What is the expert system?
جولای 8, 2024
What is classification algorithm? Types and applications
سپتامبر 18, 2024
همانطور که می‌دانید زبان کامپیوترها و ابزارهای دیجیتال زبان صفر و یک است. برای تبدیل این زبان به زبان انسان و برعکس، نیاز به یک برنامه یا فناوری واسطه داریم. زبان ما متشکل از حروف و اعداد است و از دل آن متن و گفتار پدید می‌آید. سال‌ها است که برای فهم متقابل ماشین و انسان این فناوری ابداع شده است.
پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) یکی از ابزارهای هوش مصنوعی است که برای ارتباط بین انسان و ماشین مورد استفاده قرار می‌گیرد. تعداد کاربردهای این فناوری در حوزه‌های مختلف بسیار زیاد است. حوزه‌هایی چون تحقیقات پزشکی، موتورهای جستجو، هوش تجاری و غیره از این ابزار برای رسیدن به اهداف خود بهره می‌برند.
در ادامه این مطلب فناوری پردازش زبان طبیعی یا ان ال پی را شرح می‌دهیم و از مزایا و کاربردهای آن بیشتر خواهیم گفت. پس با ما همراه باشید.
عناوین آنچه می خوانید
پردازش زبان طبیعی چیست؟
پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) یا به اختصار ان ال پی (NLP)، زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی به حساب می‌آید که با استفاده از زبان‌شناسی محاسباتی به همراه مدل‌سازی آماری، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، می‌تواند متن و گفتار را شناسایی، درک و حتی تولید کند. این حوزه توانسته است ویژگی‌های هوش مصنوعی مولد،از مهارت‌های ارتباطی مدل زبانی بزرگ (LLMs) تا توانایی مدل‌های تولید تصاویر برای درک درخواست‌ها را به هم پیوند بزند.
این فناوری به بخش جدایی‌ناپذیری از دنیای امروز و زندگی مجازی ما تبدیل شده است. خدمات فراوانی که ارائه می‌دهد بیشمار است. از موتورهای جستجو و ربات‌های چت گرفته تا دستیارهای صوتی و دیجیتالی و نیز اپلیکیشن‌های مترجم همه به نوعی از این تکنولوژی استفاده می‌کنند.
نقش یادگیری ماشین در NLP
پردازش زبان طبیعی از ابزار یادگیری ماشین برای درک ساختار و معنای متن‌ها استفاده می‌کند. نقش آن در ربات‌های گفتگو، دستیارهای صوتی، نرم‌افزارهای مترجم، برنامه‌های سازمانی و اپ‌های تبدیل یا اسکن صوت و متون غیرقابل انکار است. استفاده از این ابزار، انجام بسیاری از امور را ساده‌تر می‌کند و باعث افزایش بهره‌وری و سرعت عملکرد افراد، نهادها یا سازمان‌ها می‌شود.
روش کار پردازش در ان ال پی
پردازش زبان طبیعی از روش‌های مختلفی برای توانمندسازی کامپیوترها در درک زبان طبیعی انسان استفاده می‌کند. فرقی نمی‌کند زبان گفتاری باشد یا نوشتاری،این فناوری از هوش مصنوعی برای دریافت ورودی دنیای واقعی، پردازش و درک آن توسط کامپیوتر بهره می‌برد.
اگر بخواهیم برای فهم بهتر نحوه عملکرد آن مثالی بزنیم، می‌توان کامپیوتر را شبیه انسان در نظر گرفت. در این صورت همانطور که ما برای شنیدن، گوش و برای دیدن، چشم داریم، کامپیوترها نیز برای خواندن و جمع‌آوری داده‌های صوتی ابزار و برنامه‌های خاص خود را در اختیار دارند.
ورودی‌های چشم و گوش در بدن انسان از طریق مغز پردازش می‌شود. در کامپیوتر نیز برنامه‌های مخصوص این فرایند، ورودی‌ها را به کدهایی تبدیل می‌کنند که کامپیوتر بتواند آنها را درک کند.
بهترین الگوریتم‌ها
دو مرحله اصلی در پردازش زبان طبیعی عبارتند از: پیش‌پردازش داده‌ها و توسعه الگوریتم.
پیش‌پردازش داده‌ها شامل آماده‌سازی داده‌های متنی است به طوری که ماشین بتواند آن را تجزیه و تحلیل کند. این کار با روش‌های متفاوتی از قبیل توکن‌سازی اطلاعات، حذف کلمات رایج، یافتن هم‌خانواده‌ها و ریشه‌های کلمات و نیز پیدا کردن نقش کلمات در جمله‌ها انجام می‌شود.
پس از آنکه پیش‌پردازش داده‌ها پایان یافت، الگوریتمی برای پردازش آن توسعه پیدا می‌کند. الگوریتم‌های متفاوتی برای پردازش زبان طبیعی وجود دارد که دو تا از رایج‌ترین آنها عبارتند از:
- رویکرد قانون محور (Rule-based approach): که از قوانین دقیق زبانی تبعیت می‌کند و متخصصان زبان‌شناسی آنها را تدوین می‌کنند. اولین الگوریتم به کار رفته در ان ال پی همین رویکرد بوده و همچنان مورد استفاده قرار می‌گیرد.
- دستگاه مبتنی بر یادگیری ماشین (Machine Learning Algorithms): که با بهره‌گیری از روش‌های آماری برای پردازش و نیز یادگیری مکرر بر اساس داده‌های آموزشی، کار خود را پیش می‌برد. در واقع مزیت اصلی این الگوریتم همین است که به‌طور خودکار از داده‌های قبلی درس می‌گیرد و نیازی به تعریف قوانین ندارد.
چرا پردازش زبان طبیعی مهم است؟
داده‌های بدون ساختار و متون سنگینی که کسب‌وکارها استفاده می‌کنند، نیازمند راهی هستند که کارآمد شوند. اینجا است که پردازش زبان طبیعی به کمک آنها می‌آید. داده‌هایی که با زبان انسان ایجاد یا ذخیره می‌شوند را نمی‌توان به‌صورت موثر تجزیه و تحلیل کرد و ان ال پی این کار را انجام می‌دهد.
پیش از ارائه این ابزار کارآمد، الگوریتم‌های یادگیری ماشین قادر نبودند موارد مبهم و کلمات یکسانی که معناهای متفاوت دارند را تشخیص و درک کنند. اما با کمک پیشرفت‌ها در عرصه یادگیری عمیق و یادگیری ماشین تجزیه و تحلیل داده‌ها گسترده‌تر شده است.
به همین منوال ان ال پی برای تعامل با دستیارهای صوتی و ربات‌های چت نیز کار را ساده‌تر کرده است. به جای استفاده از زبان‌های خاص تعریف شده برای سیستم، کاربر می‌تواند با زبان و لغت‌نامه معمولی خود با آنها ارتباط بگیرد.
ابزارها و رویکردهای مورد استفاده ان ال پی
نحو و معناشناسی دو ابزار اصلی مورد استفاده در پردازش زبان طبیعی هستند. منظور از نحو، چینش کلمات در جمله برای ساخت معنای دستوری است. معناشناسی با کاربرد و معنای پشت کلمات مرتبط است.
تکنیک‌های مورد استفاده در نحو شامل تجزیه ساختاری جمله، تقسیم‌بندی کلمات، شکستن جملات، تقسیم‌بندی همسان‌ها و ریشه‌یابی کلمات می‌شود. در معناشناسی تکنیک‌ها عبارتند از:ابهام‌زدایی از معنای کلمات،شناسایی اسامی خاص و تولید زبان طبیعی.
برای پردازش زبان طبیعی معمولا سه ابزار متن باز استفاده می‌شود؛ جعبه ابزار زبان طبیعی (NLTK)، Gensim و معمار NLP که توسط اینتل عرضه شده است. جعبه ابزار زبان طبیعی ماژولی به زبان پایتون با مجموعه داده‌ها به همراه راهنما است. Gensim یک کتابخانه پایتون برای مدل‌سازی موضوعات و نمایه‌سازی مدارک است. NLP Architectنیز کتابخانه‌ای پایتونی برای توپولوژی‌ها و تکنیک‌های یادگیری عمیق است.
مهم‌ترین کاربردهای ان ال پی
برخی از مهم‌ترین وظایف و کاربردهایی که پردازش زبان طبیعی انجام می‌دهد عبارت است از:
دسته‌بندی متون: در این قسمت به متن‌ها برچسبی برای قرارگیری در دسته‌ای خاص داده می‌شود. این دسته‌بندی برای تجزیه و تحلیل معنایی مفید است و باعث درک عواطف و احساسات پنهان شده پشت یک متن می‌شود.
استخراج متن: با خلاصه‌سازی متن می‌توان بخش‌های مهم داده‌ها را پیدا کرد و از آن بیرون کشید.
ترجمه ماشینی: در این فرایند کامپیوتر بدون دخالت انسان، متنی را از زبانی به زبان دیگر ترجمه می‌کند.
تولید زبان طبیعی: از الگوریتم‌های پردازش زبان طبیعی برای تحلیل داده‌های بدون ساختار و تولید خودکار محتوا بر مبنای آن داده‌ها استفاده می‌شود.
کاربرد ان ال پی در صنایع
عملکردهای ذکر شده در بخش‌های مختلفی از دنیای واقعی کاربرد دارد. برای مثال می‌توان به تحلیل بازخورد مشتریان در کسب‌وکارها، اتوماسیون خدمات مشتریان، ترجمه خودکار، تحقیقات و تجزیه و تحلیل دانشگاهی، تحلیل و دسته‌بندی سوابق درمانی و پزشکی، تشخیص سرقت ادبی، پیش‌بینی در معاملات مالی و سهام، استخدام استعدادها در منابع انسانی، خودکار شدن دعاوی عمومی و نیز شناسایی پیام‌ها و متن‌های هرزنامه‌ها و متون مشکل‌دار، مبهم و فریبکارانه اشاره کرد.
مزایای پردازش زبان طبیعی
مهم‌ترین مزیت پردازش زبان طبیعی تسریع در روند ارتباط کامپیوتر و انسان است. مستقیم‌ترین راه برای ارتباط با کامپیوترها از طریق کدنویسی و کددهی به آنها است. وقتی ابزارهای دیجیتال و هوشمند به درک زبان انسان قادر شوند و بتوان با آنها مستقیما ارتباط گرفت، کار برای ما بسیار راحت‌تر می‌شود.
علاوه بر این مزیت‌های دیگری نیز دارد که تعدادی از آنها عبارتند از: مستندسازی دقیق‌تر و موثرتر، استفاده از چت‌بات‌ها برای بخش پشتیبانی مشتریان سازمان‌ها، توانایی خواندن و درک متون طولانی و پیچیده، تجزیه و تحلیل داده‌های ساختارمند و بدون ساختار، استفاده از دستیار شخصی، تجزیه و تحلیل عواطف و احساسات، درک بهتر مطالب رسانه‌های اجتماعی، پژوهش‌ها و نظرسنجی‌های سازمانی و فراهم کردن بینشی عمیق‌تر در تحلیل داده‌هایی که تا پیش از این به دلیل حجم زیاد در دسترس نبودند.
ان ال پی چه محدودیت‌هایی دارد؟
این ابزار کارآمد محدودیت‌هایی نیز دارد که اغلب به تغییرات زبان طبیعی مربوط می‌شود. کامپیوترها عادت دارند که با زبان دقیق و کاملا نظام‌مند با آنها صحبت شود، اما زبان انسانی اغلب دقیق نیست و گاهی نامبهم و وابسته به ساختارهای زبان‌شناسی می‌شود. و این در ارتباط متقابل انسان و کامپیوتر اثرگذار است.
تن صدا، لحن و برخی عبارت‌ها و لغات گاهی توسط رایانه‌ها قابل تشخیص نیست. برای مثال، کامپیوتر درکی از طعنه و کنایه ندارد و یا گاهی معنا و مفهوم عبارات با توجه به لحن و تن صدای گوینده و در زمینه‌ای که گفتگو انجام می‌شود، می‌تواند متغیر باشد.
جمع‌بندی
پردازش زبان طبیعی یکی از زیرشاخه‌های مهم در علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی است که امروزه به مقدار قابل توجهی ارتباط انسان و کامپیوتر را ساده‌تر کرده است. در این فناوری به‌جای استفاده از کدها و زبان برنامه‌نویسی، کامپیوتر یاد می‌گیرد که از زبان طبیعی انسان برای درک متون و گفتار استفاده کند.
این کار را با استفاده از الگوریتم‌های مختلفی چون رویکرد مبتنی بر قانون و یا الگوریتم طراحی شده براساس یادگیری ماشین انجام می‌دهد. این ابزار مزیت‌ها و محدودیت‌هایی نیز دارد که در این مقاله مفصل به آنها اشاره کردیم.
ما در بیگ پرو1 پلتفرمی را برای شما تدراک دیده‌ایم که با استفاده از آن پروژه‌های یادگیری ماشین خود را بتوانید در کمترین زمان و به بهترین و راحت‌ترین روش ممکن انجام دهید، بدون اینکه درگیر پیچیدگی‌های این فناوری شوید.
منابع: محتوای این مقاله از وبسایت‌های techtarget ، ibm ، hamrah.academy ، 7learn گرفته شده است.
