НЛП и искусственный интеллект: Анализ языка, моделирование коммуникации
Автор книги: id книги: 3557313ПравообладателямОценка: 0.0Голосов: 0Отзывы, комментарии: 099,9 руб.(1,28$)Читать книгуКупить и скачать книгуЭлектронная книгаЖанр: Правообладатель и/или издательство: АвторДата публикации, год издания: 2025Дата добавления в каталог КнигаЛит: Скачать фрагмент в формате fb2fb2.zipВозрастное ограничение: 16+ОглавлениеОтрывок из книги
Реклама. ООО «ЛитРес», ИНН: 7719571260.
Описание книги
Данное руководство детально исследует синергию между классическим НЛП (Нейролингвистическим программированием) и вычислительным AI (Natural Language Processing). Мы анализируем, как структурные модели НЛП – Мета-модель и Модель Милтон – могут быть переведены в алгоритмические фреймворки для повышения точности анализа языка и эффективности генеративной коммуникации.
В фокусе – использование Мета-модели для восстановления “глубинной структуры” пользовательских запросов (устранение удалений и искажений) и применение Модели Милтон для стратегического влияния и установления раппорта в чат-ботах и виртуальных ассистентах. Руководство подробно описывает техники анализа VAKOG, выявления убеждений и метапрограмм для глубокой персонализации, а также разрабатывает строгие этические протоколы для ответственного управления “цифровым влиянием” AI. Цель – создать адаптивные, психологически информированные системы, способные моделировать эффективное человеческое взаимодействие.
Оглавление
Группа авторов. НЛП и искусственный интеллект: Анализ языка, моделирование коммуникации
Часть 1. Историческая и терминологическая согласованность: Классическое НЛП против вычислительной обработки естественного языка (NLP)
Часть 2. Мета-модель как фреймворк для верификации и детализации данных: Диагностический инструмент
Часть 3. Модель “Милтон” как фреймворк для генеративной коммуникации и влияния
Часть 4. Анализ текста НЛП-линзами: Выявление убеждений и метапрограмм
Часть 5. Моделирование паттернов эффективной коммуникации для обучения чат-ботов и виртуальных ассистентов
Часть 6. Этические вопросы “цифрового влияния”: Манипуляция, прозрачность и ответственность AI
Часть 7. Дизайн эмоциональных и поведенческих состояний в AI-ответах
Часть 8. Продвинутые петли обратной связи: Использование поведенческих и биометрических данных для уточнения НЛП/AI моделей
Часть 9. Дорожная карта конвергенции: Интеграция VAKOG в мультимодальные AI-системы
Часть 10. Слияние классического НЛП и AI: Перспективы и методологические вызовы
Отрывок из книги
Мета-модель (Meta Model) представляет собой исчерпывающую систему лингвистических правил, разработанную для того, чтобы помочь консультанту или коучу восстановить полный смысл, стоящий за высказыванием собеседника. Она основана на различении поверхностной структуры (слова, которые мы слышим) и глубинной структуры (полный, неискаженный смысл, который хранится в когнитивном опыте человека). В классическом НЛП Модель Мета используется для того, чтобы бросить вызов лингвистическим искажениям и обобщениям, тем самым восстанавливая полноту информации и открывая человеку доступ к его собственным ресурсам.
В контексте вычислительного NLP, Модель Мета является мощнейшим диагностическим фреймворком. Если традиционное NLP сосредоточено на синтаксической и лексической правильности, то MM фокусируется на семантической неполноте и когнитивных искажениях, которые отражаются в языке. Задача AI, использующего принципы MM, заключается в том, чтобы не просто интерпретировать текст, а активно восстанавливать недостающие компоненты, чтобы получить наиболее точное представление о ментальной карте пользователя. MM, таким образом, переводит AI из пассивного слушателя в активного, критически мыслящего верификатора информации.
.....
AI-ремедиум (Сужение): Применение вопросов, направленных на поиск контрпримеров. “Никогда-никогда?” или “Был ли хоть один раз, когда вы смогли понять?” Эти вопросы, заимствованные из НЛП, заставляют LLM генерировать формулировки, которые нарушают абсолютность, тем самым открывая путь к более гибкому мышлению пользователя.
