پردازش زبان طبیعی (NLP) چیست؟

تعریف پردازش زبان طبیعی

پردازش زبان طبیعی (NLP) نوعی هوش مصنوعی (AI) است که بر روش‌هایی تمرکز دارد که رایانه‌ها و افراد می‌توانند با استفاده از زبان انسان با هم تعامل داشته باشند. تکنیک‌های NLP به رایانه‌ها کمک می‌کند تا با استفاده از حالت‌های طبیعی ارتباط انسانی، یعنی گفتار و متن نوشتاری، انسان را تحلیل و درک کنند و بتوانند به ما پاسخ دهند. پردازش زبان طبیعی یکی از زیر مجموعه‌های تخصصی زبان‌شناسی محاسباتی است. زبان‌شناسی محاسباتی حوزه‌ای میان رشته‌ای است که علوم کامپیوتر، زبان شناسی و هوش مصنوعی را برای مطالعه جنبه‌های محاسباتی زبان انسانی ترکیب می‌کند.

تاریخچه پردازش زبان طبیعی (NLP)

تاریخچه پردازش زبان طبیعی به دهه 1950 باز می‌گردد، زمانی که دانشمندان کامپیوتر برای اولین بار شروع به کشف راه‌هایی برای آموزش ماشین‌ها برای درک و تولید زبان انسانی کردند. در سال 1950، ریاضیدان آلن تورینگ تست تورینگ معروف خود را پیشنهاد کرد که گفتار انسان را در برابر گفتار تولید شده توسط ماشین قرار می‌دهد تا ببیند کدام یک واقعی‌تر به نظر می‌‍رسد. این زمانی بود که محققان امکان استفاده از رایانه برای ترجمه زبان‌ها را بررسی کردند. در دهه اول تحقیق، NLP بر پردازش مبتنی بر قانون تکیه کرد. در دهه 1960، دانشمندان راه‌های جدیدی را برای تجزیه و تحلیل زبان انسان با استفاده از تحلیل معنایی، برچسب‌گذاری بخش‌های گفتار و تجزیه ایجاد کردند. آنها همچنین اولین مجموعه‌ها را توسعه دادند که اسناد بزرگ قابل خواندن توسط ماشین هستند که با اطلاعات زبانی مورد استفاده برای آموزش الگوریتم‌های NLP مورد استفاده قرار می‌گیرند.

در دهه 1970، دانشمندان شروع به استفاده از NLP آماری کردند که متن زبان طبیعی را با استفاده از مدل‌های آماری به عنوان جایگزینی برای رویکردهای مبتنی بر قانون تحلیل و تولید می‌کند. در دهه 1980 بر توسعه الگوریتم‌های کارآمدتر برای مدل‌های آموزشی و بهبود دقت آنها تمرکز شد. این موضوع منجر به ظهور الگوریتم‌های یادگیری ماشین در NLP شد. یادگیری ماشینی فرآیند استفاده از مقادیر زیادی داده برای شناسایی الگوها است که اغلب برای پیش‌بینی استفاده می‌شوند. یادگیری عمیق، شبکه‌های عصبی و مدل‌های ترانسفورماتور تحقیقات NLP را به طور اساسی تغییر داده‌اند. ظهور شبکه‌های عصبی عمیق همراه با اختراع مدل‌های ترانسفورماتور و “مکانیسم توجه” فناوری‌هایی مانند BERT و ChatGPT را ایجاد کرده است. به عنوان مثال، مکانیسم توجه(attention mechanism) یک قدم فراتر از یافتن کلمات کلیدی مشابه با سؤالات شما است. در این ساختار هر عبارت متصل بر اساس ارتباط آن وزن دهی می‌شود. این فناوری پشت برخی از هیجان انگیزترین فناوری NLP است که در حال حاضر استفاده می‌شود.

پردازش زبان طبیعی چگونه کار می‌کند؟

پردازش زبان طبیعی به روش‌های مختلفی کار می‌کند که در ادامه نمایش داده شده است:

• NLP مبتنی بر هوش مصنوعی شامل استفاده از الگوریتم‌ها و تکنیک‌های یادگیری ماشین برای پردازش، درک و تولید زبان انسانی است. N
• LP مبتنی بر قانون شامل ایجاد مجموعه‌ای از قوانین یا الگوها است که می‌تواند برای تجزیه و تحلیل و تولید داده‌های زبان استفاده شود.
• NLP آماری شامل استفاده از مدل‌های آماری مشتق شده از مجموعه داده‌های بزرگ برای تجزیه و تحلیل و پیش‌بینی زبان است
• Hybrid NLP ترکیبی از این سه رویکرد است.

رویکرد مبتنی بر هوش مصنوعی درNLP امروزه محبوب‌ترین است. مانند هر رویکرد یادگیری مبتنی بر داده دیگر، توسعه یک مدل NLP نیازمند پیش پردازش داده‌های متنی و انتخاب دقیق الگوریتم یادگیری است. مراحل اصلی پردازش زبان طبیعی به شرح زیر است:

• مرحله اول پیش پردازش داده‌ها: این فرآیند پاکسازی و آماده سازی متن است تا یک الگوریتم NLP بتواند آن را تجزیه و تحلیل کند. برخی از تکنیک‌های متداول پیش پردازش داده شامل متن کاوی است که مقادیر زیادی متن را می‌گیرد و آن را به داده تبدیل می‌کند یا توکن سازی که متن را به واحدهای جداگانه تقسیم می‌کند. این واحدها می‌توانند نشانه‌گذاری(punctuation)، کلمات یا عبارات باشند. حذف کلمه توقف(Stop word removal) ابزاری است که کلمات رایج و مقالات گفتاری را که در تجزیه و تحلیل مفید نیستند حذف می‌کند. ریشه‌یابی و واژه‌سازی( Stemming and lemmatization) کلمات را به شکل ریشه اصلی خود تجزیه می‌کند و تشخیص معنای آنها را آسان‌تر می‌کند. برچسب‌گذاری قسمتی(Part-of-speech tagging) گفتار، اسم‌ها، افعال، صفت‌ها و سایر بخش‌های گفتار را در یک جمله مشخص می‌کند. تجزیه(Parsing) ساختار یک جمله و چگونگی ارتباط کلمات مختلف با یکدیگر را تجزیه و تحلیل می‌کند.
• مرحله دوم توسعه الگوریتم: این فرآیند اعمال الگوریتم‌های NLP به داده‌های از پیش پردازش شده است. این مرحله اطلاعات مفیدی را از متن استخراج می‌کند. اینها برخی از رایج‌ترین وظایف پردازش زبان طبیعی هستند:
  • تحلیل احساسات، لحن عاطفی یا احساس یک قطعه متن را تعیین می‌کند. تجزیه و تحلیل احساسات کلمات و عبارات در واقع عبارات موجود را به عنوان مثبت، منفی یا خنثی برچسب‌گذاری می‌کند.
  • شناسایی موجودیت نام‌گذاری شده، موجودیت‌های نام‌گذاری شده مانند افراد، مکان‌ها، تاریخ‌ها و سازمان‌ها را شناسایی و دسته‌بندی می‌کند.
  • مدل‌سازی موضوع، کلمات و عبارات مشابه را با هم گروه‌بندی می‌کند تا موضوعات یا مضامین اصلی را در مجموعه‌ای از اسناد یا متن شناسایی کند.
  • ترجمه ماشینی از یادگیری ماشینی برای ترجمه خودکار متن از یک زبان به زبان دیگر استفاده می‌کند. مدل‌سازی زبان احتمال وجود یک توالی از کلمات را در یک زمینه خاص پیش‌بینی می‌کند.
  • مدل‌سازی زبان برای تکمیل خودکار، برنامه‌های کاربردی تصحیح خودکار و سیستم‌های گفتار به متن استفاده می‌شود.

دو شاخه از NLP که باید به آن توجه داشت، درک زبان طبیعی (NLU) و تولید زبان طبیعی (NLG) است. NLU بر روی توانمندسازی رایانه‌ها برای درک زبان انسان با استفاده از ابزارهای مشابهی که انسان استفاده می‌کند تمرکز دارد. هدف این برنامه این است که رایانه‌ها را قادر سازد تا تفاوت‌های ظریف زبان انسان، از جمله زمینه، قصد، احساسات و ابهام را درک کنند. NLG بر ایجاد زبان انسان مانند از پایگاه داده یا مجموعه‌ای از قوانین تمرکز دارد. هدف NLG تولید متنی است که به راحتی برای انسان قابل درک باشد.

مزایای پردازش زبان طبیعی

برخی از مزایای پردازش زبان طبیعی عبارتند از:

• ارتقای ارتباطات: NLP امکان برقراری ارتباط طبیعی‌تر با برنامه‌های جستجو را فراهم می‌کند. NLP می‌تواند با سبک‌ها و احساسات مختلف سازگار شود و تجربیات راحت‌تری برای مشتری ایجاد کند.
• کارایی: NLP می‌تواند بسیاری از کارهایی را که معمولاً به انجام آن‌ها نیاز دارد، خودکار کند. چند نمونه شامل خلاصه‌سازی متن، نظارت بر رسانه‌های اجتماعی و ایمیل، تشخیص هرزنامه و ترجمه زبان است.
• تنظیم محتوا: NLP می‌تواند مرتبط‌ترین اطلاعات را برای تک تک کاربران بر اساس ترجیحات آنها شناسایی کند. درک زمینه و کلمات کلیدی منجر به رضایت بیشتر مشتری می‌شود. جستجوی بیشتر داده‌ها می‌تواند کارایی ابزارهای جستجو را بهبود بخشد.

چالش‌های پردازش زبان طبیعی چیست؟

فناوری NLP هنوز با چالش‌های زیادی مواجه است. گفتار انسان نامنظم و اغلب مبهم است و بسته به زمینه، معانی متعددی دارد. با این حال، برنامه نویسان باید از همان ابتدا این پیچیدگی‌ها را به برنامه‌ها آموزش دهند.

• همنامی(Homonyms) و نحو(syntax) می‌توانند تولید خطا در مجموعه داده‌ها شوند. و حتی بهترین تحلیل احساسات همیشه نمی‌تواند طعنه و کنایه را تشخیص دهد. انسان‌ها سال‌ها طول می‌کشد تا این نکات ظریف را بیاموزند – و حتی در آن زمان، برای مثال، خواندن لحن از طریق یک پیام متنی یا ایمیل دشوار است.
• متن به زبان‌های مختلف منتشر می‌شود، در حالی که مدل‌های NLP بر روی زبان‌های خاصی آموزش می‌بینند. قبل از وارد کردن NLP، باید از شناسایی زبان برای مرتب کردن داده‌ها بر اساس زبان استفاده کنید.
• داده‌های نامشخص و بیش از حد کلی توانایی NLP را برای درک دقیق و انتقال معنای متن محدود می‌کند. برای متن در دامنه‌های خاص، داده‌های بیشتری نسبت به بسیاری از سیستم‌های NLP رایج به منظور تولید نتایج مناسب و اساسی مورد نیاز است. به خصوص برای صنایعی که به اطلاعات به روز و بسیار خاص متکی هستند. تحقیقات جدید، مانند ELSER – Elastic Learned Sparse Encoder در حال کار برای پاسخگویی به این مشکل برای تولید نتایج مرتبط‌تر است.
• پردازش داده‌های شخصی افراد نیز برخی نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی را ایجاد می‌کند. در صنایعی مانند مراقبت‌های بهداشتی، NLP می‌تواند اطلاعات را از پرونده‌های بیمار برای پر کردن فرم‌ها و شناسایی مسائل بهداشتی استخراج کند. این نوع نگرانی‌های حفظ حریم خصوصی، مسائل امنیتی داده‌ها و سوگیری احتمالی، اجرای NLP را در زمینه‌های حساس دشوار می‌کند.

کاربردهای تجاری پردازش زبان طبیعی چیست؟

NLP دارای طیف گسترده‌ای از کاربردهای تجاری است که شامل موارد زیر است:

• چت‌بات‌ها و دستیاران مجازی: کاربران می‌توانند با سیستم شما گفتگو کنند. اینها ابزارهای رایج خدمات مشتری هستند. آنها همچنین می‌توانند کاربران را از طریق گردش کار پیچیده راهنمایی کنند یا به آنها کمک کنند تا در یک سایت حرکت کنند.
• جستجوی معنایی: اغلب در تجارت الکترونیک برای تولید توصیه‌های محصول استفاده می‌شود. با تجزیه و تحلیل موتورهای جستجو و با استفاده از جستجوی مبتنی بر دانش، زمینه کلمات کلیدی را رمزگشایی می‌کند. این تکنولوژی، هدف کاربر را برای ارائه توصیه‌های مرتبط‌تر مشخص می‌کند.
• NER: اطلاعات را در متن شناسایی می‌کند تا فرم‌ها را پر کرده یا جستجو کنید. مؤسسات آموزشی می‌توانند از آن برای تجزیه و تحلیل نوشته‌های دانش آموزان و نمره‌دهی خودکار استفاده کنند. بعلاوه، قابلیت‌های تبدیل متن به گفتار و گفتار به متن، اطلاعات را در دسترس‌تر و ارتباط را برای افراد دارای معلولیت آسان‌تر می‌کند.
• خلاصه‌سازی متن: محققان در تمامی صنایع می‌توانند به سرعت اسناد بزرگ را در متن مختصر و قابل هضم خلاصه کنند. صنعت مالی از این اهرم برای تجزیه و تحلیل اخبار و رسانه‌های اجتماعی برای کمک به پیش‌بینی روندهای بازار استفاده می‌کند. دولت و صنعت حقوقی از آن برای استخراج اطلاعات کلیدی از اسناد استفاده می‌کنند.

آینده NLP چیست؟

ChatGPT و هوش مصنوعی مولد نوید تغییرات بزرگی را در زندگی بشر دادند. با ورود فناوری‌هایی مانند ChatGPT به بازار، کاربردهای جدید NLP می‌تواند در آینده نزدیک ملموس‌تر باشد. در چند سال آینده احتمالاً شاهد ادغامNLP با سایر فناوری‌ها مانند تشخیص گفتار، بینایی رایانه و روباتیک خواهیم بود که منجر به سیستم‌های پیشرفته‌تر و پیچیده‌تر می‌شود.

به مرور NLP نیز شخصی‌تر می‌شود و به ماشین‌ها اجازه می‌دهد تا تک تک کاربران را بهتر درک کنند و پاسخ‌ها و توصیه‌های آنها را تطبیق دهند. سیستم‌های NLP که می‌توانند چندین زبان را بفهمند و تولید کنند، یک حوزه رشد بزرگ برای تجارت بین‌المللی هستند. مهم‌تر از همه، سیستم‌های NLP دائماً در تولید زبان طبیعی بهتر می‌شوند: آنها هر روز بیشتر و بیشتر انسانی‌تر به نظر می‌رسند.