پردازش زبان طبیعی (NLP) از شاخه های هوش مصنوعی است که سریع ترین رشد را داشته و یکی دیگر از نشانه های پیشرفت فناوری است. NLP همان چیزی است که به ماشین ها اجازه می دهد تا زبان انسان را برای برقراری ارتباط با ما درک و از آن استفاده کنند.
جالب این جا است که NLP در دهه 1950 از زبان شناسی برگرفته و با پیشرفت تکنولوژی به حوزه ای جداگانه تبدیل شده است. پردازش زبان طبیعی به عنوان ترکیبی منحصر به فرد از هوش مصنوعی ، علوم کامپیوتر و زبان شناسی، مکانیزم پیچیده ای است که هنوز جای زیادی برای رشد دارد.
برای کسب اطلاعات بیشتر در موردNLP ، نحوه عملکرد ، کاربرد عملی آن و موارد دیگر ادامه مطلب را بخوانید.
NLP چیست؟
قبل از شروع، بیایید با معنای NLP آشنا شویم. پردازش زبان طبیعی (Natural Language Proccessing) که اغلب NLP نامیده می شود، تفسیر و دستکاری زبان انسان توسط کامپیوتر است . زبان طبیعی یا زبان معمولی چیزی است که ما به عنوان انسان برای برقراری ارتباط از آن استفاده می کنیم. و NLP فرآیند آموزش ماشین ها برای درک آن زبان است.
کاربرد های پردازش زبان طبیعی به عنوان یکی از زیرشاخه های یادگیری ماشینی که سریع ترین رشد را دارد، در سال های اخیر به طور قابل توجهی گسترش پیدا کرده است.
جالب و کاربردی: پیدا کردن نام و عکس صاحب شماره موبایل با 4 اپلیکیشن
توجه: پردازش زبان طبیعی را با برنامه نویسی عصبی – زبانی یا Neuro-linguistic اشتباه نگیرید، زیرا هر دو مخفف یکسانی دارند اما به دو مفهوم متفاوت اشاره می کنند.
مقایسه NLP، NLU و NLG
برای این که به درک کامل تری از سیستم NLP برسیم، چند نام اختصاری دیگر وجود دارد که باید با آن ها هم آشنا شویم:
- NLU یا درک زبان طبیعی (Natural Language Understanding ) تحلیل نحوی و معنایی متن یا گفتار را برای درک معنای جمله و یافتن روابط بین کلمات انجام می دهد.
- NLG یا تولید زبان طبیعی ( Natural Language Generation) متنی شبیه انسان برای پاسخ به پرسش داده شده تولید می کند.
- NLP( پردازش زبان طبیعی ) این دو را به صورت یک مفهوم با هم ترکیب می کند. NLP ماشین ها را قادر می سازد تا متن یا گفتار را بفهمند و پاسخ های مرتبط را به صورت فرموله در بیاورند.
به عبارت ساده تر، NLU چیزی است که به ماشین ها اجازه می دهد تا بخوانند، در حالی که NLG چیزی است که به آن ها اجازه می دهد تا بنویسند. به این ترتیب، آن ها بخشی جدایی ناپذیر از سیستم NLP هستند. هر دو زبان انسان را به عنوان سیستم مبتنی بر یک قاعده متشکل از صرف شناسی ، واژگان، نحو، و معنا شناسی در نظر می گیرند.
پردازش زبان طبیعی چه طور کار می کند؟
اساسا NLP ورودی متن یا گفتار را پردازش می کند و آن را به کد هایی که کامپیوتر ها می توانند بخوانند ترجمه می کند. اگر دستور اعلام شود، ماشین ها از فناوری تشخیص گفتار برای تبدیل گفتار به متن نوشتاری استفاده می کنند و همین روند را ادامه می دهند.
چند تکنیک اصلی NLP وجود دارد که به کامپیوتر ها اجازه می دهد تا یک متن معمولی را رمز گشایی کنند:
- توکنیزاسیون – متن به واحد های کوچکی به نام توکن تقسیم می شود . به همین خاطر نام این تکنیک این طور انتخاب شده است. مثال زیر را ببینید:
- ریشه یابی و واژه سازی – این فرآیند مشتقات و سایر اشکال دستوری کلمات را حذف می کند تا ریشه کلمه را بیرون بکشد . مثل:
store, stores, store’s , stores’ → store
- برچسب گذاری بخشی از گفتار – برچسب گذاری POS که به عنوان برچسب گذاری دستوری هم شناخته می شود، کلمات را با بخش خاصی از گفتار ( فعل ، اسم، قید ، صفت و غیره ) علامت گذاری می کند.
- تجزیه – این کارNLP ، ساختار های دستوری یک جمله یا عبارت را تجزیه و تحلیل می کند.
رویکرد های NLP توصیف شده بر اساس زیرشاخه ای از یادگیری ماشینی است که به عنوان یادگیری عمیق شناخته می شود. آخرین داده ها را برای شناسایی الگو ها و همبستگی ها بررسی می‌کند، بنابراین از نحوه دستیابی انسان به دانش جدید تقلید می کند.
با یادگیری عمیق، الگوریتم های پیچیده NLP مثل تجزیه و تحلیل احساسات، مدل سازی موضوعی ، خلاصه سازی خودکار متن و غیره ایجاد می شوند.
NLP برای چه مواردی استفاده می شود؟
امیدواریم تا به این جا درک بهتری از پردازش زبان طبیعی پیدا کرده باشید . اما این فناوری برای چه استفاده می شود ؟ کاربرد های واقعی NLP کاملا متنوع اند و با زندگی روزمره ما عجین شده اند . در ادامه، برخی از رایج ترین نمونه های NLP را خواهید دید.
دستیاران مجازی
دستیار های مجازی مبتنی بر هوش مصنوعی یکی از پرکاربرد ترین برنامه های NLP هستند. از دستیار های فعال صوتی مثل سیری و اَلِکسا گرفته تا دستیار های هوش مصنوعی در وب سایت ها، این ابزار ها NLP را برای انجام تعاملات گفتاری با کاربران به کار می گیرند.
Hoory نمونه دیگری از یک دستیار مبتنی بر هوش مصنوعی است که پرس و جو های کاربر را برای شناسایی هدف و پاسخ دادن با یک پاسخ مرتبط به سؤال مطرح شده تجزیه و تحلیل می کند . تنها در چند ثانیه، می تواند اطلاعات کلی در مورد موضوع مورد علاقه تان را به شما بدهد. مثال زیر را ببینید:
ترجمه ماشینی
ترجمه یکی دیگر از کار هایی است که با تکنیک های NLP بسیار راحت می شود . اگر تا به حال از Google Translate ، DeepL یا هر مترجم خودکار دیگری استفاده کرده باشید، احتمالا شاهد بوده اید که این فناوری در طول این سال ها چه قدر پیشرفت کرده است.
پیش از این، مترجمان یک کلمه را در یک زبان معین با همتای آن در زبان دیگر ترجمه می کردند . اما با پیشرفت فناوری NLP، ابزار های ترجمه ماشینی برای ارائه ترجمه های دقیق تر، به آگاهی بیشتری رسیدند. کامپیوتر ها از ترجمه ماشینی تطبیقی برای یادگیری از اصلاحات و ترجمه های گذشته به صورت آنی و بهبود خروجی استفاده می کنند .
تجزیه و تحلیل احساسات برند
در ارتباطات انسانی، هر عبارتی مهم نیست چه قدر جدی یا ظریف باشد ، حس خاصی به دنبال خودش دارد. تشخیص و پاسخ مناسب به احساسات به طور ذاتی برای کامپیوتر ها قابل درک نیست. اما تحلیل احساسات این کمبود را جبران می کند.
تحلیل احساسات یا عقیده کاوی داده های متنی را به سلول های مثبت ، منفی یا خنثی طبقه بندی می کند. با این که این رویکرد بیش از حد ساده شده است، اما کسب و کار ها را قادر می سازد تا در شبکه های رسانه های اجتماعی ، پلتفرم های بازخورد مشتری و جاهای دیگر به آگاهی از یک برند برسند.
اگر شرکت شما هم در همه کانال حضور داشته باشد، بازخورد کاربران را از چندین منبع دریافت خواهید کرد . ناگفته نماند، افراد ممکن است در مورد برند یا محصولات شما به صورت آنلاین نظر بدهند بدون این که مستقیما صفحه شما را تگ کنند. تجزیه و تحلیل احساسات پشت آن نظرات به شما کمک می کند تا مشخص کنید که آیا عموم مردم از کسب و کار شما راضی هستند یا خیر.
متن پیش بینی
از دوران متن پیشگوی T9 خیلی گذشته است. ما عادت کرده ایم که گوشی هایمان به طور خودکار کلمات مورد نظرمان را فقط با تایپ چند حرف کامل کنند . و این را مدیون پردازش زبان طبیعی هستیم. تصحیح خودکار، تکمیل خودکار و متن پیشگو، کاربرد های عملی NLP هستند که با داده های بیشتر دقیق تر می شوند.
الگوریتم ها می توانند بر اساس عادت های تایپ فردی ما ، پیشنهاد های شخصی سازی شده ای را به ما ارائه دهند. آن ها کلمات و عباراتی که معمولا برای ارائه پیشنهاد هایی در سناریو های تکرار شونده با هم استفاده می کنید را ثبت می کنند.
چالش های NLP
زبان طبیعی با تمام پیچیدگی ها و تفاوت های ظریفش برای انسان ها و حتی بیشتر از آن برای کامپیوتر ها چالش برانگیز است . شاخه علمی NLP بیش از نیم قرن است که در دسترس است و هنوز راه زیادی در پیش دارد. در حال حاضر NLP با مشکلات زیادی مواجه است که در ادامه به آن ها خواهیم پرداخت.
نبود دقت کافی
روشی که انسان ها بر اساس آن افکارشان را شکل می دهند ، همیشه ساده و کاملا با قوانین گرامری همسو نیست. ما اغلب کلمات یا عبارات را حذف می کنیم ، دستورات مبهمی می دهیم، از زبان عامیانه و گویش استفاده می کنیم و . . . زبان گفتاری لایه دیگری از پیچیدگی را می افزاید ؛ زیرا ما همیشه تک تک کلمات را بیان نمی کنیم.
همان طور که می توانید تصور کنید، هر گونه انحراف از هنجار زمانی که یک ماشین سعی می کند تا اطلاعات را پردازش کند، باعث سوء تفاهم می شود . راه حل این امر مجموعه داده های بزرگ تر، بررسی داده های موجود در پایگاه داده یا Data Profiling و زمان بیشتر است.
تکامل زبان
انگلیسی الیزابتی که شکسپیر به آن زبان می نوشت ، ممکن است امروز برای یک انگلیسی زبان غریب به نظر برسد. زبان در ماهیت خودش همواره در حال تکامل است و هیچ وقت هم ساکن نیست. اصطلاح ” پردازش زبان طبیعی” در قرون وسطی که اختراع ساعت‌های مکانیکی به اندازه پیشرفت تکنولوژی بود، چندان معنایی نداشت.
همان طور که دنیای اطراف ما دائما تغییر می کند ، زبانی که برای توصیف آن استفاده می کنیم هم تغییر می کند. کلمات، معانی، عبارات و حتی ساختار جملات ممکن است در طول زمان ارتباط شان با هم را از دست بدهند و این امر باعث می شود که کامپیوتر ها همیشه نتوانند به روز بمانند.
آهنگ های مختلف صدا
کلمات مشابه بر اساس شرایط و لحن مورد نظر می توانند دو معنای متفاوت داشته باشند. به طور مثال “Great job!” به طور کلی یک تأیید مثبت است، اما وقتی به طعنه استفاده می شود که می تواند برعکس آن را نشان دهد.
از آن جایی که ماشین ها هنوز به طعنه، طنز، کنایه و سایر لحن های صدا تسلط پیدا نکرده اند، معمولا وقتی از روی ظاهر جملات و عبارت را پردازش می کنند، معانی واقعی کلمات را اشتباه تشخیص می دهند. توضیح تغییرات ظریف در لحن و احساسات از طریق تکنیک های NLP دشوار است ، بنابراین شاید زمانی که کامپیوتر جوک های خنده دار ما را نمی فهمد، باید به بزرگی خودمان ببخشیم!
پردازش زبان طبیعی در این جا متوقف نمی شود
این پست تمام نیاز های دانش پردازش زبان طبیعی را از معنای NLP گرفته تا تکنیک های NLP و جایی که از آن ها استفاده می شود را پوشش داده است. پردازش زبان طبیعی (NLP) به ماشین ها اجازه می دهد تا به زبان عادی انسان بفهمند و پاسخ دهند.
برنامه نویسی هوش مصنوعی با پایتون (مزایا و کاربردها)
به لطف روش های پیشرفته یادگیری ماشین، NLP هم چنان به توسعه بیشتر ادامه می دهد و کاربردهایش روز به روز هم در تجارت و هم در زندگی روزمره بیشتری می شود. در واقع این فناوری به دستیار های مجازی و صوتی، ترجمه ماشینی، متن پیشگو ، تصحیح خودکار و بسیاری موارد دیگر امکان عرض اندام داده است.
با این اپلیکیشن ساده، هر زبانی رو فقط با روزانه 5 دقیقه گوش دادن، توی 80 روز مثل بلبل حرف بزن! بهترین متد روز، همزمان تقویت حافظه، آموزش تصویری با کمترین قیمت ممکن!
