پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) یک رشته علمی در حوزه هوش مصنوعی و علوم کامپیوتر است که به توسعه سیستم‌هایی می‌پردازد که قادر به درک، تفسیر و تولید زبان انسانی همانند چت بات های هوشمند هستند. این فناوری از دو بخش اصلی تشکیل شده است: فهم زبان طبیعی (Natural language understanding) و تولید زبان طبیعی (Natural language generation).
NLU به تحلیل معنا و درک منظور اصلی متن از سوی ماشین می‌پردازد. این بخش از NLP تمرکز خود را بر درک دقیق متن و تشخیص نیت نویسنده یا گوینده قرار می‌دهد.
به عنوان مثال، توانایی تشخیص احساسات، موضوعات و نکات کلیدی در یک متن از جمله وظایف این بخش است.
NLG از سوی دیگر، به تولید متن توسط ماشین می‌پردازد. این بخش از تکنولوژی سعی در بازسازی یا ایجاد متن جدید دارد که می‌تواند شامل تولید پاسخ‌های مکالمه‌ای، خلاصه‌سازی متون یا حتی تولید محتوای خلاق باشد.
پردازش زبان طبیعی (NLP) در واقع به دنبال توسعه سیستم‌هایی است که قادر به انجام کارهای مفید با استفاده از زبان انسانی هستند. همچنین،NLP اغلب با فناوری تشخیص گفتار ترکیب می‌شود که مسئول تبدیل گفتار به متن و برعکس است. این قابلیت باعث می‌شود که سیستم‌های مبتنی بر NLP بتوانند با گفتار انسانی نیز کار کنند و این امر اهمیت زیادی در توسعه فناوری‌هایی مانند دستیارهای صوتی دارد.
NLP چگونه کار می‌کند؟
پردازش زبان طبیعی به عنوان یک فناوری پیشرفته در حوزه هوش مصنوعی و زبان‌شناسی کامپیوتر، فرآیند پیچیده‌ای را به جهت درک، تفسیر و تولید زبان انسانی، انجام می‌دهد. نحوه کار پردازش زبان طبیعی (NLP) به شرح زیر است:
- تبدیل متن به داده با استفاده از تحلیل متن (Text Analytics) : در این مرحله، NLP متن را به داده‌های قابل پردازش توسط کامپیوتر تبدیل می‌کند. این فرایند در سه سطح انجام می‌گیرد:
- تحلیل ساختار و معنای داده‌ها و فهم زبان طبیعی: در این مرحله، ساختار و معنای داده‌ها تحلیل می‌شوند. چندین رویکرد برای این تحلیل وجود دارد:
- رویکرد توزیعی (Distributional Approach): این رویکرد، از تکنیک‌های آماری یادگیری ماشین برای شناسایی معنای کلمات بر اساس نحوه کاربرد آن‌ها، استفاده می‌کند. مانند برچسب‌گذاری نقش کلمات (تشخیص اسم، فعل، و غیره) و ارتباط معنایی (کلمات مختلف که به روش‌های مشابهی استفاده می‌شوند).
- رویکرد مبتنی بر چارچوب (Frame-Based Approach): در این رویکرد، از چارچوب مشخصی برای شناسایی بخش‌های جملات که از نظر نحوی متفاوت اما از نظر معنایی یکسان هستند، استفاده می‌کند.
- رویکرد یادگیری تعاملی (Interactive Learning Approach): این رویکرد، از محیط‌های پویا و تعاملی استفاده می‌کند که در آن کاربر به ماشین آموزش می‌دهد که چگونه زبان را گام به گام یاد بگیرد.
- نحو (Syntax): تجزیه و تحلیل اجزای دستوری متن مانند تشخیص اسم، فعل و غیره.
- معناشناسی (Semantics): درک معنای واقعی متن.
- کاربردشناسی (Pragmatics): تعیین هدف و کاربرد متن.
کاربرد پردازش زبان طبیعی چیست؟
پردازش زبان طبیعی دارای کاربردهای گسترده‌ای است که به بهبود تعاملات بین انسان و ماشین کمک می‌کند. در ادامه به برخی از کاربردهای کلیدی NLP، می‌پردازیم.
- طبقه‌بندی متن (Text Classification): این کاربرد شامل نسبت دادن برچسب‌هایی به متون برای قرار دادن آن‌ها در دسته‌های مختلف است. به عنوان مثال، در تحلیل احساسات،NLP می‌تواند تعیین کند که یک متن حاوی احساس مثبت، منفی یا خنثی است. این امر در تشخیص نیت افراد از طریق متن نیز کاربرد دارد.
- استخراج متن (Text Extraction): این فرآیند شامل خلاصه‌سازی خودکار متن و یافتن بخش‌های مهم داده است. به عنوان مثال، این موضوع در استخراج کلیدواژه‌ها برای بهینه‌سازی موتورهای جستجو، کاربرد دارد.
- ترجمه ماشینی (Machine Translation): این فرآیند به ترجمه خودکار متن از یک زبان به زبان دیگر بدون دخالت انسان می‌پردازد.
- تولید زبان طبیعی (Natural Language Generation): این بخش از پردازش زبان طبیعی (NLP) به تحلیل داده‌های غیرساختاریافته و تولید خودکار محتوا بر اساس داده‌ها می‌پردازد. مدل‌های زبانی هوش مصنوعی مانند GPT-3، قادر به تحلیل متن غیرساختاریافته و تولید مقالات معتبر بر اساس آن هستند.
منابع:
https://www.deeplearning.ai/resources/natural-language-processing
https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/definition/natural-language-processing-NLP
https://www.talend.com/resources/what-is-natural-language-processing-nlp
