Введение
Компьютеры, способные анализировать язык, вызывают настоящее изумление. Это подобно наблюдению за тем, как младенец осваивает речь, только здесь задействованы программы и алгоритмы. Иногда это кажется необычным, но именно такая особенность делает обработку естественного языка (NLP) по-настоящему увлекательной областью. Возможно ли научить машину воспринимать человеческий язык? В этом и кроется основная привлекательность. Если серия материалов о практических проектах знакома впервые, стоит отметить, что акцент делается на обучении через практику, с обзором наиболее эффективных заданий — от элементарных до относительно сложных. В данном обзоре отобраны пять заданий из главных направлений NLP, чтобы обеспечить комплексное понимание механизмов работы, начиная с фундаментальных принципов и переходя к практическим применениям. В ряде случаев задействованы особые архитектуры или модели, поэтому предварительное ознакомление с их устройством окажется полезным. Если требуется углубить отдельные аспекты, в итоговой части приведены дополнительные материалы для изучения.
1. Создание токенизаторов с нуля
Проект 1: Как построить токенизатор WordPiece для BERT на Python и Hugging Face
Проект 2: Давайте создадим токенизатор GPT
Предварительная обработка текста представляет собой начальный и ключевой этап любого задания в NLP. Она преобразует необработанный текст в формат, пригодный для машинного анализа, разбивая его на мелкие элементы, такие как слова, подслова или байты. Чтобы лучше разобраться в принципах, стоит обратить внимание на эти два замечательных проекта. Первый демонстрирует процесс разработки токенизатора WordPiece для BERT на Python с применением Hugging Face. Он объясняет, как слова разделяются на подслова, с добавлением префикса "##" для обозначения фрагментов, что позволяет моделям вроде BERT справляться с редкими или искаженными словами, разбирая их на известные компоненты. Второй ролик, «Давайте создадим токенизатор GPT» от Андрея Карпати, довольно продолжительный, но представляет собой ценнейший источник знаний. В нем подробно разбирается, как GPT применяет байтовый Byte Pair Encoding (BPE) для объединения частых последовательностей байтов, обеспечивая гибкую обработку текста, включая пробелы, знаки препинания и эмодзи. Рекомендуется просмотреть его, чтобы понять, что именно происходит при преобразовании текста в токены. После освоения токенизации остальные элементы NLP становятся значительно понятнее.
2. NER на практике: распознавание имен, дат и организаций
Проект 1: Распознавание именованных сущностей (NER) на Python: предобученные и кастомные модели
Проект 2: Построение модели извлечения сущностей с использованием BERT
После освоения способов представления текста следующим шагом становится изучение методов извлечения смысла из него. Отличной отправной точкой служит распознавание именованных сущностей (NER), которое обучает модель выявлять сущности в предложении. К примеру, в фразе «Apple достигла рекордной цены акций в 143 доллара в этом январе» эффективная система NER должна выделить «Apple» как организацию, «143 доллара» как денежную сумму и «этот январь» как дату. Первый ролик демонстрирует использование предобученных моделей NER с библиотеками вроде spaCy и Hugging Face Transformers. В нем показано, как подавать текст на вход, получать прогнозы по сущностям и визуализировать результаты. Второй материал углубляется дальше, показывая, как самостоятельно настроить систему извлечения сущностей на базе BERT. Вместо готовых библиотек здесь реализуется весь процесс: токенизация текста, выравнивание токенов с метками сущностей, дообучение модели в PyTorch или TensorFlow, а затем применение для разметки нового текста. Этот проект стоит выбрать вторым, поскольку NER делает NLP более прикладным. Начинаешь осознавать, как машины разбираются в «кто, что сделал, когда и где».
3. Классификация текста: прогнозирование тональности с BERT
Проект: Классификация текста | Анализ тональности с BERT на Hugging Face, PyTorch и Python: руководство
Затем, после изучения представления текста и извлечения сущностей, пора переходить к присвоению меток всему тексту, где анализ тональности выступает классическим примером. Это довольно давний проект, и для запуска может потребоваться одно корректирующее изменение (проверьте комментарии к видео), но он все равно рекомендуется, так как разъясняет принципы работы BERT. Если трансформеры еще не знакомы, это подходящая стартовая точка. В проекте показано, как применять предобученную модель BERT через Hugging Face для категоризации текстов, таких как рецензии на фильмы, твиты или отзывы о продуктах. В видео демонстрируется загрузка размеченного набора данных, предобработка текста и дообучение BERT для определения, является ли пример положительным, отрицательным или нейтральным. Это четкий пример того, как токенизация, обучение модели и оценка результатов объединяются в едином процессе.
4. Разработка моделей генерации текста с RNN и LSTM
Проект 1: ИИ для генерации текста - Предсказание следующего слова на Python
Проект 2: Генерация текста с LSTM и Spell от Nabil Hassein
Моделирование последовательностей связано с задачами, где результатом служит цепочка текста, и это фундаментальный компонент современных языковых моделей. Эти проекты акцентируют внимание на генерации текста и предсказании следующего слова, иллюстрируя, как машина учится дополнять предложение слово за словом. Первый ролик ведет через создание простой языковой модели на базе рекуррентной нейронной сети (RNN), которая угадывает следующее слово в последовательности. Это стандартное упражнение, ярко демонстрирующее, как модель усваивает шаблоны, грамматику и структуру текста — то, что продвинутые модели вроде GPT реализуют в грандиозных масштабах. Второй материал использует Long Short-Term Memory (LSTM) для производства связного текста из прозы или кода. Здесь показано, как модель последовательно принимает слова или символы, как проводить сэмплирование прогнозов, а также как параметры вроде температуры и поиска по лучу регулируют степень креативности генерируемого контента. Эти задания ясно показывают, что генерация текста — не магия, а умная цепочка предсказаний.
5. Создание модели Seq2Seq для машинного перевода
Проект: Руководство по Seq2Seq в PyTorch для машинного перевода
Заключительный проект выводит NLP за пределы английского языка, фокусируясь на реальных приложениях вроде машинного перевода. В нем строится сеть энкодер-декодер, где одна часть считывает и кодирует исходное предложение, а другая декодирует его в целевой язык. Это базовый принцип работы Google Translate и аналогичных сервисов. Руководство также освещает механизмы внимания, позволяющие декодеру концентрироваться на релевантных участках входа, и объясняет обучение на параллельных корпусах с оценкой переводов по метрике BLEU (Bilingual Evaluation Understudy). Этот проект интегрирует все ранее изученное в практическом задании NLP. Даже при опыте использования переводческих приложений самостоятельная сборка упрощенного переводчика дает живое представление о внутренних механизмах таких систем.
Заключение
На этом список подходит к концу. Каждый проект затрагивает одну из пяти ключевых областей NLP: токенизацию, извлечение информации, классификацию текста, моделирование последовательностей и прикладной многоязычный NLP. Их реализация позволит получить ясное представление о работе NLP-пайплайнов от начала до конца.
Для дальнейшего погружения отличным источником служит курс Стэнфорда CS224N: Обработка естественного языка с глубоким обучением. А если предпочтение отдается проектному подходу, можно ознакомиться с другими материалами из серии «5 увлекательных проектов»: