21.09.2021

Нлп на расстоянии: НЛП методы воздействия на человека

Содержание

Статьи про НЛП от Института НЛП

Боевое НЛП: как защитить свою жизнь Когда Боевое НЛП появилось в Институте, оно создало эффект разорвавшейся бомбы. Все только и говорили об этом, спорили и обсуждали тезисы и модели Боевого НЛП. А все почему: НЛП придумано для успешной коммуникации, а тут всё про другую сторону коммуникации – про деструктивную.“Встречаются как-то немец, англичанин и русский…”

Из каждого утюга теперь вещают юмористы, комики и стендаперы. Никто не спорит: они профессионалы, оттачивали свое чувство юмора в КВН, Комеди клабе или, на худой конец, в компании с Петросяном.
А что делать нам, людям, которые не на сцене и не в Ютубе? Мы тоже хотим классно шутить, быть душой компании и уметь генерировать шутки тут же, как говорится, “не отходя от кассы”.

Как управлять реальностью

Судьба, фатум, предопределение…
А что, если нет никакого рока и судьбы с карающим мечом? А есть лишь наши представления о том, что есть реальность вокруг нас?  

Смол ток: как научиться вести “маленькие беседы” Искусство вести непринужденные беседы на различные темы – это целая философия. И пусть будут неправы все те, кто говорит: “Для чего говорить ни о чем? Чтобы обменяться мнением о погоде? Да кому это нужно!”Боевое НЛП: Михаил Пелехатый — Рецензия на книгу

В 2020 году вышла книга «Боевое НЛП» под авторством М. Пелехатова и Е. Спирицы. Описание понятным языком скрытых методов влияния дает понимание о фокусах языка, влиянии слов на поведение людей из окружения и коммуникативный успех. Книга рассчитана для людей, желающих избавиться от токсичного общения, агрессивного поведения, защищаться от негатива, уметь влиять на других.

Как управлять конфликтом

Треть своей жизни мы проводим на работе, еще треть – с близкими людьми и друзьями, на рыбалке, на даче, в лесу, на шопинге, словом, там, где нам хорошо и комфортно.

Снова Колумбайн! Трагедия в Татарстане. Новый школьный стрелок…. Сегодня, 11 мая 2021 года в Татарстане произошла трагедия. Очередной школьный стрелок убил 9 человек. 21 человек пострадали и получили повреждения разной степени тяжести… Президент поставил задачу руководству Рос Гвардии ограничить оборот стрелкового оружия, поскольку дробовик школьный стрелок получил законно. И вот тут начинаются вопросы, их много…Как изменить любое убеждение

Убеждения составляют нашу жизнь.
Неважно, откуда они пришли к нам: были навязаны как жизненные установки или это личные выводы после каких-либо событий.

11 способов распознать манипулятора

Иногда вроде разговор доброжелательный и спокойный, но что-то не так… Возникает какая-то подавленность, усталость, тревога, может даже появиться сердцебиение, головная боль, тошнота.

Работа с возражениями – успех в переговорах

Вы собрали информацию. Ну что ж, вперед на амбразуры!

А вот и нет: идя по полю, вы можете нарваться на мины. Это возражения вашего партнера по переговорам. На них и подрываются контракты и выгодные сделки.

О чем думает наше подсознание

Бывают ситуации, когда от правильного выбора зависит будущая жизнь: выйти замуж или поступить в институт, уволиться с неинтересной работы ради перспективы карьерного роста в другом месте, уехать или остаться, купить или не купить, взять кредит или не брать, быть или не быть…


Как влюбить в себя мужчину: психологические приемы НЛП

Помните, как складывалась жизнь у предков? Женщины обеспечивали уют, мужчины приносили добычу. В 21 веке гендерные роли не изменились, как и в целом психология человеческих отношений. Люди ищут пары, бессознательно стремятся к воспроизведению старой модели в семье с патриархальным распределением ролей. Если взять на вооружение приемы НЛП, можно влюбить в себя понравившегося человека и построить крепкую семью.

Формирование картины (модели) мира

Формирование картины мира начинается с рождения. Оно тесно связано с развитием речевых центров. И. П. Павлов называл это второй сигнальной системой.

Подготовка к переговорам. Часть 2 Универсальный чек-лист Мало кто готовится к переговорам так, как говорится в этой статье. А зря.

По опросам наших клиентов, чаще всего цель перед переговорами сформулирована так: “Я знаю, что продаю, теперь надо понять — готов ли заказчик это купить”.
Такая позиция совершенно не гибкая, и не предусматривает поля для маневров.

Подготовка к переговорам. Часть 1. Универсальный чек-лист

По статистике, 85-90% людей идут на переговоры с минимальным планом в голове. Они примерно знают, что они предлагают оппоненту и что хотят от него получить. При этом к переговорам они не готовятся: “Что там готовить? Я все и так знаю”.

А готовиться к переговорам необходимо. Ниже мы расскажем, как это делать и зачем.

Тест: насколько вы хороший тренер?

Кто-то из вас стал тренером, чтобы реализовать себя в профессии, кто-то давно мечтал об интересной и востребованной работе с людьми, для кого-то проведение тренингов способ использовать свой внутренний потенциал.

Элита и образование: всё лучшее лучшим

Власть – это талант подчинить себе других с помощью своих умственных способностей. Но только небольшая группа людей обладает необходимым авторитетом, достойным вершить судьбы людей, стран и государств.

Статьи про НЛП от Института НЛП

Боевое НЛП: как защитить свою жизнь Когда Боевое НЛП появилось в Институте, оно создало эффект разорвавшейся бомбы. Все только и говорили об этом, спорили и обсуждали тезисы и модели Боевого НЛП. А все почему: НЛП придумано для успешной коммуникации, а тут всё про другую сторону коммуникации – про деструктивную.“Встречаются как-то немец, англичанин и русский…”

Из каждого утюга теперь вещают юмористы, комики и стендаперы. Никто не спорит: они профессионалы, оттачивали свое чувство юмора в КВН, Комеди клабе или, на худой конец, в компании с Петросяном.
А что делать нам, людям, которые не на сцене и не в Ютубе? Мы тоже хотим классно шутить, быть душой компании и уметь генерировать шутки тут же, как говорится, “не отходя от кассы”.

Как управлять реальностью

Судьба, фатум, предопределение…
А что, если нет никакого рока и судьбы с карающим мечом? А есть лишь наши представления о том, что есть реальность вокруг нас?  

Смол ток: как научиться вести “маленькие беседы” Искусство вести непринужденные беседы на различные темы – это целая философия. И пусть будут неправы все те, кто говорит: “Для чего говорить ни о чем? Чтобы обменяться мнением о погоде? Да кому это нужно!”Боевое НЛП: Михаил Пелехатый — Рецензия на книгу

В 2020 году вышла книга «Боевое НЛП» под авторством М. Пелехатова и Е. Спирицы. Описание понятным языком скрытых методов влияния дает понимание о фокусах языка, влиянии слов на поведение людей из окружения и коммуникативный успех. Книга рассчитана для людей, желающих избавиться от токсичного общения, агрессивного поведения, защищаться от негатива, уметь влиять на других.

Как управлять конфликтом

Треть своей жизни мы проводим на работе, еще треть – с близкими людьми и друзьями, на рыбалке, на даче, в лесу, на шопинге, словом, там, где нам хорошо и комфортно.

Снова Колумбайн! Трагедия в Татарстане. Новый школьный стрелок…. Сегодня, 11 мая 2021 года в Татарстане произошла трагедия. Очередной школьный стрелок убил 9 человек. 21 человек пострадали и получили повреждения разной степени тяжести… Президент поставил задачу руководству Рос Гвардии ограничить оборот стрелкового оружия, поскольку дробовик школьный стрелок получил законно. И вот тут начинаются вопросы, их много…Как изменить любое убеждение

Убеждения составляют нашу жизнь.
Неважно, откуда они пришли к нам: были навязаны как жизненные установки или это личные выводы после каких-либо событий.

11 способов распознать манипулятора

Иногда вроде разговор доброжелательный и спокойный, но что-то не так… Возникает какая-то подавленность, усталость, тревога, может даже появиться сердцебиение, головная боль, тошнота.

Работа с возражениями – успех в переговорах

Вы собрали информацию. Ну что ж, вперед на амбразуры!
А вот и нет: идя по полю, вы можете нарваться на мины. Это возражения вашего партнера по переговорам. На них и подрываются контракты и выгодные сделки.

О чем думает наше подсознание

Бывают ситуации, когда от правильного выбора зависит будущая жизнь: выйти замуж или поступить в институт, уволиться с неинтересной работы ради перспективы карьерного роста в другом месте, уехать или остаться, купить или не купить, взять кредит или не брать, быть или не быть…


Как влюбить в себя мужчину: психологические приемы НЛП

Помните, как складывалась жизнь у предков? Женщины обеспечивали уют, мужчины приносили добычу. В 21 веке гендерные роли не изменились, как и в целом психология человеческих отношений. Люди ищут пары, бессознательно стремятся к воспроизведению старой модели в семье с патриархальным распределением ролей. Если взять на вооружение приемы НЛП, можно влюбить в себя понравившегося человека и построить крепкую семью.

Формирование картины (модели) мира

Формирование картины мира начинается с рождения. Оно тесно связано с развитием речевых центров. И. П. Павлов называл это второй сигнальной системой.

Подготовка к переговорам. Часть 2 Универсальный чек-лист Мало кто готовится к переговорам так, как говорится в этой статье. А зря.

По опросам наших клиентов, чаще всего цель перед переговорами сформулирована так: “Я знаю, что продаю, теперь надо понять — готов ли заказчик это купить”.
Такая позиция совершенно не гибкая, и не предусматривает поля для маневров.

Подготовка к переговорам. Часть 1. Универсальный чек-лист

По статистике, 85-90% людей идут на переговоры с минимальным планом в голове. Они примерно знают, что они предлагают оппоненту и что хотят от него получить. При этом к переговорам они не готовятся: “Что там готовить? Я все и так знаю”.
А готовиться к переговорам необходимо. Ниже мы расскажем, как это делать и зачем.

Тест: насколько вы хороший тренер?

Кто-то из вас стал тренером, чтобы реализовать себя в профессии, кто-то давно мечтал об интересной и востребованной работе с людьми, для кого-то проведение тренингов способ использовать свой внутренний потенциал.

Элита и образование: всё лучшее лучшим

Власть – это талант подчинить себе других с помощью своих умственных способностей. Но только небольшая группа людей обладает необходимым авторитетом, достойным вершить судьбы людей, стран и государств.

НЛП — Метод зомбирования или раскрепощения психики

«Нейролингвистическое программирование — это метод зомбирования миллионов. Это могучее знание, дающее возможность проникнуть в подсознание и внушить человеку что угодно…» — именно так, в голос, вдруг заговорили об одном из замечательных методов психотерапии — НЛП — его самые непримиримые противники. И самые рьяные пропагандисты.

НЛП (нейролингвистическое программирование) — это метод психотерапии, созданный на стыке неврологии и лингвистики, основанный на факте мощного влияния языковых форм и структур на сознание и подсознание человека.

Изначально создававшееся как медицинская наука о здоровом мышлении, нейролингвистическое программирование почти сразу шагнуло из медицины в бизнес, управление, рекламу и многие другие области жизни. «Как, вы разве не знаете, что только методы позволили Ельцину побеждать на выборах? А теперь НЛП привело в Кремль Путина».

Смотрите также Имидж руководителя

«Знаете, чему учат дистрибьюторов всяких гербалайфов и дермаджетиков на зарубежных курсах? Впаривать нам товар, используя НЛП! Это же почти гипноз». «Они манипулируют нами как стадом баранов!» Вот лишь несколько мнений по поводу нейролингвистического программирования, высказанных корреспонденту «В» в ходе небольшого соцопроса среди знакомых.

Профессор Леонид Гримак, много лет работавший главным научным сотрудником ВНИИ МВД, а ныне — член экспертного совета по информационно-психологической безопасности Госдумы, рассказывает: «Обработка общественного сознания приобрела масштабы стихийного бедствия, и немалую роль в этом сыграло НЛП. Вот лишь несколько примеров. Вы можете показать портрет неугодного кандидата в виде стеклянного витража и под каким-нибудь предлогом разбить его. В результате за него не пойдут голосовать 50 процентов людей, которым он раньше нравился… Телесериалы — это серийный гипноз, повышающий общую внушаемость человека. Реклама тоже идет прямо в подсознание. Не случайно в Америке и Европе сильно распространилась так называемая болезнь насильственных покупок, которая уже приняла характер эпидемии. Люди идут в магазин, приобретают кучу товаров, а дома в ужасе видят, что они им совсем не нужны!»

Выходит, НЛП — излюбленное оружие «черного пиара»? Дьявольское изобретение, похожее на «мирный атом»? Метод, позволяющий кому-то копаться в наших мозгах и запускать туда все, что им заблагорассудится?» Или же НЛП приписывают силу и коварство, ему несвойственные?

Просто, как все гениальное

Идея создания НЛП была проста, как все гениальное. В начале 70-х годов два молодых американских аспиранта — Ричард Бендлер и Джон Гриндер задались целью: пронаблюдать и записать на кинокамеру работу целого ряда профессионалов разных областей. То были не просто профессионалы, а мастера, асы, виртуозы своего дела. Они начали с самых знаменитых психотерапевтов. Потом были адвокаты, журналисты, преподаватели, политики… Все они работали по-разному, у каждого был свой арсенал профессиональных навыков. Талантливые экспериментаторы разложили, словно часы по винтикам, опыт каждого на детали. Вот здесь он так кивает головой, здесь использует такую лексику, и неспроста, а там — применяет целый комплекс действий. Получился алгоритм успеха. Причем сам замысел был абсолютно в духе времени: мир бредил кибернетикой! И родилась версия, что человек — это большой компьютер, который можно описать языком математики. А записанный алгоритм воспроизвести. И выучив его, натренировавшись, можно, например, стать специалистом, почти равным по уровню тем самым мастерам.

«Структура магии»— первая книга Бендлера и Гриндера

Название метода было тоже под стать времени… «Структура магии» — первая книга Бендлера и Гриндера. Она просто дышала уверенностью, что магия доступна всем! И можно обучиться успешно общаться, убеждать собеседника. НЛП триумфально зашагало по миру. Все узнали, что дабы собеседник испытал симпатию, нужно «подстроиться» к нему: занять такую же позу, поймать ритм его дыхания и задышать так же. Потом незаметно «повести» за собой, внушая свои интересы… Это — самая простенькая из техник, коих оказалось сотни. Впрочем, по миру зашагало далеко не одно НЛП! «В те же годы выросла, можно сказать, вся американская психотерапия, десятки самых разных направлений, — рассказывает врач-психотерапевт Владимир Слабинский, к слову, сертифицированный специалист НЛП. — Причем многие стали гораздо более авторитетными, чем НЛП. Например, эриксоновский гипноз».

Но почему-то именно НЛП в России была уготована бурная судьба в диапазоне от любви до ненависти. Кстати, доктор Эриксон стал одним из мастеров, которого «разобрали по винтикам» юные исследователи. Среди прочего он умел, не погружая человека в гипнотический сон, вводить в транс и успешно работал с таким измененным сознанием. Это вовсе не было зомбированием, это было врачеванием.

Кандидаты в маги и гении, стройся!

«Но все в жизни оказалось сложнее, чем планировалось в теории, — продолжает Владимир Слабинский. — Технология мастеров вроде бы осваивалась, а мастеров такого же уровня почему-то не получалось. Тогда пришло понимание: НЛП — лишь хороший скелет, но он лишен плоти и души. Человек — не кибернетическая машина, и без внутреннего таланта, серьезной философской базы техника не значит ничего».

В Приморье же и вовсе произошел курьезный случай. Ученик Гриндера, российский энэлпист высочайшего уровня Алексей Ситников на одном из семинаров препарировал творческий процесс талантливого поэта-исполнителя. После чего тот полгода не мог написать ни строчки… Впрочем, потом творчество возобновилось с новой силой. Тогда же цикл семинаров Ситникова прошли около сотни наших земляков. Среди них, например, врач-психиатр Александр Коломиец, главный врач детской психиатрической больницы Александр Покоев, преподаватель кафедры психологии ВГУЭС Жанна Стародуб, директор детской картинной галереи Ирина Ерошкина, психолог Елена Кондратьева, около сотни других хороших и талантливых врачей, музыкантов, журналистов. Минуло много лет, но почти каждый из них те круглосуточные бдения вспоминает с благоговением. То был полет к вершинам творчества и самосовершенствования! Все они вернулись к работе на новом витке спирали развития. Многие отводят в этом успехе немалую роль Ситникову вкупе с НЛП.

И все же эйфория по поводу «магии для всех» вскоре прошла. Осталось трезвое понимание: стихи, как Пушкин, мастер НЛП писать не будет, но плести удачные рифмы вполне возможно.

Флер особой «сокровенности знаний» НЛП, способности «касты посвященных» проникать в подсознание людей упорно поддерживают лишь две категории специалистов. Одни методично и успешно малюют страшилку, расписывая ужасы на планете зомби и биороботов. Другие ласково предлагают и самим овладеть искусством манипулировать людьми. Зачем это нужно последним — ясно: семинары с такой подоплекой отлично продаются!

Весь мир — через очки НЛП

В трамвае читаю объявление: семинары по НЛП. Прихожу по указанному адресу. — Хочу заняться распространением косметики. Это мне поможет? — Конечно! Вы научитесь управлять людьми, они просто не смогут уйти без покупки! Между прочим, вся реклама теперь пронизана НЛП. Жевательную резинку связывают с главной ценностью для человека — успехом на любовном фронте. Или: «Вы можете купить упаковку в 200 или 400 граммов. В зеленой или синей упаковке!» Здесь использован прием НЛП «иллюзия выбора».

«Это даже смешно, когда некоторые люди, едва освоив несколько простеньких приемов, начинают смотреть на мир через очки НЛП, — считает психолог, преподаватель Азиатско-Тихоокеанской школы (АТШ) Елена Кондратьева. — Рассматривать метод как мощное средство зомбирования, подчинения чужой воле как минимум глупо. Обязательно надо расколдовывать НЛП».

И все-таки НЛП явно не бесполезная штучка. «Скажите, предвыборные рейтинги кандидатов в президенты — это социология?» — задает мне вопрос Ирина Перминова, кандидат психологических наук, начальник службы социально-психологической работы ДВГМА. «Наверное…» — неуверенно предполагаю я. «Если опрос проводят социологи, он выглядит абсолютно по-другому (выборка, категории опрашиваемых и т. п.). И обязательно ссылка — например, ВЦИОМ. То, что публиковали газеты, — прямое манипулирование общественным сознанием. НЛП признано настолько действенным и даже опасным, что серьезные разработки в этой области ведут спецслужбы разных стран».

«Я категорически не верю в серьезную опасность НЛП, тем более в массовое применение метода в целях подавления воли, зомбирования! — считает Павел Калинский, начальник неврологического отделения госпиталя ТОФ, кандидат медицинских наук. Павел Павлович считается в области НЛП одним из ведущих специалистов в крае. Впрочем, метод — опять же лишь один из сотен в его арсенале. — Ну, не сможете вы после 10-дневного курса ввести кого-то в транс. Разве что прослывете странным субъектом (странно дышит, говорит невпопад). Специалистов уровня Ситникова, например, в стране может быть считанные единицы. А кроме того, вы недооцениваете здравомыслие большинства людей! Другое дело, НЛП может быть неплохой школой саморазвития. Впрочем, людям нужны просто широкие психологические знания, и НЛП — лишь маленький остров в этом море».

А нам не страшно

«Но самое главное — смешно пугать эдаким изысканным методом воздействия нас, прошедших школу строительства социализма и коммунизма. Полноте! — продолжает Павел Калинский. — Ленин и сподвижники сумели задурить головы миллионам тогда, когда НЛП даже на горизонте не маячило. Фашизм затуманил сознание другой нации. А времена инквизиции, когда тысячи людей в едином порыве скандировали: «На костер!» А вы говорите, НЛП… Кроме того, если метод такой беспроигрышный, то почему Явлинский и остальные не додумались его использовать? Или жизнь и политика гораздо более сложные, чем все теории про НЛП?»

«Метод лишь собрал по крупицам то, что выработал опыт человечества, — говорит директор детской картинной галереи Ирина Ерошкина. — Иногда интуитивно найденные способы воздействия люди используют во вред (цыганки, которые ловко выманивают и червонец, и сотню). Чаще — во спасение. Молитвы — это тоже НЛП! Знаменитые настрои Сытина — «мое сердце бьется ровно…» — из той же области. Как и мантры. И ласковая колыбельная. У каждого народа есть молитвы, слова, звуки, уходящие в космос…»

Наверное, из той же серии опыта человеческого — шаманство. И религиозный транс. Подобные методы, говорят, использовала компания, куда богатенькие буратины просто наперебой тащили свои тысячи долларов — кто быстрее освободит карман. А феномен наперсточников? Рыночные проходимцы — тоже сертифицированные тренеры НЛП?

«Но насколько бы могли обогатиться знания любого педагога, владей он техниками НЛП! — говорит директор АТШ Марина Крамар. — Например, учителю надо знать как азбуку, что все люди относятся к одной из групп — тех, кто в основном воспринимает информацию глазами (визуалисты), на слух (аудиалисты) и чувствами (кинестетики). Растормошить внимание людей из разных групп можно используя разную лексику!»

«НЛП дает шанс учиться новому и самосовершенствоваться! А хотите, я научу вас, как выработать у вашего ребенка «органическую» письменную грамотность? — добавляет Ирина Перминова. — Пусть книги, которые он читает, всегда будут на уровне глаз. Глаза не вниз, а вперед. И человек будет писать, узнавая правильное написание ЗРИТЕЛЬНО!»

Смотрите также Выбираем тренинговую компанию

Выходит, НЛП, действительно, истинный клад… Впрочем, реклама, и политика, и успешные продажи существуют ведь и без него. Просто силами талантливых людей. А вот найти по-настоящему хороших учителей НЛП — очень трудно. «Не стесняйтесь требовать у преподавателя подтверждающие документы, — советует Калинский. — Впрочем, обман и тут не исключен…»

Выходит, все байки про зомбирование с помощью НЛП — лишь выдумки? — задавала я вопрос своим собеседникам. Смысл ответов оказался общим: виртуозно обманывать можно лишь того… Нет, лучше поэта никто не скажет: «Ах, обмануть меня так просто. Я сам обманываться рад». Кажется, среди нас таких совсем немало…

НЛП: воздействие на расстоянии

Для адептов нейролингвистической психологии воздействие или внушение на расстоянии бесспорная аксиома. Данная методика основана на опосредованной вербальной и визуальной передаче информативно-поведенческой и эмоциональной мотивации.

Напрочь отрицаемое материалистами, внушение посредством мысленных невидимых импульсов в пространстве, столетиями модифицируется вместе с человеческой личностью и достижениями науки. Появление фотографирования стало причиной освоения передачи информативных колебаний по фотоснимку.

Личностный потенциал конкретного человека подвержен внушению окружающего общества, что зачастую это служит помехой ее развитию. Центр nlp-kh.com.ua/ занимается проблемами гармонического усиления личностной доминанты, используя бесспорные достижения нейролингвистики.

В НЛП различные модификации проверенных успешных методик признаются даже отъявленными скептиками -например, рефрейминг, подстраивание, ведение, мотивация или использование якоря.

В видимых опытному взгляду информационных трансляциях эмоций тактильные и вербальные способы акцентуации зримо и доказательно отслеживаются. Внушение на расстоянии основано на трансляциях виртуальных и не отслеживаемых, что приводит к обоснованным сомнениям.

Наиболее исследованными в нейролингвистике полагают гипноз, внушение и телепатию. Для применения подобных информационно-импульсных технологий, человек должен обладать личностными особенностями, направляя их к достижению требуемого эффекта. Согласно мнению авторитетного большинства, таковые являются врожденными и не присущими рядовой.

Но гипноз можно отнести к внушению на расстоянии только с некоторыми оговорками, поскольку для внушения гипнозом все равно необходимо использование якорей (прикосновений, блестящих предметов или словесных ключей), требующих хотя бы кратковременного контакта с внушаемым.

Внушение на расстоянии основано на передаче импульсов головного мозга человеку, с которым нет ни зрительного, ни вербального контакта. Получившее сейчас распространение внушение по фотографии тоже относится к внушению на расстоянии, поскольку снимок не является непосредственным контактом, а только выступает в роли усилителя и придает мысленным импульсам строго определенное направление.

Целый ряд теорий объясняет внушение потенциальной способностью человеческого мозга испускать электромагнитные волны (радиочастотные, по другим версиям), которые мозг внушаемого воспринимает в качестве приемника.

Телепатия, по одним источникам- способность избранных людей с врожденной предрасположенностью, но, к примеру, знаменитый Вольф Мессинг утверждал, что любой человек способен путем тренировок и сосредоточенности развить телепатические возможности. Общеизвестно, что внушаемыми являются слабые или психически нездоровые люди, тогда как эмоционально стойкие способны противостоять оказываемому воздействию.

главные фразы, которые выдают манипулятора — PROMAN

В современном понимании люди далёкого прошлого почти не умели общаться. Племена жили в частичной изоляции или на большом расстоянии друг от друга, люди общались в основном с теми, кого знали много лет — представителями своей группы. Мир древних был достаточно статичен, люди знали названия всех окружающих предметов и растений, их объединяли одинаковые страхи и верования, накопленный опыт веками передавался в мифологии и обрядах, а знания и новая информация накапливались медленно.

Cегодняшний мир совершенно иной: динамичный, безграничный, с постоянно увеличивающимся потоком информации и возможностью общаться разными способами с людьми во всех уголках планеты. Появление Интернета и мобильной связи в 1990-е годы изменили стиль жизни, предоставив нам колоссальные возможности, но и поставив новые вызовы. Экспериментально доказано, что жители сёл при переезде в большой город начинают намного быстрей двигаться, причём это проявляется и в ментальной жизни: увеличивается скорость мышления и общения, контактов становится больше, но снижается их продолжительность и глубина. Мы живём в эпоху быстрого и неглубокого общения с другими людьми и продолжаем ускоряться, увеличивая свою личную коммуникацию.

Неслучайно именно в 1990-е годы становятся популярными коммуникационные практики НЛП — нейролингвистического программирования, о котором многие имеют весьма туманное представление. Спросите, что такое НЛП у знакомых, и те, кто слышал, наверняка скажут, что это некая модель коммуникации, помогающая продать товар или добиться других целей, незаметно воздействуя на собеседника. Интерпретации термина могут отличаться, но основной смысл такой: «НЛП-техники помогают другим делать по-вашему».

НЛП — что это?

Нейро Лингвистическое Программирование как дисциплина была разработана группой молодых американских учёных в 1970-е годы. Они создали модель эффективной коммуникации на основе изучения  опыта трёх знаменитых психотерапевтов:  Милтона Эриксона, Вирджинии Сатир, Фредерика Перлза. Самыми известными из группы энтузиастов стали лингвист Джон Гриндер и психолог Ричард Бэндлер. Эти двое учёных считаются основателями НЛП, но на самом деле это труд более широкого коллектива.

Методика оказалась столь успешной, что её начали использовать во многих отраслях: тренингах, рекламе, продажах и др. В психотерапии выделилось отдельное направление, помогающее решать сложные психологические проблемы, применяя методы НЛП.

Сегодня мы сталкиваемся с НЛП ежедневно, например, в рекламе, поэтому стоит разобраться, как это работает. Об НЛП написано масса книг и статей, но без специальной подготовки сложно понять, о чём в них идёт речь. Если говорить проще, то НЛП — это система коммуникационных техник, позволяющих эффективно влиять на собеседника, изменяя его отношение к обсуждаемой проблеме или явлению (Программирование).

При этом используется набор определённых речевых приёмов (Лингвистическое), позволяющих влиять на собеседника в процессе общения часто незаметно для него. Однако речевые техники  неэффективны сами по себе,  в процессе коммуникации НЛПист должен учитывать эмоциональное состояние собеседника, особенности его восприятия и психологии (Нейро), грамотно подстраиваться, чтобы достичь эффекта. Психологическая подстройка под собеседника — ключевой момент в НЛП, без которого невозможно добиться высоких результатов.

Главный принцип психологической подстройки — это «отзеркаливание». Если вы хотите войти в психологический контакт с человеком, то «отзеркальте» (скопируйте) интонацию и темп речи собеседника, его эмоциональное состояние, позу, мимику, а в идеале — даже темп дыхания. Если подстройка проводится грамотно, то на уровне подсознания вас начнут воспринимать как своего. В подстройке нет ничего крамольного, мы часто подстраиваемся под других, даже не осознавая этого. Например, если в мрачном состоянии духа вы  случайно попали на весёлую вечеринку, то  поневоле начинаете громче и быстрей говорить, подстраиваясь под окружающих, и даже если пить нельзя, настроение автоматически улучшается.

Подстроиться под собеседника не так просто, особенно если вы молоды, и у вас не так много психологического и жизненного опыта. Но под руководством тренера НЛП этому может научиться почти каждый человек.

Речевые техники НЛП
Правильная подстройка позволяет эффективно использовать речевые техники, помогающие управлять вниманием собеседника. Речевые техники используются в рекламе, выступлениях, на переговорах, в  СМИ, поэтому полезно научиться их распознавать и использовать. Рассмотрим самые распространенные речевые техники.

Трюизмы
Трюизм ( англ. truism) — банальность. Это общеизвестное утверждение, не требующее доказательств и воспринимаемое как истина
«Все мы иногда ошибаемся», «Да разве на одну стипендию проживешь» и т.п.
Трюизмы могут показаться примитивными, но они очень эффективны, так как воспринимаются без критики и направляют мысли собеседника.  Если вы, в частности, хотите помочь человеку измениться, вы можете начать с фразы: «Все люди могут меняться».  При помощи этой простой манипуляции вы сразу обойдёте убеждение собеседника, что он ничего не может изменить. Ведь он — человек, а все люди могут меняться.
В качестве трюизмов часто используют пословицы, по инерции воспринимающиеся как истина: семь раз отмерь, один раз отрежь; «проверьте этот текст ещё раз».

Предположения

Обычно используются для побуждения человека к действию путём  связывания двух событий в одном выражении:
«Как только вы придёте ко мне на приём, то сразу почувствуете себя  намного лучше».
Если произойдёт одно событие (придёте на приём), то после него произойдёт и другое (почувствуете лучше). Получается, что отказаться от приёма нельзя, потому что с ним связана вторая часть фразы о хорошем самочувствии.
«Будешь гулять — купи хлеба». Невинная фраза на самом деле — манипуляция, ибо не предполагает отказ от покупки хлеба.

Противоположности

Для связки в логическую последовательность используются разные  фразы  и понятия. При помощи конструкций:

— Чем… тем…
— Как только… так…
— Чем лучше ты будешь учиться, тем легче тебе будет жить.

Первая часть побуждает к действию, вторая часть фразы мотивирует собеседника.  Однако нет гарантий, что как только действие произойдет, то сбудется вторая (жизнь облегчится).

Двойные вопросы

В одной фразе содержится два вопроса. Первый идёт как вспомогательный, а содержание второй части вопроса подсознательно воспринимается как истина, хотя возможно это совершенно не так. Конструкции:

— А вы заметили, что…
— А вы поняли, что…
— Чувствуете, что…

К примеру:
«А вы заметили, как вам идёт этот костюм?».
«Чувствуете, как с каждым моим словом вам становится всё лучше?».

Несмотря на кажущуюся простоту — данный приём обладает мощным эффектом внушения.

 

Ложный выбор

Вам как бы даётся возможность выбрать, но на самом деле фраза подталкивает к принятию решения:
— Вы договор подпишете сразу или сначала прочтёте?
— Вы хотите купить стиральную машину или холодильник?

 

Все выборы

В этом случае даётся ряд выборов, но нужный выделяется различными способами: интонацией или невербально, так, кивком головы:

— Вы можете спорить до посинения, но лучше бы ты уступил, ведь умные всегда упорствуют меньше дураков.

— Ты можешь сидеть за своим компьютером, но лучше бы ты, как более умный старший брат, помог мне написать рецензию.

Выделенная полужирным шрифтом фраза подчёркивается интонационно или невербально, а именно, кивком головы или прикосновением и подсознательно воспринимается как команда. В последней речевой технике используются приём «якорение». Это уже более сложный уровень НЛП, суть его состоит в том, что с помощью интонации или прикосновения человека программируют на определённое эмоциональное состояние, и в нужный момент вы, скажем так, касаетесь плеча человека и направляете его внимание в конструктивное русло.

Мы видим, НЛП-техники манипулятивны по своей сути. Это — одна из причин, почему в странах СНГ долгое время НЛП не признавали, а академическая наука считает НЛП псевдодисциплиной.  В остальном мире НЛП активно используется, в Украине безоговорочно принял НЛП только бизнес. Почему сложилась такая ситуация, мы спросили у мастера НЛП — Юрия Живоглядова.

Комментарий эксперта

 Живоглядов Юрий Алексеевич, кандидат психологических наук, доцент, ассоциированный Тренер Системного НЛП, психотерапевт-практик, вице-президент КАППП (Киевская ассоциация практикующих психологов и психотерапевтов).

Метод НЛП стал широко применяться в 1990-е годы как набор специальных техник для профессий, использующих помогающую коммуникацию: консультантов, бизнес-тренеров, психотерапевтов. Поз-же НЛП стали использовать для обучения в бизне-
се — сначала отдельных менеджеров, а впоследствии групп и организаций.

В результате НЛП стало одним из самых популярных и эффективных инструментов обучения в бизнесе, поскольку помогает создавать самообучающиеся организации. Понятие «самообучающаяся организация» впервые применил Питер Сенге в книге «Пятая дисциплина», где показал, как опираясь на системное мышление помочь организации стать живой, успешной и саморазвивающейся. В последние годы почти все эффективные бизнес-тренинги для среднего и высшего персонала включают программы, развивающие системное мышление.

Необходимо отметить, что страны СНГ — это единственный регион, где НЛП подвергается дискредитации. В академических кругах, да и в обыденном сознании НЛП ассоциируется с манипуляциями, а в нашей ментальности манипуляция зачастую воспринимается как ругательное слово. При этом есть такая игра — многие ругают НЛП, но активно пользуются этим инструментарием.  В современном понимании НЛП — это всё-таки техники искусного манипулирования, но надо воспринимать это слово как метафору.

Под манипуляцией понимается искусство мотивирования другого. Манипуляция — это психологическое воздействие, в результате которого у собеседника возникают определённые установки, цели и мотивы, отличные от тех, которые были до этого. При этом воздействие не должно нарушать принятых в обществе правил поведения, оставаясь в рамках культурных, социальных, межличностных норм. Управляя вниманием, можно помочь другому человеку направить свои усилия в конструктивном направлении.

Поэтому в бизнес-среде НЛП продолжает набирать популярность. Бизнесмены лояльно относятся к приёмам управления, будь они явные или скрытые. Если управление скрытое (манипулятивное), но  эффективное, то они готовы платить за тренинги по НЛП. Проблема низкой мотивации людей сейчас является одной из ключевых проблем во многих психологических школах. А НЛП, особенно речевые техники, — это инструмент эффективного психологического воздействия и мотивирования других людей. И не только в бизнесе. Сегодня, например, развивается новое направление — манипулятивная педагогика, где НЛП-техники помогают управлять вниманием учащихся.
Обучение НЛП

В Интернете достаточно предложений по обучению НЛП-практикам в Украине и за рубежом. НЛП — действенный инструмент, и не редкость, когда после прохождения парочки семинаров люди уже продают свои услуги как тренера НЛП. Некоторые «мастера» предлагают эффективное обучение за день или даже 40 минут, поэтому будьте внимательны.

Многие, кто прошёл корпоративные тренинги, изучали на них элементы НЛП-практик, однако, чтобы применять эти знания эффективно в «автоматическом» режиме, необходима более серьёзная подготовка.

Дело в том, что в бизнесе и политике очень многие люди знакомы с НЛП-техниками, поэтому, применяя их после двухдневного семинара, можно навредить себе. Поверхностные знания НЛП могут помочь вам, возможно, договориться с таксистом. Если правильно построить фразу и подкрепить её едва заметным кивком головы, можно действительно сбить цену за проезд.  Однако широко известные и заметные приемы НЛП в деловых переговорах могут  насторожить опытного переговорщика и негативно сказаться на их результате.

Чтобы эффективно обучиться НЛП и кардинально улучшить свои коммуникационные навыки, необходимо пройти курс минимум в 3 — 4 недели. Это говорят и наши опытные мастера, и на такую продолжительность рассчитаны минимальные программы в серьёзных зарубежных центрах НЛП-подготовки. Техники должны быть разобраны до тонкостей и отработаны многократно вместе с опытными мастерами, только тогда они могут стать вашей эффективной рабочей практикой и со временем будут доведены до автоматизма. В таком случае, даже если ваш оппонент обладает знаниями НЛП-техник, вы всё равно договоритесь.

Как говорит мастер НЛП Юрий Живоглядов: «Можно пробренчать  романс на балалайке с тремя струнами и насмешить зрителей,  а можно исполнить эту же песню  на аккордеоне в трёх октавах и  пленить  слушателей.  Настоящий НЛП — это когда ты берёшь три октавы».

При выборе обучающей НЛП-программы обращайте внимание на то, какой компетенцией обладают тренеры, наличие у них профессиональных статей и монографий. Если выберите профессиональный курс в 3 – 4 недели, очень желательно, чтобы вели его не один, а несколько сертифицированных тренеров, так как в  обучении НЛП важно познакомиться с  разными поведенческими моделями.

Изучение НЛП может сделать ваше деловое и личное общение намного более эффективным, поможет лучше понимать себя и других, быть ведущим в коммуникации, а не ведомым, приобрести новые современные знания о психологии человека.

НЛП слушать, нлп язык, нлп на расстоянии, нлп примеры разговоров, проблема, приятный, прошлый, короткий, отрезок

Вы можете многое узнать о связанном со временем образе мышления других людей, анализируя их критические субмодальности и прислушиваясь к их языку.

Например:

  •  «Это было в далеком и туманном прошлом». 
  • «У него блестящее будущее». 
  • «Я оставил этот роман позади». 
  • «Как бежит время!» 
  • «Время на моей стороне».

Время настолько важно для человека, что он использует его в своей речи для организации языка. Глаголы употребляются нами в формах прошлого, настоящего или будущего времени, в зависимости от того, завершено ли действие, продолжается ли оно в настоящий момент или еще только будет осуществлено.

Времена глаголов используются для перевода проблемы в прошлое. Например: «У нас была проблема, не так ли?»

Обратите внимание на то, как это предложение отличается от такого: «У нас есть проблема, верно?»

И от такого: «Нас ждут проблемы, разве не так?»

Последнее предложение является бесполезным, ведь для того, чтобы ответить на этот вопрос, вы должны смириться с предположением о том, что проблемы обязательно перейдут в будущее.

Время находит свое отражение и в наречиях, предлогах и союзах, используемых человеком в речи. Вспомните хотя бы такие слова, как «до», «после», «во время», «когда», «до тех пор, как», «одновременно», «ранее», «позднее» и тому подобные.

Эти выражения позиционируют нас во времени и влияют на наш опыт. Для примера проанализируйте, как воздействуют на вас следующие предложения:

«Прежде чем вы уйдете, я хотел попросить вас, чтобы вы мне помогли».

«После того как вы ушли, я захотел, чтобы вы помогли мне».

«Прежде чем вы уйдете, но после того, как позавтракаете, я хотел бы, чтобы вы помогли мне».

Откуда вы узнаете, что произойдет раньше? Вы присваиваете событиям различные субмодальности, размещая их в своем ментальном пространстве. То событие, которое располагается ближе к вам, и будет осуществляться первым.

РУКОВОДСТВО К ДЕЙСТВИЮ

1. Иногда кажется, что НЛП — это способ разрешения проблем. Это не так. «Проблема» — это негативное слово. Оно означает, что между тем, что вы имеете, и тем, чего вы хотите, есть значительное различие. Когда вам не нравится то, что у вас есть, и вы хотите от этого убежать, у вас возникает коррективная проблема. Многие люди понимают под «проблемами» именно такие коррективные состояния. Однако если вам нравится то, что вы имеете, но вы хотите еще лучшего, тогда у вас возникает проблема другого рода — генеративная. Генеративные проблемы — это лучшие из проблем, которые могут возникнуть у человека.

Если у вас есть что-то хорошее, вы можете значительно улучшить имеющееся, изменяя субмодальности.

  • Мысленно вернитесь к приятному воспоминанию. Проанализируйте субмодальности. Можете ли вы сделать воспоминание еще более приятным?
  • Измените субмодальности и проанализируйте достигнутый эффект.
  • Сделайте образ ярче, крупнее и ближе. Не сделалось ли ваше воспоминание еще более приятным?
  • Экспериментируйте с субмодальностями воспоминания до тех пор, пока оно не станет максимально приятным. 

2. Определите собственную временную линию. Анализируя собственную временную линию, поразмышляйте над тем, как она помогает вам думать о прошлом и будущем.

Например, человек, у которого короткий отрезок временной линии находится в прошлом, располагает события на довольно незначительном расстоянии. Ему трудно точно припомнить, сколько времени назад произошло то или иное событие. Те, у кого короток отрезок временной линии, относящийся к будущему, испытывают проблемы со стратегическим планированием. Им трудно заглянуть в будущее, они теряют чувство перспективы. (Длина отрезка вашей временной линии, относящегося к будущему, не имеет эзотерической связи с продолжительностью вашей жизни! Если этот отрезок короток, это означает лишь то, что вам трудно планировать будущее.) Ваша временная линия не предопределена в момент вашего рождения. Вы создали ее сами и вполне можете ее изменить. Выбор и гибкость позволят вам сделать свою жизнь более насыщенной и интересной. Во время приятных занятий вы можете жить «во времени», а планируя что-то на будущее, переходить в режим «через время». Независимо от состояния, в каком вы находитесь, экспериментируйте с обоими способами восприятия времени.

Представьте, что вы наступили на свою временную линию.

  • Если вы находитесь в состоянии «через время», представьте, что вы наступаете на линию так, чтобы она прошла через центр вашего тела.
  • Как вы себя чувствуете? Вы можете почувствовать себя более приземленным, живущим настоящим моментом. А теперь снова сойдите с временной линии.
  • Если вы находитесь в состоянии «через время», представьте, что вы сходите с временной линии и видите, что она проходит вне вашего тела. Вы можете почувствовать себя более объективным, более способным к беспристрастному анализу. А теперь снова наступите на временную линию.

У вас есть выбор. «Во времени» или «через время» — это состояния и ресурсы, которые вы можете использовать в зависимости от ваших планов и желаний. 

3. Посмотрите фильм «Общество мертвых поэтов» с Робином Уильямсом и Итаном Хоуком, даже если вы видели его прежде. Как персонаж Робина Уильямса изменил значение поэзии для своих учеников? Как ваши субмодальности изменяют значение идеи «поэзии» по мере развития фильма? 

4. Прислушайтесь к внутреннему голосу. Это ваш голос? Откуда он исходит? Насколько громким он является? Как вы могли бы сделать его более приятным, чтобы вам хотелось его слушать? Каков тон вашего внутреннего разговора? Приятен ли он вам? Разговариваете ли вы с собой так, словно нравитесь самому себе?

Назад в раздел НЛП ТЕХНИКИ >>>


 

Противоядие или Пpичины вoзникнoвeния тpaнca

Yura Reshetov

Перейдем непосредственно к курсу изучения психической защиты. Итак для того, чтобы избавиться от возможного психического воздействия со стороны поклонников Карнеги, НЛП, Дианетики и Саентологии, Холотропного дыхания и других новомодных методик манипулирования психикой необходимо уяснить каким образом у вас могут со стороны вызывать трансовое состояние, с последующими неприятными для вас последствиями?

Основной причиной возможности феноменов манипуляции психикой является слабоволие жертв попавших в такие ситуации. Человек обладающий волей и гибкой психикой наоборот не представляет никакого интереса для проходимцев и даже может наоборот серьезно повредить психику манипулятора.

Еще один момент который необходимо знать. ЛУЧШАЯ 3АЩИТА — ЭТО ОТСУТСТВИЕ 3АЩИТЫ. Если вы и заметите какие либо действия у собеседника, которые вам известны как манипуляции, то нет никакой необходимости злиться на него и прекращать все взаимоотношения. Если обратили на это внимание, то просто возьмите на заметку. Чрезмерное увлечение поисками манипуляторов может привести к нешуточным фобиям и мании преследования. Прекратить взаимоотношения можно лишь в том случае, когда вы убедитесь на практике, что обещанное собеседником не может быть им же воплощено в практический результат. методики манипуляции сознанием как раз и созданы для того, чтобы запудривать мозги, и не делать ничего практически полезного. Авторы и распространители подобных методик обучают своих последователей лишь выдавать дерьмо за конфетку. можно конечно и не прекращать взаимоотношений в этом случае, а использовать данного проходимца для чего либо иного, например времяпровождения. можно и не начинать присоединения, в этом случае манипуляции вообще исключены. Выбирать в любом случае вам. Но не следует судить о человеке по первому взгляду и для начала предоставить ему некоторую презумпцию невиновности, не забыв провести между вами четкую границу. Во первых человек может приобрести такие действия через подсознание и даже не подозревать о том как они выполняются и не знать их принцип. Либо даже если и выполняются они умышленно, то от всякого действия есть противодействие.

Есть множество методов манипуляции психикой в том числе и на расстоянии, когда достаточно создать впечатление, что манипулятор совершает психическое нападение. Эти техники в основном используются в магии. Сам манипулятор может при этом ничего не делая, довести свою жертву до психической неуравновешенности, серьезно повредить ей здоровье и даже убить ее. Вам следует помнить об этом.

Необходимо просто помнить, что мы созданы по образу и подобию Мироздания в том, что имеем неограниченную ничем Волю и можем применять ее на каждом шагу. Многие предлагают различные методики для развития воли: от голодания до доведения чувств до атрофированного состояния. Но на самом деле доступ к воле у нас есть всегда и все, что для ее применения необходимо — это сделать первый шаг. Выбросите из головы все обиды, они вам больше не нужны и применяйте Волю. Говорите .ДА. или .НЕТ. не под воздействием эмоций, а не торопясь продумайте ответ и дайте его. Не бойтесь, а помните что большинство барьеров которые вы боитесь преодолеть являются психическими, а следовательно и нематериальными и в большинстве случаев их можно преодолеть напрямую и незачем идти в обход, оправдываясь и извиняясь. Если вам сказали .НЕТ. — то это еще не окончательное .НЕТ. и при достаточной воле и настойчивости, вы можете получить .ДА.. Если вам что либо навязывают, то вы можете выбрать наиболее подходящий для себя вариант, потому что люди любят волевых и имеющих свое мнение. В конце концов вы можете обсудить с собеседником вопрос, выслушать внимательно его мнение и уверенно разъяснить почему вы выбрали именно такой ответ.

А теперь перейдем к делу и поиграем терминами.

Вспомним шаги которыми пользуются мошенники:

1. Присоединение.
Авантюрист пытается присоединиться к вам. Для чего? Для того чтобы вы приоткрыли ему психику и позволили заговорить с вашим подсознанием. При присоединении человек как бы связывается с собеседником и обратив на него внимание выключает тем самым подсознание, поручив внимание работе разума.

2. Ведение.
Если при присоединении еще и работает защитный механизм и вы еще имеете четкие границы между собой и психикой постороннего человека, то при ведении мошенник всячески старается подстроится под вашу психику. Это позволяет ему создать с вашим подсознанием связь и снять его бдительность с предохранительного крючка. Авантюрист для этого использует все приемы, подстраиваясь под вас. Это и дыхание и позы, которыми он провоцирует вас расслабиться. Также может быть приятный голос, действующий располагающе на вас и не вызывающий подозрений, а даже наоборот развязывающий ваш язык. Приятный запах, его одежда не вызывающая подозрений в непорядочности: как правило мошенники выглядят очень солидно. Проходимец создает полное впечатление сопереживающего человека. Если вы атеист, то и на нем маска атеиста, если вы верующий, то и он =верует= в тех же богов. Он расслабляюще действует на вас. Если ведение ловко сманипулировано, то вы уже впадаете в транс и не ожидаете никакого подвоха со стороны жулика. Наоборот создается полная иллюзия человека в обществе которого не только приятно находиться, но и хочется провести еще немного времени. И вы не хотели бы отвлечься от такого время провождения. Ваше внимание полностью занято им и разум отключается, переходя в трансовое комфортное состояние. Вы довольны проходимцем и ваши эмоции располагают в его пользу. Он эмулирует собой человека СПОСОБНОГО PЕШИТЬ ВАШИ ПPОБЛЕМЫ. Пусть даже если это будет всего лишь проблема вашего, приходящегося на данный момент одиночества. Заметив, что в данный момент вы увлеклись, мошенник переходит к следующему ключевому этапу.

3. ПPОВОКАЦИЯ !!!
Да именно ПPОВОКАЦИЯ. Какими бы благими намерениями и терминами не прикрывали авторы и распространители подобных методик манипулирования психикой свои кормушки, но следующий шаг на который они толкают души поверившим им последователям — ПPОВОКАЦИЯ, ПPОВОКАЦИЯ и еще раз ПPОВОКАЦИЯ. Все что делает авантюрист в этот ключевой момент это ПPОВОЦИPУЕТ свою жертву к совершению выгодных для себя действий. В этот момент он провоцирует человека сделать выбор: либо разорвать шаблон привычных действий, либо совершить непривычный для психического состояния поступок. В этом случае проходимец ставит себя в очень выгодное по сравнению с жертвой психическое положение, потому что он предоставляет выбор. Он наводит в вашей психике мысль: = ЕСЛИ Я НЕ СДЕЛАЮ, ТО ЧТО МНЕ СКА3АЛ (ПОДСКА3АЛ) ЭТОТ ПPИЯТНЫЙ ЧЕЛОВЕК, ТО ПОСТУПЛЮ ПО ОТНОШЕНИЮ К НЕМУ НЕ КОPPЕКТНО И НЕ ЭТИЧНО (НЕ ПPИВЫЧНО)=!

Приведу пример:
Человек приходит в магазин. Приятный продавец услужливо, вежливо и аккуратно показывает ему товар, называя цены и при этом не забывая как бы невзначай показывать некоторые мелкие недостатки товара. У покупателя создается впечатление, что перед ним очень честный торговец. И тут продавец как бы невзначай сообщает, что есть еще упаковки подобного товара, более качественные, но они только сегодня привезены и еще не успели распаковать и лежат на складе. Правда при этом он провоцирует клиента небольшой добавкой, что товар дескать дорогой и может быть его не стоит распаковывать, потому что у покупателя может не хватить денег. Покупатель может сделать первую ошибку если он не поинтересуется предварительно стоимостью товара. Но это не ошибка, если у него есть воля. После того, как товар доставлен и продавец заметил восхищение на лице у клиента, он НАЧИНАЕТ ЗАВОРАЧИВАТЬ ТОВАP, как будто он уже продан. После завершения этих действий он называет цену.

Если покупатель не дурак, и цена ему не подходит, то он может сразу об этом сказать продавцу. Но многие обладая слабоволием начинают рассуждать примерно так:

«Если я сейчас не расплачусь и не заберу эту вещь, то обижу приятного человека, который так старался» или «Я попросил его показать товар, несмотря на то что он предупредил о цене, теперь как порядочный человек я должен взять его».

И то и другое рассуждение в корне неправильно, вы не обязаны покупать вещь, если вам в ней что, то не нравиться. В обязанности продавца входит вежливое обслуживание клиента независимо от того, будет он что то покупать или нет. КЛИЕНТ ВСЕГДА ПPАВ!

ВЫ НЕ МОЖЕТЕ ОБИДЕТЬ ЧЕЛОВЕКА, ЕСЛИ ЕГО ПPЕДЛОЖЕНИЕ ВАМ НЕ ПОДХОДИТ. ЕСЛИ ЧЕЛОВЕК ПPИ ЭТОМ ОБИЖАЕТСЯ, ТО ЭТО ЕГО ЛИЧНАЯ ВИНА И ГОВОPИТ ЛИШЬ ОБ ОТСУТСТВИИ У НЕГО ЭЛЕМЕНТАPНОЙ ВЕЖЛИВОСТИ.

Еще один момент, которым пользуются авантюристы — это разрыв шаблона. На самом деле это тоже провокация подсознания. Но в этот раз разорвав шаблон проходимец провоцирует вас на то, что вы начнете по привычке делать попытки к восстановлению разорванного.

Пример:
Мошенник спросив вас о том, будете ли вы пить кофе, наливает напиток в чашку и делает вид, что подает его вам. Но как только вы протягиваете руку, он останавливает свое движение и возвращает чашку немного к себе и как бы вспомнив, вставляет в это время внушение. Как правило вы можете оказаться как бы в неловком положении и первое побудительное действие будет направлено на получение заветного напитка. НО ТЕМ И ОТЛИЧАЕТСЯ ЧЕЛОВЕК ОТ СКОТИНЫ, ЧТО ОН МОЖЕТ ДЕЙСТВОВАТЬ НЕ ТОЛЬКО ПО PЕФЛЕКСАМ, НО И ПО РА3УМЕНИЮ И ТЕМ САМЫМ ИМЕЕТ БОЛЬШЕ СТЕПЕНЕЙ СВОБОДЫ. Поэтому волевой человек сразу напомнит собеседнику о том, что он забыл про кофе и получив свою чашку вместе с извинениями и отхлебнув глоток, может попросить время на обдумывание предложения. Слабовольный сразу растеряется и так, как его внимание будет захвачено напитком и жаждой плюс растерянностью, примет меры к тому чтобы ему отдали чашку. Как правило в такой ситуации он и даст нужный мошеннику ответ.

Только не следует думать что, у волевых людей не возникают побудительные мотивы к принятию для решения первой мысли и желание действовать рефлекторно. Возникают, но волевые люди тем и волевые, что они понимают : В МОЕЙ ВОЛЕ ВЫБPАТЬ ТОТ ВАPИАНТ, КОТОPЫЙ Я СОЧТУ НАИБОЛЕЕ ПPИЕМЛИМЫМ. У волевого человека как правило отсутствует чувство обиды. Сам принял решение, никто тебе не виноват. ЧТО ПОСЕЯЛ, ТО И ПОЖНЕШЬ. Хотя могу заявить сразу, что бывают серьезные проколы и в моей деятельности, но это связано скорее с тем, что моя нагрузка в этом плане гораздо выше и многие вещи кажутся чересчур банальными и упускаются из виду. Да и сам я далеко не ангел.

Иногда путают волевые решения с упрямством. Но это не так. Упрямство это шаблон и мошенник может уже управлять упрямым, поскольку тут результат предсказуем и легко провоцируется. ВОЛЯ 3АКЛЮЧАЕТСЯ НЕ В УПPЯМСТВЕ, А В ВО3МОЖНОСТИ ГИБКО И СВОБОДНО УПPАВЛЯТЬ СВОИМИ PЕШЕНИЯМИ.

Давайте напоследок поищем провокации в рекламе, поскольку задавалось много вопросов о принципах ее действия:

Если вы хотите, чтобы кожа вашего ребенка была сухой и здоровой, покупайте подгузники Памперс.. Безвольное подсознание человека — эмоционального может воспринять это манипуляцию родительской любовью так : .Если я не куплю Памперс, то кожа моего ребенка будет мокрой и больной.. .Только Орбит может защитить вас от кариеса., при этом наглядно показывают график кислотно-щелочного баланса во рту после принятия пищи, провоцируя тем самым едоков, к которым относятся все люди: . Если нет защиты, то после еды может возникнуть кариес. А от кариеса защищает только Орбит.. Сникерс — съел и порядок., — .Если не порядок, то значит не съел сникерс. <ВR> И т.д. по той же схеме воздействия на бессознательное.

4. Выход
Каким он будет, зависит полностью от вас. У вас есть воля и вы вправе выбирать, выйти ли вам оставшись при своих интересах и получив еще ко всему и уважающего партнера либо получить врага либо выйти из транса, для того чтобы попасть в еще один транс, сожалея о содеянном в бессознательном состоянии. Все в вашей воле. Многие могут возразить, а как можно например сказать нет шефу или еще какому либо влиятельному лицу, ведь от него многое зависит. То могу вам привести пример про Вольфа Мессинга, который попав в застенки Гестапо, не только вышел оттуда, но еще и запер изнутри своих потенциальных палачей. Этой истории могло бы и не быть если бы он был слабовольным.

Немного о гипнозе
В Практическом применении Эриксоновского гипноза. К. Харского уделено внимание критике классического гипноза. Я тоже не особенный сторонник его и стараюсь применять только в экстренных случаях. Сам принцип классического гипноза основан на том, что гипнотизеру достаточно только объявить себя гипнотизером, а все остальное сделает перпециент. Т.е. не гипнотизер вводит человека в транс, а сам перпециент входит туда используя индуктора лишь как опору. Впервые я провел сеанс классического гипноза, используя лишь рекомендацию моего знакомого, представившего меня как гипнотизера. Единственное, чем он мне помог тогда — это вывести человека из транса, показав как это делать на практике. Но классический гипноз еще отличается от Эриксоновского, тем, что там человек приходит к вам за помощью и в некоторых случаях ему можно помочь, избавив от заикания, страхов, фобий, бессонницы и прочих психических дефектов. Сам К. Харский в начале своего сочинения следом за биографией М. Эриксона приводит свою биографию. Если вам где-нибудь попадется афиша заезжего гипнотизера, то попробуйте сравнить ее текст с текстом биографии К. Харского и вы увидите, что они различаются лишь терминами, но напичканы достоинствами и экзотикой и тем самым идентичны по сути.

Несколько рекомендаций по развитию воли.
Воля как вы поняли из вышеприведенного текста является не способом для напряжения и оказания давления на окружающих, а естественная способность каждого, свободно выбирать те действия, а следовательно и последствия, которые он считает необходимыми.

Подставь другую щеку.
Для того чтобы развить в себе способность к воле иногда бывает достаточно лишь применить ее один раз. Например при давлении вышестоящего по должности лица трезво и ему в лицо выразить свое мнение по данному вопросу. Убедившись однажды, что кара небесная не поразила вас при этом, можно применять ее далее. Если человек настроен решительно против вас, а до такого состояния его надо спровоцировать предыдущими действиями, следует не принимать эмоциональных мер против него. Успокойтесь, проникнитесь к нему душевной добротой и спокойно с трезвой головой ведите с ним дальнейший контакт. Тем самым вы будете воздействовать на свое подсознание и через него уже на подсознание собеседника. Результат не должен себя задерживать. Самое главное не испугаться и не начать оправдываться, но и не разозлиться и не ответить злобой. Были случаи, когда человек своей располагающей улыбкой создавал у чрезмерно разошедшегося оппонента инфаркт или инсульт. Но не следует даже думать о том, что вы создадите такие последствия. Такие мысли пойдут во вред только вам и результат будет обратным. Это и есть теория обратного удара. Повторю ее более лаконично и в терминологии НЛП: Нападающий пытается взять свою жертву эмоциональным всплеском, который и выливает на нее. Потенциальная жертва вместо этого рвет шаблон и наоборот доброжелательно относится к нападающему. Нападающий видя, что действия не дали результата, теряет контроль над создавшейся ситуацией и подсознательно пытается восстановить разорванный шаблон, его организм бросает на это все резервы. Результата не выходит и шаблон не восстановлен. Нападающий становится жертвой своих действий, которые он сам и спровоцировал.

Волевые люди всегда остаются в выигрыше в таких ситуациях и при этом ничем не рискуют. Даже наоборот может стать аннигилятором для всяких манипуляторов чужой психикой, спокойно выполняя профилактические меры от подобной нечисти.

Формула Любви.
Многие хотят узнать, а в чем же заключается формула любви. В Торе например читаем: = Возлюби ближнего своего, как самого себя=. Ее толкователи считают, что это основное правило Торы, а все остальные являются лишь частными случаями. тогу дать вам открытым текстом более расширенную ее версию, на которой строятся все принципы Волевой психической защиты: = Не пожелай другому, чего себе не пожелаешь= и =Не позволяй другому насиловать ни свое тело, ни свою душу=. Все остальные правила лишь частные случаи от этого.

P.S. Остается только добавить, что Карнеги, НЛП и подобные психотехники являются непригодным руководствами для практического применения. От них могут получить выгоду лишь распространители этой опасной инфекции. Это палка о двух концах, один из которых все время бьет своего хозяина, а второй болтается в воздухе. Вся эта зараза, занесенная с Дикого 3апада приводит к ужасным последствиям, которые уже реально ощутимы на территории бывшего СССP. Но и обратно возврата не будет. Поэтому необходимо менять идеологию сознания людей, иначе мы убьем самих себя. ты уже обокрали наших детей и позволили насиловать наши и их души. Бедные нищают с каждым днем, богатые взрываются вместе со своими иномарками. ты грабим сирот и стариков. торим голодом тех, кто сеет хлеб, лечит и обучает нас. Рубим сук на котором сами сидим. Роем ямы другим и сами в них попадаем. Вместо того чтобы сеять доброе, разумное, вечное мы поклоняемся Золотому Тельцу. Или до сих пор не видно что нам подсунули якорь — баксы, который не дает нам выйти из транса Эриксоновского гипноза?! Чего мы добивались и что имеем сейчас?!<ВR> Наше завтра в воле нас самих. Если мы сеем сорняки сегодня, то что же будем пожинать завтра?

Единственное что наиболее практично в НЛП — это ее доступная и современная терминология, которую можно взять на вооружение, выкинув все остальное на помойку истории. На основе этой терминологии можно создавать синтез новых направлений психологии.
 

Расстояние Левенштейна для машинного обучения НЛП именованных сущностей

Итак, как мы это делаем? Требование к проверке состоит в том, что похожие имена должны быть одобрены, в то время как слишком разные имена должны быть отмечены как не одно и то же лицо, и совпадение между заявленным музыкальным произведением и зарегистрированной записью не должно утверждаться.

Пример возможных совпадений, все эти записи имеют общий заголовок. Только 1 и 2 будут допустимы как совпадающие, поскольку композитор и издатель одинаковы, даже если написание имени композитора отличается.3 и 4 не следует утверждать, поскольку их издатели разные, даже если композитор идентичен.

Измерение разницы между строками — это расстояние редактирования или расстояние Левенштейна (названное в честь советского математика Владимира Левенштейна. Проще говоря, расстояние редактирования — это измерение того, сколько изменений мы должны сделать с одной строкой, чтобы преобразовать ее в строку, которую мы сравниваем. То. В качестве иллюстрации, разница между «Фредериком» и «Фредом» составляет четыре, поскольку мы можем заменить «Фредерик» на «Фред», удалив буквы «е», «r», «i» и «c». ».

Требуются правки для преобразования «верблюда» в «дыню» с использованием всего 4 правок

Проблема с использованием расстояния Левенштейна в качестве метрики и установки порогового значения для расстояния Левенштейна заключается в том, что его значение будет чувствительно только к количеству различий, в то время как нечувствительность к длине сравниваемых строк. Например, «Боно» и «Бон Джови», что, возможно, является очень плохим совпадением, имеют расстояние редактирования четыре, в то время как « Сэр Элтон Геркулес Джон » и « Сэр Элтон Джон » имеют расстояние редактирования девять.Использование расстояния Левенштейна для сравнения напрямую явно не очень хорошо работает. Однако, если мы «нормализуем» это путем деления на самую длинную из двух строк, мы получим меру сходства, которая намного удобнее для сравнений.

При сравнении имен мы должны учитывать, что порядок слов в строке, содержащей имена, может быть произвольным, поскольку для этого существуют разные соглашения. Чтобы не судить «Джон Смит» как совершенно другое имя, чем «Смит, Джон», нам нужно упорядочить слова в каждой из строк, чтобы сравнивать их одинаковым образом.Самый простой способ сделать это — расположить токены в строке в алфавитном порядке. После размещения токенов в алфавитном порядке различные условные обозначения больше не будут проблемой для сравнения.

В имеющихся данных порядок названий в сообщениях произвольный, так как же нам узнать, какие строки следует сравнивать? На самом деле, мы никогда не можем знать наверняка, но решение этого вопроса довольно гладкое. Если мы вычислим расстояние Левенштейна между всеми возможными совпадениями между заявленными именами и именами из сопоставленной работы, мы можем настроить матрицу совпадений.

Отсюда становится проще найти лучшее совпадение = наивысший балл, а затем удалить совпадающие имена из сравнения, замаскировав строку и столбец с наивысшим баллом. Промойте и повторяйте, пока в матрице не останется один счет. Это сравнение строк с наименьшей оценкой в ​​примере, поскольку мы убедились, что выбрали наилучшие возможные совпадения из сравниваемых имен. Это будет счет, который нам нужно учитывать, чтобы решить, может ли матч быть одобрен.

шагов по удалению оценок, соответствующих лучшим совпадениям в наборе, до тех пор, пока у нас не останется один активный результат для оценки.Лучшие совпадения выделены зеленым цветом.

Теперь нам остается оценить одно число, чтобы принять решение о том, может ли это совпадение быть одобрено, поэтому последнее, что нужно решить, — это установить порог. Поскольку это индивидуальное решение конкретной проблемы, я получил требования от пользователей системы как таковых:

  • Никакие ложные утверждения недопустимы
  • Должно быть в основном разрешено опущенное второе имя
  • Должно быть разрешено сокращение одного из names

Конечно, где-то придется пойти на компромисс, но обсуждение этапа постобработки с пользователями дало мне действительно важное понимание.Поскольку мы стремимся к автоматизации, наша первоочередная задача — никогда не утверждать то, что на самом деле не соответствует действительности. Если мы пропустим несколько матчей, которые могут быть одобрены, это не проблема. Если у нас есть высокая степень уверенности в найденных совпадениях, мы можем укрепить доверие к системе и автоматически передавать все одобренные совпадения через систему, значительно экономя труд.

Чтобы найти хороший порог для меры Левенштейна, я собрал небольшую выборку имен и их альтернативных написаний, пропущенных отцов и сокращений, вычислил их нормализованное расстояние Левенштейна и использовал их, чтобы установить разумный порог.Я обнаружил, что 0,5 является хорошим порогом для моего случая, когда одно отсутствующее имя или одно сокращенное имя обычно позволяют согласовать совпадение, но если, например, у нас отсутствует отчество и аббревиатура в том же имени, совпадение часто не подтверждается.

Расстояние Левенштейна после нормализации можно эффективно использовать для проверки соответствия между перечисленными именами собственными в результате машинного обучения. Дополнительная проверка каждого имени в списке, даже если список неупорядочен, повышает уверенность в результатах, позволяя автоматизировать процесс поиска.

Я специалист по анализу данных в Inmeta Consulting. Сосредоточение внимания на прикладных науках о данных, искусственном интеллекте и особенно НЛП.

3 основных измерения расстояния в текстовом интеллектуальном анализе | Автор: Эдвард Ма

Фото: https://pixabay.com/en/hong-kong-night-light-rail-city-2288999/

В НЛП мы также хотим найти сходство между предложением или документом. Текст не похож на число и координацию, потому что мы не можем сравнивать разницу между «Apple» и «Orange», но показатель сходства можно вычислить.

Так как мы не можем просто вычесть между «Яблоко — это фрукт» и «Апельсин — это фрукт», поэтому мы должны найти способ преобразовать текст в числовое, чтобы вычислить его. Имея оценку, мы можем понять, насколько похожи между собой два объекта.

В своей работе с данными я пробовал:

  • Сравнить, описывают ли 2 статьи одни и те же новости
  • Идентификация похожих документов
  • Классификация категории путем предоставления описания продукта

В этой статье мы пройдем через 4 основных расстояния измерения:

  • Евклидово расстояние
  • Косинусное расстояние
  • Сходство по Жаккару

Перед любым измерением расстояния текст должен быть помечен токенами.Если вы не знакомы с токенизацией слов, вы можете посетить эту статью.

Евклидово расстояние

Фото предоставлено: http://dataaspirant.com/2015/04/11/five-most-popular-similarity-measures-implementation-in-python/

Сравнение кратчайшего расстояния между двумя объектами . Он использует теорему Пифагора, которую выучили в средней школе.

Оценка означает расстояние между двумя объектами. Если он равен 0, это означает, что оба объекта идентичны. В следующем примере показана оценка при сравнении первого предложения.

 print ('Master Sentence:% s'% news_headlines [0]) 
для i, news_headline в enumerate (news_headlines):
score = sklearn.metrics.pairwise.euclidean_distances ([transformed_results [i]], [transformed_results [0] ]]) [0] [0]
print ('-----')
print ('Score:% .2f, Comparing Sentence:% s'% (score, news_headline))

Вывод

 Основное предложение : Скучная компания Илона Маска построит высокоскоростное сообщение с аэропортом в Чикаго 
-----
Оценка: 0,00, сравнение предложения: Скучная компания Илона Маска построит высокоскоростное сообщение с аэропортом в Чикаго
-----
Оценка: 1.73, Сравнение приговора: Boring Company Илона Маска построит высокоскоростное сообщение с аэропортом Чикаго
-----
Оценка: 4,36, Сравнение приговора: Boring Company Илона Маска одобрила строительство высокоскоростного транзита между центром Чикаго и аэропортом О'Хара
-----
Оценка: 4,24, Сравнение предложений: яблоко и апельсин являются фруктами

Косинусное сходство

Автор фотографии: http://dataaspirant.com/2015/04/11/five-most- Popular-Similarity-Measures-implementation-in-python /

Определение угла между двумя объектами — это метод вычисления сходства.Диапазон баллов от 0 до 1. Если балл равен 1, это означает, что они одинаковы по ориентации (а не по величине). В следующем примере показана оценка при сравнении первого предложения.

 print ('Главное предложение:% s'% news_headlines [0]) 
для i, news_headline в перечислении (news_headlines):
score = sklearn.metrics.pairwise.cosine_similarity ([transformed_results [i]], [transformed_results [0] ]]) [0] [0]
print ('-----')
print ('Score:% .2f, Comparing Sentence:% s'% (score, news_headline))

Вывод

 Основное предложение : Boring Co Илона Маска построит высокоскоростное сообщение с аэропортом в Чикаго 
-----
Оценка: 1.00, Сравнение приговора: Boring Co Илона Маска построит высокоскоростное сообщение с аэропортом в Чикаго
-----
Оценка: 0,87, Сравнение приговора: Boring Company Илона Маска построит высокоскоростное сообщение с аэропортом Чикаго
-----
Оценка: 0,44, сравнительное предложение: Boring Company Илона Маска одобрила строительство высокоскоростного транспорта между центром Чикаго и аэропортом О'Хара
-----
Оценка: 0,00, сравнение предложения: яблоко и апельсин являются фруктами

Сходство Жаккарда

Фото: http: // dataaspirant.com / 2015/04/11 / five-most-Popular-similarity-measure-implementation-in-python /

Измерение относится к количеству общих слов во всех словах. Больше общего означает, что оба объекта должны быть похожи.

Сходство Жаккара = (пересечение A и B) / (объединение A и B)

Диапазон от 0 до 1. Если оценка 1, это означает, что они идентичны. Между первым и последним предложением нет общего слова, поэтому оценка равна 0. В следующем примере показана оценка при сравнении первого предложения.

 print ('Главное предложение:% s'% news_headlines [0]) 
для i, news_headline в перечислении (news_headlines):
y_compare = calculate_position (transformed_results [i])
x1, x2 = padding (y_actual, y_compare)
score = sklearn.metrics.jaccard_similarity_score (x1, x2)
print ('-----')
print ('Score:% .2f, Comparing Sentence:% s'% (score, news_headline))

Вывод

 Главный приговор: Скучная компания Илона Маска построит высокоскоростное сообщение с аэропортом в Чикаго 
-----
Оценка: 1.00, Сравнение приговора: Boring Co Илона Маска построит высокоскоростное сообщение с аэропортом в Чикаго
-----
Оценка: 0,67, Сравнение приговора: Boring Company Илона Маска построит высокоскоростное сообщение с аэропортом Чикаго
-----
Оценка: 0,17, сравнение предложения: Boring Company Илона Маска одобрила строительство высокоскоростного транспорта между центром Чикаго и аэропортом О'Хара
-----
Оценка: 0,00, сравнение предложения: яблоко и апельсин - фрукты

Вы Весь код можно узнать с github.

Три метода также имеют такое же предположение, что документ (или предложение) похожи, если имеют общие слова . Эта идея очень прямолинейна и проста. Он подходит для некоторых основных случаев, таких как сравнение первых двух предложений. Однако оценка относительно низкая при сравнении первого и третьего предложений, хотя оба они описывают одни и те же новости.

Еще одно ограничение заключается в том, что вышеупомянутые методы не обрабатывают сценарий синонима . Например, покупка и покупка, оно должно иметь одинаковое значение (в некоторых случаях), но описанные выше методы будут рассматривать оба слова как разницу.

Так что это за реплика? Вы можете рассмотреть возможность использования Word Embedding, введенного Томасом Миколовым в 2013 году.

Я специалист по данным в Bay Area. Сосредоточение внимания на новейших достижениях науки о данных, искусственного интеллекта, особенно в области НЛП и связанных с платформами.

Средний: http://medium.com/@makcedward/

LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/edwardma1026

Github: https://github.com/makcedward

Kaggle: https : //www.kaggle.com/makcedward

Сравнение показателей расстояния текста

По ActiveWizards

Измерение сходства между текстами — обычная задача во многих приложениях.Это полезно в классических областях НЛП, таких как поиск, а также в таких далеких от НЛП областях, как медицина и генетика. Есть много разных подходов к сравнению двух текстов (строк символов). У каждого есть свои преимущества и недостатки, и они подходят только для ряда конкретных случаев использования. Чтобы помочь вам лучше понять различия между подходами, мы подготовили следующую инфографику.

Мы выделяем 6 больших групп показателей расстояния текста: сходства на основе редактирования, сходства на основе токенов, на основе последовательности, фонетические, простые и гибридные.Основные характеристики каждой категории описаны в инфографике. Здесь мы просто хотим пояснить некоторые нюансы.

Сходства, основанные на редактировании, легко понять. Чем больше атомарных операций вы должны выполнить для преобразования одной строки в другую, тем большее расстояние между ними будет наблюдаться. Например, расстояние между словами «шляпа» и «кошка» равно 1, а расстояние между «карта» и «кошка» равно 2. Очевидно, что этот подход применим только для слов и коротких фраз, но бесполезен для более длинных текстов. .Кроме того, этот подход не может учитывать семантическое значение слов, поскольку сравнивает только символы. В то же время мы понимаем, что смысловое расстояние между «лимоном» и «яблоком» меньше, чем между «лимоном» и «луной», несмотря на то, что расстояние редактирования между «лимоном» и «яблоком» может быть больше, чем расстояние между «лимоном» и «луной». Именно поэтому в приложениях используются расстояния, основанные на редактировании, где семантическое значение не так важно, как сходство в написании.Также стоит сказать, что наиболее известным алгоритмом, основанным на редактировании, является алгоритм Левенштейна. Очень часто люди думают о расстояниях, основанных на редактировании, как о сходстве Левенштейна.

Сходства на основе токенов немного сложнее. Те анализируют текст как набор токенов (слов). Это позволяет учитывать смысловое значение слов и обрабатывать большие тексты. Здесь играет роль семантическое значение, потому что вы можете использовать векторные представления слов (word2vec) для описания каждого слова в тексте, а затем сравнивать векторы.Кроме того, использование подхода «мешок слов» и метода TF-IDF позволяет сравнивать семантическое сходство между целыми текстами (но не между независимыми словами). Сходства на основе токенов очень широко используются в разных областях. Наверное, это самый известный подход к работе с текстами. Тем не менее, это не применимо к целому ряду вариантов использования.

Следующая группа расстояний — это расстояния на основе последовательности. Это несколько похоже на редактирование расстояний на основе, но не полностью то же самое. Вы можете догадываться, в чем разница между сравнением строк на основе самой длинной общей подпоследовательности и самой длинной общей подстроки.Самая длинная общая подпоследовательность не учитывает наличие букв между символами подпоследовательности. Например, рассмотрим наборы букв «aebcdnlp» и «taybcrd». Самая длинная общая подпоследовательность между этими словами — «abcd», а самая длинная общая подстрока — только «bc». Области применения этих подходов немного отличаются от подходов, основанных на редактировании, но плюсы и минусы практически одинаковы.

Фонетические алгоритмы составляют отдельную группу методов сравнения строк.В данном случае это даже не сравнение строк, а сравнение звука. Эти алгоритмы сравнивают слова в зависимости от того, как они произносятся. Так сложно сравнивать длинные тексты. Короткие предложения или фразы являются максимальным порогом для этих алгоритмов. Также они не могут учитывать смысловое значение. Тем не менее бывают ситуации, когда без этих методов не обойтись.

Следующие несколько алгоритмов, которые мы хотим упомянуть, очень просты для понимания и использования, поэтому они образуют группу методов, которые можно назвать «простыми».Эти методы могут сравнивать строки на основе похожих префиксов или постфиксов. Также существуют алгоритмы, называемые «расстояние по длине» и «подобие идентичности». Первые сравнивают строки, подсчитывая количество символов в каждой из них, а вторые алгоритмы просто проверяют, совпадают ли эти строки полностью или нет. Как видите, все эти алгоритмы очень примитивны и могут использоваться только в очень специфических ситуациях.

Последняя группа, которую мы хотим описать, — это гибридные алгоритмы.Есть только один метод: Монж-Элькан. Это сочетание расстояния на основе редактирования и на основе токена. Вы можете выбрать любой алгоритм, основанный на редактировании. Метод Монжа-Элкана сравнивает каждое слово в одном тексте с каждым словом в другом тексте (поэтому он основан на токенах), но при сравнении слов он использует некоторые методы, основанные на редактировании (так что он основан на редактировании одновременно) . Затем расстояния между словами агрегируются, чтобы получить одно значение расстояния между двумя текстами. Здесь важно то, что этот метод не является симметричным.Это означает, что результат сравнения зависит от того, какую строку вы берете в качестве первой, а какую — в качестве второй. Мы описываем эту ситуацию в разделе минусов нашей инфографики, но на самом деле это проблема не для всех приложений. Другими словами, во многих случаях симметрия не важна.

Заключение


В этой статье мы кратко описали некоторые интересные и важные замечания о различных подходах к сравнению строк.Чтобы лучше понять и запомнить все это, ознакомьтесь с нашей инфографикой. Нет хороших или плохих подходов, все они возникли из-за необходимости использования в конкретных случаях. Итак, когда вам нужно сравнить две строки, сначала подумайте о том, какой конечный результат вы ожидаете получить, а затем выберите правильную метрику. Используйте нашу инфографику как шпаргалку!


ActiveWizards — это команда специалистов по обработке данных и инженеров, специализирующаяся исключительно на проектах с данными (большие данные, наука о данных, машинное обучение, визуализация данных).Основные области знаний включают науку о данных (исследования, алгоритмы машинного обучения, визуализации и инженерию), визуализацию данных (d3.js, Tableau и другие), разработку больших данных (Hadoop, Spark, Kafka, Cassandra, HBase, MongoDB и другие), и разработка веб-приложений с интенсивным использованием данных (RESTful API, Flask, Django, Meteor).

Оригинал. Размещено с разрешения.

Связанный:

расстояний подобия для обработки естественного языка | Флавиен Видаль

Предложение реализации расстояния Хэмминга

Пример: расстояние Хэмминга между строками «Лидия» и «Медиа» равно 2.

Косинусное подобие измеряет близость между двумя ненулевыми векторами предгильбертова пространства. Косинусное подобие двух текстовых единиц просто вычисляет косинус угла, образованного двумя векторами, представляющими текстовые единицы, то есть внутреннее произведение евклидова пространства нормализованных векторов. Когда близко к 1, две единицы близки в выбранном векторном пространстве, когда близко к -1, две единицы находятся далеко друг от друга.

Таким образом, эта метрика является только оценкой ориентации, а не величины: два вектора с одинаковой ориентацией имеют косинусное сходство, равное 1, два вектора, ориентированные под углом 90 ° друг к другу, имеют сходство, равное 0, и два диаметрально противоположных вектора имеют сходство -1.

Пример косинусного сходства в двумерном пространстве

Расстояние Жаккара измеряет, насколько два мультимножества не похожи друг на друга: чем меньше расстояние, тем больше они похожи на два мультимножества. Он вычисляется с использованием индекса Жаккара (или коэффициента подобия Жаккара), который представляет собой отношение кардинала пересечения мультимножеств к кардиналу их объединения. Затем расстояние получается путем вычитания индекса из 1. Математически это может быть записано как:

Эти выражения не определены, если и A, и B являются пустыми наборами, и в этом случае мы определяем индекс и расстояние равными 1 и 0 соответственно. .

На практике расстояние Жаккара работает достаточно хорошо, особенно для разреженных данных. Например, потоковая служба, такая как Netflix, может представлять клиентов как мультимножества просмотренных фильмов, а затем использовать расстояние Жаккара для измерения сходства между двумя клиентами, то есть того, насколько близки их вкусы. Затем, основываясь на предпочтениях двух пользователей и их сходстве, мы потенциально можем давать рекомендации одному или другому.
Точно так же, если мы представляем документы в терминах содержащихся в них мультимножеств слов, то расстояние Жаккара между двумя документами часто является разумной мерой их сходства.В этом случае мы бы представили мультимножества A и B как векторы va и vb с индексом i- вектора va , равным тому, сколько раз элемент i- -й представлен в A :

Расстояние Жаккара, используемое для сравнения текстовых единиц, представленных как BoW, обычно имеет некоторые недостатки: по мере увеличения размера документа количество общих слов имеет тенденцию увеличиваться, даже если документы затрагивают разные темы. Более того, эта метрика не сможет уловить сходство между разными текстовыми единицами, которые имеют одинаковое значение, но написаны по-разному (эта проблема больше связана с текстовым представлением, но поскольку расстояние Жаккара особенно хорошо подходит для стратегии BoW, оно все равно становится беспокойство).Например, эти два текста имеют одинаковое значение, но расстояние Жаккара будет близко к 1, поскольку они не имеют общих слов:
Текстовый блок 1: Президент приветствует прессу в Чикаго
Текстовый блок 2: Обама говорит in Illinois
Еще одна проблема — смысл предложения:
Единица текста 1: Собака кусает человека
Единица текста 2: Человек кусает собаку
Хотя эти две единицы имеют совершенно разное значение, расстояние Жаккара будет считайте их наиболее похожими.

Евклидово расстояние — это расстояние подобия на основе токенов. Учитывая две точки в Rn, метрика евклидова расстояния — это просто длина отрезка прямой между этими двумя точками. Его также часто называют l2-нормой, l2-расстоянием или метрикой Пифагора, и его можно выразить как:

Свойства:
Евклидово расстояние симметрично, положительно и подчиняется неравенству треугольника.

Одним из важных свойств этой нормы по сравнению с другими нормами является то, что она остается неизменной при произвольных поворотах пространства вокруг начала координат.

Приложения:
— в евклидовой геометрии, чтобы найти кратчайшее расстояние между двумя точками в евклидовом пространстве,
— в алгоритмах кластеризации, таких как K-среднее,
— в статистике для измерения сходства между точками данных или для использования в такие методы, как наименьшие квадраты (где мы используем возведенное в квадрат евклидово расстояние, потому что оно позволяет выполнять выпуклый анализ)

В более общем плане расстояние Минковского или lp является обобщением евклидова расстояния:

Оно равно манхэттенскому расстоянию, если p = 1, равное евклидову расстоянию, если p = 2, и равному расстоянию Чебышева (максимум или метрика L∞ ), если p стремится к бесконечности.

Расстояние Вассерштейна и текстовое сходство

Во многих проектах машинного обучения (ML) наступает момент, когда мы должны определить уровень сходства между различными интересующими объектами.

Возможно, мы пытаемся понять сходство между разными изображениями, погодными условиями или распределениями вероятностей. С помощью задач обработки естественного языка (NLP) мы могли бы проверять, являются ли два документа или предложения семантически или синтаксически подобными.


ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ
Как структурировать и управлять проектами обработки естественного языка (NLP)


Для этого нам нужно найти функцию (или операцию) для генерации оценки, которая «измеряет» уровень сходства. Эта функция может принимать разные формы, но одна общая метрика, которая появляется во многих задачах, — это расстояние Вассерштейна (WD).

В этом посте мы рассмотрим, как WD, также известный как расстояние перемещения Земли (EMD), можно использовать для измерения сходства между двумя разными текстовыми последовательностями.Для этого мы:

  • Просмотрите метрики расстояния и покажите, почему они важны для многих проблем, связанных с машинным обучением;
  • Опишите WD и покажите, как применять его для решения широкого круга задач;
  • Покажите, как применить WD к проблеме текстового сходства;
  • Наконец, сравните WD с другими показателями расстояния, такими как косинусное сходство, и обсудите некоторые преимущества и недостатки WD.

Надеюсь, мой подход поможет вам понять, можно ли применить WD к вашему конкретному проекту машинного обучения.

Примечание: мы не будем углубляться в математику WD. В конце мы предоставим некоторые ресурсы о математике, лежащей в основе этого, на случай, если вы захотите копнуть глубже.

Показатели расстояния

Википедия сообщает нам, что « расстояние Вассерштейна […] — это функция расстояния, определенная между распределениями вероятностей в заданном метрическом пространстве M ». Почему ничего не говорится об обнаружении сходства между последовательностями текста?

Ну, дело не в методе, а в том, как мы представляем проблему.Если мы можем представить слова как вероятностные распределения, тогда мы сможем использовать WD для выявления сходства в двух, казалось бы, разных областях. Но подождите, а что такое функция расстояния?

Функция расстояния — это то, что мы используем для измерения расстояния между двумя или более объектами. Достаточно просто, но всегда ли так? В зависимости от того, что мы измеряем, одни вещи измерить легче, чем другие.

Давайте подумаем о некоторых тривиальных примерах. Что, если вы живете рядом с парком и хотите добраться до противоположного конца? Чтобы ответить на этот вопрос, вам нужна метрическая функция.Думаю об этом. Вы можете пройти до противоположного конца, и в этом случае вы можете пройти почти по идеально прямой линии прямо через парк. Или вы можете проехать туда, но в этом случае вы не сможете проехать через парк и вам придется ехать по ближайшей дороге.

Итак, мы можем создать метрики расстояния, чтобы понять расстояние, необходимое для путешествия в каждом случае. Для варианта ходьбы мы можем использовать теорему Пифагора для создания нашей метрики расстояния, а для варианта вождения подойдет простое добавление.

Хорошо, это был хороший, чистый, недвусмысленный вопрос. Задачу было легко представить математически, просто прямыми линиями и простыми формами. Если бы все было так просто изобразить, жизнь ML-инженеров была бы намного проще.

Что делать, если расстояние, которое мы хотим измерить, абстрактно и неоднозначно? Допустим, вы хотите узнать расстояние между Ирландией и США. Это указывает на ключевой вопрос, который необходимо решить метрикам расстояния: как вы «представляете» сравниваемые объекты (сущности)? Такие объекты, как страны, не являются простыми формами, их можно представить разными способами.

Мы могли бы представить каждую страну как ближайшую точку между их береговыми линиями и просто провести линию от точки к точке. Или мы могли бы найти центральную точку в каждой стране и представить проблему и расстояние между этими точками. Мы также можем случайным образом выбрать несколько точек в каждой стране и измерить расстояние между ними, а затем получить среднее значение. Мы не можем сказать, что это «правильный» или «неправильный» ответ, все зависит от того, как мы представляем проблему.

От расстояния к подобию

Измерение расстояния от США до Ирландии — это одно, но какое это имеет отношение к пониманию того, как использовать WD с распределениями вероятностей и проблемами машинного обучения, такими как определение текстового сходства? Используя наши предыдущие примеры, давайте рассмотрим, что нам нужно для измерения расстояния между двумя точками:

  1. Способ представления объектов в математическом (т.е.е. metric) space : В примере с парком мы использовали прямые линии и прямоугольники в евклидовом пространстве. Для примера стран мы представили страны на диаграмме рассеяния.
  2. Способ измерения расстояния между объектами в этом пространстве : Мы использовали простое сложение или теорему Пифагора, чтобы вычислить расстояние между парками. Для стран мы использовали расстояние между двумя точками или выборку точек.

Подумайте о распределении вероятностей, когда мы подбрасываем монету 100 раз.Это может быть представлено биномиальным распределением. Теперь представьте сценарий, в котором у вас есть две монеты, одна из которых смещена и будет выпадать хедз-ап примерно в 70% случаев, а другая — честная и будет показывать орел в 50% случаев. Мы помещаем эти числа в биномиальное распределение и получаем два графика, которые выглядят примерно так:

Теперь у нас:

  1. Способ представления событий : Мы можем представить события, построив график количества орлов, которые мы видим для 100 подбрасываний монеты как в справедливом, так и в судебном разбирательстве;
  2. Способ измерения расстояния : Нам нужен способ измерить расстояние между этими двумя распределениями.Мы можем думать об этом как о способе измерения расстояния между каждой точкой в ​​одном распределении и каждой точкой в ​​другом распределении. Если вы представите, что вышеприведенные распределения состоят из миллионов кусков грязи, то мы можем переосмыслить проблему как способ перемещения кусков грязи из одной кучи (раздачи) в другую. Таким образом, мы можем получить оценку того, насколько эти распределения похожи друг на друга.

Дистанция Вассерштейна и движущаяся грязь!

У нас есть два распределения, одно представляет серию подбрасываний справедливой монеты, а другое — серию подбрасываний монеты со смещением.Мы хотим понять, насколько они похожи друг на друга. Теперь нам нужен метод для измерения расстояния, необходимого для перемещения всех точек на одном графике на другой. Вы также можете представить график в формате гистограммы:

Представьте, что каждый бункер состоит из серии блоков. Мы хотим переместить эти блоки из одного дистрибутива в другой. У каждого блока есть масса, поэтому мы должны учитывать это, а также пройденное расстояние.

Это небольшое отличие от предыдущих показателей, которые мы упоминали, в которых участвовали отдельные точки без массы, поэтому мы просто рассмотрели расстояние, на которое нам нужно было их переместить.Теперь мы можем измерить «работу», необходимую для перемещения части графа (блока) из одного распределения в другое.

Это похоже на функцию затрат, поскольку мы стремимся выполнять наименьший объем работы. Таким образом, WD называют расстоянием Earth Mover (EMD).

Вместо подбрасывания монеты мы можем представить каждое из вышеперечисленных распределений как груды грязи, и мы хотим вычислить, на сколько нам нужно переместить одну кучу, чтобы она была такой же, как и другая.Объем «работы», который нам нужно сделать, — это мера сходства двух куч грязи. Чем меньше работы, тем больше похожи две груды земли, или распределения, или что-то еще, что можно представить таким образом.

Если просуммировать все эти отдельные части работы, мы можем получить следующую формулу:

Это грубое приближение того, что пытается вычислить расстояние Вассерштейна. Чтобы увидеть гораздо лучшее объяснение этой формулы, посмотрите это отличное видео (но сначала закончите эту статью!).

Выше представлен способ осмыслить это в отдельном пространстве. Когда вы попадаете в непрерывное пространство, вы начинаете видеть такие вещи, как интеграция, и формула, которую вы увидите для WD, с большей вероятностью будет выглядеть так:

WD или EMD может применяться для решения ряда проблем машинного обучения. Как только вы сможете представить свою проблему в виде метрического пространства, вы можете применить к ней EMD. Одним из примеров этого является поиск изображений. EMD используется для «перемещения» пикселей и, таким образом, определения наиболее похожих изображений.

Копаем глубже в EMD

Прежде чем мы оставим EMD и начнем смотреть, как использовать WD для определения текстового сходства, стоит взглянуть на другой пример, чтобы понять, что WD пытается вычислить.

EMD можно использовать при обработке изображений. Мы можем представить изображение, представленное пикселями, и каждый пиксель имеет вес, представляющий его яркость. В модели RGB красный, зеленый и синий сочетаются вместе, чтобы создать широкий диапазон цветов. Каждый пиксель имеет значение от 0 до 255, представляющее его яркость.

На схеме ниже мы представляем насыпи земли и ямы, которые необходимо засыпать. Но мы также можем думать о точках как о пикселях, а размер (значение) — о его яркости. Итак, эта проблема может быть изображением или насыпью земли, и мы пытаемся выяснить, сколько работы потребуется, чтобы превратить одно изображение в другое или переместить землю из груд в ямы.

Красные точки от y1 до y4 представляют отверстия, а размер — это количество земли, необходимое для их заполнения.Точно так же черные точки от x1 до x8 представляют холмы земли, которые можно заполнить этими дырами. Помните, мы хотим переместить Землю на наименьшее возможное расстояние, это наша функция стоимости — объем работы, который мы хотим выполнить.

Чтобы засыпать яму, нам нужно переместить землю из ближайшей кучи. Так, например, мы можем поместить всю грязь из x1, x2 и x3 в отверстие y1, и нам все еще нужно 7 единиц грязи, чтобы заполнить ее.

Мы можем взять это из x4. В таблице ниже показано количество земли, которое нам нужно переместить из каждой кучи, и как далеко нам нужно ее переместить.

Земля отверстие Количество Расстояние Работа
x 1 л 1 1 1 1
x 2 л 1 1 1 1
x 3 л 1 2 1 2
x 4 л 1 7 2 14
x 4 л 3 1 3 3
x 5 л 2 1 1 1
x 6 л 2 2 1 2
x 7 y 4 1 1 1
x 8 y 4 1 2 2
Итого 17 27

Это показывает, что всего нам нужно переместить 17 единиц земли, а наша проделанная работа была рассчитана как 27.Таким образом, расчет EMD равен 2717 = 1,58.

В нашем тривиальном примере легко оптимизировать наиболее эффективный способ перемещения Земли. Но представьте себе в реальной жизни гораздо больше переменных и даже проблемы с большим количеством измерений, и вы увидите, как быстро стало бы невозможно решить это вручную.

Нам нужно будет сделать еще много вычислений, смоделировать все возможные сценарии, а затем выбрать тот, который требует минимальной суммы или наименьшего EMD. Тем не менее, этот пример помогает показать упрощенную версию WD в действии и прекрасно настраивает нас, чтобы увидеть, как применить ее к текстовому сходству с помощью встраиваний.

Поиск смысла в куче грязи

Прелесть показателей расстояния в том, что мы можем применить их к любой проблеме, как только найдем способ ее представить. Если мы можем представить что-то дискретным образом в метрическом пространстве, то WD не волнует, перемещает ли он грязь или анализирует прозу. Он будет работать точно так же.

Вложения

слов хорошо подходят именно для этой задачи, поскольку они представляют собой точки в многомерном векторном пространстве, то есть именно то, что нам нужно для применения WD.

Мы не будем вдаваться в подробности о встраивании слов здесь, поэтому вы можете ознакомиться с некоторыми предыдущими сообщениями, которые я написал о концепции встраивания в НЛП здесь и здесь. Вкратце, вложения слов — это просто векторы, которые кодируют значение на основе текста, на котором они были обучены. В более ранней публикации мы показали, как можно визуализировать вложения, обучая их на простом наборе данных и проецируя их на 3D-визуализацию:

Итак, если мы можем представить слова как точки в векторном пространстве, тогда мы можем рассматривать каждое слово как кусок грязи, который мы хотим переместить.Опять же, главное здесь — думать об этом простыми словами как о функции расстояния. Насколько мне нужно «сдвинуть» слово, чтобы оно стало похоже на другое слово?

Здесь предполагается, что точка в пространстве, независимо от того, представляет ли она точку на распределении вероятностей, кусок земли или слово, считается идентичной, если расстояние между ней и другой точкой равно нулю.

Вместо ям и груд земли мы перемещаем слова из одного места в другое, чтобы понять, как они связаны.Помните, что в векторном пространстве встраивания расположение вложения указывает на его отношение к другим словам. Если слова сгруппированы вместе, они связаны.

В приведенном выше примере не было шаблона распределения баллов. Они были связаны случайным образом. Когда мы изменили набор данных, чтобы убедиться, что существует связь между определенными словами, мы получили следующую визуализацию:

Насколько близко одно вложение к другому здесь указывает на более близкие отношения, т.е.е. слова связаны семантически.

В исходной статье, которая представила идею использования EMD для определения текстового сходства, «От встраиваний слов до расстояний между вложениями», показана эта взаимосвязь с хорошим примером, который часто используется, чтобы показать, как сходство слов можно определить по расстоянию между вложениями.

Вы можете думать об этом как о расстоянии, которое нам нужно, чтобы «переместить» каждое слово в области вложения, чтобы они занимали одно и то же пространство. Чем меньше вам нужно переместить слово (вам не нужно сильно перемещать «Чикаго», чтобы оно занимало то же место, что и «Иллинойс»), тем больше слова похожи друг на друга.

Мы перемещаем слова, как если бы мы двигали грязью! Так этот метод текстового сходства стал известен как расстояние перемещения слов (WMD).

На этом этапе мы должны понять, насколько EMD похож на WMD. Слова «пресса» и «медиа» не должны сильно перемещаться, чтобы представить одно и то же слово, то есть занимать одну и ту же точку в векторном пространстве вложения.

И наоборот, если предложение было « Президент говорит со своей семьей в Чикаго », то расстояние, на которое нам нужно было бы переместить «СМИ», чтобы они занимали то же место, что и «семья», должно быть больше, чем раньше.

Следовательно, сложив все эти расстояния, мы сможем сравнивать разные предложения. И, как и в примере с грязью, чем меньше «слов» нам нужно произнести или на расстояние, на которое нам нужно переместиться, тем более похожими мы сможем рассматривать предложения.

Как использовать WMD

Хорошая новость в том, что начать использовать WMD для вычисления сходства между предложениями относительно просто. Это часть библиотеки Gensim. Вы можете загрузить предварительно обученную модель Word2Vec и использовать ее для тестирования метода расстояния.

В качестве альтернативы вы также можете обучить свою собственную модель и использовать ее вместо нее. Для наших целей мы просто воспользуемся предварительно обученным, чтобы показать, насколько это просто. Вы можете найти блокнот для этого примера здесь.

Мы будем использовать одну из крупнейших доступных предварительно обученных моделей, «word2vec-google-news-300», загрузка которой занимает много времени, но вы также можете использовать модель меньшего размера, если вы просто хотите быстро ее протестировать.

Тогда получить оценку WMD так же просто, как:

А затем вы можете сравнить результаты и посмотреть, какое влияние незначительные различия оказывают на оценку сходства

Обратите внимание на различия между предложениями типа « Могу я переодеться » и « Могу ли я изменить свой пароль ».В соответствии с ОМП они не так сильно различаются, но мы знаем, что они более разные (или, по крайней мере, такие разные), как такие предложения, как « Могу ли я переодеться » и « Я бы хотел сбросить свои настройки. пароль ».

ОМУ против Косинуса?

Если вы пытались измерить сходство между двумя предложениями или документами, вы могли использовать что-то вроде косинусного сходства.

Например, в предыдущем посте, чтобы получить сходство между словами в нашем наборе данных, мы использовали функцию get_similarity, которая использовала косинусное сходство.Вместо вычисления расстояния между словами он измеряет размер угла между двумя вложениями.

Если вы посмотрите на диаграмму выше, вы увидите, что в соответствии с косинусом угла между этими векторами оба эти слова считаются похожими. Другими словами, косинусное подобие игнорирует величину векторов и фокусируется только на направлении. Несмотря на то, что существует большая разница в величине между векторами на первой диаграмме, нет никакой разницы между углами в обоих примерах.

Во многих случаях это не кажется проблемой, и какой бы метод вы ни использовали, будет зависеть от вашего собственного варианта использования. Но интересное исследование показало, что длина этих векторов связана со значимостью слова в тексте, на котором были обучены вложения слов.

Более конкретно: « Для того, чтобы слова можно было использовать во многих различных контекстах, они не должны нести мало значения. Яркими примерами таких незначительных слов являются высокочастотные стоп-слова, которые действительно представлены короткими векторами, несмотря на их высокую частоту термина с ».

Другими словами, чем больше слово используется в разных контекстах, тем больше встраивание представляет средневзвешенное значение слова, и это среднее влияет на длину вектора, делая его короче. Теоретически косинусный подход не учитывает эту разницу в величинах, тогда как что-то вроде WMD — нет.

На практике это может не иметь большого значения для ваших результатов, если вы хотите классифицировать текст на основе настроений или тому подобного. Однако в отдельных случаях это может повлиять на сходство отдельных предложений.Лучшим подходом всегда было бы попробовать оба метода (или один из многих других показателей расстояния, которые мы здесь не затронули) и посмотреть, какие слова лучше всего подходят для вашего подхода. В конечном итоге вы можете использовать средневзвешенное значение обоих, если сочтете, что это лучше всего работает во всех случаях.

При сравнении этих методов вы также должны учитывать тот факт, что большинство используемых встраиваний являются контекстными, поскольку такие модели, как BERT, генерируют множество различных встраиваний для захвата различного значения слова в зависимости от его использования.Это также может повлиять на то, какой метод вы используете.

Опять же, лучший подход — попробовать оба и посмотреть, какой из них лучше всего подходит для вашего конкретного случая использования.

Заключительные замечания

В этом посте мы исследовали WD с точки зрения машинного обучения, чтобы понять, как его использовать для измерения сходства между двумя текстовыми последовательностями. Для этого мы потратили некоторое время на общую идею метрики расстояния и на то, как мы можем использовать простые дистанционные подходы для измерения, казалось бы, различных понятий, таких как сходство между распределениями вероятностей и груды грязи, а также слов и предложений.

Ключевым моментом было понять, как мы можем представить каждую проблему по-разному. Если мы можем представить его в некоторой форме метрического пространства, то мы можем применить к нему EMD и, исходя из объема «работы», которую нам нужно выполнить, понять сходство сущностей в этом пространстве.

Мы обсудили, как этот подход можно также использовать для измерения сходства слов с помощью WMD, некоторые различия в методе WMD и более общие методы, такие как косинусное сходство.

Единственное, на что мы не обращали внимания, — это какие-либо недостатки в подходе к оружию массового уничтожения.Основная из них заключается в том, что его сложно использовать с большими документами из-за его вычислительной сложности. Тем не менее, это область текущих исследований и новых методов, направленных на значительное ускорение расчетов ОМУ, что позволяет использовать их для более крупных текстов.

Аналогичным образом, в дальнейшей работе была предпринята попытка распространить WMD на предложения с помощью расстояния Sentence Movers (SMD), которое утверждает, что демонстрирует улучшенные результаты за счет использования встраивания слов и предложений для точного извлечения семантического сходства из последовательностей текста.

Это по-прежнему захватывающая и быстро развивающаяся область, и мне не терпится увидеть, что будет дальше. Спасибо за прочтение!

Другие ресурсы:

  • Дискретный пример EMD: это отличный пост, показывающий дискретный пример EMD. Именно этот подход я использовал в качестве основы для диаграмм RGB. Это просто отличный пример хорошей визуализации данных, помогающий объяснить проблему или концепцию.
  • WD math deep dive: эта видеолекция по WD показалась мне очень полезной и доступной.Если вы хотите получить более подробную информацию о математике для WD, я рекомендую это видео.
  • Дополнительная математика WD: Это было еще одно видео, которое я нашел очень полезным, чтобы понять, как получить простую (дискретную) форму WD на рабочем примере.

Катал Хоран

Работает в команде машинного обучения в Intercom, где он создает продукты искусственного интеллекта, которые помогают компаниям улучшить свои возможности по поддержке и общению со своими клиентами. Его интересует пересечение философии и технологий, и его особенно восхищает то, как такие технологии, как глубокое обучение, могут создавать модели, которые однажды смогут понимать человеческий язык.Недавно он получил степень магистра бизнес-аналитики. Его основная степень — в области электротехники и электроники, но он также может похвастаться степенью философии и степенью магистра психоаналитических исследований.


ЧИТАТЬ СЛЕДУЮЩИЙ

Как структурировать и управлять проектами обработки естественного языка (NLP)

Дхрувил Карани | Опубликовано: 12 октября, 2020

Если есть одна вещь, которую я узнал, работая в индустрии машинного обучения, так это то, что проектов машинного обучения беспорядочные.

Дело не в том, что люди не хотят, чтобы что-то было организовано, просто есть много вещей, которыми сложно структурировать и управлять в ходе проекта.

Вы можете начать с чистого листа, но кое-что мешает.

Вот некоторые типичные причины:

  • быстрое исследование данных в ноутбуках, код модели
  • взят из исследовательского репозитория на github,
  • новые наборы данных добавлены, когда все уже было установлено, обнаружены проблемы с качеством данных
  • и требуется перемаркировка данных,
  • кто-то в команде «просто быстро что-то попробовал» и изменил параметры обучения (переданный через argparse), никому об этом не сообщая,
  • push, чтобы превратить прототипы в производство «только один раз», приходя сверху.

За годы работы инженером по машинному обучению я изучил кучу вещей, которые могут помочь вам оставаться в курсе дел и контролировать свои проекты НЛП (столько, сколько вы действительно можете контролировать проекты машинного обучения 🙂 ).

В этом посте я поделюсь ключевыми указателями, рекомендациями, советами и приемами, которые я узнал во время работы над различными проектами в области науки о данных. Многие вещи могут быть ценными в любом проекте машинного обучения, но некоторые специфичны для НЛП.

Читать далее ->

[NLP] Использование Python для вычисления минимального расстояния редактирования двух предложений

При обработке задачи обработки естественного языка иногда может потребоваться определить сходство двух предложений.

Конечно, также возможно, что вы захотите определить сходство между текстами, а не только предложениями.

Существует множество популярных методов, таких как использование векторов слов, векторов предложений и TF-IDF для вычисления сходства, но вы также можете использовать классический Minimum Edit Distance ( MED ) для вычисления, а также скорость вычислений. очень быстро.

В этой статье записана формула минимального расстояния редактирования и то, как использовать Python для реализации такого метода расчета.


Что такое «Минимальное расстояние редактирования»?

Сначала давайте прочитаем объяснение Wiki:

В вычислительной лингвистике и информатике расстояние редактирования — это способ количественной оценки того, насколько две строки (например, слова) не похожи друг на друга, путем подсчета минимального количества операций, необходимых для преобразования одной строки в другую.
—— Из Wiki

В компьютерной лингвистике и информатике расстояние редактирования — это способ количественной оценки того, насколько разные две строки (например,g., слова) друг к другу путем подсчета минимального количества операций, необходимых для преобразования одной строки в другую. Расстояние редактирования позволяет найти приложения в обработке естественного языка, где автоматическая коррекция орфографии может определять возможные варианты исправления слова с ошибкой путем выбора слов из словаря, которые находятся на небольшом расстоянии от рассматриваемого слова. В биоинформатике его можно использовать для количественной оценки сходства последовательностей ДНК, которые можно рассматривать как строки из букв A, C, G и T.
В разных определениях расстояния редактирования используются разные наборы строковых операций. Операции с расстоянием Левенштейна — это удаление, вставка или замена символа в строке. Являясь наиболее распространенной метрикой, термин расстояние Левенштейна часто используется как синоним расстояния редактирования . [1]

Различные типы расстояния редактирования позволяют использовать разные наборы строковых операций. Например:
— расстояние Левенштейна допускает удаление, вставку и замену.
— Расстояние самой длинной общей подпоследовательности (LCS) допускает только вставку и удаление, но не замену.
— Расстояние Хэмминга допускает только замену, следовательно, оно применяется только к строкам одинаковой длины.
— Расстояние Дамерау – Левенштейна позволяет вставку, удаление, замену и транспозицию двух соседних символов.

Расстояние Яро допускает только транспонирование.
Некоторые расстояния редактирования определяются как параметризуемая метрика, вычисляемая с помощью определенного набора разрешенных операций редактирования, и каждой операции назначается стоимость (возможно, бесконечная).Это дополнительно обобщается алгоритмами выравнивания последовательностей ДНК, такими как алгоритм Смита – Уотермана, который заставляет стоимость операции зависеть от того, где она применяется.

Например,
Расстояние Левенштейна между «котенком» и «сидящим» равно 3. Минимальный сценарий редактирования, который преобразует первое во второе:
k itten → s itten (замените «s» на «k»). «)
sitt e n → sitt i n (заменить» i «на» e «)
sittin → sittin g (вставить» g «в конце)

Расстояние LCS (только вставки и удаления) дает другое расстояние и минимальный сценарий редактирования:
k itten → itten (удалить «k» в 0)
itten → s itten (вставить «s» в 0)
sitt e n → sittn (удалить » e «в 4)
sittn → sitt i n (вставить» i «в 4)
sittin → sittin g (вставить» g «в 6)

Проще говоря, так называемое минимальное расстояние редактирования относится к минимальным шагам того, как полностью заменить одно предложение другим предложением с помощью « заменить », « вставить » и « удалить ».

Это минимальное расстояние редактирования между двумя предложениями.


Алгоритм

Сначала посмотрим на псевдокод:

.

На самом деле я думаю, что это довольно хлопотно … ха-ха, я изначально программирую версию, хотя она может работать, но кажется, что нет правильного решения стандартного ответа на веб-сайте онлайн-решения проблем, поэтому я наконец попытался переделать мой код.

 по умолчанию MED (sent_01, sent_02):
    n = len (отправлено_01)
    m = len (отправлено_02)

    матрица = [[i + j для j в диапазоне (m + 1)] для i в диапазоне (n + 1)]

    для i в диапазоне (1, n + 1):
        для j в диапазоне (1, m + 1):
            если sent_01 [i-1] == sent_02 [j-1]:
                d = 0
            еще:
                d = 1

            матрица [i] [j] = min (матрица [i-1] [j] +1, матрица [i] [j-1] +1, матрица [i-1] [j-1] + d)

    Distance_score = матрица [n] [м]
   
    возврат Distance_score
 
def MED (отправлено_01, отправлено_02): n = len (отправлено_01) m = len (отправлено_02) матрица = [[i + j для j в диапазоне (m + 1)] для i в диапазоне (n + 1)] для i в диапазоне (1, n + 1): для j в диапазоне (1, m + 1): если sent_01 [i-1] == sent_02 [j-1]: d = 0 еще: d = 1 матрица [i] [j] = min (матрица [i-1] [j] +1, матрица [i] [j-1] +1, матрица [i-1] [j-1] + d) Distance_score = матрица [n] [м] return distance_scoreCOPY

Номер ссылки


Подробнее

Может быть, вы хотите прочитать:

50+ вопросов и ответов на собеседование по НЛП, задаваемые в 2021 году для начинающих

Вопросы на собеседовании по НЛП
  1. Каковы возможные особенности текстового корпуса в NLP ?
  2. Какие из нижеперечисленных вариантов использования NLP ?
  3. В NLP , TF-IDF поможет вам установить?
  4. Архитектура трансформатора была впервые представлена ​​с?
  5. Перечислить 10 вариантов использования, которые необходимо решить с помощью методов NLP ?
  6. Какая модель NLP дает лучшую точность среди следующих?
  7. В моделях NLP , Permutation Language является особенностью
  8. Что такое наивный алгоритм Байеса, когда мы можем использовать этот алгоритм в NLP ?
  9. Объясните синтаксический анализ зависимостей в NLP ?
  10. Что такое суммирование текста в NLP ?

Значение NLP (обработка естественного языка)

NLP означает «Обработка естественного языка», которая помогает машинам понимать и анализировать естественные языки.Это автоматизированный процесс извлечения необходимой информации из данных с применением алгоритмов машинного обучения.

Несмотря на то, что в Интернете доступно множество ресурсов, которые помогут вам разобраться в предмете, нет ничего лучше, чем пройти сертификационный курс. Пройдите бесплатный онлайн-курс «Введение в обработку естественного языка», предлагаемый Great Learning Academy, и изучите основные концепции, необходимые для вступления в мир НЛП.

При подаче заявления на вакансии, связанные с обработкой естественного языка, кандидатам часто неясно, какие вопросы может задать интервьюер.Помимо изучения основ НЛП, важно подготовиться специально к собеседованию. Ознакомьтесь со списком часто задаваемых вопросов и ответов на собеседовании по НЛП с объяснениями, с которыми вы можете столкнуться.

Вопросы и ответы на собеседовании по НЛП с пояснениями в 2021 году

1. Какие из следующих методов можно использовать для нормализации ключевых слов в НЛП, в процессе преобразования ключевого слова в его базовую форму?
а.Лемматизация
б. Soundex
c. Косинусное подобие
d. N-граммы
Ответ: а)
Лемматизация помогает получить базовую форму слова, например играют -> играют, едят -> едят и т. д.
Остальные опции предназначены для разных целей.

2. Какой из следующих методов можно использовать для вычисления расстояния между двумя векторами слов в НЛП?
а. Лемматизация
б. Евклидово расстояние
c. Косинусное подобие
d.N-граммы
Ответ: б) и в)
Расстояние между двумя векторами слов можно вычислить с помощью косинусного сходства и евклидова расстояния. Косинусное подобие устанавливает косинусный угол между вектором двух слов. Близкий друг к другу косинусный угол между двумя векторами слов означает, что слова похожи, и наоборот.
Например. угол косинуса между двумя словами «Футбол» и «Крикет» будет ближе к 1 по сравнению с углом между словами «Футбол» и «Нью-Дели»

Код Python для реализации функции CosineSimlarity будет выглядеть так:
def cosine_similarity (x, y):
return np.точка (x, y) / (np.sqrt (np.dot (x, x)) * np.sqrt (np.dot (y, y)))
q1 = wikipedia.page (‘Клубника’)
q2 = wikipedia.page (‘Ананас’)
q3 = wikipedia.page (‘Google’)
q4 = wikipedia.page (‘Microsoft’)
cv = CountVectorizer ()
X = np.array (cv.fit_transform ([q1. content, q2.content, q3.content, q4.content]). todense ())
print («Косинусное расстояние между клубникой и ананасом», cosine_similarity (X [0], X [1]))
print («Клубничный косинус Google» Расстояние », cosine_similarity (X [0], X [2]))
print (« Косинусное расстояние Google в ананасе », cosine_similarity (X [1], X [2]))
print (« Косинусное расстояние Google Microsoft », cosine_similarity (X [2], X [3]))
print («Косинусное расстояние Microsoft ананаса», cosine_similarity (X [1], X [3]))
Косинусное расстояние ананаса клубники 0.8899200413701714
Strawberry Google Cosine Distance 0,7730935582847817
Pineapple Google Cosine Distance 0,789610214147025
Google Microsoft Cosine Distance 0,8110888282851575
Обычно сходство документа измеряется тем, насколько семантически близки содержание (или слова) в документе друг к другу. Когда они близки, индекс подобия близок к 1, в противном случае — к 0.
Евклидово расстояние между двумя точками — это длина кратчайшего пути, соединяющего их.Обычно вычисляется по теореме Пифагора для треугольника.

3. Каковы возможные особенности текстового корпуса в НЛП?
а. Количество слов в документе
б. Векторное обозначение слова
c. Часть речевого тега
d. Базовая грамматика зависимостей
e. Все вышеперечисленное
Ответ: д)
Все вышеперечисленное можно использовать как функции текстового корпуса.

4. Вы создали матрицу терминов документа на входных данных 20K документов для модели машинного обучения.Что из следующего можно использовать для уменьшения размеров данных?

  1. Нормализация ключевых слов
  2. Скрытое семантическое индексирование
  3. Скрытое размещение Дирихле

a. всего 1
б. 2, 3
с. 1, 3
д. 1, 2, 3
Ответ: d)

5. Какой из методов анализа текста можно использовать для обнаружения именных фраз, определения глагольных фраз, обнаружения субъектов и обнаружения объектов в НЛП.
а. Тегирование части речи
b.Пропустить экстракцию граммов и N-граммов
c. Непрерывный мешок слов
d. Анализ зависимостей и анализ постоянства
Ответ: d)

6. Несходство между словами, выраженное с помощью косинусного сходства, будет иметь значения, значительно превышающие 0,5
a. Правда
б. Неверно
Ответ: a)

7. Какие из следующих методов нормализации ключевых слов в НЛП
a. Стебель
б. Часть речи
c. Признание зарегистрированного лица
d.Лемматизация
Ответ: a) и d)
Часть речи (POS) и распознавание именованных сущностей (NER) не являются методами нормализации по ключевым словам. Именованная сущность поможет вам извлечь организацию, время, дату, город и т. Д. Тип сущностей из данного предложения, тогда как часть речи поможет вам извлечь существительное, глагол, местоимение, прилагательное и т. Д. Из заданных токенов предложения.

8. Какие из нижеперечисленных вариантов использования НЛП?
а. Обнаружение объектов по изображению
б. Распознавание лиц
c.Речевой биометрический
d. Обобщение текста
Ответ: d)
a) и b) варианты использования компьютерного зрения, и c) вариант использования речи. Только
г) Обобщение текста — это вариант использования НЛП.

9. В корпусе из N документов один случайно выбранный документ содержит всего T терминов, а термин «привет» встречается K раз.
Каково правильное значение произведения TF (частота термина) и IDF (обратная частота документа), если термин «привет» встречается примерно в одной трети всех документов?
а.КТ * Лог (3)
б. T * Бревно (3) / K
c. К * Лог (3) / Т
д. Log (3) / KT
Ответ: (c) Формула
для TF — K / T
формула для IDF — это log (общее количество документов / количество документов, содержащих «данные»)
= log (1 / (⅓))
= log (3)
Следовательно, правильный выбор — Klog (3) / T

10. В NLP алгоритм уменьшает вес для часто используемых слов и увеличивает вес для слов, которые не очень часто используются в коллекции документы
а. Срок действия (TF)
б.Частота обратного документа (IDF)
c. Word2Vec
г. Скрытое распределение Дирихле (LDA)
Ответ: b)

11. В НЛП процесс удаления таких слов, как «и», «есть», «а», «ан», «то» из предложения называется
а. Стебель
б. Лемматизация
c. Стоп-слово
d. Все вышеперечисленное.
Ответ: c)
При лемматизации все стоп-слова, такие как a, an, the и т. Д., Удаляются. Также можно определить собственные стоп-слова для удаления.

12. В NLP процесс преобразования предложения или абзаца в токены называется Stemming
a. Правда
б. Неверно
Ответ: b)
В заявлении описывается процесс токенизации, а не останова, поэтому он неверен.

13. В NLP токены конвертируются в числа перед передачей в любую нейронную сеть
a. Правда
б. Неверно
Ответ: a)
В NLP все слова преобразуются в числа перед подачей в нейронную сеть.

14. определить нечетное
a. НЛТК
б. scikit learn
c. SpaCy
г. BERT
Ответ: d)
Все упомянутые являются библиотеками NLP, кроме BERT, который представляет собой вложение слов

15. TF-IDF поможет вам установить?
а. наиболее часто встречающееся слово в документе
b. самое главное слово в документе
Ответ: б)

TF-IDF помогает установить, насколько важно конкретное слово в контексте корпуса документа.TF-IDF учитывает, сколько раз слово появляется в документе, и компенсирует количество документов, которые появляются в корпусе.

  • TF — частота термина, деленная на общее количество терминов в документе. Код
  • IDF получается делением общего количества документов на количество документов, содержащих термин, и последующим логарифмом этого частного.
  • Tf.idf — это умножение двух значений TF и ​​IDF.

Предположим, что у нас есть таблицы подсчета терминов в корпусе, состоящем только из двух документов, которые перечислены здесь

904 904 904 2 этот расчет 9057 для этого расчета выполняется следующим образом:
для «этого»
———–
tf («this», d1) = 1/5 = 0.2
tf («это», d2) = 1/7 = 0,14
idf («это», D) = log (2/2) = 0
, следовательно, tf-idf
tfidf («это», d1, D) = 0,2 * 0 = 0
tfidf («this», d2, D) = 0,14 * 0 = 0
для «example»
————
tf («example», d1) = 0/5 = 0
tf («Пример», d2) = 3/7 = 0,43
idf («пример», D) = log (2/1) = 0,301
tfidf («пример», d1, D) = tf («пример», d1 ) * idf («пример», D) = 0 * 0,301 = 0
tfidf («пример», d2, D) = tf («пример», d2) * idf («пример», D) = 0,43 * 0,301 = 0,129
В своей необработанной форме частоты TF — это просто частота «этого» для каждого документа.В каждом документе слово «это» встречается один раз; но поскольку в документе 2 больше слов, его относительная частота меньше.
IDF является постоянным для каждого корпуса и учитывает соотношение документов, содержащих слово «это». В данном случае у нас есть корпус из двух документов, и все они включают слово «это». Таким образом, TF – IDF равен нулю для слова «это», что означает, что это слово не очень информативно, поскольку оно встречается во всех документах.
Слово «пример» более интересно — оно встречается трижды, но только во втором документе.

16. В НЛП процесс идентификации людей, организации по заданному абзацу называется
a. Стебель
б. Лемматизация
c. Удаление стоп-слова
d. Распознавание именованных лиц
Ответ: d)

17. Что из следующего не является методом предварительной обработки в NLP
a. Стебли и лемматизация
b. преобразование в нижний регистр
c. удаление знаков препинания
d. удаление стоп-слов
e.Анализ тональности
Ответ: д)
Анализ тональности не является методом предварительной обработки. Это делается после предварительной обработки и является вариантом использования НЛП. Все остальные перечисленные используются в рамках предварительной обработки выписки.

18. При интеллектуальном анализе текста преобразование текста в токены и последующее преобразование их в целочисленные векторы или векторы с плавающей запятой можно выполнить с помощью
a. CountVectorizer
б. TF-IDF
c. Сумка слов
d. NERs
Ответ: a)
CountVectorizer помогает сделать вышеуказанное, в то время как другие не применимы.
text = [«Рахул — заядлый писатель, ему нравится изучать понимание и представление. Он любит играть »]
векторизатор = CountVectorizer ()
vectorizer.fit (текст)
vector = vectorizer.transform (текст)
print (vector.toarray ())

вывод
[[1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1]]
Второй раздел вопросов интервью c выходит за рамки передовых техник НЛП, таких как Word2Vec, встраивание слов GloVe и продвинутых моделей, таких как Вопросы и объяснения на основе GPT, ELMo, BERT, XLNET.

19. В НЛП слова, представленные в виде векторов, называются вложениями нейронных слов
a. Правда
б. Неверно
Ответ: a) Модели на основе
Word2Vec, GloVe создают многомерные векторы встраивания слов.

20. В NLP поддерживается контекстное моделирование, при котором одно из следующих вложений слов

  1. а. Word2Vec
  2. b) GloVe
  3. c) BERT
  4. d) Все вышеперечисленное

Ответ: c)
Только BERT (представления двунаправленного кодера от Transformer) поддерживает контекстное моделирование, в котором используется контекст предыдущего и следующего предложения во внимание.В Word2Vec, GloVe учитываются только вложения слов, а контекст предыдущего и следующего предложения не учитывается.

21. В NLP поддерживается двунаправленный контекст, какое из следующих вложений:
a. Word2Vec
б. BERT
c. ПЕРЧАТКА
г. Все вышеперечисленное
Ответ: b)
Только BERT обеспечивает двунаправленный контекст. Модель BERT использует предыдущее и следующее предложения для определения контекста. Word2Vec и GloVe — это вложения слов, они не предоставляют никакого контекста.

22. Какое из следующих вложений Word можно обучить индивидуально для определенного предмета в NLP
a. Word2Vec
б. BERT
c. ПЕРЧАТКА
г. Все вышеперечисленные
Ответ: b)
BERT позволяет преобразовать обучение на существующих предварительно обученных моделях и, следовательно, может быть обучено индивидуально для данного конкретного предмета, в отличие от Word2Vec и GloVe, где можно использовать существующие вложения слов, без переноса обучения на текст возможен.

23. Вложения слов охватывают несколько измерений данных и представлены в виде векторов
a.Правда
б. Ложь
Ответ: a)

24. В НЛП векторы внедрения слов помогают установить расстояние между двумя токенами
a. Правда
б. Ложь
Ответ: a)
Можно использовать косинусное сходство, чтобы установить расстояние между двумя векторами, представленными посредством вложений слов

25. Языковые предубеждения вводятся из-за исторических данных, используемых во время обучения встраиваний слов, одно из следующих: не пример смещения
а.Нью-Дели — в Индию, Пекин — в Китай —
б. Мужчина для компьютера, женщина для домохозяйки
Ответ: a)
Заявление b) является предвзятым, поскольку оно превращает женщину в домохозяйку, тогда как утверждение a) не является предвзятым заявлением.

26. Что из следующего будет лучшим выбором для решения таких случаев использования НЛП, как семантическое сходство, понимание прочитанного и рассуждения на основе здравого смысла
a. ELMo
б. Откройте GPT
AI c. ULMFit
Ответ: b) GPT
Open AI может изучать сложный шаблон в данных с помощью механизма внимания моделей Transformer и, следовательно, больше подходит для сложных случаев использования, таких как семантическое сходство, понимание прочитанного и рассуждения здравого смысла.

27. Архитектура трансформатора впервые была представлена ​​с?
а. Перчатка
б. BERT
c. Откройте GPT
AI. D. ULMFit
Ответ: c)
ULMFit имеет архитектуру моделирования языка на основе LSTM. Эта архитектура была заменена в архитектуре Transformer на GPT Open AI

28. Какая из следующих архитектур может быть обучена быстрее и требует меньшего количества обучающих данных
a. Моделирование языка на основе LSTM
b. Архитектура трансформатора
Ответ: б) Архитектура трансформатора
поддерживалась начиная с GPT, быстрее обучалась и требовала меньшего количества данных для обучения.

29. В одно и то же слово можно встраивать несколько слов с помощью ____________?
а. Перчатка
б. Word2Vec
c. ELMo
г. nltk
Ответ: c)

Встраивание слов EMLo поддерживает одно и то же слово с несколькими вложениями, это помогает использовать одно и то же слово в другом контексте и, таким образом, улавливать контекст, а не просто значение слова, в отличие от GloVe и Word2Vec. Nltk — это не вложение слов.


30. Для данного токена его входное представление представляет собой сумму , встраиваемых из токена, сегмента и позиции , встраивания
a.ELMo
б. GPT
г. BERT
г. ULMFit
Ответ: c)
BERT использует встраивание токена, сегмента и позиции.


31. Обучает две независимые языковые модели LSTM слева направо и справа налево и неглубоко объединяет их

a. GPT
б. BERT
c. ULMFit
г. ELMo
Ответ: d)
ELMo пытается обучить две независимые языковые модели LSTM (слева направо и справа налево) и объединяет результаты для встраивания слов.

32. Использует однонаправленную языковую модель для создания слова встраивания
a. BERT
б. GPT
г. ELMo
г. Word2Vec
Ответ: b)
GPT — это модель с иди направлением, и встраивание слов производится путем обучения информационному потоку слева направо. ELMo двунаправлен, но неглубокий. Word2Vec обеспечивает простое встраивание слов.

33. В этой архитектуре отношения между всеми словами в предложении моделируются независимо от их положения.Что это за архитектура?
а. OpenAI GPT
б. ELMo
г. BERT
г. ULMFit
Ответ: c) Архитектура преобразователя
BERT моделирует взаимосвязь между каждым словом и всеми другими словами в предложении для получения оценок внимания. Эти оценки внимания позже используются в качестве весов для средневзвешенного значения представлений всех слов, которое подается в полностью подключенную сеть для создания нового представления.

34. Перечислите 10 вариантов использования, которые необходимо решить с помощью методов НЛП?

  • Анализ настроений
  • Языковой перевод (с английского на немецкий, с китайского на английский и т. Д.).)
  • Обобщение документа
  • Ответ на вопрос
  • Завершение предложения
  • Извлечение атрибутов (извлечение ключевой информации из документов)
  • Взаимодействие с чат-ботами
  • Классификация тем
  • Извлечение намерений
  • Грамматика или исправление предложений
  • Подписи к изображениям
  • Рейтинг документа
  • Вывод на естественном языке

35. Модель преобразователя обращает внимание на самое важное слово в предложении
a.Правда
б. Неверно
Ответ: a) Механизмы внимания в модели Transformer используются для моделирования взаимосвязи между всеми словами, а также для определения веса наиболее важного слова.

36. Какая модель НЛП дает наилучшую точность среди следующих?
а. BERT
б. XLNET
c. ГПТ-2
г. ELMo
Ответ: b) XLNET
XLNET показал лучшую точность среди всех моделей. Он превзошел BERT по 20 задачам и достигает современных результатов по 18 задачам, включая анализ настроений, ответы на вопросы, логический вывод на естественном языке и т. Д.

37. Перестановочные языковые модели являются особенностью
a. BERT
б. EMMo
г. GPT
г. XLNET
Ответ: d)
XLNET обеспечивает языковое моделирование на основе перестановок и является ключевым отличием от BERT. При моделировании языка перестановок токены предсказываются случайным образом, а не последовательно. Порядок прогнозирования не обязательно слева направо, а может быть справа налево. Исходный порядок слов не меняется, но предсказание может быть случайным.
Концептуальную разницу между BERT и XLNET можно увидеть на следующей диаграмме.

38. Transformer XL использует относительное позиционное встраивание
a. Правда
б. Неверно
Ответ: a)
Вместо того, чтобы встраивание отображало абсолютную позицию слова, Transformer XL использует вложение для кодирования относительного расстояния между словами. Это вложение используется для вычисления оценки внимания между любыми двумя словами, которые могут быть разделены n словами до или после.

39. Что такое наивный байесовский алгоритм, когда мы можем использовать этот алгоритм в НЛП?

Наивный алгоритм Байеса — это набор классификаторов, который работает на принципах теоремы Байеса. Эта серия моделей НЛП образует семейство алгоритмов, которые можно использовать для широкого круга задач классификации, включая прогнозирование настроений, фильтрацию спама, классификацию документов и многое другое.

Наивный алгоритм Байеса сходится быстрее и требует меньше данных для обучения.По сравнению с другими дискриминирующими моделями, такими как логистическая регрессия, наивная байесовская модель требует меньше времени для обучения. Этот алгоритм идеально подходит для использования при работе с несколькими классами и классификации текста, когда данные являются динамическими и часто меняются.

40. Объясните синтаксический анализ зависимостей в NLP?

Анализ зависимостей, также известный как синтаксический анализ в NLP, — это процесс присвоения синтаксической структуры предложению и определения его синтаксических анализов зависимостей.Этот процесс имеет решающее значение для понимания корреляции между «головными» словами в синтаксической структуре.
Процесс синтаксического анализа зависимостей может быть немного сложным, учитывая, что любое предложение может иметь более одного синтаксического анализа зависимости. Множественные деревья синтаксического анализа известны как неоднозначности. Синтаксический анализ зависимостей должен разрешить эти неоднозначности, чтобы эффективно назначить синтаксическую структуру предложению.

Анализ зависимостей может использоваться в семантическом анализе предложения помимо синтаксического структурирования.

41. Что такое «Резюмирование текста»?

Обобщение текста — это процесс сокращения длинного фрагмента текста с сохранением его значения и эффекта. Обобщение текста предназначено для создания резюме любого заданного фрагмента текста и очерчивает основные моменты документа. Этот метод улучшился в последнее время и позволяет успешно суммировать объемы текста.

Резюмирование текста оказалось благом, поскольку машины могут резюмировать большие объемы текста в кратчайшие сроки, что в противном случае заняло бы действительно много времени.Есть два типа реферирования текста:

  • Резюме на основе извлечения
  • Резюме на основе абстракции

42. Что такое НЛТК? Чем он отличается от Spacy?

NLTK или Natural Language Toolkit — это серия библиотек и программ, которые используются для символьной и статистической обработки естественного языка. Этот набор инструментов содержит одни из самых мощных библиотек, которые могут работать с различными методами машинного обучения, чтобы разбить и понять человеческий язык.NLTK используется для лемматизации, пунктуации, подсчета символов, токенизации и стемминга. Разница между NLTK и Spacey заключается в следующем:

  • В то время как NLTK имеет набор программ на выбор, Spacey содержит только наиболее подходящий алгоритм для решения проблемы в своем наборе инструментов
  • NLTK поддерживает более широкий спектр языков по сравнению со Spacey (Spacey поддерживает только 7 языков)
  • While Spacey имеет объектно-ориентированную библиотеку, NLTK имеет библиотеку обработки строк
  • Spacey может поддерживать векторы слов, а NLTK не может

43.Что такое извлечение информации?

Извлечение информации в контексте обработки естественного языка относится к методике автоматического извлечения структурированной информации из неструктурированных источников для приписывания ей значения. Это может включать извлечение информации об атрибутах сущностей, взаимосвязи между различными сущностями и т. Д. Различные модели извлечения информации включают:

  • Модуль тегов
  • Модуль извлечения отношений
  • Модуль извлечения фактов
  • Модуль извлечения сущностей
  • Модуль анализа тональности
  • Модуль сетевого графика
  • Модуль классификации документов и языкового моделирования

44.Что такое мешок слов?

Мешок слов — это широко используемая модель, которая зависит от частоты или встречаемости слов для обучения классификатора. Эта модель создает матрицу вхождений для документов или предложений независимо от их грамматической структуры или порядка слов.

45. Что такое прагматическая двусмысленность в НЛП?

Прагматическая двусмысленность относится к тем словам, которые имеют более одного значения, и их использование в любом предложении может полностью зависеть от контекста.Прагматическая двусмысленность может привести к множественной интерпретации одного и того же предложения. Чаще всего мы сталкиваемся с предложениями, в которых есть слова с несколькими значениями, что делает предложение открытым для интерпретации. Эта множественная интерпретация вызывает двусмысленность и известна в НЛП как прагматическая двусмысленность.

46. Что такое маскированная языковая модель?

Маскированные языковые модели помогают учащимся понимать глубокие представления в последующих задачах, беря выходные данные из поврежденных входных данных.Эта модель часто используется для предсказания слов, которые будут использоваться в предложении.

47. В чем разница между NLP и CI (Conversational Interface)?

Разница между НЛП и КИ заключается в следующем:

Условие Документ 1 Частота Документ 2 Частота
Этот 1 1
16 1
Образец 1
другой 2
пример 3

id423

Обработка естественного языка Разговорный интерфейс
НЛП пытается помочь машинам понять и изучить, как работают языковые концепции. CI фокусируется только на предоставлении пользователям интерфейса для взаимодействия.
NLP использует технологию искусственного интеллекта для идентификации, понимания и интерпретации запросов пользователей с помощью языка. CI использует голос, чат, видео, изображения и другие средства общения для создания пользовательского интерфейса.

48. Какие инструменты НЛП самые лучшие?

Некоторые из лучших инструментов НЛП из открытых источников:

  • SpaCy
  • TextBlob
  • Textacy
  • Набор инструментов для естественного языка
  • Retext
  • NLP.js
  • Stanford NLP
  • CogcompNLP

49. Что такое теги POS?

Части тегов речи, более известные как теги POS, относятся к процессу идентификации определенных слов в документе и их группировки как части речи в зависимости от контекста. Маркировка POS также известна как грамматическая маркировка, поскольку она включает понимание грамматических структур и идентификацию соответствующего компонента.

POS-теги — сложный процесс, поскольку одно и то же слово может быть разными частями речи в зависимости от контекста.Тот же самый общий процесс, который используется для сопоставления слов, совершенно неэффективен для тегов POS по той же причине.

50. Что такое РЭШ?

Распознавание сущностей имени более широко известно как NER — это процесс идентификации определенных сущностей в текстовом документе, которые являются более информативными и имеют уникальный контекст. Они часто обозначают места, людей, организации и т. Д. Несмотря на то, что кажется, что эти сущности являются именами собственными, процесс NER далек от идентификации только существительных.Фактически, NER включает в себя разбиение на части или извлечение сущностей, при этом сущности сегментируются, чтобы отнести их к разным предопределенным классам. Этот шаг дополнительно помогает в извлечении информации.

Вот и все возможные вопросы для вашего собеседования по НЛП. А теперь давай, сделай свой лучший снимок. Пройдите курс по искусственному интеллекту и машинному обучению PGP и повышайте квалификацию сегодня же. Это онлайн-курс с наставничеством, где вы будете учиться у отраслевых экспертов. У вас также есть возможность получить практическое обучение в реальных проектах.Great Learning также предлагает помощь в карьере, подготовку к собеседованию и занятия по созданию резюме.

Дополнительная литература
  1. Вопросы для собеседования по Python
  2. Вопросы для собеседования по машинному обучению
  3. Вопросы для собеседования по SQL

1. Зачем нам НЛП?

Одна из основных причин, почему НЛП необходимо, заключается в том, что оно помогает компьютерам общаться с людьми на естественном языке. Он также масштабирует другие задачи, связанные с языком.Благодаря НЛП компьютеры могут слышать речь, интерпретировать эту речь, измерять ее, а также определять, какие части речи важны.

2. Что должна решать программа на естественном языке?

Программа на естественном языке должна решать, что и когда говорить.

3. Где может быть полезно НЛП?

НЛП может быть полезно при общении с людьми на их родном языке. Это помогает повысить эффективность машинного перевода, а также полезно при эмоциональном анализе.Это также может быть полезно при анализе настроений. Это также помогает в структурировании сильно неструктурированных данных. Это может быть полезно при создании чат-ботов, суммирования текста и виртуальных помощников.

4. Как подготовиться к собеседованию по НЛП?

Лучший способ подготовиться к собеседованию по НЛП — это четко понимать основные концепции. Просмотрите блоги, которые помогут вам охватить все ключевые аспекты и запомнить важные темы. Учитесь специально для собеседований и будьте уверены, отвечая на все вопросы.

5. Каковы основные проблемы НЛП?

Разбиение предложений на токены, Части тегов речи, Понимание контекста, Связывание компонентов созданного словаря, Извлечение семантического значения в настоящее время являются одними из основных задач НЛП.

6. Какая модель НЛП дает наилучшую точность?

Наивный байесовский алгоритм имеет наивысшую точность , когда речь идет о моделях НЛП. Это дает до 73% правильных прогнозов.

7. Каковы основные задачи НЛП?

Перевод, распознавание именованных сущностей, извлечение взаимосвязей, анализ тональности, распознавание речи и тематическая сегментация — вот лишь некоторые из основных задач НЛП. Под неструктурированными данными может быть много неиспользованной информации, которая может помочь организации расти.

8. Что такое стоп-слова в НЛП?

Общие слова, которые встречаются в предложениях, которые добавляют вес предложения, называются стоп-словами.Эти стоп-слова действуют как мост и гарантируют грамматическую правильность предложений. Проще говоря, слова, которые отфильтровываются перед обработкой данных естественного языка, известны как стоп-слова, и это распространенный метод предварительной обработки.

9. Что лежит в основе НЛП?

Процесс получения корневого слова из данного слова называется корнем. Все токены могут быть сокращены для получения корневого слова или основы с помощью эффективных и хорошо обобщенных правил.Это основанный на правилах процесс, известный своей простотой.

10. Почему НЛП такое сложное?

Есть несколько факторов, которые затрудняют процесс обработки естественного языка. Во всем мире существуют сотни естественных языков, слова могут быть неоднозначными по своему значению, каждый естественный язык имеет свой сценарий и синтаксис, значение слов может меняться в зависимости от контекста, и поэтому процесс НЛП может быть трудным. Если вы решите повысить квалификацию и продолжить обучение, со временем процесс станет проще.

11. Из чего состоит конвейер НЛП *?

Общая архитектура конвейера NLP состоит из нескольких уровней: пользовательский интерфейс; одна или несколько моделей NLP в зависимости от варианта использования; слой «Понимание естественного языка» для описания значений слов и предложений; слой предварительной обработки; микросервисы для связывания компонентов вместе и, конечно же.

12. Сколько шагов в НЛП?

Пять фаз НЛП включают лексический (структурный) анализ, синтаксический анализ, семантический анализ, интеграцию дискурса и прагматический анализ.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *