پردازش زبان طبیعی چیست؟
پردازش زبان طبیعی یا NLP (Natural Language Processing)یکی از شاخههای هوش مصنوعی است. این شاخه روشی است برای رایانه و ماشینها که به آن امکان درک زبان انسانی را میدهد. به عبارتی این فناوری به ماشینها و رایانه این امکان را میدهد که زبان انسان را بخواند، درک کند و معنای آنها را استخراج کند. درک کردن زبان طبیعی و ماشینی کردن این فرایند و برداشت مفاهیم با زبان طبیعی انسانی چالش اصلی در این زمینه است. با اینکه پردازش زبان طبیعی روشی پیچیده و دشوار است ولی تا کنون پیشرفت زیادی کرده است. این پیشرفتها نتیجه زحمتها و کار بسیاری از دانشمندان هوش مصنوعی، زبان شناسان و کارشناسان علوم رایانه است.
این پردازش یک فناوری پرکاربرد است که برای اهداف زیادی در پروژههای تجاری مختلف به کار میرود. پردازش زبان طبیعی یا NLP رویکردی جدید و موثر است و در بازار امروزه تقاضای زیادی دارد. هدف اصلی این فناوری خواندن، رمزگشایی، فهمیدن و درک کردن زبان انسان است.
مراحل تعامل بین انسان و ماشین شامل:
- صحبت کردن انسان با ماشین
- ضبط کردن صدای انسان توسط ماشین
- تبدیل صدای انسان به نوشته
- پردازش دادههای متنی توسط رایانه
- تبدیل مجدد دادههای متنی به صوت
- پاسخ دادن به کاربر با پخش صوت توسط ماشین
دلیل اهمیت پردازش زبان طبیعی چیست؟
پردازش زبان طبیعی یا NLP برای تجزیه و تحلیل دادههای متنی مثل گزارشهای خبری، نقدهای آنلاین، نظراتی که کاربران در رسانههای اجتماعی میدهند و موارد دیگر استفاده میشود، به همین دلیل برای مشاغل اهمیت بالایی دارد. این دادههای و اطلاعات تجاری که بسیار با ارزش هستند، به مشاغل کمک میکند تا به سرعت امکان دستیابی به آنها را داشته باشند.
این فناوری به ماشینها کمک میکند تا با شیوهای دقیقتر، سریعتر و سازگارتر از انسان، امکان درک زبان انسان را فراهم میکند. ابزار پردازش، دادهها را 24 ساعته و برای یک هفته پردازش کرده و معیاری یکسان به دادهها اعمال میکند؛ در نتیجه خروجی از دقت بالایی برخوردار بوده و میتوان به آن اعتماد کرد.
روش کار در NLP به چه صورت است؟
در پردازش زبان طبیعی یا NLP، زبان انسان به به قطعاتی تقسیم میشود. این عمل باعث میشود تا ساختار دستوری جمله و زبان کلمه تحلیل شده و درک شود. این کار به کامپیوترها و ماشینها کمک میکند تا همانند انسان، متن گفتار یا نوشتار را خوانده و درک کنند. برای پیش پردازش دادهها و اطلاعات، وظایفی اساسی وجود دارد که محققان علم داده قبل از اینکه از ابزارهای پردازش زبان طبیعی استفاده کنند، باید آنها را انجام دهند تا ابزارها بتوانند متن را تبدیل به چیزی کنند که یک ماشین میتواند آن را درک کند.
- توکن سازی یکی از این وظایف اساسی است که در آن متن به واحد معنایی کوچکتری تقسیم میشود.
- برچسب گذاری اجزای کلام وظیفه دیگر است که در آن کلمهها به عنوان اسم، فعل، ضمیر، قید، صفت و موارد دیگر علامت گذاری میشود.
- پیدا کردن ریشه کلمات یعنی تبدیل کلمه به ریشه با استاندارد سازی آنها که وظیفه دیگر برای پیش پردازش دادهها است.
- حذف کردن کلمههای توقف، کلمات متداولی که شامل اطلاعاتی کم بوده یا اطلاعات مهمی ندارند حذف شود؛ مثل حذف کردن حروف اضافه به، در، با و…
پس از پیش پردازش دادهها، وارد مرحله بعد میشویم. در مرحله بعد برای NLP الگوریتم ایجاد کرده و آن را به صورتی آموزش داده تا بتواند زبان طبیعی را تفسیر کند و کارهای خاصی نیز انجام دهد.
کاربرد و موارد استفاده NLP کجاست ؟
پردازش زبان طبیعی یا NLP برای تعامل بین انسان و رایانه به کار میرود. استفاده از ابزارها و NLP که باعث آسان شدن زندگی امروزه شده است، کاربردهای گسترده و مختلف و بسیار متنوعی در زندگی ما دارد.
ابزارهای پردازش در کسب و کارها کاربرد زیادی دارد. مثلا به آنها در تجزیه و تحلیل دادهها، کشف اطلاعات و.. کمک کرده و علاوه بر آن فرایندهایی که وقت گیر است را به صورت خودکار انجام میدهد. این ابزارها برای مشاغلی که با مواردی مثل حجم زیاد متنهای بدون ساختار، چتهای آنلاین، ایمیل، پاسخ نظرسنجی، مکالمههای رسانههای اجتماعی و مواردی از این قبیل سر و کار دارند، بسیار اهمیت دارد.
پردازش زبان طبیعی در تحلیل احساسات، چتباتها و دستیاران مجازی،طبقهبندی متن، طبقهبندی قصد یا نیت، استخراج متن، ترجمهی ماشینی، تصحیح خودکار، خلاصهسازی متن، هوش اقتصادی و تشخیص شرایط اضطراری کاربرد دارد.
تحلیل احساسات: با استفاده از این تحلیل میتوان احساساتی که در نظرات وجود دارند زیر نظر گرفته و آنها را مدیریت کرد.
چتباتها و دستیاران مجازی: برای پاسخ دادن خودکار به سوالات مورد استفاده قرار میگیرد. طراحی آن به گونهای است که زبان طبیعی را درک کرده و با توجه به آن پاسخ میدهد.
طبقهبندی متن: تجزیه و تحلیل متن که درک، پردازش و دسته بندی به صورت خودکار متنهایی که ساختار ندارند. با طبقه بندی متن، انجام کارها مثل دسته بندی و تحلیل دادهها راحتتر است.
طبقهبندی قصد یا نیت: این طبقه بندی برای شناسایی هدفی است که در متن نهفته است. تجزیه و تحلیل تعامل مشتری، آنالیز قصد مشتری به شناسایی و طبقه بندی سریع آنها کمک میکند.
استخراج متن: اطلاعات خاص مثل اسامی، شرکت و.. و یا کلیت مفهوم متن را تشخیص میدهد که برای کارهای مختلف کاربرد دارد.
ترجمهی ماشینی: این موضوع در تجارت بسیار مفید است و علاوه بر تسهیل ارتباط، به شرکت امکان ارتباط بیشتر با مشتری را میدهد.
تصحیح خودکار: از کاربرد دیگر پردازش است که در نرم افزارهای بررسی دستور زبان استفاده میشود و متن را به صورت خودکار تصحیح میکند.
خلاصهسازی متن: اطلاعات مهم را استخراج کرده و آن را خلاصه میکند تا حجم زیاد دادهها را ساده سازی کند.
هوش اقتصادی: بازاریابان میتوانند با اطلاعات بیشتری که در مورد مشتریان و بینشی کسب میکنند، سود بیشتری ببرند و استراتژیهای موثرتری را ایجاد کنند.
تشخیص شرایط اضطراری یا فوریت: تکنیکهای پردازش زبان میتواند به تشخیص فوریتها کمک کند که این موضوع به اولویت بندی درخواستهای مهم کمک میکند.
دلیل دشوار بودن NLP چیست؟
پردازش زبان طبیعی یا NLP مسئلهای دشوار در علوم کامپیوتر است که دلیل آن به طبیعت زبان انسانی برمیگردد. زبان انسان با اینکه قوانینی واضح مثل استفاده از پسوندهایی مانند “ان” یا “ها ” برای جمع بستن وجود دارد، ولی هنگام برقراری ارتباط با دیگران، قوانین پیچیدهای هم دارد که شناختن و فهم آن برای کامپیوتر آسان نیست؛ مثلا ممکن است برخی از انسانها هنگام صحبت با دیگری، از جملاتی طعنه آمیز استفاده کند که معنای واضحی ندارند.
درک کردن زبان انسان و طریقه ارتباط گرفتن انسانها با یکدیگر، به درک درست معنی هر کدام از کلمهها و قوانینی که در ترکیب کلمات وجود دارد، بستگی دارد. درک زبان انسان برای ما کار دشواری نیست ولی درک زبان طبیعی برای ماشین و کامپیوتر به دلیل پیچیدگیها و کاربردهای مبهمی که دارد، کار سختی است.
فناوریهای مورد استفاده در NLP چیست؟
در پردازش زبان طبیعی یا NLP از دو تکنیک اصلی تجزیه و تحلیل نحوی و تجزیه و تحلیل معنایی استفاده میشود.
- آنالیز یا تجزیه و تحلیل نحوی در واقع چیدمان درست کلمات در کنار یکدیگر است تا از نظر دستور زبان، جملهای صحیح ساخته شود. این تکنیک برای درک کردن قوانین گرامری زبان مورد استفاده قرار میگیرد. الگوریتمها و تکنیکهای خاصی بر مجموعهای از کلمات، توسط رایانهها اعمال میشود تا جملهای درست از نظر دستور زبان بسازند. تکنیکهای این آنالیز شامل کاهش، تشخیص نقش کلمه، تجزیه، تعیین جمله، تقسیم بندی مورفولوژیکی، تقسیم بندی واژهها و ریشه یابی است.
کاهش: شکل مختلف کلمه را برای تجزیه و تحلیل آسانتر، به یک فرم واحد درمیآوریم.
تشخیص نقش کلمه: نقش هر کلمه را در جمله تعیین میکنیم.
تجزیه: جملات را از نظر گرامری آنالیز و بررسی میکنیم.
تعیین جمله: جمله درست برای شروع و انتها را بشناسیم.
تقسیم بندی واژهها: متن طولانی را به واحدهای کوچکتر یا واژهها تبدیل میکنیم.
تقسیم بندی مورفولوژیکی: واژه را به واحدهای کوچکتر تبدیل میکنیم.
ریشه یابی: فرم اولیه و سادهی کلمات را پیدا میکنیم.
- آنالیز یا تجزیه و تحلیل معنایی، درک معنی درست متن هدف اصلی میباشد. این تکنیک یکی از سختترین کارها است و همچنان مسائل حل نشده زیادی در این باره وجود دارد. در تکنیک آنالیز معنایی سعی داریم تا با روشهای مختلف و پیاده سازی الگوریتمها، معنی درست متن را درک کنیم. تکنیکهای این آنالیز شامل ابهام زدایی از معنی کلمه، شناسایی اسمها و تولید زبان طبیعی میباشد.
ابهام زدایی از معنی کلمه: با توجه به جمله، معنی درست کلمه را پیدا میکنیم.
شناسایی اسمها: بخشی از متن را در گروههایی که از قبل تعیین کردهایم، قرار میدهیم.
تولید زبان طبیعی: با دیتابیسهای که وجود دارد، مفاهیم جدید خلق کرده و به زبان طبیعی تبدیل میکنیم.
مزایای پردازش زبان طبیعی
پردازش زبان طبیعی یا به اختصار NLP یکی از فناوریهای در حال پیشرفت و امیدوار کننده در حوزهی هوش مصنوعی است. این تکنولوژی در بسیاری از برنامههای کاربردی که مورد استفاده قرار میگیرد، به کار رفته است.
مزیت اصلی پردازش زبان طبیعی که یکی از اجزای هوش مصنوعی بوده و روشی برای رایانه و ماشینها برای درک زبان انسانی است، بهبود بخشیدن به نحوه ارتباط انسان و کامپیوتر میباشد. کد زبان کامپیوتر، مستقیمترین راه برای دستکاری کامپیوتر است. استفاده از این فناوری و قادر کردن رایانه و ماشینها به درک زبان انسان، تعامل انسان با آنها را شهودیتر میکند.
انجام تجزیه و تحلیل احساست راحتتر شده و از این تجزیه و تحلیلها، بینشهای پیشرفتهای را ارائه میدهد که قبلا به خاطر حجم دادهها و اطلاعات قابل دسترسی نبودند. این فناوری علاوه بر اینکه باعث افزایش و بهبود دقت و کارایی اسناد میشود، میتواند متن بزرگ و پیچیده مثل مقاله را به صورت خودکار خلاصهای قابل خواندن از آن را در اختیار قرار دهد.
به سازمان توانایی استفاده از چت باتها برای پشتیبانی مشتری را میدهد. همچنین به دستیاران شخصی مثل الکسا، توانایی درک کلمات گفتاری را میدهد که بسیار مفید است. از مزیتهای دیگر NLP که میتوان به آنها اشاره کرد، استخراج موضوع، ریشه یابی، پاسخگویی خودکار به سوالات، تجزیه و تحلیل احساسات و موارد دیگر است.