Машины учатся понимать человеческий язык с помощью обработки естественного языка (NLP). 12 Эта область искусственного интеллекта объединяет множество методов и алгоритмов, включая машинное обучение, статистику и лингвистику. 2

Процесс обучения включает несколько ключевых задач: 2

1. Токенизация. 2 Разделение текста на отдельные слова или фразы (токены). 2
2. Частеречная разметка. 2 Определение грамматических категорий слов в тексте (существительное, глагол и т. д.). 2
3. Распознавание сущностей. 2 Определение и классификация именованных сущностей в тексте (например, имена, даты, организации). 2
4. Синтаксический анализ. 2 Построение грамматической структуры предложения. 2
5. Семантический анализ. 2 Понимание смысла слов и предложений. 2

Для обучения используются большие языковые модели (LLM). 1 Они изучают структуру и правила языка из общедоступных данных в интернете: сайтов, сообщений, электронных версий книг. 1 Затем этот массив данных вводится в модель — трансформатор. 1 Кодер получает текст, сохраняет его в виде вектора, передаёт в декодер, который уже делает интерпретацию этого текста. 1

Важное преимущество этого метода — механизм самоконтроля. 1 Он позволяет обращать внимание на самые важные слова в предложении, улавливать суть. 1