Обработка естественного языка: основные тенденции, о которых вам следует знать
“
Саммари: Будьте в курсе последних тенденций в области обработки естественного языка. Узнайте, как развивается эта технология и как она меняет такие сферы, как искусственный интеллект, здравоохранение и обслуживание клиентов.
Обработка естественного языка изменила то, как мы используем технологии. Теперь машины могут понимать, интерпретировать и отвечать на человеческую речь — как устную, так и письменную. Голосовые помощники, такие как Siri и Alexa, а также чаты-боты, мгновенно отвечающие на наши вопросы, стали частью нашей повседневной жизни благодаря этой технологии.
Эта область, которая является частью искусственного интеллекта, влияет на такие отрасли, как здравоохранение, финансы, образование и обслуживание клиентов. В начале 2026 года роль обработки естественного языка продолжает расти, и знания о последних тенденциях помогают профессионалам, студентам и компаниям использовать эти возможности наилучшим образом. В данной статье мы расскажем, что такое обработка естественного языка, рассмотрим важные тенденции 2026 года, направления применения технологии и объясним, кому полезно изучать эту область.
Эта область, которая является частью искусственного интеллекта, влияет на такие отрасли, как здравоохранение, финансы, образование и обслуживание клиентов. В начале 2026 года роль обработки естественного языка продолжает расти, и знания о последних тенденциях помогают профессионалам, студентам и компаниям использовать эти возможности наилучшим образом. В данной статье мы расскажем, что такое обработка естественного языка, рассмотрим важные тенденции 2026 года, направления применения технологии и объясним, кому полезно изучать эту область.
Хотите узнать, как лидеры российского рынка используют наши решения?
Ознакомьтесь с презентацией кейсов AllSee, где собраны реальные решения, доказавшие свою эффективность в бизнесе!
Что такое обработка естественного языка (NLP)?
Обработка естественного языка — это направление искусственного интеллекта, которое занимается обучением компьютеров пониманию и работе с человеческим языком. Она объединяет вычислительную лингвистику (науку о языке), машинное обучение и глубокое обучение.
Основная цель — сделать так, чтобы машины понимали не только отдельные слова, но и общий смысл, интонацию и контекст.
Вот несколько примеров применения обработки естественного языка на практике:
Основная цель — сделать так, чтобы машины понимали не только отдельные слова, но и общий смысл, интонацию и контекст.
Вот несколько примеров применения обработки естественного языка на практике:
- Преобразование речи в текст.
- Понимание смысла предложения.
- Ответы на вопросы в естественной, похожей на человеческую манере.
Основные тенденции в области обработки естественного языка в 2025 году
Обработка естественного языка развивается очень быстро, и в 2026 году происходят значительные изменения. Вот основные тенденции, на которые стоит обратить внимание:
1. Трансформер-модели и BERT
Трансформер-модели стали ключевой технологией успеха обработки естественного языка. Модели, такие как BERT (двунаправленные кодировочные представления на основе трансформеров), отлично справляются с пониманием контекста — они учитывают, что значение слова может меняться в зависимости от окружающих его слов.
В 2026 году трансформер-модели по-прежнему будут основным выбором для чат-ботов, инструментов перевода, систем ответов на вопросы и автоматического резюмирования текста. Их способность более естественно обрабатывать язык помогает инструментам на основе искусственного интеллекта становиться более похожими на человека в манере общения.
2. Самостоятельное обучение (Self-Supervised Learning, SSL)
Обучение моделей для обработки естественного языка обычно требует большого объема размеченных данных, на подготовку которых уходят время и деньги. Самостоятельное обучение меняет этот подход. Благодаря этой технологии модели могут учиться на обычных, неразмеченных текстах, сокращая необходимость ручной работы.
Это облегчает и удешевляет процесс создания мощных систем для обработки естественного языка, даже если нет доступа к большим размеченным наборам данных.
3. Обработка естественного языка для малораспространённых языков
Большинство существующих инструментов хорошо работают на английском и некоторых других широко используемых языках. Однако в 2026 году всё больше внимания уделяется созданию моделей для малораспространённых языков — то есть таких, для которых доступно мало учебных материалов.
Это позволит большему числу людей по всему миру пользоваться инструментами искусственного интеллекта на своем родном языке, делая технологии более доступными.
4. Анализ тональности для улучшения клиентского опыта
Анализ тональности применяет обработку естественного языка для определения, является ли текст положительным, негативным или нейтральным. Бизнес уже использует такие инструменты, чтобы анализировать отзывы клиентов, посты в социальных сетях и обратную связь.
В 2026 году анализ тональности станет еще более точным, лучше понимая интонацию и контекст. Это поможет компаниям предугадывать потребности клиентов и оперативно улучшать сервис.
1. Трансформер-модели и BERT
Трансформер-модели стали ключевой технологией успеха обработки естественного языка. Модели, такие как BERT (двунаправленные кодировочные представления на основе трансформеров), отлично справляются с пониманием контекста — они учитывают, что значение слова может меняться в зависимости от окружающих его слов.
В 2026 году трансформер-модели по-прежнему будут основным выбором для чат-ботов, инструментов перевода, систем ответов на вопросы и автоматического резюмирования текста. Их способность более естественно обрабатывать язык помогает инструментам на основе искусственного интеллекта становиться более похожими на человека в манере общения.
2. Самостоятельное обучение (Self-Supervised Learning, SSL)
Обучение моделей для обработки естественного языка обычно требует большого объема размеченных данных, на подготовку которых уходят время и деньги. Самостоятельное обучение меняет этот подход. Благодаря этой технологии модели могут учиться на обычных, неразмеченных текстах, сокращая необходимость ручной работы.
Это облегчает и удешевляет процесс создания мощных систем для обработки естественного языка, даже если нет доступа к большим размеченным наборам данных.
3. Обработка естественного языка для малораспространённых языков
Большинство существующих инструментов хорошо работают на английском и некоторых других широко используемых языках. Однако в 2026 году всё больше внимания уделяется созданию моделей для малораспространённых языков — то есть таких, для которых доступно мало учебных материалов.
Это позволит большему числу людей по всему миру пользоваться инструментами искусственного интеллекта на своем родном языке, делая технологии более доступными.
4. Анализ тональности для улучшения клиентского опыта
Анализ тональности применяет обработку естественного языка для определения, является ли текст положительным, негативным или нейтральным. Бизнес уже использует такие инструменты, чтобы анализировать отзывы клиентов, посты в социальных сетях и обратную связь.
В 2026 году анализ тональности станет еще более точным, лучше понимая интонацию и контекст. Это поможет компаниям предугадывать потребности клиентов и оперативно улучшать сервис.
Хотите быть в курсе актуальных новостей о внедрении AI?
Подписывайтесь на телеграм-канал AllSee и читайте наши свежие новости о трендах и решениях с ИИ каждый день!
5. Диалоговые системы и более умные чат-боты
Чат-боты становятся намного сложнее, чем просто программы для ответов на стандартные вопросы. Новое поколение таких систем будет:
6. Применение обработки естественного языка в различных сферах
Обработка естественного языка используется не только в чат-ботах. Эта технология применяется в разных отраслях:
Чат-боты становятся намного сложнее, чем просто программы для ответов на стандартные вопросы. Новое поколение таких систем будет:
- Понимать контекст беседы.
- Распознавать эмоции в сообщениях.
- Обрабатывать более сложные запросы.
6. Применение обработки естественного языка в различных сферах
Обработка естественного языка используется не только в чат-ботах. Эта технология применяется в разных отраслях:
- Здравоохранение — извлечение информации из медицинских записей, помощь с оформлением клинической документации и поддержка исследований.
- Финансы — анализ рыночных отчетов, обнаружение мошенничества и автоматизация работы с документами.
- Юридические услуги — проверка контрактов и краткое изложение юридических документов.
- Образование — помощь в оценке работ, предоставление мгновенной обратной связи и создание учебных материалов.
Кто должен изучать обработку естественного языка?
Навыки в области обработки естественного языка ценятся среди разных специалистов. Мы советуем задуматься об изучении этой области, если вы относитесь к следующим категориям:
1. Любители искусственного интеллекта и исследователи
Если вы интересуетесь искусственным интеллектом и вам нравится работать с языковыми моделями, обработка естественного языка станет отличным направлением для развития.
2. Дата-сайентисты и инженеры по машинному обучению
Если вы уже работаете с данными или искусственным интеллектом, добавление навыков по обработке естественного языка позволит создавать более сложные системы для разных отраслей.
3. Владельцы бизнеса и профессионалы
Если ваша работа связана с общением с клиентами, маркетингом или анализом данных, такие навыки помогут повысить эффективность и лучше понять потребности клиентов.
4. Студенты и те, кто планирует сменить профессию
Если вы планируете карьеру в области искусственного интеллекта, получение сертификата, включающего обработку естественного языка, расширит ваши возможности на рынке труда.
1. Любители искусственного интеллекта и исследователи
Если вы интересуетесь искусственным интеллектом и вам нравится работать с языковыми моделями, обработка естественного языка станет отличным направлением для развития.
2. Дата-сайентисты и инженеры по машинному обучению
Если вы уже работаете с данными или искусственным интеллектом, добавление навыков по обработке естественного языка позволит создавать более сложные системы для разных отраслей.
3. Владельцы бизнеса и профессионалы
Если ваша работа связана с общением с клиентами, маркетингом или анализом данных, такие навыки помогут повысить эффективность и лучше понять потребности клиентов.
4. Студенты и те, кто планирует сменить профессию
Если вы планируете карьеру в области искусственного интеллекта, получение сертификата, включающего обработку естественного языка, расширит ваши возможности на рынке труда.
Как изучить НЛП и получить сертификат
Если вы действительно хотите освоить обработку естественного языка, предлагаем следующий простой путь:
- Изучите основы машинного обучения — разберитесь, как обучаются и тестируются модели.
- Освойте методы обработки естественного языка — начните с предварительной обработки текста, токенизации, анализа тональности, а затем переходите к работе с продвинутыми моделями, такими как BERT и GPT.
- Практикуйтесь на проектах — используйте открытые наборы данных, чтобы создавать собственные чат-боты, инструменты анализа эмоций или классификаторы текстов.
- Получите подтверждение своих знаний — сертификация поможет подтвердить ваши навыки и повысит ваши шансы при поиске работы.
Готовы внедрить ИИ, но не знаете, с чего начать?
Получите консультацию с экспертами AllSee, чтобы сделать свой проект эффективнее и надежнее.
Четыре основных типа техник НЛП
Обработка естественного языка — это технология, которая помогает компьютерам понимать и работать с человеческой речью. Существует четыре основных подхода к её реализации, и каждый из них отличается своими особенностями.
Статистические методы используют большое количество данных, чтобы находить закономерности и делать прогнозы. Например, когда вы набираете сообщение на телефоне, устройство часто подсказывает следующее слово на основе того, как похожие слова использовались ранее.
Стохастические методы основаны на вероятности, то есть сосредоточены на том, что скорее всего произойдет. Такие подходы часто применяются для распознавания речи: система слушает звуки и определяет, какие слова наиболее вероятны в конкретной ситуации.
Правила, заданные людьми, лежат в основе так называемых правил-ориентированных методов. Это похоже на работу с грамматическим справочником: такие правила помогают компьютеру распознавать существительные, глаголы и прилагательные в предложении.
Гибридные методы объединяют несколько подходов — например, используют как грамматические правила, так и статистические модели для повышения точности распознавания языка. Часто такой подход применяется в чат-ботах: правила помогают понять структуру фразы, а статистические модели — угадать смысл.
Эти методы делают обработку естественного языка полезной во многих повседневных инструментах: голосовых помощниках, сервисах перевода и чат-ботах поддержки клиентов.
Обработка естественного языка — одна из важнейших составляющих искусственного интеллекта на сегодняшний день. В 2026 году благодаря развитию трансформер-моделей, самостоятельного обучения и поддержке разных языков эта технология станет еще ближе к человеку. Независимо от того, являетесь ли вы студентом, профессионалом или владельцем бизнеса, изучение обработки естественного языка открывает новые возможности. Если вы хотите укрепить свои знания и перспективы для карьеры, мы рекомендуем записаться на обучающие программы по искусственному интеллекту с акцентом на обработку естественного языка. Сейчас самое подходящее время, чтобы начать обучение и стать частью этого увлекательного мира технологий на основе искусственного интеллекта.
Статистические методы используют большое количество данных, чтобы находить закономерности и делать прогнозы. Например, когда вы набираете сообщение на телефоне, устройство часто подсказывает следующее слово на основе того, как похожие слова использовались ранее.
Стохастические методы основаны на вероятности, то есть сосредоточены на том, что скорее всего произойдет. Такие подходы часто применяются для распознавания речи: система слушает звуки и определяет, какие слова наиболее вероятны в конкретной ситуации.
Правила, заданные людьми, лежат в основе так называемых правил-ориентированных методов. Это похоже на работу с грамматическим справочником: такие правила помогают компьютеру распознавать существительные, глаголы и прилагательные в предложении.
Гибридные методы объединяют несколько подходов — например, используют как грамматические правила, так и статистические модели для повышения точности распознавания языка. Часто такой подход применяется в чат-ботах: правила помогают понять структуру фразы, а статистические модели — угадать смысл.
Эти методы делают обработку естественного языка полезной во многих повседневных инструментах: голосовых помощниках, сервисах перевода и чат-ботах поддержки клиентов.
Обработка естественного языка — одна из важнейших составляющих искусственного интеллекта на сегодняшний день. В 2026 году благодаря развитию трансформер-моделей, самостоятельного обучения и поддержке разных языков эта технология станет еще ближе к человеку. Независимо от того, являетесь ли вы студентом, профессионалом или владельцем бизнеса, изучение обработки естественного языка открывает новые возможности. Если вы хотите укрепить свои знания и перспективы для карьеры, мы рекомендуем записаться на обучающие программы по искусственному интеллекту с акцентом на обработку естественного языка. Сейчас самое подходящее время, чтобы начать обучение и стать частью этого увлекательного мира технологий на основе искусственного интеллекта.
Создайте новое будущее с нашими решениями
Похожие статьи