– определение тональности и настроения текста. Определение тональности и настроения текста – это процесс анализа эмоционального окраса и отношения автора к описываемым объектам или событиям. Алгоритмы ИИ обучаются распознавать позитивные, негативные или нейтральные настроения, а также различные эмоции, такие как радость, гнев, страх или удивление. Применение включает анализ обратной связи клиентов, мониторинг социальных медиа и определение общественного мнения.

– ответы на вопросы на основе данных из текстовых источников. Ответы на вопросы – это процесс использования искусственного интеллекта для поиска и извлечения информации из текстовых источников для ответа на заданные вопросы. Интеллектуальные системы анализируют текст, определяют ключевые сущности и отношения и предоставляют ответы на основе найденной информации. Применение включает в себя виртуальных ассистентов, системы поддержки принятия решений и онлайн-обучение.

– извлечение информации и связей между сущностями. Извлечение информации – это процесс автоматического поиска и выделения специфической информации из текста, такой как имена, даты, организации или местоположения. Анализ связей между сущностями заключается в определении отношений и взаимодействий между ними, таких как причина-следствие, сотрудничество или конфликт. Эти методы обработки естественного языка позволяют автоматизировать анализ текстовых данных и извлечь полезную информацию для дальнейшего использования в различных областях, таких как бизнес-аналитика, исследования и мониторинг новостей.

Практические применения NLP включают:

– чат-боты и виртуальные ассистенты;

– системы анализа и обработки больших массивов текстовых данных;

– машинный перевод и создание мультиязычного контента;

– оценка мнений и настроений в социальных сетях и интернете;

– создание автоматических систем аннотирования и реферирования текстов.

Рекомендательные системы

Рекомендательные системы – это технологии, основанные на использовании алгоритмов ИИ, которые анализируют данные о предпочтениях пользователей и их поведении с целью предоставления персонализированных рекомендаций. Основные задачи рекомендательных систем включают:

Коллаборативная фильтрация, основанная на сходстве между пользователями и/или объектами

Коллаборативная фильтрация – это метод рекомендательных систем, который опирается на сходство между пользователями и/или объектами для предсказания интересов и предпочтений. Этот метод анализирует историю взаимодействия пользователей с объектами и находит схожие шаблоны поведения. Есть два основных подхода:

– user-based: сходство между пользователями определяется на основе их предыдущих оценок или взаимодействий с объектами. Пользователям рекомендуются объекты, которые понравились другим пользователям с похожими интересами.

– item-based: сходство между объектами определяется на основе взаимодействий пользователей с этими объектами. Рекомендации формируются на основе объектов, с которыми пользователь уже взаимодействовал, и которые похожи на другие объекты.

Содержательная фильтрация, использующая характеристики объектов для рекомендации

Содержательная фильтрация – это метод рекомендательных систем, который использует характеристики объектов для предсказания интересов и предпочтений пользователей. Вместо анализа сходства между пользователями или объектами, этот метод учитывает атрибуты объектов, такие как жанр, автор, метки и другие свойства. Рекомендации формируются на основе совпадения характеристик объектов с предпочтениями и профилем пользователя.