NLP计算机和NLP心理
神经语言编程（NLP）是一个知识领域，最初起源于两个科学分支：计算机科学和心理学。 在计算机科学中，NLP代表自然语言处理；在心理学中，代表神经语言编程。 这并不完全相同，但至少是紧密的。 封闭为对立统一。 由于具有与研究语言结构相同的名称和任务，几乎没有专门研究它们的联系和交叉使用技术的可能性的著作。 在我的拙见中，心理学NLP在语言结构的研究方面比在计算机NLP的大多数任务中使用的词干和词义化要先进得多。 在本文中，我将介绍心理NLP在计算机NLP中的主要发展，概述如何使用心理NLP来创建先进的神经网络NLP。 为了减少NLP方法的广度，我们将该区域限制在将神经网络用于NLP目的的区域。
心理NLP由Richard Bandler和John Grinder引入。 关于NLP的最著名的书是《魔术的结构》。 当然，我的意思是心理上的自然语言处理，不要惊讶，也不要惊慌。 重要的是，本书的第一卷的标题是：“关于语言和心理治疗的书”。 如果我们省略“心理治疗”一词，我们会发现很多有关该语言的信息，这些信息非常适用于技术。
神经网络是简化的思维模型，至少我们希望如此。 它们之间肯定有共同点，至少是“神经”一词。 同时，心理NLP也不是完整的心理分析。 认真的心理学家将NLP称为“傻瓜心理学”-不允许阅读Sigmund Freud，Richard Bandler和John Grinder。
“简化心理学”在“简化大脑模型”中的应用值得讨论我将介绍从心理NLP到技术的方法的转移：现在有需求，他们会喜欢我，有人会写评论，女孩会认出我“这是一个受欢迎的技术博客！”。 但是，将NLP的技术发展转移到心理学领域是可能的，并且对于社会发展的目的，恕我直言更为重要。 实际上，那些研究大数据的人大致从事以下工作：接收有关群众行为的数据，他们定期形成心理和社会学模型。 不幸的是，很少有人能将调查结果翻译成心理学家，社会学家的语言，并在其中推广结果。
神经网络的基本NLP前提
首先，一些抽象。 方法将在下部。
心理非自然语言处理的基础之一是基本前提的概念：该区域形成的公理（几乎像几何学一样）。 从计算机科学的角度来看，“预设”一词在您的网络开始时可以在嵌入中占据应有的位置。 如果我有更多的时间，我一定会研究“预设”一词是否不是语料库中的绊脚石，无论它是否排在前列。
基本的NLP预设可以应用于神经网络吗？下面，我给出了心理NLP的基本前提，并解释了它们在神经网络中的含义。 阅读了计算机科学之后，他们可以理解必须处理的内容以及如何通过keras.layers.Embedding传递这些内容。 对神经网络的解释是主观的，并不意味着是完整的。
在这里，我们正在设计一个神经网络。 我们与宇宙进行对话：
-我们有一个失败：网络正在运行，但是非常糟糕。 -宇宙的答案：
“沟通的意义是您收到的答案。” 即 这种形式的任务没有解决，您需要进行一些更改。 -另一个问题：
-到底要改变什么？ -宇宙的答案：
“改变感知现实的过程的能力通常比改变感知到的现实的内容更有益。” 即 更改功能...
NLP文本处理方法
让我们回到地面，回到主要任务，为此，亲爱的读者可以阅读本材料。 心理NLP中有什么用于处理文本的内容？
NLP包含许多用于处理文本的构造，这些构造尚未经过算法处理。在当前阶段，可以召回5种适用于计算机的NLP模型。 为每种NLP设计编写书籍。 简而言之，无法解释什么是元模型。 在本文中，我将尝试提供参考资料并估计这可能适用于NLP计算机。
1.语言模型和元模型描述>>简短描述：元模型是一种语言抽象水平变化的模型，以及不同人对概念的任意解释。 例如，“爱”一词可以用不同的方式来理解：对于许多人来说，“性”一词是一种爱，对于某些人来说，这是不同的事物。 元模型不是一种理论，而是一种质疑技术，它使人们可以突破隐藏在人脑中的单词后面的概念。能够提高/降低/转移文本抽象水平的神经元将是一场革命！ 在生产中，这种神经元可以补充现有的对话模型：现代的聊天机器人不知道如何在选定的上下文中工作，以适应人类的术语。 在“幸福”一词下的某人理解这是当有很多爱时，在某人处有很多食物，而程序员则理解到幸福是当周围有计算机和所有奔腾。 聊天机器人如何确定对话者“幸福”一词的真正含义？
顺便说一下，神经元不会太复杂：您需要组装文本的主体，根据抽象和值域的位移级别对其进行标记，并使用类似于翻译网络体系结构的网络。 我们将具体案例转换为摘要，然后转换为摘要。
2.神经学水平（查尔斯·迪尔斯）描述>>简短说明：语言的所有概念均分为7个等级。 从任务到环境的每个下一个逻辑级别必须与上一个逻辑级别相对应。 级别和图片列表在这里。逻辑级别是对元模型的改进，在抽象级别中引入了附加的顺序：在真空中它不是球形的，每个抽象级别都有其自己的目标和任务（目的），这些级别相互关联。
有许多基于逻辑级别的网络。 想到的第一个选项是一个网络，该网络将较高级别的级别与包含根据所选逻辑级别对实体的描述的文本分开。 例如：业务流程是对神经系统语言“位置/动作”的描述。 能力模型是对“能力/机会”级别的语言的描述。 建立描述业务流程能力模型的网络将非常昂贵。
要使这样的网络成为现实：您需要带有逻辑级别标签的文本框，以及使用编码器/解码器体系结构的功能。
3.元程序描述>>简短说明：元程序是人类感知的主要过滤器。 他们被心理学家而不是程序员称为程序。 一个人根本不认为“什么”：他专注于某事，选择一个“过滤器”以感知该东西，然后根据算法处理通过过滤器接收到的信息，并产生一些输出和控制动作。 在NLP中，区分了7-10个主要的感知过滤器和元程序。 对于不同的文化，社会的不同部分，元程序的列表可能会随时间而变化。一个不会一般得出结论，而是在使用感知过滤器的特定对象的上下文中得出结论的神经元，可能会成为“强大”智力的基础。 一组网络（每个网络都经过训练可使用其中的一个元程序），以及一个委员会（可以选择哪一个适用于现实）可以使IMHO网络变得更加自治，并可能在物理世界中获得某种适应性。
如您所见，构建这些网络中的每一个都是研究所的任务。 对于每个元程序，将在ImageNet上训练一个ResNet50比例尺网格。 该网络已经由公司建立了数年。 这不是仅一种文化的元程序的完整列表！ 但是效果可能是惊人的：您看，将这些网络中的20-30个收集到一个集合中后，我们得到了非常聪明的东西。
4.晋升描述>>简短说明：促销是一种基于带有感知过滤器的游戏的技术。 改变对话者的知觉过滤器，我们进入了情感层面，获得了不合逻辑的意识计划和有趣的心理影响。晋升本质上是元编程技能的使用。 是的，如果我们只是想像我们为上一段建立了网络，那么它们的应用将是划时代的，而且是真正的史诗……
5.双螺旋和三螺旋描述>>简短说明：尽管事实上三重螺旋是一种技术，但其背后却是清晰的语音结构-嵌套在语调中的逻辑陈述可让您访问人的情感和不合逻辑的计划。三重螺旋可以被建模和/或至少在语音中被识别。 这不会是一场革命。 但这对于了解印刷机中的材料结构很有用。 甚至对于生成文本的系统来说更好：没有双螺旋和三螺旋，不可能有各种各样的文学风格。
开发心理NLP模型网络的前景
上一部分中概述的秤的开发兴趣可以是大型玩家或业余爱好者。 对于陆军而言，通过使用NLP模型创建的神经网络来增强Fedor机器人的大脑非常有吸引力。 还有开发增强BERT和XLNet的模型的前景-使用元模型和逻辑级别可以帮助创建最酷的聊天机器人，使其可以与任何人就任何主题进行聊天。
对于关注识别法定货币会计自动化的发票参数的商业组织，这没有什么意义。 在神经网络的帮助下，增加其实际所有者的计算机中维护的帐户上的令牌数量的任务尚未解决。
参考文献：
- 磨床约翰·班德勒·理查德，《魔术的结构》
- 查尔斯·迪尔茨（Charles Dilts），《信仰的改变》。 心理技术水平NLP-硕士
- 本德尔·理查德，《从青蛙到王子》
- 荣格 红皮书
- 西格蒙德·弗洛伊德（Sigmund Freud），《我与它》
还有很多其他书籍...