NLP یا پردازش زبان طبیعی چیست؟

در این مقاله به این موضوع می پردازیم که NLP یا پردازش زبان طبیعی جیست و وظایف و کاربردها و چالش های آن را با هم بررسی خواهیم نمود.

فرض کنید با کامپیوتر خود به زبان فارسی صحبت می‌کنید. و آن به طور دقیق منظور شما را متوجه می‌شود. یا اینکه متنی را به یک زبان دیگر ترجمه می‌کنید بدون آنکه ذره ای از مفهوم آن کم شود. و این‌ها فقط معدودی از توانایی‌های شگفت‌انگیز پردازش زبان طبیعی (NLP) هستند که انقلابی در نحوه تعامل ما با ماشین‌ها ایجاد کرده است.

پردازش زبان طبیعی (NLP) یکی از زیرشاخه‌های جذاب «هوش مصنوعی» است که به بررسی تعامل بین رایانه‌ها و زبان انسان می‌پردازد. این حوزه به دنبال آن است که رایانه‌ها را قادر به درک و تولید زبان طبیعی به گونه‌ای کند که برای انسان‌ها عادی و قابل فهم باشد.

اگر به این موضوع فکر می‌کنید که چگونه می‌توانید با رایانه ها به زبان خودتان صحبت کنید، چگونه می‌توانید متون را به طور خودکار خلاصه یا ترجمه کنید، و یا چگونه می‌توان از هوش مصنوعی برای تولید محتوای متنی خلاقانه مانند شعر یا داستان استفاده کرد، مطالعه پردازش زبان طبیعی برایتان جذاب خواهد بود.

پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) یکی از تکنیک های یادگیری ماشین (machine learning) در ارتباط با داده های غیر ساختار یافته متن و صوت بکار می رود.

کاربردهای (Natural Language Processing) پردازش زبان طبیعی چیست؟

پردازش زبان طبیعی ماشین را توانمند می سازد تا همانند انسان متن و داده های صوتی را درک کند و به صورت متنی و یا صوتی پاسخ دهد. همچنین پردازش زبان طبیعی (NLP) می‌تواند برای غنی‌ سازی داده‌ ها در کلیک‌ ویو و ارائه بینش‌های عمیق‌ تر به کاربران از طریق تجزیه و تحلیل متن و استخراج اطلاعات، مورد استفاده قرار گیرد.

در حوزه ارزیابی عملکرد کارکنان، پردازش زبان طبیعی (NLP) می‌تواند برای تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از داده‌های متنی، مانند نظرسنجی‌ها، بازخوردها و بررسی‌ها، برای به دست آوردن بینش در مورد عملکرد فردی و تیمی مورد استفاده قرار گیرد.

معرفی پردازش زبان طبیعی

پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) شاخه ای از علم کامپیوتر و با به طور خاص تر شاخه ای از هوش مصنوعی (Artificial intelligence) است به این موضوع می‌پردازد که به رایانه‌ها توانایی درک متن و کلمات گفتاری را به همان روشی که انسان‌ها درک می کند، انجام دهد. پردازش زبان طبیعی(Natural Language Processing)، زبان‌شناسی محاسباتی – مدل‌سازی مبتنی بر قواعد زبان انسانی – را با مدل‌های آماری، یادگیری ماشینی (machine learning) و یادگیری عمیق (Deep learning) ترکیب می‌کند. این فناوری‌ها در کنار هم، رایانه‌ها را قادر می‌سازند تا زبان انسان را به صورت متن یا داده‌های صوتی پردازش کنند و معنای کامل آن را کاملاً با هدف و احساسات گوینده یا نویسنده «درک» کنند.

پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) منجر به ایجاد برنامه های کامپیوتری شده است که متن را از زبانی به زبان دیگر ترجمه می کند، به داده های صوتی، پاسخ می دهد، و حجم زیادی از متن را به سرعت خلاصه می کند. در حوزه پردازش زبان طبیعی
(Natural Language Processing) تعامل به شکل های گوناگونی از قبیل سیستم های GPS، دستیارهای دیجیتال، نرم افزار تبدیل گفتار به متن، چت بات های خدمات مشتری و غیره می تواند وجود داشته باشد. علاوه بر مواردی که ذکر شد پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) نقش فزاینده ای نیز در راه حل های سازمانی ایفا می کند که به ساده سازی عملیات تجاری، افزایش بهره وری کارکنان و ساده سازی فرایندهای تجاری حیاتی کمک می کند.

وظایف NLP پردازش زبان طبیعی چیست؟

زبان انسان سرشار از ابهاماتی است که نوشتن نرم افزاری که به طور دقیق معنای متن یا داده های صوتی را تعیین کند، بسیار دشوار است. کلمات هم معنی، کلمات مشابه، اصطلاحات، کنایه، استعاره ها، دستور زبان و کاربرد های استثنا، و گوناگونی در ساختار جملات تنها بخشی از قاعده ناپذیر بودن زبان های طبیعی است ، یادگیری آن را سخت و زمان بر می کند، اما برنامه نویسان مدل های پردازش زبان طبیعی را آموزش می دهند تا با دقت بالایی بتواند از عهده این امور برآید.

وظایف پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) تجزیه داده های متنی و صوتی به گونه  ای است که به ماشین کمک می کند تا درکی از داده های که به آن داده است را به دست آورد.

برخی از این موارد به شرح زیر هستند:

1. تشخیص گفتار: که همچنین تبدیل گفتار به متن هم گفته می شود، تبدیل مطمئن داده های صوتی به داده های متنی است. تشخیص گفتار برای هر برنامه ای که با دستورات صوتی کار می کند، و یا به سوالات گفتاری پاسخ می دهد لازم است. که از عمده ترین چالش های این حوزه نحوه صحبت کردن است(لحن، لهجه، دستور زبان نادرست ، تلفظ نادرست)
2. برچسب گذاری اجزا گفتار: که به آن بر چسب گذاری گرامر یا دستور زبان هم می گویند. فرایند تعیین نقش اجزا گفتار مانند نقش کلمات در جمله هستند. مانند اسم، فعل، صفت و ….
3. ابهام زدایی از معنای کلمات: عبارت است انتخاب معنای کلمه ای با معانی چندگانه با توجه به زمینه ای که کلمه در ان به کار رفته است. مانند کلمه شیر در محتواهای مختلف.
4. شناسایی موجودیت های نام گذاری شده: شناسایی کلماتی که اسم خاص هستند. مانند اسامی اشخاص، شهرها و اماکن دیدنی….
5. شناسایی ارجاع دهی کلمات: که آیا کلمات به یک موجودیت اشاره می کندد؟ در واقع شناخت ضمایری که موجودیت ها به آنها اشاره کرده اند. علاوه بر این شناخت اصطلاحات و کنایه ها نیز امکان پذیر می شود.
6. تحلیل احساسات: تلاشی برای استخراج انواع احساسات مثبت و منفی از متن
7. تولید زبان طبیعی: در واقع قرار دادن اطلاعات ساختار یافته در قالب زبان انسانی است.

انواع رویکردهای NLP پردازش زبان طبیعی چیست

پردازش زبان طبیعی آماری، یادگیری ماشین (machine learning) و یادگیری عمیق (Deep learning)

اولین برنامه های پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) سیستم های مبتنی برقواعد و کدگذاری دستی بودند. این برنامه ها می توانستند وظایف پردازشی خاصی را انجام دهند. اما این مجموعه قوانین بسته بود و امکان تعمیم دادن به کلمات با معانی ویژه و استثنائات را نداشت. بعدها مدل های آماری برای ساخت ورودی ها برای استفاده در مدلهای یادگیری ماشین (machine learning) ویادگیری عمیق (Deep learning) استفاده شد. امروزه، مدل‌های یادگیری عمیق (Deep learning) و تکنیک‌های یادگیری مبتنی بر شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN) و شبکه‌های عصبی مکرر (RNNs) هستند. این سیستم‌ ها پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) را قادر می سازند که در حین کار، «یاد بگیرند». و معنای دقیق‌تری را از حجم عظیمی از متن خام، بدون ساختار و بدون برچسب استخراج کنند.

کاربردهای پردازش زبان طبیعی چیست؟

• ترجمه ماشینی: NLP به طور گسترده برای ترجمه متن از یک زبان به زبان دیگر استفاده می‌شود.
• تشخیص گفتار: NLP در سیستم‌های تشخیص گفتار مانند Siri و Alexa استفاده می‌شود که می‌توانند دستورات صوتی را درک کنند و به آنها پاسخ دهند.
• چت‌بات‌ها: NLP در چت‌بات‌ها استفاده می‌شود که می‌توانند با انسان‌ها به طور مکالمه‌ای صحبت کنند.
• استخراج اطلاعات: NLP می‌تواند برای استخراج اطلاعات از متن مانند نام افراد، مکان‌ها و تاریخ‌ها استفاده شود.
• تحلیل احساسات: NLP می‌تواند برای تحلیل احساسات بیان شده در متن استفاده شود. به طور مثال می توان از آن در تحلیل احساسات کامنت ها و اطلاعات موجود در شبکه های اجتماعی استفاده نمود.
• خلاصه‌سازی متن: NLP می‌تواند برای خلاصه‌سازی متن‌های بلند و پیچیده استفاده شود.
• تشخیص اسپم: یکی از قابلیت های پردازش طبیعی زبان تشخیص اسپم می باشد که بسیار کاربردی و مفید است.

چالش‌ های پردازش زبان طبیعی چیست؟

• ابهام: زبان انسان ذاتاً مبهم است و ممکن است یک جمله یا عبارت معانی مختلفی داشته باشد.
• نقص داده: برای آموزش مدل‌های NLP به حجم عظیمی از داده‌های با کیفیت بالا نیاز است.
• تعصب: مدل‌های NLP ممکن است تبعیض‌ها و تعصبات موجود در داده‌های آموزشی را بازتاب دهند.
• قابل تفسیر بودن: مدل‌های NLP می‌توانند پیچیده باشند و درک نحوه عملکرد آنها دشوار باشد.

آینده پردازش زبان طبیعی (NLP) چگونه خواهد بود؟

با توجه به پیشرفت‌های سریع در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، انتظار می‌رود که NLP در سال‌های آینده نقش مهم تری در زندگی ما ایفا کند. برخی از احتمالات برای آینده NLP عبارتند از:

• توسعه مدل‌های NLP دقیق‌تر و قدرتمندتر
• گسترش کاربردهای NLP به زمینه‌های جدید
• استفاده از NLP برای ایجاد رابطه‌های طبیعی‌تر و انسانی‌تر بین انسان و ماشین

نتیجه‌گیری:

پردازش زبان طبیعی یک زمینه پرورش یافته و پویا با کاربردهای فراوان در دنیای واقعی است. با وجود چالش‌های موجود، NLP پتانسیل انقلاب در نحوه تعامل ما با ماشین‌ها و دنیای اطرافمان را دارد.

برای کسب اطلاعات بیشتر درباره پردازش زبان طبیعی یا NLP می توانید این مقاله را مطالعه کنید.