Роль компьютерной лингвистики в развитии искусственного интеллекта

Коваленко Виолетта Александровна — Старший преподаватель кафедры делового иностранного языка, Сибирский государственный университет науки и технологий им. академика М. Ф. Решетнева, Красноярск, Россия

Хворостова Ксения Мамедовна — Старший преподаватель кафедры делового иностранного языка, Сибирский государственный университет науки и технологий им. академика М. Ф. Решетнева, Красноярск, Россия

Искусственный интеллект (далее — ИИ) занимает ключевое положение в современном мире, проникая во все сферы деятельности человека. Развитие ИИ открывает новые перспективы и возможности для улучшения жизни людей, оптимизации производства и решения широкого спектра задач. Рассмотрим роль компьютерной лингвистики в развитии искусственного интеллекта, ее влияние на различные части ИИ и пути дальнейшего развития этой области.

Одним из важных направлений ИИ является взаимодействие человека с компьютером и другими технологиями через естественный язык. Компьютерная лингвистика — наука о языке и его компьютерной обработке — играет здесь ключевую роль. Эта область науки занимается разработкой методов и алгоритмов для анализа, понимания и генерации естественного языка с целью создания умных систем, способных взаимодействовать с людьми на их языке.

Рассмотрим основные аспекты роли компьютерной лингвистики в развитии искусственного интеллекта. Одним из ключевых направлений является анализ и обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) — это одна из ключевых областей в компьютерной лингвистике, которая занимается разработкой методов и технологий для взаимодействия компьютеров с естественными языками, такими как английский, русский и др.

В рамках анализа и обработки естественного языка осуществляются различные задачи, включая следующие:

1.   Синтаксический анализ — это метод исследования синтаксических связей между словами в предложении. Синтаксический анализ помогает определить структуру предложения и выделить субъекты, объекты, глаголы и другие части речи.

2.   Морфологический анализ: цель состоит в том, чтобы разделить слова на морфемы и определить грамматические особенности, такие как часть речи, падеж и число. Морфологический анализ помогает в понимании формы и грамматических особенностей слова.

3.   Семантический анализ, который направлен на понимание значения слов и фраз в контексте. Семантический анализ позволяет сравнивать и связывать слова и определять их смысл.

4.   Анализ тональности: задача состоит в определении тональности текста, то есть эмоциональной окраски высказывания. Анализаторы тональности могут определять, является ли текст позитивным, негативным или нейтральным.

5.   Извлечение информации — эта задача заключается в автоматическом извлечении из текста структурированной информации, например ключевых фактов, дат, имен и других важных данных [5].

Все эти задачи компьютерной лингвистики способствуют созданию более интеллектуальных систем, способных эффективно взаимодействовать с людьми через естественный язык.

Машинный перевод и семантический анализ также играют важную роль в развитии искусственного интеллекта через область компьютерной лингвистики. Машинный перевод позволяет компьютерам распознавать и транслировать текст с одного языка на другой, что, в свою очередь, делает информацию доступной и понятной для людей на разных языках. Семантический анализ нацелен на понимание смысла текста, его контекста и выявление скрытых отношений между словами и предложениями [1].

Использование машинного перевода и семантического анализа в компьютерной лингвистике способствует развитию искусственного интеллекта путем улучшения способности компьютеров понимать и генерировать естественный язык. Это может применяться в различных областях, таких как разработка чат-ботов, средств автоматического перевода, анализа текстов и многих других задач, где требуются обработка и понимание языка [2].

Интеграция семантического анализа в машинный перевод позволяет создавать более точные и качественные переводы, которые максимально передают смысл и идеи оригинального текста на другом языке. Такие технологии значительно облегчают коммуникацию между людьми разных стран и культур, а также активно применяются в современных переводческих системах и сервисах.

Третьим важным аспектом роли компьютерной лингвистики в развитии искусственного интеллекта являются голосовые помощники и диалоговые системы. Это технологии и приложения, которые основаны на распознавании речи и обработке естественного языка для взаимодействия с пользователем. Они позволяют задавать вопросы, давать команды, получать информацию или выполнять определенные задачи, используя голосовые команды. Голосовые помощники, такие как Siri от Apple, Google Assistant, «Алиса» от «Яндекса» и др., имеют широкое применение в повседневной жизни. Они могут помочь пользователю найти информацию в интернете, управлять умными устройствами в доме, создавать напоминания, отправлять сообщения и многое другое, используя голосовые команды.

Диалоговые системы являются более сложными технологиями, которые способны вести полноценные разговоры с пользователем. Они используются, например, в чат-ботах для обработки клиентских запросов, в системах автоматизированного обслуживания клиентов, в образовательных приложениях и многих других областях.

Основой работы голосовых помощников и диалоговых систем является анализ и обработка речи, определение интентов пользователя, семантический анализ текста и генерация соответствующих ответов. Эти системы активно развиваются и совершенствуются с помощью методов машинного обучения и применения ИИ, чтобы стать более точными, адаптивными и удобными для пользователей [3].

Стоит отметить, что компьютерная лингвистика играет ключевую роль в развитии искусственного интеллекта в экономике, поскольку она занимается изучением языковых структур и их автоматической обработкой с помощью компьютерных систем. Приведем примеры.

Автоматизация процессов обработки текста. Компьютерная лингвистика позволяет разрабатывать алгоритмы и программы для автоматизации обработки и анализа больших объемов текстовой информации. Например, системы автоматического перевода, суммаризации текстов, анализа настроений в социальных медиа.

Финансовый анализ. В сфере финансов компьютерная лингвистика помогает в анализе и интерпретации текстовых данных, например финансовых отчетов, новостей и мнений игроков рынка. Это позволяет делать прогнозы и принимать обоснованные решения на основе текстовой информации.

Поддержка клиентов. Системы обработки естественного языка, основанные на компьютерной лингвистике, используются для автоматизации клиентского обслуживания в экономике. Примеры включают автоматические голосовые помощники, онлайн-чаты для поддержки клиентов и автоматические ответы на электронные письма.

Маркетинг и реклама. Компьютерная лингвистика помогает в анализе и понимании потребительского поведения на основе текстовых данных. Текстовый анализ социальных медиа, отзывов пользователей и комментариев в интернете позволяет компаниям формулировать более точные маркетинговые стратегии [4].

Компьютерная лингвистика играет центральную роль в развитии искусственного интеллекта, обеспечивая машинам способность работать с естественным языком и эффективно взаимодействовать с людьми. Дальнейшее совершенствование методов обработки текста, речи и семантики позволит создавать все более умные и интуитивно понятные ИИ-системы, которые будут применяться в самых различных областях человеческой деятельности. Использование методов компьютерной лингвистики в экономике позволяет компаниям эффективнее использовать данные и автоматизировать процессы анализа текстовой информации, что в конечном итоге способствует повышению производительности и совершенствованию бизнес-процессов.

Именно благодаря компьютерной лингвистике и ее продуктивному взаимодействию с другими дисциплинами искусственного интеллекта мы можем ожидать новые перспективы и возможности в развитии технологий будущего.

Библиографический список

1.    Барышникова Н. Ю. Обработка запросов на естественном языке на основе семантических сетей и шаблонов // Вестник АГТУ. Сер. «Управление, вычислительная техника и информатика». 2016. № 4. С. 36–45.

2.    Воронович В. В. Машинный перевод: Учебно-методический комплекс. Минск: БГУ, 2017. 57 с.

3.    Кузнецов И. А., Васильева Л. Г. Развитие системы подготовки специалистов к иноязычной коммуникации в соответствии с профессиональными стандартами // Стратегия развития науки и образования в XXI веке: Сборник научных трудов по материалам международной научно-практической конференции. 2016. С. 34–37.

4.    Переход к общему ИИ (AGI): как будут развиваться большие языковые модели (LLM). URL: https://trends.rbc.ru/trends/innovation/64c37b169a7947d4f65e95eb.

5.    Учебник по обработке естественного языка или NLP (Natural Language Processing). URL: https://isolution.pro/ru/t/natural-language-processing?alias=ucebnik-po-obrabotke-estestvennogo-azyka.