پردازش زبان طبیعی (NLP) زیر شاخه ای از هوش مصنوعی (AI) است که بر تعامل بین رایانه و انسان با استفاده از زبان طبیعی تمرکز دارد. NLP به توانایی کامپیوترها برای درک، تفسیر و تولید زبان انسانی مربوط می شود.

NLP شامل تکنیک ها و رویکردهای مختلفی از جمله یادگیری ماشینی، مدل سازی آماری و تحلیل زبانی است. برخی از وظایف کلیدی در NLP در قسمت زیر مورد بحث قرار گرفته اkn.

وظایف کلیدی در NLP

در اینجا توضیح دقیق تری از هر وظیفه کلیدی در پردازش زبان طبیعی (NLP) آورده شده است:

۱- طبقه بندی متن

طبقه بندی متن یک یا چند دسته یا برچسب از پیش تعریف شده را به یک قطعه متن اختصاص می دهد. این یک وظیفه اساسی در NLP است و کاربردهای متعددی مانند تشخیص هرزنامه، تجزیه و تحلیل احساسات و طبقه بندی موضوع دارد. طبقه‌بندی متن اغلب با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی، مانند Naive Bayes، ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) یا الگوریتم‌های یادگیری عمیق، مانند شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN) یا شبکه‌های عصبی تکراری (RNN) انجام می‌شود.

۲- شناسایی نهاد نامگذاری شده (NER)

شناسایی موجودیت نام‌گذاری شده (NER) شناسایی و استخراج موجودیت‌های نام‌گذاری‌شده از متن، مانند نام افراد، سازمان‌ها، مکان‌ها و سایر موجودیت‌ها است. NER اغلب اطلاعات ساختاریافته را از متن بدون ساختار استخراج می کند، مانند استخراج اطلاعات یا ساخت نمودار دانش. NER معمولاً با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین آموزش داده شده بر روی مجموعه داده‌های حاشیه‌نویسی، مانند میدان‌های تصادفی شرطی (CRF) یا LSTM‌های دوطرفه انجام می‌شود.

۳- تجزیه و تحلیل احساسات

لحن احساسی یا جهت گیری یک متن را تعیین می کند، مانند مثبت، منفی یا خنثی. تجزیه و تحلیل احساسات معمولاً در نظارت بر رسانه های اجتماعی، تجزیه و تحلیل بازخورد مشتری و مدیریت شهرت برند استفاده می شود. تجزیه و تحلیل احساسات را می توان با استفاده از روش های مبتنی بر قانون، الگوریتم های یادگیری ماشینی مانند Naive Bayes، SVM ها یا الگوریتم های یادگیری عمیق مانند CNN یا RNN انجام داد.

۴- ترجمه ماشینی

وظیفه ترجمه خودکار، تبدیل متن از یک زبان به زبان دیگر است. ترجمه ماشینی یک کار چالش برانگیز است. زیرا شامل درک نکات ظریف زبان، مانند عبارات اصطلاحی و ارجاعات فرهنگی است. ترجمه ماشینی را می توان با استفاده از روش های ترجمه ماشینی آماری یا عصبی مبتنی بر قانون انجام داد.

۵- تشخیص گفتار

این وظیفه شامل رونویسی خودکار زبان گفتاری به متن است. تشخیص گفتار نیز یک کار چالش برانگیز است. زیرا شامل رسیدگی به تنوع در گفتار به دلیل لهجه، صدای پس زمینه و عوامل دیگر است. تشخیص گفتار را می توان با استفاده از مدل های پنهان مارکوف (HMM)، مدل های ترکیبی گاوسی (GMM) یا الگوریتم های یادگیری عمیق مانند CNN و RNN انجام داد.

۶- خلاصه سازی متن

به طور خودکار خلاصه ای از یک متن را تولید می کند در حالی که مهم ترین اطلاعات آن را حفظ می کند. خلاصه سازی متن را می توان با استفاده از روش های استخراجی یا انتزاعی انجام داد. روش های استخراجی شامل انتخاب مهم ترین جملات یا عبارات از متن ورودی است. در حالی که روش های انتزاعی شامل تولید متن جدیدی است که متن ورودی را خلاصه می کند. خلاصه سازی متن را می توان با استفاده از الگوریتم های مبتنی بر قانون، آماری یا یادگیری عمیق مانند RNN یا Transformers انجام داد.

اینها تنها چند نمونه از وظایف کلیدی در NLP هستند. وظایف و کارهای فرعی بسیاری در NLP وجود دارد و هر کار را می توان با استفاده از تکنیک ها و رویکردهای مختلف، بسته به الزامات و محدودیت های خاص کار، انجام داد.

کاربردهای NLP

NLP کاربردهای زیادی دارد، از جمله چت بات، دستیار مجازی، موتورهای جستجو و ترجمه زبان. در سال های اخیر به دلیل رشد داده های دیجیتال و نیاز روزافزون به پردازش و تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده های متنی، اهمیت فزاینده ای پیدا کرده است.

چت بات ها

آنها برنامه های رایانه ای هستند که برای شبیه سازی مکالمه با کاربران انسانی طراحی شده اند. که معمولاً از تکنیک های پردازش زبان طبیعی برای درک و پاسخ به درخواست های کاربر استفاده می کنند. چت بات ها را می توان برای برنامه های مختلف، از خدمات مشتری و پشتیبانی گرفته تا کمک شخصی و سرگرمی، استفاده کرد.

ویژگی های کلیدی چت بات

در اینجا به برخی از ویژگی ها و توانایی های کلیدی چت بات ها اشاره می کنیم:

۱- پردازش زبان طبیعی

چت بات ها از تکنیک های پردازش زبان طبیعی (NLP) برای درک و تفسیر درخواست های کاربر به زبان طبیعی استفاده می کنند. NLP شامل تجزیه و تحلیل ساختار و معنای زبان برای شناسایی هدف کاربر و ایجاد پاسخ مناسب است.

۲- آگاهی از زمینه ارتباطی

آنها می توانند به گونه ای طراحی شوند که آگاه به زمینه باشند. به این معنی که می توانند تعاملات قبلی با کاربر را به خاطر بسپارند و از آن اطلاعات برای ارائه پاسخ های شخصی تر و مرتبط تر استفاده کنند. این ویژگی می تواند کیفیت مکالمه را بهبود بخشد و ربات چت را مفیدتر و جذاب تر کند.

۳- چند کاناله بودن

آنها را می توان در چندین کانال، از جمله برنامه های وب و تلفن همراه، پلت فرم های پیام رسانی و دستیارهای صوتی مستقر کرد. این موضوع به کاربران اجازه می دهد تا با استفاده از کانال دلخواه خود با چت بات تعامل داشته باشند. به این ترتیب دسترسی به آن ها ساده تر می شود.

۴- یکپارچه سازی با API ها

آنها را می توان با API ها برای دسترسی به داده ها و خدمات خارجی مانند اطلاعات آب و هوا، اخبار و پلت فرم های تجارت الکترونیک ادغام کرد. این می تواند عملکرد چت بات را افزایش دهد و اطلاعات مفید و مرتبط تری را در اختیار کاربران قرار دهد.

۵- یادگیری ماشینی

برای بهبود عملکرد، چت بات ها را می توان با استفاده از تکنیک های یادگیری ماشین، آموزش داد. یادگیری ماشینی شامل تغذیه مقادیر زیادی از داده ها در یک الگوریتم است. پس از آن میتواند الگوها را شناسایی کند و بر اساس آن داده ها پیش بینی کند. این ویژگی می تواند دقت و ارتباط پاسخ های چت بات را بهبود بخشد. همچنین، آن را قادر می سازد تا طیف وسیع تری از درخواست ها را مدیریت کند.

۶- شخصی سازی

آنها را می توان بر اساس ترجیحات و نیازهای کاربر بر اساس موقعیت مکانی، ترجیح زبان و تعاملات قبلی با چت بات شخصی سازی کرد. این ویژگی می تواند تجربه کاربر را بهبود بخشد.

۷- در دسترس بودن

آنها می توانند ۲۴ ساعته در دسترس باشند و به کاربران این امکان را می دهند که در هر زمان بسادگی به اطلاعات و خدمات دسترسی داشته باشند. این می تواند رضایت مشتری را بهبود بخشد و زمان انتظار برای پشتیبانی و کمک را کاهش دهد.

چت بات ها دارای طیف وسیعی از ویژگی ها و توانایی ها هستند که آنها را به ابزاری مفید برای مشاغل و سازمان هایی تبدیل می کند که به دنبال ارائه خدمات شخصی، راحت و کارآمد به مشتریان و کاربران خود هستند. با پیشرفت در پردازش زبان طبیعی و یادگیری ماشینی، چت ربات ها به طور فزاینده ای پیچیده می شوند و قادر به رسیدگی به طیف وسیع تری از وظایف و درخواست ها هستند.

دستیاران مجازی (Virtual Assisstant)

دستیارهای مجازی یا دستیارهای شخصی هوشمند، ابزارهای مبتنی بر نرم افزار هستند که از پردازش زبان طبیعی و یادگیری ماشینی برای ارائه کمک های شخصی به کاربران و انجام کارهای مختلف مانند برنامه ریزی قرار ملاقات ها، تنظیم یادآورها، پاسخ دادن به سوالات و کنترل دستگاه های خانه هوشمند استفاده می کنند.

ویژگی های کلیدی دستیاران مجازی

در اینجا به برخی از ویژگی ها و توانایی های کلیدی دستیاران مجازی اشاره می کنیم:

۱- کنترل از طریق صدا

دستیارهای مجازی را می توان با استفاده از دستورات صوتی کنترل کرد و به کاربران این امکان را می دهد که به اطلاعات دسترسی داشته باشند و کارها را بدون استفاده از دست انجام دهند. این می تواند به ویژه در هنگام رانندگی یا زمانی که دستان کاربر درگیر است مفید باشد.

۲- پردازش زبان طبیعی

آنها از پردازش زبان طبیعی (NLP) برای درک و تفسیر درخواست های کاربر به زبان طبیعی استفاده می کنند. NLP شامل تجزیه و تحلیل ساختار و معنای زبان برای شناسایی هدف کاربر و ایجاد پاسخ مناسب است.

۳- شخصی سازی

آنها را می توان بر اساس ترجیحات و نیازهای کاربر بر اساس موقعیت مکانی، ترجیح زبان و تعاملات قبلی با دستیار شخصی سازی کرد.

۴- پلتفرم های متعدد

آنها را می توان بر روی پلتفرم های متعدد، از جمله گوشی های هوشمند، بلندگوهای هوشمند و دستگاه های خانه هوشمند مستقر کرد. این به کاربران امکان می دهد از هر دستگاهی به دستیار مجازی دسترسی داشته باشند و می تواند دسترسی و راحتی را بهبود بخشد.

۵- یکپارچه سازی با API ها

آنها را می توان با API ها برای دسترسی به داده ها و خدمات خارجی مانند اطلاعات آب و هوا، فیدهای خبری و پلت فرم های تجارت الکترونیک ادغام کرد. این می تواند عملکرد دستیار مجازی را افزایش دهد و اطلاعات مفید و مرتبط تری را در اختیار کاربران قرار دهد.

۶- مهارت ها و اقدامات شخص ثالث

آنها را می توان با مهارت ها و اقدامات شخص ثالث گسترش داد و به کاربران این امکان را می دهد که طیف وسیع تری از وظایف را انجام دهند. این می تواند دستیار مجازی را در زمینه های مختلف متنوع تر و مفیدتر کند.

به طور کلی، دستیارهای مجازی طیف وسیعی از ویژگی ها و توانایی ها را دارند که آنها را به ابزاری مفید برای افراد و سازمان هایی تبدیل می کند که به دنبال ساده سازی وظایف روزانه خود و دسترسی موثرتر به اطلاعات و خدمات هستند. با پیشرفت در پردازش زبان طبیعی، یادگیری ماشین و ادغام با APIها و خدمات خارجی، دستیاران مجازی به طور فزاینده ای پیچیده می شوند و قادر به رسیدگی به طیف وسیع تری از وظایف و درخواست ها هستند.

موتورهای جستجو

آنها برنامه‌های نرم‌افزاری هستند که به کاربران اجازه می‌دهند با وارد کردن کلمات کلیدی یا عبارات مربوط به درخواست خود، اطلاعات آنلاین را جستجو کنند. موتورهای جستجو از الگوریتم‌هایی برای فهرست‌بندی و رتبه‌بندی صفحات وب بر اساس ارتباط آنها با درخواست جستجوی کاربر استفاده می‌کنند و مرتبط‌ترین نتایج را در صفحه نتایج موتور جستجو (SERP) نشان می‌دهند.

ویژگی های کلیدی موتورهای جستجو

در اینجا برخی از ویژگی ها و توانایی های کلیدی موتورهای جستجو را ارائه می دهیم:

۱- نمایه سازی

موتورهای جستجو از خزنده ها برای اسکن وب و فهرست بندی صفحات وب بر اساس محتوا و ابرداده استفاده می کنند. فرآیند نمایه سازی شامل تجزیه و تحلیل متن، تصاویر و سایر مطالب موجود در صفحه وب و همچنین عنوان صفحه، توضیحات متا و سایر ابرداده ها است.

۲- رتبه بندی

برای رتبه بندی صفحات وب بر اساس ارتباط آنها با جستجوی کاربراز الگوریتم استفاده می کنند. الگوریتم‌های رتبه‌بندی ارتباط کلیدواژه، اعتبار صفحه و رفتار کاربر را در نظر می‌گیرند. و دائما در حال تکامل هستند تا نتایج دقیق‌تر و مرتبط‌ تری ارائه دهند.

۳- درک پرس و جو

آنها از پردازش زبان طبیعی (NLP) برای درک و تفسیر پرس و جوهای جستجوی کاربر، از جمله مترادف ها، غلط املایی و سایر تغییرات استفاده می کنند. این ویژگی به موتور جستجو اجازه می دهد تا نتایج دقیق و مرتبط تری ارائه دهد. حتی زمانی که درخواست کاربر با محتوای صفحه وب مطابقت ندارد.

۴- شخصی سازی

آنها را می توان بر اساس تنظیمات برگزیده و تاریخچه جستجوی کاربر شخصی سازی کرد و به آنها اجازه می دهد نتایج مرتبط تر و شخصی تر ارائه دهند. شخصی‌سازی می‌تواند بر اساس موقعیت مکانی کاربر، سابقه جستجو و فعالیت رسانه‌های اجتماعی باشد.

۵- جستجو در فیلترها

آنها به کاربران اجازه می دهند نتایج جستجوی خود را بر اساس معیارهای مختلفی مانند تاریخ، مکان و نوع محتوا فیلتر کنند. این می تواند به کاربران کمک کند تا اطلاعات مورد نظر خود را سریعتر و کارآمدتر پیدا کنند.

۶- پیشنهادات و تکمیل خودکار

آنها پیشنهادات و گزینه های تکمیل خودکار را بر اساس تاریخچه جستجو و جستجوهای محبوب در اختیار کاربران قرار می دهند. این می تواند به کاربران کمک کند تا پرس و جوهای جستجوی خود را اصلاح کنند.

۷- جستجوی صوتی

آنها با استفاده ازپردازش زبان طبیعی و فناوری های تشخیص صدا به کاربران اجازه می دهند با استفاده از دستورات صوتی، جستجو کنند. این می تواند به ویژه زمانی مفید باشد که دست های کاربر درگیر بوده یا قادر به تایپ نیست.

به طور کلی، موتورهای جستجو دارای طیف وسیعی از ویژگی ها و توانایی ها هستند که آنها را به ابزاری قدرتمند برای یافتن اطلاعات آنلاین تبدیل می کند. با پیشرفت در پردازش زبان طبیعی، یادگیری ماشینی و شخصی‌سازی، موتورهای جستجو به طور فزاینده‌ای پیچیده می‌شوند و می‌توانند نتایج دقیق‌تر و مرتبط‌تری را در اختیار کاربران قرار دهند.

ترجمه زبان

این کاربرد پردازش زبان طبیعی (NLP) برای ترجمه خودکار متن از یک زبان به زبان دیگر است. ترجمه زبان یک کار پیچیده است که شامل تجزیه و تحلیل ساختار و معنای زبان در هر دو زبان مبدأ و مقصد و ایجاد یک ترجمه دقیق و طبیعی است که معنا و هدف متن اصلی را حفظ می کند.

ویژگی های کلیدی ترجمه زبان

در اینجا برخی از ویژگی ها و توانایی های کلیدی ترجمه زبان به عنوان یک برنامه کاربردی NLP آورده شده است:

۱- یادگیری ماشینی

سیستم‌های ترجمه زبان از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی استفاده می‌کنند تا از حجم زیادی از داده‌های آموزشی یاد بگیرند و عملکرد خود را در طول زمان بهبود بخشند. یادگیری ماشینی شامل تغذیه مقادیر زیادی از داده ها در یک الگوریتم است که سپس یاد می گیرد الگوها را شناسایی کند و بر اساس آن داده ها پیش بینی کند.

۲- ترجمه ماشین عصبی

ترجمه ماشین عصبی (NMT) یک رویکرد یادگیری ماشینی است که اخیراً به طور فزاینده ای محبوب شده است. NMT از شبکه های عصبی مصنوعی برای یادگیری نگاشت بین کلمات و عبارات در زبان مبدأ و مقصد و ایجاد ترجمه های دقیق تر و با صدای طبیعی استفاده می کند.

۳- پشتیبانی چند زبانه

سیستم‌های ترجمه زبان می‌توانند از چندین زبان پشتیبانی کنند و به کاربران اجازه می‌دهند متن را بین جفت‌های زبان مختلف ترجمه کنند. این می تواند به ویژه برای مشاغل و سازمان هایی که در چندین کشور فعال هستند و با مشتریان به زبان های مختلف ارتباط برقرار می کنند مفید باشد.

۴- ارزیابی کیفیت

سیستم‌های ترجمه زبان می‌توانند از معیارهای ارزیابی کیفیت خودکار برای ارزیابی دقت و روان بودن ترجمه‌ها استفاده کنند. معیارهای ارزیابی کیفیت می‌تواند شامل معیارهایی مانند امتیاز BLEU باشد که ترجمه را با ترجمه مرجع مقایسه می‌کند. همچنین، ارزیابی انسانی که شامل ارزیابی کیفیت ترجمه توسط ارزیاب‌های انسانی می‌شود.

۵- تطبیق دامنه

سیستم های ترجمه زبان را می توان با حوزه های خاصی مانند ترجمه حقوقی، پزشکی یا فنی تطبیق داد. تطبیق دامنه شامل آموزش سیستم ترجمه بر روی یک مجموعه خاص دامنه است که می تواند دقت و روانی ترجمه ها را در آن حوزه بهبود بخشد.

۶- ویرایش پس ازترجمه

سیستم‌های ترجمه زبان را می‌توان با ویرایش پس ازترجمه، که شامل بررسی ویراستار انسانی و تصحیح ترجمه‌ای که توسط ماشین تولید می‌شود، استفاده کرد. ویرایش پس از ویرایش می تواند دقت و روانی ترجمه را بهبود بخشد و اغلب در شرایطی که کیفیت ترجمه حیاتی است، مانند زمینه های حقوقی یا پزشکی، استفاده می شود.

به طور کلی، ترجمه زبان به عنوان یک کاربرد NLP می تواند ارتباط و درک بین افرادی که به زبان های مختلف صحبت می کنند را تسهیل کند. با پیشرفت در یادگیری ماشینی و ترجمه ماشینی عصبی، سیستم‌های ترجمه زبان به طور فزاینده‌ای دقیق و طبیعی می‌شوند و می‌توانند طیف وسیع‌تری از جفت‌ها و حوزه‌های زبانی را مدیریت کنند.

سخن پایانی

NLP به دلیل پیچیدگی و ابهام زبان طبیعی و تنوع زمینه های فرهنگی و زبانی که در آن مورد استفاده قرار می گیرد، حوزه ای چالش برانگیز است. با این حال، پیشرفت در یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در هکتاردر سال های اخیر منجر به پیشرفت قابل توجهی در NLP شده است. NLP اکنون یک منطقه به سرعت در حال رشد و هیجان انگیز برای تحقیق و توسعه در هوش مصنوعی است.