Обработка естественного языка (NLP) в виртуальных помощниках происходит с помощью алгоритмов и моделей, которые анализируют, понимают и генерируют язык. 1 Некоторые этапы этого процесса:

1. Токенизация и синтаксический анализ. 1 Текст разбивается на понятные фрагменты, обычно слова или фразы. 1 Затем их совокупность подвергается синтаксическому анализу, что позволяет помощнику понять взаимосвязи между фрагментами. 1 Например, фраза «Забронировать авиабилет в Москву» разделяется на «Забронировать», «авиабилет», «в», «Москву». 1
2. Семантический анализ. 1 Предполагает расшифровку значения слов и фраз в контексте. 1 Здесь необходимо не только справиться со словарями, но и распознать цель, стоящую за сообщением пользователя. 1 Например, фраза «Можешь открыть окно?» в контексте «умного дома», скорее всего, будет относиться к обычному окну, тогда как в компьютерном контексте она может означать открытие новой вкладки в браузере. 1
3. Распознавание и генерация речи. 1 Для голосовых помощников важно преобразование речи в текст и обратно. 1 Это предполагает точное понимание слов и генерацию естественно звучащей речи. 1
4. Распознавание намерений. 13 Система определяет цель или задачу, стоящую за данным текстом. 3 Например, модель может распознавать, что сообщение пользователя представляет собой запрос о продукте или услуге. 3
5. Запоминание контекста. 1 Учёт контекста предполагает запоминание прошлых диалогов. 1 Подобная память позволяет системе опираться на предыдущие диалоги, обеспечивая связь между ними и подобное человеческому общение. 1 Например, если пользователь ранее упоминал, что у него аллергия на грибы, то виртуальный помощник исключит варианты с грибами, если у него спросят про кулинарные рецепты. 1
6. Непрерывное обучение. 1 Системы на основе NLP предназначены для обучения и постепенной адаптации к новым условиям. 1 Благодаря методам машинного обучения они способны расширять свой словарный запас, улучшать понимание языковых нюансов и давать всё более точные ответы. 1