نظرة عامة على معالجة اللغة الطبيعية

نظرة عامة على معالجة اللغة الطبيعية وتعريفها

معالجة اللغة الطبيعية (NLP) هو فرع مبهر من الذكاء الاصطناعي يسمح للأشخاص والآلات بالتواصل مع بعضهم بعضًا باللغة اليومية. إن الطريقة التي تعطي بها الأوامر الصوتية إلى Siri أو التي تحصل بها على ترجمات على Google هما مثالان على معالجة اللغة الطبيعية في الواقع، لأن كلاً منهما يوضحان فهم البرامج والاستجابة للغة البشرية.

كيف ترتبط معالجة اللغة الطبيعية بالذكاء الاصطناعي؟

معظم الناس ليسوا مبرمجين أو مستخدمي برامج متمرسين، وهو أحد الأسباب التي تجعل معالجة اللغة الطبيعية مفيدة للغاية. يمكن أن يكون للبرامج منحنى تعلم حاد، وتسمح لك معالجة اللغة الطبيعية باستخدام برامج معقدة حتى دون أن تصبح خبيرًا. وفي الواقع، تسمح لك معالجة اللغة الطبيعية ببساطة بوصف ما تريد للذكاء الاصطناعي بنفس الطريقة التي قد تشرحها لأحد الأصدقاء.

يغطي مصطلح الذكاء الاصطناعي مجموعة واسعة من التقنيات، ولكن فرع معالجة اللغة الطبيعية يركز على تحديات اللغة البشرية. ولكي تكون حلول معالجة اللغة الطبيعية مفيدة بالفعل، يتعين عليها أن تفعل أكثر من مجرد تسجيل الكلمات التي تقولها. ويجب على أنظمة معالجة اللغة الطبيعية فهم السياق والقصد من كلماتك. ولجعل ذلك ممكنًا، يستخدم مطورو معالجة اللغة الطبيعية تقنيات الذكاء الاصطناعي الأخرى مثل تدريب الآلة والتعلم العميق.

لماذا معالجة اللغة الطبيعية مهمة؟

تسمح لك معالجة اللغة الطبيعية باستخدام التكنولوجيا التي قد يكون من الصعب استخدامها. كما أنها تسمح لأجهزة الكمبيوتر بفهم النص والكلام بطريقة لم تستطيعها قبل معالجة اللغة الطبيعية. وفيما يلي بعض فوائد معالجة اللغة الطبيعية:

معالجة اللغة الطبيعية تساعد الأشخاص على أن يكونوا أكثر إنتاجية

في العمل، يمكن أن تزيد معالجة اللغة الطبيعية من كفاءتك من خلال السماح لك باستخدام الأتمتة للمهام المتكررة أو التي تستغرق وقتًا طويلاً. على سبيل المثال، قد يستخدم قسم خدمة العملاء روبوتات دردشة تعمل بواسطة معالجة اللغة الطبيعية لمعالجة استعلامات العملاء الروتينية. أو قد يستخدم قسم المحاسبة الأنظمة المدعومة بواسطة معالجة اللغة الطبيعية للحصول على المعلومات الأساسية من الفواتير والإيصالات واستخدامها لملء قاعدة بيانات أو جدول بيانات.

كفوائد إضافية، تقلل أتمتة إدخال البيانات ومعالجتها من فرص حدوث خطأ بشري فضلاً عن أنها تسرع تدفقات العمل. وعندما يتمكن النظام من فهم اللغة البشرية بشكل جيد بما يكفي لتولي المهام الأساسية، فإنه يزيد الإنتاجية من خلال السماح للمستخدمين بالتركيز على مهام ذات قيمة أعلى.

معالجة اللغة الطبيعية تساعد على تحسين تجارب العملاء

عندما تحاول الوصول إلى مؤسسة عن طريق الهاتف ولكن لا يمكنك تجاوز مجموعة مربكة من أرقام الهواتف، فإنك تعاني من نظام استجابة صوتية تفاعلي يفتقر إلى التدريب الجيد. ولكن يمكن لروبوت الدردشة المدعوم بواسطة معالجة اللغة الطبيعية والمدرب تدريبًا جيدًا أن يمنح العملاء تجربة أكثر سهولة. ويمكن لأي موقع من مواقع التجارة الإلكترونية المزودة بنظام يدعم معالجة اللغة الطبيعية، على سبيل المثال، تحليل المنتجات التي كان العميل يتصفحها على الموقع. ومن خلال فهم المنتجات التي تهم العميل، يمكن للنظام بعد ذلك اقتراح المنتجات التي من المحتمل أن يريدها العميل.

تعمل روبوتات الدردشة لخدمة العملاء المدعومة بواسطة معالجة اللغة الطبيعية على تحسين التجارب من خلال الإجابة على الأسئلة أو حل المشكلات بسرعة. ويمكن تصميم روبوتات الدردشة هذه بحيث تتضمن سجلاً كاملاً لتفاعلات العميل وتتعرف على المشكلات التي واجهها العميل في الماضي.

معالجة اللغة الطبيعية تنشئ رؤى جديدة

إذا كنت قد أرسلت بريدًا إلكترونيًا إلى مؤسسة ما لطرح سؤال أو تقديم المشورة أو تسجيل شكوى، فقد يبدو الأمر أن لا أحد سيقرأه. وقد يكون هذا هو الحال، لأن القليل من المؤسسات لديها الوقت لقراءة كل جزء من تعليقات العملاء التي تصل إليها. ولكن الذكاء الاصطناعي المدعوم بواسطة معالجة اللغة الطبيعية لديه الوقت. ويمكنه أن يفحص مجموعات بيانات هائلة مثل محادثات العملاء على مواقع الويب. ومن ثم يمكنه أن يمنح المؤسسات ملخصًا موثوقًا به لتلك المناقشات حتى تتمكن المؤسسة من تصحيح المشكلة.

كيف تعمل معالجة اللغة الطبيعية؟

إليك الطريقة التي تجعل بها معالجة اللغة الطبيعية المحادثات البشرية والآلية ممكنة. تنطبق الخطوات التالية على اللغة في شكل نص. وتختلف معالجة اللغة الطبيعية للغة المنطوقة قليلاً ولكنها تتبع نفس المبادئ العامة.

فلنستخدم مثالاً على جملة لإظهار كيفية عمل العملية:

“I like demonstrating how natural language processing works.” "أحب أن أوضح كيفية عمل معالجة اللغة الطبيعية."

تبدأ الخوارزمية بالمعالجة المسبقة للنص.

المعالجة المسبقة للنص

تشير المعالجة المسبقة للنص إلى تبسيط النص الذي ينشئه الأشخاص حتى يكون من الأسهل لخوارزميات معالجة اللغة الطبيعية معالجة اللغة البشرية.

• إنشاء الرموز المميزة

إنشاء الرموز المميزة هو عملية تقسيم الكلمات وعلامات الترقيم في جملة ما إلى رموز مميزة. ويُعد إنشاء الرموز المميزة مهمًا لأنه من الأكثر كفاءة لخوارزميات معالجة اللغة الطبيعية معالجة الرموز المميزة أكثر من النص عند تنفيذ مهام مثل الفهرسة والبحث. تحتوي الجملة الموضحة كمثال على ثماني كلمات: “I like demonstrating how natural language processing works.” كما أنها تحتوي على نقطة، لذلك تحصل على ثمانية رموز مميزة من خلال عد الكلمات ورمز مميز واحد من خلال عد النقطة، ليصبح الإجمالي تسعة رموز مميزة.

• التحويل إلى أحرف صغيرة

التحويل إلى أحرف صغيرة هو عملية تحويل جميع الرموز المميزة إلى رموز مميزة مكتوبة بأحرف صغيرة لجعل مجموعة البيانات أبسط. في الجملة المذكورة كمثال، أحد الرموز المميزة هو "I". ولتجنب الغموض وزيادة الكفاءة، تقوم خطوة التحويل إلى أحرف صغيرة بتحويل الرموز المميزة المكتوبة بأحرف كبيرة إلى "i". وتصبح قواعد التحويل إلى أحرف صغيرة أكثر تعقيدًا في أجزاء أخرى من العملية.

• استبعاد الكلمات الشائعة

طريقة أخرى لتبسيط النص لمعالجة اللغة الطبيعية هي استبعاد الكلمات التي ليس لها معنى مهم، والتي تُسمى بالكلمات الشائعة. في الجملة الموضحة كمثال، يتم عادةً تحديد كلمتي "i" و"how" على أنهما من الكلمات الشائعة. وعندما تقوم خوارزمية باستبعادهما، يتبقى لديك سبعة رموز مميزة، وهي “like” و“demonstrating” و“natural” و“language” و“processing” و“works” و".".

• الوصول إلى جذر الكلمة والتجريد اللغوي

حتى مع بقاء الرموز المميزة السبعة، هناك مجال لمزيد من التبسيط. وإحدى هذه الطرق هي الوصول إلى جذر الكلمة ويُقصد بذلك اختزال الكلمة إلى أساسها أو جذرها. الرمز المميز “demonstrating” هو كلمة مبنية على الجذر “demonstr”، وكذلك كلمة “natural” مبنية على “natur”، لذلك يستبدل النموذج الرموز المميزة الأصلية بجذور الكلمتين “demonstr” و“natur”.

الكلمة يمكن أن يكون لها معاني مختلفة في سياقات مختلفة، والتجريد اللغوي هو عملية تحديد المعنى الصحيح في سياق معين. وتتضمن الجملة الموضحة كمثال كلمة “like”، والتي يمكن أن تعني "يستمتع" أو "شبيه بـ". في هذه الحالة، يؤدي التجريد اللغوي إلى تعيين السياق حيث تعني كلمة "like" "يستمتع".

تمثيل النص

الخطوة التالية هي تمثيل النص، وهو تحويل الكلمات إلى تنسيق رقمي يمكن للآلة معالجته. وبالإضافة إلى الأرقام، يمكن تحويل النص إلى متجهات أو تضمينات، وهي تنسيقات أكثر تعقيدًا توفر معلومات مثل السياق.

• حقيبة الكلمات (BoW)

تعمل أجهزة الكمبيوتر بشكل رائع في العد، ويحسب قياس حقيبة الكلمات عدد مرات ظهور كلمة ما في المستند. وعلى سبيل المثال، إذا ظهرت الكلمات "فريق" و"لعبة" و"هدف" بشكل متكرر في المستند، يكون السياق غالبًا عن الرياضة. تحتوي الجملة الموضحة كمثال على مثال واحد من كل كلمة. ويوضح تمثيل حقيبة الكلمات أن كل كلمة تحدث مرة واحدة فقط مثل:

{“i”: 1, “like”: 1, “demonstrating”: 1, “how”: 1, “natural”: 1, “language”: 1, “processing”: 1, “works”: 1}

• TF-IDF (تكرار المصطلح-تكرار المستند العكسي)

تستخدم تقنية تكرار المصطلح-تكرار المستند العكسي صيغة تستند إلى عدد المرات التي تظهر فيها كلمة ما في مجموعة بيانات شاملة مكونة من العديد من المستندات لتحديد أهمية الكلمة. وكلما ظهرت كلمة في كثير من المواضع، انخفضت أهميتها وفقًا لتقنية تكرار المصطلح-تكرار المستند العكسي، وأصبحت أقل أهمية في مستند واحد. تظهر كلمات مثل “the” و“a” في كثير من الأحيان، وبالتالي فهي ذات أهمية أقل. ويمكنك تمثيل أهمية الكلمات في الجملة الموضحة كمثال بالشكل التالي، حيث توضح أن الكلمات الشائعة لها أهمية أقل والكلمات غير الشائعة لها أهمية أعلى:

{“i”: 0.1, “like”: 0.1, “demonstrating”: 0.3, “how”: 0.1, “natural”: 0.2, “language”: 0.2, “processing”: 0.5, “works”: 0.1}

تحليل النص

تحليل النص هو النقطة التي تستخرج عندها خوارزمية معالجة اللغة الطبيعية المعنى من النص. وهو الطريقة التي يمكن بها للخوارزمية أن تنتج استجابات مناسبة لاستعلام المستخدم.

• التعرف على الكيانات المسماة (NER)

بعد القيام ببعض التحليلات الكمية، تبحث خوارزميات معالجة اللغة الطبيعية بعد ذلك عن الكلمات التي يمكن التعرف عليها على أنها تسمية لشيء ما. تشير كلمة apple إلى نوع من الفاكهة، ولكن كلمة Apple تشير إلى شركة محددة، وخوارزمية معالجة اللغة الطبيعية تحتاج إلى طريقة للتعرف على الاختلاف. وتتضمن الجملة الموضحة كمثال، “I like demonstrating how natural language processing works” الكلمات “natural language processing” أي معالجة اللغة الطبيعية، التي قد يتعرف عليها الناس على أنها تسمية لتقنية من تقنيات الذكاء الاصطناعي. ويتم تمثيل ذلك على النحو التالي:

مخرجات NER: [("معالجة اللغة الطبيعية"، "تقنية")]

• تحليل المشاعر

بعض مجموعات البيانات، مثل دليل أجزاء آلة جز العشب، قد لا يكون لها نبرة عاطفية كبيرة. ولكن قد يكون استعراض فيلم ما له نبرة عاطفية قوية. إذا كانت مجموعة البيانات تحتوي على نبرة، فإن تحليل المشاعر هو الخطوة في معالجة اللغة الطبيعية التي تسجلها. بالنسبة للجملة الموضحة كمثال، قد يبدو تحليل المشاعر كما يلي:

مخرجات المشاعر: إيجابي

تحليل بناء الجملة

كل جملة لها بنية نحوية. وتحليل بناء الجملة هو عملية تحليل تلك البنية للعثور على الأسماء والأفعال والفاعل وغيرها. وهذا مهم لأن اللغات المختلفة تستخدم بناء جملة مختلفًا، لذلك فإن تحليل بناء الجملة أمر مهم للترجمة الآلية. بالنسبة للجملة الموضحة كمثال، قد يؤدي تحليل بناء الجملة إلى إنشاء هذه النتيجة:

شجرة بناء الجملة: (ROOT (S (NP (PRP I)) (VP (VBP like) (S (VP (VBG demonstrating) (SBAR (WHADVP (WRB how)) (S (NP (NNP Natural) (NNP Language) (NNP Processing)) (VP (VBZ works)))))))))

بناءً على الخوارزمية المحددة، ستكون هناك عادةً خطوات إضافية. والنتيجة تكون عبارة عن محادثة تبدو فيها أن الآلة تفهم كلماتك ونيتك وتستجيب لك باللغة الطبيعية.

ما هي الأمثلة على مهام معالجة اللغة الطبيعية؟

التحكم في طائرة بدون طيار بأوامر صوتية

حتى أقوى التقنيات يكون لها قيمة محدودة إذا لم تكن تعرف كيفية استخدامها. معالجة اللغة الطبيعية تجعل التكنولوجيا أكثر سهولة. وهي تقلل من الحاجة إلى المعرفة التقنية المتخصصة للحصول على فوائد البرامج المتقدمة أو الأجهزة المتقدمة. ويمكن للمستخدمين التفاعل مع الأنظمة المدعومة بواسطة معالجة اللغة الطبيعية من خلال المحادثة الطبيعية بدلاً من الاعتماد على الأوامر المعقدة أو التشفير أو عناصر التحكم المادية.

على سبيل المثال، يمكن لتطبيق التحكم عن بُعد للطائرات الصغيرة بدون طيار أن يتيح لك ببساطة إخبار طائرة بدون طيار بالقيام بشيء مثل الانقلاب في الهواء، دون الحاجة إلى تعلم عناصر التحكم المعقدة التي ستحتاج إلى استخدامها. وتسمح القدرة على استخدام الأوامر الصوتية البسيطة للمزيد من الأشخاص باستخدام التكنولوجيا.

الحصول على رؤى أفضل لإدارة العلامات التجارية

يعبر الناس عن أفكارهم وتفضيلاتهم كل يوم، والشركات لديها إمكانية الوصول إلى الكثير من تلك البيانات. وتستخدم الشركات بالفعل بيانات مثل مبيعات المنتجات لفهم بعض جوانب سلوك العميل. وباستخدام حلول معالجة اللغة الطبيعية، يمكن لأجهزة الكمبيوتر تحويل محادثات مواقع التواصل الاجتماعي واستعراضات آراء العملاء عبر الإنترنت إلى معلومات قابلة للتنفيذ أيضًا.

إن الرؤى الواردة من معالجة اللغة الطبيعية هي نوع مختلف من المعلومات عن تحليلات المبيعات التقليدية. تستخدم المؤسسات أرقام المبيعات للحصول على الرؤى التشغيلية مثل التوقع أو إدارة الموارد، ولكن التحليل المستند إلى معالجة اللغة الطبيعية يمكن أن يكون أكثر فعالية في إدارة العلامات التجارية أو تحسين تجارب العملاء.

منع الكم الهائل من المعلومات

إذا كان لديك عنوان بريد إلكتروني تستخدمه لوظيفتك، فيمكن أن يبدو الكم الهائل من المعلومات أمرًا حتميًا. يتلقى الموظف العادي أكثر من 120 رسالة بريد إلكتروني يوميًا، لذلك لا عجب أن يتجاهل حوالي 60% من الموظفين رسائل البريد الإلكتروني الداخلية للشركة ببساطة. ولكن إذا كان تطبيق البريد الإلكتروني الخاص بك يحتوي على إمكانات معالجة اللغة الطبيعية، فإنه يمكن أن يساعدك على تجنب الكم الهائل من المعلومات. حيث يمكنه تصفية رسائل البريد الإلكتروني وتصنيفها وتحديد أولوياتها حتى تحصل الرسائل الأكثر أهمية على الاهتمام اللازم.

بالمثل، يمكن لأنظمة معالجة اللغة الطبيعية المدمجة في برامج التعاون نسخ الاجتماعات وتلخيصها. ويمكنها أيضًا التعرف على النقاط الرئيسية التي تم التوصل إليها خلال اجتماع وتسجيلها وتقديم تقرير عن بنود العمل المعيَّنة. ويساعد هذا النوع من الأتمتة التي تعمل من خلال معالجة اللغة الطبيعية الأفراد على توفير الوقت وزيادة الكفاءة التنظيمية العامة.

حالات استخدام معالجة اللغة الطبيعية

تقوم معالجة اللغة الطبيعية بتحويل الصناعات. وتعمل تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية على تحسين كفاءة الموظفين، وجعل تجارب العملاء أفضل، وتمكين اتخاذ القرارات الإستراتيجية، التي تمتد على نطاق واسع من القطاعات. وفيما يلي بعض حالات الاستخدام الملحوظة لمعالجة اللغة الطبيعية عبر مختلف الصناعات.

أساليب معالجة اللغة الطبيعية

تقع معظم أساليب معالجة اللغة الطبيعية في واحدة من فئتين واسعتين. وتستخدم معالجة اللغة الطبيعية إما الأسلوب القائم على القواعد أو الأسلوب القائم على تدريب الآلة.

معالجة اللغة الطبيعية على أساس القواعد

يحاول هذا الأسلوب تحديد مجموعة من القواعد اللغوية التي يمكن لجهاز الكمبيوتر اتباعها لفهم وتوليد اللغة البشرية بشكل موثوق. ونتيجة لذلك، فإنه موجَّه بشكل كبير نحو الجوانب اللغوية في اللغويات الحاسوبية. ويمكن أن تكون الأساليب القائمة على القواعد فعالة للغاية إذا كنت تستخدم مجموعات بيانات يتم فيها التحكم في اللغة ويمكن التنبؤ بها، مثل المستندات القانونية أو الأدلة التقنية.

معالجة اللغة الطبيعية على أساس تدريب الآلة

يستخدم الأسلوب القائم على تدريب الآلة لمعالجة اللغة الطبيعية مجموعة متنوعة من الطرق الإحصائية والنُهج الخوارزمية. وبدلاً من إنشاء القواعد مسبقًا، فإن الهدف هو السماح لجهاز الكمبيوتر بتعلم كيفية التواصل على أساس مجموعة بيانات ضخمة. الفكرة هي أنه بمجرد قيام جهاز الكمبيوتر بمعالجة ما يكفي من الأمثلة على اللغة البشرية، سيحدد الكمبيوتر الأنماط التي تنشئ لغة بشرية جيدة. وإذا كانت لديك مجموعات بيانات كبيرة بما يكفي، فيمكن أن تكون الأساليب القائمة على تدريب الآلة لمعالجة اللغة الطبيعية مرنة للغاية وفعالة بشكل ملحوظ.

تاريخ معالجة اللغة الطبيعية بإيجاز

بدأت معالجة اللغة الطبيعية كفرع من الذكاء الاصطناعي في التطور في أربعينيات القرن العشرين. وفي الثمانينيات والتسعينيات، أصبحت حلول الحوسبة أكثر فعالية وبدأ تدريب الآلة في التطور. وفي الآونة الأخيرة، أدى ظهور التعلم العميق والشبكات العصبية ومختلف أشكال الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى تحول كامل في معالجة اللغة الطبيعية.

الأحداث في تطور معالجة اللغة الطبيعية

• عقد 1940 | ظهرت أولى تطورات معالجة اللغة الطبيعية، بما في ذلك مذكرة ويفر (Weaver Memorandum) حول الترجمة الآلية
• عقد 1950 | تم تقديم "القواعد اللغوية الشاملة"، وتم اقتراح اختبار تورينج (Turing test)، وظهر التعلم العميق
• عقد 1960 | ظهرت روبوتات الدردشة مثل ELIZA ونشأت النظريات اللغوية التي تدعم تطور معالجة اللغة الطبيعية
• عقد 1970 | ظهرت نظرية قواعد الحالة والشبكات الدلالية، وتطورت الأنظمة القائمة على القواعد وانتشرت روبوتات الدردشة
• عقد 1980 | تطورت الخوارزميات الأولى لتدريب الآلة، وتطورت تقنيات التعرف على الكلام، وتوسعت اللغويات الحاسوبية وظهرت نظرية الشبكات العصبية التكرارية
• عقد 1990 | ظهرت النماذج الإحصائية والذاكرات قصيرة المدى المطولة وازدادت مكاسب الترجمة الآلية
• عقد 2000 | تطور تدريب الآلة بسرعة وتطورت نماذج اللغة العصبية، وأصبحت كميات هائلة من البيانات المنطوقة والنصية سهلة الوصول
• عقد 2010 | زيادة كبيرة في البيانات والحوسبة المتاحة ساعدت على تطور التعلم العميق بسرعة
• عقد 2020 | تبرز النماذج اللغوية الكبيرة ونماذج اللغات المدربة مسبقًا والمحوِّلات

نظرة عامة على تكنولوجيا معالجة اللغة الطبيعية

معالجة اللغة الطبيعية هي مصطلح شامل يغطي مجموعة من التقنيات والأساليب التي تجعل من الممكن للآلات فهم وإنتاج اللغة البشرية. وتندرج كل تقنية تدعم معالجة اللغة الطبيعية ضمن واحدة من هاتين الإمكانيتين.

الفئات الفرعية لمعالجة اللغة الطبيعية

تغطي معالجة اللغة الطبيعية مجموعة من التقنيات والأساليب. ولكن الغرض الأساسي من معالجة اللغة الطبيعية هو جعل من الممكن للآلات فهم وإنتاج اللغة البشرية. هاتان الإمكانيتان هما المكونان الرئيسيان لمعالجة اللغة الطبيعية.

• فهم اللغة الطبيعية (NLU): يركز فهم اللغة الطبيعية على فهم اللغة البشرية وتفسيرها. وللقيام بذلك، يجب أن تكون أنظمة فهم اللغة الطبيعية قادرة على تحليل بناء الجملة، وتحليل الدلالات، وفهم الطريقة التي يؤثر بها السياق على المعنى في اللغة البشرية. وقد يتخذ ذلك أشكالاً مثل فهم الأسئلة المنطوقة أو أداء المهام على أساس الإرشادات المنطوقة.
• توليد اللغة الطبيعية (NLG): يركز توليد اللغة الطبيعية على إنتاج نص أو كلام يشبه اللغة البشرية. وللقيام بذلك، يجب أن تكون أنظمة توليد اللغة الطبيعية قادرة على تحويل البيانات غير المنظمة إلى لغة طبيعية. وقد يعني هذا تلخيص المعلومات أو حتى إجراء المحادثات.

دور تدريب الآلة في معالجة اللغة الطبيعية

ماذا يمكن أن يفعله جهاز الكمبيوتر إذا كان بإمكانه تعليم نفسه مهارات جديدة؟ هذا هو المقصود بتدريب الآلة. تدريب الآلة هو عندما تتعلم أجهزة الكمبيوتر كيفية القيام بالمهام بمفردها دون أي تعليمات محددة.

بالنسبة لمعالجة اللغة الطبيعية، يأخذ تدريب الآلة شكل إنشاء نماذج تساعد على كل من فهم اللغة الطبيعية وتوليد اللغة الطبيعية. ويستخدم تقنيات تشمل التعلم الموجَّه، والذي يشير إلى نماذج التدريب على البيانات التي تحتوي على تسميات، والتعلم غير الموجَّه، وهو نماذج التدريب على البيانات التي لا تحتوي على تسميات.

دور التعلم العميق في معالجة اللغة الطبيعية

التعلم العميق هو شكل محدد من أشكال تدريب الآلة. ويستخدم الشبكات العصبية التي لديها طبقات متعددة، وهذا هو سبب احتواء الاسم على كلمة "عميق". ويشير مصطلح "التعلم" إلى استخدام الخوارزميات التي تعمل على تحديد ثم نمذجة الأنماط المعقدة في مجموعات البيانات. ويُعد التعلم العميق مهمًا في معالجة اللغة الطبيعية لأنه جعل معالجة اللغة الطبيعية أفضل بكثير في مهام معينة. وتشمل هذه المهام الترجمة بين اللغات وتحليل المشاعر في مجموعة بيانات وإنشاء نص.

كيفية تحسين الشبكات العصبية لمعالجة اللغة الطبيعية

تعتمد الشبكات العصبية على فكرة استخدام الدماغ البشري كنموذج لكيفية معالجة البيانات. وتمكِّن الشبكات العصبية أنظمة معالجة اللغة الطبيعية من أن تكون دقيقة للغاية في كل من فهم وتوليد اللغة البشرية. ويمكن أن يكون للشبكات العصبية بُنى مختلفة وهي مهمة لتمكين تطبيقات مثل المساعد الافتراضي أو روبوت الدردشة أو تحليل النص الآلي.

اللغويات الحاسوبية ومعالجة اللغة الطبيعية

اللغويات الحاسوبية هي مجال الدراسة الذي يجمع بين علوم الحاسوب واللغويات للتركيز على معالجة اللغة الطبيعية. وينشئ هذا المجال أساسًا نظريًا لتمكين أجهزة الكمبيوتر من فهم اللغة البشرية.

• بناء الجملة

يدرس بنية الجمل والقواعد التي تجعل الجمل نحوية أو غير نحوية.

بناء جملة صحيح في اللغة الإنجليزية: “The cat sits on the mat.”

بناء جملة غير صحيح في اللغة الإنجليزية: “Cat the on mat sits.”

• الدلالات

يدرس هذا المجال المعنى في اللغة، بما في ذلك كيفية تمثيل الكلمات والعبارات للأشياء والأفعال والأفكار.

الجملة: "تجلس القطة فوق السجادة".

التفسير الدلالي: المعنى هو أن هناك قطة تجلس بالفعل فوق سجادة.

• دراسة استخدام اللغة

يدرس هذا المجال الطريقة التي يؤثر بها السياق على تفسير اللغة.

الجملة: "هل تستطيع تمرير الملح؟"

التفسير المتداول: على الرغم من أنه سؤال حول القدرة، إلا أن السياق يبين أنه يجب عليك فهم أنه طلب مهذب لشخص ما لتمرير الملح.

تُعد اللغويات الحاسوبية مهمة لأنها تربط النقاط بين النظرية اللغوية وتطبيقات فعلية لمعالجة اللغة الطبيعية.

الأسئلة المتكررة

قراءة المزيد