание естественного языка
  • Генерация естественного языка

Понимание естественного языка (NLU)

NLU естественно сложнее, чем задачи NLG. Действительно? Давайте посмотрим, с какими проблемами сталкивается машина, понимая ее.

При изучении языка или попытке его интерпретации возникает много двусмысленностей.

Лексическая неоднозначность может возникать, когда слово имеет другой смысл, т.е.е. имеет более одного значения, и предложение, в котором оно содержится, можно интерпретировать по-разному в зависимости от его правильного смысла. Лексическую двусмысленность можно до некоторой степени разрешить с помощью методов тегирования частей речи.

Синтаксическая неоднозначность означает, что мы видим более одного значения в последовательности слов. Это также называется грамматической двусмысленностью.

Ссылочная неоднозначность: Очень часто текст упоминается как объект (что-то / кто-то), а затем ссылается на него снова, возможно, в другом предложении, используя другое слово.Местоимение вызывает двусмысленность, когда неясно, к какому существительному относится

.
Генерация естественного языка (NLG)

Это процесс создания значимых фраз и предложений в форме естественного языка из некоторого внутреннего представления.

Включает —

  • Планирование текста — Включает в себя получение соответствующего содержания из базы знаний.
  • Планирование предложения — Включает в себя выбор необходимых слов, формирование значащих фраз, настройку тона предложения.
  • Реализация текста — Отображает план предложения в структуру предложения.
Уровни НЛП

В предыдущих разделах мы обсуждали различные проблемы, связанные с НЛП. Теперь давайте посмотрим, какие все типичные шаги используются при выполнении задач НЛП. Мы должны иметь в виду, что в следующем разделе описывается некоторый стандартный рабочий процесс, однако он может сильно отличаться, поскольку мы делаем реальные реализации на основе нашей постановки задачи или требований.

Источником естественного языка может быть речь (звук) или текст.

Фонологический анализ: Этот уровень применяется, только если источником текста является речь. Он занимается интерпретацией звуков речи внутри слов и между ними. Звук речи может дать важную подсказку о значении слова или предложения.

Это систематическое изучение организации звука. Это требует широкого обсуждения и выходит за рамки нашей текущей заметки.

Морфологический анализ: Имеет дело с пониманием отдельных слов в соответствии с их морфемами (наименьшими единицами значений).Взять, к примеру, слово: « несчастья ». Его можно разбить на три морфемы (префикс, основа и суффикс), каждая из которых передает некоторую форму значения: префикс un- относится к «небытию», а суффикс -ness относится к «состоянию бытия». Основа happy рассматривается как свободная морфема, поскольку является самостоятельным «словом». Связанные морфемы (префиксы и суффиксы) требуют свободной морфемы, к которой она может быть присоединена, и поэтому не могут появляться как «слово» сами по себе.

Лексический анализ: Он включает в себя определение и анализ структуры слов. Лексика языка означает совокупность слов и фраз на языке. Лексический анализ разделяет весь текстовый текст на абзацы, предложения и слова. Я хочу заниматься лексическим анализом, нам часто нужно выполнить Lexicon Normalization.

Самыми распространенными практиками нормализации лексики являются Stemming:

  • Создание основы: Создание основы — это основанный на элементарных правилах процесс удаления суффиксов («ing», «ly», «es», «s» и т. Д.) Из слова.
  • Лемматизация: Лемматизация, с другой стороны, представляет собой организованную и пошаговую процедуру получения корневой формы слова, в которой используется словарный запас (словарная важность слов) и морфологический анализ (структура слова и грамматические отношения) .

Синтаксический анализ: Анализирует слова предложения, чтобы раскрыть грамматическую структуру предложения. Например … «Бесцветная зеленая идея». Это было бы отклонено анализом Symantec как бесцветное здесь; зеленый не имеет никакого смысла.

Синтаксический синтаксический анализ включает в себя анализ слов в предложении на предмет грамматики и их расположение таким образом, чтобы показать отношения между словами. Грамматика зависимостей и теги части речи являются важными атрибутами синтаксиса текста.

Семантический анализ: Определяет возможные значения предложения, сосредотачиваясь на взаимодействии между значениями на уровне слов в предложении. Некоторые люди могут думать, что именно уровень определяет значение, но на самом деле все уровни определяют.Семантический анализатор игнорирует такие предложения, как «горячее мороженое».

Интеграция дискурса: Фокусируется на свойствах текста в целом, которые передают смысл, устанавливая связи между составными предложениями. Это означает ощущение контекста. Значение любого отдельного предложения, которое зависит от этого предложения. Также учитывается значение следующего предложения. Например, слово «тот» в предложении «Он хотел этого» зависит от предшествующего контекста дискурса.

Прагматический анализ: Объясняет, как дополнительный смысл читается в текстах, но не кодируется в них. Это требует обширных знаний о мире, включая понимание намерений, планов и целей. Рассмотрим следующие два предложения:

  • Городская полиция отказала демонстрантам в разрешении, опасаясь насилия.
  • Городская полиция отказала демонстрантам в разрешении на то, что они выступали за революцию.

Значение «они» в двух предложениях разное.Чтобы выяснить разницу, необходимо использовать мировые знания в базах знаний и модулях вывода.

Прагматический анализ помогает пользователям обнаружить этот предполагаемый эффект, применяя набор правил, характеризующих совместные диалоги. Например, «закрыть окно?» следует интерпретировать как запрос, а не как приказ.

Широко используемые библиотеки НЛП

На рынке доступно множество библиотек, пакетов, инструментов. У каждого из них есть свои плюсы и минусы.Как рыночная тенденция Python — это язык с наиболее совместимыми библиотеками. В таблице ниже представлен краткий обзор функций некоторых широко используемых библиотек. Большинство из них предоставляют базовые возможности НЛП, которые мы обсуждали ранее. Каждая библиотека NLP была построена с определенными целями, поэтому совершенно очевидно, что одна библиотека может не обеспечивать решения для всего, их должен использовать разработчик, и именно здесь опыт и знания имеют значение, когда и где что использовать.

Практика NLP по использованию Python NLTK (простые примеры)

NLTK — ведущая платформа для создания программ Python для работы с данными на человеческом языке. Он предоставляет простые в использовании интерфейсы для более чем 50 корпоративных и лексических ресурсов.

Последняя версия: выпуск NLTK 3.5: апрель 2020 г., добавлена ​​поддержка Python 3.8, прекращена поддержка Python 2.

NLTK включает множество корпусов, игрушечных грамматик, обученных моделей и т. Д. Полный список размещен по адресу: http: // nltk.org / nltk_data /.

Прежде чем мы начнем экспериментировать с некоторыми методами, которые широко используются в задаче обработки естественного языка, давайте сначала приступим к установке.

Установка НЛТК

Если вы используете Windows, Linux или Mac, вы можете установить NLTK с помощью pip:

$ pip install nltk

При желании вы также можете использовать подсказку Anaconda.

$ conda установить nltk

Если все в порядке, это означает, что вы успешно установили библиотеку NLTK.После того, как вы установили NLTK, вы должны установить пакеты NLTK, запустив следующий код:

Откройте свой Jupyter Notebook и выполните следующие команды.

Это покажет загрузчику NLTK, чтобы выбрать, какие пакеты необходимо установить. Вы можете установить все пакеты, так как они имеют небольшой размер, поэтому нет проблем. А теперь давайте начнем шоу.

Основные операции НЛП: сделай сам

Токенизировать текст

Токенизация — это первый шаг в НЛП.Процесс разбиения абзаца текста на более мелкие части, такие как слова или предложения, называется токенизацией. Токен — это единый объект, который является строительным блоком для предложения или абзаца.

Слово (токен) — это минимальная единица, которую машина может понять и обработать. Таким образом, любая текстовая строка не может быть обработана без токенизации. Токенизация — это процесс разделения необработанной строки на значимые токены. Сложность токенизации зависит от потребностей приложения NLP и сложности самого языка.Например, в английском языке это может быть так же просто, как выбрать только слова и числа с помощью регулярного выражения. Но для китайцев и японцев это будет очень сложная задача.

Токенизация предложения

Токенизатор предложений разбивает текстовый абзац на предложения.

Токенизация слов

Токенизатор Word разбивает текстовый абзац на слова.

Удаление стоп-слов

стоп-слов рассматриваются как шум в тексте.Текст может содержать такие стоп-слова, как is, am, are, this, a, an, the и т. Д.

Мы бы не хотели, чтобы эти слова занимали место в нашей базе данных или драгоценное время обработки. Для этого мы можем легко удалить их, сохранив список слов, которые вы считаете стоп-словами. NLTK (набор инструментов для естественного языка) в Python имеет список стоп-слов, хранящихся на 16 различных языках.

Вы можете видеть, что слова is, my были удалены из предложения.

Тегирование части речи

В детстве вы, возможно, слышали термин «часть речи» (POS).На то, чтобы понять, что такое прилагательные и наречия, действительно может потребоваться немало времени. В чем именно разница? Подумайте о создании системы, в которой мы сможем закодировать все эти знания. Это может показаться очень простым, но на протяжении многих десятилетий кодирование этих знаний в модели машинного обучения было очень сложной проблемой НЛП. Алгоритмы тегов POS могут предсказать POS данного слова с более высокой степенью точности. Вы можете получить POS отдельных слов в виде кортежа

Если вы хотите узнать подробности POS, вот способ.Обратите внимание, что нам может потребоваться загрузить «набор тегов». Пример ниже показывает, что NN — существительное.

Для лучшего понимания ниже приведен другой POS, который мы нашли в нашем примере.

Значения всех доступных POS-кодов приведены ниже для справки.

Теперь рассмотрим интересный вопрос о поиске информации с использованием тегов POS. Я получил статью о крикете, пытаюсь посмотреть, какие страны упомянуты в документе.Названия стран являются существительными собственными, поэтому с помощью POS я могу легко фильтровать и получать только имена собственные. Помимо стран, он может извлекать больше слов, которые являются существительными собственными, но это облегчает нашу работу, так как ни одно название страны не будет пропущено.

Стемминг и лемматизация

Лемматизация — это процесс преобразования слова в его основную форму. Разница между корнем и лемматизацией заключается в том, что лемматизация учитывает контекст и преобразует слово в его значимую базовую форму, тогда как корчевание просто удаляет последние несколько символов, что часто приводит к неправильному значению и орфографическим ошибкам.

В зависимости от области применения вы можете выбрать любой из представленных ниже лемматизаторов

  • Лемматизатор Wordnet
  • Просторный лемматизатор
  • TextBlob
  • Шаблон CLiPS
  • Стэнфордский CoreNLP
  • Лемматизатор Gensim
  • TreeTagger

Вот один быстрый пример использования лемматизатора Wordnet.

Как определить значения слов, синонимы и антонимы

WordNet — большая лексическая база данных английского языка.Это широко используемый корпус НЛТК. Существительные, глаголы, прилагательные и наречия сгруппированы в наборы когнитивных синонимов (синсетов), каждый из которых выражает отдельное понятие. Синсеты связаны между собой понятийно-семантическими и лексическими отношениями.

Структура

WordNet делает его полезным инструментом для компьютерной лингвистики и обработки естественного языка.
Вы можете просто импортировать, используя

из nltk.corpus импорт Wordnet

В приведенном ниже простом примере давайте попробуем увидеть, насколько легко мы можем получить синоним и антоним слова «любовь».Это действительно здорово!

Рабочая частота: быстрая визуализация

В приведенном ниже примере давайте попробуем прочитать текст с живого URL и посмотреть, как часто встречаются слова.

НЛП, какое будущее?

Как мы видели, НЛП предоставляет широкий набор техник и инструментов, которые можно применять во всех сферах жизни. Изучая их и используя их в повседневном общении, качество нашей жизни значительно улучшится, а также мы сможем улучшить жизнь тех, кто нас окружает.

техники НЛП помогают нам улучшить наше общение, достижение наших целей и результаты, которые мы получаем от каждого взаимодействия. Также они позволяют преодолевать личные препятствия и психологические проблемы. НЛП помогает нам использовать инструменты и техники, которые мы уже имеем в себе, даже не подозревая об этом.

Все стало намного быстрее и лучше, потому что теперь мы можем общаться с машинами благодаря технологии обработки естественного языка. Обработка естественного языка дала крупным компаниям возможность гибко принимать решения благодаря анализу таких аспектов, как настроения клиентов и рыночные сдвиги.Умные организации теперь принимают решения, основываясь не только на данных, но и на интеллекте, полученном из этих данных машинами, работающими с НЛП.

По мере того, как в будущем НЛП становится все более популярным, может произойти массовый сдвиг в сторону этого основанного на интеллекте способа принятия решений на глобальных рынках и в разных отраслях.

Если есть что-то, что, как мы можем гарантировать, произойдет в будущем, так это интеграция обработки естественного языка почти во все аспекты жизни, какими мы их знаем. Последние пять лет были медленным сжиганием того, на что способно НЛП, благодаря интеграции со всеми видами устройств, от компьютеров и холодильников до динамиков и автомобилей.

Люди, например, проявили больше энтузиазма, чем неприязнь к процессу взаимодействия человека с машиной. Инструменты, основанные на НЛП, также доказали свои способности за такое короткое время.

Эти факторы приведут к усилению интеграции НЛП: постоянно растущие объемы данных, генерируемых в ходе деловых операций по всему миру, увеличение использования интеллектуальных устройств и повышение спроса на расширенные услуги со стороны клиентов.

Что касается обработки естественного языка, нет предела. В будущем нас ждут коренные изменения, поскольку технология становится все более популярной и исследуются возможности для дальнейшего развития.Как главный аспект искусственного интеллекта, обработка естественного языка также будет способствовать пресловутому вторжению роботов на рабочие места, поэтому отрасли во всем мире должны начать подготовку.

Артикул:

Книги

  • Обработка естественного языка с помощью Python — Авторы Стивен Берд, Юэн Кляйн и Эдвард Лопер. О’Рейли.
  • Обработка естественного языка: путь обучения Python и NLTK — Авторы Нитин Хардения, Джейкоб Перкинс, Дипти Чопра, Нишит Джоши, Ити Матур.Упаковка
  • Text Analytics с Python: практический подход к получению практической информации из ваших данных от Дипанджана Саркара. Апресс
  • NLTK Essentials от Нитина Хардения. Упаковка
  • Рецепты обработки естественного языка: разблокирование текстовых данных с помощью машинного обучения и глубокого обучения с использованием Python, Акшай Кулкарни, Адарша Шивананда.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Следующая запись

Теория авторитарного воспитания: Авторитарное воспитание - это... Что такое Авторитарное воспитание?

Пт Июн 7 , 1985
Содержание Авторитарное воспитание — это… Что такое Авторитарное воспитание? Полезное Смотреть что такое «Авторитарное воспитание» в других словарях:Теории воспитанияАвторитарный стиль воспитания: плюсы и минусыО стиле воспитанияПлюсы авторитарного стиля воспитанияМинусы авторитарного воспитанияВыводПохожие записиВОПРОС 1. Авторитарная педагогика: сущность и истоки.Авторитарное воспитание. Понятие, определение, стиль воспитания, плюсы и минусыОпределение терминаТеория авторитарного воспитанияПлюсы такого […]