Содержание

Поднять антиплагиат текста онлайн: 12 лучших методов

В вузах студентам предъявляют определенные требования для проверки оригинальности текста. Поэтому у каждого учащегося возникает вопрос: до какого процента поднимать антиплагиат?

Давайте рассмотрим, какой допустимый порог уникальности существует для каждой научной работы.

Для курсовой работы

 

Для курсовой работы допустимые границы антиплагиата не слишком высокие. Студентам необходимо набрать допустимые 55-60% оригинальности, чтобы пройти на защиту.

Связано это с тем, что курсовые пишутся каждый год во время учебы и летней сессии. Студентам выделяют слишком мало времени для самостоятельной работы и качественной подготовки документа.

Однако существуют условности, о которых необходимо помнить. Для разных факультетов существуют свои критерии оценивания. Поэтому для технических и гуманитарных вузов могут быть существенные различия в допустимых показателях.

Так, для филологов, журналистов, социологов порог для прохождения проверки на оригинальность может быть завышен до 65-70%. Такой процент равнозначен оценке «удовлетворительно».

Для того, чтобы получить «хорошо» потребуется поднять антиплагиат текста до 75-80%.

«Отлично» получат те студенты, которые повысили уникальность курсовой до 80-90%.

Многие могут решить, что лучше выполнить полностью самостоятельную работу и получить 100% для отличной оценки и похвалы со стороны научного руководителя. Однако это заблуждение.

Проверяющие расценивают такой показатель как подозрительный и начинают проводить дополнительную экспертизу. Ведь студенческое исследование в курсовой должно обязательно опираться на научную базу.

Наличие отсылок и сносок, а также цитирование – это обязательный аспект вашей работы. Если у вас нет основы, то, скорее всего, вы занимались вольным сочинением, а не исследовательской деятельностью – так может подумать преподаватель.

Мы советуем поднять антиплагиат текста максимум до 95%, чтобы не вызывать лишних подозрений.

 

Для дипломной работы

 

Для дипломной работы выставляются высокие требования оригинальности текста. Чтобы пройти допустимый порог уникальности, вам необходимо поднять антиплагиат до 65-70%.

Оценка «хорошо» ставится за показатель 80%, а «отлично» начинается – от 85%.

Таким образом, получается, что в ВКР вы должны изложить больше своих мыслей, чтобы заслужить высокий балл.

Однако в ведущих вузах страны, к примеру, в МГУ, в НИУ ВШЭ, в СПБГУ, существуют завышенные нормы для проверки оригинальности студенческих работ. Это объясняется высоким рейтингом университетов.

Необходимо знать и помнить, что нормативы определяются каждый факультетом самостоятельно. Поэтому, нужно спросить у своего научного руководителя, какой уровень уникальности от вас требуется. Чтобы знать, до какого процента поднимать антиплагиат.

ЛАЙФХАК

Чтобы набрать высокую уникальность текста, нужно либо написать текст самостоятельно. Либо воспользоваться суперметодом. Профессиональное повышение оригинальности позволяет набрать 80-90% без изменений в тексте. Как это делается? С помощью кодировки файла. Мы обработаем ваш документ за пару минут через программу Антиплагиат Киллер. 

Результат гарантирован, поэтому мы присылаем готовую работу без предоплаты. Сначала вы убедитесь в том, что повышение произошло, а потом мы пришлем чек на оплату. 

Поднять уникальность текста онлайн для Антиплагиата

Проверка на оригинальность стала обязательным условием перед сдачей студенческой работы и публикацией статьи в интернете. В настоящее время оценивается не только качество и польза текста, но и какой процент плагиата использовал автор при написании.

С одной стороны, это помогает избегать хищения и присвоения чужих работ. С другой стороны, программа часто допускает ошибки и не может распознать настоящий плагиат от необходимой ссылки в тексте. Поэтому для многих пройти проверку на самостоятельность документа становится настоящей проблемой.

Сегодня мы расскажем, как поднять уникальность текста онлайн для Антиплагиата. Прочитайте нашу статью до конца и выберете для себя наиболее подходящий способ повысить уровень оригинальности. 

 

Содержание

 

До какого процента нужно поднимать уникальность текста?

Поднять уникальность текста онлайн – способ 1

Поднять уникальность текста – способ 2

Поднять антиплагиат текста – способ 3

Поднять антиплагиат онлайн – способ 4

Повышение уникальности – способ 5

Поднять оригинальность – способ 6

Поднять оригинальность текста – способ 7

Поднять уникальность текста онлайн для Антиплагиата c KILLER-ANTIPLAGIAT

Где проверить уникальность текста?

   — Антиплагиат ру

   — ETXT

   — KILLER-ANTIPLAGIAT

 

 

 

До какого процента нужно поднимать уникальность текста?

 

 

Может возникнуть вполне логичный вопрос: до какого процента нужно поднимать уникальность текста?

Ответ будет разным. В первую очередь поможет студентам, которые не знают, какой уровень оригинальности им необходимо набрать для прохождения проверки.

Фиксированных нормативов для вузов не существует. Практически все факультеты назначают свои рамки процентов прохождения антиплагиата. Однако все ориентируются на общие показатели, которые говорят о следующем:

Для курсовых средний допустимый порог составляет 55-60% самостоятельности текста. Это означает, что ниже данного уровня работа не будет засчитана. Тогда студенту придется переделывать всю курсовую и приносить на проверку в следующем году.

Оценка, которую получает учащийся при минимальных баллах, будет «удовлетворительной». Она может повлиять на итоговое оценивание работы.

Для дипломников необходимо набрать 65-70%. Это самые низкие показатели оригинальности, которые применяются на юридическом, экономическом и технических факультетах. У студентов этих направлений чаще всего возникает трудность с прохождением допустимого порога уникальности. Половину их работ составляют выписки и нормативных документов, актов, законов, гостов и т.д.

Требования для многих гуманитарных вузов и отчасти для студентов естественных наук будут завышены. Их работа должна отличаться высокой самостоятельностью исследования, а также оригинальностью текста.

Поэтому мы рекомендуем каждому студенту узнавать, до какого процента нужно поднимать уникальность текста, у своего научного руководителя.

Для копирайтеров, рерайтеров и веб-мастеров у нас есть один ответ. Показатель вашего текста должен быть 95-100%. Это связано с тем, что контент обязательно проверяется поисковой системой. Если большая часть публикации является заимствованной, тогда применяются санкции к ресурсу, на котором выложен материал. Саму статью удаляют, а сайт могут заблокировать на время.

Если исполнитель работает на бирже, то к нему сразу предъявляют высокие требования. Клиент откажется принимать работу с уровнем уникальности ниже указанного в условиях заказа.

Таким образом, многим студентам и авторам просто необходимо знать, какие методы помогут поднять уникальность текста онлайн, чтобы пройти проверку на Антиплагиат.

 

Поднять уникальность текста онлайн – способ 1

 

Способ «Яндекс-расширенный поиск» поможет поднять уникальность текста онлайн.

Этот метод подразумевает нахождение оригинального контента в интернете, чтобы использовать его в своей работе. Антиплагиат не сможет обнаружить заимствования, потому что мы будем использовать только свежие публикации.

Для этого понадобится найти кнопку «расширенные инструменты». Она находится с правого края от поисковой строки Яндекс.

 

 

Нажмите на клавишу «за месяц». Теперь вбейте тему вашей работы и находите полезный материал.

Вы можете без опаски пользоваться чужими текстами, потому что индексация новых публикаций происходит около трех месяцев. За это время вы уже успеете успешно сдать свой документ.

Таким образом, вы быстро поднимете свой процент оригинальности.

 

Поднять уникальность текста – способ 2

 

 

Второй способ поднять уникальность текста – это рерайтинг.

Это один из самых популярных и эффективных методов повышения уровня самостоятельности текста. Дело в том, что, по-другому, рерайт можно назвать глубокой обработкой документа. Поэтому ваша работа может измениться до неузнаваемости.

Чтобы воспользоваться данным приемом необходимо знать все средства, которыми владеет рерайт. Перечислим их.

  • В первую очередь – это замена слов на синонимы. Если вы пишите небольшую статью или эссе, то провести процедуру замены можно самостоятельно. Подбирайте к каждому второму слову подходящую замену – это поможет повысить уникальность. Для удобства найдите в интернете онлайн словарь, который подкинет новые варианты синонимов.

В случае с курсовой или дипломной работой мы советуем воспользоваться программой синонимайзер. Ее легко найти в свободном доступе сети. Когда вы запустите обработку текста, то удивитесь, как быстро справилась программа. Однако не спешите распечатывать готовый результат. Для начала прочитайте получившуюся работу и проверьте ошибки.

Часто автоматическая замена слов на синонимы лишает текст смысла и связности. Поэтому вам придется самостоятельно подбирать альтернативные варианты слов в некоторых местах.

  • Для рерайта необходимо включить в обработку замену цитат на косвенную речь. Такой ход изменит процентное соотношение уровней цитирования и оригинальности.

Мы продемонстрируем, как происходит изменение. Возьмем для примера фразу Чарльза Буковски «Некоторые люди не умеют сходить с ума – у них ужасно скучные жизни».

Теперь переделаем ее в косвенную речь, используя союз «что».

«Чарльз Буковски утверждал, что некоторые люди не умеют сходить с ума – у них ужасно скучные жизни».

Таким образом, мы перевели чужие слова в собственные. Однако стоит использовать дополнительное средство, чтобы антиплагиат точно не смог обнаружить заимствование.

  • Перефразирование. Чтобы изменить чужие слова, достаточно прочитать их, уловить ключевой смысл и передать своими словами.

Покажем на предыдущем примере цитаты Чарльза Буковски «Некоторые люди не умеют сходить с ума – у них ужасно скучные жизни».

Перефразируем ее. «По мнению Чарльза Буковски, тот человек, который не обладает способностью сходить с ума, проживает достаточно скучную жизнь».

Теперь у нас получился самостоятельный текст, авторами которого являемся мы сами.

  • Также вы можете добавлять свои собственные комментарии. Либо же сокращайте ненужный плагиат. Прочитайте заимствованные части текста и подумайте, неужели они так нужны для вашей работы. Если нет – смело удаляйте.

Используя все средства для рерайтинга, вы сможете изменить свой документ полностью. При этом ключевая мысль должна остаться прежней. Такой метод точно поможет вам поднять уникальность текста.  

 

Поднять антиплагиат текста – способ 3

 

Поднять антиплагиат текста поможет метод «Шаг шингла».

Данный способ поможет вам обмануть программу проверки на уникальность. Каким образом?

Шаг шингла – это основа алгоритма любой программы для поиска заимствований. Антиплагиат ищет соответствия для каждого 3-4 слова.

 

 

Шингл – это и есть связка из трех-четырех слов, которая обрабатывается приложением для проверки уникальности. Чтобы нарушить алгоритм высчитывания заимствованных частей текста, необходимо разбить связки слов. Для этого потребуется добавлять новые слова через каждые два-три.

Покажем на примере, как действует данный метод.  Возьмем всю ту же цитату Ч. Буковски «Некоторые люди не умеют сходить с ума – у них ужасно скучные жизни».

Давайте добавим новые слова через каждые два.

«Некоторые люди совершенно не умеют сходить отчаянно с ума – у них, по-моему, ужасно скучные и унылые жизни».

Как вы видите, мы не только расширили предложение, но и добавили деталей для умозаключения. Этот метод также развивает вашу креативность, ведь слова необходимо подбирать только теме.

Таким образом, шаг шингла поможет вам бесплатно и самостоятельно поднять антиплагиат текста.

 

Поднять антиплагиат онлайн – способ 4

 

Четвертый способ поднять антиплагиат онлайн – это воспользоваться зарубежными сайтами.

 

 

Публикации большинства ресурсов мировой сети не индексированы системой проверки на уникальность. Поэтому вы без страха можете использовать зарубежные материалы и тексты для своей работы. Как это сделать?

Вам понадобится воспользоваться онлайн переводчиком, чтобы перевести название темы работы или предмет исследования на иностранный язык. Затем скопируйте получившееся название и вставьте в поисковую строку Гугл.

Мировая «паутина» выдаст вам десятки полезных сайтов, на которых вы найдете полезные публикации. Вам не придется использовать программу переводчика, ведь Гугл предоставляет возможность перевести сразу веб-страницу.

Данный способ поможет вам повысить уникальность онлайн без труда. Важно только находить подходящие тексты. Лучше, если вы будете использовать малоизвестные в нашей стране ресурсы.

Так, программа антиплагиат точно не обнаружит заимствования, а вы получите повышение уникальности текста онлайн.

 

Повышение уникальности – способ 5

 

Пятый способ обеспечит бесплатное повышение уникальности с помощью вставки слов-паразитов.

Разве можно употреблять в научном и публицистическом стилях грубые разговорные выражения? — спросите вы. Нельзя, — ответим мы. Однако для публикаций и студенческих работ существуют свои вставки речи, которые не имеют какой-либо значимости, но помогают расширять текст и связывать по смыслу предложения.

Это такие слова и конструкции, как: «следовательно, по итогу…, исходя из…, мы думаем/ считаем/ предполагаем…, вероятно, в общем и целом, говоря об этом…, в заключение, таким образом и т.д.». 

Используйте такие вставки как можно чаще, тогда это разбавит заимствованные части текста и гарантирует повышение самостоятельности работы.

 

Поднять оригинальность – способ 6

 

 Попробуйте использовать скриншот, чтобы поднять оригинальность. Мы предоставим подробную инструкции, как это сделать.

Откройте ваш документ в Ворде и найдите самый большой участок плагиата.

Теперь нажмите на «Меню Пуск» на вашем рабочем столе и введите в поисковой строке «Ножницы». Данный инструмент можно найти в папке Стандартные. 

 

 

С помощью «Ножниц» осторожно выделите заимствованную часть текста. Соблюдайте границы листа. После того, как вы вырежете отрезок документа, обязательно сохраните скриншот на рабочем столе.

В Ворде найдите на верхней панели инструментов раздел «Вставка». Теперь нажмите на клавишу «рисунки». Выберете сохраненный скриншот.

Когда вы будете вставлять картинку обязательно соблюдайте все поля и интервалы. Чтобы проверяющий не смог заметить подмены. Не забудьте удалить текстовый дубль скриншота.

Готово! Теперь процент уникальности увеличится, ведь программа для проверки антиплагиата не сможет распознать формат картинки. Так самостоятельно можно поднять оригинальность без изменения текста бесплатно.

 

Поднять оригинальность текста – способ 7

 

Поднять оригинальность текста получится, если вы напишите работу самостоятельно. Это самый сложный способ повышения уникальности, но при этом самый эффективный.

Да, это займет много времени. С другой стороны, вам не придется переживать обнаружится ли обман антиплагиата во время проверки или нет.

Есть еще один метод, при котором вам не надо будет беспокоится об обнаружении обхода системы. Он называется «кодирование» и занимает всего лишь минуту времени. О нем мы расскажем дальше.

 

Поднять уникальность текста онлайн для Антиплагиата c KILLER-ANTIPLAGIAT

 

 

Сейчас мы объясним, как быстро и легко поднять уникальность текста онлайн для Антиплагиата с Killer-antiplаgiat.

Обратившись на наш сервис, вы получаете гарантированный результат: повышение оригинальности документа до 80-90% за 1 минуту. Как это происходит?

Вы нажимаете на кнопку «повысить уникальность» и в окно загрузки. Добавьте свой документ на сайт Killer-antiplаgiat.ru и укажите свою электронную почту. Через несколько секунд готовый результат будет прислан на ваш электронный ящик.

Откройте обработанный файл. Вы удивитесь, но текст никак не изменился. Это связано с тем, что наша программа «перекодирует» внутреннюю часть вашего документа.

Проверьте свой текст самостоятельно и убедитесь, что онлайн повышение уровня самостоятельности удалось.

 

Где проверить уникальность текста?

 

После того, как вы использовали способы для повышения оригинальности работы, важно узнать, где проверить уникальность текста.

Мы подобрали для вас самые популярные сервисы, которые помогут быстро выяснить процент антиплагиата.

 

Антиплагиат ру

 

Антиплагиат ру является самым популярным сервисом для проверки на уникальность.

Компания, занимающаяся разработкой системы, сотрудничает с корпоративными клиентами и помогает частным лицам. Любой желающий может воспользоваться бесплатной версией программы Антиплагиат ру, если зарегистрируется на официальном сайте. Сделать это можно с помощью электронной почты.

Личный кабинет пользователя обладает удобным интерфейсом, что является большим плюсом. Вы сразу же найдете кнопку «Добавить документ». Загрузить файл можно только в форматах ПДФ и ТХТ – это первые ограничения бесплатной версии.

Затем вы переходите к «выбору» модулей поиска. Для бесплатного варианта доступен только один модуль – интернет. Это значит, что обработка текста проводится через открытые источники в сети. Таким образом, можно сказать, что процент оригинальности будет не точным и завышенным по сравнению с финальной преподавательской проверкой в университете.

Анализ проводится буквально за секунды. После полученного результата вы сможете узнать процентное соотношение таких параметров, как уникальность, плагиат и цитирование. А также в кратком отчете вы увидите 3 ссылки на источники заимствования, найденные в вашем тексте.

 

 

Полный отчет и весь список ссылок недоступны в бесплатном доступе. Необходимо приобрести тариф, при котором станут открыты некоторые опции.

Таким образом, вы сможете бесплатно проверить уникальность документа онлайн через Антиплагиат ру.   

 

KILLER-ANTIPLAGIAT

 

Второй сервис, который поможет вам проверить работу на уникальность представлен на нашем сервисе killer-antiplagiat.

Мы предоставляем уникальную возможность узнать самый точный процент оригинальности, который покажет финальная преподавательская проверка. Почему такая уверенность, что показатель будет точный?

В 95% вузов России установлена система Антиплагиат ВУЗ. Это закрытый сервис, который доступен только сотрудникам университета. Разглашать данные учетной записи для входа в личный кабинет строго запрещено.

Антиплагиат ВУЗ обладает самым мощным движком для обработки текстов. Также он проводит поиск заимствований через 30 модулей, что на треть превышает количество модулей в Антиплагиат ру. Узнать подробнее вы можете в нашей статье «Какие бывают модули в Антиплагиат ВУЗ: полный список»

Таким образом, одновременно в преподавательской системе анализируются миллиарды документов из открытых и закрытых источников.

Разработчики нашего сервисы предлагают вам воспользоваться нашей услугой «проверить уникальность» прямо сейчас. Если вы хотите перестать бояться финальной проверки на оригинальность текста в вузе, то обращайтесь к нам. Помимо точного показателя, вы получите полный отчет и справку-сертификат Антиплагиат ВУЗ.

Таким образом, вы заранее узнаете точный процент самостоятельности, какие заимствования обнаружены в вашем документе, а также сможете пришить к своей дипломной или курсовой работе сертификат о прохождении проверки Антиплагиат ВУЗ.  

 

 

Сегодня мы с вами рассмотрели, какие способы помогут вам поднять уникальность текста онлайн для Антиплагиата. Используйте наиболее подходящий для себя вариант, либо скомбинируйте несколько методов. Тогда это точно поможет вам успешно пройти проверку на оригинальность.

 

Подборка из 15 сайтов по поднятию антиплагиата онлайн

Здравствуйте, дорогой мой читатель. Сегодня я задался целью сделать общий обзор сайтов в интернете, которые занимаются поднятием уникальности онлайн.Первый же запрос в Яндексе дал мне подборку из множества сайтов, часть из которых друг друга дублируют. И я решил поделиться этой подборкой здесь. Возможно, среди этих сайтов вы найдёте для себя что-то полезное.

Что я сделал. Я взял обычный реферат с какого-то сайта рефератов и попробовал найти бесплатный способ поднятия уникальности онлайн.Результаты этого короткого исследования — в таблице. Нашлась только пара сайтов, которые позволяют поднять уникальность бесплатно, но при этом придётся по одной странице туда работу закидывать.

Проверял я уникальность потом по антиплагиат.ру.

Будьте осмотрительны! Прежде чем обращаться на любой сайт с автоматическим поднятием оригинальности, почитайте отзывы в интернете.Велика вероятность, что после повышения оригинальности техническим способом — пройти проверку не получится, а вернуть деньги — окажется нереальным.

Мало того, формально использование технического способа поднятия уникальности выпускных квалификационных и других студенческих работ — в нормальном вузе классифицируется как мошенничество и является основанием для допуска к их защите.

http://anexp.ru/ Техническая обработка. Только платно.
http://furtum.ru/ Техническая обработка, можно скачать бесплатную страницу.

Скачал пробную страницу. Если проверять сам файл, показывает около 60%. А если текст из него, то уникальность 0,06%

http://vipantiplagiat.ru/ Техническая обработка
https://author24.ru/ Ручное поднятие уникальности текста
http://killer-antiplagiata.ru/ Техническая обработка. По состоянию на октябрь 2019 года сайт не работает.
http://antiprepod.ru/ Техническая обработка
http://уникальностьтекста.рф/ Техническая обработка
http://antiplagiat-pro.3dn.ru/ Техническая обработка или ручное поднятие уникальности
http://www.unitext24.ru/ Техническая обработка
http://antiplagiat.help/ Техническая обработка
http://www.unitext24.ru/ Техническая обработка. Есть возможность скачать пробную страницу бесплатно с какими-то занятными кодировками.

Скачал эту страницу. Проверил: 2,37%, если загрузить текст, 100%, если загрузить файл.

http://anti-anti.ru/ Техническая обработка или рерайт
http://antiplagius.ru/ Техническая обработка или рерайт
http://анти-антиплагиат.рф/ Техническая обработка. Высылают половину работы после обработки. После этого нужно оплатить в течение 24 часов, иначе обещают отправить вашу исходную работу на сайты бесплатных рефератов.
http://аплагиат.рф/ Техническая обработка

С уважением, Александр Крылов, diplom35.ru

p.s. Если вы знаете какой-то нормальный бесплатный сервис по поднятию уникальности онлайн — поделитесь в комментариях — я с удовольствием добавлю его в статью.

Как повысить уникальность текста (можно ли это сделать самостоятельно)

Написанные студентами курсовые и дипломные работы анализируют на уникальность в ВУЗах специальной системой проверки. Это помогает преподавателям обнаружить следы плагиата и выяснить насколько добросовестно выполнен труд. Учащимся стоит предварительно проверить проект на антиплагиат, чтобы повысить уникальность текста до момента сдачи.

Какой процент уникальности должен быть в тексте студенческих работ

Единых норм по результату проверки на антиплагиат в России нет. Каждое учебное учреждение самостоятельно устанавливает рамки. Общепринятые значения можно классифицировать так:

  • Для рефератов требования не слишком высоки. В некоторых случаях достаточно 50%. Если преподаватель требовательный, то уникальность придется повысить до 70%.

  • Курсовые работы принимаются с оригинальностью не ниже 70%. Поскольку темы проектов часто повторяются и сложно написать оригинальный труд, руководители не требуют результата выше 85%.

  • Дипломная работа требует большей ответственности, поэтому результат проверки на плагиат для нее должен быть в пределах 75-90%.

  • Кандидатская и докторская диссертации принимаются в том случае, если оригинальность составляет не менее 80%.

Если проверка на Антиплагиат. ВУЗ покажет низкий результат, понадобится повышение уникальности текста. Доработать файл, чтобы повысить оригинальность текста, можно разными способами. 

Переработка текста для прохождения уникальности

Чтобы получить высокую оценку, лучше писать проект самостоятельно, используя разные источники. Но и в этом случае не исключается вероятность, что результат проверки на плагиат будет ниже ожидаемого. Это объясняется применением в тексте общей терминологии, цитат, ссылок на законодательные статьи.

Иностранная литература в переводе лучше подойдет для переписывания, чем отечественная. Подобные источники используют редко, поэтому есть все шансы получить высокий балл.

Повысить уникальность можно разными способами:

  1. Изменение структуры.

  2. Замена слов на синонимы.

  3. Правильное оформление ссылок и цитат.

  4. Рерайт поможет повысить цифру оригинальности.

  5. Вставка уникальных фрагментов поднимет значение на несколько процентов.

  6. Применение технических алгоритмов.

Чтобы пройти тест на антиплагиат возможно придется повысить уникальность текста. Можно изменять оригинал работы самостоятельно или применять программы для повышения уникальности.

Как повысить оригинальность текста самостоятельно

Повышение уникальности текста для проверки на антиплагиат можно выполнить бесплатно своими силами. Студенты применяют легкий рерайт, чтобы повысить уникальность до нужного показателя.

Популярный метод — замена слов на синонимы. Внимание нужно уделять не оригинальным фрагментам. 

Другой метод заключается в перестройке документа. Изменить структуру получится, если прочитать абзац и записать его по памяти своими словами.

Сервисы для проверки работ используют алгоритм шаг шингла. Переделка проекта с использованием устаревших методов (перемещение слов и предложений местами, замена русских букв на английские)  не поможет добиться повышенного результата.

Поднять антиплагиат на сайте «Plagiatfree»

На нашем сайте легко повысить уникальность текста онлайн. Существует две возможности:

Выберите подходящий вариант, чтобы повысить уникальность. Опытные эксперты готовы обработать проект в короткие сроки и предоставить измененную версию с хорошим результатом проверки на плагиат.


Переписывание всего материала с заменой фраз помогает повысить уникальность, сохраняя смысл, стилистику и структуру. Главная задача эксперта сохранить основные идеи оригинала.

Почему стоит выбрать именно нас

Сервис повышения уникальности текста «Plagiatfree» поможет быстро выполнить работу и сдать ее в срок. Наши преимущества, в отличии от других сайтов: 

  1. Бесплатная консультация.

  2. Приемлемые цены.

  3. Анонимность.

  4. Надежные эксперты.

  5. Доработки в максимально короткие сроки.

Отзывы клиентов

Анна. Моя курсовая не была оригинальной, хотя я написала ее сама. Нужно было повысить уникальность на 20 %. Времени оставалось мало, поэтому я заказала глубокий рерайт. Результат превзошел мои ожидания. Я получила высокую оценку. Спасибо за помощь!

Николай. Я заказал повышение оригинальности реферата. Сам я провозился с работой целый день, но повысить цифру удалось только на 2 процента. С помощью специалистов вопрос решился в считанные минуты. Всем рекомендую.

Инна. Мне пришлось переделать курсовую работу, потому что она была не оригинальной. Здесь меня бесплатно проконсультировали и помогли подобрать оптимальный способ подъема уникальности. Я осталась довольна результатом.

Ира. Очень благодарна вашему сервису. Даже не представляю, как еще я могла бы так быстро переписать диплом, чтобы поднять оценку по плагиату. Работа сделана хорошо. Я довольна.


Повысить уникальность текстовой работы. Обойти антиплагиата онлайн

Поднять оригинальность, повысить уникальность текста в Антиплагиат

Большинство студентов сегодня предпочитают не писать курсовые работы и рефераты с нуля, а скачивать готовые, справедливо полагая, что читать тексты все равно никто не будет. Однако эта хитрость больше не работает по одной причине: подавляющее число преподавателей требуют высылать им тексты работ в электронном виде для последующей проверки на плагиат. Но даже такое требование не останавливает студентов, предпочитающих пользоваться результатами чужого труда. Ведь любую работу можно уникализировать. А собственный, написанный с нуля текст – еще не гарантия успешного прохождения проверки.

Как поднять оригинальность или повысить уникальность текста в Антиплагиат? Чтобы это понять, важно сначала разобраться, как работает любой антиплагиат-сервис. Он построен на алгоритме, сравнивающем загруженный текст с имеющейся базой данных. Общие сервисы, такие как Адвего, сравнивают документ со всеми проиндексированными страницами, которые есть в Интернете. Специализированные сервисы для научных и студенческих работ, такие как Антиплагиат ВУЗ, проверяют еще и на схожесть с базой научных трудов.

Большинство методик обмана подобных сервисов уже не работают. Добавление «белого» текста, синонимизация, ручная расстановка переносов и абзацев, перестановка предложений местами, латиница и греческие буквы вместо русских, склейка-разбивка предложений – это уже не помогает обмануть антиплагиат.

Работающих методов прохождения проверки на плагиат не так уж много. Если работа не написана с нуля, а взята из открытого источника, помочь может только глубокий осмысленный рерайтинг – творческая переработка текста. По затрачиваемому времени и усилиям этот способ мало чем отличается от самостоятельного написания курсовой.

Полностью «из головы» написать работу способны единицы, поэтому большая часть студентов все равно берут за основу общедоступные материалы. Пройти проверку на плагиат можно, если в качестве источника воспользоваться текстом на иностранном языке и перевести его на русский. Можно использовать Google Translate или любую другую систему машинного перевода, но полученный текст нужно будет корректировать и придавать ему читабельность. Это трудоемкий, хотя и надежный способ.

Более сложный метод – поиск научной работы, не проиндексированной поисковиками и не попавшей в базу антиплагиат-программ. Это не так просто; к тому же, преподаватель может быть уже знаком с этим трудом, и даже если антиплагиат-сервис выдаст стопроцентный результат, подмену распознает уже сам преподаватель.

Непроиндексированные тексты можно найти в платных каталогах или воспользоваться бумажными источниками (книги, научные журналы и др.). Хорошего результата можно достичь, если брать работу не целиком, а разбавлять своими мыслями и выводами. Но этот метод имеет смысл только в том случае, если есть возможность проверить работу по базе антиплагиат-сервиса до того, как ее будет проверять преподаватель.

Наиболее простым и быстрым способом прохождения антиплагиата остается онлайн-обработка. Сервис поднятия уникальности буквально за 5 минут переформатирует документ так, чтобы антиплагиат-алгоритмы опознавали его как оригинальный. Этот метод выручит, если сдавать работу нужно срочно. Приемлемые расценки, надежность и удобство делают его популярным среди студентов всех специальностей.

Анти-антиплагиат | IPLAG

По мере того, как в интернете скапливается все больше и больше написанных текстов, создать что-то оригинальное становится все труднее. Это относится не только к контенту сайтов, но и к научным статьям, дипломам, курсовым работам и рефератам. Тем не менее, в большинстве серьезных ВУЗов требования к уникальности студенческих работ очень жесткие – от 90% и выше. Нередко научный руководитель просто не принимает работу, если при проверке через анти-антиплагиат (сервис выявления плагиата) результат оказывается неудовлетворительным.

Но на каждую проблему находится решение, и сегодня в Сети можно найти множество способов обойти анти антиплагиат.

Самый распространенный – это обычный ручной рерайтинг, переписывание текста своими словами. Это долгий и кропотливый труд, который зачастую представляет сложности для студентов. На ручное переписывание обычно нет ни времени, ни сил. К тому же результат далеко не всегда оказывается удовлетворительным – современные программы анти антиплагиата умеют распознавать рерайт и помечать его как заимствование.

Еще один метод заключается в использовании программ (приложений), позволяющих автоматически обработать текст для прохождения проверки уникальности. Большая часть таких программ использует подключаемые словари синонимов и замену символов на схожие по написанию буквы латиницы. К сожалению, на выходе получается малочитабельный текст, поэтому такой способ подойдет лишь в том случае, если есть стопроцентная у веренность – преподаватель не откроет работу дальше титульного листа. Кроме того, современные сервисы анти-антиплагиата умеют различать подмену символов, так что проверка может и не пройти. И, наконец, разработчики таких бесплатных программ нередко внедряют в них вирусы, рассчитывая на безалаберность студентов, не пользующихся антивирусными средствами. Чем это чревато – можно не пояснять.

Наконец, еще один популярный метод – онлайн-уникализация текстов. Сервисы, предлагающие такую услугу, используют свои, индивидуально разработанные алгоритмы. Благодаря этому тексты, обработанные в таких сервисах, с легкостью проходят проверки даже в самых требовательных анти антиплагиат программах. Повысить уникальность текста онлайн можно за 5-10 минут, и большинство сервисов дают гарантии на успешное прохождение проверки. Обработка не бесплатна, но существенно дешевле в сравнении с рерайтингом.

Если у вашей работы низкий процент оригинальности, и вы не знаете, как пройти проверку на плагиат, не отчаивайтесь, сервис IPLAG.RU поможет вам в этом. Всего лишь за 3 минуты вы сможете гарантировано увеличить процент уникальности вашего документа до 80—99%. При этом все стили, оформление, текст — останутся неизменными, все как было в оригинале!

Повысить уникальность текста онлайн самостоятельно | Советы студенту

С каждым годом программы для проверки уникальности становятся совершеннее. Разработчики стараются как можно чаще создавать и внедрять новые технологии для улучшения системы. Поэтому обход системы антиплагиат становится труднее. У многих авторов, студентов возникает вопрос, какими способами повысить оригинальность текста онлайн бесплатно.

Давайте сегодня разберем методы, которые до сих пор способны обмануть систему и увеличить самостоятельность текста. Заодно узнаем, до какого процента необходимо поднять уровень уникальности, чтобы пройти допустимый порог.

Зачем требуют повышать уникальность?

Ответим на популярный вопрос: зачем требуют повышать уникальность?

В связи с распространением программ проверки на уникальность, многим авторам и студентам приходится проходить обязательное условие обработки текста перед сдачей преподавателю или перед публикацией в сети.

Если в отношении работ копирайтеров и рерайтов еще можно понять необходимость выполнения полностью оригинального контента, то для студентов проверка остается непонятной обязанностью.

Обработка документов через антиплагиат по мысли разработчиков должна была иметь только положительные результаты. Например, снижение уровня заимствований в студенческих текстах, отказ от скачивания чужих готовых работ и т.п.

Однако на деле оказалось, что программа часто ошибочно принимает оригинальный текст за плагиат. Нередко с этим сталкиваются студенты юридического, экономического и технических факультетов. Для них большую проблему составляет достичь необходимого уровня уникальности работы, чтобы пройти допустимый порог.

К примеру, в дипломной или курсовой учащегося правового или бухгалтерского направления половину всего текста занимает выписка из нормативных актов, документов, законов и т.д. Наличие сноски или ссылки для системы проверки ничего не значит. Если не оформлена цитата, т.е. текст не заключен в кавычки, то программа считает всю работу плагиатом.

К тому же научный стиль не предполагает креатива. Многие учащиеся постоянно используют общие термины и понятия, а также нейтральные словосочетания общего употребления. Проще говоря, уникальности в тексте научной работы остается слишком мало, чтобы успешно пройти проверку на антиплагиат. А ведь именно от программы зависит, пройдет студент на защиту своей работы или будет вынужден переписывать текст заново.

Поэтому многие учащиеся, уже наученные своим или чужим опытом, стараются зараннее повышать уникальность.

Какой процент уникальности необходим?

Важно знать, какой процент уникальности необходим, чтобы предварительно проверить текст на антиплагиат самому.

Давайте разберемся, какие нормы назначаются в сферах образования и копирайтинга.

Для студентов и преподавателей

Для студентов и преподавателей четких показателей не существует.

В настоящее время ни в каких нормативах не зафиксированы проценты уникальности. До сих пор каждый факультет самостоятельно решает, какие рамки выставить перед студентами. Поэтому мы сразу предупреждаем, что необходимо узнать у научного руководителя точный уровень для прохождения проверки на антиплагиат.

Однако существуют общепринятые границы степени оригинальности студенческих работ.

Так, к примеру, уровень курсовой работы должен превышать 60% уникальности, что преодолеть допустимый порог. Данный уровень представляет самой «удовлетворительную» оценку. Для высокого балла понадобится повышать антиплагиат до 75%. Оценить работу на «отлично» можно, если она превосходит 80%.

Для дипломной работы проценты почти не отличаются. Разность появляется только в показателе для прохождения проверки – он должен быть не меньше 65%. Кстати, если вы задаетесь вопросом: как быстро написать диплом, то прочитайте нашу прошлую статью.

Нужно понимать, что требования в ведущих вузах страны, как: МГУ, ЛГУ, СПБГУ, НИУ ВШЭ и т.д. – завышены. Поэтому студентам данных учебных заведений особенно будут полезны методы для повышения оригинальности.

Для копирайтеров, вебмастеров

Для копирайтеров и вебмастеров существует более точная информация о необходимом уровне уникальности текста.

Если вы хотите написать статью для публикации, вам понадобится набрать 95-100% антиплагиата.

Данное условие связано с тем, что каждая поисковая система проверяет автоматически все материалы, выложенные в сеть. Если обнаружится, что сайт опубликовал плагиат, то контент будет удален, а ресурс на время заблокируют.

Поэтому разработчики сайтов заранее проверяют готовую работу и отдают исполнителю на доработку, если уровень оригинальности не дотягивает до нужного.

Обычно заказчики сами указывают в своих объявлениях, какой процент им нужен. Однако результат вашей проверки на процент самостоятельности статьи может не совпасть с тем, который получит клиент. Это объясняется разным выбором сервисов для обработки текста. Дальше мы расскажем, какие программы антиплагиат определяют точный уровень уникальности.

Таким образом, каждому автору и студенту необходимо заблаговременно узнавать, какой процент уникальности необходим, чтобы вовремя повысить оригинальность текста.

Повысить оригинальность текста онлайн БЕСПЛАТНО – 5 методов

Какие же методы помогут вам повысить оригинальность текста онлайн бесплатно?

Мы собрали все способы, которые представлены в интернете, провели собственную экспертизу и теперь предлагаем вам познакомиться с лучшими приемами для поднятия уровня уникальности.

Повысить оригинальность текста – метод 1

Рерайтинг — первый метод для того, чтобы повысить оригинальность.

Это комплекс всех полезных приемов, которые преображают текст полностью. Он потребует от вас терпения и сил, но вы будете сполна вознаграждены за свой труд. Ведь процент антиплагиата может возрасти до 80-90%.

Какие же методы включает в себя рерайтинг?

  • Это замена слов на синонимы. Вы можете самостоятельно изменять каждое второе слово в тексте. Если у вас небольшая статья, то в принципе вы справитесь. Однако студентам мы советуем воспользоваться программой синонимайзер. Она автоматически обработает всю вашу курсовую или диплом буквально за несколько секунд.

Когда вы получите готовый результат, не спешите переходить к следующему этапу. Вам необходимо проверить текст на связность. Приложение иногда нарушает смысловую целостность, подбирая неправильные варианты. Поэтому вам придется самостоятельно выбрать некоторые синонимы.

Вы можете дополнительно обратиться к онлайн словарю, который содержит более 1,5 сотен тысяч слов. Он найдет замену для каждого. Таким образом, вы точно справитесь с этой работой.

  • Вам необходимо использовать перефразирование в своем тексте. Это значит, что вы прочитываете заимствованную часть текста несколько раз, пока не уловите ключевую мысль автора. Затем вы должны изложить мысль своими словами. Лучше, если вы будете поступать так со всем плагиатом в вашей работе.
  • Сокращение фраз и добавление собственных комментариев. Не исключая основных мыслей, нужно отбросить лишние заимствования и привнести уникальный контент. Добавляйте свои размышления и удаляйте чужие слова.

Мы рассказали вам о приемах, которые включает в себя рерайтинг.

Если вы не готовы самостоятельно заниматься повышением уникальности текста, то вы можете заказать рерайт на онлайн бирже. Для этого зарегистрируйтесь на сайте и добавьте свой заказ. Укажите в объявлении, какой объем текста должен быть, напишите требующийся уровень оригинальности, а также срок работы и сумму оплаты.

После того, как вы выложили свое предложение на сервисе, на него начнут откликаться исполнители. Выбирайте рерайтера по рейтингу. Ответственность и надежность определяется отзывами заказчиков на странице исполнителя.

Если по итогу вас не устроит результат, то вы можете отдать его на доработку без дополнительной оплаты.

Таким образом, рерайтинг является основным методом с комплексом разных приемов для повышения оригинальности текста.

Повысить оригинальность текста онлайн – метод 2

Второй метод, который поможет вам повысить оригинальность – это использование расширенного поиска Яндекс браузера.

Не каждый пользователь интернета знает про возможность фильтрации публикаций и сайтов на Яндексе. Чтобы найти инструменты обратите на кнопку рядом с поисковой строй. Нажмите на нее.

Теперь вам нужно нажать кнопку «за месяц». Это значит, что вам будут предложены только свежие статьи, выложенные в интернет.

Такие документы еще не были проиндексированы системой антиплагиата, поэтому программа просто не сможет обнаружить заимствование и посчитает за уникальный контент. Поэтому вы беспрепятственно можете выбирать для себя необходимые материалы.

Повысить оригинальность онлайн — метод 3

Повысить оригинальность с помощью интернета можно благодаря третьему методу, который называется «Зарубежные сайты».

Уже по названию вы догадались, что мы будем использовать ресурсы мировой сети.

Для этого переведите название темы или предмета вашей работы в онлайн переводчике. Теперь скопируйте получившийся результат и вставьте в поисковую строку.

Браузер выдаст вам десятки публикаций, которые подойдут для вашего документа. Используйте те ресурсы, которые менее всего известны. Так вы точно сможете обмануть антиплагиат и повысить уникальность работы.

Повышение оригинальности текста — метод 4

Четвертый метод для повышения оригинальности текста называется «Шаг шингла».

Шингл – это основа любого алгоритма программы антиплагиат. При проверке система разбивает весь текст на отрезки, состоящие из 3-4 слов, исключая знаки пунктуации, части и предлоги, это и есть шингл. Программа сканирует множество документов и при нахождении соответствия начинает проверять следующую комбинацию.

Вам необходимо разбить шингл, чтобы алгоритм сбился и не обнаружил заимствований. Для этого как можно чаще – лучше через каждое 2-3 слово добавляйте новое.

Давайте попробуем разобраться вместе. Возьмем пример: «Выхожу один я на дорогу; Сквозь туман кремнистый путь блестит».

Используем метод «Шаг шингла» и через каждые 2 слова будем добавлять новые: «Выхожу один снова я на дорогу; сквозь белесый туман кремнистый вдали путь блестит».

Как вы видите, это не сложно. Достаточно лишь соблюдать тему, и вы сможете самостоятельно и легко повысить оригинальность текста.

Как повысить оригинальность текста с антиплагиат киллер – метод 5

Если у вас нет времени и терпения выполнять самостоятельную работу, мы предлагаем вам выход. Узнайте, как повысить оригинальность текста с антиплагиат киллер.

Вы можете воспользоваться услугой на нашем сайте killer-antiplagiat.ru и повысить уникальность онлайн буквально за одну минуту. Загрузите на сайт ваш документ и укажите адрес вашей электронной почты.

Через несколько секунд на ваш электронный ящик придет письмо с обработанным документом.

Вы можете удивиться, ведь когда откроете документ, то не обнаружите никаких изменений в тексте. Дело в том, что программа killer-antiplagiat «перекодирует» внутреннюю часть вашего файла.

Проверьте самостоятельно вашу работу через программу антиплагиат и убедитесь в эффективности нашего приложения. Мы гарантируем вам повышение оригинальности текста до 80-95%.

Повысить оригинальность 2 страниц на нашем сайте можно БЕСПЛАТНО, в режиме онлайн. Это позволит вам протестировать сервис и после этого, убедившись в качестве услуги, заказать работу целиком на повышение антиплагиата.

Повысить уникальность 2 страниц онлайн бесплатно можно здесь.

Где проверить уникальность текста онлайн бесплатно?

Возникает логический вопрос: где проверить уникальность текста онлайн бесплатно?

Мы поможем вам узнать, какие сервисы предлагают услуги для проверки работы на оригинальность.

Антиплагиат ру

Антиплагиат ру является известной системой по всей России и среди стран СНГ.

Сервис давно зарекомендовал себя среди корпоративных и частных клиентов. К примеру, пакет для вузов от Антиплагиат ру, сейчас используется в 95 % учебных заведения страны.

Тем не менее преподавательская система имеет закрытый доступ. Однако для каждого пользователя доступна бесплатная версия Антиплагиат ру.

Чтобы воспользоваться ей, вам необходимо зарегистрироваться на официальном сайте. С помощью электронной почты.

Когда вы получите письмо с паролем, то сможете войти в личный кабинет. Здесь вам понадобится загрузить работу. Огромный плюс данной программы, что она принимает для проверки большие тексты.

Ограничение составляет лишь доступный тип файлов. Вы можете загрузить документы только в форматах ПДФ или ТХТ.

После добавления материала начинается анализ. Обычно продолжается процесс проверки всего несколько секунд.

По окончании обработки вы можете увидеть уровень оригинальности вашей работы.

Перейдите к краткому отчету, нажав на кнопку «посмотреть результаты». Здесь вы сможете узнать процентное соотношение следующих параметров: уникальность, плагиат, цитирование и самоцитирование. Также будут показаны 3 ссылки на источники заимствований, если они будут найдены.

Ограничение также накладывается на модули поиска. В бесплатной версии вы можете проверить свой текст только по одному модулю Интернет. Это значит, что будут просканированы открытые источники, которые есть в сети. Чтобы получить дополнительные модули поиска, вам необходимо оплатить их.

Таким образом, система Антиплагиат ру предоставляет бесплатный способ проверки на уникальность с ограничениями, которые не позволяют узнать точный процент уникальности.

Антиплагиат ВУЗ

Помните, мы упоминали про преподавательскую систему с закрытым доступом? Так вот, у вас есть уникальная возможность проверить вашу работу в Антиплагиат ВУЗ с помощью нашего сервиса.

Сервис Антиплагиат ВУЗ – это специальный пакет, который разработан для университетов. Доступ в систему есть только у работников учебных заведений. Однако разглашать данные для входа запрещено. Студенты знают Антиплагиат ВУЗ как финальную проверку на оригинальность в университете.

В данную систему вложили лучшие технологии и обширную базу данных, которая подразделяется на 30 модулей. Что превышает общее количество платных модулей в системе Антиплагиат ру. Прочитайте, какие бывают модули Антиплагиат ВУЗ.

Вам понадобится только нажать на кнопку «проверить уникальность» и загрузить свой документ на сайт. В течение нескольких минут результат пришлют на ваш электронный ящик.

Таким образом, если вы воспользуетесь нашими услугами, то сможете узнать точный процент вашего документа и больше не переживать по поводу преподавательской проверки.

Сегодня мы с вами разобрали, какие бесплатные методы повышения оригинальности текста, помогут вам пройти проверку на антиплагиат. Воспользуйтесь нашими советами и обязательно заранее узнайте точный процент уникальности вашей работы.

Введение в обработку текста на естественном языке | Венцислав Йорданов

Источник иконок: https://iconfinder.com

После прочтения этого поста в блоге вы узнаете некоторые основные методы извлечения функций из и некоторых текста , поэтому вы можете использовать эти функции в качестве ввода для модели машинного обучения .

НЛП — это раздел информатики и искусственного интеллекта, связанный с взаимодействием между компьютерами и человеческими (естественными) языками.Он используется для применения алгоритмов машинного обучения к тексту и речи .

Например, мы можем использовать NLP для создания таких систем, как распознавание речи , обобщение документов , машинный перевод , обнаружение спама , распознавание именованных объектов , ответы на вопросы, автозаполнение, интеллектуальный ввод текста на.

В настоящее время у большинства из нас есть смартфоны с функцией распознавания речи.Эти смартфоны используют НЛП, чтобы понять, о чем идет речь. Также многие используют ноутбуки, операционная система которых имеет встроенное распознавание речи.

Некоторые примеры

Cortana

Источник: https://blogs.technet.microsoft.com/microsoft_presse/auf-diesen-4-saeulen-basiert-cortanas-persoenlichkeit/

В ОС Microsoft есть виртуальный помощник по имени Cortana , которая может распознавать естественный голос . Вы можете использовать его для настройки напоминаний, открытия приложений, отправки электронных писем, игр, отслеживания рейсов и посылок, проверки погоды и так далее.

Подробнее о командах Cortana можно прочитать здесь.

Siri

Источник: https://www.analyticsindiamag.com/behind-hello-siri-how-apples-ai-powered-personal-assistant-uses-dnn/

Siri — виртуальный помощник Apple Inc. . в операционных системах iOS, watchOS, macOS, HomePod и tvOS. Опять же, вы можете делать многое с помощью голосовых команд : начать звонок, отправить кому-нибудь текстовое сообщение, отправить электронное письмо, установить таймер, сделать снимок, открыть приложение, установить будильник, использовать навигацию и так далее.

Вот полный список всех команд Siri.

Gmail

Источник: https://i.gifer.com/Ou1t.gif

Знаменитый почтовый сервис Gmail , разработанный Google, использует обнаружение спама для фильтрации спама.

NLTK ( Natural Language Toolkit ) — это ведущая платформа для создания программ Python для работы с данными человеческого языка . Он предоставляет простые в использовании интерфейсы для многих корпусов и лексических ресурсов .Кроме того, он содержит набор из библиотек обработки текста для классификации, токенизации, выделения корней, тегов, синтаксического анализа и семантических рассуждений. Лучше всего то, что NLTK — это бесплатный проект с открытым исходным кодом, управляемый сообществом.

Мы воспользуемся этим набором инструментов, чтобы показать некоторые основы области обработки естественного языка. Для приведенных ниже примеров я предполагаю, что мы импортировали набор инструментов NLTK. Мы можем сделать это так: import nltk .

В этой статье мы покроем следующие темы:

  1. предложение Tokenization
  2. Word Tokenization
  3. Textization Lemmatization и stemming
  4. Regex
  5. Pregex
  6. TF-IDF
  7. TF-IDF

1.Токенизация предложения

Токенизация предложения (также называемая сегментацией предложения ) — это задача деления строки письменного языка на ее составные предложения . Идея здесь выглядит очень простой. В английском и некоторых других языках мы можем разделять предложения всякий раз, когда видим знак препинания.

Однако даже в английском языке эта проблема нетривиальна из-за использования точки для аббревиатур. При обработке обычного текста таблицы сокращений, содержащие точки, могут помочь нам предотвратить неправильное назначение границ предложений .Во многих случаях мы используем библиотеки, чтобы сделать эту работу за нас, так что пока не беспокойтесь о деталях.

Пример :

Давайте посмотрим текст об известной настольной игре под названием нарды.

Нарды — одна из старейших известных настольных игр. Его историю можно проследить почти на 5000 лет до археологических открытий на Ближнем Востоке. Это игра для двух игроков, в которой у каждого игрока есть пятнадцать шашек, которые перемещаются между двадцатью четырьмя точками в соответствии с броском двух игральных костей.

Чтобы применить токенизацию предложений с помощью NLTK, мы можем использовать функцию nltk.sent_tokenize .

На выходе получаем 3 составных предложения по отдельности.

 Нарды — одна из старейших известных настольных игр. 

Его история насчитывает почти 5000 лет, начиная с археологических открытий на Ближнем Востоке.

Это игра для двух игроков, в которой у каждого игрока есть пятнадцать шашек, которые перемещаются между двадцатью четырьмя точками в соответствии с броском двух костей.

2. Токенизация слов

Токенизация слов (также называемая сегментацией слов ) представляет собой задачу деления строки письменного языка на ее компонент слов . В английском и многих других языках, использующих ту или иную форму латинского алфавита, пробел является хорошим приближением к разделителю слов.

Тем не менее, у нас все еще могут быть проблемы, если мы разделяем только по пробелу для достижения желаемых результатов. Некоторые английские составные существительные пишутся по-разному и иногда содержат пробел.В большинстве случаев мы используем библиотеку для достижения желаемых результатов, так что не беспокойтесь о деталях.

Пример :

Давайте используем предложения из предыдущего шага и посмотрим, как мы можем применить к ним токенизацию слов. Мы можем использовать функцию nltk.word_tokenize .

Вывод:

 ['Нарды', 'есть', 'один', 'из', 'самый старый', 'известный', 'доска', 'игры', '.'] 

[' Его», «история», «может», «быть», «прослеживаться», «назад», «почти», «5000», «лет», «до», «археологический», «открытия», «в» , 'средний Восток', '.']

['Это', 'есть', 'а', 'два', 'игрок', 'игра', 'где', 'каждый', 'игрок', 'имеет', 'пятнадцать', ' шашки', 'которые', 'перемещаться', 'между', 'двадцать четыре', 'точки', 'согласно', 'до', 'то', 'ролл', 'из', 'два', ' dice', '.']

Лемматизация текста и выделение корней

По грамматическим причинам документы могут содержать различных форм слова , например привод , привод , привод . Кроме того, иногда у нас есть связанных слова с похожим значением, например, нация , национальный , национальность .

Целью как stemming и лемматизацию и — до , снижают преобразования формы , а иногда и деривационно связанные формы из слов до A общая базовая форма .

Источник: https://nlp.stanford.edu/IR-book/html/htmledition/stemming-and-lemmatization-1.html be

  • собака, собаки, собаки, собаки => собака
  • Результат этого отображения, примененного к тексту, будет примерно таким:

    • собаки мальчика разных размеров => собака мальчика различаться размером

    Стемминг и лемматизация являются частными случаями нормализации .Однако они отличаются друг от друга.

    Stemming обычно относится к грубому эвристическому процессу , который отсекает концы слов в надежде на правильное достижение этой цели в большинстве случаев и часто включает удаление производных аффиксов.

    Лемматизация обычно относится к правильным действиям с использованием словаря и морфологического анализа слов, обычно направленного на удаление только флективных окончаний и возвращение базовой или словарной формы слова, которая известная как лемма .

    Источник: https://nlp.stanford.edu/IR-book/html/htmledition/stemming-and-lemmatization-1.html

    Разница в том, что стеммер работает с без знания контекста , и поэтому не может понять разницу между словами, имеющими разное значение в зависимости от части речи. Но стеммеры также имеют некоторые преимущества, они проще в реализации и обычно работают быстрее . Кроме того, пониженная «точность» может не иметь значения для некоторых приложений.

    Примеры:

    1. Лемма слова «лучше» содержит «хорошо». Эта ссылка пропускается при поиске по основам, так как требует поиска в словаре.
    2. Слово «играть» является базовой формой для слова «играть», и, следовательно, оно совпадает как в корневой, так и в лемматизации.
    3. Слово «встреча» может быть либо основной формой существительного, либо формой глагола («встречаться») в зависимости от контекста; например, «на нашей последней встрече» или «Мы снова встречаемся завтра». В отличие от стемминга, лемматизация пытается выбрать правильную лемму в зависимости от контекста.

    После того, как мы узнали, в чем разница, давайте рассмотрим несколько примеров с использованием инструмента NLTK.

    Вывод:

     Стеммер: see 
    Лемматизатор: см.

    Стеммер: drive
    Лемматизатор: drive

    Стоп-слова

    Источник: http://www.nepalinlp.com/detail/stop-words-removal_nepali/

    Стоп-слова это слова, которые отфильтрованы до или после обработки текста. При применении машинного обучения к тексту эти слова могут добавить много шума .Вот почему мы хотим удалить эти нерелевантных слова .

    Стоп-слова обычно относятся к наиболее распространенным словам , таким как « и », « », « a » в языке, но не существует единого универсального списка стоп-слов. Список стоп-слов может меняться в зависимости от вашего приложения.

    Инструмент NLTK имеет предопределенный список стоп-слов, который относится к наиболее распространенным словам. Если вы используете его впервые, вам необходимо загрузить стоп-слова, используя этот код: nltk.скачать("стоп-слова") . После завершения загрузки мы можем загрузить пакет стоп-слов из nltk.corpus и использовать его для загрузки стоп-слов.

    Вывод:

     ['я', 'я', 'мой', 'я', 'мы', 'наш', 'наш', 'нас', 'ты', 'ты', " у вас есть», «вы будете», «вы бы», «ваш», «ваш», «себя», «себя», «он», «его», «его», «сам», « она', «она», «ее», «ее», «сама», «это», «это», «это», «сама», «они», «их», «их», «их» , 'себя', 'что', 'который', 'кто', 'кому', 'этот', 'тот', 'этот', 'эти', 'те', 'есть', 'есть' , 'есть', 'был', 'были', 'быть', 'был', 'быть', 'иметь', 'имеет', 'иметь', 'иметь', 'делать', 'делает', ' сделал», «делает», «а», «а», «то», «и», «но», «если», «или», «потому что», «как», «до», «пока» , 'из', 'в', 'по', 'за', 'с', 'о', 'против', 'между', 'в', 'сквозь', 'во время', 'до', ' после», «выше», «ниже», «до», «от», «вверх», «вниз», «в», «вне», «вкл», «выкл», «над», «под» , 'снова', 'далее', 'тогда', 'один раз', ​​'здесь', 'там', 'когда', 'где', 'почему', 'как', 'все', 'каждый', ' оба», «каждый», «несколько», «больше», «большинство», «другой», «некоторые», «такой», «нет», «ни», «не», «только». у', 'собственный', 'такой же', 'так', 'чем', 'тоже', 'очень', 'с', 'т', 'может', 'будет', 'просто', 'дон' , «не», «должен», «должен был», «сейчас», «д», «лл», «м», «о», «ре», «ве», «у», «у». ain', 'арен', "не", 'могл', "не мог", 'делал', "не делал", 'не делает', 'не имел', 'имел' т», «имеет», «не имеет», «убежище», «не имеет», «есть», «не является», «ма», «может», «не может», «должен» , «не должен», «нужен», «не должен», «шань», «не должен», «должен», «не должен», «был», «не был», «были» , "не", "выиграл", "не будет", "будет", "не будет"] 

    Давайте посмотрим, как мы можем удалить стоп-слова из предложения.

    Вывод:

     ['Нарды', 'один', 'самый старый', 'известный', 'доска', 'игры', '.'] 

    Если вы не знакомы со списком в Питон. Вот еще один способ добиться того же результата.

    Тем не менее, имейте в виду, что обработки списков быстрее , потому что они оптимизированы для того, чтобы интерпретатор Python обнаруживал предсказуемый шаблон во время цикла.

    Вы можете задаться вопросом, почему мы конвертируем наш список в набор .Набор — это абстрактный тип данных, который может хранить уникальные значения без какого-либо определенного порядка. операция поиска в наборе намного быстрее чем операция поиска в списке . Для небольшого количества слов большой разницы нет, но если у вас большое количество слов, настоятельно рекомендуется использовать тип набора.

    Если вы хотите узнать больше о времени, которое уходит между различными операциями для разных структур данных, вы можете посмотреть эту замечательную шпаргалку.

    Регулярное выражение

    Источник: https://digitalfortress.tech/tricks/top-15-commonly-used-regex/

    Регулярное выражение , регулярное выражение или регулярное выражение поисковый шаблон . Давайте посмотрим на некоторые основы.

    • . ABC] не матч A, B, или C
    • [A - G] — сопоставить символ между A & G

    Регулярные выражения используют символ обратной косой черты ( '\' ) для обозначения специальных форм или для разрешения использования специальных символов без использования их специального значения.Этот конфликтует с использованием Python того же символа для той же цели в строковых литералах; например, чтобы сопоставить буквальную обратную косую черту, может потребоваться написать '\\\\' в качестве строки шаблона, потому что регулярное выражение должно быть \\ , а каждая обратная косая черта должна быть выражена как \\ внутри обычный строковый литерал Python.

    Решение состоит в том, чтобы использовать нотацию необработанных строк Python для шаблонов регулярных выражений; обратная косая черта не обрабатывается каким-либо особым образом в строковом литерале с префиксом 'r' .Таким образом, r"\n" представляет собой двухсимвольную строку, содержащую '\' и 'n' , а "\n" представляет собой односимвольную строку, содержащую новую строку. Обычно шаблоны будут выражены в коде Python с использованием этой записи необработанных строк.

    Источник: https://docs.python.org/3/library/re.html?highlight=regex

    Мы можем использовать регулярное выражение, чтобы применить дополнительную фильтрацию к нашему тексту. Например, мы можем удалить все символы, не являющиеся словами. Во многих случаях нам не нужны знаки препинания, и их легко удалить с помощью регулярных выражений.

    В Python модуль re обеспечивает операции сопоставления с регулярными выражениями, аналогичные тем, которые используются в Perl. Мы можем использовать функцию re.sub , чтобы заменить совпадения шаблона строкой замены. Давайте посмотрим на пример, когда мы заменяем все не-слова символом пробела.

    Результат:

     'Развитие сноуборда было вдохновлено катанием на скейтборде, санках, серфинге и катании на лыжах' 

    Регулярное выражение — мощный инструмент, и мы можем создавать гораздо более сложные шаблоны.Если вы хотите узнать больше о регулярных выражениях, я могу порекомендовать вам попробовать эти 2 веб-приложения: regexr, regex101.

    Мешок слов

    Источник: https://www.iconfinder.com/icons/299088/bag_icon

    Алгоритмы машинного обучения не могут напрямую работать с необработанным текстом, нам нужно преобразовать текст в векторы чисел. Это называется извлечением признаков .

    Модель набор слов представляет собой популярную и простую технику извлечения признаков , используемую при работе с текстом.Он описывает появление каждого слова в документе.

    Чтобы использовать эту модель, нам необходимо:

    1. Разработать словарь известных слов (также называемых маркерами )
    2. Выбрать меру присутствия известных слов

      Любую информацию о порядок

      или структура слов отбрасывается . Вот почему его называют мешком слов. Эта модель пытается понять, встречается ли известное слово в документе, но не знает, где это слово в документе.

      Интуиция такова, что похожих документа имеют похожее содержание . Кроме того, из содержания мы можем кое-что узнать о значении документа.

      Пример

      Давайте посмотрим, какие шаги нужно выполнить для создания модели «мешок слов». В этом примере мы будем использовать только четыре предложения, чтобы увидеть, как работает эта модель. В реальных задачах вы будете работать с гораздо большими объемами данных.

      1. Загрузите данные

      Источник: https://www.iconfinder.com/icons/315166/note_text_icon

      Допустим, это наши данные и мы хотим загрузить их в виде массива.

      Для этого мы можем просто прочитать файл и разбить его по строкам.

      Результат:

       ["Мне нравится этот фильм, он смешной", "Я ненавижу этот фильм", "Это было потрясающе! Мне это нравится.», «Хороший. Мне это нравится.'] 

      2. Дизайн словаря

      Источник: https://www.iconfinder.com/icons/2109153/book_contact_dairy_google_service_icon

      Давайте получим все уникальные слова из четырех загруженных предложений, игнорируя регистр , пунктуация и односимвольные токены.Эти слова и будут нашим словарным запасом (известными словами).

      Мы можем использовать класс CountVectorizer из библиотеки sklearn для разработки нашего словаря. Мы увидим, как мы можем использовать его после прочтения следующего шага.

      3. Создайте векторы документа

      Источник: https://www.iconfinder.com/icons/1574/binary_icon

      Далее нам нужно оценить слова в каждом документе. Задача здесь состоит в том, чтобы преобразовать каждый необработанный текст в вектор чисел. После этого мы можем использовать эти векторы в качестве входных данных для модели машинного обучения.Самый простой метод подсчета очков — отметить наличие слов 1 для наличия и 0 для отсутствия.

      Теперь давайте посмотрим, как мы можем создать модель мешка слов, используя упомянутый выше класс CountVectorizer.

      Вывод :

      Вот наши предложения. Теперь мы можем увидеть, как работает модель мешка слов.

      Дополнительные примечания к модели «мешок слов»

      Источник: https://www.iconfinder.com/icons/1118207/clipboard_notes_pen_pencil_icon

      известных слов (токенов) и как оценить наличие известных слов.

      Проектирование словаря
      Когда размер словаря увеличивается , векторное представление документов также увеличивается. В приведенном выше примере длина вектора документа равна количеству известных слов.

      В некоторых случаях у нас может быть огромное количество данных , и в этом случае длина вектора, представляющего документ, может составлять тысяч или миллионов элементов. Кроме того, каждый документ может содержать только несколько слов из известных в словаре.

      Следовательно, векторные представления будут иметь лота нулей . Эти векторы, которые имеют много нулей, называются разреженными векторами . Они требуют больше памяти и вычислительных ресурсов.

      Мы можем уменьшить количество известных слов при использовании модели набора слов для уменьшения требуемой памяти и вычислительных ресурсов. Мы можем использовать методы очистки текста , которые мы уже видели в этой статье, прежде чем создавать нашу модель мешка слов: стоп-слова из наших документов

    3. Приведение слов к их базовой форме ( Текстовая лемматизация и стемминг )
    4. Исправление слов с ошибками
    5. Еще один более сложный способ создания словаря состоит в использовании 400003 сгруппированных слов .Это изменяет объем словаря и позволяет модели набора слов получить дополнительные сведения о документе. Этот подход называется n-грамм .

      N-грамма представляет собой последовательность из числа из элементов (слова, буквы, числа, цифры и т. д.). В контексте текстовых корпусов n-граммы обычно относятся к последовательности слов. Униграмма представляет собой одно слово, биграмма представляет собой последовательность из двух слов, триграмма представляет собой последовательность из трех слов и т. д.«n» в «n-грамме» относится к количеству сгруппированных слов. Моделируются только те n-граммы, которые появляются в корпусе, а не все возможные n-граммы.

      Пример
      Давайте посмотрим на все Bigrams для следующего предложения:
      Офисное здание открыто сегодня

      Все биграмсы:

      • Офис
      • Офисное здание
      • здание
      • открыто сегодня

      Метод «мешок биграмм» более эффективен, чем подход «мешок слов».

      Оценка слов
      После того, как мы создали наш словарь известных слов, нам нужно оценить встречаемость слов в наших данных. Мы видели один очень простой подход — бинарный подход (1 — наличие, 0 — отсутствие).

      Некоторые дополнительные методы оценки:

      • Подсчет . Подсчитайте, сколько раз каждое слово встречается в документе.
      • Частоты . Вычислите частоту появления каждого слова в документе среди всех слов в документе.

      TF-IDF

      Одна из проблем с оценкой частоты слов заключается в том, что наиболее часто встречающиеся слова в документе начинают иметь самые высокие оценки. Эти частые слова могут не содержать столько « информационного прироста » по сравнению с некоторыми более редкими и специфичными для предметной области словами. Один из подходов к решению этой проблемы состоит в том, чтобы оштрафовать слов, которые встречаются во всех документах . Этот подход называется TF-IDF.

      TF-IDF, сокращение от термина частотно-обратная частота документа — это статистическая мера , используемая для оценки важности слова в документе в коллекции или корпусе.

      Значение оценки TF-IDF увеличивается пропорционально количеству раз, которое слово появляется в документе, но компенсируется количеством документов в корпусе, содержащих это слово.

      Давайте посмотрим на формулу, используемую для расчета оценки TF-IDF для заданного термина x в документе y .

      Формула TF-IDF. Источник: http://filotechnologia.blogspot.com/2014/01/a-simple-java-class-for-tfidf-scoring.html

      Теперь давайте немного разделим эту формулу и посмотрим, как различные части формулы работай.

      • Частота термина (TF) : оценка частоты слова в текущем документе.
      Формула частоты терминов
      • Обратная частота терминов (ITF) : оценка того, насколько редко слово встречается в документах.
      Формула обратной частоты документа
      • Наконец, мы можем использовать предыдущие формулы для расчета оценки TF-IDF для данного термина, например:
      Формула TF-IDF

      Пример
      Класс TfidfVectorizer из библиотеки sklearn для расчета оценок TF-IDF для заданных документов.Давайте воспользуемся теми же предложениями, что и в примере с мешком слов.

      Вывод:

      Опять же, я добавлю сюда предложения для удобства сравнения и лучшего понимания того, как работает этот подход.

      В этом сообщении блога вы узнаете основы НЛП для текста. В частности, вы изучили следующие понятия с дополнительными подробностями:

      • НЛП используется для применения алгоритмов машинного обучения до текста и речи .
      • NLTK ( Natural Language Toolkit ) — это ведущая платформа для создания программ Python для работы с данными человеческого языка
      • Токенизация предложений Компонент Предложения 8
      • Word Tokenization — это проблема разделительной струны письменного языка на его компонент слова
      • 7 Целью обоих stemming и лемматизация составляет до уменьшения формы и иногда производные формы от слова до общей базовой формы .
      • Стоп-слова — это слова, которые отфильтровываются до или после обработки текста. Они обычно относятся к наиболее распространенным словам в языке.
      • Регулярное выражение представляет собой последовательность символов, определяющую шаблон поиска .
      • Модель мешка слов представляет собой популярную и простую технику извлечения признаков , используемую при работе с текстом. Он описывает появление каждого слова в документе.
      • TF-IDF — это статистическая мера , используемая для оценки важности слова для документа в коллекции или корпусе.

      Потрясающе! Теперь мы знаем основы того, как извлекать признаки из текста. Затем мы можем использовать эти функции в качестве входных данных для алгоритмов машинного обучения.

      Хотите увидеть все концепции используемые в еще один большой пример ?
      — Вот ты где! Если вы читаете с мобильного устройства, прокрутите вниз до конца и нажмите ссылку « Desktop version ».

      Вот интерактивная версия этой статьи, загруженная в Deepnote (облачная платформа Jupyter Notebook). Не стесняйтесь проверить это и поиграть с примерами.

      Вы также можете проверить мои предыдущие сообщения в блоге.

      Если вы хотите получать уведомления, когда я публикую новую запись в блоге, вы можете подписаться на мою свежую рассылку.

      Вот мой профиль LinkedIn на случай, если вы захотите связаться со мной. Я буду счастлив быть связанным с вами.

      Спасибо, что прочитали.Я надеюсь, что вам понравилась статья. Если вам это нравится, пожалуйста, удерживайте кнопку хлопка и поделитесь им с друзьями. Буду рад услышать ваши отзывы. Если у вас есть вопросы, не стесняйтесь задавать их. 😉

      Лучшие инструменты для анализа текста 2022 года

      Анализ текста (также известный как анализ текста) — это автоматизированный процесс преобразования неструктурированного текста в удобную для понимания и значимую информацию. Его можно использовать для извлечения сущностей и сортировки текста по настроению, теме, намерению, срочности и т. д.

      Оснащенные обработкой естественного языка (NLP), инструменты анализа текста используются для анализа всех типов текста, от ответов на опросы и электронных писем до твитов и обзоров продуктов, помогая предприятиям получать информацию и принимать решения на основе данных.

      Хорошая новость заключается в том, что существует множество онлайн-ресурсов и инструментов, которые помогут вам начать работу с анализом текста. Однако загадка, с которой сталкиваются многие предприятия, заключается в том, создавать или покупать программное обеспечение для интеллектуального анализа текста.

      Если вы умеете программировать, вы можете использовать библиотеки с открытым исходным кодом для создания собственных моделей анализа текста.Однако, если у вас нет времени или ресурсов, мы рекомендуем инструменты SaaS. Они не только экономичны, но и точны и надежны.

      В довершение ко всему, вы можете практически мгновенно воспользоваться преимуществами этих инструментов анализа текста.

      7 лучших инструментов для анализа текста

      1. MonkeyLearn

      Подходит для: Малых, средних и крупных предприятий, которые хотят извлекать ценную информацию и превращать ее в полезную информацию.

      Удобная во всех отношениях и оснащенная мощными алгоритмами машинного обучения, MonkeyLearn представляет собой платформу для анализа текста, которая включает в себя набор текстовых классификаторов и экстракторов для различных целей анализа текста.

      Вы можете выбрать одну из предварительно обученных моделей для анализа тональности, классификации тем, извлечения ключевых слов и т. д. и запустить эти анализы одновременно в MonkeyLearn Studio.

      Этот комплексный пакет для анализа текста и визуализации данных позволяет очень легко анализировать данные и получать ценную информацию. s, выберите один из специально разработанных рабочих процессов для анализа данных опроса, мониторинга социальных сетей и анализа запросов в службу поддержки клиентов, а также визуализируйте свои данные на яркой панели инструментов.

      Хотя рабочие процессы оснащены предварительно обученными моделями машинного обучения, вы можете легко создавать свои собственные на основе ваших уникальных потребностей и отраслевых текстов, что дает наиболее точные результаты.

      MonkeyLearn также имеет несколько интеграций с повседневными приложениями, такими как Excel, Google Sheets, Zapier и Zendesk, и это лишь некоторые из них, что упрощает использование с программным обеспечением, с которым вы уже работаете. В качестве альтернативы вы можете использовать API MonkeyLearn, доступный на всех основных языках программирования.

      Ознакомьтесь с планами и ценами или запросите демонстрацию, чтобы узнать больше.

      2. Aylien

      Подходит для: Разработчиков, которые хотят собирать, анализировать и понимать созданный людьми контент в больших масштабах.

      Aylien — это облачный инструмент, который использует искусственный интеллект, обработку естественного языка и машинное обучение для сбора, анализа и понимания контента, созданного людьми. Отмечая документы, отслеживая проблемы и выполняя анализ настроений, Aylien извлекает смысл из текста и помогает своим клиентам принимать решения на основе данных.

      Простые в использовании API-интерфейсы анализа текста Aylien и набор моделей анализа текста (категоризация документов, анализ настроений, извлечение сущностей, агрегация контента, обнаружение тем и т. д.) делают его фаворитом среди разработчиков и специалистов по данным.

      Самым популярным инструментом Айлиен является News API, который осуществляет поиск, поиск и анализ новостного контента в режиме реального времени.

      3. IBM Watson

      Подходит для: малых и средних предприятий и крупных компаний, которым нужна расширенная текстовая аналитика для таксономии контента.

      IBM Watson — это платформа искусственного интеллекта, которая помогает вам извлечь выгоду из данных. Среди множества инструментов Watson Natural Language Classifier, Watson Personality Insights и Watson Tone Analyzer.

      Независимо от того, на каком этапе развития ИИ находятся клиенты, Watson Natural Language Classifier позволяет им создавать собственные модели машинного обучения для анализа и маркировки текстов.Пользователи могут загружать данные обучения в формате .csv, а затем использовать классификатор для классификации текстов, извлечения информации и выявления тенденций.

      Watson Personality Insights позволяет клиентам использовать преимущества лингвистической аналитики для прогнозирования личностных качеств, привычек и предпочтений, обнаруженных в письменных текстах. Это позволяет глубже понять привычки и предпочтения клиентов, основанные на взаимодействии с клиентами из электронных писем, твитов и любых онлайн-сообщений.

      Наконец, Watson Tone Analyzer исследует эмоции и оттенки в отзывах клиентов, таких как твиты, опросы или обзоры, что позволяет брендам отслеживать настроения клиентов.

      4. Тематический

      Подходит для: Средних и крупных компаний, которые получают большое количество отзывов клиентов.

      Thematic — это комплексное решение на базе искусственного интеллекта, которое помогает компаниям превращать отзывы клиентов в полезные идеи.

      Продукты включают Thematic Intelligence, Thematic Insights и Thematic Catalyst. Thematic Intelligence точно определяет значение текстов и группирует похожие фразы по темам, а затем использует анализ тональности, чтобы классифицировать текстовые данные как отрицательные или положительные.

      Thematic Insights предупреждает вас о ключевых тенденциях и колебаниях, выделяя взаимосвязи и закономерности в отзывах клиентов. Вы можете получить еще более глубокое понимание, разбив результаты на подтемы и группы клиентов и включив показатели для определения движущих сил, основных причин и решений.

      И последнее, но не менее важное: Thematic Catalyst помогает создавать информационные панели с ключевыми данными, чтобы вы могли убедить партнеров и заинтересованные стороны внедрить изменения. Основное внимание уделяется предоставлению службе поддержки клиентов инструментов, которые им необходимы, чтобы помочь им принять незамедлительные меры на основе информации, полученной из отзывов клиентов.

      5. Google Cloud NLP

      Подходит для: Средних и крупных компаний, которым нужна услуга с оплатой за то, что вы используете, для построения моделей и прогнозной аналитики.

      Google Cloud NLP извлекает информацию из неструктурированного текста с помощью машинного обучения. Он помогает извлекать важную информацию о людях, местах и ​​событиях, а также позволяет анализировать текст, а также интегрировать его с хранилищем документов в облачном хранилище для беспроблемной работы.

      Благодаря ресурсам AutoML Natural Language и Natural Language API пользователи могут создавать собственные модели машинного обучения для классификации контента и применения различных методов анализа текста, таких как анализ тональности, извлечение сущностей, классификация тем и т. д.

      6. Amazon Comprehend

      Подходит для: компаний, которым требуется продукт с низкой кривой обучения, обеспечивающий высокоуровневый анализ текстовых данных клиентов.

      Amazon Comprehend — это служба обработки естественного языка, которая использует машинное обучение для извлечения информации и поиска корреляций в тексте.Он способен извлекать фразы, места, людей, бренды и события, а также понимать смысл текста и автоматически упорядочивать данные по темам.

       

      Этот инструмент позволяет проводить подробные исследования и аналитику, которые помогают принимать решения на основе данных. А поскольку это полностью управляемое решение, клиентам не нужно заниматься созданием, обучением и обслуживанием данных.

      При этом клиенты могут улучшать или настраивать свои модели, практически не имея опыта в области машинного обучения, просто вводя в модель дополнительные примеры текстов.Кроме того, платформа предлагает возможности AutoML (автоматического машинного обучения), поэтому клиенты могут создавать полностью настраиваемые модели, уникальные для своих нужд.

      7. MeaningCloud

      Подходит для: Для разработчиков малого и среднего бизнеса и крупных компаний, которые хотят извлечь смысл из неструктурированного контента по доступной цене.

      Ориентируясь на интеллектуальный анализ текста и семантический анализ, MeaningCloud содержит набор API-интерфейсов, которые обеспечивают различные функции анализа текста, включая анализ тональности, классификацию текста, извлечение тем, глубокую категоризацию и многое другое.

      MeaningCloud идеально подходит для разработчиков, поскольку вы можете использовать API-интерфейсы для анализа текста всего несколькими строками кода, что позволяет компаниям анализировать неструктурированный текст из любого канала связи (электронная почта, чат-боты, опросы, социальные сети) и лучше управлять взаимодействием с клиентами.

      Заключительные слова об инструментах для анализа текста

      Отзывы клиентов и онлайн-взаимодействия являются постоянным источником информации для бизнеса. Проблема в том, что эти данные необходимо анализировать, чтобы получить представление и улучшить качество обслуживания клиентов.

      Вы можете полагаться исключительно на людей для анализа этих данных вручную, но это очень трудоемко и утомительно. Решением является программное обеспечение для анализа текста, основанное на обработке естественного языка (NLP) и машинном обучении, которое автоматически преобразует текстовые данные в информацию, понятную компьютерам.

      Вместо того, чтобы создавать свои собственные инструменты анализа текста, более экономично использовать один из множества инструментов SaaS, доступных в Интернете, каждый из которых предлагает уникальные модели анализа текста, от анализа настроений до извлечения ключевых слов.

      MonkeyLearn должен быть первым в вашем списке благодаря простым в использовании элементам управления, интуитивно понятному интерфейсу и простой настройке. Откройте для себя MonkeyLearn Studio и убедитесь сами, как легко анализировать и визуализировать все данные в одном месте — ваши тексты.

      Или запросите демонстрацию, чтобы узнать больше о том, как использовать инструменты анализа текста MonkeyLearn.

      Что такое обработка естественного языка?

      Обработка естественного языка направлена ​​на создание машин, которые понимают и реагируют на текстовые или голосовые данные — и реагируют собственным текстом или речью — во многом так же, как это делают люди.

      Что такое обработка естественного языка?

      Обработка естественного языка (NLP) относится к области компьютерных наук, а точнее к области искусственного интеллекта или ИИ, связанной с предоставлением компьютерам возможности понимать текст и произносимые слова почти так же, как люди.

      НЛП объединяет вычислительную лингвистику — моделирование человеческого языка на основе правил — со статистическими моделями, машинным обучением и моделями глубокого обучения. Вместе эти технологии позволяют компьютерам обрабатывать человеческий язык в виде текстовых или голосовых данных и «понимать» его полное значение, включая намерения и чувства говорящего или пишущего.

      НЛП управляет компьютерными программами, которые переводят текст с одного языка на другой, реагируют на голосовые команды и быстро резюмируют большие объемы текста — даже в режиме реального времени. Скорее всего, вы взаимодействовали с НЛП в виде голосовых систем GPS, цифровых помощников, программного обеспечения для диктовки речи в текст, чат-ботов для обслуживания клиентов и других потребительских удобств. Но NLP также играет все более важную роль в корпоративных решениях, помогающих упростить бизнес-операции, повысить производительность сотрудников и упростить критически важные бизнес-процессы.

      задач НЛП

      Человеческий язык полон двусмысленностей, которые невероятно затрудняют написание программного обеспечения, точно определяющего предполагаемое значение текстовых или голосовых данных. Омонимы, омофоны, сарказм, идиомы, метафоры, исключения из грамматики и использования, вариации в структуре предложений — это лишь некоторые из нарушений человеческого языка, на изучение которых у людей уходят годы, но программисты должны научить приложения, управляемые естественным языком, распознавать и с самого начала точно понять, будут ли эти приложения полезными.

      Несколько задач НЛП разбивают человеческий текст и голосовые данные таким образом, чтобы помочь компьютеру понять, что он поглощает. Некоторые из этих задач включают следующее:

      • Распознавание речи , также называемое преобразованием речи в текст, представляет собой задачу надежного преобразования голосовых данных в текстовые. Распознавание речи требуется для любого приложения, которое выполняет голосовые команды или отвечает на голосовые вопросы. Что делает распознавание речи особенно сложным, так это то, как люди говорят: быстро, нечленораздельно, с разным ударением и интонацией, с разным акцентом и часто с использованием неправильной грамматики.
      • Тегирование части речи , также называемое грамматическим тегированием, представляет собой процесс определения части речи определенного слова или фрагмента текста на основе его использования и контекста. Часть речи идентифицирует «сделать» как глагол в «Я могу сделать бумажный самолетик» и как существительное в «Какой марки автомобиля у тебя есть?»
      • Устранение неоднозначности смысла слова  – это выбор значения слова с несколькими значениями в процессе семантического анализа, который определяет слово, имеющее наибольший смысл в данном контексте.Например, устранение неоднозначности смысла слова помогает различать значение глагола «сделать» в словах «сделать оценку» (достичь) и «сделать ставку» (разместить).
      • Распознавание именованных объектов, или NEM, идентифицирует слова или фразы как полезные объекты. NEM идентифицирует «Кентукки» как местоположение или «Фред» как имя человека.
      • Резолюция по совместной ссылке — это задача определения того, относятся ли два слова к одному и тому же объекту и если да, то когда. Наиболее распространенным примером является определение лица или объекта, к которому относится определенное местоимение (например,например, «она» = «Мэри»), но это также может включать определение метафоры или идиомы в тексте (например, пример, в котором «медведь» — это не животное, а большой волосатый человек).
      • Анализ настроений  попытки извлечь из текста субъективные качества – отношение, эмоции, сарказм, замешательство, подозрительность.
      • Генерация естественного языка  иногда описывается как противоположность распознаванию речи или преобразованию речи в текст; это задача перевода структурированной информации на человеческий язык.  

      См. запись в блоге «NLP, NLU и NLG: различия между тремя концепциями обработки естественного языка», чтобы более подробно изучить взаимосвязь этих концепций.

      Инструменты и подходы НЛП

      Python и набор инструментов для естественного языка (NLTK)

      Язык программирования Python предоставляет широкий спектр инструментов и библиотек для решения конкретных задач НЛП. Многие из них можно найти в Natural Language Toolkit, или NLTK, коллекции библиотек, программ и образовательных ресурсов с открытым исходным кодом для создания программ НЛП.

      NLTK включает в себя библиотеки для многих из перечисленных выше задач НЛП, а также библиотеки для подзадач, таких как разбор предложений, сегментация слов, формирование корней и лемматизация (методы сокращения слов до их корней) и токенизация (для разбиения фраз, предложений, абзацы и переходы в токены, помогающие компьютеру лучше понять текст). Он также включает библиотеки для реализации таких возможностей, как семантическое рассуждение, возможность делать логические выводы на основе фактов, извлеченных из текста.

      Статистическое НЛП, машинное обучение и глубокое обучение

      Самые ранние приложения НЛП представляли собой кодируемые вручную системы, основанные на правилах, которые могли выполнять определенные задачи НЛП, но не могли легко масштабироваться, чтобы справиться с кажущимся бесконечным потоком исключений или растущими объемами текстовых и голосовых данных.

      Введите статистический NLP, который сочетает компьютерные алгоритмы с машинным обучением и моделями глубокого обучения для автоматического извлечения, классификации и маркировки элементов текстовых и голосовых данных, а затем присваивает статистическую вероятность каждому возможному значению этих элементов.Сегодня модели глубокого обучения и методы обучения, основанные на сверточных нейронных сетях (CNN) и рекуррентных нейронных сетях (RNN), позволяют системам НЛП «обучаться» в процессе работы и извлекать все более точный смысл из огромных объемов необработанного, неструктурированного и неразмеченного текста. и наборы голосовых данных.

      Для более глубокого изучения нюансов между этими технологиями и их подходами к обучению см. раздел «Искусственный интеллект, машинное обучение, глубокое обучение и нейронные сети: в чем разница?»

      Варианты использования НЛП

      Обработка естественного языка является движущей силой искусственного интеллекта во многих современных реальных приложениях.Вот несколько примеров:

      • Обнаружение спама:  Возможно, вы не считаете обнаружение спама решением НЛП, но лучшие технологии обнаружения спама используют возможности классификации текста НЛП для сканирования электронных писем на наличие языка, который часто указывает на спам или фишинг. Эти индикаторы могут включать чрезмерное использование финансовых терминов, характерную плохую грамматику, угрожающий язык, неуместную срочность, неправильно написанные названия компаний и многое другое. Обнаружение спама — одна из немногих проблем НЛП, которую эксперты считают «в основном решенной» (хотя вы можете возразить, что это не соответствует вашему опыту работы с электронной почтой).
      • Машинный перевод: Google Translate является примером широкодоступной технологии NLP в действии. По-настоящему полезный машинный перевод включает в себя нечто большее, чем замену слов одного языка словами другого. Эффективный перевод должен точно улавливать смысл и тон исходного языка и переводить их в текст с тем же значением и желаемым воздействием на выходной язык. Инструменты машинного перевода делают успехи в плане точности. Отличный способ протестировать любой инструмент машинного перевода — перевести текст на один язык, а затем вернуться к оригиналу.Часто цитируемый классический пример: Не так давно при переводе « Дух готов, но плоть слаба» с английского на русский и обратно получился « Водка хорошая, а мясо гнилое ». Сегодня результат « Дух желает, но плоть слаба », что не идеально, но в переводе с английского на русский внушает гораздо больше доверия.
      • Виртуальные агенты и чат-боты:  Виртуальные агенты, такие как Siri от Apple и Alexa от Amazon, используют распознавание речи для распознавания шаблонов в голосовых командах и генерации естественного языка, чтобы реагировать соответствующим действием или полезными комментариями.Чат-боты выполняют ту же магию в ответ на введенный текст. Лучшие из них также учатся распознавать контекстуальные подсказки о человеческих запросах и использовать их для предоставления еще лучших ответов или вариантов с течением времени. Следующим улучшением для этих приложений является ответ на вопрос, возможность отвечать на наши вопросы — ожидаемые или нет — соответствующими и полезными ответами своими словами.
      • Анализ настроений в социальных сетях: НЛП стало важным бизнес-инструментом для раскрытия скрытых данных из каналов социальных сетей.Анализ настроений может анализировать язык, используемый в сообщениях, ответах, обзорах и т. д. в социальных сетях, для извлечения отношения и эмоций в ответ на продукты, рекламные акции и события — информацию, которую компании могут использовать при разработке продуктов, рекламных кампаниях и многом другом.
      • Обобщение текста: Обобщение текста использует методы НЛП для обработки огромных объемов цифрового текста и создания резюме и синопсисов для указателей, исследовательских баз данных или занятых читателей, у которых нет времени читать полный текст.Лучшие приложения для реферирования текста используют семантические рассуждения и генерацию естественного языка (NLG) для добавления полезного контекста и выводов к рефератам.

      Обработка естественного языка и IBM Watson

      • IBM внедрила инновации в области искусственного интеллекта, разработав новаторские инструменты и услуги на основе NLP, которые позволяют организациям автоматизировать свои сложные бизнес-процессы, получая при этом важную бизнес-информацию. Эти инструменты включают в себя:
        • Watson Discovery. Находите высококачественные ответы и ценные сведения из сложных корпоративных документов — таблиц, PDF-файлов, больших данных и т. д. — с помощью поиска на основе ИИ.Позвольте своим сотрудникам принимать более обоснованные решения и экономить время с помощью поисковой системы в реальном времени и возможностей анализа текста, которые выполняют извлечение текста и анализируют отношения и шаблоны, скрытые в неструктурированных данных. Watson Discovery использует настраиваемые модели NLP и методы машинного обучения, чтобы предоставить пользователям ИИ, который понимает уникальный язык их отрасли и бизнеса. Исследуйте Watson Discovery
        • Watson Natural Language Understanding (NLU) — анализируйте текст в неструктурированных форматах данных, включая HTML, веб-страницы, социальные сети и т. д.Улучшите свое понимание человеческого языка, используя этот набор инструментов естественного языка для определения понятий, ключевых слов, категорий, семантики и эмоций, а также для выполнения классификации текста, извлечения сущностей, распознавания именованных сущностей (NER), анализа тональности и суммирования. Исследуйте Watson Natural Language Understanding
        • Watson Assistant — улучшите качество обслуживания клиентов при одновременном снижении затрат. Watson Assistant — это чат-бот на основе искусственного интеллекта с простым в использовании визуальным конструктором, который позволяет развертывать виртуальных агентов по любому каналу за считанные минуты.Исследуйте Watson Assistant
        • IBM Watson Annotator for Clinical Data, специально созданный для областей здравоохранения и биологических наук, извлекает ключевые клинические понятия из текста на естественном языке, такие как состояния, лекарства, аллергии и процедуры. Глубокие контекстуальные идеи и значения для ключевых клинических атрибутов позволяют получить более значимые данные. Потенциальные источники данных включают клинические записи, выписки из больницы, протоколы клинических испытаний и литературные данные.

      • Для получения дополнительной информации о том, как начать работу с одной из технологий обработки естественного языка IBM Watson, посетите страницу IBM Watson Natural Language Processing.

      Подпишитесь на IBMid и создайте учетную запись IBM Cloud.

      10 лучших онлайн-курсов по обработке естественного языка

      Прия Диалани 5 июля 2020 г.

      Вполне допустимо, что обработка естественного языка, или НЛП, является одной из самых значимых и востребованных технологий в современном мире. Вы можете подумать, что это везде, поскольку люди общаются почти во всем на языке: он доступен в веб-поиске, рекламе, электронной почте, обслуживании клиентов, языковом переводе, резюме и т. д.

      В наши дни, когда мы понимаем, что обработка сложных выражений является важной частью искусственного интеллекта, подходы глубокого обучения стали превосходить различные задачи НЛП. Давайте посмотрим на некоторые из лучших курсов НЛП, которые вы можете изучать дома в удобное для вас время — онлайн!

       

      Обработка естественного языка – Coursera

      Этот курс охватывает широкий спектр задач по обработке естественного языка, от базовых до передовых: анализ тональности, обобщение, отслеживание состояния диалога, чтобы привести несколько примеров.После завершения у вас будет возможность увидеть задачи НЛП в своей повседневной работе, предложить подходы и оценить, какие стратегии, вероятно, будут работать превосходно.

       

      Сертификация по обработке естественного языка в TensorFlow — Coursera

      Этот курс является частью специализации глубокого обучения, которая учит вас использовать TensorFlow для сборки фреймворков НЛП. Он включает в себя такие темы, как токенизация и представление предложений в виде векторов с целью их использования в качестве входных данных для нейронных систем.После того, как модель будет создана с использованием применимых процедур, вы поймете, как обучить LSTM, который может быть полезен при создании уникальных стихов.

       

      Обработка естественного языка (NLP) с помощью Python NLTK – Udemy

      Курс построен как пролог к ​​важнейшим концепциям обработки естественного языка (NLP) с помощью Python. В основном ориентированный на работу с NLTK, он дает возможность выполнять такие задачи NLP, как тегирование слов и фрагментация. В качестве улучшения представлены определенные алгоритмы машинного обучения, например доверчивый Байес.

       

      Глубокое обучение: продвинутый уровень НЛП и RNN — Udemy

      Этот курс посвящен тому, «как создавать и понимать», а не только «как использовать». Любой может понять, как использовать API, вскоре после прочтения некоторой документации. Это не связано с «запоминанием фактов», это связано с «увидеть своими глазами» посредством экспериментов. Он покажет вам, как визуализировать то, что происходит внутри модели. Если вам нужно что-то помимо поверхностного взгляда на модели машинного обучения, этот курс для вас.

       

      Курс обработки естественного языка (NLP) (edX)

      Эта программа предназначена для того, чтобы предложить вам обзор методов НЛП и соответствующих процедур машинного обучения. Кроме того, вы также узнаете о статистическом машинном переводе, DSSM и о том, как их можно применять для решения реальных задач. Завершите занятия, увидев, как можно применять обучение с подкреплением.

       

      Microsoft Natural Language Processing -edX

      Курс экспертного уровня, посвященный задачам НЛП с точки зрения искусственного интеллекта.Курс познакомит вас с образцовыми методами машинного обучения, применяемыми для решения проблем НЛП, включая статистический машинный перевод, модели глубокого семантического сходства, а также стратегии, применяемые в понимании естественного языка, подписях к изображениям и визуальных ответах на вопросы.

       

      Обработка естественного языка и интеллектуальный анализ текста без программирования — Udemy

      Курс покажет вам ключевые концепции обработки естественного языка путем выполнения практических упражнений, основанных на реальных примерах.Вы познакомитесь с теорией, а также приметесь за работу по созданию этих алгоритмов обработки естественного языка.

       

      Основы обработки естественного языка в Python (Datacamp)

      В этом интеллектуальном курсе вы начнете с основ и идей НЛП, например, как идентифицировать слова и восстанавливать точки из текста. В практических упражнениях вы увидите, как создавать классификаторы фейковых новостей и использовать общие библиотеки для решения проблем. После завершения программы вы будете готовы взяться за промежуточные и продвинутые темы в этой области.

       

      Интеллектуальный анализ текста и обработка естественного языка в R-Udemy

      Этот курс поможет вам выполнять методы, используя реальные данные, полученные из разных источников. Многочисленные курсы проходят через выдуманную информацию, которая не вовлекает студентов в реализацию науки о данных на основе R в реальной жизни. После прохождения этого курса вы сможете эффективно использовать такие пакеты, как Caret, dplyr, для работы с реальными данными в R.

      . Вы также узнаете, как использовать распространенные пакеты интеллектуального анализа данных в социальных сетях и обработки естественного языка для извлечения информации из текстовых данных.

       

      Глубокое обучение обработке естественного языка – Курсы Стэнфордского университета

      Глубокий курс, включающий обширный дополнительный материал. Он предлагает научную методологию с теориями, лежащими в основе моделей. Курс охватывает векторные представления, оконные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети, модели долговременной памяти, рекурсивные нейронные сети, сверточные нейронные сети, а также некоторые последние модели. с участием компонента памяти.

      Поделиться этой статьей

      Делитесь вещами

      Об авторе

      Подробнее об авторе

      Как решить 90% задач НЛП: пошаговое руководство

      Эммануэль Амайзен, руководитель отдела ИИ в Insight Data Science


      Как вы можете применить 5 W и H к текстовым данным!

      Чтобы узнать больше подобного контента, подпишитесь на Insight и Emmanuel в Twitter.

       

      Текстовые данные повсюду

       
      Независимо от того, являетесь ли вы устоявшейся компанией или работаете над запуском новой услуги, вы всегда можете использовать текстовые данные для проверки, улучшения и расширения функциональных возможностей вашего продукта. Наука об извлечении смысла и обучении из текстовых данных является активной темой исследований под названием «Обработка естественного языка» (NLP).

      НЛП ежедневно дает новые и захватывающие результаты и представляет собой очень обширную область. Однако, поработав с сотнями компаний, команда Insight заметила, что несколько ключевых практических приложений появляются гораздо чаще, чем какие-либо другие:

      .
      • Выявление различных групп пользователей/клиентов (например,грамм. прогнозирование оттока, пожизненной ценности, предпочтений продукта)
      • Точное обнаружение и извлечение различных категорий отзывов (положительные и отрицательные отзывы/мнения, упоминания определенных атрибутов, таких как размер/посадка одежды…)
      • Классификация текста по назначению (например, просьба о базовой помощи, неотложная проблема)

      Несмотря на то, что в Интернете существует множество документов и учебных пособий по НЛП, нам трудно найти руководства и советы о том, как эффективно решать эти проблемы с нуля.

       

      Чем может помочь эта статья

       
      Руководя сотнями проектов в год и получая советы от лучших команд со всех концов Соединенных Штатов, мы написали этот пост, чтобы объяснить, как создавать решения машинного обучения для решения проблем, подобных упомянутым выше. Мы начнем с простейшего метода , который может работать, а затем перейдем к решениям с более тонкими нюансами, таким как проектирование признаков, векторы слов и глубокое обучение.

      Прочитав эту статью, вы узнаете, как:

      • Сбор, подготовка и проверка данных
      • Для начала создайте простые модели и при необходимости перейдите к глубокому обучению
      • Интерпретируйте и понимайте свои модели, чтобы убедиться, что вы действительно собираете информацию, а не шум

      Мы написали этот пост как пошаговое руководство; он также может служить общим обзором высокоэффективных стандартных подходов.

      Этот пост сопровождается интерактивной записной книжкой , демонстрирующей и применяющей все эти методы. Не стесняйтесь запускать код и следовать!

       

      Шаг 1. Соберите данные

       
      Примеры источников данных
      Каждая проблема машинного обучения начинается с данных, таких как список электронных писем, сообщений или твитов. Общие источники текстовой информации включают:

      • Обзоры продуктов (на Amazon, Yelp и в различных магазинах приложений)
      • Пользовательский контент (твиты, посты в Facebook, вопросы StackOverflow)
      • Устранение неполадок (запросы клиентов, запросы в службу поддержки, журналы чата)

       
      Набор данных «Катастрофы в социальных сетях»

      Для этого поста мы будем использовать набор данных, щедро предоставленный Figure Eight, под названием «Катастрофы в социальных сетях», где:

      Участники просмотрели более 10 000 твитов, отобранных с помощью различных поисковых запросов, таких как «пылающий», «карантин» и «столпотворение», а затем отметили, относится ли твит к катастрофе (в отличие от шутки со словом или фильма обзор или что-то некатастрофическое).

      Наша задача будет заключаться в том, чтобы определить, какие твиты относятся к катастрофическим событиям , а не к не относящимся к делу темам , таким как фильм. Почему? Потенциальное применение могло бы состоять в том, чтобы исключительно уведомлять сотрудников правоохранительных органов о неотложных чрезвычайных ситуациях, игнорируя обзоры самого последнего фильма Адама Сэндлера. Особая проблема с этой задачей заключается в том, что оба класса содержат одни и те же условия поиска, используемые для поиска твитов, поэтому нам придется использовать более тонкие различия, чтобы различать их.

      В оставшейся части этого поста мы будем называть твиты о стихийных бедствиях « катастрофа », а твиты о чем-либо другом — « нерелевантные ».

       
      Этикетки

      Мы разметили данные и поэтому знаем, какие твиты к каким категориям относятся. Как поясняет Ричард Сочер ниже, обычно быстрее, проще и дешевле найти и пометить достаточное количество данных для обучения модели, чем пытаться оптимизировать сложный неконтролируемый метод.


      Совет Ричарда Сочера

       

       Шаг 2. Очистите данные 

       

      Правило номер один, которому мы следуем: «Ваша модель будет настолько хороша, насколько хороши ваши данные».

      Один из ключевых навыков специалиста по обработке и анализу данных — знать, что следует делать следующим шагом: работу с моделью или с данными. Хорошее эмпирическое правило — сначала просмотреть данные, а затем очистить их. Чистый набор данных позволит модели изучить значимые признаки и не подгонять ненужный шум .

      Вот контрольный список для очистки ваших данных: (подробности см. в коде):

      1. Удалите все ненужные символы, такие как любые не буквенно-цифровые символы
      2. Маркируйте свой текст, разделив его на отдельные слова
      3. Удалите слова, которые не имеют отношения к делу, такие как «@» упоминания в Твиттере или URL-адреса
      4. Преобразовать все символы в нижний регистр, чтобы такие слова, как «привет», «привет» и «привет» воспринимались одинаково
      5. Рассмотрите возможность объединения слов с ошибками или вариантов написания в одно представление (например,грамм. «круто» / «кьюл» / «крутоооо»)
      6. Рассмотрите лемматизацию (сведите такие слова, как «есть», «есть» и «является», к общепринятой форме, такой как «быть»)

      После выполнения этих шагов и проверки на наличие дополнительных ошибок мы можем начать использовать чистые, размеченные данные для обучения моделей!

       

      Шаг 3. Найдите хорошее представление данных

       
      Модели машинного обучения принимают числовые значения в качестве входных данных. Например, модели, работающие с изображениями, используют матрицу, представляющую интенсивность каждого пикселя в каждом цветовом канале.


      Улыбающееся лицо, представленное в виде матрицы чисел.

      Наш набор данных представляет собой список предложений, поэтому для того, чтобы наш алгоритм мог извлекать шаблоны из данных, нам сначала нужно найти способ представить их таким образом, чтобы наш алгоритм мог их понять, то есть в виде списка чисел.

       
      Горячее кодирование (Bag of Words)

      Естественным способом представления текста для компьютеров является кодирование каждого символа отдельно в виде числа (например, ASCII). Если бы мы ввели это простое представление в классификатор, ему пришлось бы изучать структуру слов с нуля, основываясь только на наших данных, что невозможно для большинства наборов данных.Нам нужно использовать подход более высокого уровня.

      Например, мы можем создать словарь из всех уникальных слов в нашем наборе данных и связать уникальный индекс с каждым словом в словаре. Затем каждое предложение представляется в виде списка, длина которого равна количеству отдельных слов в нашем словаре. По каждому индексу в этом списке мы отмечаем, сколько раз данное слово встречается в нашем предложении. Это называется Bag of Words  модель , поскольку это представление полностью игнорирует порядок слов в нашем предложении.Это показано ниже.


      Представление предложений в виде набора слов. Предложения слева, представление справа. Каждый индекс в векторах представляет одно конкретное слово.

       
      Визуализация вложений

      В нашем словаре около 20 000 слов в примере «Бедствия социальных сетей», что означает, что каждое предложение будет представлено в виде вектора длиной 20 000. Вектор будет содержать , в основном нули , потому что каждое предложение содержит лишь очень небольшое подмножество нашего словаря.

      Чтобы увидеть, собирают ли наши вложения информацию, которая имеет отношение к нашей проблеме  (т. е. о стихийных бедствиях или нет), рекомендуется визуализировать их и посмотреть, хорошо ли выглядят классы. Поскольку словари обычно очень велики, а визуализация данных в 20 000 измерений невозможна, такие методы, как PCA, помогут спроецировать данные в два измерения. Это показано ниже.


      Визуализация вложений Bag of Words.

      Два класса выглядят не очень хорошо разделенными, что может быть связано с нашими вложениями или просто с уменьшением размерности. Чтобы увидеть, полезны ли функции Bag of Words, мы можем обучить классификатор на их основе.

       

      Этап 4: Классификация

       
      При первом подходе к проблеме рекомендуется начинать с самого простого инструмента, который может решить задачу. Всякий раз, когда дело доходит до классификации данных, общим фаворитом из-за его универсальности и объяснимости является логистическая регрессия.Его очень просто обучить, а результаты можно интерпретировать, так как вы можете легко извлечь наиболее важные коэффициенты из модели.

      Мы разделили наши данные на обучающий набор, используемый для соответствия нашей модели, и тестовый набор, чтобы увидеть, насколько хорошо он обобщает невидимые данные. После обучения мы получаем точность 75,4%. Не так уж и плохо! Угадывание наиболее часто встречающегося класса («нерелевантного») даст нам только 57%. Однако, даже если точность 75% будет достаточной для наших нужд, мы никогда не должны выпускать модель, не пытаясь понять ее.

       

      Шаг 5: Проверка

       
      Матрица путаницы

      Первым шагом является понимание типов ошибок, которые делает наша модель, и того, какие ошибки наименее желательны. В нашем примере ложных срабатывания  классифицируют нерелевантный твит как катастрофу, а ложноотрицательных результатов  классифицируют катастрофу как нерелевантный твит. Если приоритет состоит в том, чтобы реагировать на каждое потенциальное событие, мы хотели бы снизить количество ложноотрицательных результатов.Однако, если мы ограничены в ресурсах, мы можем отдать приоритет более низкому уровню ложных срабатываний, чтобы уменьшить количество ложных тревог. Хороший способ визуализировать эту информацию — использовать матрицу путаницы, которая сравнивает прогнозы, которые делает наша модель, с истинным ярлыком. В идеале матрица должна представлять собой диагональную линию, идущую сверху слева направо и снизу (наши предсказания полностью совпадают с правдой).


      Матрица путаницы (зеленый — высокая доля, синий — низкая)

      Наш классификатор создает больше ложноотрицательных результатов, чем ложноположительных (пропорционально).Другими словами, самая распространенная ошибка нашей модели — неточная классификация стихийных бедствий как несущественных. Если ложные срабатывания представляют собой высокую цену для правоохранительных органов, это может быть хорошей погрешностью для нашего классификатора.

      Объяснение и интерпретация нашей модели

      Чтобы проверить нашу модель и интерпретировать ее предсказания, важно посмотреть, какие слова она использует для принятия решений. Если наши данные необъективны, наш классификатор будет делать точные прогнозы в выборочных данных, но модель не будет хорошо обобщаться в реальном мире.Здесь мы наносим самых важных слова как для стихийного бедствия, так и для нерелевантного класса. График важности слов прост с Bag of Words и логистической регрессией, поскольку мы можем просто извлечь и ранжировать коэффициенты, которые модель использовала для своих прогнозов.


      Сумка слов: важность слов

      Наш классификатор правильно улавливает некоторые шаблоны (хиросима, резня), но явно переобучает некоторые бессмысленные термины (хейоо, x1392). Прямо сейчас наша модель Bag of Words имеет дело с огромным словарным запасом различных слов и обрабатывает все слова одинаково .Однако некоторые из этих слов встречаются очень часто и только вносят свой вклад в наши прогнозы. Далее мы попробуем способ представления предложений, который может учитывать частоту слов, чтобы посмотреть, сможем ли мы получить больше сигнала из наших данных.

       

      Шаг 6: Учет структуры словаря

       
      TF-IDF

      Чтобы помочь нашей модели больше сосредоточиться на значимых словах, мы можем использовать показатель TF-IDF (частота терминов, обратная частота документов) поверх нашей модели Bag of Words.TF-IDF взвешивает слова по тому, насколько они редки в нашем наборе данных, игнорируя слишком частые слова, которые просто добавляют шума. Вот проекция PCA наших новых вложений.


      Визуализация вложений TF-IDF.

      Выше мы видим, что различие между двумя цветами более четкое. Это должно облегчить нашему классификатору разделение обеих групп. Посмотрим, приведет ли это к повышению производительности. Обучив другую логистическую регрессию на наших новых вложениях, мы получаем с точностью 76.2%.

      Очень небольшое улучшение. Наша модель начала подбирать более важные слова? Если мы получаем лучший результат, предотвращая «обман» нашей модели, мы действительно можем считать эту модель обновлением.


      TF-IDF: важность слова

      Слова, которые он подобрал, выглядят гораздо более уместными! Хотя наши метрики в нашем тестовом наборе увеличились лишь незначительно, мы гораздо больше уверены в терминах, которые использует наша модель, и, следовательно, чувствовали бы себя более комфортно, развертывая ее в системе, которая будет взаимодействовать с клиентами.

       

      Шаг 7. Использование семантики

       
      Word2Vec

      Наша последняя модель улавливала высокие сигнальные слова. Однако весьма вероятно, что если мы развернем эту модель, мы столкнемся со словами, которых раньше не видели в нашем обучающем наборе. Предыдущая модель не сможет точно классифицировать эти твиты, , даже если во время обучения она видела очень похожие слова.

      Чтобы решить эту проблему, нам нужно уловить семантическое значение слов , то есть нам нужно понять, что такие слова, как «хороший» и «позитивный», ближе, чем «абрикос» и «континент».Инструмент, который мы будем использовать для фиксации смысла, называется Word2Vec.

      Использование предварительно обученных слов

      Word2Vec — это метод поиска непрерывных вложений слов. Он учится, читая огромное количество текста и запоминая, какие слова имеют тенденцию появляться в похожих контекстах. После обучения на достаточном количестве данных он генерирует 300-мерный вектор для каждого слова в словаре, где слова с похожим значением находятся ближе друг к другу.

      Авторы статьи открыли исходный код модели, которая была предварительно обучена на очень большом корпусе, который мы можем использовать, чтобы включить в нашу модель некоторые знания о семантическом значении.Предварительно обученные векторы можно найти в репозитории, связанном с этим постом.

      Представление на уровне предложения

      Быстрый способ внедрить предложение для нашего классификатора — усреднить оценки Word2Vec для всех слов в нашем предложении. Это подход Bag of Words, как и раньше, но на этот раз мы теряем только синтаксис нашего предложения, сохраняя при этом некоторую семантическую информацию.


      Встраивание предложений Word2Vec

      Вот визуализация наших новых вложений с использованием предыдущих методов:


      Визуализация вложений Word2Vec.

      Здесь две группы цветов выглядят еще более разделенными, наши новые вложения должны помочь нашему классификатору найти разделение между обоими классами. После обучения той же модели в третий раз (логистическая регрессия) мы получаем показатель точности 77,7% , наш лучший результат! Пришло время осмотреть нашу модель.

      Компромисс между сложностью и объяснимостью

      Поскольку наши вложения не представлены в виде вектора с одним измерением на слово, как в наших предыдущих моделях, труднее понять, какие слова наиболее релевантны нашей классификации.Хотя у нас все еще есть доступ к коэффициентам нашей логистической регрессии, они относятся к 300 измерениям наших вложений, а не к индексам слов.

      При таком низком приросте точности потеря всякой объяснимости кажется суровым компромиссом. Однако с более сложными моделями мы можем использовать объяснения черного ящика , такие как LIME, чтобы получить некоторое представление о том, как работает наш классификатор.

      ИЗВЕСТЬ

      LIME доступен на Github в виде пакета с открытым исходным кодом.Объяснитель черного ящика позволяет пользователям объяснять решения любого классификатора на одном конкретном примере , искажая входные данные (в нашем случае удаляя слова из предложения) и наблюдая, как меняется прогноз.

      Давайте посмотрим на пару объяснений предложений из нашего набора данных.


      Подбираются правильные слова о стихийных бедствиях, чтобы классифицировать их как «релевантные».
      Здесь вклад слов в классификацию кажется менее очевидным.

      Однако у нас нет времени на изучение тысяч примеров в нашем наборе данных.Вместо этого мы запустим LIME на репрезентативной выборке тестовых примеров и посмотрим, какие слова продолжают оказывать сильное влияние. Используя этот подход, мы можем получить оценки важности слов, как в предыдущих моделях, и проверить прогнозы нашей модели.


      Word2Vec: важность слова

      Похоже, модель улавливает очень релевантные слова, подразумевающие, что она принимает понятные решения. Это кажутся наиболее важными словами из всех предыдущих моделей, и поэтому нам удобнее развертывать их в рабочей среде.

       

      Шаг 8. Использование синтаксиса с использованием сквозных подходов

       
      Мы рассмотрели быстрые и эффективные подходы к созданию компактных вложений предложений. Однако, опуская порядок слов, мы отбрасываем всю синтаксическую информацию наших предложений. Если эти методы не дают достаточных результатов, вы можете использовать более сложную модель, которая принимает целые предложения в качестве входных данных и прогнозирует метки без необходимости построения промежуточного представления.Обычный способ сделать это — рассматривать предложение как последовательность отдельных векторов слов , используя либо Word2Vec, либо более современные подходы, такие как GloVe или CoVe. Это то, что мы будем делать ниже.


      Высокоэффективная сквозная архитектура (источник) Сверточные нейронные сети

      для классификации предложений очень быстро обучаются и хорошо работают в качестве архитектуры глубокого обучения начального уровня. В то время как сверточные нейронные сети (CNN) в основном известны своей производительностью на данных изображения, они обеспечивают отличные результаты в задачах, связанных с текстом, и, как правило, намного быстрее обучаются, чем самые сложные подходы NLP (например,грамм. LSTM и архитектуры кодировщика/декодера). Эта модель сохраняет порядок слов и получает ценную информацию о том, какие последовательности слов предсказывают наши целевые классы. В отличие от предыдущих моделей, он может определить разницу между «Алекс ест растения» и «Растения едят Алекса».

      Обучение этой модели не требует гораздо больше работы, чем предыдущие подходы (подробности см. в коде), и дает нам модель, которая намного лучше, чем предыдущие, с точностью 79,5% ! Как и в случае с приведенными выше моделями, следующим шагом должно быть изучение и объяснение прогнозов с использованием описанных нами методов, чтобы подтвердить, что это действительно лучшая модель для развертывания для пользователей.К настоящему времени вы должны чувствовать себя комфортно, занимаясь этим самостоятельно.

       

      Заключительные заметки

       
      Вот краткий обзор подхода, который мы успешно использовали:

      • Начните с быстрой и простой модели
      • Объясните его предсказания
      • Поймите, какие ошибки он делает
      • Используйте эти знания, чтобы проинформировать свой следующий шаг, будь то работа с вашими данными или более сложная модель.

      Эти подходы были применены к конкретному примеру с использованием моделей, адаптированных для понимания и использования коротких текстов, таких как твиты, но идеи  широко применимы к целому ряду проблем .Я надеюсь, что это помогло вам, мы будем рады услышать ваши комментарии и вопросы! Не стесняйтесь оставлять комментарии ниже или обращаться к @EmmanuelAmeisen здесь или в Твиттере.

      Хотите научиться прикладному искусственному интеллекту у лучших профессионалов Кремниевой долины или Нью-Йорка?   Узнайте больше о программе искусственного интеллекта.

      Вы ​​представляете компанию, работающую в области искусственного интеллекта, и хотели бы принять участие в программе Insight AI Fellows Program?  Не стесняйтесь  , свяжитесь с .

       
      Биография: Эммануэль Амайзен (@EmmanuelAmeisen) — руководитель отдела искусственного интеллекта в Insight Data Science.

      Оригинал. Перепечатано с разрешения.

      Родственный:

      Первые шаги в обработке естественного языка: как алгоритмы понимают текст

      В этой статье обсуждается, как подготовить текст с помощью векторизации, хэширования, токенизации и других методов, чтобы он был совместим с машинным обучением (ML) и другими алгоритмами числовых вычислений.Я объясню и покажу процесс.

      Обработка естественного языка (NLP) применяет машинное обучение (ML) и другие методы к языку. Однако машинное обучение и другие методы обычно работают с числовыми массивами, называемыми векторами, представляющими каждый экземпляр (иногда называемый наблюдением, объектом, экземпляром или строкой) в наборе данных. Мы называем совокупность всех этих массивов матрицей; каждая строка в матрице представляет экземпляр. Глядя на матрицу по ее столбцам, каждый столбец представляет функцию (или атрибут).

      Пока что этот язык может показаться довольно абстрактным, если не привыкать к математическому языку. Однако при работе с табличными данными специалисты по данным уже сталкивались с этим типом структуры данных в программах для работы с электронными таблицами и реляционных базах данных.

      В конце концов, электронные таблицы — это матрицы, если рассматривать строки как экземпляры, а столбцы — как функции. Например, рассмотрим набор данных, содержащий бывших и настоящих сотрудников, где каждая строка (или экземпляр) имеет столбцы (или функции), представляющие возраст этого сотрудника, срок пребывания в должности, зарплату, уровень стажа и т. д.

      Терминология

      Первая проблема, которую необходимо решить для НЛП, состоит в том, чтобы преобразовать нашу коллекцию текстовых экземпляров в матричную форму, где каждая строка является числовым представлением текстового экземпляра — вектора. Но для того, чтобы начать работу с НЛП, полезно знать несколько терминов. Давайте представим их.

      В NLP один экземпляр называется документом , а корпус относится к набору экземпляров. В зависимости от решаемой проблемы документ может быть как простым, как короткая фраза или имя, так и сложным, как целая книга.

      Нужно сделать выбор в отношении того, как разбить наши документы на более мелкие части, процесс, называемый токенизацией нашего документа. Отсюда следует, что этот процесс производит токенов . Токены — это единицы значения, которые может учитывать алгоритм. Набор всех токенов во всем корпусе называется словарем .

      Обычный выбор токенов — просто брать слова; в этом случае документ представлен как набор слов (BoW).Точнее, модель BoW сканирует весь корпус в поисках словарного запаса на уровне слов, что означает, что словарный запас представляет собой набор всех слов, встречающихся в корпусе. Затем для каждого документа алгоритм подсчитывает количество вхождений каждого слова в корпус.

      Большинство слов в корпусе не будут отображаться для большинства документов, поэтому для многих токенов в конкретном документе будет много нулевых значений. Концептуально, это по сути все, но важным практическим соображением является обеспечение того, чтобы столбцы выравнивались одинаково для каждой строки, когда мы формируем векторы из этих счетчиков.Другими словами, для любых двух строк важно, чтобы при любом индексе k k-е элементы каждой строки представляли одно и то же слово.

      Пример

      Прежде чем вдаваться в подробности того, как обеспечить выравнивание строк, давайте кратко рассмотрим пример, сделанный вручную. Мы увидим, что для короткого примера довольно легко обеспечить такое выравнивание как человека. Тем не менее, в конце концов, нам придется считать часть алгоритма хеширования достаточно тщательной для реализации — я расскажу об этом после того, как перейду к более интуитивной части.

      Предположим, что наш корпус состоит из следующих четырех предложений:

         «Это первый документ».

          «Этот документ является вторым документом».

          «А это третий».

          «Это первый документ?»

      Предварительная обработка

      Применим предварительную обработку для удаления регистра и пунктуации:

      «это первый документ»

          «этот документ является вторым документом»

          «и это третий»

          «это первый документ»

      Токенизация

      Давайте маркируем предварительно обработанные документы, обозначая каждое слово как лексему:

      «это», «является», «тот», «первый», «документ»

          «этот», «документ», «является», «тот», «второй», «документ»

          «и», «этот», «является», «тот», «третий», «один»

          «есть», «этот», «тот», «первый», «документ»

      Получение словаря

      Просматривая корпус и получая каждое уникальное слово, мы можем сформировать наш словарь:

      «это», «является», «тот», «первый», «документ», «второй», «и», «третий», «один»

      Векторизация

      Подсчитаем количество вхождений каждого слова в каждом документе.

      «это»: 1, «есть»: 1, «тот»: 1, «первый»: 1, «документ»: 1, «второй»: 0, «и»: 0, «третий»: 0, «один»: 0

      «это»: 1, «есть»: 1, «это»: 1, «первый»: 0, «документ»: 2, «второй»: 1, «и»: 0, «третий»: 0, «один»: 0

      «это»: 1, «есть»: 1, «тот»: 1, «первый»: 0, «документ»: 0, «второй»: 0, «и»: 1, «третий»: 1, «один»: 1

      «это»: 1, «есть»: 1, «тот»: 1, «первый»: 1, «документ»: 1, «второй»: 0, «и»: 0, «третий»: 0, «один»: 0

      Давайте соберем это в таблицу.

      девяносто одна тысяча семьсот шестьдесят один девяносто одна тысяча семьсот шестьдесят один 91 761 91 861 +
      Это является первым документ вторых и третьих один
      1 1 1 1 1 0 0 0 0
      1 1 1 0 2 1 0 0 0
      1 1 1 0 0 0 1 1 1
      1 1 1 1 1 0 0 0 0
      Таблица 1: В таблице показан заголовок с каждым уникальным словом в корпусе в порядке их появления.Столбец показывает, сколько раз конкретное слово встречается в каждом документе. Строка представляет для каждого документа количество каждого слова в корпусе.

      Если проигнорировать заголовок, это та матрица, которую мы искали.

      Хеширование

      Стоит отметить, что перестановка строки этой матрицы и любой другой матрицы дизайна (матрица, представляющая экземпляры в виде строк и объекты в виде столбцов) не меняет ее значения. То же самое верно и для перестановок столбцов. В зависимости от того, как мы сопоставляем токен с индексом столбца, мы получим другой порядок столбцов, но не значимые изменения в представлении.

      Этот процесс сопоставления токенов с индексами, при котором никакие два токена не сопоставляются с одним и тем же индексом, называется хешированием. Конкретная реализация называется хэшем, хеш-функцией или хэш-функцией.

      Хеширование на основе словаря

      Выполняя векторизацию вручную, мы неявно создали хеш-функцию. Предполагая систему нулевой индексации, мы присвоили наш первый индекс, 0, первому слову, которое мы не видели. Затем мы увеличили индекс и повторили процесс. Наша хеш-функция сопоставила «это» со столбцом с индексом 0, «есть» со столбцом с индексом 1 и «то» с столбцами с индексом 3.Хеш-функция на основе словаря имеет определенные преимущества и недостатки.

      Преимущества хеширования на основе словаря

      Использование словаря в качестве хеш-функции позволяет инвертировать хэш. Это означает, что по индексу функции (или столбца) мы можем определить соответствующий токен. Одним из полезных следствий является то, что после обучения модели мы можем видеть, как определенные токены (слова, фразы, символы, префиксы, суффиксы или другие части слов) влияют на модель и ее прогнозы.Поэтому мы можем интерпретировать, объяснять, устранять неполадки или точно настраивать нашу модель, глядя на то, как она использует токены для прогнозирования. Мы также можем проверить важные токены, чтобы определить, не вносит ли их включение неуместную предвзятость в модель.

      Рассмотрим артефакты, создаваемые некоторыми моделями машинного обучения. Например, если мы используем модель логистической регрессии, мы можем интерпретировать коэффициент, связанный с каждой функцией, как его влияние на прогноз модели. Модели случайного леса дают значения важности признаков, которые говорят нам, как часто деревья решений в случайном лесу используют каждый признак для принятия решений.Точно так же наивная байесовская модель дает вероятность того, что функция не равна нулю для указанного класса.

      Сила векторизации на основе словарного запаса заключается в понимании того, какую лексему представляет каждая функция. Итак, вместо этого с помощью модели логистической регрессии мы можем увидеть, насколько сильно каждый токен влияет на прогноз. В случайных лесах мы получаем важность функции, связанную с каждым токеном , которая говорит нам, как часто деревья решений в случайном лесу принимают решения, используя каждый токен .С помощью наивного Байеса мы можем извлечь вероятность того, что определенный токен появится в документах каждого класса.

      Если мы видим, что кажущиеся нерелевантными или неуместно предвзятыми токены оказывают подозрительное влияние на прогноз, мы можем удалить их из нашего словаря. Если мы заметим, что определенные токены оказывают незначительное влияние на наш прогноз, мы можем удалить их из нашего словаря, чтобы получить меньшую, более эффективную и более краткую модель.

      Недостатки хеширования на основе словаря

      У хеширования на основе словаря есть несколько недостатков: относительно большой объем памяти, используемый как при обучении, так и при прогнозировании, и узкие места, которые оно вызывает при распределенном обучении.

      Одним из недостатков хеширования на основе словаря является то, что алгоритм должен хранить словарь. В больших корпусах больше документов обычно приводит к большему количеству слов, что приводит к большему количеству токенов. Более длинные документы также могут привести к увеличению словарного запаса.

      В одном потоке можно написать алгоритм для создания словаря и хеширования токенов за один проход. Однако эффективное распараллеливание алгоритма, выполняющего один проход, нецелесообразно, поскольку каждый поток должен ждать, пока каждый другой поток проверит, было ли добавлено слово в словарь (который хранится в общей памяти).Без хранения словаря в общей памяти словарь каждого потока приводил бы к различному хэшированию, и не было бы возможности собрать их в единую правильно выровненную матрицу.

      Лучшим способом распараллеливания алгоритма векторизации является формирование словаря на первом проходе, затем помещение словаря в общую память и, наконец, параллельное хэширование. Однако этот подход не позволяет в полной мере воспользоваться преимуществами распараллеливания. Кроме того, как упоминалось ранее, словарь может очень быстро стать большим, особенно для больших корпусов, содержащих большие документы.

      Математическое хеширование

      К счастью, есть альтернативный способ хеширования токенов: хешировать каждый экземпляр с помощью некриптографической математической хеш-функции. Этот тип хеш-функции использует комбинацию арифметики, модульной арифметики и алгебры для сопоставления объектов (представленных их битами) с известным диапазоном целых чисел или (битов). Поскольку диапазон известен, максимальное значение определяет количество столбцов в матрице. Как правило, диапазон довольно велик, но для большинства строк и большинства столбцов будет 0.Следовательно, при разреженном представлении память, необходимая для хранения матрицы, будет минимальной, и алгоритмы могут эффективно обрабатывать операции на основе разреженных матриц.

      Кроме того, поскольку словаря нет, векторизация с помощью математической хэш-функции не требует дополнительных ресурсов для хранения словаря. Отсутствие словаря означает отсутствие ограничений на распараллеливание, поэтому корпус может быть разделен между любым количеством процессов, что позволяет независимо векторизовать каждую часть.Как только каждый процесс завершает векторизацию своей части корпусов, результирующие матрицы могут быть сложены для формирования окончательной матрицы. Это распараллеливание, которое обеспечивается за счет использования математической хеш-функции, может значительно ускорить конвейер обучения за счет устранения узких мест.

      Хотя использование математических хеш-функций может сократить время, затрачиваемое на создание векторов признаков, оно имеет свою цену, а именно потерю интерпретируемости и объяснимости. Поскольку при использовании хеш-функции невозможно эффективно сопоставить индекс функции с соответствующими токенами, мы не можем определить, какой токен соответствует какой функции.Таким образом, мы теряем эту информацию и, следовательно, интерпретируемость и объяснимость.

      Заключение

      В этой статье мы рассмотрели базовый алгоритм, который компьютеры используют для преобразования текста в векторы. Мы разгадали тайну того, как можно заставить алгоритмы, требующие ввода числовых данных, работать с текстовыми данными.

      Наборы текстовых данных часто бывают очень большими, поэтому нам нужно учитывать скорость. Поэтому мы рассмотрели некоторые улучшения, позволяющие выполнять векторизацию параллельно.Мы также рассмотрели некоторые компромиссы между интерпретируемостью, скоростью и использованием памяти.

      Применяя машинное обучение к этим векторам, мы открываем область nlp (обработки естественного языка). Кроме того, векторизация также позволяет нам применять метрики подобия к тексту, обеспечивая полнотекстовый поиск и улучшенные приложения нечеткого сопоставления.

      Похожие сообщения

      5 Примеры обработки естественного языка: как используется НЛП

      Компьютеры, как правило, не предназначены для того, чтобы понимать нас, когда мы общаемся естественным образом.Они говорят кодом, используя длинные строки из единиц и нулей.

      Мы, с другой стороны, более сложны, говоря цветом и используя такие вещи, как фразеология или сарказм.

      Казалось бы, люди и компьютеры не могут по-настоящему соединиться. Но, как мы знаем, они уже есть. Компьютеры ежедневно реагируют на наши условия поиска, даже на голосовые команды.

      Что такое обработка естественного языка?

      Обработка естественного языка (NLP) — это решение на основе искусственного интеллекта, которое помогает компьютерам понимать, интерпретировать и манипулировать человеческим языком.

      NLP, часто называемое «текстовой аналитикой», помогает машинам понимать, что люди пишут или говорят в ходе разговора.

      Использование таких методов, как преобразование аудио в текст, дает компьютерам возможность понимать человеческую речь. Это также позволяет нам реализовать голосовое управление различными системами.

      Если вы продаете товары или создаете контент в Интернете, НЛП, как его называют знающие люди, может помочь сопоставить намерения потребителей с контентом на вашем сайте.

      Почему НЛП так важно

      В мире Google и других поисковых систем покупатели ожидают ввести фразу или даже идею в поле поиска и мгновенно увидеть персонализированные рекомендации, которые имеют прямое отношение к тому, что они хотели найти.

      Это своего рода взаимодействие, которое должно происходить со скоростью и в таких масштабах, которые не могут поддерживаться людьми в одиночку.

      Вместо этого для того, чтобы потребители поступали правильно, требуются машины и системы, которые постоянно учатся и совершенствуют свое понимание того, что клиенты имеют в виду и чего они хотят.

      Это тяжелая работа для тех, кто продает продукты или предоставляет контент в Интернете, но обработка естественного языка может значительно облегчить эту нагрузку. Предприятия хотят предоставлять услуги каждый раз и каждому пользователю, поэтому НЛП просто необходимо.

      НЛП — это мощный инструмент машинного обучения, используемый для расширения человеческих команд и помогающий организациям найти преимущество в конкурентном мире.

      Это обучающая машина, которая создает запоминающийся и приятный опыт работы с клиентами, понимая:

      Спрос: Намерения потребителей, включая синонимы, которые они используют.
      Предложение: Товары и множество способов, которыми их описывают розничные торговцы.

      [Факт 1] Плохой поиск по сайту = потерянные клиенты

      Потребители описывают товары почти бесконечным числом способов, но компании электронной коммерции этого не делают. У них есть фиксированный список описаний своих онлайн-продуктов и услуг.

      Таким образом, уже существует несоответствие между тем, что ищет покупатель, и тем, что понимает веб-сайт продавца. Это влияет на качество поиска, что имеет последствия.

      По словам ИТ-директора, плохие возможности поиска и навигации по сайту входят в число 12 основных причин, по которым сайты электронной коммерции могут потерять клиентов.

      Неэффективный поиск отнимает драгоценное время людей, а время действительно имеет большое значение. Первые 10 секунд посещения страницы на самом деле имеют решающее значение для принятия пользователем решения остаться или уйти.

      Проще говоря, поиск должен иметь смысл. Это должно быть быстро и легко, иначе посетители не будут задерживаться, а это означает потерю продаж.

      [Факт 2] Нужна помощь, чтобы добыть горы данных

      Компании все больше узнают о потребностях, отношении, предпочтениях и разочарованиях клиентов в Интернете.

      Это создает объем неструктурированных данных, который увеличивается каждую секунду по мере того, как тонны информации собираются из поисковых запросов клиентов, отзывов, отслеживания и других источников.

      Тысячи и тысячи электронных писем, бесплатных текстовых форм, сообщений в социальных сетях, обзоров продуктов и многого другого. Это большой текст, и он очень беспорядочный.

      Его тоже много. В исследовании IDC отмечается, что неструктурированные данные составляют до 90 процентов всей цифровой информации.

      Что еще хуже, эти данные не вписываются в предопределенные модели данных, понятные машинам.

      Все это создает огромные проблемы для розничных продавцов и в то же время огромные возможности. Если ритейлеры смогут разобраться во всех этих данных, они смогут извлечь из них много полезной информации.

      Методы обработки естественного языка

      НЛП распознает, понимает, обобщает и анализирует то, что мы говорим, чтобы понять нас. Он делает это настолько хорошо, что может даже помочь сгенерировать сам язык.

      Алгоритмы, синтаксис и семантика помогают наделить НЛП невероятными возможностями дедукции.

      Алгоритмы

      НЛП использует алгоритмы для преобразования наших разнообразных, неструктурированных, спонтанных сообщений во что-то, что компьютер может понять и использовать.

      Используя эти алгоритмы, НЛП расшифровывает смысл из мешанины предложений, разговорных выражений, жаргона и жаргона, которые мы используем каждый день.

      Он анализирует то, что мы говорим, и превращает это в базу данных, преобразовывая нашу речь в форму, понятную компьютерам.

      Синтаксис и семантика

      Двумя ключевыми элементами НЛП являются синтаксический и семантический анализ.Синтаксис определяет, о чем идет речь, а семантика углубляется в смысл.

      Синтаксис разделяет предложения и использует такие вещи, как правила грамматики или основные словоформы, для понимания фрагмента текста. Семантика извлекает смысл, стоящий за всем этим. Используя контекст и такие инструменты, как категоризация слов или базы данных значений, он обнаруживает намерение, стоящее за использованием определенных слов. Именно так компьютер узнает, что кто-то на самом деле имеет в виду.

      5 примеров обработки естественного языка в повседневной жизни

      Большинство из нас уже соприкоснулись с НЛП.Мы подключаемся к нему через панели поиска на веб-сайте, виртуальных помощников, таких как Alexa или Siri, на нашем смартфоне.

      Ящик со спамом или стенограммы голосовой почты на нашем телефоне, даже Google Translate — все это примеры технологии НЛП в действии. В бизнесе есть много применений.

      Семантический поиск

      Ключом к тому, чтобы сделать каждый поиск плодотворным, является включение семантического поиска.

      Семантический поиск настолько интуитивно понятен, что покупатели по-прежнему получают релевантные результаты, даже используя свои собственные уникальные поисковые запросы.

      Он выясняет намерение и выявляет продукты, расположенные глубоко в онлайн-каталоге товаров продавца, за отведенное время.

      И цифры доказывают, что это работает.

      Сайты с панелью поиска на основе семантики исторически имели процент отказов на много процентных пунктов ниже, чем сайты с панелью поиска на основе текста.

      Прочтите это далее: Что такое многоканальная коммерция? [Блог]
      Прослушивание в социальных сетях

      Прослушивание социальных сетей стало важным инструментом для интернет-магазинов, которые хотят понять покупательские привычки потребителей, прогнозировать спрос на продукты или отслеживать тенденции для таргетирования маркетинговых сообщений.

      Исследование показало, что подготовка ко Дню Благодарения включает в себя множество стрессовых и даже неловких взаимодействий с членами семьи.

      Зная это, маркетологи, упоминающие в своих сообщениях о снятии стресса в праздничные дни, могут найти отклик у клиентов в преддверии Дня Благодарения.

      Источник

      Анализ также показал, что люди много говорят о похмелье в Черную пятницу.

      Фармацевтические бренды могли бы использовать эту тенденцию, упомянув «средства от похмелья» в этот день в своих маркетинговых кампаниях в режиме реального времени.

      НЛП помогает выделить модные словечки, чтобы маркетинговые сообщения могли быть нацелены более эффективно.

      Читать далее: Что такое одностраничное приложение? [Блог]
      Поиск пробелов в качестве обслуживания

      Управление клиентским опытом — еще одно крупное применение НЛП, как онлайн, так и оффлайн.

      Американская розничная компания Nordstrom проанализировала объемы отзывов клиентов, собранных с помощью форм комментариев, опросов и благодарственных открыток.

      Они обнаружили, что многие покупатели в магазине с трудом находили своих продавцов, поскольку они носили обычную одежду, а не униформу.

      Nordstrom решил эту проблему, раздав своим продавцам фирменные яркие футболки, после чего покупатели могли легко их заметить.

      В течение двух дней после этого пилотного проекта компания увидела скачок в 30 пунктов по ключевому показателю, который они используют для оценки эффективности торгового персонала.

      Одно маленькое наблюдение может иметь огромное значение. Такие технологии, как НЛП, выявляют такую ​​информацию.

      Читать далее: Как Torrid помогает клиентам найти то, что им нужно [пример из практики]
      Интеллектуальные рекомендации по продуктам

      Облегчение покупок для клиентов может принести много пользы.

      Предприятия электронной коммерции, которые поддерживают интерес посетителей, могут значительно сократить количество отказов и даже стимулировать импульсивные покупки, указывая людям продукты, которые точно соответствуют их потребностям.

      Одно исследование даже показало, что рекомендации по продуктам приносят треть доходов от электронной коммерции и повышают процент брошенных корзин на 4,35%.

      В прошлом Amazon заявляла, что 35% их дохода поступает от покупок, которые клиенты нашли по рекомендациям.

      Ключевые слова традиционно были в центре внимания рекомендаций по продуктам, но современные ритейлеры добавляют контекст, предыдущие данные поиска и другие факторы, чтобы обогатить предложения по продуктам.

      Инсайты, предоставляемые НЛП, помогают ритейлерам составлять эти комбинации и получать правильные рекомендации.

      Читать дальше: Yves Rocher обновляет персонализацию с помощью рекомендаций в реальном времени [пример из практики]
      Цифровые помощники

      Помимо выяснения того, что мы на самом деле имеем в виду, машины готовы выполнять саму задачу совершения покупок.

      Ранее Gartner прогнозировала огромный рост числа мобильных цифровых помощников, совершающих покупки в Интернете.

      От автоматического ввода информации об адресе и кредитной карте эти машины могут перейти к выполнению рутинных задач, таких как покупка канцелярских товаров.

      На самом деле, в обозримом будущем значительный процент посетителей веб-сайтов в Интернете может быть машинами, поскольку люди передают обычные задачи по совершению покупок.

      Как электронная коммерция выигрывает от НЛП

      Учитывая ориентированность розничного бизнеса на клиентов, неудивительно, что как отрасль он обеспечивает почти треть роста рынка текстовой аналитики.

      Компании цифровой коммерции пользуются большой базой клиентов, которые все чаще выражают свои потребности, отношения, предпочтения и разочарования в Интернете.

      Простой поиск

      Каждый день миллиарды людей ищут информацию через веб-сайты, поисковые системы или онлайн-форумы. Они ищут первую фразу, которая приходит на ум, и ожидают мгновенных релевантных результатов.

      Читать далее: Поиск по-настоящему подключенного потребительского опыта начинается с поиска [Блог] 

      То же самое относится и к онлайн-покупателям.

      Такие термины, как «шапка-бини с напуском», совершенно чужды компьютеру. Однако покупатель рассчитывает легко найти этот товар на веб-сайте модного магазина.

      НЛП превращает подобные поисковые термины в то, что компьютер может понять, чтобы он мог соответствующим образом обрабатывать информацию.

      Источник информации

      Массы данных IoT постоянно собираются с устройств и интерфейсов, которые мы используем каждый день.

      По оценкам, только

      Walmart собирает более 2.5 петабайт данных каждый час от взаимодействия с клиентами.

      Как только все эти данные собраны, аспекты искусственного интеллекта НЛП используются для их обработки и осмысления.

      Более того, эта информация обрабатывается в масштабе и со скоростью, значительно превышающей скорость обычного человека.

      НЛП расширяет возможности человеческих команд, давая организациям конкурентное преимущество.

      Машины с возможностью понимания языка также могут научить нас кое-чему и даже предложить розничным продавцам новый взгляд на вещи.

      Организация, которая много лет занимается производством костюмов, пришла к идее организовать все «костюмы Дракулы» на отдельной странице категории, основываясь на предложении алгоритма.

      Прочтите это далее: Полное руководство по персонализации электронной коммерции [Руководство]
      Расширенная служба поддержки клиентов

      NLP можно использовать для анализа голосовых вызовов и электронных писем клиентов, а также для определения таких вещей, как общая удовлетворенность клиентов.

      Представьте, что вы можете извлечь информацию из тона или использования слов клиентов? Представьте, что это может показать вам, как они относятся к компании?

      Благодаря отслеживанию тенденций и кластеризации НЛП может дать эту силу, выявляя закономерности и показывая области, требующие немедленного внимания.

      Это ценная информация для продавцов, которые хотят отслеживать удовлетворенность или видеть, какие проблемы возникают чаще всего.

      Такая информация может быть использована для улучшения обслуживания клиентов и повышения их лояльности.

      НЛП как драйвер производительности завтрашнего дня

      Поскольку компании все чаще разговаривают с клиентами на их родном языке, растет спрос на решения NLP.

      Ранее в рыночном отчете отмечалось, что рынок НЛП будет расти со скоростью 18,4% в год и будет стоить 13 долларов.4 миллиарда к 2020 году. 

      Неудивительно, что он так быстро растет. В инновационном мире, наполненном покупателями, которым не хватает времени, ритейлеры должны делать все правильно — с первого раза. НЛП приводит их туда.

      Двусторонняя коммуникация всегда была ключом к эффективным продажам. Несмотря на то, что мы все перешли на цифровые технологии, это не изменилось.

      Эта увлекательная технология помогает удерживать бизнес в сознании клиентов, и ее эволюция только началась.

      Облако Bloomreach Commerce Experience помогает компаниям освоить персонализацию электронной коммерции с помощью таких компонентов, как контент, обнаружение и взаимодействие.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован.