پردازش زبان طبیعی / مفاهیم جذابی که نمی‌دانستید

حتماً تاکنون چیزهای زیادی در مورد هوش مصنوعی شنیده‌اید و به خوبی می‌دانید که پیشرفت در چنین حوزه‌هایی، چه انقلاب بزرگی برپا کرده است. هوش مصنوعی، زیرشاخه‌های متعددی دارد که پردازش زبان طبیعی، یکی از شاخه‌های مهم و جذاب آن است. گاهی درک احساساتی که پشت کلمات پنهان می‌شوند، برای ما مبهم و غیرقابل‌تحلیل خواهند بود؛ درحالی‌که با پردازش زبان طبیعی از طریق هوش مصنوعی، می‌توان به درک صحیحی از معنای واقعی کلمات و احساسات افراد رسید. آنچه در یادگیری این شاخه از علم داده موردتوجه قرار می‌گیرد، این است که آیا واقعاً استخراج احساسات افراد از زبان آن‌ها و پردازش آن در قالب متن، به همین سادگی است؟ آیا این فناوری، مزایایی برای بشر به همراه دارد؟ با ما همراه باشید تا مفاهیم جذاب زیادی را در این خصوص، ارائه دهیم.

اهمیت پردازش زبان طبیعی در چیست؟

در تعریف این فناوری که با عنوان nlp نیز شناخته می‌شود، باید بگوییم که یک شاخه از هوش مصنوعی است که به ماشین‌ها امکان می‌دهد تا زبان‌های رایج بین افراد را بخوانند و معنی آن‌ها را استخراج کنند. این کار که با زبان‌شناسی و مدل‌سازی انجام می‌شود، پیچیدگی‌های خاص خود را دارد. این فناوری، که به‌سرعت در صنایع مختلف در حال گسترش است، باعث افزایش قدرت محاسباتی و مزایای دیگر، شده است. بهتر است اهمیت این موضوع را، به شکل دیگری بررسی کنیم. در سخنانی که هر فرد بیان می‌کند، اطلاعات زیادی نهفته است. از سویی دیگر، هر کلمه از بین هزاران کلماتی که افراد بیان می‌کنند، پیچیدگی خاص خود را دارد. به همین خاطر است که می‌گوییم در یک گفت‌وگو، اعلامیه یا توییت، با اطلاعات عظیمی مواجه هستید که برای پردازش آن، به ان‌ال‌پی نیاز خواهید داشت. با توجه به اینکه پردازش زبان طبیعی، در حوزه‌های متعددی کاربرد دارد، می‌توان اهمیت استفاده و یادگیری آن را درک و توجیه کرد.

 

مزایای پردازش زبان طبیعی

ارتباط بین انسان و کامپیوتر، موضوع مهمی است که نمی‌توان در عصر تکنولوژی، آن را نادیده گرفت. مهم‌ترین مزیتی که در این فناوری دنبال می‌شود، بهینه‌سازی این ارتباط، بین انسان و ماشین است. از مزایای این فناوری می‌توان به افزایش دقت و کارایی اسناد، توانایی ایجاد خلاصه‌سازی خودکار از یک متن طولانی و پیچیده، درک کلمات گفتاری، ایجاد چت بات برای پشتیبانی از مشتری در سازمان‌های مختلف، تجزیه‌وتحلیل احساسات، استخراج موضوع، ریشه‌یابی و...، اشاره کرد.

مراحل پردازش زبان طبیعی

پردازش زبان انسان، طی چند مرحله انجام می‌شود. به این صورت که یک انسان، با یک دستگاه دیجیتال صحبت می‌کند و دستگاه صوتی، صدای او را ضبط می‌نماید. دستگاه دیجیتالی، صدای انسان را به متن تبدیل می‌کند. سپس، متن‌ها پردازش‌شده و یک پاسخ متنی مناسب، برای آن‌ها در نظر گرفته می‌شود. پاسخ متنی، به فایل صوتی تبدیل می‌شود و دستگاه، فایل صوتی را به‌عنوان پاسخ انسان، پخش می‌کند. ممکن است تاکنون بارها از این فناوری، در زندگی روزمره خود استفاده کرده باشید اما آن را به این عنوان، نشناسید. به‌عنوان‌مثال، هنگامی‌که عبارتی را در گوگل ترنسلیت، تایپ می‌کنید و یا با ویرایشگرهای متنی مانند، ورد، کار می‌کنید، در حقیقت از ان‌ال‌پی استفاده می‌نمایید. رایانه‌های جدید می‌توانند یک خلاصه از متن‌های طولانی را در اختیار شما قرار دهند. از دیگر کاربردهای ان‌ال‌پی، می‌توان به دسته‌بندی متون و یادگیری ماشین، سیستم‌های توصیه‌گر، دستیارهای صوتی و گفتگوهای تعاملی و...، اشاره کرد.

نحوه کار در پردازش زبان طبیعی

قبل از هر چیزی باید بدانید که این فناوری، با چالش‌های بسیاری همراه است و چالش‌های آن، از پیچیدگی‌ زبان بشر، ناشی می‌شود. این دانش، در صورتی برای بشر مفید خواهد بود که علوم رایانه، در راستای افزایش آگاهی بشر از پیچیدگی‌های زبان، توسعه یابد. از چالش‌هایی که تاکنون در مسیر پردازش زبان‌های طبیعی وجود داشته است، می‌توان به ساختارهای نحوی و زبانی مختلف، لهجه‌های متفاوت، ضرب‌المثل‌ها، استعاره‌ها، کنایه‌ها، کلمات دو پهلو و...، اشاره کرد.

از سویی دیگر، ماشین‌های یادگیری نیز در طی این سال‌ها، پیشرفت قابل‌توجهی داشته‌اند. در بررسی روش کار در این فناوری، می‌توان گفت که رایانه‌ها به کمک الگوریتم‌ها، زبان انسانی را درک می‌کنند. به این صورت که الگوریتم‌ها می‌توانند داده‌های ساختار نیافته زبان بشر را، به داده‌های قابل‌فهمی برای رایانه تبدیل کنند. درواقع، برای اینکه رایانه‌ها بتوانند معنای یک متن را درک کنند، به این الگوریتم‌ها نیاز دارند؛ بنابراین، برنامه‌نویسی و پیاده‌سازی این الگوریتم‌ها، برای پردازش زبان طبیعی، اهمیت بسیاری دارد.

نکته مهم

این فناوری، می‌تواند یک ارتباط جذاب بین انسان و ماشین برقرار کند. درصورتی‌که این ارتباط به‌صورت کامل شکل بگیرد، می‌تواند تحولات شگفت‌انگیزی را ایجاد کند. هرچند که این موضوع، چندان هم ساده نیست و به درک گسترده‌ای از حالات انسان توسط ماشین نیاز دارد. هدف از گسترش این فناوری، آن است که بتوان با استفاده از الگوریتم‌های موجود در علوم رایانه‌ای، به تئوری‌های محاسباتی از زبان طبیعی رسید. برای تحقق این هدف، باید دانش زبان‌شناسان نیز به‌اندازه علوم رایانه‌ای، رشد کند. فناوری ان‌ال‌پی، به رایانه‌ها کمک می‌کند که زبان طبیعی را مانند انسان، درک کند.

حوزه‌های پردازش زبانی طبیعی

کاربردهای مختلف این دانش فناوری، به دو دسته کاربرد نوشتاری و کاربرد گفتاری، تقسیم می‌شود. از کاربردهای نوشتاری، یعنی پردازش متن، می‌توان به ترجمه یک متن به زبان دیگر، استخراج اطلاعات نهفته در یک متن، پیدا کردن مستندات خاص در یک داده نوشتاری مانند، پیدا کردن کتاب‌های مرتبط به یکدیگر در یک کتابخانه، اشاره کرد. از کاربردهای گفتاری پردازش زبان نیز، می‌توان سرویس‌های اتوماتیک ارتباط با مشتری، سیستم‌های پرسش و پاسخ انسان با رایانه و سایر سیستم‌های کنترلی با استفاده از فرمان‌های صوتی را، نام برد. در پردازش زبان، از دانش و اطلاعات مختلفی استفاده می‌شود که می‌توان آن‌ها را در چند سطح مختلف، اعم از آواشناسی، واج‌شناسی، ریخت‌شناسی، معناشناسی، عمل‌گرایی، نحو و گفتمان، تقسیم‌بندی کرد.

موارد استفاده از پردازش زبان طبیعی (nlp)

همان‌طور که اشاره کردیم، زبان، پیچیدگی‌های بسیاری دارد و یادگیری این پیچیدگی‌ها توسط ماشین‌ها، بسیار دشوار است. در این راستا، زبان‌شناسان و برنامه‌نویسان در تلاش هستند که با کشف ابهامات زبان انسان، برنامه‌هایی مبتنی بر زبان طبیعی را طراحی کنند. پردازش زبان، به‌عنوان نیروی محرکه ماشین یادگیری، می‌تواند کاربردهای بسیاری داشته باشد که در ادامه به چند مورد، اشاره می‌کنیم:

• خلاصه‌سازی متن، یکی از تکنیک‌های به‌کاررفته در این فناوری است که می‌توان با استفاده از آن، حجم عظیمی از متن‌های دیجیتالی، نمایه‌ها، پایگاه‌های اطلاعاتی پژوهشی و متن‌های دیگر را، خلاصه کرد.

• ان‌ال‌پی، به‌عنوان یک ابزار تجاری-کاربردی برای تجزیه‌وتحلیل احساسات در رسانه‌های اجتماعی، شناخته می‌شود. با کمک پردازش زبان طبیعی، می‌توان پست‌هایی که در رسانه‌های اجتماعی بارگذاری می‌شوند را برای استخراج احساسات و نگرش‌ها، تبلیغات و...، تجزیه‌وتحلیل کرد.

• برنامه‌های مجازی و ربات‌های گفت‌وگو، سرنخ‌های متنی را در درخواست‌های انسانی، تشخیص می‌دهند و با استفاده از این سرنخ‌ها، به دنبال پاسخ بهتری برای آن‌ها هستند. این برنامه‌ها، نمونه‌ای از فناوری NLP شناخته می‌شوند.

• ابهام‌زدایی، یکی از فرایندهای مهم در پردازش زبان است که به انتخاب معنای یک کلمه از بین معانی چندگانه، از طریق رویکرد تحلیل معنایی اشاره دارد. در این فرایند، کلمه‌ای انتخاب می‌شود که معنای آن، بیشترین سازگاری را با متن واردشده دارد.

• تشخیص هرزنامه یا اسپم، از دیگر کاربردهای این حوزه فناوری است که برای این منظور، از قابلیت‌های طبقه‌بندی متن مانند، بعضی از اصطلاحات تبلیغاتی، زبان تهدیدآمیز، موضوع نامناسب، گرامر بد و...، استفاده می‌شود.

• کاربردهایی که ذکر کردیم، تنها بخشی از موارد استفاده از این دانش هستند. استفاده از ان‌ال‌پی، در سایر حوزه‌ها مانند، پزشکی، سیستم‌های توصیه گر، توکن‌سازی، مدل‌سازی موضوع و... نیز، دیده می‌شود.

تکنیک‌های موردنیاز در پردازش زبان طبیعی

تکنیک‌های مورداستفاده در پردازش زبان، به دو دسته آنالیز نحوی و آنالیز معنایی، دسته‌بندی می‌شود. آنالیز نحوی، موضوع نحو زبان است که در آن، قواعد مربوط به چینش واژگان در جمله، مطالعه می‌شود. در این شاخه، ترکیب واژگان در جمله، به‌صورتی بررسی می‌شود که برای انسان، معنادار باشد. درواقع در آنالیز نحوی، رایانه از تکنیک‌ها و الگوریتم‌هایی استفاده می‌کند که از قوانین نحو در زبان‌شناسی، طراحی‌شده‌اند و رایانه را قادر می‌سازد که الگوهای نحوی جملات را، درک کند. از تکنیک‌های مورداستفاده در آنالیز نحوی، می‌توان به لم‌سازی، تقسیم‌بندی واژگان، تقسیم‌بندی تشخیص نقش کلمات و...، اشاره کرد.

در آنالیز معنایی که معانی کلمات و جملات در زبان بشری موردتوجه قرار می‌گیرد، ارتباط بین واژگان و معنای آن‌ها و همچنین، تغییر معنایی واژگان در کاربردهای مختلف، موردبررسی قرار می‌گیرد. هدف از به‌کارگیری تکنیک آنالیز معنایی آن است که برای رایانه‌، الگوریتم‌هایی را ایجاد کنیم که به کمک آن، بتواند واژگان، علامت‌ها و جملات زبان بشری را درک کند.‌ از تکنیک‌های آنالیز معنایی، می‌توان به شناسایی اسامی، ابهام‌زدایی از معنای کلمات و تولید زبان طبیعی، اشاره کرد.

جمع‌بندی

در این مطلب، راجع به پردازش زبان طبیعی (nlp) ، به‌عنوان یک برنامه کامپیوتری برای درک زبان انسان به همان شکلی که گفته و نوشته می‌شود، صحبت کردیم. این دانش که بخشی از هوش مصنوعی است، دارای پیشینه ۵۰ ساله بوده و می‌توان ریشه آن را در علم زبان‌شناسی، جست‌وجو کرد. این دانش، برای تجزیه‌وتحلیل متن استفاده می‌شود و به کامپیوترها اجازه می‌دهد که نحوه صحبت کردن انسان و ابهاماتی که در آن نهفته است را، درک کند. این تعامل بین انسان و ماشین، کاربردهای گسترده‌ای در دنیای واقعی دارد و افراد می‌توانند به کمک آن، پاسخ سؤالات خود را از کامپیوترها، دریافت کنند.