پردازش زبان طبیعی چیست؟

پردازش زبان طبیعی چیست؟

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.

پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) و کاربرد آن

پردزش 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.

پردازش زبان طبیعی چیست؟

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 حلهای سازمانی ایفا می کند که به ساده سازی عملیات تجاری، افزایش بهره وری کارکنان و ساده سازی فرایندهای تجاری حیاتی کمک می کند.

وظایف پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing)

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:

۱- 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)
۲- 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 ….
۳- 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.
۴- شناسایی موجودیت های نام گذاری شده: شناسایی کلماتی که اسم خاص هستند. مانند اسامی اشخاص، شهرها و اماکن دیدنی….
۵- 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.
۶- تحلیل احساسات: تلاشی برای استخراج انواع احساسات مثبت و منفی از متن
۷- تولید زبان طبیعی : در واقع قرار دادن اطلاعات ساختار یافته در قالب زبان انسانی است.

انواع رویکردهای پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing)

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 که 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) سیستم‌های 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.

برخی از کاربردهای پردازش زبان طبیعی

تشخیص اسپم
تحلیل احساسات کامنت ها و شبکه های اجتماعی
چت بات ها
ترجمه ماشین
خلاصه سازی متون و طبقه بندی موضوعی