За гранью слов: Путешествие в мир NLP с Python

Привет, друзья! Сегодня мы с вами отправимся в увлекательное приключение по бескрайним просторам обработки естественного языка, или как её называют в мире технологий – NLP (Natural Language Processing)․ Это не просто модное слово, а целая вселенная возможностей, где машины учатся понимать наш с вами язык․ Представьте, что ваш компьютер не просто видит набор символов, а осознает смысл, эмоции, намерения․ Звучит фантастически, не так ли? Но мы готовы показать, что это уже реальность, и Python – наш верный спутник в этом путешествии․

Наш опыт показывает, что от первых шагов в токенизации до создания сложных нейросетевых моделей для генерации текста лежит путь, полный открытий․ В этой статье мы раскроем все карты, поделимся своими наработками и покажем, как с помощью Python и его мощнейших библиотек можно заставить текст "говорить"․ Мы рассмотрим фундаментальные концепции, углубимся в продвинутые техники и даже заглянем в будущее NLP․ Приготовьтесь к погружению, будет интересно!

Первые шаги в мире текста: от слов к данным

Прежде чем машина сможет "понять" текст, его необходимо подготовить․ Это похоже на процесс, когда мы учим ребенка читать: сначала буквы, потом слова, предложения․ В NLP этот этап называеться предобработкой, и он является краеугольным камнем любой успешной модели․ Без качественной предобработки все последующие усилия могут оказаться напрасными, ведь как гласит народная мудрость в мире данных: "Мусор на входе – мусор на выходе"․ Мы всегда уделяем этому этапу особое внимание․

Текстовые данные, с которыми мы работаем, редко бывают идеальными․ Они могут содержать опечатки, лишние символы, специфические форматы или быть написаны на сленге․ Наша задача – привести их к единообразному, чистому виду, который будет понятен алгоритмам машинного обучения․ Именно здесь в игру вступают такие фундаментальные операции, как токенизация, стемминг, лемматизация и очистка с помощью регулярных выражений, а также векторизация․

Основы NLTK: Токенизация и стемминг

Наш путь в NLP всегда начинается с NLTK (Natural Language Toolkit) – это классика, своего рода "библия" для начинающих и опытных исследователей NLP․ С его помощью мы учимся разбивать текст на отдельные слова или предложения, что называется токенизацией․ Это первый и важнейший шаг, ведь работать с цельным текстом, как с одним блоком, невозможно․ Представьте, что вы пытаетесь проанализировать книгу, не разделив её на главы, предложения и слова – это просто неэффективно․

После токенизации часто возникает задача привести слова к их корневой форме․ Например, "бежал", "бежит", "бегущий" – все они происходят от "бежать"․ Здесь на помощь приходят стемминг и лемматизация․ Стемминг (например, с помощью алгоритма Портера или Сноубола) просто отсекает окончания, что быстрее, но иногда менее точно, так как может привести к несуществующим словам․ Лемматизация же (которую мы часто используем с NLTK, spaCy или Stanza) стремится найти словарную форму слова, что дает более качественный результат, особенно для языков с богатой морфологией, таких как русский․ Выбор между стеммингом и лемматизацией зависит от конкретной задачи и требований к точности․

Операция	Описание	Пример (рус․)	Библиотека/Метод
Токенизация	Разбиение текста на базовые единицы (токены)	"Мы любим NLP" → ["Мы", "любим", "NLP"]	NLTK (word_tokenize, sent_tokenize), spaCy
Стемминг	Удаление окончаний для получения основы слова	"бегущий" → "бег"	NLTK (PorterStemmer, SnowballStemmer)
Лемматизация	Приведение слова к его словарной (базовой) форме	"бегущий" → "бежать"	NLTK (WordNetLemmatizer), spaCy, Stanza

Регулярные выражения (re) в предобработке текста

Когда мы работаем с "сырым" текстом, он редко бывает идеальным․ Зачастую в нем встречаются лишние символы, HTML-теги, URL-адреса, специальные знаки или повторяющиеся пробелы․ Здесь на арену выходят регулярные выражения, или "регексы", с помощью встроенной в Python библиотеки `re`․ Это невероятно мощный инструмент, который позволяет нам находить и манипулировать строками по сложным шаблонам․ Без них процесс очистки данных был бы гораздо более трудоемким и менее точным․

Мы часто используем регулярные выражения для очистки данных: удаления пунктуации, чисел, специфических символов, стоп-слов (артиклей, предлогов, союзов, которые не несут смысловой нагрузки и лишь засоряют анализ), а также для стандартизации текста․ Например, можно легко удалить все HTML-теги из спарсенной веб-страницы с помощью Beautiful Soup, а затем дочистить остатки регулярными выражениями, или привести все ссылки к единому формату․ Это существенно улучшает качество входных данных для наших моделей и предотвращает нежелательный "шум"․

Разработка собственных векторизаторов текста (CountVectorizer, TfidfVectorizer)

Текст, даже очищенный и токенизированный, остается текстом․ Но для машин это всего лишь набор символов․ Чтобы алгоритмы машинного обучения могли с ним работать, текст необходимо преобразовать в числовой формат – векторизовать․ Мы начинаем с простых, но эффективных методов, таких как `CountVectorizer` и `TfidfVectorizer` из библиотеки Scikit-learn․ Эти инструменты являются основой для множества задач классификации и кластеризации․

`CountVectorizer` просто подсчитывает частоту вхождения каждого слова в документе, создавая разреженную матрицу․ Это отличный старт, но у него есть недостаток: он не учитывает важность слова в контексте всего корпуса․ Вот тут-то и вступает `TfidfVectorizer` (Term Frequency-Inverse Document Frequency)․ Этот метод не только считает частоту слова в документе (TF), но и уменьшает вес слов, которые часто встречаются во всех документах корпуса (IDF), выделяя таким образом уникальные и значимые термины для каждого текста․ Мы активно используем эти подходы при классификации текстов, тематическом моделировании и поиске релевантных документов, поскольку они позволяют машине "увидеть" значимость каждого слова․

За пределами частот: Понимание смысла и контекста

После того как мы научились переводить слова в числа, наша следующая цель – заставить эти числа отражать смысл․ Ведь простое подсчитывание слов не всегда дает нам полное представление о содержании текста․ Нам нужно, чтобы машина понимала не только "что" сказано, но и "как" и "о чём" это сказано, улавливая тонкие семантические связи и контекстные нюансы․ Это выводит нас на новый уровень анализа․

Использование spaCy для быстрого NER (Распознавание именованных сущностей)

Когда мы читаем текст, мы интуитивно выделяем имена людей, названия организаций, географические объекты, даты и т․д․․ Для компьютера это гораздо более сложная задача, но жизненно важная для многих приложений․ Распознавание именованных сущностей (NER) – это процесс автоматического выявления и классификации таких сущностей в тексте․ И здесь наш выбор часто падает на библиотеку spaCy, известную своей скоростью и эффективностью․

spaCy – это не просто библиотека, это целая экосистема для промышленного NLP․ Она невероятно быстрая и эффективная, предоставляя готовые предобученные модели для различных языков, включая русский․ Мы применяем spaCy для извлечения ключевой информации из текстов: кто что сделал, где и когда․ Это критически важно для анализа новостей, юридических документов или отзывов клиентов, где требуется быстро найти конкретные факты․ Более того, spaCy позволяет нам выполнять синтаксический парсинг, что дает глубокое понимание структуры предложения․

Практический пример: Извлечение сущностей из предложения с spaCy

import spacy

try:
 nlp = spacy․load("ru_core_news_sm")
except OSError:
 print("Загрузка модели 'ru_core_news_sm'․․․")
 spacy․cli․download("ru_core_news_sm")
 nlp = spacy․load("ru_core_news_sm")

text = "Лев Толстой родился в 1828 году в Ясной Поляне․"
doc = nlp(text)

print("Текст:", text)
print("Сущности:")
for ent in doc․ents:
 print(f" ౼ {ent․text} ({ent․label_})")
 

Текст: Лев Толстой родился в 1828 году в Ясной Поляне․
Сущности:
 ⎯ Лев Толстой (PER)
 ౼ 1828 году (DATE)
 ౼ Ясной Поляне (LOC)
 

Мы видим, как spaCy точно определяет тип каждой сущности, что открывает огромные возможности для структурирования неструктурированного текста․ Для более продвинутых задач NER мы также используем библиотеки вроде Flair, которые предоставляют state-of-the-art модели, часто основанные на глубоком обучении․

Word Embeddings: Word2Vec и GloVe с использованием Gensim

Простые векторизаторы, такие как TF-IDF, не учитывают семантическую близость слов․ Они рассматривают каждое слово как независимую сущность․ Но мы же знаем, что слова "кошка" и "котёнок" близки по смыслу, равно как и "король" и "королева"․ Чтобы запечатлеть эту семантику, мы используем Word Embeddings – векторные представления слов, где семантически близкие слова располагаются близко друг к другу в многомерном пространстве․ Это позволяет моделям машинного обучения улавливать скрытые отношения․

Наиболее известные и широко используемые модели – это Word2Vec (с его архитектурами Skip-gram и CBOW) и GloVe․ Мы активно применяем библиотеку Gensim для работы с Word2Vec, обучая собственные модели на больших текстовых корпусах или используя предобученные․ Эти эмбеддинги позволяют нам выполнять такие операции, как "король ౼ мужчина + женщина = королева", что демонстрирует их способность улавливать не только смысл, но и аналогии и отношения между словами․ Это совершенно новый уровень понимания текста для машины, позволяющий решать задачи, недоступные для более простых методов векторизации․

Библиотека Gensim для тематического моделирования (LDA, LSI)

Представьте, что у нас есть огромная коллекция документов, и мы хотим понять, о каких основных темах в них идет речь, не читая каждый документ по отдельности․ Это задача для тематического моделирования, и Gensim здесь наш незаменимый помощник․ Мы часто используем методы, такие как LDA (Latent Dirichlet Allocation) и LSI (Latent Semantic Indexing)․ Они позволяют нам "просеять" тексты и обнаружить скрытые тематические структуры․

LDA позволяет нам выявить скрытые "темы" в коллекции документов, представляя каждый документ как смесь нескольких тем, а каждую тему как смесь слов․ Это особенно полезно для анализа больших массивов текстов, таких как статьи новостей, отзывы клиентов или научные публикации, где вручную выделить темы просто нереально․ Мы используем тематическое моделирование для категоризации контента, анализа пользовательских запросов, выявления скрытых тем и даже для поиска трендов в данных․ Сравнение моделей тематического моделирования, таких как LDA и NMF (Non-negative Matrix Factorization), помогает нам выбрать наиболее подходящий алгоритм для конкретной задачи, учитывая их особенности и требования к данным․

Машина как читатель: Классификация, Анализ Тональности и Глубокое Обучение

Когда текст преобразован и его смысл уловлен, мы можем перейти к более сложным задачам․ Наша цель – не просто понимать слова, но и делать выводы, предсказывать, классифицировать и даже генерировать новые тексты, как это делаем мы, люди․ Этот раздел погружает нас в сердце интеллектуальных возможностей NLP․

Применение Scikit-learn для классификации текстов

Одна из самых распространенных задач в NLP – это классификация текстов․ Будь то спам-фильтр, категоризация новостей, определение языка или разметка отзывов на "позитивные" и "негативные", Scikit-learn предоставляет нам все необходимые инструменты․ Мы используем различные алгоритмы машинного обучения, такие как SVM (Support Vector Machines), наивный байесовский классификатор или логистическая регрессия, чтобы обучать модели на размеченных данных․ Эти методы доказали свою эффективность на множестве реальных задач․

Процесс обычно включает в себя предобработку текста, векторизацию (часто с использованием TF-IDF или Word Embeddings) и затем обучение выбранного классификатора․ Scikit-learn делает этот процесс удивительно простым и эффективным благодаря своему унифицированному API․ Мы можем быстро прототипировать и сравнивать различные модели, чтобы найти наиболее подходящую для конкретной задачи, будь то анализ текстов отзывов клиентов, автоматическая категоризация статей или выявление связей между сущностями․ Сравнение методов машинного обучения для NLP, таких как SVM и наивный байесовский классификатор, помогает нам понять их сильные и слабые стороны․

Анализ тональности (Sentiment Analysis) с VADER и не только

Как часто мы хотели бы знать, что люди на самом деле думают о нашем продукте, услуге или бренде? Анализ тональности, или сентимент-анализ, позволяет нам это выяснить․ Это задача определения эмоциональной окраски текста – позитивной, негативной или нейтральной․ Для английского языка мы часто начинаем с VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner), который отлично справляется с текстами из социальных сетей, учитывая даже капитализацию и смайлики․ VADER – это лексический подход, который не требует обучения, что делает его очень быстрым и удобным для базовых задач․

Однако для более сложных задач, особенно для русского языка или специфических доменов, мы разрабатываем собственные подходы․ Это может включать обучение моделей машинного обучения на размеченных данных (например, отзывах о фильмах, постах в социальных сетях о политике или финансовых новостях), использование Word Embeddings для улавливания нюансов или даже применение трансформеров для более глубокого контекстного понимания․ Анализ тональности сообщений в социальных сетях (Twitter/Reddit) или финансовых новостей требует особого внимания к контексту, сленгу и сарказму, что делает эту задачу особенно интересной и сложной․

Трансформеры (Hugging Face) для сложных задач NLP

Последние годы произвели революцию в NLP благодаря появлению трансформерных архитектур․ Такие модели, как BERT, GPT, T5, изменили всё․ Они не просто понимают слова по отдельности, но и улавливают глубокие контекстные зависимости в длинных последовательностях текста․ Библиотека Hugging Face Transformers стала де-факто стандартом для работы с этими моделями, предоставляя нам легкий доступ к тысячам предобученных моделей и инструментам для их тонкой настройки (fine-tuning) под конкретные задачи․ Это открыло двери для достижения "человеческого" уровня производительности во многих NLP-задачах․

Мы используем трансформеры для широкого спектра сложных задач: от продвинутого распознавания именованных сущностей (NER) с Flair, до суммаризации текста (как экстрактивной, так и абстрактивной), машинного перевода, генерации текста (GPT-подобные модели для генерации диалогов или даже кода) и разработки вопросно-ответных систем (QA)․ Способность этих моделей к "пониманию" языка на человеческом уровне открывает невиданные ранее возможности․ Это не просто инструмент, это новый рубеж в NLP, и мы постоянно исследуем его потенциал, например, для анализа кода или выявления связей между сущностями․

Применение PyTorch/TensorFlow для создания нейросетей NLP

Хотя Hugging Face предоставляет удобный интерфейс к трансформерам, для более глубокого контроля, экспериментов с архитектурами или создания совершенно новых моделей мы погружаемся в мир фреймворков глубокого обучения, таких как PyTorch и TensorFlow․ Эти библиотеки дают нам полную свободу в проектировании и обучении нейронных сетей для любых задач NLP, будь то классификация текста с использованием LSTM-сетей, создание сложных моделей для машинного перевода или разработка контекстных встраиваний․ Они являются фундаментом для большинства передовых исследований в области NLP․

Наш опыт показывает, что понимание основ PyTorch или TensorFlow критически важно для тех, кто хочет выйти за рамки готовых решений и создавать что-то по-настоящему инновационное․ Мы используем их для тонкой настройки моделей, разработки кастомных слоев и оптимизации производительности, особенно когда речь идет об обработке больших текстовых массивов (Big Data NLP) и использовании GPU-ускорения․ Эти фреймворки позволяют нам не только применять существующие модели, но и активно участвовать в формировании будущего NLP․

От теории к практике: Инструменты и Приложения NLP

Мы прошли путь от базовых концепций до передовых моделей․ Теперь давайте посмотрим, как все эти знания и инструменты применяются на практике, решая реальные задачи и создавая умные системы․ Именно здесь теория превращается в ощутимую пользу, улучшая нашу повседневную жизнь и бизнес-процессы․

Анализ текста для извлечения ключевых фраз (RAKE, TextRank) и Суммаризация

Часто из длинного текста нам нужно быстро извлечь его суть – ключевые слова и фразы․ Это задача извлечения ключевых фраз․ Вместо того чтобы полагаться на частотность (как в TF-IDF), мы можем использовать более интеллектуальные алгоритмы․ Например, RAKE (Rapid Automatic Keyword Extraction) – это метод, который идентифицирует ключевые фразы на основе частоты слов и их совместного появления․ Он довольно прост в реализации и эффективен для многих задач․

Еще более продвинутый подход – TextRank, который основан на алгоритме PageRank, используемом Google для ранжирования веб-страниц․ TextRank строит граф слов или предложений, где ребра представляют их взаимосвязь, а затем ранжирует их по важности․ Мы применяем TextRank не только для извлечения ключевых слов, но и для экстрактивной суммаризации текста, выявляя наиболее важные предложения, которые образуют краткое резюме․ Это невероятно полезно для быстрого обзора больших документов, таких как новостные статьи или отчеты․ Для абстрактивной суммаризации, генерирующей новый текст, мы обращаемся к трансформерам․

Разработка чат-ботов на Python (Rasa framework)

Чат-боты стали неотъемлемой частью современного онлайн-взаимодействия․ От поддержки клиентов до виртуальных ассистентов – они повсюду․ И если мы говорим о серьезной разработке чат-ботов на Python, то нельзя обойти стороной фреймворк Rasa․ Rasa позволяет нам создавать контекстно-зависимых, диалоговых ботов, которые не просто отвечают на ключевые слова, но и "помнят" предыдущие взаимодействия, понимают намерения пользователя и ведут осмысленный диалог․ Это гораздо более продвинутый подход, чем простые скрипты, основанные на жестких правилах․

С помощью Rasa мы можем определять интенты (намерения) пользователя, извлекать сущности из его запросов и управлять диалогом, что делает взаимодействие более естественным и эффективным․ Мы используем его для создания интерактивных систем, которые могут отвечать на вопросы, бронировать что-либо или предоставлять информацию, значительно улучшая пользовательский опыт․ Rasa интегрируется с моделями глубокого обучения для лучшего понимания естественного языка, что позволяет нам строить по-настоящему умных ассистентов․

Обработка многоязычных текстовых корпусов и машинный перевод (Polyglot, Stanza)

Мир не ограничивается одним языком, и наши NLP-системы тоже не должны․ Работа с многоязычными текстовыми корпусами – это отдельное и очень важное направление․ Библиотеки, такие как Polyglot и Stanza (от Стэнфордского университета), предоставляют мощные инструменты для работы с различными языками, включая токенизацию, POS-теггинг, NER и лемматизацию для языков с богатой морфологией, таких как русский, немецкий или арабский․ Stanza, в частности, выделяется своей способностью обрабатывать широкий спектр языков с высокой точностью․

Что касается машинного перевода, то здесь мы снова обращаемся к трансформерным моделям․ Современные модели машинного перевода (например, NMT на основе архитектуры Transformer) способны выдавать переводы, качество которых порой поражает․ Мы можем как использовать предобученные модели от Hugging Face, так и создавать собственные решения для узкоспециализированных текстов, например, юридических или медицинских документов, где требуется высокая точность и специфическая терминология․ Polyglot также предлагает простые функции перевода для быстрого прототипирования и определения языка, что делает его удобным для начального анализа․

Анализ юридических документов и других узкоспециализированных текстов

Тексты бывают очень разными, и каждый домен имеет свою специфику․ Анализ юридических документов – это прекрасный пример․ Контракты, законы, судебные решения – это огромные объемы информации, требующие высокой точности и внимательности․ Здесь мы применяем все наши навыки: от точного извлечения дат и чисел до распознавания сущностей (сторон контракта, статей закона) и даже суммаризации ключевых положений․ Это значительно ускоряет работу юристов и снижает риск ошибок․

Мы также сталкивались с анализом медицинских записей, финансовых отчетов и лог-файлов․ Для таких задач часто требуется создание специализированных словарей (тезаурусов), тонкая настройка моделей на доменных данных (например, с использованием BERT для задач классификации в специфических областях) и разработка инструментов для проверки фактов или обнаружения плагиата․ В этих случаях стандартные модели могут давать сбои, и именно тогда наш опыт в глубокой настройке и разработке кастомных решений становится бесценным․ Библиотеки вроде PyMuPDF помогают нам извлекать текст из PDF-документов для дальнейшего анализа․

Вызовы и перспективы: Как двигаться дальше в NLP

Мир NLP постоянно развивается, и мы постоянно сталкиваемся с новыми вызовами․ Но именно они делают нашу работу такой увлекательной․ Давайте обсудим, с чем мы сталкиваемся и куда движется эта захватывающая область․ Ведь совершенству нет предела, и всегда есть куда стремиться, чтобы сделать наши системы еще умнее и надежнее․

Проблемы обработки неполных и ошибочных данных

В идеальном мире все данные были бы чистыми и структурированными․ В реальности же мы постоянно имеем дело с неполными, ошибочными или зашумленными данными․ Опечатки, грамматические ошибки, пропущенные слова, нестандартная пунктуация, сленг, эмодзи – все это может серьезно усложнить работу NLP-моделей․ Мы разрабатываем инструменты для проверки грамматики и орфографии, используем библиотеки вроде Jellyfish для сравнения строк и поиска похожих слов, а также уделяем особое внимание нормализации сленга и обработке эмодзи в современных текстах, особенно в социальных сетях․

Очистка данных – это часто самая трудоемкая часть проекта․ Но мы знаем, что инвестиции в этот этап окупаются сторицей, поскольку чистые данные – залог высокой производительности любой модели․ Мы постоянно ищем новые способы автоматизации этого процесса, используя машинное обучение для обнаружения аномалий и библиотеки, такие как Sweetviz, для быстрого анализа текстовых данных и выявления проблем․ Это позволяет нам минимизировать ручной труд и повысить качество входных данных․

Оценка качества NLP-моделей

Создать модель – это полдела․ Гораздо важнее убедиться, что она работает хорошо и решает поставленную задачу․ Оценка качества NLP-моделей – это критически важный этап․ Для задач классификации мы используем метрики, такие как F1-score, Precision и Recall․ Для NER-моделей мы также полагаемся на эти метрики, но с учетом нюансов распознавания границ сущностей․ Для кластеризации текстов мы можем использовать метрики, такие как Silhouette Score, а для сравнения алгоритмов кластеризации (K-Means vs DBSCAN) – экспертную оценку․

Для более сложных задач, таких как суммаризация или машинный перевод, оценка становится более субъективной и часто требует участия человека․ Однако существуют и автоматические метрики, такие как BLEU для перевода или ROUGE для суммаризации, которые дают объективную оценку, сравнивая с эталонными текстами․ Мы постоянно ищем баланс между автоматической и ручной оценкой, чтобы наши модели были не только эффективными, но и надежными․ Разработка инструмента для автоматической разметки данных также помогает нам улучшить процесс оценки и обучения․

Инструменты для визуализации текстовых данных (Word Clouds, Heatmaps)

Цифры и метрики – это хорошо, но иногда нам нужно увидеть данные, чтобы по-настоящему их понять․ Визуализация текстовых данных играет огромную роль в анализе и представлении результатов․ Мы активно используем Word Clouds (облака слов) для быстрого выявления наиболее частых терминов, Heatmaps (тепловые карты) для визуализации матриц схожести или корреляций между словами/документами, а также различные графики для демонстрации распределения тональности, тем или частотности n-грамм․

Библиотеки, такие как Matplotlib, Seaborn и специализированные инструменты для Word Clouds, позволяют нам создавать наглядные и красивые визуализации, которые помогают не только нам самим лучше понять данные, но и эффективно донести результаты анализа до нетехнических специалистов․ "Лучше один раз увидеть, чем сто раз услышать" – этот принцип особенно актуален в мире текстовых данных․ Визуализация помогает нам выявлять паттерны в пользовательских запросах, анализировать частотность редких слов и их значение, а также обнаруживать сезонность в текстовых данных․

Итак, друзья, наше путешествие по миру NLP с Python подходит к концу, но лишь для того, чтобы показать, что это только начало․ Мы с вами увидели, как из разрозненных символов можно создать мощные системы, способные понимать, анализировать и даже генерировать человеческий язык․ От фундаментальных концепций токенизации и стемминга, через тонкости векторизации и тематического моделирования, до вершин глубокого обучения с трансформерами – каждый шаг открывает новые горизонты․

Наш опыт показывает, что Python с его богатой экосистемой библиотек – NLTK, spaCy, Gensim, Scikit-learn, Hugging Face, PyTorch/TensorFlow – является идеальным инструментом для любого, кто хочет погрузиться в эту захватывающую область․ Будь то создание умного чат-бота, анализ огромных массивов отзывов или разработка системы автоматического перевода, возможности безграничны․ Мы надеемся, что эта статья вдохновила вас на собственные эксперименты и открытия․ Мир NLP ждет ваших идей, и мы верим, что вместе мы сможем сделать его еще умнее и полезнее․

На этом статья заканчивается․

Подробнее

Основы NLP на Python	Векторизация текста для ML	Трансформеры в NLP	Анализ тональности Python	Тематическое моделирование LDA
Разработка чат-ботов Rasa	Распознавание сущностей spaCy	Word Embeddings Gensim	Суммаризация текста модели	Очистка текста регулярные выражения