آشنایی با پردازش زبان طبیعی یا NLP

بی شک بارها در مورد ربات های دستیار را شنیده اید. ربات هایی که می توانند معانی و مفاهیم را از زبان انسان ها استخراج کنند و به تعامل با او بپردازند. شاید برای شما نیز جالب باشد که چگونه چنین چیزی ممکن است؟ پردازش زبان طبیعی یا NLP یک فناوری جدید برای رمزگشایی زبان انسان است که به ربات ها در توانایی خواندن و صحبت کردن همانند انسان کمک می کند. در ادامه همراه ما باشید تا شما را با مفهوم پردازش زبان طبیعی، ارتباط آن با هوش مصنوعی و کاربردهای وسیع آن، آشنا سازیم.

NLP یا پردازش زبان طبیعی چیست؟

علوم کامپیوتر دارای رشته های متفاوتی است که هر یک از آنها منجر به ایجاد تکنولوژی های جدید می گردند. پردازش زبان طبیعی نیز یکی از زبان ها و رشته های اصلی زبان شناسی، علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی می باشد که از آن برای ایجاد تعامل میان انسان ها و ربات ها استفاده می شود. این زبان می تواند به خوبی کلمات گفتاری را درک کرده و به آن پاسخ دهد.

ماشین ها و ربات ها می توانند با استفاده از زبان NLP، به ترجمه، خلاصه سازی، تشخیص گفتار و حتی تقسیم بندی موضوع بپردازند. تمامی وظایفی که توسط این برنامه انجام می شوند دارای الگوریتم های خاصی هستند. رایانه ها می توانند با استفاده از این فناوری، زبان صوتی انسان را پردازش کرده و آن را برای ارائه پاسخ مناسب درک کنند.

پردازش زبان طبیعی به دو شاخه درک زبان ( تجزیه و تحلیل معنایی یا استخراج معنای مورد نظر متن ) و تولید زبان طبیعی ( تولید یک متن توسط ماشین و ایجاد متن جدید با توجه به اطلاعات دریافتی) تقسیم می شود.

NLP یا پردازش زبان طبیعی و ارتباط آن با هوش مصنوعی

پردازش طبیعی زیرشاخه ای هوش مصنوعی است. یک علم جدید و محبوب که انواع موضوعات مختلف را در برگرفته و داستان های تخیلی را به واقعیت تبدیل می کند. در هوش مصنوعی، ماشین هایی را می توان مشاهده کرد که مانند انسان فکر کرده و هوشمندانه عمل می کنند. در این علم، داده ها به وسیله الگوها پردازش می شوند تا بتوان از آن ها برای تشخیص و طبقه بندی تصاویر استفاده کرد.

علت اهمیت NLP یا پردازش زبان طبیعی در عصر حاضر

جالب است بدانید که در عصر حاضر، پردازش طبیعی به یکی از مهم ترین فناوری هایی تبدیل شده است که روز به روز نیز به اهمیت آن اضافه می گردد. ChatGPT یا ربات هایی که دارای برنامه نویسی NLP هستند، امکان ایجاد کسب و کارهای مختلفی را فراهم نموده اند. با استفاده از قابلیت یادگیری عمیق این ربات می توانید، پاسخ های انسان گونه ای از آن دریافت کند.

یکی از مهم ترین دلایل اهمیت پردازش طبیعی یا NLP، استفاده از آن در زمینه های مختلف مانند موتورهای جستجو، امور مالی، هوش تجاری، رباتیک و حتی مراقبت های بهداشتی است. با استفاده از این برنامه می توانید به بسیاری از سیستم های مدرن دسترسی داشته باشید.

در برخی از موارد که به دلیل وجود اطلاعات متنی پیچیده، امکان تجزیه و تحلیل داده ها با استفاده از اپراتور دستی غیرممکن می باشد، از فناوری هوش مصنوعی NLP برای درک داده ها استفاده می شود. NLP توانسته است به افزایش تعامل میان رایانه ها و دنیای انسان ها کمک کند.

نحوه کارکرد NLP یا پردازش زبان طبیعی

پردازش طبیعی از ترکیب سه عنصر اصلی ساخته شده است. یکی از این عناصر، زبان شناسی محاسباتی است که نحوه ساخت مدل های زبان انسانی با استفاده از رایانه و انواع ابزارهای نرم افزاری را نشان می دهد. ربات ها با استفاده از تحلیل نحوی و معنایی زبان، قادر به درک زبان مکالمه انسان هستند. جالب است بدانید که بسیاری از ابزارهای تحلیلی مانند تبدیل متن به گفتار و حتی مترجم زبان نیز از زبان شناسی محاسباتی استفاده می کنند.

یادگیری ماشین

برنامه نویس ها با استفاده از یادگیری ماشینی، امکان توانایی یادگیری از داده ها برای درک متن و داده های صوتی را برای ربات ها فراهم می کنند.

یادگیری عمیق

یادگیری عمیق عنصر مهم دیگری از پردازش NLP است که به انسان ها امکان تفکر مشابه انسان را فراهم می کنند. این فناوری را می توان یک شبکه عصبی دانست که مانند مغز انسان عمل می کنند. با استفاده از این امکان، ربات ها مباحث پیچیده را در داده های ورودی تشخیص داده و آن را طبقه بندی می کنند. معمولا از این عنصر برای تجزیه و تحلیل داده های متوالی مانند متن، گفتار، ویدیو، صدا و مدیریت آن ها استفاده می گردد.

در حالت کلی باید گفت پردازش زبان NLP، با جمع آوری داده های صوتی یا متنی بدون ساختار آغاز می گردد. در این پردازش، داده های ورودی دریافتی به یک خروجی قابل درک تبدیل می شود. در ادامه با مراحل عملکرد NLP آشنا خواهید شد.

پیش پردازنده داده

در این مرحله، داده های متنی ورودی برای تجزیه و تحلیل آماده می شوند. داده ها باید براساس الگوریتم های کامپیوتری باشند تا ربات آن را به خوبی درک کند. نرم افزار زبان طبیعی از این روش برای آماده سازی داده های بسیاری از برنامه های مختلف استفاده می نماید. از تکنیک های پردازش داده می توان به تقسیم بندی(استفاده از علائم نگارشی)، توکن سازی( تقسیم یک جمله به عبارات جداگانه)، حذف کلمه توقف (حذف کلمه غیرضروری)، ریشه یابی، برچسب گذاری بخشی از گفتار(پردازش کلمات ورودی براساس اسم و فعل)، شناسایی موجودیت نام گذاری شده استفاده می شود.

آموزش الگوریتم

پس از پردازش داده های ورودی، برنامه NLP می تواند عملکرد خود را آغاز کند. برای افزایش دقت الگوریتم های نرم افزار نیاز به توسعه الگوریتم های NLP دارید. از مهم ترین الگوریتم های این نرم افزار می توان به سیستم های مبتنی بر یادگیری ماشین و مبتنی بر قانون اشاره کرد.

الگوریتم های NLP یا پردازش زبان طبیعی

همانطور که در بخش قبل به آن اشاره کردیم، زبان طبیعی دارای الگوریتم های پردازشی است. از مهم ترین الگوریتم های پردازش NLP عبارتند از:

الگوریتم های اصلی NLP

الگوریتم های NLP به دسته های مختلفی تقسیم می شوند که عبارتند از:

الگوریتم نمادین: تجزیه و تحلیل معنای متن و استفاده از آن برای ایجاد مفاهیم

الگوریتم آماری: تشخیص الگوهای متن ورودی برای تجزیه و تحلیل و پیش بینی زمان آمدن کلمات

الگوریتم ترکیبی: ترکیبی از الگوریتم آماری و نمادین برای افزایش دقت

مبتنی بر قانون یا Rule-based approach

در سیستم ای مبتنی بر قانون از قواعد دستور زبان برای پردازش کلمات استفاده می شود. با اینکه یک الگوریتم قدیمی به شمار می رود، هنوز هم در بسیاری از موارد مورد استفاده قرار می گیرد.

یادگیری ماشین یا Machine learning

در این نوع الگوریتم، شبکه های عصبی، یادگیری ماشینی و عمیق در ترکیب با یکدیگر عمل می کنند. در این سیستم از روش های آماری استفاده می شود تا بتواند کلمات را به صورت نهایی پردازش کرد.

سایر الگوریتم های پرکاربرد NLP یا پردازش زبان طبیعی

TFIDF

این نوع الگوریتم، یک الگوریتم آماری برای ارزیابی اهمیت یک کلمه است که موارد زیر را شامل می شود:

فرکانس اصطلاح: تعداد تکرار دفعات یک کلمه

بسامد معکوس سند: تعداد تکرار دفعات یک کلمه خاص

Tokenizer

این الگوریتم به معنای تقسیم متن به کلمات و جملات جدا است که برخی از کاراکترهای خاص مانند علائم نگارشی از آن حذف می شوند.

LDA

این الگوریتم به معنای یادگیری بدون نظارت است که موضوعات مختلف را مورد بررسی قرار می دهد. در این روش از الگوریتم ها برای یافتن الگوها استفاده می کنند. با استفاده از LDAمی توان هر کلمه را به یک موضوع خاص اختصاص داد و تعداد موضوعات جدید را کشف کرد.

Stemming

ریشه یابی به معنای برش انتها یا ابتدای کلمات است که شامل میان وندها، پیشوندها و پسوندها می گردد. با استفاده از این روش می تواند هرگونه غلط املایی را به راحتی تصحیح کرد. ریشه یاب ها بسیار ساده و سبک هستند تا عملکرد سریعی داشته باشند.

کاربردهای NLP یا پردازش زبان طبیعی

زبان NLP دارای کاربردهای بسیاری است. از محبوب ترین کاربردهای آن می توان به موارد زیر اشاره کرد:

• فیلترهای هرزنامه
• معامله های الگوریتمی برای پیش بینی شرایط بازار سهام
• توانایی پاسخ به سوالات مختلف با استفاده از موتور جستجوی گوگل
• اصلاح خطاهای گرامری
• بهینه سازی موتور جستجو
• ارائه خدمات مشتری به صورت خودکار
• تجزیه و تحلیل احساسات
• طبقه بندی متن
• سیستم تشخیص صدا
• ترجمه ماشینی
• تعامل انسان و رایانه
• تجزیه و تحلیل سوابق سلامت
• بررسی مجموعه بزرگی از اسناد و جستجوی مطالب
• استخراج خودکار اطلاعات از اخبار و اسناد مربوط به شرکت ها

سخن پایانی

امروزه تعامل میان انسان ها و ربات ها را می توان در گوشه کنار جهان مشاهده کرد. ربات هایی که مانند انسان ها صحبت کرده و رفتارهای انسان گونه دارند. بی شک بدون وجود برنامه NLP، نوعی هوش مصنوعی خاص این امکان وجود نداشت. در این مقاله سعی کردیم شما را با ماهیت پردازش زبان طبیعی و انواع الگوریتم های آن، آشنا سازیم.