معالجة اللغات الطبيعية (NLP): كيفية فهم أجهزة الكمبيوتر للغة البشرية

 

معالجة اللغات الطبيعية (NLP) هي مجال فرعي من الذكاء الاصطناعي (AI) الذي يتعامل مع التفاعل بين أجهزة الكمبيوتر والبشر باللغة الطبيعية. وهو ينطوي على تطوير الخوارزميات والنماذج الإحصائية التي تمكن أجهزة الكمبيوتر من معالجة وفهم وتوليد بيانات اللغة الطبيعية.

 وتسعى البرمجة اللغوية العصبية إلى تمكين أجهزة الكمبيوتر من فهم معنى إدخال اللغة الطبيعية، وإنشاء اللغة، مما يعني السماح لأجهزة الكمبيوتر بإنشاء مخرجات باللغة الطبيعية، وكذلك ترجمة اللغة، أي تمكين أجهزة الكمبيوتر من ترجمة النص أو الكلام من لغة إلى لغة أخرى.

 معالجة اللغات الطبيعية (NLP): كيفية فهم أجهزة الكمبيوتر للغة البشرية 

التطبيقات المختلفة لـ NLP

عرف مجال التطبيقات العصبية اللغوية تنوعا كبيرا، وتفرع إلى مجالات فرعية مختلفة، أحد هذه المجالات هو التعرف على الكلام، حيث يمكن تطوير الأنظمة للتعرف على اللغة المنطوقة وتحويلها إلى نص. مما أحدث ثورة في طريقة تفاعلنا مع أجهزة الكمبيوتر، و مكننا من استخدام الأوامر الصوتية وأدوات الإملاء، كما تستطيع هذه التطبيقات التعرف على الأحاسيس، من خلال تحليل النصوص والتعرف الشحنة العاطفية الكامنة وراءها.

ومن ضمن هذه التطبيقات المتعددو نجد تطبيق الترجمة الآلية، أي ترجمة نص أو كلام من لغة إلى أخرى، والإجابة على الأسئلة، حيث يمكن للنظام الإجابة عن الأسئلة بناءً على محتوى نص أو قاعدة بيانات معينة. إضافة إلى ذلك، هناك ميزة تلخيص النصوص، الذي يهدف إلى تلخيص الأجزاء الطويلة من النص في ملخصات أقصر.

 كما أن هناك روبوتات الدردشة التي يمكنها التحدث مع البشر باللغة الطبيعية، واسترجاع المعلومات لتحسين محركات البحث، ومساعدتها على فهم استعلامات اللغة الطبيعية بشكل أفضل، واسترجاع النتائج ذات الصلة.

تقنيات وأساليب أساسية

تتضمن البرمجة اللغوية العصبية العديد من التقنيات الأساسية، مثل الترميز الذي يُعنى بتقسيم النص إلى كلمات أو رموز فردية، ووضع علامات على جزء من الكلام (POS) لتحديد جزء من الكلام لكل كلمة.

وتعد تقنية التعرف على الكيانات المسماة (NER) في البرمجة اللغوية العصبية تقنية مهمة و أساسية في معالجة اللغات الطبيعية (NLP)، لأنها تستطيع تحديد وتصنيف الكيانات المسماة في نص غير منظم إلى فئات محددة مسبقًا مثل الشخص والمؤسسة والموقع والتاريخ والوقت وما إلى ذلك.

الكيانات المسماة هي كيانات محددة مذكورة في النص، مثل:

* الشخص: جون سميث، ماري جونسون

* المنظمة: جوجل، أمازون

* المكان: نيويورك، باريس

*التاريخ: 14-02-2022

*الوقت: 10:00 صباحاً

* الحدث : كأس العالم

* المنتج : ايفون

بالإضافة إالى ذلك هناك تقنية تحليل التبعية الذي يهدف إلى تحليل البنية النحوية للجملة. علاوة على ذلك، يستخدم التعلم الآلي لتدريب النماذج على مجموعات البيانات الكبيرة. ومن تقنيات البرمجة اللغوية العصبية الأكثر شيوعًا حقيبة الكلمات (BoW)، وتردد المصطلح - تردد المستند العكسي (TF-IDF)، وكذلك استخدام الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) لمهام مثل تحليل المشاعر وتصنيف النص، والشبكات العصبية المتكررة (RNN) لمهام مثل نمذجة اللغة والترجمة الآلية.

أهم مكتبات وأطر البرمجة اللغوية العصبية (NLP) لتطوير تطبيقات متقدمة

من المهم ذكر بعض مكتبات وأطر البرمجة اللغوية العصبية الأكثر شيوعًا، والتي لها دور كبير في بناء تطبيق قوي قابل للتطور، ومن هذه المكتبات نجد: NLTK (مجموعة أدوات اللغة الطبيعية)، وهي مكتبة بايثون شائعة لمهام البرمجة اللغوية العصبية. أيضا، spaCy، وهي مكتبة بايثون حديثة تركز على الأداء وسهولة الاستخدام، إضافة إلى TensorFlow، وهو إطار عمل شائع للتعلم الآلي مفتوح المصدر يتضمن أدوات لمهام البرمجة اللغوية العصبية. علاوة على ذلك، هناك PyTorch، وهو إطار عمل آخر شائع للتعلم الآلي مفتوح المصدر يتضمن أدوات لمهام البرمجة اللغوية العصبية.

المرجع:

المرجع: "معالجة اللغات الطبيعية" بقلم كريستوفر د. مانينغ وآخرون.