پردازش زبان طبیعی(Natural Language Processing)
پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing ) یکی از زیرشاخه‌های هوش مصنوعی (Ai) است که کاربردهای متنوع و گسترده‌ای دارد. بیشترین کاربرد NLP برای تفسیر، درک و تولید زبان انسان توسط ماشین‌ها است. در واقع NLP پلی برای برقراری ارتباط زبانی بین زبان انسانی و ماشین، موتورهای جستجو و سیستم‌های اطلاعاتی فناوری است.
پردازش زبان طبیعی به ماشین‌ها این امکان را می‌دهد تا زبان‌های رایج میان انسانها را بخوانند، داده‌ها را درک کرده و سپس از آنها معنی استخراج کنند. روش کلی کار به این صورت است که NLP زبان شناسی و مدل سازی مبتنی بر قوانین زبان انسانی را با مدلهای آماری، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق ترکیب می‌کند. این فناوری‌ها با هم، رایانه‌ها را قادر می‌سازند تا زبان انسان را در قالب متن پردازش کنند و در نهایت معنای دقیق را با هدف و احساسات نویسنده «درک» کنند. NLP زمینه‌ای است که بر تعامل بین علم داده و زبان طبیعی میان انسانها تمرکز می‌کند و در صنایع زیادی در حال گسترش است. امروزه NLP به لطف پیشرفت‌های عظیم در دسترسی به داده‌ها و افزایش قدرت محاسباتی به جنبه‌های مختلف زندگی وارد می‌شود.
هر چیزی که ما انسانها بیان می‌کنیم (چه به صورت شفاهی و چه به صورت نوشتاری) حاوی حجم عظیمی از اطلاعات است. موضوعی که انتخاب می‌کنیم، لحن ما، کلمات ما و… همگی شکلی از داده است که می‌تواند تفسیر شود و از آن اطلاعات استخراج شود. در نهایت، ما می‌توانیم رفتار را با استفاده از آن اطلاعات درک کرده و حتی پیش بینی کنیم. داده‌های تولید شده از مکالمات، اعلامیه‌ها یا حتی توییتها نمونه‌هایی از داده‌های بدون ساختار هستند. داده‌های بدون ساختار به خوبی در ساختار سطر و ستون سنتی پایگاه‌های داده رابطه‌ای قرار نمی‌گیرند داده‌های موجود در دنیای واقعی اغلب در این دسته قرار دارند. برای پردازش این نوع از داده به NLP نیاز داریم.
برخی از کاربردهای پردازش زبان طبیعی NLP
- ترجمه ماشینی
NLP به برنامه‌های کامپیوتری کمک می‌کند تا متن را از یک زبان به زبان دیگر ترجمه کنند، به مکالمات متنی پاسخ دهند و حجم زیادی از متن را به سرعت خلاصه کنند (real time).
گوگل ترنسلیت (Google Translate) نمونه‌ای از کاربرد مستقیم NLP است که به طور گسترده در دسترس همه قرار دارد. ترجمه ماشینی چیزی بیشتر از جایگزینی کلمات یک زبان با کلمات زبانی دیگر است. یک ترجمه مناسب باید معنی و لحن زبان ورودی را به دقت دریافت کرده و آن را به متنی با همان معنا و تاثیر دلخواه در زبان دوم ترجمه کند. ابزارهای ترجمه ماشینی از نظر دقت پیشرفت خوبی دارند. یک راه عالی برای آزمایش هر ابزار ترجمه ماشینی، ترجمه متن به یک زبان و سپس ترجمه مجدد خروجی به زبان اصلی است.
- چت بات‌های گفتگو
دستیارهای مجازی مانند سیری در سیستم عامل اپل و الکسا در آمازون از تشخیص گفتار برای تشخیص الگوهای دستورات صوتی و تولید زبان طبیعی استفاده میکنند تا با اقدامات مناسب یا نظرات مفید پاسخ دهند. چت بات‌ها همان رویکرد را در پاسخ به نوشته‌های متنی تایپ شده در پیش می‌گیرند. بهترین چتباتها یاد می‌گیرند تا سرنخ‌های متنی را در درخواست‌های انسانها تشخیص دهند و از آنها برای ارائه پاسخها یا گزینه‌های بهتر در طول زمان استفاده کنند. گام بعدی برای این برنامه ها پاسخگویی به سؤالات می‌باشد که شامل توانایی پاسخگویی به هر نوع سوالی ( پیش بینی شده یا نشده ) با پاسخ‌های مرتبط و مفید است.
- خلاصه‌سازی متن
خلاصه‌سازی متن از تکنیک‌های NLP برای فهم حجم عظیمی از متن دیجیتالی و ایجاد خلاصه‌هایی برای نمایه‌ها، پایگاه‌های اطلاعاتی تحقیقاتی یا خوانندگان پرمشغله‌ای که وقت خواندن متن کامل را ندارند، استفاده می‌کند. بهترین برنامه‌های خلاصه‌سازی متن از استدلال معنایی و تولید زبان طبیعی (NLG) برای تولید متن با توجه به زمینه متن (اینکه متن ورزشی است یا خبری و…) و نتیجه‌گیری و جمع بندی استفاده میکنند.
- تشخیص هرزنامه
در حال حاضر بهترین فناوری‌های برای تشخیص Spam یا هرزنامه استفاده از قابلیت‌های طبقه بندی متن با کمک NLP می‌باشد(برای مثال گوگل در بخش Gmail). برخی از شاخص‌های طبقه بندی متن عبارتند از استفاده بیش از حد از برخی از اصطلاحات تبلیغاتی، گرامر بد، زبان تهدیدآمیز، موضوع نامناسب، نام شرکت‌ها با املای اشتباه و… .
- ابهام زدایی
فرآیند ابهام زدایی عبارت است از انتخاب معنای یک کلمه از میان معانی چندگانه از طریق یک رویکرد تحلیل معنایی. بر این اساس کلمه‌ای انتخاب می‌شود که معنایش بیشترین انطباق را براساس متن داده شده دارد. برای مثال، ابهام زدایی از معنای کلمات موجود در متن استفاده می‌کند تا معنای کلمه “شیر” در متن را تشخیص دهد.
- شناسایی موجودیت
شناسایی موجودیت نامگذاری شده (Name)، کلمات یا عبارات را به عنوان موجودیت‌های مفید شناسایی می‌کند. “شیراز” را به عنوان یک مکان یا “بابک” را به عنوان نام یک مرد شناسایی می‌کند. هرساله الگوریتم‌های مفیدی در این زمینه توسعه داده می‌شوند.
جمع بندی:
به زبان ساده، یک ماشین با استفاده از NLP می‌تواند زبان طبیعی انسان را از روی متن به طور کامل تشخیص داده و آن را درک کند، این حوزه با سرعتی بسیار سریع در حال توسعه است و با ترکیب با یادگیری عمیق (Deep Leaning) در سالهای آینده به سطحی از پیشرفت خواهد رسید که ساخت برنامه‌های پیچیده (مانند chatgpt) ممکن می‌شود.
NLP یکی از حوزه‌های در حال رشد و امیدوارکننده در هوش مصنوعی (AI) است و در حال حاضر این فناوری در بسیاری از برنامه‌های کاربردی که ما روزانه از آنها استفاده می‌کنیم، از چتباتها گرفته تا موتورهای جست‌وجو، حضور دارد.
نتایج پردازش زبان طبیعی دارای کاربردهای زیادی در زندگی روزمره است و به‌لطف NLP بسیاری از کسب و کارهای پیشرو برخی از فرایندهای روزانه‌ی خود را به‌صورت خودکار انجام می‌دهند و از داده‌های بدون ساختار خود حداکثر استفاده را می نمایند. این کسب و کارها با استفاده از NLP برای بهبود رضایت مشتری و ارائه‌ی تجربه‌های بهتر برای مشتریان خود استفاده میکنند.