ثورة في عالم التكنولوجيا: معالجة اللغة الطبيعية تغير قواعد اللعبة.

اكتشف كيف تحدث معالجة اللغة الطبيعية ثورة في عالم التكنولوجيا وتغير قواعد اللعبة في مختلف المجالات.

 معالجة اللغة الطبيعية (NLP) هي قدرة برنامج كمبيوتر على فهم اللغة البشرية كما يتم التحدث بها وكتابتها، ويشار إليها باسم اللغة الطبيعية، إنه مكون من مكونات الذكاء الاصطناعي (AI).



ثورة في عالم التكنولوجيا: معالجة اللغة الطبيعية تغير قواعد اللعبة.
معالجة اللغة الطبيعية NLP



كيف تعمل معالجة اللغة الطبيعية؟


تمكن البرمجة اللغوية العصبية أجهزة الكمبيوتر من فهم اللغة الطبيعية كما يفعل البشر، سواء كانت اللغة منطوقة أو مكتوبة، فإن معالجة اللغة الطبيعية تستخدم الذكاء الاصطناعي لأخذ مدخلات في العالم الحقيقي ومعالجتها وفهمها بطريقة يمكن للكمبيوتر فهمها، تماما كما أن البشر لديهم أجهزة استشعار مختلفة، مثل الأذنين للسمع والعينين للرؤية، فإن أجهزة الكمبيوتر لديها برامج للقراءة والميكروفونات لجمع الصوت، ومثلما أن البشر لديهم دماغ لمعالجة تلك المدخلات، فإن أجهزة الكمبيوتر لديها برنامج لمعالجة مدخلات كل منها، في مرحلة ما من المعالجة يتم تحويل الإدخال إلى رمز يمكن للكمبيوتر فهمه.


هناك مرحلتين رئيسيتان لمعالجة اللغة الطبيعية:

  1. المعالجة المسبقة للبيانات.
  2. تطوير الخوارزمية.


تتضمن المعالجة المسبقة للبيانات إعداد وتنظيف البيانات النصية للآلات لتكون قادرة على تحليلها، وتضع المعالجة المسبقة البيانات في شكل عملي وتسلط الضوء على الميزات في النص التي يمكن أن تعمل معها الخوارزمية، هناك عدة طرق يمكن من خلالها القيام بذلك، بما في ذلك:


الترميز

هذا عندما يتم تقسيم النص إلى وحدات أصغر للعمل معها.


أوقف إزالة الكلمات

هذا عندما تتم إزالة الكلمات الشائعة من النص، تظل الكلمات الفريدة التي تقدم أكبر قدر من المعلومات حول النص.


Lemmatization والوقف

هذا هو الوقت الذي يتم فيه اختزال الكلمات إلى أشكالها الجذرية للمعالجة.


وضع علامات على جزء من الكلام

هذا عندما يتم وضع علامة على الكلمات بناء على جزء الكلام، مثل الأسماء والأفعال والصفات.


بمجرد معالجة البيانات مسبقا، يتم تطوير خوارزمية لمعالجتها، هناك العديد من خوارزميات معالجة اللغة الطبيعية المختلفة، ولكن هناك نوعان رئيسيان شائعان الاستخدام:


النظام القائم على القواعد

يستخدم هذا النظام قواعد لغوية مصممة بعناية، تم استخدام هذا النهج في وقت مبكر من تطوير معالجة اللغة الطبيعية، ولا يزال يستخدم.


نظام قائم على التعلم الآلي

تستخدم خوارزميات التعلم الآلي أساليب إحصائية، يتعلمون أداء المهام بناء على بيانات التدريب التي يتم تغذيتها، وتعديل أساليبهم مع معالجة المزيد من البيانات، باستخدام مزيج من التعلم الآلي والتعلم العميق والشبكات العصبية، تصقل خوارزميات معالجة اللغة الطبيعية قواعدها الخاصة من خلال المعالجة والتعلم المتكررين.


لماذا تعد معالجة اللغة الطبيعية مهمة؟


تستخدم الشركات كميات هائلة من البيانات غير المنظمة والثقيلة بالنص وتحتاج إلى طريقة لمعالجتها بكفاءة، الكثير من المعلومات التي تم إنشاؤها عبر الإنترنت وتخزينها في قواعد البيانات هي لغة بشرية طبيعية، وحتى وقت قريب لم تتمكن الشركات من تحليل هذه البيانات بشكل فعال، هذا هو المكان الذي تكون فيه معالجة اللغة الطبيعية مفيدة.


يمكن رؤية ميزة معالجة اللغة الطبيعية عند النظر في البيانين التاليين، يجب أن يكون التأمين على الحوسبة السحابية جزءا من كل اتفاق على مستوى الخدمة، ويضمن اتفاق مستوى الخدمة الجيد نوما أسهل ليلا حتى في السحابة، إذا اعتمد المستخدم على معالجة اللغة الطبيعية للبحث، فسيعترف البرنامج بأن الحوسبة السحابية هي كيان، وأن السحابة هي شكل مختصر من أشكال الحوسبة السحابية، وأن اتفاقية مستوى الخدمة هي اختصار للصناعة للاتفاق على مستوى الخدمة.


هذه هي أنواع العناصر الغامضة التي تظهر بشكل متكرر في اللغة البشرية وأن خوارزميات التعلم الآلي كانت تاريخيا سيئة في التفسير، الآن مع التحسينات في التعلم العميق وطرق التعلم الآلي يمكن للخوارزميات تفسيرها بشكل فعال، تعمل هذه التحسينات على توسيع نطاق وعمق البيانات التي يمكن تحليلها.


تقنيات وطرق معالجة اللغة الطبيعية


بناء الجملة والتحليل الدلالي هما تقنيتان رئيسيتان تستخدمان في معالجة اللغة الطبيعية.


بناء الجملة هو ترتيب الكلمات في الجملة لجعلها منطقيا نحويا، تستخدم البرمجة اللغوية العصبية بناء الجملة لتقييم المعنى من لغة تستند إلى قواعد نحوية، تتضمن تقنيات بناء الجملة ما يلي:


تحليل

هذا هو التحليل النحوي للجملة، مثال يتم تغذية خوارزمية معالجة اللغة الطبيعية الجملة، "نباح الكلب"، يتضمن التحليل تقسيم هذه الجملة إلى أجزاء من الكلام، أي الكلب = الاسم، النباح = الفعل، هذا مفيد لمهام المعالجة النهائية الأكثر تعقيدا.


تجزئة الكلمات

هذا هو فعل أخذ سلسلة من النصوص واستخلاص أشكال الكلمات منه، مثال يقوم الشخص بمسح مستند مكتوب بخط اليد في جهاز كمبيوتر، ستكون الخوارزمية قادرة على تحليل الصفحة والتعرف على أن الكلمات مقسمة على مسافات بيضاء.


كسر الجملة

هذا يضع حدود الجملة في النصوص الكبيرة، مثال يتم تغذية خوارزمية معالجة اللغة الطبيعية بالنص، "نباح الكلب، استيقظت." يمكن للخوارزمية التعرف على الفترة التي تقسم الجمل باستخدام كسر الجملة.


التقسيم المورفولوجي

هذا يقسم الكلمات إلى أجزاء أصغر تسمى المورفيمات، مثال سيتم تقسيم الكلمة التي لا يمكن اختبارها إلى [[un[[test]able]]ly]، حيث تتعرف الخوارزمية على "un" و"test" و"able" و"ly" كمورفيمات، هذا مفيد بشكل خاص في الترجمة الآلية والتعرف على الكلام.


ينبع

هذا يقسم الكلمات ذات الانعكاس فيها إلى أشكال جذرية، مثال في الجملة، "نباح الكلب"، ستكون الخوارزمية قادرة على التعرف على جذر كلمة "نباح" هو "نباح"، سيكون هذا مفيدا إذا كان المستخدم يحلل نصا لجميع حالات كلمة النباح، بالإضافة إلى جميع تصريفاتها، يمكن للخوارزمية أن ترى أنها في الأساس نفس الكلمة على الرغم من اختلاف الحروف.


تتضمن الدلالات استخدام الكلمات ومعنىها وراءها، تطبق معالجة اللغة الطبيعية الخوارزميات لفهم معنى الجمل وهيكلها، تشمل تقنيات الدلالات ما يلي:


توضيح معنى الكلمة

يستمد هذا معنى الكلمة بناء على السياق، مثال ضع في اعتبارك الجملة، "الخنزير في القلم" كلمة القلم لها معان مختلفة، يمكن للخوارزمية التي تستخدم هذه الطريقة أن تفهم أن استخدام كلمة القلم هنا يشير إلى منطقة مسيجة، وليس أداة كتابة.


الاعتراف بالكيان المسمى

هذا يحدد الكلمات التي يمكن تصنيفها إلى مجموعات، مثال يمكن للخوارزمية التي تستخدم هذه الطريقة تحليل مقال إخباري وتحديد جميع الإشارات إلى شركة أو منتج معين، باستخدام دلالات النص سيكون قادرا على التفريق بين الكيانات نفسها بصريا، على سبيل المثال في الجملة، "ذهب ابن دانيال ماكدونالدز إلى ماكدونالدز وطلب وجبة سعيدة"، يمكن للخوارزمية التعرف على حالتي "ماكدونالدز" ككيانين منفصلين، أحدهما مطعم والآخر شخص.


توليد اللغة الطبيعية

يستخدم هذا قاعدة بيانات لتحديد الدلالات وراء الكلمات وإنشاء نص جديد، مثال يمكن للخوارزمية كتابة ملخص للنتائج من منصة ذكاء الأعمال تلقائيا، ورسم خرائط كلمات وعبارات معينة إلى ميزات البيانات في منصة ذكاء الأعمال، مثال آخر هو إنشاء مقالات إخبارية أو تغريدات تلقائيا استنادا إلى نص معين يستخدم للتدريب.


تعتمد النهج الحالية لمعالجة اللغة الطبيعية على التعلم العميق، وهو نوع من الذكاء الاصطناعي الذي يدرس ويستخدم الأنماط في البيانات لتحسين فهم البرنامج، تتطلب نماذج التعلم العميق كميات هائلة من البيانات المصنفة لخوارزمية معالجة اللغة الطبيعية للتدريب على الارتباطات ذات الصلة وتحديدها، وتجميع هذا النوع من مجموعة البيانات الكبيرة هو أحد العقبات الرئيسية أمام معالجة اللغة الطبيعية.


تضمنت النهج السابقة لمعالجة اللغة الطبيعية نهجا أكثر اعتمادا على القواعد، حيث تم إخبار خوارزميات التعلم الآلي الأبسط بالكلمات والعبارات التي يجب البحث عنها في النص وإعطاء ردود محددة عند ظهور تلك العبارات، لكن التعلم العميق هو نهج أكثر مرونة وبديهية تتعلم فيه الخوارزميات تحديد نية المتحدثين من العديد من الأمثلة، تقريبا مثل كيفية تعلم الطفل للغة البشرية.


تشمل ثلاث أدوات شائعة الاستخدام لمعالجة اللغة الطبيعية مجموعة أدوات اللغة الطبيعية (NLTK) وGensim ومهندس معالجة اللغة الطبيعية Intel. NLTK هي وحدة بايثون مفتوحة المصدر مع مجموعات البيانات والبرامج التعليمية. Gensim هي مكتبة بايثون لنمذجة الموضوعات وفهرسة المستندات. Intel NLP Architect هي مكتبة بايثون أخرى لطوبولوجيات وتقنيات التعلم العميق.


ما الغرض من معالجة اللغة الطبيعية؟


بعض الوظائف الرئيسية التي تؤديها خوارزميات معالجة اللغة الطبيعية هي:


تصنيف النص

يتضمن ذلك تعيين علامات للنصوص لوضعها في فئات، يمكن أن يكون هذا مفيدا لتحليل المشاعر، مما يساعد خوارزمية معالجة اللغة الطبيعية على تحديد المشاعر أو المشاعر وراء النص، على سبيل المثال عندما يتم ذكر العلامة التجارية A في عدد النصوص X، يمكن للخوارزمية تحديد عدد تلك الإشارات التي كانت إيجابية وعددها سلبي، يمكن أن يكون مفيدا أيضا للكشف عن النوايا، مما يساعد على التنبؤ بما قد يفعله المتحدث أو الكاتب بناء على النص الذي ينتجونه.


استخراج النص

يتضمن ذلك تلخيص النص تلقائيا والعثور على أجزاء مهمة من البيانات، أحد الأمثلة على ذلك هو استخراج الكلمات الرئيسية، الذي يسحب أهم الكلمات من النص، والتي يمكن أن تكون مفيدة لتحسين محرك البحث، يتطلب القيام بذلك باستخدام معالجة اللغة الطبيعية بعض البرمجة، فهي ليست آلية بالكامل، ومع ذلك هناك الكثير من أدوات استخراج الكلمات الرئيسية البسيطة التي تقوم بأتمتة معظم العملية، يتعين على المستخدم فقط تعيين المعلمات داخل البرنامج، على سبيل المثال قد تسحب الأداة الكلمات الأكثر استخداما في النص، مثال آخر يسمى الاعتراف بالكيانات الذي يستخرج أسماء الأشخاص والأماكن والكيانات الأخرى من النص.


الترجمة الآلية

هذه هي العملية التي يترجم بها الكمبيوتر النص من لغة واحدة، مثل الإنجليزية إلى لغة أخرى، مثل الفرنسية دون تدخل بشري.


توليد اللغة الطبيعية

يتضمن ذلك استخدام خوارزميات معالجة اللغة الطبيعية لتحليل البيانات غير المنظمة وإنتاج المحتوى تلقائيا استنادا إلى تلك البيانات، أحد الأمثلة على ذلك هو النماذج اللغوية مثل GPT3، القادرة على تحليل نص غير منظم ثم إنشاء مقالات يمكن تصديقها استنادا إلى النص.


يتم استخدام الوظائف المذكورة أعلاه في مجموعة متنوعة من التطبيقات في العالم الحقيقي، بما في ذلك:


  • تحليل ملاحظات العملاء، حيث يحلل الذكاء الاصطناعي مراجعات وسائل التواصل الاجتماعي.


  • أتمتة خدمة العملاء، حيث يمكن للمساعدين الصوتيين على الطرف الآخر من خط هاتف خدمة العملاء استخدام التعرف على الكلام لفهم ما يقوله العميل، حتى يتمكن من توجيه المكالمة بشكل صحيح.


  • الترجمة التلقائية، باستخدام أدوات مثل ترجمة جوجل ومترجم بينغ.


  • البحث والتحليل الأكاديمي، حيث يستطيع الذكاء الاصطناعي تحليل كميات هائلة من المواد الأكاديمية والأوراق البحثية ليس فقط استنادا إلى البيانات الوصفية للنص، ولكن النص نفسه.


  • تحليل وتصنيف السجلات الطبية، حيث يستخدم الذكاء الاصطناعي رؤى للتنبؤ بالأمراض والوقاية منه بشكل مثالي.


  • معالجات النصوص المستخدمة للانتحال والتدقيق اللغوي، باستخدام أدوات مثل Grammarly وMicrosoft Word.


  • التنبؤ بالأسهم والأفكار حول التجارة المالية، باستخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل تاريخ السوق ووثائق 10-K، التي تحتوي على ملخصات شاملة حول الاداء المالي للشركة.


  • توظيف المواهب في الموارد البشرية.


  • أتمتة مهام التقاضي الروتينية، أحد الأمثلة على ذلك هو المحامي الذكي بشكل مصطنع.

تدور الأبحاث التي يتم إجراؤها على معالجة اللغة الطبيعية حول البحث، وخاصة بحث المؤسسة، يتضمن ذلك جعل المستخدمين يستفسرون عن مجموعات البيانات في شكل سؤال قد يطرحونه على شخص آخر، تفسر الآلة العناصر المهمة لجملة اللغة البشرية، والتي تتوافق مع ميزات محددة في مجموعة البيانات، وتعيد إجابة.


يمكن استخدام البرمجة اللغوية العصبية لتفسير النص الحر وغير المنظم وجعلها قابلة للتحليل، هناك كمية هائلة من المعلومات المخزنة في الملفات النصية المجانية، مثل السجلات الطبية للمرضى، قبل نماذج البرمجة اللغوية العصبية القائمة على التعلم العميق، لم يكن من الممكن الوصول إلى هذه المعلومات للتحليل بمساعدة الكمبيوتر ولا يمكن تحليلها بأي طريقة منهجية، مع محللي البرمجة اللغوية العصبية، يمكنهم غربلة كميات هائلة من النص المجاني للعثور على المعلومات ذات الصلة.


تحليل المشاعر هو حالة استخدام أساسية أخرى للبرمجة اللغوية العصبية، باستخدام تحليل المشاعر يمكن لعلماء البيانات تقييم التعليقات على وسائل التواصل الاجتماعي لمعرفة كيفية أداء العلامة التجارية لأعمالهم، أو مراجعة الملاحظات من فرق خدمة العملاء لتحديد المجالات التي يريد الناس أن يكون أداء الأعمال التجارية فيها أفضل.


فوائد معالجة اللغة الطبيعية


الفائدة الرئيسية للبرمجة اللغوية العصبية هي أنها تحسن الطريقة التي يتواصل بها البشر وأجهزة الكمبيوتر مع بعضهم البعض، الطريقة الأكثر مباشرة للتلاعب بالكمبيوتر هي من خلال التعليمات البرمجية لغة الكمبيوتر، من خلال تمكين أجهزة الكمبيوتر من فهم اللغة البشرية، يصبح التفاعل مع أجهزة الكمبيوتر أكثر سهولة بالنسبة للبشر.


تشمل المزايا الأخرى ما يلي:


  • تحسين دقة وكفاءة التوثيق.
  • القدرة على عمل ملخص قابل للقراءة تلقائيا لنص أصلي أكبر وأكثر تعقيدا.
  • مفيد للمساعدين الشخصيين مثل أليكسا، من خلال تمكينها من فهم الكلمة المنطوقة.
  • تمكن المنظمة من استخدام روبوتات الدردشة لدعم العملاء.
  • أسهل في إجراء تحليل المشاعر.
  • يوفر رؤى متقدمة من التحليلات التي لم يكن من الممكن الوصول إليها سابقا بسبب حجم البيانات.

تحديات معالجة اللغة الطبيعية


هناك عدد من التحديات في معالجة اللغة الطبيعية ومعظمها يتلخص في حقيقة أن اللغة الطبيعية تتطور باستمرار ودائما غامضة إلى حد ما، وهي تشمل:


الدقة

تتطلب أجهزة الكمبيوتر تقليديا من البشر التحدث إليهم بلغة برمجة دقيقة ولا لبس فيها ومنظمة للغاية، أو من خلال عدد محدود من الأوامر الصوتية الواضحة، ومع ذلك فإن الكلام البشري ليس دقيقا دائما، فغالبا ما يكون غامضا ويمكن أن يعتمد الهيكل اللغوي على العديد من المتغيرات المعقدة، بما في ذلك العامية واللهجات الإقليمية والسياق الاجتماعي.


نبرة الصوت والانعطاف

لم يتم بعد إتقان معالجة اللغة الطبيعية، على سبيل المثال لا يزال التحليل الدلالي يمثل تحديا، تشمل الصعوبات الأخرى حقيقة أن الاستخدام المجرد للغة عادة ما يكون صعبا على البرامج لفهمه، على سبيل المثال لا تلتقط معالجة اللغة الطبيعية السخرية بسهولة، تتطلب هذه الموضوعات عادة فهم الكلمات المستخدمة وسياقها في المحادثة، كمثال آخر يمكن للجملة تغيير المعنى اعتمادا على الكلمة أو المقطع الذي يشدد عليه المتحدث، قد تفوت خوارزميات البرمجة اللغوية العصبية التغيرات الدقيقة، ولكنها مهمة في صوت الشخص عند إجراء التعرف على الكلام، قد تختلف نبرة الكلام وانعطافه أيضا بين اللهجات المختلفة، والتي يمكن أن تكون صعبة على خوارزمية لتحليلها.


الاستخدام المتطور للغة

تواجه معالجة اللغة الطبيعية تحديا أيضا بسبب حقيقة أن اللغة، والطريقة التي يستخدمها الناس لها، تتغير باستمرار، على الرغم من وجود قواعد للغة إلا أن أيا منها مكتوب على الحجر، وهو عرضة للتغيير بمرور الوقت، قد تصبح القواعد الحسابية الصعبة التي تعمل الآن عفا عليها الزمن مع تغير خصائص اللغة في العالم الحقيقي بمرور الوقت.


تطور معالجة اللغة الطبيعية


تعتمد البرمجة اللغوية العصبية على مجموعة متنوعة من التخصصات، بما في ذلك علوم الكمبيوتر وتطورات اللغويات الحاسوبية التي يعود تاريخها إلى منتصف القرن العشرين، شمل تطورها المعالم الرئيسية التالية:


خمسينيات القرن العشرين

تعود جذور معالجة اللغة الطبيعية إلى هذا العقد، عندما طور آلان تورينج اختبار تورينج لتحديد ما إذا كان الكمبيوتر ذكيا حقا أم لا، يتضمن الاختبار التفسير الآلي وتوليد اللغة الطبيعية كمعيار للذكاء.


الخمسينيات الي التسعينيات

كانت البرمجة اللغوية العصبية قائمة إلى حد كبير على القواعد، باستخدام قواعد مصنوعة يدويا طورها اللغويون لتحديد كيفية معالجة أجهزة الكمبيوتر للغة.


التسعينيات

تم استبدال النهج من أعلى إلى أسفل واللغة أولا لمعالجة اللغة الطبيعية بنهج إحصائي أكثر، لأن التقدم في الحوسبة جعل هذا طريقة أكثر كفاءة لتطوير تكنولوجيا البرمجة اللغوية العصبية، أصبحت أجهزة الكمبيوتر أسرع ويمكن استخدامها لتطوير قواعد تستند إلى الإحصاءات اللغوية دون أن يقوم لغوي بإنشاء جميع القواعد، أصبحت معالجة اللغة الطبيعية القائمة على البيانات سائدة خلال هذا العقد، تحولت معالجة اللغة الطبيعية من نهج قائم على اللغويات إلى نهج قائم على المهندس، بالاعتماد على مجموعة متنوعة من التخصصات العلمية بدلا من الخوض في اللغويات.


2000-2020s

شهدت معالجة اللغة الطبيعية نموا كبيرا في الشعبية كمصطلح، مع التقدم في قوة الحوسبة، اكتسبت معالجة اللغة الطبيعية أيضا العديد من التطبيقات في العالم الحقيقي، اليوم تتضمن نهج البرمجة اللغوية العصبية مزيجا من اللغويات الكلاسيكية والأساليب الإحصائية.


تلعب معالجة اللغة الطبيعية دورا حيويا في التكنولوجيا والطريقة التي يتفاعل بها البشر معها، يتم استخدامه في العديد من التطبيقات في العالم الحقيقي في كل من مجالات الأعمال والمستهلكين، بما في ذلك روبوتات الدردشة والأمن السيبراني ومحركات البحث وتحليلات البيانات الضخمة، على الرغم من أنه لا يخلو من التحديات التي تواجهها، فمن المتوقع أن تظل البرمجة اللغوية العصبية جزءا مهما من كل من الصناعة والحياة اليومية.


على الرغم من وجود شكوك، فإن معالجة اللغة الطبيعية تخطو خطوات كبيرة في مجال التصوير الطبي، تعرف على كيفية استخدام أطباء الأشعة للذكاء الاصطناعي والبرمجة اللغوية العصبية في ممارستهم لمراجعة عملهم ومقارنة الحالات.


إرسال تعليق