Рапорт нлп: Раппорт в психологии: пошаговая НЛП техника

Раппорт в психологии: пошаговая НЛП техника

Skip to content

Раппорт и подстройка: как стать тем, кому доверяют

Очень часто нам легче истребить друг друга, чем сгладить различия между нами. В этом заключается космическая ирония человеческой природы (с) Брайан Герберт, «Охотники Дюны»

Раппорт

Раппорт (с англ. rapport) — это состояние резонанса, которым в психологии и в НЛП зовется взаимопонимание, эмоциональное и интеллектуальное единство. Проще говоря — люди в состоянии раппорта плывут на одной волне.

Техника «Создание раппорта» — осознанное и контролируемое создание взаимного резонанса для определенных целей.

Последствием этого совместного серфинга будет доверие. Его наличие всегда коррелирует с тем, насколько человек схож с нами: чем больше ты отражаешь меня, тем больше я тебе доверяю. Ведь кому мы доверяем наиболее беззаветно? Конечно же, самим себе.

Раппорт достигается только одним способом — подстройкой под другого человека или группу людей.

Photo from Unsplash

Подстройка в НЛП — это инструмент, посредством которого мы достигаем раппорта с нужными людьми. Подстраиваясь, мы как бы согласовываем ритмы, темпы, параметры другого или других, входя с ним(и) в резонанс и настраиваясь на одну волну. Мы становимся похожи.

Все мы занимаемся подстройкой время от времени, а кто-то и вовсе ей и живет (экстремальный конформизм). Мы знакомимся с человеком, нам хочется с ним поладить, и вот мы уже сидим как он, машем руками как он, говорим с такой же громкостью и скоростью. Без умысла, на автопилоте.

Иначе говоря, в НЛП подстраиваться – значит становиться похожим на другого человека для того, чтобы вызвать состояние раппорта, втереться в доверие.

 

Техники подстройки

Успешность подстройки отталкивается от одного — качественная калибровка человека.

Задача №1 — считать человека, его манеры, состояние, жесты, эмоции, а также предикаты в его речи. Предикаты – это слова, характеризующие его способ восприятия мира (визуальное, аудиальное, кинестетическое и т. д.).  

Например:

Я вижу красочные перспективы с явной выгодой (визуал);

Он громко заявил себя в бизнесе, сразу расставив все акценты (аудиал);

Ситуацию нужно чувствовать и управлять ею твердой рукой (кинестетик).

Услышав главенствующий тип восприятия по предикатам, вы сможете говорить на языке собеседника и ложечкой закладывать ему в голову желаемое так, чтобы быть понятым.

Подстраиваясь, не перегните палку — это может вызвать обратный эффект в виде недоверия и отторжения. Никто не спешит устанавливать раппорт с копировальной машинкой, посему подстраивайтесь мягко, не тычьте человеку в лицо схожесть с ним. Разделите его эмоциональное состояние (хотя бы внешне) — с гипертимным человеком будьте веселее, с шизоидом держите дистанцию и будьте потише. Потом внедряйте в свой лексикон его предикаты, подстраивайтесь под его темп и т.д.

Эффект удваивается, если подстраиваться под человека не только физически, но и ментально: по брендам, по болезням, по пристрастиям в еде, по увлечениям. Достаточно сказать «О, и я тоже!», «О, и у меня тоже!» и так далее. «Тоже» и «Мы»  — слова волшебные, они погружают нас в состояние раппорта практически безотказно. Потому, не знаете что сказать — «тожьтесь».

Если вы уже думаете “и нафиг так заморачиваться”, то остановитесь:

Во-первых, если человек не социофоб, то он и так заморачивается раппортом и подстройкой в разной степени, просто не замечает этого;

Во-вторых, как те же социальные существа, мы зависим от других людей, и нравясь им мы увеличиваем шансы на успех в этом мире.

Вывод: сознательно раппорт делать нужно лишь тогда, когда этого хочется / это выгодно.

 

Ведение: как управлять состоянием других

Мы боимся того, что различаемся. Но если мы станем одинаковыми, страх уйдет (с) Токийский Гуль: Перерождение 

Создав с человеком сознательный раппорт через подстройку, то есть одно «Я» на двоих, вам становится по силам направлять человека туда, куда вам нужно. Вы можете постепенно менять состояние и поведение человека, вести его за собой. С чего бы так? Все потому, что другой человек, войдя в комфортное состояние раппорта с вами, захочет сохранить его. В связи с этим, если вы начнете менять своё поведение, человек, вероятнее всего, потянется вслед за вами.

Цинично, но типично: главная цель раппорта в том, чтобы вести человека за собой.

Посмотрите на пример Сергея Шнурова. В своих интервью и социальных сетях он часто упоминал об интересе к философии и классической литературе. Возникает вопрос, зачем тогда он ведет себя, как отпетый алкоголик?

Всё просто: так он подстраивается к той многочисленной аудитории, чьи взгляды и принципы он на самом деле и хочет изменить. Он смог создать раппорт и вести за собой. Ведь, как мы помним, чтобы изменить систему, нужно находиться в ней. 

Раппорт расслабляет, снижает бдительность: вам больше не нужно защищаться, ведь рядом с вами “ваш” человек. Именно те люди, с которыми у нас возникает это доверие, способны крепко повлиять на нас, наши мысли и поступки.

Конечно же, очень многие манипуляторы и обманщики пользуются этим. Как часто люди давали в долг огромные суммы денег и переписывали свои квартиры на малознакомых им личностей — не сосчитать. Но что поделать, нож ведь тоже можно использовать по-разному.

 

Раппорт: пример

 

Отстройка и пере-раппорт

Так сладок мед, что, наконец, и гадок. Избыток вкуса отбивает вкус (с) У. Шекспир, “Ромео и Джульетта”

Состояние всецелого раппорта – это, конечно хорошо. Но что «слишком хорошо», то легко и быстро перерастает в «плохо». Представьте себе мужчину, который задаривает девушку подарками, проводит с ней всё время, во всём соглашается, поступается своими потребностями и принципами ради её прихотей. Звучит заманчиво, но не обманывайтесь. Так уж мы устроены: скоро девушка в приступах тошноты бросит беднягу.

Поэтому, чтобы избыток вкуса не убивал вкус, иногда самое лучшее решение — временно отстроиться.

Отстройка в НЛП – это надорванный раппорт, призванный отстраниться эмоционально и энергетически от человека / людей на необходимое время. Она возможна только тогда, когда УЖЕ есть стабильный раппорт.

Отстройка — это супер-важный элемент “взбудораживания” любых отношений, особенно романтических. Не зря это один из любимейших приёмов профессиональных пикаперов.

Отстраиваться без побочных эффектов — то еще искусство. Резко прерывая уже крепкую и полюбившуюся второму лицу связь без внятных причин можно вызвать шквал обиды и недовольства.

Тем не менее иногда резкая отстройка может быть даже на руку. Умеючи сделанная, она может вдохнуть жизнь в любые отношения и даже поспособствовать вашим деловым переговорам. Именно в этом и состоит цель и могущество пере-раппорта.

Представьте себе: мы подстраиваемся к человеку по всем важным для него критериям, входим в доверие, создаём совместный раппорт и… исчезаем. На звонки отвечаем односложно, отказываем во встрече под предлогом занятости и так далее.

Почему и зачем?

Для того, чтобы:

• дать возможность по себе соскучиться
• вызвать страх потерять отношения
• поднять ценность этих отношений

Продолжением эмоции радости всегда будет эмоция отвращения. Отстройка же “откатывает” эмоцию радости “к заводским настройкам”, не давая ей шанса перерасти в отвращение.

Но не все могут так просто взять и отстроиться, ведь не так просто сказать великое и ужасное “нет”. Способность сделать это означает, что вы не нуждаетесь в человеке настолько, чтобы во всем ему потакать. Если же вы не можете отстроиться или сказать “нет”, это говорит о том, что нуждающаяся сторона — вы. Способность отказывать есть только там, где есть ресурсы справиться с последствиями отказа. Потому обязательно масштабируйте количество ресурсов в своей жизни — быть «вечносогласным» для других значит быть «вечноотказным» для себя.

Что делать, если вы отстроились, а за вами никто не бежит? Если вы ведете, а за вами не идут?

Всё просто: значит, раппорт не случился. Он был только в голове у того, кто подстраивался. Знаете, как бывает:

— Я тебя бросаю.

— А мы встречались?

P.S.: а вы чувствуете, как другие подстраиваются к вам? Часто ли подстраиваетесь сами для достижения раппорта, или наоборот — предпочитаете, чтобы подстраивались под вас?

*Наша бесплатная энциклопедия нейролингвистического программирования: НЛП Wiki

 

Все, что вы хотели бы знать про НЛП, теперь доступно в новом видеокурсе НЛП Практик

Это подробный видео учебник с упражнениями, пояснениями и практическими кейсами с доступом к знаниям в любой точке мира и в любое время.

Полный видеокурс НЛП Практик Базовый состоит из восьми частей, каждая из которых представляет собой самостоятельный видео учебник по отдельным темам нейролингвистического программирования. Несмотря на то, что все восемь частей логически выстроены в последовательный курс, вы сможете начать самостоятельное обучение с любой из частей, которая содержит нужные вам темы.

Слушайте. Повторяйте. Практикуйте. Внедряйте. Меняйте отношение к жизни и ситуациям на более конструктивное. Учитесь по-новому общаться с собой, с другими, с миром.

Новые мысли и знания приведут к вашему новому поведению и новым реакциям. А это, в свою очередь, быстро притянет в вашу жизнь новые классные результаты во всех сферах.

 

Также по теме:

Техника ХСР: вот как правильно ставить цели

5 мифов про НЛП с которыми давно пора распрощаться

Техника НЛП Якоря: якорение своего счастья

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.

Page views 43 121

Page load link Go to Top

29. Раппорт и ведение | НЛП для начинающих

На высоких уровнях доверия (подсознательного) может наступить состояние называемое «раппортом».

«Rapport» с английского переводится как «связь», «согласие».

Наличие раппорта говорит о том, что образовалась система, люди начинают действовать как единое целое. У тех самых пар, которые танцуют танго или вальс, для того, чтобы делать это хорошо, должен быть очень хороший раппорт. То есть они должны образовывать систему. А для того, чтобы из людей получилась система должен быть между ними раппорт. Короче, если люди образовали систему – между ними есть раппорт. И наоборот.

Раппорт не означает, что у вас теперь одни движения и мысли на двоих — это означает только, что они согласованы. В том же танго у каждого из партнеров свои движения, но при этом схожее состояние, ритм, стиль и скорость движений.

Одно из свойств раппорта — желание следовать за человеком, чувствовать к нему расположение и доверие. То есть если раппорт появился, то появляется ведение: вы меняете своё состояние и человек идёт за вами. Вы сменили позу — и он тоже, вы уменьшили скорость речи — и он замедлился, вы успокоились — и он расслабился. На высоких уровнях раппорта возможны даже синхронные движения — вы поднимаете руку, и он поднимает, вы двагаете указательным пальцем правой руки — и он тоже. Поэтому ведение по движению хорошо использовать для проверки наличия раппорта.

Наличие ведения – признак раппорта. То есть, если есть раппорт — то можете вести, если вести не можете – раппорта нет.

Было с вами в компании: один начинает зевать, и остальные вслед за ним. А попробуйте посидеть рядом с сонным знакомым – тоже в сон клонит.

Кстати, при хорошем раппорте обычно даже невозможно понять, кто именно ведёт – просто рождается общее движение, появляются общие направление для идей и общаются на одну тему.

Ведение один из основных инструментов воздействия – вы входите в раппорт и дружно двигаетесь в нужную сторону.

История. Пара ребят, знакомых с НЛП, пошли на рок-концерт. Когда они заняли свои места, то обнаружили, что рядом с ними сидит девушка в весьма понуром состоянии. Это неприятно. Вы на рок-концерте, а рядом с вами понурая девушка. Что они сделали. Нет, они не стали выпытывать у неё: «Что случилось?». Они тоже сели в похожие позы, с похожим дыханием и выражением лица. А потом потихоньку начали выпрямляться, поднимать головы и улыбаться. Через десть минут девушка уже улыбалась и орала вместе со всеми.
Подводим итоги:

Калибровка нужна, чтобы точно интерпретировать сообщение, подстройка помогает состроить фильтры восприятия и достигнуть состояния раппорта. Если же вы в раппорте, вы теперь одна система и можете вести (его, её, их, нас) в нужном направлении.

Всё очень просто.
Ну а дальше более подробно, как этот раппорт и ведение создавать и использовать.

Упражнение «Калибровка раппорта»

Хотя единственным сенсорно-очевидным признаком раппорта является ведение, но есть одна хитрая штука с этим раппортом: он симметричный. То есть если вы с человеком в раппорте, то и он с вами тоже в раппорте. Так что можно калибровать себя.

Это отличает раппорт от доверия — что сознательного, что подсознательного. Доверие может быть к человеку, с которым контакта нет (раппорт бывает только при наличие контакта) — например, я доверяю Достоевскому, хотя он давно умер. Ну, собственно так и должно быть — раппорт же признак взаимодействия. А для взаимодействия (в обе стороны) нужен канал информации.

Итак, задание. Есть куча ситуаций, когда у вас хороший раппорт: вы делаете что-то вместе (например, танцуете парный танец), вы беседуете с приятным человеком и вам хорошо вместе. Определите, как вы ощущаете внутри себя эту связь. Сравните с человеком, который может быть рядом, но безразличен. Попробуйте с несколькими людьми — не менее семи человек и в разных ситуациях — и найдите общее. Это должно быть что-то вполне сенсорное.

• ощущение тепла и расслабления в области солнечного сплетения;
• ощущение распирания в груди;
• ощущение лёгкой вибрации, которая идёт снизу живота вверх.

Да, это скорее всего будет ощущение. Причём эти ощущения, сообщающие о раппорте, у разных людей разные.

Но при желании можно сделать воображаемую лампочку — появился раппорт, лампочка зажглась. И с усилением раппорта горит ярче.

Где проходим

Тренинг:: Мастерство Коммуникации

По теме

Глоссарий:: Раппорт

Статья:: Общение 4: Доверие

НЛП-практик:: Раппорт

Тест:: Раппорт

Что такое обработка естественного языка?

Содержание

• Познакомьтесь с Лорен:
• Что такое обработка естественного языка или НЛП?
• Каковы другие примеры обработки естественного языка?
• Как работает обработка естественного языка?
• Какие технологии или языки программирования используются для построения конвейеров обработки естественного языка?
• Какие примеры компаний используют обработку естественного языка?
• Почему обработка естественного языка полезна для начинающих специалистов по данным?
• Что делает человека лучшим в обработке естественного языка?
• Как обработка естественного языка рассматривается в учебной программе Thinkful?
• Как я могу начать изучение обработки естественного языка?
• Какой совет вы можете дать людям, заинтересованным в изучении обработки естественного языка?

 

Специалистам по данным требуется целый набор навыков, чтобы анализировать и обрабатывать данные на работе.

Одним из таких навыков является обработка естественного языка (NLP), которая помогает машинам понимать и классифицировать человеческую речь и письмо. Чтобы узнать больше, мы попросили специалиста по данным Лорен Вашингтон, которая также наставляет студентов Thinkful data science, объяснить, что такое НЛП, как его используют такие компании, как Google и Facebook, и почему это полезный навык для специалистов по данным. Кроме того, найдите ресурсы, которые помогут вам начать работу с обработкой естественного языка!

Познакомьтесь с Лорен:

• Лорен — технический эксперт и наставник Thinkful. Она также является ведущим специалистом по данным и инженером по машинному обучению в компании smartQED в районе залива Сан-Франциско, где специализируется на обработке естественного языка (NLP), предсказывает, когда ИТ-системы могут выйти из строя, и рекомендует решения.
• Ранее Лорен работала аналитиком и исследователем данных в Google, Nielsen и Национальном центре изучения общественного мнения.
• Лорен имеет степень бакалавра экономики в колледже Спелмана, штат Джорджия, и степень магистра прикладных наук о данных в Колумбийском университете.

Что такое обработка естественного языка или НЛП?

• Обработка естественного языка — это метод предварительной обработки текста для преобразования его в числовые данные. Затем эти данные можно смоделировать с помощью алгоритмов машинного обучения.
• NLP также известен как компьютерная лингвистика.

НЛП — это, по сути, разработка признаков. Это не алгоритм машинного обучения. Это способ взять естественный текст и превратить его во что-то, что может использовать алгоритм. Как специалист по данным, 80% вашей работы заключается в том, чтобы быть уборщиком данных и пытаться очистить вещи и превратить их в данные и функции, с которыми можно работать. Таким образом, обработка естественного языка — это способ обработки этих текстовых данных и преобразования их в числовые значения или категориальные значения, которые вы можете использовать для фактического моделирования текста.

Хорошим примером является спам-фильтр для электронной почты. Машина может предположить, что сообщение является спамом или неважным сообщением, на основе подсчета частоты, полученного из текстов.

Каковы другие примеры обработки естественного языка?

• Виртуальные помощники, такие как Siri, Alexa, Google Home
• Чат-боты
• Рекомендация Двигатели
• Анализ настроений
• Предиктивный текст

Виртуальные помощники: Я использую своего виртуального помощника, чтобы играть в Spotify, но если я работаю над своими командами по-другому, он реагирует по-другому — это обработка естественного языка. Он использует мои слова, чтобы попытаться проанализировать то, что я прошу его сделать. Когда вы добавляете ключевые слова в свой запрос, он подбирает их и отбрасывает остальные, именно так работает обработка естественного языка.

Чат-боты: Чат-боты используют обработку естественного языка для сопоставления с базой данных, чтобы сказать: «Хорошо, обычно, когда кто-то задает подобный вопрос, он хочет получить именно такой ответ».

Механизмы рекомендаций: Это программное обеспечение, которое анализирует данные, чтобы предлагать пользователю рекомендации на основе его интересов или привычек просмотра. Как только вы начнете больше узнавать об обработке естественного языка и машинном обучении, будет действительно забавно заходить на разные веб-сайты и думать: «О, у них, наверное, просто есть один алгоритм, который смотрит на то, что я печатаю, и вот почему это веб-сайт может порекомендовать мне эти вещи».

Обработка естественного языка также может выполнять такие действия, как анализ настроений , чтобы увидеть полярность чего-либо — если что-то, что кто-то говорит, действительно положительное, отрицательное или нейтральное. Другой пример — предикативный текст , который мы видим на наших мобильных телефонах каждый день.

Как работает обработка естественного языка?

Пока вы знаете, как выполнять контролируемое и неконтролируемое обучение , обработка естественного языка должна быть довольно простой.

В модели контролируемого обучения , у вас уже есть что-то определенное, например. важно против спама в вашем почтовом ящике. Если вы создаете набор данных с важными и спам-сообщениями, вы можете определить слова, связанные с важными сообщениями и спам-сообщениями, чтобы при поступлении нового электронного письма вы могли найти сходство между ним и предыдущими электронными письмами. Огромной частью обработки естественного языка является вычисление сходства между разными словами/наборами данных.

Другой вариант — использовать неконтролируемая модель обучения и сделать что-то вроде тематического моделирования. Возьмем, к примеру, учебник. Он имеет оглавление, которое дает хорошее представление о том, как смоделированы темы. Когда вы увидите результаты моделирования тем в учебнике, вы увидите, что они в значительной степени помещаются в те же темы, которые вы видели в оглавлении, из-за большого количества похожих слов в этом конкретном документе. Для всего НЛП вы обычно берете корпус (каждый содержащийся документ) плюс все, что вы хотите проанализировать, а затем пытаетесь найти в этом сходство между различными предметами.

Еще один метод НЛП — токенизация текстов . Допустим, у нас есть слова «обработка естественного языка». Если мы создадим n-грамму, в первом столбце будет слово «естественный», во втором столбце будет слово «язык», в третьем — слово «обработка». Если бы мы сделали биграмму, первый столбец был бы «естественный язык», второй — «язык-обработка», третий — «обработка-есть» и так далее. Так вы превратите предложение во что-то, что подсчитывает частоту того, сколько раз эти различные термины (или биграммы, или триграммы) или фрагменты этих терминов действительно встречаются.

Когда вы только начинаете, вы будете использовать контролируемое и неконтролируемое обучение. Но если вы хотите немного углубиться, вы можете использовать что-то вроде нейронной сети и использовать рекуррентные нейронные сети, чтобы иметь возможность делать прогнозный текст, или использовать сверточные нейронные сети, чтобы иметь возможность выяснить контекст текст.

Какие технологии или языки программирования используются для построения конвейеров обработки естественного языка?

Наиболее распространены Python и R.

В Python вы можете использовать Natural Language Toolkit для многих вещей: токенизация, тегирование частей речи и т. д. Beautiful Soup, Spacy и Gensim отлично подходят для обобщения текста, например новостных статей или для библиографии.

В R есть OpenNLP, RTextTools и Tokenizers. qDAP, или количественный анализ дискурса, — это полезный модуль или библиотека, которую вы также можете использовать. Вы можете использовать Keras или TensorFlow, чтобы работать с рекуррентными нейронными сетями и свёрточными нейронными сетями.

Какие примеры компаний используют обработку естественного языка?

Google использует NLP для своей поисковой системы. Как только вы начнете использовать обработку естественного языка, вы станете намного эффективнее работать в Google, потому что начнете думать о ключевых словах, которые наиболее важны для их алгоритма, чтобы получить наилучшие результаты.

Facebook и другие компании используют NLP для своих чат-ботов. Если вы что-то забыли в корзине или у вас есть вопрос, который нужно задать бизнесу, у них есть бот, который сразу же ответит на вопросы.

В службе поддержки клиентов компаний вы можете использовать НЛП для определения приоритетов билетов по настроению. Этот человек звучит действительно негативно? Они кажутся счастливыми? Используют ли они положительные ключевые слова? Минус-слова? Вы можете сделать обобщение своих билетов.

Почему обработка естественного языка полезна для начинающих специалистов по данным?

Обработка естественного языка действительно полезна во всех контекстах, потому что у большинства компаний есть свободные текстовые данные, с которыми они еще не знают, что делать.

Я заметил, что сейчас многим компаниям нужен набор навыков обработки естественного языка. Во многих компаниях люди, вероятно, часами читали их текстовые данные, пытаясь понять, что происходит. И теперь мы можем сделать это более эффективно с помощью специалистов по данным, которые занимаются обработкой естественного языка. Это может быть для автоматизации очереди обслуживания клиентов и размещения самых вопиющих случаев наверху или для анализа клиентов и того, нравятся ли им ваши продукты.

Что делает кого-то выдающимся в области обработки естественного языка?

НЛП, безусловно, является новым набором навыков, который пользуется спросом, но требует большого творческого подхода. Существует множество модулей, построенных на простом тексте, но вы должны уметь строить его поверх него, создавать его для своего конкретного случая использования и быть знакомым с предметной областью вашего бизнеса.

Мы предлагаем НЛП в качестве специализации в Thinkful, и я очень рад, когда люди выбирают его. Но иногда я слышу, как люди говорят: «Я не хочу иметь ничего общего с НЛП», думая, что это будет очень сложно. Если вам действительно нравится творчество, вам нравятся вещи, которые постоянно меняются и по-прежнему требуют большого количества исследований и технических документов, тогда обработка естественного языка — это отличный набор навыков.

Как обработка естественного языка рассматривается в учебной программе Thinkful?

Вдумчивые студенты, изучающие данные, имеют несколько возможностей познакомиться с обработкой естественного языка в рамках нашей учебной программы:

1. определенные слова определяют положительное и отрицательное, и как это можно использовать для их классификации для Amazon, IMDb и т. д.
2. В модуле обучения без присмотра мы начинаем по-настоящему погружаться в глубины обработки естественного языка. Студенты погружаются в него и учатся делать токенизацию. Мы также смотрим на TF-IDF, который представляет собой «частотно-обратную частоту термина в документе», который вы часто слышите, и показывает важность термина, появляющегося во всем корпусе, на основе частоты, деленной на число. документов. И вы узнаете, как делать разные вещи с помощью Spacy, одного из модулей, которые я упомянул. Вы увидите управляемый пример того, как выполнить обработку текста и реализовать ее в модели обучения без учителя.
3. У нас также есть обязательный контрольный камень , где учащиеся должны найти данные как минимум 10 разных авторов и должны иметь возможность классифицировать, какой автор принадлежит к какому блоку текста. В прошлом у меня были люди, которые брали тексты песен и могли предсказать исполнителя, привязанного к тексту песни, используя обработку естественного языка. Я думал, что это было довольно круто.
4. Наконец, мы предлагаем специализацию НЛП . Студенты могут выбирать между рядом специализаций, включая сетевой анализ, большие данные, НЛП и временные ряды. Так что, несмотря ни на что, вы познакомитесь с НЛП, но позже вы также сможете специализироваться на нем.

Как начать изучение обработки естественного языка?

1. Понимание обучения с учителем и обучения без учителя . Вы занимаетесь проектированием признаков текста, поэтому вам нужно передать их в эти контролируемые и неконтролируемые модели.
2. Понимание показателей расстояния . Существует множество расчетов подобия, которые говорят: «Эта часть текста очень похожа на другую часть текста». Так что просто разберитесь с основами — вам не нужно сильно углубляться в математику, но вы должны знать о получении различных метрик сходства и о том, как они соотносятся с блоками текста.
3. Читайте блоги и книги .
   • Обработка естественного языка с помощью Python — это ключ
   • Если вы программист R, RPubs отлично подойдет
   • Я люблю сайт datascience.com — у них есть масса руководств по обработке естественного языка и действительно отличные руководства по разработке функций, которые прямо затрагивают такие вещи, как тематическое моделирование, сходство и токенизация.
   • Есть отличный PDF-файл под названием НЛП для хакеров.
4. Посмотреть код онлайн . Начните исследовать Kaggle и найдите места, где люди выполняли обработку естественного языка. На Kaggle вы можете загрузить данные, чтобы поиграть с ними самостоятельно, просмотреть ядра других пользователей и увидеть код, который они уже сделали для этого набора данных. Это поможет вам узнать и увидеть различные тактики и методы, которые используют люди.

Какой совет вы можете дать людям, заинтересованным в изучении обработки естественного языка?

Совет Лорен:  Не бойтесь заниматься НЛП. На моей первой работе по науке о данных мне не ставили задачу работать с обработкой естественного языка — я много экспериментировал и проводил A/B-тестирование. Я знал, что хочу заняться НЛП, поэтому я начал свои собственные побочные проекты, начал ходить в отделы маркетинга, просить проанализировать их заголовки и тому подобное. Исследуйте его, продолжайте работать над ним и просматривайте различные ресурсы в Интернете, где люди на самом деле показывают вам, как они решают проблему.

Помните: НЛП — это просто способ разработки признаков. Если вы знаете, как заниматься машинным обучением, вы можете освоить обработку естественного языка, так что не расстраивайтесь.

Узнайте больше и прочтите вдумчивые обзоры в отчете о курсе. Посетите страницу Thinkful data science.

Обработка естественного языка (NLP): что это такое и почему это важно

Что это такое и почему это важно

Обработка естественного языка (NLP) — это ветвь искусственного интеллекта, которая помогает компьютерам понимать, интерпретировать и манипулировать человеческий язык. НЛП опирается на многие дисциплины, включая информатику и компьютерную лингвистику, в своем стремлении заполнить пробел между человеческим общением и компьютерным пониманием.

 

Эволюция обработки естественного языка

Хотя обработка естественного языка не является новой наукой, технология быстро развивается благодаря повышенному интересу к общению человека с машиной, а также доступности больших данных, мощных вычислений и усиленные алгоритмы.

Как человек, вы можете говорить и писать на английском, испанском или китайском языках. Но родной язык компьютера, известный как машинный код или машинный язык, по большей части непонятен большинству людей. На самых нижних уровнях вашего устройства общение происходит не словами, а через миллионы нулей и единиц, которые производят логические действия.

Действительно, 70 лет назад программисты использовали перфокарты для связи с первыми компьютерами. Этот ручной и трудный процесс был понят относительно небольшим числом людей. Теперь вы можете сказать: «Алекса, мне нравится эта песня», и устройство, воспроизводящее музыку в вашем доме, уменьшит громкость и ответит: «ОК. Рейтинг сохранен, — человеческим голосом. Затем он адаптирует свой алгоритм для воспроизведения этой песни и других подобных песен при следующем прослушивании этой музыкальной станции.

Давайте подробнее рассмотрим это взаимодействие. Ваше устройство активировалось, когда услышало, что вы говорите, поняло невысказанное намерение в комментарии, выполнило действие и предоставило ответ в правильно построенном предложении на английском языке, и все это в течение примерно пяти секунд. Полное взаимодействие стало возможным благодаря НЛП, наряду с другими элементами ИИ, такими как машинное обучение и глубокое обучение.

Сделайте каждый голос услышанным с помощью обработки естественного языка

Узнайте, как машины могут научиться понимать и интерпретировать нюансы человеческого языка; как ИИ, обработка естественного языка и человеческий опыт работают вместе, чтобы помочь людям и машинам общаться и находить смысл в данных; и как НЛП используется во многих отраслях.

Читать электронную книгу

Работа с населением и поддержка пациентов с ХОБЛ усилены за счет обработки естественного языка и машинного обучения

Фонд COPD использует текстовую аналитику и анализ настроений, методы НЛП, чтобы превратить неструктурированные данные в ценную информацию. Эти результаты помогают предоставить медицинские ресурсы и эмоциональную поддержку пациентам и лицам, осуществляющим уход. Узнайте больше о том, как Analytics улучшает качество жизни людей, страдающих легочными заболеваниями.

Узнать больше

Почему важно НЛП?

Большие объемы текстовых данных

Обработка естественного языка помогает компьютерам общаться с людьми на их родном языке и масштабировать другие связанные с языком задачи. Например, НЛП позволяет компьютерам читать текст, слышать речь, интерпретировать ее, измерять настроение и определять, какие части важны.

Современные машины могут анализировать больше языковых данных, чем люди, без усталости и последовательным, непредвзятым образом. Учитывая ошеломляющее количество неструктурированных данных, которые генерируются каждый день, от медицинских карт до социальных сетей, автоматизация будет иметь решающее значение для эффективного полного анализа текстовых и речевых данных.

Структурирование крайне неструктурированного источника данных

Человеческий язык поразительно сложен и разнообразен. Мы выражаем себя бесконечными способами, как устно, так и письменно. Мало того, что существуют сотни языков и диалектов, но в каждом языке есть уникальный набор грамматических и синтаксических правил, терминов и сленга. Когда мы пишем, мы часто допускаем ошибки или сокращаем слова или опускаем знаки препинания. Когда мы говорим, у нас есть региональные акценты, мы мямлим, заикаемся и заимствуем термины из других языков.

Хотя контролируемое и неконтролируемое обучение, и особенно глубокое обучение, в настоящее время широко используются для моделирования человеческого языка, существует также потребность в синтаксическом и семантическом понимании и экспертных знаниях в предметной области, которые не обязательно присутствуют в этих подходах к машинному обучению. NLP важен, потому что он помогает устранить двусмысленность в языке и добавляет полезную числовую структуру к данным для многих последующих приложений, таких как распознавание речи или анализ текста.

НЛП в современном мире

Узнайте больше об обработке естественного языка во многих отраслях

Планирование НЛП

Как организации по всему миру используют искусственный интеллект и НЛП? Каковы темпы внедрения и планы на будущее для этих технологий? Каковы бюджеты и планы развертывания? А какие бизнес-задачи решаются с помощью алгоритмов НЛП? Узнайте в этом отчете от TDWI.

Читать отчет

Обработка естественного языка для эффективности правительства

Правительственные учреждения засыпаны текстовыми данными, включая цифровые и бумажные документы. Используя такие технологии, как обработка естественного языка, текстовая аналитика и машинное обучение, агентства могут сократить громоздкие ручные процессы, удовлетворяя потребности граждан в прозрачности и оперативности, решая трудовые задачи и извлекая новые идеи из своих данных.

Прочитать краткое описание решения

Что может сделать текстовая аналитика для вашей организации?

Текстовая аналитика — это тип обработки естественного языка, который превращает текст в данные для анализа. Узнайте, как организации в банковской сфере, здравоохранении и биологических науках, производстве и правительстве используют текстовую аналитику для повышения качества обслуживания клиентов, сокращения случаев мошенничества и улучшения общества.

Читать газету

Как работает НЛП?

Разложение на элементарные части языка

Обработка естественного языка включает в себя множество различных методов интерпретации человеческого языка, начиная от методов статистического и машинного обучения и заканчивая подходами, основанными на правилах и алгоритмами. Нам нужен широкий спектр подходов, потому что текстовые и голосовые данные сильно различаются, как и практические приложения.

Основные задачи НЛП включают в себя токенизацию и синтаксический анализ, лемматизацию/выделение основы, тегирование частей речи, определение языка и идентификацию семантических отношений. Если вы когда-нибудь рисовали предложения в начальной школе, вы уже выполняли эти задачи вручную.

В общих чертах, задачи НЛП разбивают язык на более короткие, элементарные части, пытаются понять взаимосвязь между частями и исследуют, как части работают вместе, чтобы создать смысл.

Эти базовые задачи часто используются в возможностях НЛП более высокого уровня, таких как:

• Категоризация контента . Сводка документа на лингвистической основе, включая поиск и индексирование, оповещения о содержимом и обнаружение дублирования.
• Открытие темы и моделирование. Точно фиксируйте смысл и темы в текстовых коллекциях и применяйте к тексту расширенную аналитику, например оптимизацию и прогнозирование.
• Анализ корпуса. Понимание структуры корпуса и документов с помощью выходной статистики для таких задач, как эффективная выборка, подготовка данных в качестве входных данных для дальнейших моделей и разработка подходов к моделированию.
• Контекстное извлечение. Автоматически извлекать структурированную информацию из текстовых источников.
• Анализ настроений. Выявление настроения или субъективных мнений в больших объемах текста, включая среднее настроение и анализ мнений.
• Преобразование речи в текст и текста в речь. Преобразование голосовых команд в письменный текст и наоборот.
• Обобщение документов.  Автоматическое создание синопсисов больших объемов текста и обнаружение представленных языков в многоязычных корпусах (документах).
• Машинный перевод. Автоматический перевод текста или речи с одного языка на другой.

Во всех этих случаях главная цель состоит в том, чтобы взять необработанный языковой ввод и использовать лингвистику и алгоритмы для преобразования или обогащения текста таким образом, чтобы он приносил большую ценность.

Методы и приложения НЛП

Как компьютеры интерпретируют текстовые данные

НЛП и текстовая аналитика

Обработка естественного языка идет рука об руку с анализом текста, который подсчитывает, группирует и классифицирует слова для извлечения структуры и смысла из больших объемов контента. Текстовая аналитика используется для изучения текстового содержимого и получения новых переменных из необработанного текста, которые можно визуализировать, фильтровать или использовать в качестве входных данных для моделей прогнозирования или других статистических методов.

НЛП и текстовая аналитика используются вместе для многих приложений, в том числе:

• Исследовательское открытие. Выявляйте шаблоны и улики в электронных письмах или письменных отчетах, чтобы помочь обнаруживать и раскрывать преступления.
• Предметная экспертиза. Классифицируйте контент по значимым темам, чтобы вы могли действовать и обнаруживать тенденции.
• Аналитика социальных сетей. Отслеживайте осведомленность и настроения по конкретным темам и определяйте ключевых влиятельных лиц.

Примеры НЛП на каждый день 

НЛП имеет множество распространенных практических применений в нашей повседневной жизни. Помимо общения с виртуальными помощниками, такими как Alexa или Siri, вот еще несколько примеров:

• Вы когда-нибудь просматривали электронные письма в папке со спамом и замечали сходство в строках темы? Вы видите байесовскую фильтрацию спама, статистический метод NLP, который сравнивает слова в спаме с действительными электронными письмами для выявления нежелательной почты.
• Вы когда-нибудь пропускали телефонный звонок и читали автоматическую расшифровку голосовой почты в почтовом ящике или приложении для смартфона? Это преобразование речи в текст, возможность НЛП.
• Вы когда-нибудь перемещались по веб-сайту, используя встроенную панель поиска или выбирая предложенные теги тем, объектов или категорий? Затем вы использовали методы НЛП для поиска, моделирования тем, извлечения сущностей и категоризации контента.

Подобласть НЛП, называемая пониманием естественного языка (НЛУ), стала набирать популярность из-за своего потенциала в когнитивных приложениях и приложениях ИИ. NLU выходит за рамки структурного понимания языка, чтобы интерпретировать намерения, разрешать контекст и двусмысленность слов и даже самостоятельно генерировать правильно сформированный человеческий язык. Алгоритмы NLU должны решать чрезвычайно сложную проблему семантической интерпретации, то есть понимания предполагаемого значения устной или письменной речи со всеми тонкостями, контекстом и выводами, которые мы, люди, можем понять.