پردازش زبان طبیعی (NLP) زیر شاخه‌ای از زبان‌شناسی، علوم رایانه و هوش مصنوعی است که به تعامل بین رایانه‌ها و زبان انسان برای پردازش و تجزیه و تحلیل داده‌ها اشاره دارد. برای درک زبان انسانی، نه تنها کلمات، بلکه مفاهیم و نحوه پیوند آن‌ها با یکدیگر نیز بسیار اهمیت دارد. علیرغم این که زبان یکی از ساده‌ترین مهارت‌ها برای یادگیری ذهن انسان است. اما ابهام زبان همان چیزی است که پردازش زبان طبیعی را برای کامپیوترها بسیار دشوار می‌کند. این فناوری اطلاعات را به طور دقیق استخراج می‌کند سپس دسته بندی و سازماندهی آن‌ها را به طور کامل انجام می‌دهد. چالش‌های پردازش زبان طبیعی بیشتر شامل تشخیص گفتار، درک و تولید زبان طبیعی است. NLP در تلاش است تا بتواند متن یا داده‌های صوتی را درک کند و به آن‌ها پاسخ دهد.
پردازش زبان طبیعی یعنی چه؟
NLP یکی از زیر شاخه‌های هوش مصنوعی می‌باشد. این فناوری توانایی درک متن و کلمات را به همان روشی که در انسان وجود دارد، به رایانه‌ها یاد می‌دهد. در حقیقت، رشته تحصیلی که بر تعاملات بین زبان انسان و رایانه متمرکز است، پردازش زبان طبیعی یا به اختصار NLP نامیده می‌شود. این رشته در دسته علوم کامپیوتر، هوش مصنوعی، و زبان شناسی محاسباتی قرار دارد.
NLP زبان‌شناسی محاسباتی، مدل‌سازی مبتنی بر قواعد زبان انسانی را با مدل‌های آماری، یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق ترکیب می‌کند. این فناوری‌ها در کنار هم، رایانه‌ها را قادر می‌سازند تا زبان انسان را به صورت متن یا داده‌های صوتی پردازش کنند و معنای کامل آن را کاملا با هدف و احساسات گوینده یا نویسنده «درک» کنند.
پردازش زبان طبیعی NLP این قابلیت را دارد که یک متن را از یک زبان به زبان دیگر ترجمه کند و همچنین می‌تواند دستورات گفتاری را کدگشایی کند و پردازش متن‌های زیاد را با سرعت بالا انجام دهد. کاربران با استفاده از پردازش زبان طبیعی NLP به سیستم‌های GPS، دستیارهای دیجیتال، نرم‌افزار تبدیل گفتار به متن، چت ربات‌های خدمات مشتری و سایر امکانات دسترسی خواهند داشت. بنابراین، NLP نقش رو به رشدی در سازمان ایفا می‌کند که به ساده‌سازی عملیات تجاری، افزایش بهره‌وری کارکنان و ساده‌سازی فرآیندهای کسب‌وکار کمک می‌کند.
NLP چه وظایفی دارد؟
زبان انسان مملو از ابهامات می‌باشد و نوشتن نرم افزاری که دقیقا معنای متن یا داده‌های صوتی را تشخیص دهد بسیار دشوار است. ارایه‌ها، استعاره‌ها، کنایه‌ها، آواها، اصطلاحات، قواعد کاربردی در ساختار جملات فقط کمی از پیچیدگی‌های زبان انسان را نشان می‌دهد. به همین دلیل یادگیری آن برای ماشین‌ها تا سال‌ها طول می‌کشد! اما برنامه نویسان در تلاشند تا برنامه‌های کاربردی مبتنی بر زبان طبیعی را ارائه می‌دهند.
تشخیص گفتار به متن: ابزار تشخیص گفتار به متن داده‌های صوتی را به داده‌های متنی تبدیل می‌کند. سیستم تشخیص گفتار برای هر برنامه‌ای که دستورات صوتی را دنبال می‌کند یا به سوالات گفتاری پاسخ می‌دهد، لازم است.
تجزیه و تحلیل احساسات: تجزیه و تحلیل احساسات سعی می‌کند نگرش‌های ذهنی، احساسات، کلیدی، سردرگمی و سوء ظن را در متن تشخیص دهد.
موارد استفاده از پردازش زبان طبیعی NLP
پردازش زبان طبیعی، نیروی محرکه هوش ماشینی است که در دنیای واقعی مدرن کاربرد بسیاری دارد. در این قسمت به چند نمونه اشاره می‌کنیم:
تشخیص اسپم
ممکن است تشخیص اسپم به عنوان یک راهکار NLP به نظر نرسد، اما فناوری تشخیص اسپم متن را برای اسکن ایمیل‌ها بررسی می‌کند. به همین ترتیب، زبانی که اغلب نشان دهنده اسپم یا فیشینگ است پیدا خواهد شد. این عناصر تهدید کننده شامل استفاده بیش از حد از اصطلاحات مالی، جملات تهدیدآمیز، نام برندها با املای اشتباه و غیره هستند.
ترجمه ماشینی
Google Translate نمونه‌ای از فناوری NLP می‌باشد که در همه‌ی مکان‌ها در دسترس است. این ترجمه ماشینی واقعا مفید و کاربردی است و در واقع چیزی بیش از جایگزینی ساده کلمات یک زبان با زبان دیگر می‌باشد. ترجمه موثر ترجمه‌ای است که معنی و لحن زبان ورودی را به دقت دریافت کند و آن را به متنی با همان معنا و تاثیر در زبان خروجی ترجمه کند. ابزارهای ترجمه ماشینی از نظر دقت پیشرفت خوبی داشته اند. یک راه عالی برای آزمایش ابزارهای ترجمه ماشینی، ترجمه متن به یک زبان و سپس بازگشت همان متن به زبان اصلی است.
عوامل مجازی و ربات‌های گفت و گو
برنامه‌های مجازی مانند: سیری اپل و الکسای آمازون از سیستم ترجمه برای تشخیص الگوهای دستورات صوتی و تولید زبان طبیعی استفاده می‌کنند. سیری siriیک دستیار هوشمند است که از هوش مصنوعی استفاده می‌کند. این نرم افزار کاربردی در iOS وجود دارد.
بهترین این برنامه‌ها سرنخ‌های متنی در مورد درخواست‌های انسانی را تشخیص دهند و از آن‌ها برای ارائه پاسخ‌ها یا گزینه‌های بهتر در طول زمان استفاده کنند. پیشرفت بعدی برای این برنامه‌ها پاسخگویی به سؤالات است، توانایی پاسخگویی به سؤالات ما با جواب‌های مرتبط و مفید است.
تجزیه و تحلیل احساسات در رسانه‌های اجتماعی
NLP به یک ابزار تجاری و ضروری برای کشف بینش داده‌های پنهان، از کانال‌های رسانه‌های اجتماعی تبدیل شده است. تجزیه و تحلیل احساسات می‌تواند زبان مورد استفاده در پست‌های رسانه‌های اجتماعی، پاسخ‌ها، بررسی‌ها است و موارد دیگر را برای استخراج نگرش‌ها و احساسات در پاسخ به محصولات، تبلیغات و رویدادها تجزیه و تحلیل کند.
خلاصه‌سازی متن
خلاصه‌سازی متن از تکنیک‌های NLP برای هضم حجم عظیمی از متن دیجیتالی و ایجاد خلاصه‌ها و همچنین خلاصه‌هایی برای نمایه‌ها، پایگاه‌های اطلاعاتی پژوهشی یا خوانندگان پرمشغله‌ای که وقت خواندن متن کامل را ندارند، استفاده می‌کند.
ابزارها و رویکردهای پردازش زبان طبیعی NLP
Python and the Natural Language Toolkit (NLTK)
زبان برنامه نویسی پایتون طیف وسیعی از ابزارها و کتابخانه‌ها را برای انجام وضایف خاصNLP فراهم می‌کند. بسیاری از این موارد در Natural Language Toolkit یا NLTK، مجموعه‌ای open source از کتابخانه‌ها، برنامه‌ها و منابع آموزشی برای ساخت برنامه‌های NLP یافت می‌شوند.
NLTK شامل کتابخانه‌هایی برای بسیاری از وظایف NLP ذکر شده در قسمت بالا، به علاوه کتابخانه‌هایی برای وظایف فرعی، مانند تجزیه جملات، تقسیم‌بندی کلمات، ریشه‌گذاری و واژه‌سازی و نشانه‌سازی (برای شکستن عبارات، جملات، پاراگراف‌ها) است. همچنین شامل کتابخانه‌هایی برای پیاده‌سازی، قابلیت‌هایی مانند: استدلال معنایی، توانایی رسیدن به نتایج منطقی بر اساس حقایق استخراج‌شده از متن است.
NLP آماری، یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق
NLP آماری را وارد می‌کند که بتواند الگوریتم‌های کامپیوتری را با مدل‌های یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق ترکیب کند. تا به طور خودکار عناصر متن و داده‌های صوتی را استخراج، طبقه بندی و برچسب گذاری کند. و سپس احتمال آماری را به هر معنای احتمالی آن عناصر اختصاص دهد.
امروزه مدل‌های یادگیری عمیق و تکنیک‌های یادگیری مبتنی بر شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN) و شبکه‌های عصبی مکرر (RNN) سیستم‌های NLP را قادر می‌سازند که در حین کار، «یاد بگیرند» و معنای دقیق‌تری را از حجم عظیمی از متن خام، بدون ساختار، بدون برچسب و مجموعه داده‌های صوتی استخراج کنند.
نحوه کارکرد پردازش زبان‌های طبیعی NLP چگونه است؟
NLP کامپیوترها را قادر می‌سازد تا زبان طبیعی را مانند انسان درک کنند. چه زبان گفتاری باشد چه زبان نوشتاری، پردازش زبان طبیعی از هوش مصنوعی برای دریافت ورودی‌های دنیای واقعی، پردازش آن و درک آن به گونه‌ای استفاده می‌کند که کامپیوتر بتواند آن را بفهمد.
همانطور که انسان‌ها حسگرهای مختلفی دارند مانند گوش برای شنیدن و چشم برای دیدن کامپیوترها هم برنامه‌های برای خواندن و میکروفون‌های برای جمع آوری صدا دارند. همانطور که انسان‌ها برای پردازش این ورودی مغز دارند، کامپیوترها نیز برنامه‌ای برای پردازش ورودی‌های مربوطه خود دارند. در مرحله‌ای از پردازش، ورودی به کدی تبدیل می‌شود که کامپیوتر می‌تواند آن را درک کند.
مزایای پردازش زبان طبیعی
مزیت اصلی NLP این است که نحوه ارتباط انسان و کامپیوتر با یکدیگر را بهبود می‌بخشد. مستقیم‌ترین راه برای دستکاری کامپیوتر از طریق کد زبان کامپیوتر است. با قادر ساختن رایانه‌ها به درک زبان انسان، تعامل با رایانه برای انسان بسیار شهودی‌تر می‌شود.
مزایای دیگر عبارتند از:
بهبود دقت و کارایی اسناد
توانایی ایجاد خودکار خلاصه‌ای قابل خواندن از یک متن اصلی بزرگ‌تر و پیچیده‌تر.
برای دستیاران شخصی مانند الکسا مفید است، زیرا آن را قادر به درک کلمات گفتاری می‌کند.
سازمان را قادر می‌سازد تا از چت بات‌ها برای پشتیبانی مشتری استفاده کند.
آسان‌تر برای انجام تجزیه و تحلیل احساسات، بینش‌های پیشرفته‌ای را از تجزیه و تحلیل‌ها ارائه می‌دهد که قبلا به دلیل حجم داده‌ها غیرقابل دسترسی بودند.
نتیجه گیری
پردازش زبان طبیعی (NLP) توانایی یک برنامه کامپیوتری برای درک زبان انسان به همان صورتی که گفته و نوشته می‌شود، به عنوان زبان طبیعی شناخته شده است. پردازش زبان طبیعی یکی از اجزای هوش مصنوعی (AI) می‌باشد. NLP بیش از 50 سال است که وجود دارد و ریشه در زمینه‌ی زبان شناسی دارد. NLP برای تجزیه و تحلیل متن استفاده می‌شود و به ماشین‌ها اجازه می‌دهد تا نحوه صحبت انسان‌ها را درک کنند. این تعامل انسان و رایانه، برنامه‌های کاربردی دنیای واقعی مانند خلاصه‌سازی خودکار متن، تجزیه و تحلیل احساسات، استخراج موضوع، ریشه‌یابی و غیره را ممکن می‌سازد. NLP معمولا برای ترجمه ماشینی و پاسخگویی خودکار به سوالات استفاده می‌شود.
