Разберись в Data Science

Теперь, когда вы познакомились с несколькими инструментами текстовой аналитики, давайте сделаем шаг назад и поговорим об анализе текста на более высоком уровне.

При работе с текстом вам доступна роскошь чтения данных. Если тематическое моделирование намекает на то, что те или иные предложения относятся к определенным темам, вы можете оценить эти результаты. Если кто-то строит модель классификации текста, попросите представить как хорошие, так и плохие результаты.

По опыту нам известно, что презентовать успешный проект текстовой аналитики заинтересованным сторонам довольно весело, поскольку в данном случае результаты представляют не ряды чисел, а то, что аудитория может прочитать, понять и обсудить. Однако докладчики склонны акцентировать внимание на захватывающих и легких победах, а не на явных промахах. При представлении результатов анализа текста главный по данным должен стремиться к максимальной прозрачности. Также при обработке результатов запросите примеры, когда алгоритмы не сработали. Поверьте, так бывает.

Это возвращает нас к замечанию, которое мы сделали в начале главы: когда компании приступают к анализу собственных текстовых данных, их часто постигает разочарование. Оно было сделано вовсе не для того, чтобы отвратить вас от текстовой аналитики. Открыто говоря о недостатках, мы надеемся предотвратить возможную негативную реакцию со стороны вас или вашей компании, которая может возникнуть, когда вы начнете анализировать текст, поймете, что это сложнее, чем вы думали, и откажетесь от этой идеи или удовлетворитесь слабой аналитикой.

К этому моменту вы уже должны были выработать достаточно скепсиса, чтобы понимать, где именно могут возникнуть проблемы. Однако некоторые крупные технологические компании, по-видимому, преодолели эти трудности и добились лидерства в области текстовой аналитики и обработки естественного языка (NLP, Natural Language Processing), которая имеет дело со всеми аспектами языка, включая звук (в отличие от просто письменного текста).

Преимущества технологических гигантов

В отличие от многих других компаний, такие технологические гиганты, как Apple, Amazon, Google и Microsoft, обладают обилием текстовых и голосовых данных (данных, снабженных метками, которые можно использовать для контролируемого обучения моделей), мощными компьютерами, группами преданных делу исследователей мирового уровня и деньгами.

Благодаря таким ресурсам они добились значительного прогресса в области анализа не только текста, но и звука. В последние годы произошли заметные улучшения в следующих сферах:

– Преобразование речи в текст. Голосовые помощники и функции преобразования голоса в текст на смартфонах стали работать более точно.

– Преобразование текста в речь. Голоса в программах для чтения с экрана компьютера теперь больше напоминают человеческие.

– Преобразование текста в текст. Перевод с одного языка на другой выполняется мгновенно и с достаточно высокой точностью.

– Чат-боты. Окна чата, которые теперь автоматически открываются на каждом веб-сайте с вопросом: «Чем я могу вам помочь?», стали (чуть) более полезными.

– Генерация понятного человеку текста. Языковая модель GPT-3[121]

от компании OpenAI способна генерировать текст, напоминающий человеческий, отвечать на вопросы, а также генерировать компьютерный код по запросу. На момент написания этой книги данная модель самая продвинутая в своем роде. Согласно оценкам, стоимость ее обучения (здесь имеется в виду только использование компьютеров без учета оплаты труда исследователей) составила 4,6 миллиона долларов США[122].

Добавьте к этому наличие доступа к данным и группы экспертов-исследователей, и вы поймете, почему обработка естественного языка (пока) остается недоступной большинству компаний. Хотя алгоритмы имеют открытый исходный код, массовый сбор данных и доступ к суперкомпьютерам остается прерогативой технологических гигантов.

Кроме того, при формулировании своих ожиданий следует учитывать то, что приложения, создаваемые технологическими гигантами, универсальны для миллионов людей, то есть предназначены для решения задач, общих для представителей всех слоев общества. Например, голосовой помощник Alexa от компании Amazon предназначен для всех, включая детей. А текстовый перевод осуществляется с учетом жестких правил, встроенных в наборы обучающих данных. Слову «вечеринка» в английском языке соответствует слово «фиеста» в испанском. Суть в том, что все пользователи этих систем ожидают того, что они будут работать одинаково.

Сравните это с задачей классификации текста, специфической для того или иного бизнеса. Например, тональность фразы «телефон Samsung лучше, чем iPhone» зависит от того, в какой компании вы работаете, – Apple или Samsung. Данные, к которым у вас есть доступ, могут отличаться особенным, уникальным только для вашей компании языком. Кроме того, размер данных будет значительно меньше, чем у технологических компаний. Соответственно, результаты могут оказаться не такими четкими, как вы ожидаете.