پردازش زبان طبیعی یا NLP چیست ؟ مفاهیم و کاربردها

NLP کامپیوترها را قادر می سازد تا زبان طبیعی را مانند انسان درک کنند. چه زبان گفتاری باشد و چه نوشتاری ، پردازش زبان طبیعی از هوش مصنوعی برای دریافت ورودی از دنیای واقعی استفاده می کند و با پردازش آن ها ، به شکلی برای کامپیوترها قابل درک باشد ارائه می نماید.

همان طور که انسانها حسگرهای مختلفی دارند مانند گوش برای شنیدن و چشم برای دیدن ، کامپیوترها برنامه هایی برای خواندن و میکروفن هایی برای جمع آوری صدا دارند. در مرحله ای از پردازش ، ورودی به کدی تبدیل می شود که کامپیوتر می تواند آن را درک کند.

دو مرحله ی اصلی برای پردازش زبان طبیعی وجود دارد : پیش پردازش داده ها و توسعه ی الگوریتم.

پیش پردازش داده ها ، شامل آماده کردن و تمیز کردن متون برای ماشین ها می شود تا قابل تحلیل باشند. پیش پردازش داده ها آن ها را آماده ساخته و ویژگی هایی که یک الگوریتم بتواند با آنها کار کند را در متن برجسته می کند. چند راه مختلف برای این کار وجود دارد :

Tokenization:

این مرحله زمانی انجام می شود که متن به واحدهای کوچکتری که بتوان بر روی آنها کار کرد تقسیم می شود.

Stop Word Removal:

این مرحله زمانی اتفاق می افتد که کلمات معمول از متن حذف می شوند و کلمات منحصر به فردی که بیشترین اطلاعات را در مورد متن می دهند باقی می مانند.

Lemmatization and Stemming:

این امر زمانی اتفاق می افتد که کلمات به ریشه ی خود باز میگردند تا پردازش شوند.

Part of speech tagging:

برچسب گذاری زمانی انجام می شود که کلمات براساس بخشی از گفتار برای مثال اسم ، فعل و صفت علامت گذاری می شوند.

هنگامی که داده ها پیش پردازش می شوند ، الگوریتمی برای پردازش آن ها توسعه داده می شود. الگوریتم های مختلفی در پردازش زبان طبیعی وجود دارند اما عموما از دو نوع اصلی آن ها استفاده می شود :

سیستم های قانون محور (Rule Based systems) :

این سیستم از قوانین دقیق طراحی شده ی زبانی استفاده می کند. این رویکرد اوایل برای توسعه ی پردازش زبان طبیعی مورد استفاده قرار می گرفت و هنوز هم استفاده می شود.

سیستم های مبتنی بر یادگیری ماشین (Machine Learning-Based systems) :

الگوریتم های یادگیری ماشین از روش های آماری استفاده می کنند. آنها یاد می گیرند تا وظایف را براساس داده های آموزشی که به آن ها داده می شوند انجام دهند و روش های خود را با پردازش داده های بیشتر تنظیم می کنند.

الگوریتم های پردازش زبان طبیعی با استفاده از ترکیبی از یادگیری ماشین ، یادگیری عمیق و شبکه های عصبی ، قوانین خود را از طریق پردازش و یادگیری مکرر تقویت می کنند.

NLP یا پردازش زبان طبیعی یکی از ترندهای اصلی تکنولوژی است چرا که بیشترین اطلاعاتی که در سرتاسر دنیا تولید می شود به زبان طبیعی انسان می باشد. در واقع تمامی این اطلاعات در قالبهایی مانند ایمیل ، پیام های واتس اپ ، به روز رسانی های توئیتر ، مقالات جدید ، کتاب ها و زبان های محاوره ای و … تولید می شوند. NLP ماشین ها را قادر می سازد تا تمامی این اطلاعات را رمزگشایی کرده و معنا را از آنها استخراج نمایند.

به طور سنتی ، استخراج معنا از زبان ، برای ماشین ها بسیار مشکل می باشد. زبان انسان ها نامنظم ، پیچیده و ساختارنیافته است و با داده های ساختار یافته ای که معمولا ماشین ها با آنها سر و کار دارند بسیار متفاوت است. هوش مصنوعی به نوعی این روند را تغییر داده است. به لطف فناوریهای هوش مصنوعی نظیر یادگیری ماشین به همراه ظهور علم کلان داده ، کامپیوترها یاد گرفتند تا متن ها را پردازش و از آنها معنا استخراج کنند.

اجازه دهید نگاهی بیندازیم به روش هایی که می توانند از تکنولوژی NLP برای بهبود کسب و کار خود استفاده کنند :

فناوری تشخیص گفتار

با شناخت دستیارهای مجازی مانند الکسا ، دریافته ایم که ماشین ها در رمزگشایی از صدای انسانها روز به روز در حال پیشرفت هستند. در حقیقت ، روش تعامل انسان با ماشین و جستجوی اطلاعات در حال تغییر می باشد و این امر تاثیر به سزایی در آینده ی تحلیل داده خواهد داشت.

در زمینه ی کسب و کار نیز ، مدیران تصمیم ساز از داده های مختلفی برای تصمیم گیری استفاده می کنند. به طور سنتی ، این داده ها در نهایت تبدیل به داشبوردها یا رابط های کاربری تحلیلی دیگر می شدند. اما امروزه ، به لطف NLP برخی ابزارهای تحلیل داده امکان درک زبان طبیعی را دارند. به عبارت دیگر ، به جای جستجو در میان اطلاعات برای خلق ارزش از آنها ، کاربران به راحتی سوال خود را از طریق گفتار یا نوشتار مطرح کرده و جوابی معنادار دریافت می کنند.

تحلیل احساسات

علاوه بر درک آنچه افراد می گویند ، ماشین ها می توانند احساس نهفته در این گفتارها را نیز رمزگشایی کنند. قابلیت تجزیه و تحلیل احساسات می تواند برای سنجش نظرات مشتریان ، کنترل سابقه ی یک شرکت ، یا به طور کلی ارزیابی رضایت یا عدم رضایت مشتری از محصولات و خدمات ما مورد استفاده قرار گیرد. تجزیه و تحلیل احساسات به عنوان یک تکنولوژی کارآمد ثبیت شده است و با کمک ابزارهای مختلف ، آنچه افراد در شبکه های اجتماعی در مورد برند شما می گویند را استخراج می کند.

فناوری می تواند به طور فوق العاده ای وابسته به ادراک باشد. در یک مثال ، محققان آزمایشگاه تحقیقاتی مایکروسافت در واشنگتن ، تنها با آنالیز پست های توئیتر ، توانستند پیش بینی کنند که چه زنانی در معرض افسردگی پس از زایمان هستند. جالب تر آنکه این نتایج با بررسی آنچه زنان در هفته های پیش از زایمان می گفتند به دست آمد.

خلاصه سازی خودکار

پیش تر اشاره کردیم که اطلاعات زبان انسان ، چه نوشتاری و چه گفتاری ، می توانند پیچیده باشند. برای برخی بخش ها ، به سیستم حقوقی به عنوان اولین مثال اشاره می کنم. استخراج اطلاعات از میان هزاران صفحه سند می تواند بسیار پیچیده باشد. ابزارهایی مانند ML Analyzer و Machine Cloud می توانند به طور خودکار اسناد طولانی را تبدیل به خلاصه هایی روان ، کوتاه و دقیق کنند. هم چنین از آنها می توان برای استخراج کلمات کلیدی نیز بهره برد.

چت بات ها

چت بات ها یکی دیگر از ابزار پرکاربرد در کسب و کارها هستند که امکان تشخیص گفتار را دارند.  چت باتها امروزه در همه جا دیده می شوند ، چه در وب سایت ها و چه در پلتفرم های پیام رسان . این فناوری بسیاری از فرایندهای کسب و کار از جمله خدمات مشتریان ، فروش و منابع انسانی را تسهیل کرده است. اگر اخیرا از طریق پیام با برندی در ارتباط بوده اید ، احتمالا با یک ربات چت کرده اید. گرچه این فناوری با ایده آل هنوز فاصله دارد ، اما قطعا تشخیص اینکه با انسان حرف می زنیم یا ماشین دشوارتر خواهد شد.

مزیت اصلی پردازش زبان طبیعی آن است که نحوه ی ارتباط انسان و کامپیوترها را بهبود می بخشد. در واقع نزدیکترین راه برای ایجاد تغییر در کامپیوترها ، از طریق کدهاست که همان زبان کامپیوتر است. با قادر ساختن رایانه ها به درک زبان انسان ، تعامل با رایانه ها برای انسان ها بسیار راحت تر خواهد شد.

دیگر مزیت های NLP :

• بهبود دقت و کارایی اسناد
• بینش های دقیقی را در اختیار می گذارد که به دلیل حجم بالای داده ها از طرق دیگر قابل دسترسی نیستند.
• سهولت استفاده برای تجزیه و تحلیل احساسات
• سازمان ها را قادر می سازد تا از چت بات ها برای تعامل بهتر با مشتریان استفاده کنند.
• دستیارهای شخصی مانند الکسا می توانند با استفاده از این امکان به زبان انسان ها تعامل کنند.
• توانایی ایجاد خودکار خلاصه ای قابل خواندن از یک متن طولانی و پیچیده

برخی چالش ها در پردازش زبان طبیعی وجود دارد که بیشتر آنها در این واقعیت خلاصه می شود که زبان طبیعی همواره در حال تکامل است و همیشه تا حدی هم مبهم می باشد. این چالش ها عبارتند از :

دقت :

کامپیوترها نیاز دارند تا انسان با آنها به زبان برنامه نویسی که دقیق ، صحیح و بدون ابهام یا از طریق دستورات صوتی صحبت کند. با این حال گفتار انسان همیشه دقیق نیست. اغلب مبهم است و بسته به بافت اجتماعی و منطقه می تواند با گویش خاص یا به طور عامیانه بیان شود.

لحن صدا:

پردازش زبان طبیعی هم چنان در حال تکامل است . برای مثال تحلیل معنایی می تواند هم چنان چالش برانگیز باشد. هم چنین استفاده ی انتزاعی از زبان می تواند برای برنامه ها دشوار باشد. برای مثال NLP معنای طعنه را نمی داند یا بسته به تاکید بر روی هجای خاصی توسط گوینده معنا می تواند متفاوت باشد.

الگوریتم های NLP ممکن است چنین نکات ظریفی را تشخیص ندهند و همین موضوع استفاده از آنها را در چنین زمینه هایی چالش برانگیز ساخته است.

تغییرات زبانی : 

زبان و نحوه ی استفاده افراد از آن به سرعت در حال تغییر است. اگر چه قواعد زبانی مشخصی بر هر زبان حاکم است اما تغییرات زبان ها اجتناب ناپذیر است و همین موضوع سبب شده برخی ویژگی های منسوخ یا جدید زبان ها استفاده از الگوریتم های پردازش زبان طبیعی را با چالش مواجه سازد.

NLP از رشته های مختلف از جمله علوم کامپیوتر و زبان شناسی محاسباتی که به اوایل قرن بیستم باز می گردد ایجاد شده است. تکامل این شاخه از علم دو نقطه ی عطف داشته است :

سالهای دهه ی ۵۰ قرن بیستم :

پردازش زبان طبیعی در واقع از این دهه ایجاد و شروع به رشد کرد. هنگامی که آلن تورینگ ، تست تورینگ را برای تست این که آیا کامپیوترها واقعا هوشمندند یا خیر توسعه داد. این تست شامل تفسیر خودکار و تولید زبان طبیعی به عنوان معیار هوشمندی می شد.

سالهای بین ۱۹۵۰ تا ۱۹۹۰ :

در این سالها ، NLP ، عمدتا مبتنی بر قوانین بود و از قواعدی که به صورت دستی ایجاد شده بودند برای تعیین نحوه ی پردازش زبان توسط کامپیوترها استفاده می کرد.

دهه ی ۹۰ :

در این سالها ، تغییراتی در نحوه ی محاسبات ایجاد شد که به کارآمدتر شدن NLP منتهی گردید. رایانه ها سریع تر شدند و برای توسعه ی قوانین مبتنی بر آمار زبان شناختی به کار رفتند. پردازش زبان طبیعی داده محور در این دهه به جریان اصلی بدل شد.

سال های بین ۲۰۰۰ تا ۲۰۲۰ :

پردازش زبان طبیعی رشد و محبوبیت چشمگیری در میان عموم کسب کرد. با پیشرفت قدرت محاسبات ، پردازش زبان طبیعی نیز کاربردهای بسیاری در دنیای واقعی پیدا کرده است. امروزه رویکردهای NLP شامل ترکیبی از زبان شناسی کلاسیک و روش های آماری است.

پردازش زبان طبیعی نقشی حیاتی در فناوری و نحوه ی تعامل انسان با آن دارد. امروزه رویکردهای NLP شامل ترکیبی از زبان شناسی کلاسیک و روش های آماری است. در بسیاری از برنامه ها در حوزه های کسب و کار و تعامل با مشتری برای مثال چت بات ها ، امنیت سایبری ، موتورهای جستجو و تحلیل کلان داده ها از NLP استفاده می شود. گرچه استفاده از آن بدون چالش نیست اما پردازش زبان طبیعی به بخش جدایی ناپذیر زندگی روزمره ی افراد تبدیل خواهد شد.