پردازش زبان طبیعی چیست و چه کاربردی دارد؟

آیا تا به حال به این موضوع فکر کرده‌اید که چگونه ربات‌هایی مانند ربات سوفیا (Sophia) یا ربات‌های هوشمند خانگی  اینقدر شبیه انسان هستند؟ چگونه شما را درک می‌کنند؟ چطور به راحتی با زبان شما صحبت می‌کنند؟ پاسخ همه این‌ها یک چیز است: جادوی پردازش زبان طبیعی یا NLP. با استفاده از NLP (Natural Language Processing) می‌توان کاری کرد که ماشین‌ها شبیه انسان به نظر برسند و حتی آنچه را که می‌گویید «درک» کنند. در این مقاله به طور کامل در مورد NLP یا پردازش زبان طبیعی چیست صحبت خواهیم کرد و با کاربردهای آن آشنا خواهیم شد. این مقاله از شرکت هوش مصنوعی آویر بهترین راهنمای مقدماتی ان ال پی و همه چیزهایی است که باید در مورد پردازش زبان طبیعی بدانید. با ما همراه باشید.

پردازش زبان طبیعی چیست؟

انسان‌ها با استفاده از کلمات و متن با یکدیگر ارتباط برقرار می‌کنند. روشی که انسان‌ها اطلاعات را به یکدیگر منتقل می‌کنند، زبان طبیعی نامیده می شود. انسان‌ها هر روز اطلاعات زیادی را به زبان‌های مختلف مانند گفتار یا متن با یکدیگر به اشتراک می‌گذارند.

با این حال، کامپیوترها و ماشین‌ها نمی‌توانند این داده‌ها را که به زبان طبیعی هستند، تفسیر کنند، زیرا آنها با زبان 0 و 1 با هم ارتباط برقرار می‌کنند. داده‌های تولید شده با ارزش هستند و می‌توانند آمارهای ارزشمندی را ارائه دهند. از این رو، شما به ماشین‌ها و کامپیوترهایی نیاز دارید که بتوانید گفتار و زبان انسان را درک کنند، آن را شبیه‌سازی کنند و به‌طور هوشمندانه به آن پاسخ دهند.

پردازش زبان طبیعی یا NLP به شاخه‌ای از هوش مصنوعی اشاره دارد که به ماشین‌ها توانایی خواندن، درک و استخراج معنی از زبان‌های انسانی را می‌دهد.

NLP رشته زبان‌شناسی و علوم کامپیوتر را برای رمزگشایی ساختار و دستورالعمل‌های زبان و ایجاد مدل‌هایی ترکیب می‌کند که می‌توانند جزئیات مهم را از متن و گفتار درک، تجزیه و جدا کنند.

نحوه اجرای NLP چگونه است؟

مراحل انجام پیش‌پردازش داده ها در پردازش زبان طبیعی عبارتند از:

1.      تقسیم‌بندی کردن

ابتدا باید کل سند (متن) را به جملات تشکیل‌دهنده آن تقسیم کنید. می‌توانید این کار را با تقسیم‌بندی متن به کمک علائم نگارشی آن مانند نقطه و کاما انجام دهید.

2.      توکنیزه کردن

برای اینکه الگوریتم بتواند این جملات را بفهمد، باید کلمات یک جمله را دریافت کنید و آنها را به صورت جداگانه برای الگوریتم توضیح دهید. بنابراین، شما جمله خود را به کلمات تشکیل‌دهنده آن تقسیم و آنها را ذخیره می‌کنید. این کار توکنیزه کردن نام دارد و هر کلمه توکن نامیده می‌شود.

3.      حذف کلمات اضافه و غیرضروری

می‌توانید با خلاص شدن از شر کلمات غیر ضروری، یعنی کلماتی که معنای کمی به متن ما می‌دهند و فقط برای اینکه متن ما منسجم‌تر به نظر برسد وجود دارند، فرآیند یادگیری را سریع‌تر کنید. کلماتی مانند نقطه‌ها و حروف اضافه مثل از، به، در، داخل، روی و همچنین فعل‌هایی مانند است بود شد، قابل حذف هستند.

4.      ریشه‌یابی (Stemming)

این فرآیند به دست آوردن ریشه یک کلمه است. Word Stem یا ریشه‌یابی کلمه با افزودن پسوند به یک کلمه، کلمات جدیدی می‌دهد.

5.      بُن‌واژه‌سازی (Lemmatization)

فرآیند بدست آوردن بن اصلی یک کلمه است. بن‌واژه شکل پایه جدید یک کلمه را ارائه می‌دهد که در فرهنگ لغت وجود دارد و کلمه از آن مشتق شده است. همچنین می‌توانید کلمات پایه را برای کلمات مختلف بر اساس زمان، حالت، جنسیت و غیره شناسایی کنید.

6.      برچسب‌گذاری اجزای گفتار

حال باید با افزودن این تگ‌ها به کلمات، مفهوم اسم، فعل، حرف تعریف و سایر قسمت‌های گفتار را به ماشین توضیح دهید. به این قسمت “اجزای گفتار” می گویند.

7.      برچسب‌گذاری موجودیت نامدار

در مرحله بعد، با علامت‌گذاری نام فیلم‌ها، شخصیت‌ها یا مکان‌های مهم و غیره که ممکن است در متن وجود داشته باشد، ماشین را با ارجاعات فرهنگ عمومی و نام های روزمره آشنا کنید. این کار را با طبقه‌بندی کلمات در زیر شاخه‌ها انجام می‌دهید. این کار به شما کمک می‌کند تا تمامی کلمه‌های کلیدی را در یک جمله پیدا کنید. زیرمجموعه‌ها عبارتند از شخص، مکان، ارزش پولی، کمیت، سازمان، فیلم.

پس از انجام مراحل پیش پردازش، سپس داده های حاصل را به یک الگوریتم یادگیری ماشین مانند دسته‌بندی‌کننده بیز ساده (Naive Bayes) می دهید تا برنامه پردازش زبان طبیعی خود را ایجاد کند.

وظایف NLP چیست؟

زبان انسان مملو از ابهاماتی است که نوشتن یک نرم افزار، که دقیقاً معنای متن یا داده‌های صوتی را تعیین می‌کند، بسیار دشوار است. همنام‌ها، هم آواها، کنایه‌ها، اصطلاحات، استعاره‌ها، گرامر و استثناهای کاربرد، تغییرات در ساختار جملات – اینها تنها تعداد کمی از بی نظمی‌های زبان انسانی هستند که یادگیری آن سال‌ها طول می‌کشد، اما برنامه‌نویسان باید برنامه‌های کاربردی مبتنی بر زبان طبیعی را آموزش دهند تا از همان ابتدا تشخیص دهند که آیا این برنامه‌ها قرار است مفید باشند یا خیر.

مهم‌ترین وظایف پردازش زبان طبیعی شامل موارد زیر است:

• تشخیص گفتار که تبدیل گفتار به متن نیز نامیده می شود، وظیفه تبدیل مطمئن داده‌های صوتی به داده‌های متنی است. تشخیص گفتار برای هر برنامه‌ای که دستورات صوتی را دنبال می‌کند یا به سؤالات گفتاری پاسخ می‌دهد، لازم است. موضوعی که تشخیص گفتار را به‌ویژه چالش‌برانگیز می‌کند، نحوه صحبت کردن افراد است – سرعت، لحن، لهجه، شکستگی زبان گفتار یا عدم رعایت قوانین زبانی.
• برچسب گذاری بخشی از گفتار، که به آن برچسب گذاری گرامری هم می گویند، فرآیند تعیین بخشی از گفتار یک کلمه یا بخشی از متن خاص بر اساس کاربرد و زمینه آن است. بخشی از گفتار «make» را به عنوان یک فعل در جمله انگلیسی « I can make a paper plane» و به عنوان اسم در «What make of car do you own?» مشخص می‌کند.
• ابهام زدایی معنای کلمه عبارت است از انتخاب معنای یک کلمه با معانی چندگانه از طریق یک فرآیند تحلیل معنایی که معنای کلمه را در بافت متن داده شده تعیین می‌کند.
• شناسایی موجودیت نامدار یا NEM، کلمات یا عبارات را به عنوان موجودیت‌های مفید شناسایی می کند. NEM “کنتاکی” را به عنوان یک مکان یا “سام” را به عنوان نام یک مرد شناسایی می کند.
• رزولوشن هم‌ارجاع این وظیفه را برعخده دارد که شناسایی کند آیا و چه زمانی دو کلمه به یک موجودیت اشاره می‌کنند. رایج‌ترین مثال، تعیین شخص یا شیئی است که یک ضمیر خاص به آن اشاره دارد (مثلاً «او» = «مریم»)، اما می‌تواند شامل شناسایی یک استعاره یا یک اصطلاح در متن نیز باشد (مثلاً، مثالی که در آن « خرس یک حیوان نیست بلکه یک فرد پر مو است).
• تجزیه و تحلیل احساسات تلاش می‌کند تا کیفیت‌های ذهنی – نگرش‌ها، احساسات، کنایه، سردرگمی، سوء ظن- را از متن استخراج کند.
• تولید زبان طبیعی گاهی اوقات به عنوان مخالف تشخیص گفتار یا گفتار به متن توصیف می شود. این وظیفه، قرار دادن اطلاعات ساختاریافته به زبان انسان است.

کاربردهای پردازش زبان طبیعی

NLP یکی از راه‌هایی است که انسان به کمک آن، ماشین‌ها را شبیه به انسان می‌کنند و نیاز به نیروی کار را کاهش می‌دهند. این امر منجر به اتوماسیون وظایف مربوط به گفتار و تعاملات انسانی شده است. بعضی از کاربردهای NLP عبارتند از:

• استفاده از NLP در ابزارهای ترجمه: ابزارهایی مانند مترجم گوگل، مترجم آمازون و دیگر دستیاران ترجمه با استفاده از پردازش زبان طبیعی، جملات را از زبانی به زبان دیگر ترجمه می‌کنند.
• چت بات‌ها: ربات‌های چت را می‌توان در اکثر وب‌سایت‌ها یافت. این ربات‌ها راهی برای شرکت‌ها برای رسیدگی سریع به سؤالات رایج کاربران و مشتریان هستند.
• دستیارهای مجازی: دستیارهای مجازی مانند سیری، کورتانا، گوگل هوم، الکسا و دیگر موارد نه تنها می‌توانند با شما صحبت کنند، بلکه می توانند دستورات داده شده به آنها را درک کنند.
• تبلیغات هدفمند: آیا تا به حال شده که در مورد یک محصول یا خدمات صحبت کرده باشید یا فقط چیزی را در گوگل جستجو کرده باشید و سپس متوجه شده باشید که تبلیغات مختلف در مورد آن محصول یا خدمات برای شما ارسال شده است؟ این تبلیغات، تبلیغات هدفمند نامیده می‌شود و به تولید درآمد زیاد برای فروشندگان کمک می‌کند زیرا می‌توانند در زمان مناسب به مخاطبان خاص دست یابند.
• تصحیح خودکار: تصحیح خودکار، هر گونه اشتباه املایی را که مرتکب می‌شوید به طور خودکار تصحیح می‌کند، جدای از این، بررسی‌کننده‌های دستور زبان نیز به شما کمک می‌کنند تا بدون عیب و نقص بنویسید.

و در پایان این که…

در این مقاله به بررسی پردازش زبان طبیعی چیست پرداختیم و با کاربردهای آن آشنا شدیم. امیدواریم این مطلب از هوش مصنوعی آویر، به شناخت شما از این بخش از هوش مصنوعی کمک کرده باشد.

اگر قصد دریافت خدمات در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را دارید، همین حالا با آویر تماس بگیرید تا از خدمات تخصصی ما بهره‌مند شوید.