Nlp что это

Правильный NLP: как работают и что умеют системы обработки естественного языка

Основные факторы роста рынка NLP: стали больше использоваться интеллектуальные устройства, а также облачные решения и приложения на основе NLP, которые улучшают обслуживание клиентов, увеличились технологические инвестиции в отрасль здравоохранения.

Какие задачи сегодня может решать NLP?

Машинный перевод текстов с одного языка на другой

Это один из самых распространённых сценариев. Однако несмотря на значительный прогресс машинного перевода, современные решения до сих пор не всегда справляются с переводом устойчивых оборотов, игры слов, а также выбором подходящих падежей и правильным построением предложений.

Анализ текстов

Анализ текстов реализуется в трёх основных форматах: классификации, отражении содержания и анализе тональности.

Все задачи по классификации текстов (text classification) можно разделить на два типа:

Отражение содержания текста (text summarization) работает так: на вход NLP-система принимает текст большого размера, а на выходе отдаёт текст меньшего размера, отражающий содержание большого.

Например, от машины можно потребовать сгенерировать пересказ текста, заголовок или аннотацию. Чуть подробнее про генерацию текста можно почитать в материале «Генерируем заголовки фейковых новостей в стиле Ленты.ру» с подробным разбором способов, которыми можно обучить нейросети созданию осмысленных и забавных для человеческого восприятия заголовков.

Наконец, анализ тональности текста (sentiment analysis) позволяет находить в тексте мнения и выявлять их свойства. Какие именно свойства будут исследоваться, зависит от поставленной задачи. К примеру, целью анализа может быть сам автор — анализ тональности определяет типичный для него стиль, эмоциональную окраску текста и т. д.

Распознавание и синтез речи

Распознавание речи представляет собой процесс преобразования речевого сигнала в цифровую информацию, например в текст. Синтез речи работает в обратном направлении, формируя речевой сигнал по печатному тексту.

Синтез и распознавание речи применяются в самых разных областях, например, в работе голосовых ассистентов, IVR-систем и «умных домах».

Разработка диалоговых систем

Диалоговыми системами можно считать:

Все они опираются на NLP-инструменты: распознавание речи, выделение смысла, контекста, определение намерения, а затем выстраивание диалога, исходя из вышеперечисленного (в идеале — путём синтеза речи).

Выделение сущностей и фактов

Ещё одна популярная задача NLP — извлечение именованных сущностей (Named-entity recognition, NER) из текста. Представим, что у есть сплошной текст о покупке-продаже активов, и необходимо выделить персон, а также даты и активы.

На фоне роста аналитических прогнозов, миллиардер Иван Петров выкупил контрольный пакет акций компании « Рога и Копыта » в 1999 году.

Задача NER — понять, что участок текста «1999 года» является датой, «Иван Петров» — персоной, а «пакет акций» — активом.

Без NER тяжело представить решение многих задач NLP, допустим, разрешения местоименной анафоры или построения вопросно-ответных систем. Если задать в поисковике вопрос «Кто играл роль Бэтмена в фильме “Темный рыцарь”», то ответ находится как раз с помощью выделения именованных сущностей: выделяем сущности (фильм, роль и т. п.), понимаем, что спрашивается, и дальше ищем ответ в базе данных.

Постановка задачи NER очень гибкая. Можно выделять любые нужные непрерывные фрагменты текста, которые чем-то отличаются от остального текста. В результате можно подобрать свой набор сущностей для конкретной практической задачи, обработать тексты этим набором и обучить модель. Такой сценарий встречается повсеместно, и это делает NER одной из самых часто решаемых задач NLP в индустрии.

Вот как выглядит подобный проект для крупной нефтяной компании. Перед заказчиком стояла задача подготовить данные об активах: промышленных установках, эксплуатируемом оборудовании, а также средствах измерения и контроля. Источниками данных служили текстовые документы — технические регламенты, наиболее полно описывающие техпроцессы и необходимые объекты производства.

Мы продемонстрировали возможность применения технологий ML и NLP для извлечения информации из текстового описания (и формирования профилей оборудования на её основе). Сформированные профили были сопоставлены с результатами ручного маппинга, взятого за эталон — достигнутая точность составила 97,3%. Подход позволяет существенно снизить затраты труда и времени, а также свести к минимуму риски, связанные с ошибками ручной обработки текстов.

Как обрабатывается естественный язык?

Некоторые задачи NLP для естественного языка, в отличие от обработки изображений, до недавних пор решались с помощью классических алгоритмов машинного обучения.

Для решения большинства задач требовался тщательный выбор архитектуры, а также ручной сбор и обработка признаков. Однако в последнее время нейронные сети начали давать более точные результаты по сравнению с классическими моделями и сформировали общий подход для решения задач NLP.

Конвейер NLP

Реализация любой сложной задачи обычно означает построение пайплайна (конвейера).

Суть этого подхода в том, чтобы разбить задачу на ряд последовательных подзадач и решать каждую из них отдельно. В построении пайплайна можно условно выделить две части: предобработку входных данных (обычно занимает больше всего времени) и построение модели. Основных этапов — семь.

1. Первые два шага пайплайна, которые выполняются для решения практически любых задач NLP, — это сегментация (деление текста на предложения) и токенизация (деление предложений на токены, то есть отдельные слова).

2. Вычисление признаков каждого токена. Вычисляются контекстно-независимые признаки токена. Это набор признаков, не зависящих от соседних с токеном слов.

Например: I had a pony. I had two ponies.

Оба предложения содержат существительное «pony», но с разными окончаниями. Если тексты обрабатывает компьютер, он должен знать начальную форму каждого слова, чтобы понимать, что речь идёт об одной и той же концепции пони. Иначе токены «pony» и «ponies» будут восприняты как совершенно разные. В NLP этот процесс называется лемматизацией.

3. Определение значимости и фильтрация стоп-слов. В русском и английском языках очень много вспомогательных слов, например «and», «the», «a». При статистическом анализе текста эти токены создают много шума, так как появляются чаще, чем остальные. Поэтому их отмечают как стоп-слова и отсеивают.

4. Разрешение кореференции. В русском и английском языках очень много местоимений вроде he, she, it или ты, я, он и т. д. Это сокращения, которыми мы заменяем на письме настоящие имена и названия. Человек может проследить взаимосвязь этих слов от предложения к предложению, основываясь на контексте. Но NLP-модель не знает, что означают местоимения, ведь она рассматривает всего одно предложение за раз.

5. Парсинг зависимостей. Конечная цель этого шага — построение дерева, в котором каждый токен имеет единственного родителя. Корнем может быть главный глагол. Также нужно установить тип связи между двумя словами:

Это дерево парсинга демонстрирует, что главный субъект предложения — это существительное «London». Между ним и «capital» есть связь «be». Вот так мы узнали, что Лондон — это столица. Если бы мы проследовали дальше по веткам дерева (уже за границами схемы), то могли бы узнать, что «London is the capital of Great Britain».

6. Перевод обработанного текста в векторную форму. Данный шаг позволяет сформировать векторные представления слов. Таким образом, у слов, используемых в одном и том же контексте, похожие векторы.

7. Построение модели в зависимости от поставленной цели. Например, модель для классификации или генерации новых текстов.

Приведённый пример пайплайна не является единственно верным. Для решения конкретной задачи некоторые шаги можно исключить или добавить новые. Однако этот пайплайн содержит все наиболее типичные этапы и подходы, позволяющие извлекать практическую пользу из NLP.

Источник

Две сущности нейролингвистического программирования

NLP компьютерное и НЛП психологическое

Нейролингвистическое программирование (НЛП) является областью знаний, возникшей изначально в двух отраслях науки: Computer Science и Психологии. В Computer Science NLP означает Natural Language Processing, в психологии — нейролингвистическое программирование. Это не совсем одно и тоже, но как минимум близко. Близко, как единство противоположностей. Обладая одинаковым названием и задачами по изучению структур языка, работ посвящённых исследованию их связи и возможности перекрёстного использования техник крайне мало. Психологическое НЛП, по моему скромному мнению, продвинулось в изучении структур языка существенно дальше, чем стемминг и лемматизация, которые применяются в большинстве задач компьютерного NLP. В этой статье я освящу основные наработки психологического НЛП для компьютерного NLP, намечу пути, как с помощью психологического НЛП создавать State of the Art нейросети NLP. Для сокращения широты методов NLP ограничим эту область до области, где для целей NLP применяются нейросети.

Психологическое НЛП было представлено Ричардом Бендлером и Джоном Гриндером. Самой известной книгой по НЛП является книга «Структура магии». Я конечно имею в виду психологическое НЛП, не удивляйтесь и не пугайтесь. Показательно, что названием первого тома этой книги является: «Книга о языке и психотерапии». Если мы опустим слово «психотерапия», мы обнаруживаем много сведений о языке, вполне применимых для техники.

Нейронная сеть это упрощённая мыслительная модель, по крайней мере мы надеемся на это. Нечто общее между ними безусловно есть, как минимум слово «нейро». В то же время, психологическое НЛП тоже является не полноценным психоанализом. Серьёзные психологи обзывают НЛП «психология для чайников» — кому не дано читать Зигмунда Фрейда, читают Ричарда Бендлера и Джона Гриндера.

применение «упрощённой психологии» к «упрощённой модели мозга» заслуживает обсуждения

Я буду освещать перенос методов из психологического НЛП в техническое: сейчас это востребовано, мне поставят лайки, кто-нибудь напишет комменты, девушки будут узнавать меня «это популярный технический блоггер!». Однако, перенос технических разработок НЛП в область психологии возможен и, для целей развития общества, ИМХО, более важен. Собственно этим примерно занимаются те, кто исследует Big Data: получая данные о поведении масс, они регулярно формируют психологические и социологические модели. К сожалению, редко кто может осуществить перевод наработок на язык психологов, социологов, популяризовать результаты в их среде.

Базовые пресупозиции НЛП для нейронной сети

Сначала немного абстракций. Методы будут в нижних разделах.

Одной из основ психологического НЛП является понятие базовых пресупозиций: аксиом на базе которых формируется данная область (почти как в геометрии). С точки зрения computer science, термин «пресупозиция» может занять достойное место в Эмбединге, в начале вашей неросети. Если бы у меня было больше времени, я непременно бы провёл исследование, не является ли слово «пресупозиция» камнем преткновения в текстовом корпусе, стоит ли он там во главе угла.

Могут ли базовые пресупозиции НЛП применяться к Нейронной сети?

Ниже я привожу базовые пресупозиции психологического НЛП и расшифровываю их значения для нейросети. Специалисты по computer science прочитав могут понять, с чем приходится иметь дело и как пропустить это через свой keras.layers.Embedding. Трактовка для нейросети субъективна и не претендует на полноту.

Вот мы проектируем нейронную сеть. Практикуем диалог со вселенной:
— у нас неудача: сеть работает, но плохо. – ответ вселенной:
— «смысл коммуникации в ответе, который вы получаете.». Т.е. задача в таком виде не решается, нужно что-то менять. – ещё вопрос:
— что именно менять? – ответ вселенной:
— «Способность изменять процесс восприятия реальности часто полезнее изменения содержания воспринимаемой реальности». Т.е. меняйте фичи…

Подходы к обработке текста в НЛП

Спустимся же на землю, вернёмся к основной задаче, ради которой уважаемый читатель читателей читает этот материал. Что в психологическом НЛП есть для работы с текстом?

НЛП содержит множество конструкций для работы с текстом, которые пока не алгоритмизированы.

на текущем этапе удалось вспомнить 5 моделей НЛП пригодных для применения в компьютере. По каждой из конструкций НЛП написаны книги. В двух словах объяснить, что такое метамодель, не получится. В этой статье постараюсь дать отсылку к источникам и прикинуть, что это может быть для NLP компьютерного.

1. Модель языка и метамодель
Описание >>
Краткое описание: метамодель представляет собой модель изменений уровней абстракции в языке, а также и произвольную трактовку понятий разными людьми. Например, слово «любовь» можно понимать по разному: слово «секс» для многих является разновидностью любви, для кого-то это разные вещи. Метамодель это не теория а вопросная техника, позволяющая пробиться к скрытым за словами понятиям, стоящим в голове человека.

Нейронка которая бы повышала / понижала / смещала уровни абстракции текста стала бы революцией! В продакшине эта нейронка могла бы дополнить имеющиеся диалоговые модели: современные чат-боты не умеют работать в выбранном контексте, подстраиваться под терменологию человека. Кто-то под словом «счастье» понимает, что это когда много любви, кто-то, когда много еды, а программист понимает, что счастье — это когда вокруг компьютеры и все пентиумы. Как чат-бот может определить истинное значение слова «счастье» для собеседника?

Нейронка кстати не будет супер сложной: надо собрать корпус текста, разметить его по уровням абстракции и смещения области значений, поиграть с сетями похожими на архитектуры сетей-переводчиков. Переведём конкретный корпус в абстрактный, потом обратно.

2. Нейрологические уровни (Чарлз Дилтс)
Описание >>
Краткое описание: все понятия языка разделяются на 7 уровней. Каждый следующий логический уровень — от миссии к окружению — должен соответствовать предыдущему. Список уровней и картинки есть по ссылке.

Логические уровни являются уточнением метамодели, вносящую в уровни абстракции дополнительный порядок: она не сферическая в вакууме, каждый уровень абстракции имеет свою цель и задачу (предназначение), уровни становятся связанными между собой.

Сетей на основе логических уровней можно придумать множество. Первым вариантом на ум приходит сеть, выделяющая уровень более высокого порядка из текста, который содержит описание сущности в понятиях выбранного логического уровня. Например: бизнес-процесс является описанием на языке нейрологического уровня «место / действие». А компетентностная модель это описание на языке уровня «способность / возможность». Сеть, строящая компетентностную модель по описанию бизнес-процесса, будет стоить очень дорого.

Сделать такую сеть реально: нужны корпуса текста, размеченные по логическим уровням, мощности для работы с архитектурой энкодер/декодер.

3. Метапрограммы
Описание >>
Краткое описание: метапрограммы — основные фильтры восприятия человека. Программами их назвали психологи, не программисты. Человек не мыслит «вообще»: он концентрируется на чём-то, выбирает «фильтр» через который он воспринимает это что-то, далее он отрабатывает по алгоритму ту информацию, которую он получил через фильтр и производит некоторый вывод и управляющие воздействие. В НЛП выделяется 7-10 основных фильтров восприятия, метапрограмм. Список метапрограмм различный для разных культур, частей социума, может изменяться во времени.

Нейронка, которая бы делала выводы не в целом, а в разрезе конкретного объекта с применением фильтра восприятия, могла бы стать основой «сильного» интеллекта. Набор сетей, каждая из которых обучена для работы по одной из метапрограмм и комитет, выбирающий какую из них применить к реальности, дали бы возможность ИМХО сети стать более автономной и, возможно, получить какую-то адаптивность в физическом мире.

Как видим, построить каждую из таких сетей это задача для института. Для каждой метапрограммы будет сетка масштаба ResNet50, обученная на ImageNet. Эту сеть делала корпорация несколько лет. И это не полный список метапрограмм для лишь одной культуры! Но эффект может быть поразителен: глядишь, собрав 20-30 таких сетей в ансамбль, получим что-то действительно умное.

4. Раскрутки
Описание >>
Краткое описание: раскрутки это техника, в основе которой лежит игра с фильтрами восприятия. Меняя фильтры восприятия собеседника мы выходим на эмоциональный план, получив доступ к нелогическим планам сознания и интересным психологическим эффектам.

Раскрутки это по сути применение навыков работы с метапрограммами. И да, если мы лишь вообразим, что мы сделали сети для предыдущего пункта, то их применение может быть эпохальным и воистину эпическим…

5. Двойная и тройная спираль
Описание >>
Краткое описание: не смотря на то что тройная спираль это техника, за неё стоит чёткая речевая конструкция — вложенность логических постановок выделенная тоном даёт доступ к эмоциональным и нелогическим планам человека.

Тройную спираль можно моделировать и / или хотя бы выявлять в речи. Это не станет революцией. Но будет полезно для понимания структуры материалов в прессе. А ещё лучше для систем, которые текст генерируют: разнообразие литературных стилей невозможно без двойной и тройной спирали.

Перспектива разработок сетей по моделям психологического НЛП

Интерес к разработкам масштаба, изложенного в предыдущем разделе, может быть либо у крупных игроков, либо у энтузиастов-любителей. Для Армии, усилить мозги робота Фёдора за счёт нейросетей созданных по моделям НЛП, может быть весьма привлекательным. Также есть перспектива разработки моделей, усиливающих BERT и XLNet – работа с метамоделью и логическими уровнями могли бы помочь создать крутейших чат-ботов, способных болтать на любые темы с кем угодно.

Для коммерческих организаций, которые озабочены вопросом распознавания параметров накладных для автоматизации учёта фиатных валют, это мало интересно. Задача повысить кол-во ноликов на счетах, которые ведутся в компьютере их фактического хозяина, с помощью нейронных сетей не решается.

Литература:

Источник

Основы Natural Language Processing для текста

Обработка естественного языка сейчас не используются разве что в совсем консервативных отраслях. В большинстве технологических решений распознавание и обработка «человеческих» языков давно внедрена: именно поэтому обычный IVR с жестко заданными опциями ответов постепенно уходит в прошлое, чатботы начинают все адекватнее общаться без участия живого оператора, фильтры в почте работают на ура и т.д. Как же происходит распознавание записанной речи, то есть текста? А вернее будет спросить, что лежит в основе соврменных техник распознавания и обработки? На это хорошо отвечает наш сегодняшний адаптированный перевод – под катом вас ждет лонгрид, который закроет пробелы по основам NLP. Приятного чтения!

Что такое Natural Language Processing?

Natural Language Processing (далее – NLP) – обработка естественного языка – подраздел информатики и AI, посвященный тому, как компьютеры анализируют естественные (человеческие) языки. NLP позволяет применять алгоритмы машинного обучения для текста и речи.

Например, мы можем использовать NLP, чтобы создавать системы вроде распознавания речи, обобщения документов, машинного перевода, выявления спама, распознавания именованных сущностей, ответов на вопросы, автокомплита, предиктивного ввода текста и т.д.

Сегодня у многих из нас есть смартфоны с распознаванием речи – в них используется NLP для того, чтобы понимать нашу речь. Также многие люди используют ноутбуки со встроенным в ОС распознаванием речи.

Примеры

Cortana

В Windows есть виртуальный помощник Cortana, который распознает речь. С помощью Cortana можно создавать напоминания, открывать приложения, отправлять письма, играть в игры, узнавать погоду и т.д.

Siri это помощник для ОС от Apple: iOS, watchOS, macOS, HomePod и tvOS. Множество функций также работает через голосовое управление: позвонить/написать кому-либо, отправить письмо, установить таймер, сделать фото и т.д.

Gmail

Известный почтовый сервис умеет определять спам, чтобы он не попадал во входящие вашего почтового ящика.

Dialogflow

Платформа от Google, которая позволяет создавать NLP-ботов. Например, можно сделать бота для заказа пиццы, которому не нужен старомодный IVR, чтобы принять ваш заказ.

Python-библиотека NLTK

NLTK (Natural Language Toolkit) – ведущая платформа для создания NLP-программ на Python. У нее есть легкие в использовании интерфейсы для многих языковых корпусов, а также библиотеки для обработки текстов для классификации, токенизации, стемминга, разметки, фильтрации и семантических рассуждений. Ну и еще это бесплатный опенсорсный проект, который развивается с помощью коммьюнити.
Мы будем использовать этот инструмент, чтобы показать основы NLP. Для всех последующих примеров я предполагаю, что NLTK уже импортирован; сделать это можно командой import nltk

Основы NLP для текста

В этой статье мы рассмотрим темы:

1. Токенизация по предложениям

Токенизация (иногда – сегментация) по предложениям – это процесс разделения письменного языка на предложения-компоненты. Идея выглядит довольно простой. В английском и некоторых других языках мы можем вычленять предложение каждый раз, когда находим определенный знак пунктуации – точку.

Но даже в английском эта задача нетривиальна, так как точка используется и в сокращениях. Таблица сокращений может сильно помочь во время обработки текста, чтобы избежать неверной расстановки границ предложений. В большинстве случаев для этого используются библиотеки, так что можете особо не переживать о деталях реализации.

Возьмем небольшой текст про настольную игру нарды:

Чтобы сделать токенизацию предложений с помощью NLTK, можно воспользоваться методом nltk.sent_tokenize

На выходе мы получим 3 отдельных предложения:

2. Токенизация по словам

Токенизация (иногда – сегментация) по словам – это процесс разделения предложений на слова-компоненты. В английском и многих других языках, использующих ту или иную версию латинского алфавита, пробел – это неплохой разделитель слов.

Тем не менее, могут возникнуть проблемы, если мы будем использовать только пробел – в английском составные существительные пишутся по-разному и иногда через пробел. И тут вновь нам помогают библиотеки.

Давайте возьмем предложения из предыдущего примера и применим к ним метод nltk.word_tokenize

3. Лемматизация и стемминг текста

Обычно тексты содержат разные грамматические формы одного и того же слова, а также могут встречаться однокоренные слова. Лемматизация и стемминг преследуют цель привести все встречающиеся словоформы к одной, нормальной словарной форме.

Приведение разных словоформ к одной:

То же самое, но уже применительно к целому предложению:

Лемматизация и стемминг – это частные случаи нормализации и они отличаются.

Стемминг – это грубый эвристический процесс, который отрезает «лишнее» от корня слов, часто это приводит к потере словообразовательных суффиксов.

Лемматизация – это более тонкий процесс, который использует словарь и морфологический анализ, чтобы в итоге привести слово к его канонической форме – лемме.

Отличие в том, что стеммер (конкретная реализация алгоритма стемминга – прим.переводчика) действует без знания контекста и, соответственно, не понимает разницу между словами, которые имеют разный смысл в зависимости от части речи. Однако у стеммеров есть и свои преимущества: их проще внедрить и они работают быстрее. Плюс, более низкая «аккуратность» может не иметь значения в некоторых случаях.

4. Стоп-слова

Стоп-слова – это слова, которые выкидываются из текста до/после обработки текста. Когда мы применяем машинное обучение к текстам, такие слова могут добавить много шума, поэтому необходимо избавляться от нерелевантных слов.

Стоп-слова это обычно понимают артикли, междометия, союзы и т.д., которые не несут смысловой нагрузки. При этом надо понимать, что не существует универсального списка стоп-слов, все зависит от конкретного случая.

Рассмотрим, как можно убрать стоп-слова из предложения:

Если вы не знакомы с list comprehensions, то можно узнать побольше здесь. Вот другой способ добиться того же результата:

Тем не менее, помните, что list comprehensions быстрее, так как оптимизированы – интерпретатор выявляет предиктивный паттерн во время цикла.

Вы можете спросить, почему мы конвертировали список во множество. Множество это абстрактный тип данных, который может хранить уникальные значения, в неопределенном порядке. Поиск по множеству гораздо быстрее поиска по списку. Для небольшого количества слов это не имеет значения, но если речь про большое количество слов, то строго рекомендуется использовать множества. Если хотите узнать чуть больше про время выполнения разных операций, посмотрите на эту чудесную шпаргалку.

5. Регулярные выражения.

Регулярное выражение (регулярка, regexp, regex) – это последовательность символов, которая определяет шаблон поиска. Например:

Мы можем использовать регулярки для дополнительного фильтрования нашего текста. Например, можно убрать все символы, которые не являются словами. Во многих случаях пунктуация не нужна и ее легко убрать с помощью регулярок.

Модуль re в Python представляет операции с регулярными выражениями. Мы можем использовать функцию re.sub, чтобы заменить все, что подходит под шаблон поиска, на указанную строку. Вот так можно заменить все НЕслова на пробелы:

Регулярки – это мощный инструмент, с его помощью можно создавать гораздо более сложные шаблоны. Если вы хотите узнать больше о регулярных выражениях, то могу порекомендовать эти 2 веб-приложения: regex, regex101.

6. Мешок слов

Алгоритмы машинного обучения не могут напрямую работать с сырым текстом, поэтому необходимо конвертировать текст в наборы цифр (векторы). Это называется извлечением признаков.

Мешок слов – это популярная и простая техника извлечения признаков, используемая при работе с текстом. Она описывает вхождения каждого слова в текст.

Чтобы использовать модель, нам нужно:

Интуиция подсказывает, что схожие документы имеют схожее содержимое. Также, благодаря содержимому, мы можем узнать кое-что о смысле документа.

Пример:
Рассмотрим шаги создания этой модели. Мы используем только 4 предложения, чтобы понять, как работает модель. В реальной жизни вы столкнетесь с бОльшими объемами данных.

1. Загружаем данные

Представим, что это наши данные и мы хотим загрузить их в виде массива:

Для этого достаточно прочитать файл и разделить по строкам:

2. Определяем словарь

Соберем все уникальные слова из 4 загруженных предложений, игнорируя регистр, пунктуацию и односимвольные токены. Это и будет наш словарь (известные слова).

Для создания словаря можно использовать класс CountVectorizer из библиотеки sklearn. Переходим к следующему шагу.

3. Создаем векторы документа

Далее, мы должны оценить слова в документе. На этом шаге наша цель – превратить сырой текст в набор цифр. После этого, мы используем эти наборы как входные данные для модели машинного обучения. Простейший метод скоринга – это отметить наличие слов, то есть ставить 1, если есть слово и 0 при его отсутствии.

Теперь мы можем создать мешок слов используя вышеупомянутый класс CountVectorizer.

Это наши предложения. Теперь мы видим, как работает модель «мешок слов».

Еще пару слов про мешок слов

Сложность этой модели в том, как определить словарь и как подсчитать вхождение слов.

Когда размер словаря увеличивается, вектор документа тоже растет. В примере выше, длина вектора равна количеству известных слов.

В некоторых случаях, у нас может быть неимоверно большой объем данных и тогда вектор может состоять из тысяч или миллионов элементов. Более того, каждый документ может содержать лишь малую часть слов из словаря.

Как следствие, в векторном представлении будет много нулей. Векторы с большим количеством нулей называются разреженным векторами (sparse vectors), они требуют больше памяти и вычислительных ресурсов.

Однако мы можем уменьшить количество известных слов, когда используем эту модель, чтобы снизить требования к вычислительным ресурсам. Для этого можно использовать те же техники, что мы уже рассматривали до создания мешка слов:

N-грамма это последовательность каких-либо сущностей (слов, букв, чисел, цифр и т.д.). В контексте языковых корпусов, под N-граммой обычно понимают последовательность слов. Юниграмма это одно слово, биграмма это последовательность двух слов, триграмма – три слова и так далее. Цифра N обозначает, сколько сгруппированных слов входит в N-грамму. В модель попадают не все возможные N-граммы, а только те, что фигурируют в корпусе.

Рассмотрим такое предложение:

Вот его биграммы:

Оценка (скоринг) слов

Когда создан словарь, следует оценить наличие слов. Мы уже рассматривали простой, бинарный подход (1 – есть слово, 0 – нет слова).

Есть и другие методы:

7. TF-IDF

У частотного скоринга есть проблема: слова с наибольшей частотностью имеют, соответственно, наибольшую оценку. В этих словах может быть не так много информационного выигрыша для модели, как в менее частых словах. Один из способов исправить ситуацию – понижать оценку слова, которое часто встречается во всех схожих документах. Это называется TF-IDF.

TF-IDF (сокращение от term frequency — inverse document frequency) – это статистическая мера для оценки важности слова в документе, который является частью коллекции или корпуса.

Скоринг по TF-IDF растет пропорционально частоте появления слова в документе, но это компенсируется количеством документов, содержащих это слово.

Формула скоринга для слова X в документе Y:

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

TF (term frequency — частота слова) – отношение числа вхождений слова к общему числу слов документа.

IDF (inverse document frequency — обратная частота документа) — инверсия частоты, с которой некоторое слово встречается в документах коллекции.

В итоге, вычислить TF-IDF для слова term можно так:

Можно использовать класс TfidfVectorizer из библиотеки sklearn, чтобы вычислить TF-IDF. Давайте проделаем это с теми же сообщениями, что мы использовали в примере с мешком слов.

Заключение

В этой статье были разобраны основы NLP для текста, а именно:

Если вы хотите увидеть все описанные концепции в одном большом примере, то вам сюда.

Источник

NLP в нашей жизни: почему важно научить машину понимать человеческий язык?

Привет, Хабр! Сегодня мы хотим поговорить о зеленом купечестве и воздухонепроницаемом тринадцатом веке. Нашей задачей будет разделить арахисовый угол, являющийся краеугольным знанием будущего века. Но, не боясь этого затмения, мы сегодня прикоснемся к безопасному, неугасающему артефакту задач….всё, хватит. Генерировать подобный бред не составляет ничего сложного для нейросети, но при этом оказывается непростой задачей для человека. В этом посте мы как раз обсудим, почему так происходит, чем отличается естественная речь, почему технологии NLP становятся все более полезными с каждым днём, а главное — какие препятствия приходится преодолевать, чтобы машина поняла нас и смогла “сказать” что-то действительное осмысленное.

Работа с естественным языком — одно из важнейших направлений развития искусственного интеллекта, и если до 2013 года больших прорывов в этой сфере не было, то сейчас технологии развиваются прямо-таки стремительно, и одна революция следует за другой. Мы тоже вовлечены в этот процесс, поскольку занимаемся разработкой голосового ассистента, и в этом посте хотели бы поговорить о том, почему так важно научить компьютеры понимать человеческую речь как можно точнее. Сегодня речь пойдет на взаимное влияние культур и языка, об интересных фактах в компьютерной лингвистике и про основные проблемы NLP в целом.

Человеческая речь — довольно сложная штука, потому что появлялась она не как утилитарное средство для коммуникаций, а формировалась в процессе становления культуры. Этим объясняется совершенно различная структура речи у разных народов, а также влияние самой речи на становление культуры. В этих условиях не удивительно, что компьютеру сложно понять, что мы имеем в виду.

Впрочем, как раз эти задачи решает такой раздел искусственного интеллекта, как Natural Language Processing. В его состав входят методы, посвященные методам обработки и генерации естественного языка.

По данным Google Books Ngram Viewer — поискового онлайн-сервиса Google, который строит графики частоты упоминания языковых единиц на основе огромного количества печатных источников, популярность и интерес к NLP стремительно растет последние 20 лет.

Это показано на графике — всплески 1980-х учитывать не стоит, потому что в те времена под НЛП понимали такой подход к межличностному общению, как нейролингвистическое программирование.

Сфера NLP — человеческий язык

Чем же занимается NLP? Что такое “естественный” язык, и зачем все эти сложности нужны для перевода? Ответ на этот вопрос кроется в глубине особенностей общения.

Существуют проекты, которые изучают звуковые сигналы, которыми обмениваются дельфины. или крысы. То есть, если говорить по хорошему, то определенный язык имеется у многих живых существ. Например, исследования показали, что в “обезьяньем” языке существуют звуки, которые сигнализируют о появлении тигра и орла. В первом случае животные, услышав знакомый сигнал, забирались на дерево, а в другом — пригибали голову и прятались.

Искусственный интеллект может легко вычленить подобные сигналы — распознать и повторить их. Но на формирование такого устойчивого маркера уходят сотни лет. Точно также по нашей речи компьютерные системы сегодня почти безошибочно определяют эмоциональную окраску. Однако чем точнее мы пытаемся научить компьютер понимать речь, чем глубже погружаемся в детали, тем больше сложностей появляется.

Хорошо это или плохо, но в случае с человеком вопрос уже состоит не в том, “лев или орел” хочет нас слопать. Тут нужно уметь говорить об инвестициях, о профессиях, о материях, которые невозможно пощупать или увидеть. Поэтому компьютерное “понимание” языка — задача действительно сложная.

Практические плоскости для NLP

Проблема мировоззрения

Почему же для качественного перевода нужен NLP? Дело в том, что язык намного теснее связан с мировосприятием человека, чем мы привыкли думать. На самом деле как культура человека влияет на язык, так и наоборот. Из числа наиболее показательных примеров — племя Химба. Язык этого народа не содержит такого слова, как “бирюзовый”. Вероятно, это происходит потому, что в ближайшей округе нет ничего подобного цвета, и не было никогда. В результате Химба, пожалуй, единственная группа людей на земле, ни один из которых не может ответить на вопрос: “Какой квадратик на картинке отличается от других”.

Если вы нашли бирюзовый квадрат — значит вы точно не Химба. )

Другой пример — появление целого спектра мировоззрения для народа из-за языка.

В истории современности есть такая народность как Босави, проживающая в Новой Гвинее. При переводе библии им пришлось расширить свой язык, потому что их речь не подходила для описания божественного. Дело в том, что у Босави глаголы выражают не только время и падеж, но также источник знаний. То есть они каждый раз говорят что-то типа “я услышал”, “я увидел”. Однако чтобы приобщиться к библии, им пришлось привнести такое действие, как “подумал”, и фактически появилось понятие “тайной мысли”. Таким образом, язык не только отражает свойства, но и развивает.

Кроме этого, языки помогают найти родственные отношения между странами. Взять, например, слово “кот”. Во многих странах оно звучит и пишется очень похоже.

А еще язык показывает разницу в мышлении людей. Одно интересное исследование было посвящено восприятию цветов. Женщин и мужчин попросили придумать названия для новых оттенков, и результаты оказались очень интересными. Искусственному интеллекту было бы очень сложно понять, почему люди выбрали именно такие ассоциации, и почему они так отличаются между “мужским” и “женским” взглядом.

Бред, полный бред

“Мы запускаем наши телеги абсолютно вперед. Арахисовое масло генерирует большой потенциал медной горы для крокодила. Последний остается достоин лучшего прыжка в подземный каталог рыб для детей”.

Согласитесь, это связные, лексически правильные предложения, но имеют ли они какой-то смысл? Человек может легко сказать, что это не так, но искусственному интеллекту подобное дается сложно. И это одно из важнейших направлений в NLP — работа со смыслами, которые скрывает в себе текст. Надо сказать, что для этого требуется гораздо более серьезная работа, чем простое сопоставление разных терминов и понятий.

А вот человеку генерировать бред достаточно сложно. Дело в том, что в нашем мозгу сложились устойчивые связи и ассоциации, и начиная произносить слова, мы неизбежно “вытаскиваем” из памяти что-то связное. Попробуйте — бредогенерация требует определенного умственного напряжения!

Проблема синонимов и омонимов

Но даже если мы находим способ (а мы его находим!) научить ИИ работать со смыслами, машина неизбежно сталкивается с проблемами омонимов. Например, фраза Pen in the Box является показательной для этой проблемы: ведь pen — это ручка или ферма, box — пенал или загон. И в результате мы можем интерпретировать эту фразу 4 способами:

Откуда мы знаем, что четвертый вариант — верный? Дело в том, что мы понимаем смысл. Нам его подсказывает жизненный опыт и знания о мире, в котором мы живем. Такой пример показывает, что перевод — это не просто сопоставление одних слов другим, это интерпретация, опирающаяся на знания, которыми владеет человек.

Кстати, если попробовать “забить” эту фразу в Google или Yandex, они прекрасно справляются с задачей интерпретации. Переводчики даже не предлагают альтернативных вариантов.

Именно поэтому сегодня для работы с естественным языком декомпозиция применяется достаточно редко. Чтобы правильно понять и интерпретировать сказанное, нужны достаточно длинные фрагменты речи, чтобы рассматривать слова в контексте. Поэтому искусственному интеллекту сначала нужно “прочитать” огромное количество текстов, из которых можно почерпнуть контекст.

Основные тенденции в сфере NLP

На сегодняшний день перед NLP стоит две крупных задачи — NLU (Natural Language Understanding) и NLG (Natural Language Generation). Генерация текстов — очень полезная функция, которая помогает создавать, например, описания стандартных товаров для сайтов интернет-магазинов. И сегодня ИИ уже может писать целые тексты, которые порой выглядят как вполне человеческие. Если погуглить, можно найти удивительные примеры этого явления.

А понимание естественного языка необходимо для того, чтобы получать команды и запросы от человека в той форме, в которой ему удобно (кстати, именно эту часть NLP мы используем в своей работе для развития виртуального ассистента ViTalk), а также сортировать информацию, выделять главное, проводить анализ содержания текста, его эмоциональной окраски и так далее. Также сегодня в тренде умение распознавать, что “не получается распознать”. Это тоже серьезная задача, ведь гораздо лучше, если ИИ вернется с вопросом, чем выдаст бредовый ответ.

Сегодня люди ждут от виртуальных собеседников не просто функций вопрос/ответ, но и своего рода Conversational Intelligence. Речь идет об интеллекте, который может поддерживать беседу, отвечать разными фразами, и не просто открывать справку или передавать запрос оператору в случае новых вариантов обращения, но стараться найти правильную реакцию самостоятельно.

Чтобы решить все эти задачи, используются достаточно интересные и нетривиальные приемы и технические подходы, включая революционные методы кодирования смыслов, использования эмбедингов и статистики, о которых я подробнее расскажу в следующем посте. Так что подписывайтесь на обновления нашего блога, чтобы не пропустить продолжение истории. Делитесь в комментариях, приходилось ли вам сталкиваться с трудностями применения NLP, а также удается ли вам генерировать бред без напряжения?

Источник

Нейролингвистическое программирование (НЛП) — ключ к душам людей или слепое манипулирование?

В настоящее время психологи предлагают множество методик по усовершенствованию своих способностей, обретению внутренней гармонии и выбору особого пути к счастью. Нейробика, арт-терапия, коучинг, мнемотехники, расстановки по Хеллингеру, соционика и многие другие направления. Одним из таких, невероятно популярным и в то же время спорным, является НЛП — нейролингвистическое программирование (не путать с нейролингвистикой).

С одной стороны, его приёмы активно используются практически во всех сферах современной жизни. С другой — его жёстко критикуют, считая обычным руководством по манипулированию людьми. Так что же это на самом деле?

Что это такое

НЛП — это направление в психотерапии и практической психологии, использующее вербальное и невербальное поведение человека с целью добиваться от него нужного результата. Например, с помощью нейролингвистического программирования родители могут приучить ребёнка к порядку или пунктуальности, преподаватели — повысить эффективность обучения у учеников и студентов, менеджеры — заставить покупателя приобрести товар. При этом в ход идут формы речи, движения глаз, позы тела, память.

НЛП было разработано ещё в середине ХХ века Дж. Гриндером и Р. Бендлером, но максимальную популярность получило именно в наши дни. Официально данное направление признано паранаучным, так как эффективность приёмов, во-первых, не доказана, а во-вторых, не всегда этична с точки зрения морали.

Многие учёные считают, что НЛП есть не что иное, как искусство манипулирования людьми посредством их же поведения.

Как это работает

Человек не может воспринимать окружающий мир объективно, так как пропускает его через собственные ощущения (зрительные, слуховые, обонятельные), через призму приобретённого опыта, личных убеждений и принципов. Кто-то не может жить без церкви, другие открыто ненавидят религию. Одни ищут работу, где платят больше, другим важнее, чтобы она была по душе. Некоторым нравится в людях внешняя красота, другие в восторге от умственных способностей собеседника.

Согласно НЛП, если учесть все вышеперечисленные моменты и понять, как тот или иной человек пропускает через себя информацию и что для него представляет особую важность, используя определённые приёмы, от него можно добиться чего угодно. Но сначала должна быть проведена кропотливая работа с убеждениями и физиологическими особенностями.

Если менеджер будет упорно уговаривать воцерковлённую бабушку купить товар с бесовскими символами, он потерпит крах. Нужно вовремя предложить альтернативный вариант, чтобы покупка оказалась и ей приятной, и принесла выгоду компании. Здесь вступают в ход такие приёмы НЛП, как эмоционально значимые слова и создание позитивных ожиданий.

Если сотрудник сидит в закрытой позе (руки и ноги скрещены), трудно требовать повысить эффективность труда. Но, освоив метод отзеркаливания, позу можно открыть и беседовать уже более непринуждённо.

Основы

С чего начать изучение нейролингвистического программирования? Есть базовые, основные приёмы, разработанные ещё полвека назад Дж. Гриндером и Р. Бендлером и продолжающие совершенствоваться по сей день. Для начала нужно освоить их теоретически, чтобы потом научиться применять на практике.

1. Субъективный опыт: прошлое человека, которое оказывает на него огромное влияние.

2. Пресуппозиции — смысловые компоненты НЛП:

3. Репрезентативные системы: как человек получает информацию преимущественно извне (визуальные, аудиальные, кинестетические и дискретные образы).

4. Метамодели и метапрограммы.

5. Милтон-модели: пустая информация, которую человек наполняет сам в соответствии со своими убеждениями, желаниями, принципами.

Ключи доступа: одна-единственная вещь или фраза может заставить человека совершить действие.

Это основные теоретические принципы НЛП. Без их освоения добиться результатов на практике будет крайне сложно. Найти их подробные описания можно в научно-популярной литературе (список дан ниже).

Техники НЛП, дающие результаты

После освоения теории можно переходить к практике. Рекомендуемые техники для начинающих, которые при правильном использовании работают безотказно:

Осталось выяснить, как именно работает каждая технология из этого списка в конкретных ситуациях.

Сферы применения

В разных сферах жизни НЛП предлагает использовать разные методы воздействия на человека.

В продажах

Современный рынок перенасыщен товарами и услугами. Конкуренция невообразимая. И почему-то одни магазины и бренды процветают и держатся на плаву уже не один десяток лет, а другие исчезают уже через пару месяцев после открытия. Можно бесконечно выискивать ошибки и промахи последних, но сегодня всё чаще говорят о том, что просто одни умеют использовать техники манипулирования людьми (читайте: покупателями и клиентами), а другие даже не слышали об этом. Первые становятся успешными, судьба вторых — кануть в Лету.

Пошаговое руководство, как продавцы, менеджеры и мерчандайзеры используют техники НЛП.

1. Установить с покупателем раппорт (доверительные отношения) через:

2. Акцентировать внимание покупателя на конкретном товаре посредством:

3. Призвать покупателя к активному действию с помощью таких методов, как:

Чтобы увеличить продажи, техники НЛП активно используются и в рекламе:

Как показывает практика, техники НЛП обеспечивают высокий рост продаж.

В отношениях

Специалисты считают, что с помощью НЛП можно влюбить в себя любого человека. Как это сделать?

В разговоре с объектом заставьте его вспомнить что-нибудь приятное. Отныне он, видя вас, будет испытывать только положительные эмоции.

Изучите стиль одежды и манеры поведения звезды, которой восхищается ваш объект. Не копируйте образ полностью, но усвойте пару моментов и используйте их в общении.

Не рассказывайте о себе всё. Оставьте какую-то сторону неясной, но постоянно подводите свой объект обожания к этой таинственной двери, как бы приглашая зайти, но не открывайте её. Желание разгадать загадку приведёт к построению тех отношений, о которых вы мечтаете.

В любви тоже полезно использовать приёмы НЛП. Главное — не переборщить с ними и не перейти на голое манипулирование любимым человеком.

Методики нейролингвистического программирования для женщин:

Приёмы НЛП для мужчин:

Специалисты предупреждают, что техники манипулирования сознанием в отношениях нужно использовать крайне аккуратно, чтобы не скатиться на безликое и жестокое управление.

В образовании

Преподаватели в школах и других учебных заведениях тоже активно могут использовать НЛП:

Те педагоги, кто использует в своей деятельности методы НЛП, отмечают их невероятную эффективность. Они позволяют налаживать связь с детьми, помогают быстрее усваивать материал, быть более внимательными.

Боевое

Сейчас получило широкое применение так называемое боевое НЛП. Если вы думаете, что оно разработано для ведения военных действий, вы ошибаетесь. Его используют в обычной жизни, но далеко не с мирными целями. Под этим понятием скрывается использование психотерапевтических техник с целью агрессивного и глубокого воздействия на человека, откровенного манипулирования. В результате получается человек-зомби, который не раздумывая выполняет любой приказ.

Боевое НЛП активно используется в политике (в предвыборных кампаниях), бизнесе, сетевом маркетинге, при вербовке людей в секты, преступные сообщества и неформальные группировки.

Его жертвами становятся люди:

Профессионалы в области боевого НЛП сразу выцепляют таких людей из толпы по особым признакам и начинают их обрабатывать. Жертвами становятся подростки, старики, максималисты, религиозные фанатики, маргиналы. Именно из-за этого направления многие критикуют и не принимают техники нейролингвистического программирования, считая их агрессивными, подчас даже незаконными, неэтичными и негуманными.

Если вы стали жертвой агрессивного НЛП, необходимо оказывать противодействие человеку-манипулятору. Как его распознать и не поддаться, мы уже рассказывали.

Техника якорения

Среди специалистов по нейролингвистическому программированию есть одна крылатая и популярная фраза: «Говорим «якорь» — подразумеваем «НЛП», говорим «НЛП» — подразумеваем «якорь»». С этой техникой знакомы многие и даже часто используют в своей жизни, но мало кто знает, что в её основе лежат принципы рассматриваемой методики.

Что это такое

Если объяснять простым языком, в жизни каждого человека есть несколько якорей, которые привязывают их либо к отрицательным, либо к положительным эмоциям.

Кто-то не может смотреть на арбузы, потому что в детстве переел их до такого состояния, что попал в больницу. Длинноногая блондинка-секретарша увела мужа из семьи — и теперь все женщины подобного внешнего типа и такой профессии будут вызывать только негатив. Это якоря со знаком «минус». А есть они со знаком «плюс». Например, у каждого из нас есть «своя» песня, которая связана с приятными воспоминаниями. Сами они могут стереться из памяти, а вот приятное ощущение будет возникать снова и снова при её прослушивании.

Где используется

Техника якорения используется в жизни повсеместно. Например, чудодейственные таблетки, которые якобы избавляют от алкоголизма. На самом деле это обычное рвотное, которое, по инструкции, нужно выпить после употребления спиртного. В сознании человека отпечатывается негативный якорь: выпил алкоголь — начинается рвота. Так вырабатывается устойчивое неприятие этой связки. Чтобы избавиться от второго пункта, надо устранить первый.

Примеры якорей

Влюблённые пары активно используют якоря для упрочнения своих отношений:

Но, если пара расстаётся, все эти якоря кардинально меняются на знак «минус». Некогда любимые места для уединённых прогулок, песни, предметы могут вызывать боль из-за утраты.

Использование на практике

Как можно использовать данную технику на практике? Якоря призваны заменять отрицательные эмоции положительными.

Стоматология

Вряд ли найдутся люди, испытывающие положительные эмоции в кресле врача-стоматолога. Неприятный запах лекарств, звук бормашинки, неудобное положение, боль, уколы местной анестезии — таких моментов хоть отбавляй. Однако их можно перекрыть с помощью якоря со знаком «плюс». Наверняка у вас есть любимый аромат, который вызывает у вас приятные воспоминания. Может, вы улетаете от запаха яблок. Или любите, как пахнет море. У кого-то это Chanel №5 или Hugo Boss. Каждый раз перед походом к стоматологу капните соответствующими духами или эфирным маслом на тканевый носовой платок. Как только вам будет становиться плохо, подносите его к лицу.

В любви

В самые приятные моменты отношений (во время романтического свидания, просмотра фильма вдвоём, катания на колесе обозрения, уединённой прогулки) ненавязчиво производите одно и то же действие по отношению к любимому человеку. Это могут быть: круговые движения вашим пальцем по его ладони, лёгкое поглаживание запястья (локтя, мочки уха), сцепление рук в «замок», нежный поцелуй в висок.

Постоянный повтор одного и того же в такие моменты — якорение на положительные эмоции. А пригодится оно во время ссор или когда вам нужно будет что-то от партнёра. Ругаетесь и никак не можете его успокоить? Он никак не соглашается ехать на выходных к вашей маме? Подойдите и воспроизведите якорь. Если до этого вы всё делали правильно, вы сами удивитесь, насколько быстро ваш любимый пойдёт на компромисс.

В работе

Большинство стрессов современного человека связано с работой. Жёсткие, требующие нереальных результатов начальники, вечно сплетничающие и не дающие спокойно работать коллеги, дедлайны и цейтноты сводят с ума многих. Здесь как нельзя кстати придётся техника НЛП. Носите с собой вещь, которая связана с самыми приятными воспоминаниями. Это может быть обручальное кольцо, браслет с Эйфелевой башней из Парижа, тот же носовой платок с любимым ароматом. Во время стрессовой ситуации найдите 30 секунд, чтобы вдохнуть знакомый запах, прикоснуться к украшению. Произойдёт якорение и вы успокоитесь.

Профессиональное якорение

Психологи, психотерапевты и специалисты по НЛП часто используют технику искусственного якорения в своей практике. Оно глубже, чем то, что проводит человек самостоятельно, так как там сначала идёт наложение положительных эмоций на отрицательные, а затем уже стойкая подмена. Делается это буквально за несколько шагов.

Если всё было сделано правильно, отрицательные воспоминания и эмоции касательно какого-то определённого момента должны исчезнуть.

Упражнения

Многие люди, лишь поверхностно знакомые с НЛП, считают, что это в первую очередь техника манипулирования людьми. К сожалению, такое мнение сформировалось в условиях современного общества, в котором каждый успешный человек должен уметь добиваться своих целей любыми путями. Изначально же нейролингвистическое программирование было разработано как методика помощи тем, кто страдает от собственного несовершенства, комплексов и самоедства. Оно активно используется многими психологами для восстановления душевного равновесия и повышения самооценки. Но можно это сделать и самостоятельно.

Найдите для НЛП полезное практическое применение — избавьтесь от собственных тараканов в голове, освоив всего несколько упражнений.

«Это не слон — это муха!»

Согласитесь, что большинство проблем на самом деле представляют собой снежный ком. Человеку свойственно постоянно думать о том, что его тревожит, рассматривать это нечто со всех сторон, отыскивая какие-то новые грани. Домыслы, сомнения, страхи нарастают и любое незначительное неприятное происшествие превращается в огромный неразрешимый клубок трудностей.

В НЛП есть упражнение, которое предлагает пройти обратный путь и сделать из этого страшного раздутого слона маленькую и ничего не значащую муху.

Последний шаг. Теперь найдите в своей жизни нечто положительное, что гораздо глобальнее этой проблемы. Например, вас уволили, но дети-то живы и здоровы. Если б с ними что-то случилось, это было бы во сто раз больнее. Потеряли кошелёк? Зато у вас есть на карточке солидный НЗ. Вы же не стали после этого нищим и бомжом. Развелись? А разве после этого не стало легче дышать и не появилось больше свободного времени для себя любимой?

Одним словом, НЛП предлагает превращать плохих слонов в своей жизни в никчемных мух. Попробуйте сами и убедитесь в невероятной эффективности упражнения.

«Большая стирка»

Данное упражнение отлично работает, если какая-то отдельная картинка не даёт вам спокойно жить. Бывает так, что после неприятной ситуации хочется поскорее забыть про неё, но в сознании она то и дело всплывает в мельчайших подробностях, как это всё происходило. Из-за этого люди не могут засыпать, спокойно есть, общаться. Никакие отвлекающие манёвры (уйти с головой в работу, например) не помогают. Значит, пришла пора нейролингвистической практики.

Психологи и психотерапевты предлагают выполнять нейролингвистическое упражнение «Большая стирка» при паранойе и навязчивых мыслях.

«Мушкетёры 20 лет спустя»

Одно из самых простых и действенных упражнений НЛП, позволяющих увидеть, насколько незначительна та проблема, которая сейчас не даёт спокойно жить и мешает счастью. Многие практикуют его, даже не подозревая, что оно относится к технике нейролингвистического программирования.

Так что всё относительно. Даже если ребёнок завалил экзамен, это ещё ничего не значит. Пересдаст через год, пойдёт работать, добьётся в этой жизни всего сам через эту трудность. Не говоря уже о никчемной двойке за урок по математике. Да, неприятно. Но проведите воспитательную работу (в спокойных тонах) и забудьте об этом навсегда.

Для восстановления душевного равновесия и достижения гармонии внутри себя НЛП предлагает и другие упражнения:

Лучшие книги по НЛП

Прежде чем использовать НЛП для влияния на других людей, проверьте, как эта техника работает на вас самих. Начать стоит, изменив собственную жизнь к лучшему, создав идеальный «Я-образ», а затем уже экспериментировать в социуме.

Источник

NLP. Основы. Техники. Саморазвитие. Часть 1

Привет! Меня зовут Иван Смуров, и я возглавляю группу исследований в области NLP в компании ABBYY. О том, чем занимается наша группа, можно почитать здесь. Недавно я читал лекцию про Natural Language Processing (NLP) в Школе глубокого обучения – это кружок при Физтех-школе прикладной математики и информатики МФТИ для старшеклассников, интересующихся программированием и математикой. Возможно, тезисы моей лекции кому-то пригодятся, поэтому поделюсь ими с Хабром.

Поскольку за один раз все объять не получится, разделим статью на две части. Сегодня я расскажу о том, как нейросети (или глубокое обучение) используются в NLP. Во второй части статьи мы сконцентрируемся на одной из самых распространенных задач NLP — задаче извлечения именованных сущностей (Named-entity recognition, NER) и разберем подробно архитектуры ее решений.

Что такое NLP?

Это широкий круг задач по обработке текстов на естественном языке (т. е. на языке, на котором говорят и пишут люди). Существует набор классических задач NLP, решение которых несет практическую пользу.

Первый и один из самых важных с практической точки зрения способов применения — классификация писем на спам и хам (не спам).

Другой классический вариант — многоклассовая классификация новостей по категориям (рубрикация) — внешняя политика, спорт, шапито и т. п. Или, допустим, вам приходят письма, и вы хотите отделить заказы из интернет-магазина от авиабилетов и броней отелей.

Третий классический вариант применения задачи текстовой классификации — сентиментный анализ. Например, классификация отзывов на положительные, отрицательные и нейтральные.

Примерами других часто выделяемых отношений являются отношения купли/продажи (Purchase and Sale), владения (Ownership), факт рождения с атрибутами — датой, местом и т. д. (Birth) и некоторые другие.

Задача кажется не имеющей очевидного практического применения, но, тем не менее, она используется при структуризации неструктурированной информации. Кроме того, это важно в вопросно-ответных и диалоговых системах, в поисковиках — всегда, когда вам нужно анализировать вопрос и понимать, к какому типу он относится, а также, какие ограничения есть на ответ.

Почему решать задачи NLP сложно?

Формулировки задач не очень сложные, однако сами задачи вовсе не являются простыми, потому что мы работаем с естественным языком. Явления полисемии (многозначные слова имеют общий исходный смысл) и омонимии (разные по смыслу слова произносятся и пишутся одинаково) характерны для любого естественного языка. И если носитель русского хорошо понимает, что в теплом приеме мало общего с боевым приемом, с одной стороны, и теплым пивом, с другой, автоматической системе приходится долго этому учиться. Почему «Press space bar to continue» лучше перевести скучным «Для продолжения нажмите пробел», чем «Бар космической прессы продолжит работу».

Как решают задачи NLP

В отличие от обработки изображений, по NLP до сих пор можно встретить статьи, где описываются решения, использующие не нейросетки, а классические алгоритмы типа SVM или Xgboost, и показывающие результаты, не слишком сильно уступающие state-of-the-art решениям.

Тем не менее, несколько лет назад нейросети начали побеждать классические модели. Важно отметить, что для большинства задач решения на основе классических методов были уникальные, как правило, не похожие на решения других задач как по архитектуре, так и по тому, как происходит сбор и обработка признаков.

Однако нейросетевые архитектуры намного более общие. Архитектура самой сети, скорее всего, тоже отличается, но намного меньше, идет тенденция в сторону полной универсализации. Тем не менее, то, с какими признаками и как именно мы работаем, уже практически одинаково для большинства задач NLP. Отличаются только последние слои нейросеток. Таким образом, можно считать, что сформировался единый пайплайн NLP. Про то, как он устроен, мы сейчас расскажем подробнее.

Pipeline NLP

Этот способ работы с признаками, который более-менее одинаков для всех задач.

Когда речь идет о языке, основная единица, с которой мы работаем, это слово. Или более формально «токен». Мы используем этот термин, потому что не очень понятно, что такое 2128506 — это слово или нет? Ответ не очевиден. Токен обычно отделен от других токенов пробелами или знаками препинания. И как можно понять из сложностей, которые мы описали выше, очень важен контекст каждого токена. Есть разные подходы, но в 95% случаев таким контекстом, который рассматривается при работе модели, выступает предложение, включающее исходный токен.

Многие задачи вообще решаются на уровне предложения. Например, машинный перевод. Чаще всего, мы просто переводим одно предложение и никак не используем контекст более широкого уровня. Есть задачи, где это не так, например, диалоговые системы. Тут важно помнить, о чем систему спрашивали раньше, чтобы она могла ответить на вопросы. Тем не менее, предложение — тоже основная единица, с которой мы работаем.

Поэтому первые два шага пайплайна, которые выполняются практически для решения любых задач – это сегментация (деление текста на предложения) и токенизация (деление предложений на токены, то есть отдельные слова). Это делается несложными алгоритмами.

Дальше нужно вычислить признаки каждого токена. Как правило, это происходит в два этапа. Первый – вычислить контекстно-независимые признаки токена. Это набор признаков, которые никак не зависят от окружающих наш токен других слов. Обычные контекстно-независимые признаки – это:

Один из самых часто использующихся признаков — часть речи или POS-тег (part of speech). Такие признаки могут быть важны для решения многих задач, например задачи синтаксического парсинга. Для языков со сложной морфологией, типа русского языка, также важны морфологические признаки: например, в каком падеже стоит существительное, какой род у прилагательного. Из этого можно сделать разные выводы о структуре предложения. Также, морфология нужна для лемматизации (приведения слов к начальным формам), с помощью которой мы можем сократить размерность признакового пространства, и поэтому морфологический анализ активно используется для большинства задач NLP.

Когда мы решаем задачу, где важно взаимодействие между различными объектами (например, в задаче relation extraction или при создании вопросно-ответной системы), нам нужно многое знать про структуру предложения. Для этого нужен синтаксический разбор. В школе все делали разбор предложения на подлежащее, сказуемое, дополнение и др. Синтаксический разбор – это что-то в этом духе, но сложнее.

Еще одним примером дополнительного признака является позиция токена в тексте. Мы можем априори знать, что какая-то сущность чаще встречается в начале текста или наоборот в конце.

Все вместе – эмбеддинги, символьные и дополнительные признаки – формируют вектор признаков токена, который не зависит от контекста.

Контекстно-зависимые признаки

Контекстно-зависимые признаки токена — это набор признаков, который содержит информацию не только про сам токен, но и про его соседей. Есть разные способы вычислить эти признаки. В классических алгоритмах люди часто просто шли «окном»: брали несколько (например, три) токенов до исходного и несколько токенов после, а затем вычисляли все признаки в таком окне. Такой подход ненадежен, так как важная информация для анализа может находиться на расстоянии, превышающем окно, соответственно, мы можем что-то пропустить.

Поэтому сейчас все контекстно-зависимые признаки вычисляются на уровне предложения стандартным образом: с помощью двухсторонних рекуррентных нейросетей LSTM или GRU. Чтобы получить контекстно-зависимые признаки токена из контекстно-независимых, контекстно-независимые признаки всех токенов предложения подаются в Bidirectional RNN (одно- или несколько- слойный). Выход Bidirectional RNN в i-ый момент времени и является контекстно-зависимым признаком i-того токена, который содержит информацию как о предыдущих токенах (т.к. эта информация содержится в i-м значении прямого RNN), так и о последующих (т.к. эта информация содержится в соответствующем значении обратного RNN).

Дальше для каждой отдельной задачи мы делаем что-то свое, но первые несколько слоев — вплоть до Bidirectional RNN можно использовать для практически любых задач.

Такой способ получения признаков и называется пайплайном NLP.

Стоит отметить, что в последние 2 года исследователи активно пытаются усовершенствовать пайплайн NLP — как с точки зрения быстродействия (например, transformer — архитектура, основанная на self-attention, не содержит в себе RNN и поэтому способна быстрее обучаться и применяться), так и с точки зрения используемых признаков (сейчас активно используют признаки на основе предобученных языковых моделей, например ELMo, или используют первые слои предобученной языковой модели и дообучают их на имеющемся для задачи корпусе — ULMFit, BERT).

Словоформенные эмбеддинги

Давайте подробнее разберем, что же такое эмбеддинг. Грубо говоря, эмбеддинг — это сжатое представление о контексте слова. Почему важно знать контекст слова? Потому что мы верим в дистрибутивную гипотезу — что похожие по смыслу слова употребляются в сходных контекстах.

Давайте теперь попытаемся дать строгое определение эмбеддинга. Эмбеддинг – это отображение из дискретного вектора категориальных признаков в непрерывный вектор с заранее заданной размерностью.

Каноничный пример эмбеддинга – это эмбеддинг слова (словоформенный эмбеддинг).

Что обычно выступает в роли дискретного вектора признаков? Булев вектор, соответствующий всевозможным значениям какой-то категории (например, все возможные части речи или все возможные слова из какого-то ограниченного словаря).

Для словоформенных эмбеддингов такой категорией обычно выступает индекс слова в словаре. Допустим, есть словарь размерностью 100 тысяч. Соответственно, каждое слово имеет дискретный вектор признаков – булев вектор размерности 100 тысяч, где на одном месте (индексе данного слова в нашем словаре) стоит единичка, а на остальных – нули.

Почему мы хотим отображать наши дискретные вектора признаков в непрерывные заданной размерности? Потому что вектора размерностью 100 тысяч не очень удобно использовать для вычислений, а вот вектора целых чисел размерности 100, 200 или, например, 300, — намного удобнее.

В принципе, мы можем не пытаться накладывать никаких дополнительных ограничений на такое отображение. Но раз уж мы строим такое отображение, давайте попытаемся добиться, чтобы вектора похожих по смыслу слов также были в каком-то смысле близки. Это делается с помощью простой feed-forward нейросетки.

Обучение эмбеддингов

Как эмбеддинги обучаются? Мы пытаемся решить задачу восстановления слова по контексту (или наоборот, восстановления контекста по слову). В простейшем случае мы получаем на вход индекс в словаре предыдущего слова (булев вектор размерности словаря) и пытаемся определить индекс в словаре нашего слова. Делается это с помощью сетки с предельно простой архитектурой: два полносвязных слоя. Сначала идет полносвязный слой из булева вектора размерности словаря в скрытый слой размерности эмбеддинга (т.е. просто умножение булева вектора на матрицу нужной размерности). А потом наоборот, полносвязный слой с softmax из скрытого слоя размерности эмбеддинга в вектор размерности словаря. Благодаря функции активации softmax, мы получаем распределение вероятностей нашего слова и можем выбрать самый вероятный вариант.

Эмбеддингом i-го слова будет просто i-я строка в матрице перехода W.

В используемых на практике моделях архитектура сложнее, но ненамного. Главное отличие в том, что мы используем не один вектор из контекста для определения нашего слова, а несколько (например, все в окне размера 3). Несколько более популярным вариантом является ситуация, когда мы пытаемся предсказать не слово по контексту, а наоборот контекст по слову. Такой подход называется Skip-gram.

Давайте приведем пример применения задачи, которая решается во время обучения эмбеддингов (в варианте CBOW — предсказания слова по контексту). Например, пусть контекст токена состоит из 2 предыдущих слов. Если мы обучались на корпусе текстов про современную русскую литературу и контекст состоит из слов “поэт Марина”, то, скорее всего, самым вероятным следующим словом будет слово “Цветаева”.

Подчеркнем еще раз, эмбеддинги только обучаются на задаче предсказания слова по контексту (или наоборот контекста по слову), а применять их можно в любых ситуациях, когда нам нужно вычислить признак токена.

Какой бы вариант мы ни выбрали, архитектура эмбеддингов очень несложная, и их большой плюс в том, что их можно обучать на неразмеченных данных (действительно, мы используем только информацию о соседях нашего токена, а для их определения нужен только сам текст). Получившиеся эмбеддинги — усредненный контекст именно по такому корпусу.

Эмбеддинги словоформ, как правило, обучаются на максимально большом и доступном для обучения корпусе. Обычно это вся Википедия на языке, потому что ее всю можно выкачать, и любые другие корпуса, которые получится достать.

Похожие соображения используются и при предобучении для современных архитектур, упомянутых выше — ELMo, ULMFit, BERT. Они тоже используют при обучении неразмеченные данные, и поэтому обучаются на максимально большом доступном корпусе (хотя сами архитектуры, конечно, сложнее, чем у классических эмбеддингов).

Зачем нужны эмбеддинги?

Как уже было упомянуто, для использования эмбеддингов есть 2 основные причины.

В следующей части нашей статьи мы поговорим о задаче NER. Мы расскажем о том, что это за задача, зачем она нужна и какие подводные камни могут скрываться в ее решении. Мы расскажем подробно про то, как эту задачу решали с помощью классических методов, как ее стали решать с помощью нейросетей, и опишем современные архитектуры, созданные для ее решения.

Источник

Нейролингвистическое программирование (НЛП) и его методы

Есть мнение, что человек сам является препятствием на пути к своей мечте. Современные психологи предлагают много эффективных способов, помогающих добиться целей как в личных отношениях, так и в карьере, избавиться от страха и неуверенности, влиять на свое и чужое мышление. Один из них – НЛП.

Рассказываем, что такое нейролингвистическое программирование, когда оно применяется и с чем может помочь.

НЛП – что это такое?

Нейролингвистическое программирование – это комплекс эффективных психотехник, которыми пользуются практические психологи, тренеры и коучи. НЛП изучает поведение человека и возможности его изменения, предлагает руководство по использованию своих психологических ресурсов для достижения поставленной цели.

То есть, с помощью этого направления родители могут привить ребенку дисциплинарные навыки, педагоги – усилить стремление ученика к обучению, маркетологи – реализовывать свой товар, выгодно рекламируя его полезные свойства покупателю. В качестве способов воздействия на мышление собеседника используются все возможности – речь, мимика, движение глаз, позы, жесты, память, воображение, действия.

НЛП дает понимание, как именно работает мозг, как происходит образование мыслей и формируются стереотипы поведения. Зная эти нюансы, можно исключить тормозящие факторы из собственного и чужого мышления, чтобы путь к успеху стал свободным и коротким.

Для лучшего понимания можно разобрать словосочетание «нейролингвистическое программирование» на составные части:

«нейро» – в переводе с греческого означает «нервы, жилы», то есть указывает на нервную систему и мозговые процессы человека;

«лингвистика» – «язык, знание языка», приводит к преобразованию внешней информации через внутренние ощущения;

«программирование» – это создание инструкции для любого объекта, который способен ее воспринять.

То есть, под нейролингвистическим программированием подразумевают приемы, способные давать мозгу ту информацию, с помощью которой человек сможет поменять свое и чужое мышление и поведение.

Как появилось НЛП?

Открытые источники утверждают, что нейролингвистические установки начали применять еще в 1976 году лингвист Джон Гриндер и студент Ричард Бендлер. Этот дуэт исследователей досконально изучил труды именитых психологов, проводил семинары, общался с пациентами. Итогом стало отделение НЛП от других психотерапевтических направлений, а основным его методом – применение различных приемов лингвистики и коммуникации для достижения целей и изменения мыслей.

Метод признается не всеми учеными, некоторые считают его лишь искусством манипулировать сознанием. Но если использовать его с гуманными и положительно окрашенными целями, то можно говорить о соответствии способа моральным принципам.

Где сегодня применяются техники НЛП?

Сначала НЛП использовали в борьбе со страхами, фобиями и психическими расстройствами. Поскольку у пациентов отмечалась положительная динамика, то способ стали применять в самых разнообразных направлениях. Сегодня НЛП-техники популярны:

в продажах и рекламном бизнесе;

при планировании и проведении переговоров;

как метод воспитания и обучения;

при постановке целей;

в школах актерского мастерства и для публичных выступлений;

как мотивация в спорте;

в процессе коучинговых тренингов;

при наборе персонала;

в армии и разведке;

для саморазвития и самопознания.

Список чрезвычайно обширен потому, что управление своими эмоциями, моделирование успеха и достижение целей необходимо практически в любой области жизнедеятельности человека.

Чего может добиться психолог нейролингвистическими методами?

Когда человек обращается за помощью к психологу, то специалист выбирает метод коррекции, способный помочь решить конкретную проблему, с которой клиент пришел к нему.

Метод НЛП используют психологи, когда пациент хочет:

владеть инструментом для управления собой (телом, самочувствием, переживаниями, мыслями, поведением);

влиять на других людей (расположить к себе человека, построить доверительные отношения, достигать взаимопонимания в конфликтах, уметь проводить успешные переговоры);

иметь другой взгляд на трудности (не только решать проблему быстро, но и извлекать из нее уроки для себя);

достигать поставленных целей в любой сфере (в развитии, образовании, карьере, отношениях);

избавиться от страхов и фобий;

приобрести качества лидера, чтобы управлять коллективом/персоналом;

определить и снять те барьеры, которые удерживают от свободы, независимости и принятия решений.

Это всего малая часть тех запросов, которые возможно решить при помощи нейролингвистического программирования, являющегося одним из самых естественных способов понять свои ресурсы и перспективы, сделать выбор и получить результат.

О неограниченных возможностях НЛП-техник и о других методах оказания психологических услуг рассказывают наши преподаватели на дистанционном курсе по практической психологии. После окончания курса вы сможете работать психологом-консультантом и помогать себе и другим достичь целей и найти выход из самых сложных жизненных ситуаций.

Результативные методы НЛП в психологии

Уникальность нейролингвистических техник состоит в том, что они просты, доступны, а при регулярном применении в большинстве случаев дают стойкий результат. Некоторые люди склонны не доверять НЛП из-за их похожести на хитрые фокусы и манипуляции. Но стоит попробовать, прежде чем выносить суждение.

Например, сподвигнуть собеседника на совершение определенных действий можно с помощью простого способа:

нужно сесть напротив человека и непринужденно вести беседу;

затем около десяти минут ненавязчиво копировать его позы, следя за изменениями положения его тела и повторяя его;

после, сменив свою позу, вы увидите, как оппонент в ответ скопирует вас.

Таким методом можно добиться от человека любых действий – от взятия в руку предмета до подписания документа.

Главный секрет нейролингвистического программирования в том, что через речь, голос, позы, мимику и жесты можно давать мозгу собеседника прямые команды, в обход сознания. Конечно же, использовать такой метод следует только в позитивном ключе, для достижения полезных и взаимовыгодных целей.

Методы НЛП прекрасны тем, что не надо ничего придумывать, психологи уже составили понятные инструкции, которые доступны каждому человеку. Расскажем о самых популярных имеющихся методиках и упражнениях, которые дают высокие результаты.

1. ТЕХНИКА «ПРИСОЕДИНЕНИЕ».

Мозг всегда дает сигнал об опасности, когда к человеку приближается незнакомец. Человек напрягается, внимательно наблюдает и готов защищаться, поэтому добиться чего-то от него в таком состоянии вряд ли невозможно. Чтобы установить доверительный контакт в общем с собеседником пространстве – можно начать копировать оппонента: его позы, движения, выражение лица, походку. Тогда собеседник узнает в вас «своего» и начнет соглашаться с вами по многим вопросам.

2. МЕТОД СОГЛАСИЯ «ТРИ ДА».

Чтобы расположить к себе собеседника и получить от него согласие, нужно задать ему подряд таких три вопроса, ответ на которые будет однозначно соглашающийся – «Да». По закону инерции и на четвертый вопрос или просьбу он скорее всего автоматически ответит положительно.

3. МЕТОД ПЕРЕКЛЮЧЕНИЯ ВНИМАНИЯ.

Простая техника, которая помогает перевести внимание собеседника на другой объект. Часто новшества воспринимаются человеком негативно, поэтому, чтобы привлечь его к выполнению новых правил, следует отвлечь внимание на что-то другое, а потом аккуратно и мягко вернуть к основному вопросу.

5. ТЕХНИКА «УСТАНОВКА ЯКОРЯ».

Метод способствует созданию условного рефлекса. Не секрет, что эмоции, запахи, воспоминания вызывают у человека психологическую и эмоциональную реакцию, которую «запоминает» мозг. Создать такой «якорь» и запускать его при надобности можно с помощью касания, голоса, жеста, демонстрации картинки и так далее. Якоря могут устанавливаться намеренно или возникать сами собой. Используется метод психологами для «введения» человека в нужное состояние, например, в состояние спокойствия, если клиент волнуется.

6. РЕЙРЕЙМИНГ.

Рейрейминг – это речевые фокусы, которые приводят к изменению убеждений и дают возможность посмотреть на ситуацию по-новому. Для достижения результата нужно рассказать о явлении с определенным оттенком, но без искажения сути, то есть задать новый смысл привычному процессу с помощью слов.

Сегодня нейролингвисты предлагают достаточное количество простых методов для усовершенствования себя и своих способностей, обретения гармонии с самим собой и окружающими, легкого пути к насыщенной и счастливой жизни. Пользуйтесь! На благо себе и другим.

Источник

Что такое НЛП простыми словами – ТОП-3 лучших Техники

Здравствуйте, дорогой читатель! Сегодня мы с вами разберем одну из самых интересных тем в психологии — нейролингвистическое программирование (НЛП). Данная сфера психологии является спорной, однако имеет некоторые логические и психологические основы. Давайте посмотрим, что будет в статье:

Нейролингвистическое программирование — это дисциплина, которую разработала в 1970е годы группа энтузиастов. Самыми известными из основателей стали лингвист Джон Гриндер и психолог Ричард Бэндлер. В наше время мы часто контактируем с новыми людьми. Именно поэтому, применяя методы НЛП, вы можете сразу поставить себя на нужный уровень в общении.

Нейролингвистическое программирование – Основная информация

НЛП — техники появились как упрощённый вариант приёмов психологов и психотерапевтов. Они призваны помогать людям обрести цельность. Поэтому, используя методы нлп, вы сможете корректировать чужое поведение и приводить в порядок самого себя. Основная задумка нейролингвистического программирования заключалась в создании благоприятной среды для общения. В этой статье мы продемонстрировали основные нлп – техники, на примере которых можно научиться азам манипулирования самостоятельно.

С базовой частью общедоступных методов нейролингвистического программирования удобно познакомиться в виде списка:

1. Речевые техники НЛП:

2. Техника НЛП – якорение

Далее подробно разберем каждый пункт этого отображения.

Нейролингвистическое программирование – Речевые техники

Эти техники являются как раз тем самым нейролингвистическим программированием, каким его представляет большинство людей. По сути, речевые техники предполагают употребление определённых фраз, изменение интонации, мимики и положения тела. НЛП во многом строится именно на «отзеркаливание», на умении «скопировать» собеседника. Это нужно, чтобы стать для него «своим». И тогда он будет куда более восприимчив ко всему, что вы скажете.

Начнем с рассмотрения речевых техник нлп. Они часто употребляются в рекламе, выступлениях политиков и просто в общении с людьми. Странно, но разные люди используют те или иные методы из этой области неосознанно, без предварительного обучения. Это происходит и в семье, и на работе, и в общественных местах, и в любых других социальных точках. Поэтому польза от логического понимания этих техник заключается в умении распознавать попытки манипуляции и противостоять им. Также уметь направить общение в нужное русло.

НЛП – Трюизмы

Само слово «трюизм» является англицизмом и в своём изначальном варианте обозначает «банальность». Это утверждение, которое является чем-то настолько обыденным, что воспринимается без всякой критики, просто как данность. Классическими примерами служат фразы наподобие «мальчики не плачут», «спорят только дураки» и прочее. Человек, который использует эти и подобные им формулировки фраз, заставляет делать то, что ему нужно. Он минует убеждения, которые опровергают сформулированные утверждения.

Например, если одному индивидууму нужно заставить другого проявить активную позицию в каком-либо вопросе, он скажет: «Под лежачий камень вода не течёт». В результате вы отчётливо подаете посыл, согласно которому только активное поведение может исправить ситуацию. Если понадобится урезонить другого, то можно вспомнить фразы «Дурная голова ногам покоя не даёт» и «поспешишь – людей насмешишь». Пожалуй, многие пословицы являются как выражением жизненного опыта поколений, так и хорошим способом замотивировать другого на нужные действия.

НЛП – Предположения

Предположения представляют собой манипуляцию на основе связывания двух событий воедино с целью заставить после выполнения одного действия приступить ко второму.

В реальной жизни такие посылы демонстрируются фразами наподобие «пойдёшь в школу – извинись перед одноклассником». При этом совершенно не уточняется, хочет ли школьник извиняться перед одноклассником и нужно ли это делать. Перед человеком вообще не ставится выбора, и он бессознательно воспринимает это наставление. Благодаря подобным фразам можно превратить невинный поход в школу в достаточно сложное моральное задание. Этот иррациональный подход всё-таки работает и в сознании человека в обход его воли и вправду связываются две не особо взаимозависимые величины.

НЛП – Противоположности

Этот принцип хорошо прослеживается в рекламе, которая часто транслирует скрытый посыл «купи наш товар и уподобишься кинозвезде». Также связываются две ситуации. Только «накинутая» ситуация уже является не приказом, а неким обещанием.

Стремление к мечте подталкивает сделать то, что хочет манипулятор. Достаточно ярким примером является многим знакомая фраза «будешь хорошо учиться – станешь начальником». При этом не уточняется, как хорошая учеба гарантированно приведёт девятиклассника к креслу генерального директора. Это просто абстрактное обещание, которое на бессознательном уровне связывает две независимые позиции в человеческой психике.

Двойные вопросы

В них содержится два вопроса. Первый выступает как вступительный. А второй, по типу предыдущих, воспринимается бессознательно как истина в последней инстанции.

Как правило, используются конструкции наподобие:

Например:

«А вы осознали, как правильно вы поступили, придя сюда?»

«Не кажется ли вам, что в этом районе нет хороших мест для празднования?»

Как и предыдущие, приём кажется достаточно простым, но он оказывает большое внушительное влияние.

Ложный выбор

В данном случае человеку даётся возможность выбрать. Но на самом деле, это выбор из двух позиций, одинаково выгодных тому, кто задает вопрос:

Как можно понять, эффект во многом аналогичен предыдущим.

Техника якорения

По сути, якорь – это триггер. Это то или иное место, песня, вещь и т.д., которые вызывают у личности сильные чувства из-за связи с воспоминаниями, переживаниями. Человека в детстве увлекала компьютерная игра и он провёл в ней много времени. Воспоминания о прохождении игры вызывают давно потерянное чувство сказочности. Если бы он познакомился с этой игрой во взрослом возрасте, то мог бы оценить её как просто хорошую. Пройти один раз и не возвращаться больше. Но именно из-за того, что она является якорем, который позволяет почувствовать себя ребёнком, он может стабильно тратить по паре дней в каждом отпуске, чтобы пройти её заново.

То же самое касается и якорей со знаком «минус». У этого же человека в детстве была крайне вредная бабушка. Потом возможно негативный опыт подкрепился в школе в ходе общения с пожилыми учительницами. Вероятно, что и в 40 лет он будет испытывать некоторое чувство стресса, когда столкнётся с пожилой женщиной.

На практике якорь используется для контроля тех или иных привычек. Например, наказания за прогулы в школе или не сделанные уроки – негативный якорь. Ключом которых является невыполненные обязательства, после которых наступает наказание. Также подобный опыт применяется при лечении алкоголизма. После употребления спиртного, дают рвотную таблетку. Со временем один вид алкоголя будет вызывать ассоциации с тошнотой.

Нейролингвистическое программирование – Упражнения

Теперь в этой части статьи будут представлены практические последовательности действий. Самостоятельная практика этих действий может изменить восприятие действительности вами и окружающими.

Это не слон – это муха

Суть этого упражнения заключается в том, чтобы убрать всякие надуманные страхи и излишнюю драматизацию. Таким образом снизить действие стресса от ситуации.

Чтобы превратить своих страшных «слонов» в «мух», нужно:

При помощи этого упражнения можно избавиться от привычки гиперболизировать возникшие на жизненном пути трудности.

Большая стирка

Данная техника прекрасно работает, когда картинка медленно, но верно выводит человека из себя и всё время всплывает в памяти. Не дает спокойно жить. Если не помогают ни встречи с друзьями, ни уход в работу – пришло время применить на практике основы нлп:

Это упражнение хорошо подходит при паранойе и навязчивых мыслях.

Мушкетёры 20 лет спустя

Эта техника позволяет увидеть, насколько несущественны те проблемы, которые сейчас кажутся крайне важными. Как ни странно, но её практикует множество людей, даже не догадываясь об этом.

Это упражнение по своей сути направляет уже даже не столько на работу с восприятием, сколько на философское осмысление.

Упражнение наглядно демонстрирует простую истину. Мелкие повседневные неприятности в нашем вечно меняющемся мире достаточно быстро забываются. Не превращайте их в катастрофу грандиозного масштаба!

Лучшие книги по НЛП

Если у вас остались какие-то вопросы, то даем вам по нашему мнению лучшие книги по НЛП. Этот список включает произведения:

Нейролингвистическое программирование – Заключение

Давайте подведем итоги сегодняшней статьи:

Помните! Прежде чем использовать нейролингвистическое программирование для изменения поведения людей, опробуйте эти техники на себе. Лишь улучшив с их помощью своё собственное восприятие реальности, приступайте к экспериментам с восприятием окружающих.

Источник

Что такое НЛП и в чем оно переоценено

История создания

В начале 70-х годов двое молодых американских аспиранта Ричард Бендлер и Джон Гриндер решили провести исследования, целью которых было наблюдение и запись на камеру большого количества различных профессиональных областей. Основной целью разработки системы НЛП представить и понять как известные психотерапевты успешно и эффективно работают со своими клиентами. В эксперимент попали: психотерапевты, журналисты, адвокаты, преподаватели и даже политики. Работа была проведена виртуозно, каждый элемент был разложен по полочкам, собраны самые интересные детали, которые дали возможность разработать алгоритм успеха. Смысл этого алгоритма заключался в том, чтобы записать каждое движение, взгляд и слово человека, который можно применять в любой сфере, как скрипт. Этот скрипт поведения должен был помочь стать профессионалом в любой сфере и достичь желаемого результата в максимально короткий промежуток времени. Техника НЛП получила большую популярность и начала захватывать весь мир. Многое из тех кто использовал подобную методику могли горить о ее эффективности.

Стоит отметить, что основатели нейролигвистического программирования не ставили перед собой цель создать новое направление в науке. Им важно было понять, проследить и найти новые техники и модели поведения людей, их реакции, а также понимание сложных техник в мировой психологии.

Методы техники НЛП

Основная цель НЛП это помощь людям в эффективном познании и воздействии на себя и на окружающий мир. Эта методика включает в себя широкий спектр применения:

Техника НЛП якобы позволяет развить в себе прекрасные коммуникативные качества, поймать волну собеседника, полностью занять его позицию и тем самым расположить к себе. НЛП помогает понять себя и окружающий мир, достичь гармонию и гибкость в поведении. В медицине используют глубокую методику НЛП для лечения различных фобий и психологических травм. Такая техника помогает улучшить психоэмоциональное состояние человека, придает ему уверенности, дает высокий уровень работоспособности.

Существует техника взмаха, которую может применить любой человек. Заключается она в представлении связи и ассоциации звуков, ощущений, от которых человек желает избавиться. После этого необходимо представить новые ощущения взамен вредной привычке. Например, вы решили бросить курить, вам надо представить ощущение, связанное с процессом курения, после этого следует представить еще одну картинку, где вы желаете получить что-то взамен вредной привычке.

Как научиться техникам и методам НЛП

Для успешного обучения необходимо изучить теорию, последовательность действий, делать ежедневные тренировки, усовершенствовать свои знания, аккуратно использовать полученные знания на практике. Стоит отметить, что нейролингвистичекое программирование поможет вам повысить внимательность в общении, научиться контролировать себя и внедрить новые эффективные способы для улучшения коммуникации.

Специалисты советуют начать обучение с основных принципов.

Принципы НЛП

За годы существования методики ученые вывели основные принципы НЛП. Все используемые принципы разрабатывались и успешно внедрялись с 70-х годов. Их активно используют в управлении, переговорах, изменении отношений супругов, ведении бизнеса, корректировании линии поведения детей и подростков, юриспруденции и медицине.

Нельзя использовать методы НЛП для насильственного воздействия, любая такая попытка по отношению к другому человеку потерпит фиаско. Неправильное использование может привести к обратному результату: агрессии, болезненному состоянию. Психотерапевты используют методику НЛП в следующей интерпретации:” человек не только носит в себе проблемы, но еще и их решения, с наиболее эффективным и положительным результатом”.

НЛП не вводит людей в гипноз или транс. Методика работает только на копировании эмоций, жестов, манеры поведения, тембра голоса, ритма дыхания собеседника. Именно эти ключевые тезисы помогают расположить к себе человека и максимально эффективно ему помочь.

Используется 3 главных подхода: визуальный, кинетический и вербальный. Все методы направлены на внушение человеку необходимых эмоций и представлений.

Эту методику некоторые считают эффективной в решении проблем неопределенности. Когда человек мечется и не знает как правильно поступить, начинает хвататься за каждое предложение, которое может дать перемену в его жизни. Чем ярче будет такое предложение, тем результативнее будет исход.

Применяя в своей практике НЛП вы можете оказывать непосредственное влияние на любые отношения, попытаться менять их эффективнее и направлять в нужное для вас русло.

В основе каждого человека лежит исключительно позитивное намерение.

То как вы говорите гораздо важнее того, чтобы говорите. Тут большую роль играет вербальная форма, а также голос, поза, жесты и мимика. Содержание разговора в таком случае составляет всего лишь 7%.

Умение понимать чувства людей или калибровка. Калибровка дает возможность чувствовать и понимать что чувствует человек, к чему стремится и чего желает. Вс эти желания обусловлены манерой поведения (жесты, движения, интонация). Этот принцип помогает делать общение более эффективным, точным, а само поведение понятным и прогнозируемым.

Каждый человек является уникальным. Каждый индивидуум обладает своими знаниями и опытом, именно их называют в НЛП картой человека. С помощью НЛП дают возможность найти свою карту мировоззрения, которая поможет стать здоровым, сильным, успешным и гармоничным.

НЛП говорит о том, что каждый из нас обладает огромными ресурсами для достижения поставленных целей.

Процесс использования НЛП

Как мы знаем, основными категориями НЛП являются:

Таким образом, в беседе можно подстроить и «настроить нужные рычаги», с помощью которых теоретически можно воздействовать на собеседника. Преобладающее восприятие делает собеседника более податливым и уязвимым в общении.

НЛП в обычной жизни

В обычной повседневной жизни нас окружают элементы, напоминающие бессознательное манипулирование. Например, когда малыш балуется, мы делаем ему замечание и от того какая будет интонация зависит его дальнейшее поведение. Согласитесь, можно сделать замечание о поведении по-разному, но это не означает, что малыш придет в чувства и успокоится. Если к интонации добавить еще касание, то эффект будет результативным. Метод касания еще называют “Установкой якоря”. В использовании этого метода важную роль играют технические детали, а именно правильное касание собеседника, нужная интонация. Специалисты советуют тренировать и развивать свои знания. Для получения желаемого результата продумывайте свои шаги, слова, линию поведения. Для успешного овладевания техниками НЛП необходимо:

Применение НЛП в деловой практике

Нейролигвистическое программирование широко используют для ведения переговоров. При правильной подготовке и использования программирования можно гораздо быстрее достичь желаемого результата. Достичь договоренность можно благодаря:

Такой метод в современном бизнесе широко используют финансовые, банковские учреждения и предприятия, деятельность, которых связана с продажами. При осуществлении “холодных звонков” менеджер, овладевший техниками НЛП, незаметно и эффективно использует их в своих целях. В ходе беседы используется все: дружеская беседа, забота, интерес, откровения, все что может помочь расположить к себе собеседника.

Такие методы широко применяют в рекламе, пропаганде. Мало кто знает, но обычный слоган в рекламе любого товара и призыв к его немедленной покупке это принципы НЛП. При правильном понимании и использовании принципов НЛП люди влияют и меняют убеждения, подсознание и мысли своих собеседников.

Применение НЛП в современном мире

В нынешнее время методика НЛП слишком раздута. В каждом крупном городе можно найти фирму, которая предоставляет курсы по обучению. Каждый курс разбит на блоки и для успешного прохождения преподаватели оценивают вашу личную подготовку, способы восприятия информация и ее применении. Но, к сожалению, не всегда ожидания оправдываются. Существует некое преувеличение техник программирования.

Многие думают, что побывав на тренинге или окончив курсы, его смогут запрограммировать на успех. На самом деле НЛП направлен на обретение веры в себя. Методика помогает понять как наши убеждения влияют на то, что с нами происходит.

Многие думают, что изучить методику НЛП можно прочитав книгу или просмотрев видео-урок. На самом деле это не так! Приобрести знания можно только с помощью постоянных и правильных практических занятий.

НЛП не имеет никакого отношения к психотерапии. Это спорное утверждение. Нейролигвистическое программирование это новое направление в психотерапии. Первыми кто успешно использовал модели НЛП были известные психотерапевты. Также такой вид программирования помогает достичь успеха, поднять самооценку, избабиться от старых и не нужных комплексов. В наше время методику и технику НЛП успешно применяют в спорте, политике, бизнесе, воспитании и т.д.

“С помощью НЛП я смогу манипулировать и управлять людьми” это не так. Главной задачей программирования является построение коммуникации и выявлении реакции собеседника/своих. При неумелом манипулировании людьми вы можете испортить отношения и не получить долгожданного сотрудничества.

В настоящее время НЛП широко используется в основном в некоторых развитых странах. Так например, в США насчитывается более 100 организаций, в Германии более 80. Все это специализированные институты НЛП, занимающихся исследованиями, разработками и внедрением специальных техник в абсолютно разных сферах.

Среди психотерапевтов методы НЛП также, по некоторым непровереным данным, заняли лидирующую позицию. Многие используют в своих сеансах разные интервенции на основе техник НЛП.

Источники:

Текст публикуется в авторской редакции

Если вы заметили ошибку или опечатку в тексте, выделите ее курсором, скопируйте и напишите нам.

Не понравилась статья? Напиши нам, почему, и мы постараемся сделать наши материалы лучше!

Источник