پردازش زبان طبیعی (NLP) چیست؟
پردازش زبان طبیعی (NLP) چیست؟
پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing – NLP) شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به تعامل میان انسان و کامپیوتر از طریق زبان طبیعی می‌پردازد. هدف اصلی NLP این است که کامپیوترها بتوانند زبان انسانی را به‌صورت متنی یا صوتی درک، تحلیل و تولید کنند. این حوزه ترکیبی از علوم کامپیوتر، زبان‌شناسی و یادگیری ماشین است و تلاش می‌کند مدل‌هایی ایجاد کند که قادر به تفسیر و پردازش زبان به شکلی باشند که برای انسان معنادار باشد.
NLP شامل مجموعه‌ای از تکنیک‌ها و الگوریتم‌هاست، مانند تحلیل نحوی (Syntax Analysis)، تحلیل معنایی (Semantic Analysis)، تشخیص موجودیت‌های نام‌برده (Named Entity Recognition – NER)، و تولید متن (Text Generation). برای مثال، در تحلیل نحوی، ساختار گرامری جملات بررسی می‌شود، در حالی که در تحلیل معنایی تلاش می‌شود معنای دقیق کلمات و جملات استخراج شود.
کاربردهای NLP گسترده‌اند: موتورهای جستجو (مثل گوگل)، چت‌بات‌ها، سیستم‌های تشخیص گفتار (مانند سیری و الکسا)، ترجمه ماشینی (گوگل ترنسلیت)، تحلیل احساسات (در شبکه‌های اجتماعی یا نظرات کاربران)، و خلاصه‌سازی متن. تکنولوژی‌های پایه‌ای مانند مدل‌های زبان بزرگ (مانند GPT) و شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در پیشرفت NLP نقش کلیدی ایفا کرده‌اند. به‌طور خلاصه، NLP به ما امکان می‌دهد زبان انسانی را به ابزارهای دیجیتال بیاوریم و از آن برای حل مسائل روزمره بهره ببریم.
در پردازش زبان طبیعی (NLP)، دو مرحله اصلی وجود دارد: پیش‌پردازش داده‌ها و پردازش مدل. در مرحله پیش‌پردازش، داده‌های متنی خام به فرمی تبدیل می‌شوند که برای کامپیوتر قابل فهم باشد. این مرحله شامل تکنیک‌هایی مانند توکن‌سازی (تقسیم متن به کلمات یا جملات)، حذف توقف‌کلمات (مانند “و”، “از”، “که”)، ریشه‌یابی (برگرداندن کلمات به ریشه اصلی‌شان) و برچسب‌گذاری اجزای کلام (تشخیص اسم، فعل، صفت و غیره) است.
در مرحله پردازش مدل، از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق برای آموزش مدل‌ها استفاده می‌شود. برای مثال، مدل‌های توزیع کلمه (مانند Word2Vec یا GloVe) برای نمایش معنایی کلمات در یک فضای عددی استفاده می‌شوند. همچنین، مدل‌های پیشرفته‌تر مانند Transformerها (BERT، GPT) برای درک بهتر متن به‌کار می‌روند. این مدل‌ها با استفاده از مقادیر زیادی داده آموزش می‌بینند و توانایی درک پیچیدگی‌های زبان انسانی را پیدا می‌کنند.
چالش‌های اصلی NLP شامل ابهام زبان (وجود چندین معنی برای یک کلمه)، تنوع زبانی (اختلاف میان زبان‌ها و لهجه‌ها)، و عدم ساختاردهی داده‌های متنی است. با این حال، پیشرفت‌های اخیر در زمینه شبکه‌های عصبی و محاسبات موازی، NLP را به سطحی رسانده‌اند که درک و تولید زبان طبیعی به شکلی بسیار نزدیک به انسان ممکن شده است. این پیشرفت‌ها نویددهنده آینده‌ای هستند که تعامل با تکنولوژی از طریق زبان به‌صورت ساده‌تر و انسانی‌تر انجام خواهد شد.
- پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing – NLP): شاخه‌ای از هوش مصنوعی که به درک، پردازش و تولید زبان انسانی می‌پردازد.
- هوش مصنوعی (Artificial Intelligence – AI): فناوری شبیه‌سازی هوش انسانی برای انجام وظایف شناختی توسط ماشین‌ها.
- یادگیری ماشین (Machine Learning): تکنیکی برای آموزش مدل‌ها با استفاده از داده‌ها برای انجام وظایف خاص بدون برنامه‌نویسی صریح.
- یادگیری عمیق (Deep Learning): زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین که از شبکه‌های عصبی چندلایه برای تحلیل داده‌ها استفاده می‌کند.
- مدل‌های زبانی (Language Models): مدل‌هایی که پیش‌بینی و درک کلمات و جملات را در متن تسهیل می‌کنند.
- شبکه‌های عصبی (Neural Networks): الگوریتم‌های الهام گرفته از ساختار مغز که برای پردازش داده‌ها استفاده می‌شوند.
- تحلیل نحوی (Syntax Analysis): فرایند بررسی ساختار گرامری جملات و ارتباط میان کلمات.
- تحلیل معنایی (Semantic Analysis): درک معنای کلمات و جملات در متن.
- توکن‌سازی (Tokenization): تقسیم متن به واحدهای کوچکتر مانند کلمات یا جملات.
- ریشه‌یابی (Stemming): حذف پسوندها و پیشوندها برای برگرداندن کلمه به ریشه آن.
- لماتیزاسیون (Lemmatization): تبدیل کلمه به شکل پایه یا فرهنگ لغتی آن با حفظ معنی.
- حذف توقف‌کلمات (Stop Words Removal): حذف کلمات پرتکرار و غیرمفید مانند “از” و “و”.
- برچسب‌گذاری اجزای کلام (Part of Speech Tagging): تشخیص نقش دستوری کلمات مانند اسم، فعل و صفت.
- تشخیص موجودیت‌های نام‌برده (Named Entity Recognition – NER): شناسایی و دسته‌بندی اطلاعات خاص مانند اسامی، مکان‌ها و تاریخ‌ها در متن.
- ترجمه ماشینی (Machine Translation): تبدیل متن از یک زبان به زبان دیگر به‌صورت خودکار.
- خلاصه‌سازی متن (Text Summarization): ایجاد نسخه‌ای کوتاه و مفید از متن طولانی.
- تحلیل احساسات (Sentiment Analysis): شناسایی و طبقه‌بندی احساسات (مثبت، منفی یا خنثی) در متن.
- مدل‌های ترانسفورمر (Transformers): مدل‌های قدرتمند NLP که از معماری شبکه عصبی برای پردازش توالی داده‌ها استفاده می‌کنند.
- Word2Vec: الگوریتمی برای نمایش کلمات در فضای عددی با حفظ معنای آنها.
- GloVe: مدل توزیعی که ارتباط معنایی کلمات را در فضای برداری می‌آموزد.
- BERT: مدل مبتنی بر ترانسفورمر که برای درک متون دوجهته طراحی شده است.
- GPT: مدل زبان تولیدی قدرتمند برای تولید متن باکیفیت و طبیعی.
NLP چیست؟
پردازش زبان طبیعی (NLP) زیرشاخه ای از علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی (AI) است که از یادگیری ماشینی برای قادر ساختن کامپیوترها به درک و برقراری ارتباط با زبان انسان استفاده می کند.
NLP رایانه‌ها و دستگاه‌های دیجیتال را قادر می‌سازد تا با ترکیب زبان‌شناسی محاسباتی – مدل‌سازی مبتنی بر قوانین زبان انسانی – همراه با مدل‌سازی آماری، یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق، متن و گفتار را شناسایی، درک و تولید کنند .
تحقیقات NLP به فعال کردن دوره هوش مصنوعی مولد ، از مهارت‌های ارتباطی مدل‌های زبان بزرگ (LLM) تا توانایی مدل‌های تولید تصویر برای درک درخواست‌ها کمک کرده است. NLP در حال حاضر برای بسیاری بخشی از زندگی روزمره است، موتورهای جستجو را تقویت می کند، ربات های چت را برای خدمات رسانی به مشتریان با دستورات گفتاری، سیستم های جی پی اس صوتی و دستیارهای دیجیتال پاسخگو در تلفن های هوشمند مانند الکسای آمازون، سیری اپل و کورتانای مایکروسافت ترغیب می کند.
NLP همچنین نقش فزاینده‌ای در راه‌حل‌های سازمانی ایفا می‌کند که به ساده‌سازی و خودکارسازی عملیات تجاری، افزایش بهره‌وری کارکنان و ساده‌سازی فرآیندهای کسب‌وکار کمک می‌کند.
مزایای NLP
NLP ارتباط و همکاری با ماشین‌ها را برای انسان‌ها آسان‌تر می‌کند و به آنها اجازه می‌دهد این کار را به زبان طبیعی انسانی که هر روز استفاده می‌کنند انجام دهند. این مزایا را در بسیاری از صنایع و برنامه ها ارائه می دهد.
اتوماسیون کارهای تکراری
تجزیه و تحلیل داده ها و بینش بهبود یافته است
جستجوی پیشرفته
تولید محتوا
اتوماسیون کارهای تکراری
NLP به ویژه در خودکارسازی کامل یا جزئی وظایف مانند پشتیبانی مشتری، ورود داده ها و مدیریت اسناد مفید است. به عنوان مثال، ربات‌های گفتگوی مبتنی بر NLP می‌توانند درخواست‌های معمول مشتری را مدیریت کنند و عوامل انسانی را برای مسائل پیچیده‌تر آزاد کنند. در پردازش اسناد ، ابزارهای NLP می توانند به طور خودکار طبقه بندی، استخراج اطلاعات کلیدی و خلاصه سازی محتوا، کاهش زمان و خطاهای مرتبط با مدیریت دستی داده ها را انجام دهند. NLP ترجمه زبان را تسهیل می کند، متن را از یک زبان به زبان دیگر تبدیل می کند و در عین حال معنا، زمینه و تفاوت های ظریف را حفظ می کند.
تجزیه و تحلیل داده ها بهبود یافته است
NLP تجزیه و تحلیل داده ها را با امکان استخراج بینش از داده های متنی بدون ساختار، مانند بررسی مشتریان، پست های رسانه های اجتماعی و مقالات خبری، افزایش می دهد. با استفاده از تکنیک‌های متن کاوی ، NLP می‌تواند الگوها، گرایش‌ها و احساساتی را که بلافاصله در مجموعه داده‌های بزرگ آشکار نیستند، شناسایی کند. تجزیه و تحلیل احساسات امکان استخراج کیفیات ذهنی – نگرش ها، احساسات، کنایه، سردرگمی یا سوء ظن – را از متن فراهم می کند. این اغلب برای مسیریابی ارتباطات به سیستم یا شخصی که احتمالاً پاسخ بعدی را انجام می دهد استفاده می شود.
این به کسب و کارها اجازه می دهد تا ترجیحات مشتری، شرایط بازار و افکار عمومی را بهتر درک کنند. ابزار NLP همچنین می‌تواند دسته‌بندی و خلاصه‌سازی حجم وسیعی از متن را انجام دهد و شناسایی اطلاعات کلیدی را برای تحلیلگران آسان‌تر می‌کند و تصمیم‌های مبتنی بر داده‌ها را کارآمدتر می‌کند.
جستجوی پیشرفته
NLP از طریق قادر ساختن سیستم‌ها به درک هدف پشت پرسش‌های کاربر و ارائه نتایج دقیق‌تر و مرتبط‌تر، از جستجو سود می‌برد. موتورهای جستجوی مبتنی بر NLP به جای تکیه صرف بر تطبیق کلمات کلیدی، معنای کلمات و عبارات را تجزیه و تحلیل می‌کنند و یافتن اطلاعات را حتی زمانی که پرسش‌ها مبهم یا پیچیده هستند، آسان‌تر می‌کنند. این تجربه کاربر را چه در جستجوهای وب، چه در بازیابی اسناد و چه در سیستم‌های داده سازمانی بهبود می‌بخشد.
تولید محتوای قدرتمند
NLP به مدل های پیشرفته زبان برای ایجاد متنی شبیه انسان برای اهداف مختلف قدرت می دهد. مدل‌های از قبل آموزش‌دیده‌شده، مانند GPT-4، می‌توانند مقالات، گزارش‌ها، کپی بازاریابی، توضیحات محصول و حتی نوشته‌های خلاقانه را بر اساس درخواست‌های ارائه شده توسط کاربران تولید کنند. ابزارهای مجهز به NLP همچنین می‌توانند به خودکارسازی کارهایی مانند تهیه پیش‌نویس ایمیل، نوشتن پست‌های رسانه‌های اجتماعی یا اسناد قانونی کمک کنند. با درک زمینه، لحن و سبک، NLP به آن توجه می کند که محتوای تولید شده منسجم، مرتبط و همسو با پیام مورد نظر باشد و در زمان و تلاش در تولید محتوا صرفه جویی کند و در عین حال کیفیت را حفظ کند.
رویکردهای NLP
NLP قدرت زبان‌شناسی محاسباتی را با الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق ترکیب می‌کند. زبان شناسی محاسباتی از علم داده برای تجزیه و تحلیل زبان و گفتار استفاده می کند. این شامل دو نوع اصلی تحلیل است: تحلیل نحوی و تحلیل معنایی. تجزیه و تحلیل نحوی معنای یک کلمه، عبارت یا جمله را با تجزیه نحو کلمات و اعمال قواعد از پیش برنامه ریزی شده گرامر تعیین می کند. تحلیل معنایی از خروجی نحوی برای استخراج معنا از کلمات و تفسیر معنای آنها در ساختار جمله استفاده می کند.
تجزیه کلمات می تواند یکی از دو شکل باشد. تجزیه وابستگی به روابط بین کلمات، مانند شناسایی اسم ها و افعال نگاه می کند، در حالی که تجزیه حوزه، یک درخت تجزیه (یا درخت نحو) ایجاد می کند: یک نمایش ریشه ای و منظم از ساختار نحوی جمله یا رشته کلمات. درختان تجزیه به دست آمده زیربنای کارکردهای مترجم زبان و تشخیص گفتار هستند. در حالت ایده‌آل، این تجزیه و تحلیل خروجی – اعم از متن یا گفتار – را هم برای مدل‌های NLP و هم برای افراد قابل درک می‌کند.
یادگیری خود نظارتی (SSL) به ویژه برای پشتیبانی از NLP مفید است زیرا NLP برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی به مقادیر زیادی داده برچسب‌گذاری شده نیاز دارد. از آنجایی که این مجموعه داده‌های برچسب‌گذاری‌شده به حاشیه‌نویسی زمان‌بر نیاز دارند – فرآیندی که شامل برچسب‌گذاری دستی توسط انسان است – جمع‌آوری داده‌های کافی می‌تواند بسیار دشوار باشد. رویکردهای خود نظارتی می توانند از نظر زمانی موثرتر و مقرون به صرفه تر باشند، زیرا آنها جایگزین برخی یا همه داده های آموزشی برچسب گذاری شده دستی می شوند.
سه رویکرد مختلف برای NLP عبارتند از:
NLP مبتنی بر قوانین
اولین برنامه‌های NLP درخت‌های ساده تصمیم اگر-آنگاه بودند که به قوانین از پیش برنامه‌ریزی‌شده نیاز داشتند. آنها فقط می‌توانند پاسخ‌هایی را در پاسخ به درخواست‌های خاص، مانند نسخه اصلی Moviefone، که دارای قابلیت‌های ابتدایی تولید زبان طبیعی (NLG) بود، ارائه دهند. از آنجایی که در NLP مبتنی بر قوانین هیچ قابلیت یادگیری ماشینی یا هوش مصنوعی وجود ندارد، این عملکرد بسیار محدود است و مقیاس پذیر نیست.
NLP آماری
NLP آماری که بعداً توسعه یافت، به‌طور خودکار عناصر متن و داده‌های صوتی را استخراج، طبقه‌بندی و برچسب‌گذاری می‌کند و سپس احتمال آماری را به هر معنای احتمالی آن عناصر اختصاص می‌دهد. این به یادگیری ماشینی متکی است و تجزیه پیچیده زبان‌شناسی مانند برچسب‌گذاری بخشی از گفتار را ممکن می‌سازد.
NLP آماری تکنیک اساسی نگاشت عناصر زبان – مانند کلمات و قواعد دستوری – را به یک نمایش برداری معرفی کرد تا بتوان زبان را با استفاده از روش‌های ریاضی (آماری) از جمله رگرسیون یا مدل‌های مارکوف مدل‌سازی کرد. این خبر از پیشرفت‌های اولیه NLP مانند غلط‌گیر املا و ارسال پیامک T9 (متن بر روی ۹ کلید، برای استفاده در تلفن‌های Touch-Tone) خبر داد.
VoIP، فناوری انتقال صدا از طریق پروتکل اینترنت
یادگیری عمیق NLP
اخیراً، مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از حجم عظیمی از داده‌های خام و بدون ساختار – اعم از متن و صوت – به حالت غالب NLP تبدیل شده‌اند تا دقیق‌تر شوند. یادگیری عمیق را می توان به عنوان یک تکامل بیشتر از NLP آماری مشاهده کرد، با این تفاوت که از مدل های شبکه عصبی استفاده می کند . چندین زیر دسته از مدل ها وجود دارد:
مدل‌های Sequence-to-Sequence (seq2seq): بر اساس شبکه‌های عصبی مکرر (RNN) ، آنها بیشتر برای ترجمه ماشینی با تبدیل عبارتی از یک دامنه (مانند زبان آلمانی) به عبارت یک دامنه دیگر (مانند) استفاده می‌شوند. انگلیسی).
مدل‌های ترانسفورماتور : آنها از نشانه‌سازی زبان (موقعیت هر نشانه-کلمات یا زیرکلمه‌ها) و توجه به خود (گرفتن وابستگی‌ها و روابط) برای محاسبه رابطه بخش‌های مختلف زبان با یکدیگر استفاده می‌کنند. مدل‌های ترانسفورماتور را می‌توان با استفاده از یادگیری خود نظارتی بر روی پایگاه‌های داده متنی عظیم آموزش داد. نقطه عطف در مدل‌های ترانسفورماتور ، نمایش‌های رمزگذار دوطرفه Google از ترانسفورماتورها (BERT) بود که اساس نحوه کار موتور جستجوی Google شد و باقی می‌ماند.
مدل های خودرگرسیون : این نوع مدل ترانسفورماتور به طور خاص برای پیش بینی کلمه بعدی در یک دنباله آموزش داده می شود که نشان دهنده جهشی بزرگ در توانایی تولید متن است. نمونه هایی از LLM های خودبازگشت شامل GPT، Llama ، Claude و منبع باز Mistral هستند.
مدل‌های پایه : مدل‌های پایه از پیش ساخته شده و انتخاب‌شده می‌توانند راه‌اندازی یک تلاش NLP را سرعت بخشند و اعتماد را در عملکرد آن افزایش دهند. به عنوان مثال، مدل های پایه IBM® Granite™ به طور گسترده در سراسر صنایع قابل اجرا هستند. آنها از وظایف NLP از جمله تولید محتوا و استخراج بینش پشتیبانی می کنند. علاوه بر این، آنها تولید افزوده بازیابی را تسهیل می کنند، چارچوبی برای بهبود کیفیت پاسخ با پیوند دادن مدل به منابع خارجی دانش. مدل‌ها همچنین شناسایی موجودیت نامگذاری شده را انجام می‌دهند که شامل شناسایی و استخراج اطلاعات کلیدی در یک متن است.
جریان داده میکروتیک| Mikrotik Packet Follow
وظایف NLP
چندین کار NLP معمولاً به پردازش متن و داده‌های صوتی انسان کمک می‌کند به روش‌هایی که به رایانه کمک می‌کند تا آنچه را که بلعیده است درک کند. برخی از این وظایف عبارتند از:
- وضوح مرجع
- شناسایی موجودیت نامگذاری شده
- برچسب گذاری بخشی از گفتار
- ابهام زدایی حس کلمه
وضوح مرجع
این وظیفه شناسایی این است که آیا و چه زمانی دو کلمه به یک موجودیت اشاره دارد. رایج ترین مثال، تعیین شخص یا شیئی است که ضمیر خاصی به آن اشاره دارد (مانند “او” = “مریم”). اما همچنین می تواند یک استعاره یا یک اصطلاح را در متن مشخص کند (مانند نمونه ای که در آن “خرس” یک حیوان نیست، بلکه یک فرد بزرگ و پرمو است).
شناسایی نهاد نامگذاری شده (NER)
NER کلمات یا عبارات را به عنوان موجودیت های مفید شناسایی می کند. NER “London” را به عنوان یک مکان یا “Maria” را به عنوان نام یک شخص شناسایی می کند.
برچسب گذاری بخشی از گفتار
برچسب‌گذاری گرامری نیز نامیده می‌شود، این فرآیند تعیین بخشی از گفتار یک کلمه یا قطعه متن، بر اساس کاربرد و زمینه آن است. به عنوان مثال، بخش گفتار «ساختن» را به عنوان یک فعل در «من می‌توانم هواپیمای کاغذی بسازم» و به‌عنوان اسم در «ماشین چیست؟» مشخص می‌کند.
ابهام زدایی حس کلمه
این انتخاب یک کلمه به معنای برای یک کلمه با چندین معانی ممکن است. این از یک فرآیند تحلیل معنایی برای بررسی کلمه در بافت استفاده می کند. برای مثال، ابهام‌زدایی از معنای کلمه کمک می‌کند تا معنای فعل «ساختن» را در «نمره کردن» (به‌دست آوردن) در مقابل «شرط‌بندی» (قرار دادن) تشخیص دهد. طبقه بندی «وقتی با مری ازدواج کنم خوشحال خواهم شد» به یک سیستم NLP پیچیده نیاز دارد.
نحوه عملکرد NLP
NLP با ترکیب تکنیک های محاسباتی مختلف برای تجزیه و تحلیل، درک و تولید زبان انسانی به گونه ای کار می کند که ماشین ها بتوانند پردازش کنند. در اینجا یک نمای کلی از یک خط لوله معمولی NLP و مراحل آن آورده شده است:
پیش پردازش متن
پیش پردازش متن NLP، متن خام را برای تجزیه و تحلیل با تبدیل آن به قالبی که ماشین ها راحت تر می توانند درک کنند، آماده می کند. با توکنیزاسیون شروع می شود که شامل تقسیم متن به واحدهای کوچکتر مانند کلمات، جملات یا عبارات است. این به تجزیه متن پیچیده به بخش های قابل مدیریت کمک می کند. در مرحله بعد، حروف کوچک برای استاندارد کردن متن با تبدیل همه کاراکترها به حروف کوچک اعمال می‌شود و اطمینان حاصل می‌شود که کلماتی مانند «Apple» و «apple» یکسان رفتار می‌شوند. توقف حذف کلمه یکی دیگر از مراحل رایج است که در آن کلمات پرکاربرد مانند “is” یا “the” فیلتر می شوند زیرا معنی قابل توجهی به متن اضافه نمی کنند. ریشه یابی یا واژه سازی کلمات را به شکل ریشه ای کاهش می دهد (مثلاً “دویدن” به “دویدن” تبدیل می شود)، تجزیه و تحلیل زبان را با گروه بندی اشکال مختلف یک کلمه آسان تر می کند. علاوه بر این، پاک کردن متن، عناصر ناخواسته مانند علائم نقطه گذاری، کاراکترهای خاص و اعدادی را که ممکن است تجزیه و تحلیل را به هم بریزند، حذف می کند.
پس از پیش پردازش، متن تمیز، استاندارد شده و آماده برای مدل های یادگیری ماشینی است تا به طور موثر تفسیر شوند.
استخراج ویژگی
استخراج ویژگی فرآیند تبدیل متن خام به نمایش های عددی است که ماشین ها می توانند تجزیه و تحلیل و تفسیر کنند. این شامل تبدیل متن به داده های ساختاریافته با استفاده از تکنیک های NLP مانند Bag of Words و TF-IDF است که حضور و اهمیت کلمات را در یک سند تعیین می کند. روش‌های پیشرفته‌تر شامل جاسازی‌های کلمه‌ای مانند Word2Vec یا GloVe است که کلمات را به‌عنوان بردارهای متراکم در یک فضای پیوسته نشان می‌دهند و روابط معنایی بین کلمات را ثبت می‌کنند. تعبیه‌های متنی با در نظر گرفتن زمینه‌ای که کلمات در آن ظاهر می‌شوند، این امر را بیشتر تقویت می‌کنند و امکان نمایش‌های غنی‌تر و ظریف‌تر را فراهم می‌کنند.
تحلیل متن
تجزیه و تحلیل متن شامل تفسیر و استخراج اطلاعات معنی دار از داده های متنی از طریق تکنیک های محاسباتی مختلف است. این فرآیند شامل کارهایی مانند برچسب‌گذاری قسمتی از گفتار (POS) است که نقش‌های دستوری کلمات و شناسایی موجودیت نامگذاری شده (NER) را شناسایی می‌کند که موجودیت‌های خاصی مانند نام‌ها، مکان‌ها و تاریخ‌ها را شناسایی می‌کند. تجزیه وابستگی روابط دستوری بین کلمات را برای درک ساختار جمله تجزیه و تحلیل می کند، در حالی که تحلیل احساسات لحن عاطفی متن را تعیین می کند و مثبت، منفی یا خنثی بودن آن را ارزیابی می کند. مدل‌سازی موضوع، مضامین یا موضوعات اساسی را در یک متن یا در سراسر مجموعه‌ای از اسناد شناسایی می‌کند. درک زبان طبیعی (NLU) زیرمجموعه ای از NLP است که بر تجزیه و تحلیل معنای پشت جملات تمرکز دارد. NLU نرم افزار را قادر می سازد تا معانی مشابه را در جملات مختلف بیابد یا کلماتی را که معانی متفاوتی دارند پردازش کند. از طریق این تکنیک ها، تجزیه و تحلیل متن NLP متن بدون ساختار را به بینش تبدیل می کند.
آموزش مدل
سپس از داده های پردازش شده برای آموزش مدل های یادگیری ماشینی استفاده می شود که الگوها و روابط درون داده ها را یاد می گیرند. در طول آموزش، مدل پارامترهای خود را برای به حداقل رساندن خطاها و بهبود عملکرد خود تنظیم می کند. پس از آموزش، این مدل می تواند برای پیش بینی یا تولید خروجی بر روی داده های جدید و نادیده استفاده شود. اثربخشی مدل‌سازی NLP به طور مستمر از طریق ارزیابی، اعتبارسنجی و تنظیم دقیق بهبود می‌یابد تا دقت و ارتباط در کاربردهای دنیای واقعی افزایش یابد.
محیط های نرم افزاری مختلف در طول فرآیندهای گفته شده مفید هستند. به عنوان مثال، جعبه ابزار زبان طبیعی (NLTK) مجموعه ای از کتابخانه ها و برنامه های انگلیسی است که به زبان برنامه نویسی پایتون نوشته شده است. از طبقه‌بندی متن، نشانه‌گذاری، ریشه‌گذاری، برچسب‌گذاری، تجزیه و استدلال معنایی پشتیبانی می‌کند. TensorFlow یک کتابخانه نرم افزاری رایگان و منبع باز برای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی است که می تواند برای آموزش مدل هایی برای برنامه های NLP استفاده شود. برای کسانی که علاقه مند به آشنایی با چنین ابزارهایی هستند، آموزش ها و گواهینامه ها فراوان است.
چالش های NLP
حتی مدل های پیشرفته NLP نیز کامل نیستند، همانطور که گفتار انسان مستعد خطا است. همانند سایر فناوری‌های هوش مصنوعی، NLP با مشکلات احتمالی همراه است. زبان انسان مملو از ابهاماتی است که نوشتن نرم‌افزاری را برای برنامه‌نویسان دشوار می‌سازد که معنای متن یا داده‌های صوتی را دقیقاً تعیین کند. یادگیری زبان انسان ممکن است سالها طول بکشد – و بسیاری از آنها هرگز از یادگیری دست نمی کشند. اما پس از آن برنامه نویسان باید برنامه های کاربردی مبتنی بر زبان طبیعی را برای تشخیص و درک بی نظمی ها آموزش دهند تا برنامه های آنها دقیق و مفید باشد. خطرات مرتبط ممکن است شامل موارد زیر باشد:
آموزش مغرضانه
مانند هر عملکرد هوش مصنوعی، داده‌های جانبی مورد استفاده در آموزش، پاسخ‌ها را منحرف می‌کند. هرچه کاربران یک عملکرد NLP متنوع تر باشند، این خطر مهم تر می شود، مانند خدمات دولتی، مراقبت های بهداشتی و تعاملات منابع انسانی. برای مثال، مجموعه داده‌های آموزشی که از وب جدا شده‌اند، مستعد سوگیری هستند.
تفسیر نادرست
مانند برنامه نویسی، خطر ورود زباله، خروج زباله (GIGO) وجود دارد. تشخیص گفتار ، همچنین به عنوان گفتار به نوشتار شناخته می شود، وظیفه تبدیل مطمئن داده های صوتی به داده های متنی است. اما راه‌حل‌های NLP ممکن است گیج شوند اگر ورودی گفتاری به لهجه‌ای مبهم، زمزمه شده، بیش از حد پر از زبان عامیانه، همنام‌ها، دستور زبان نادرست، اصطلاحات، قطعات، تلفظ‌های نادرست، انقباضات یا ضبط با نویز بیش از حد پس‌زمینه باشد.
واژگان جدید
کلمات جدید به طور مداوم اختراع یا وارد می شوند. قراردادهای دستور زبان می توانند تکامل یابند یا عمداً شکسته شوند. در این موارد، NLP می تواند بهترین حدس را بزند یا اعتراف کند که مطمئن نیست – و در هر صورت، این یک عارضه ایجاد می کند.
لحن صدا
وقتی افراد صحبت می کنند، بیان کلامی یا حتی زبان بدن آنها می تواند معنایی کاملاً متفاوت از کلمات به تنهایی بدهد. اغراق برای تأثیر، تأکید بر کلمات برای اهمیت یا طعنه می تواند توسط NLP اشتباه گرفته شود و تحلیل معنایی را دشوارتر و کمتر قابل اعتماد کند.
موارد استفاده NLP توسط صنعت
پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing – NLP): شاخه‌ای از هوش مصنوعی که به درک، پردازش و تولید زبان انسانی می‌پردازد.
هوش مصنوعی (Artificial Intelligence – AI): فناوری شبیه‌سازی هوش انسانی برای انجام وظایف شناختی توسط ماشین‌ها.
یادگیری ماشین (Machine Learning): تکنیکی برای آموزش مدل‌ها با استفاده از داده‌ها برای انجام وظایف خاص بدون برنامه‌نویسی صریح.
یادگیری عمیق (Deep Learning): زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین که از شبکه‌های عصبی چندلایه برای تحلیل داده‌ها استفاده می‌کند.
مدل‌های زبانی (Language Models): مدل‌هایی که پیش‌بینی و درک کلمات و جملات را در متن تسهیل می‌کنند.
شبکه‌های عصبی (Neural Networks): الگوریتم‌های الهام گرفته از ساختار مغز که برای پردازش داده‌ها استفاده می‌شوند.
تحلیل نحوی (Syntax Analysis): فرایند بررسی ساختار گرامری جملات و ارتباط میان کلمات.
تحلیل معنایی (Semantic Analysis): درک معنای کلمات و جملات در متن.
توکن‌سازی (Tokenization): تقسیم متن به واحدهای کوچکتر مانند کلمات یا جملات.
ریشه‌یابی (Stemming): حذف پسوندها و پیشوندها برای برگرداندن کلمه به ریشه آن.
لماتیزاسیون (Lemmatization): تبدیل کلمه به شکل پایه یا فرهنگ لغتی آن با حفظ معنی.
حذف توقف‌کلمات (Stop Words Removal): حذف کلمات پرتکرار و غیرمفید مانند “از” و “و”.
برچسب‌گذاری اجزای کلام (Part of Speech Tagging): تشخیص نقش دستوری کلمات مانند اسم، فعل و صفت.
تشخیص موجودیت‌های نام‌برده (Named Entity Recognition – NER): شناسایی و دسته‌بندی اطلاعات خاص مانند اسامی، مکان‌ها و تاریخ‌ها در متن.
ترجمه ماشینی (Machine Translation): تبدیل متن از یک زبان به زبان دیگر به‌صورت خودکار.
خلاصه‌سازی متن (Text Summarization): ایجاد نسخه‌ای کوتاه و مفید از متن طولانی.
تحلیل احساسات (Sentiment Analysis): شناسایی و طبقه‌بندی احساسات (مثبت، منفی یا خنثی) در متن.
مدل‌های ترانسفورمر (Transformers): مدل‌های قدرتمند NLP که از معماری شبکه عصبی برای پردازش توالی داده‌ها استفاده می‌کنند.
Word2Vec: الگوریتمی برای نمایش کلمات در فضای عددی با حفظ معنای آنها.
GloVe: مدل توزیعی که ارتباط معنایی کلمات را در فضای برداری می‌آموزد.
BERT: مدل مبتنی بر ترانسفورمر که برای درک متون دوجهته طراحی شده است.
GPT: مدل زبان تولیدی قدرتمند برای تولید متن باکیفیت و طبیعی.
راهنمای جامع زبان هوش مصنوعی : مدل‌های زبان بزرگ مبتنی بر هوش مصنوعی
