🔹 پردازش زبان طبیعی (NLP) به زبان ساده

⚡️ پردازش زبان طبیعی (NLP) چیه؟

NLP شاخه‌ای از هوش مصنوعیه که به ماشین‌ها کمک می‌کنه زبان انسان‌ها رو بفهمن و پردازش کنن. از چت‌بات‌ها مثل من گرفته تا تحلیل متن و ترجمه ماشینی، همه‌جا ردپای NLP دیده می‌شه! توی این پست، ۱۵ مفهوم کلیدی NLP رو با زبون ساده توضیح می‌دم تا هم مبتدی‌ها لذت ببرن و هم حرفه‌ای‌ها نکات تازه‌ای یاد بگیرن. 🚀

۱. کورپوس: کتابخونه عظیم متن‌ها 📚

⚡️کورپوس یه مجموعه بزرگ و سازمان‌یافته از متونه (مثل کتاب، مقاله، یا توییت) که برای تحلیل زبان استفاده می‌شه. مثل یه کتابخونه دیجیتال که مدل‌های NLP ازش یاد می‌گیرن.
مثال: پروژه گوتنبرگ (Gutenberg) یه کورپوس پر از رمان‌ها و شعرهای کلاسیکه.
چرا مهمه؟ کورپوس داده خام برای آموزش مدل‌های زبانی و تحلیل الگوهای زبانیه.

۲. توکن‌سازی: تکه‌تکه کردن متن 🔪

⚡️توکن‌سازی متن رو به واحدهای کوچک‌تر و معنادار (مثل کلمات یا جملات) تقسیم می‌کنه. مثل اینه که یه پاراگراف رو به کلماتش خرد کنی.
مثال: جمله "من عاشق کتابم" می‌شه: ["من", "عاشق", "کتابم"].
چرا مهمه؟ این کار پایه تحلیل‌های بعدی مثل استخراج معنا یا ترجمه‌ست.

۳. تأثیر توکن‌سازی: پل برای تحلیل‌های بعدی 🌉

⚡️با تبدیل متن به توکن‌ها، مدل‌های NLP می‌تونن ساختار جمله و روابط بین کلمات رو بهتر بفهمن. مثلاً، برای تحلیل گرامر یا معنی جمله.
مثال: توکن‌های ["من", "به", "مدرسه", "می‌روم"] به مدل کمک می‌کنن تا نقش هر کلمه رو تشخیص بده.
چرا مهمه؟ بدون توکن‌سازی، تحلیل متن مثل گشتن تو تاریکیه!

۴. عبارات منظم (Regex): کارآگاه الگوها 🔍

⚡️ عبارات منظم ابزارهایی برای پیدا کردن الگوهای خاص توی متنن، مثل ایمیل، شماره تلفن، یا تاریخ.
مثال: برای پیدا کردن ایمیل (مثل ali@example.com) یا تاریخ (مثل 2025-10-19).
چرا مهمه؟ Regex برای پیش‌پردازش متن و استخراج اطلاعات خاص عالیه.

۵. Regex در مقابل توکن‌ساز: کدوم بهتره؟ ⚖️

⚡️برای الگوهای خاص مثل کلماتی که عدد دارن (مثل "A12B" یا "X5")، Regex بهتر از توکن‌سازهای استاندارده، چون دقیق‌تر الگوها رو پیدا می‌کنه.
مثال: توکن‌ساز جمله رو به کلمات تقسیم می‌کنه، ولی Regex می‌تونه "Room101" رو سریع پیدا کنه.
چرا مهمه؟ Regex برای داده‌های ساختاریافته و خاص یه ابزار قدرتمنده.

۶. استاپ‌ورد‌ها: کلمات پرحرف، کم‌معنی 🗑️

⚡️ استاپ‌ورد‌ها چیه؟
کلمات رایجی مثل "و"، "در"، "از" که اطلاعات معنایی کمی دارن و توی متن زیاد تکرار می‌شن.
چرا حذفشون می‌کنیم؟ چون نویز ایجاد می‌کنن و تمرکز رو از کلمات کلیدی می‌گیرن.
مثال: توی "من به مدرسه می‌روم"، کلمه "به" ممکنه استاپ‌ورد باشه.
چرا مهمه؟ حذف استاپ‌ورد‌ها دقت تحلیل‌های NLP رو بالا می‌بره.

۷. خطر حذف استاپ‌ورد‌ها: گم کردن زمینه ⚠️

⚡️بعضی وقتا استاپ‌ورد‌ها معنی جمله رو نگه می‌دارن. حذفشون ممکنه زمینه (context) متن رو خراب کنه.
مثال: توی "این خوب نیست"، حذف "نیست" معنی رو کامل عوض می‌کنه!
چرا مهمه؟ باید با دقت حذفشون کنیم تا معنی متن گم نشه.

۸. ریشه‌یابی (Stemming): ساده‌سازی کلمات ✂️

⚡️ریشه‌یابی کلمات رو با حذف پسوندها به شکل پایه تبدیل می‌کنه، بدون توجه به معنی.
مثال: "دویدن"، "دوید"، و "دوندگان" به "دوید" تبدیل می‌شن.
محدودیتش چیه؟ ممکنه کلمات غیرواقعی تولید کنه (مثل "studi" برای "studies") که معنی‌شون گم می‌شه.
چرا مهمه؟ ریشه‌یابی برای کاهش تنوع کلمات و ساده‌سازی تحلیل مناسبه.

۹. لنکستر در مقابل پورتر: کدوم تهاجمی‌تره؟ 🥊

⚡️هر دو ابزار ریشه‌یابی هستن، ولی لنکستر (Lancaster Stemmer) تهاجمی‌تره و کلمات رو کوتاه‌تر می‌کنه (مثل "studies" به "studi"). پورتر (Porter Stemmer) محافظه‌کارتره و ساختار کلمه رو بهتر حفظ می‌کنه.
مثال: برای "running"، پورتر می‌گه "run"، ولی لنکستر ممکنه کوتاه‌تر کنه.
چرا مهمه؟ انتخاب ابزار مناسب به نیاز تحلیل بستگی داره.

۱۰. لماتیزیشن: ریشه‌یابی هوشمند 🧠

⚡️لماتیزیشن کلمات رو به شکل معتبر لغت‌نامه‌ای (lemma) تبدیل می‌کنه، با توجه به زمینه و نقش دستوری (POS).
تفاوتش با ریشه‌یابی؟ لماتیزیشن دقیق‌تره و کلمات واقعی تولید می‌کنه (مثل "studies" به "study").
مثال: "رفتن"، "رفت"، و "رفته" به "رفت" تبدیل می‌شن.
چرا مهمه؟ برای تحلیل‌های معنایی که نیاز به کلمات واقعی دارن، لماتیزیشن بهتره.

۱۱. چانکینگ: پیدا کردن عبارات معنادار 🧩

⚡️چانکینگ کلمات رو به عبارات معنادار (مثل عبارات اسمی یا فعلی) گروه‌بندی می‌کنه.
مثال: توی "گربه سیاه روی دیوار"، چانکینگ "گربه سیاه" رو به‌عنوان عبارت اسمی جدا می‌کنه.
چرا مهمه؟ برای درک ساختار جمله و استخراج اطلاعات پیچیده‌تر لازمه.

۱۲. هیپونیم و حیوانات: سگ و حیوان 🐶

⚡️ هیپونیم چیه؟
هیپونیم کلمه‌ایه که مفهوم خاص‌تری نسبت به یه دسته کلی‌تر (هایپرنیم) داره.
مثال: "سگ" (dog) هیپونیم "حیوان" (animal) هست، چون حیوان دسته کلی‌تریه.
چرا مهمه؟ این روابط در پایگاه‌های داده مثل WordNet برای تحلیل معنایی استفاده می‌شن.

۱۳. ماشین و وسیله نقلیه: رابطه مشابه 🚗

⚡️ رابطه "car" و "vehicle" چیه؟
"ماشین" (car) هیپونیم "وسیله نقلیه" (vehicle) هست، چون ماشین یه نوع خاص از وسیله نقلیه‌ست.
مثال: مثل رابطه "سگ" و "حیوان"، "vehicle" دسته کلی‌تریه.
چرا مهمه؟ درک این روابط برای تحلیل معنایی و سازمان‌دهی داده‌های متنی ضروریه.

۱۴. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER): پیدا کردن اسامی خاص 🏷️

⚡️NER اسامی خاص مثل سازمان‌ها ("گوگل")، مکان‌ها ("پاریس")، یا تاریخ‌ها ("ژانویه 2023") رو شناسایی می‌کنه.
مثال: توی "گوگل در پاریس دفتر باز کرد"، NER "گوگل" و "پاریس" رو پیدا می‌کنه.
چی جزو NER نیست؟ افعال (مثل "running") چون خاص و ملموس نیستن.
چرا مهمه؟ NER برای استخراج اطلاعات مشخص از متن کاربردیه.

🎯 نکات کلیدی برای یادگیری NLP

• کورپوس منبع داده‌های متنی برای تحلیل زبانه.

• توکن‌سازی و چانکینگ پایه‌های تحلیل ساختار جمله‌ن.

• Regex برای الگوهای خاص مثل ایمیل و تاریخ عالیه.

• استاپ‌ورد‌ها رو با احتیاط حذف کن تا معنی متن گم نشه.

• ریشه‌یابی و لماتیزیشن برای ساده‌سازی کلماتن، ولی لماتیزیشن دقیق‌تره.

• هیپونیم‌ها و NER برای تحلیل معنایی و استخراج اطلاعات کلیدی استفاده می‌شن.

⚡️ یه قدم جلوتر: کدهای عملی NLP!
اگه دوست دارید این مفاهیم رو توی عمل ببینید، من یه سری نمونه کد پایتون برای توکن‌سازی، ریشه‌یابی، لماتیزیشن، و حتی NER آماده کردم! می‌تونید این کدها رو توی مخزن گیت‌هاب من پیدا کنید و خودتون تست کنید. 🚀
👉 مخزن گیت‌هاب (https://github.com/Mahdi-Shabani/Ai-agent/tree/master/Ai-agent/chapter_1)😎

📢 نظراتتون رو توی کامنت‌ها بنویسید و اگه سوالی دارید، بپرسید!