احتمالا نخستین بار که متنی را برای هوش مصنوعی Chat GPT ارسال کردید و این چت‌بات به شما پاسخ داد، یا اولین بار که به دستیار صوتی تلفن همراه‌تان دستوری دادید و نتیجه گرفتید، با خودتان فکر کرده‌اید که یک برنامۀ دیجیتال چطور می‌تواند زبان ما را بفهمد؟! پاسخ این سؤال این است: به کمک تکنولوژی «پردازش زبان طبیعی». این فناوری پلی است که کامپیوتر را به توانایی درک و تعامل با زبان انسان می‌رساند. در این نوشته می‌خواهیم شما را با مراحل پردازش زبان طبیعی (NLP) آشنا کنیم و توانایی‌های این تکنولوژی تعیین‌کننده را در تعامل انسان و کامپیوتر بهتر بشناسیم.
مراحل پردازش زبان طبیعی؛ رمزگشایی از عملکرد NLP
فناوری NLP، ابزارهای دیجیتال را قادر به درک و تولید زبان انسان می‌کند؛ اما دقیقا از چه راهی موفق به این کار می‌شود؟ مراحل پردازش زبان طبیعی شامل چند قدم است که در ادامه همۀ آن‌ها را بررسی می‌کنیم.
مرحلۀ اول پردازش زبان طبیعی؛ تصفیۀ متن
اولین و اساسی‌ترین مرحلۀ از مراحل NLP، تصفیه متن است؛ در این وهله، متن خام پالایش می‌شود، موارد بی‌استفاده از آن حذف می‌شوند و بعضی دیگر از واژگان نیز تغییر می‌کنند. اقداماتی که در این مرحله رخ می‌دهند، عبارت‌اند از:
- کوچک‌سازی حروف (در زبان‌های لاتین)
- حذف علائم بی‌تأثیر
- حذف فاصله‌های اضافی
- حذف شکلک‌ها و ایموجی‌ها
- حذف حروف اضافه
- اصلاح اشتباهات تایپی
- حذف آدرس سایت‌ها و نام‌های کاربری
مرحلۀ دوم پردازش زبان طبیعی؛ تجزیه و تحلیل لغوی یا توکن سازی
تجزیه و تحلیل لغوی به عنوان یکی از مهم‌ترین مراحل NLP مطرح است که در آن، متن ورودی برای پردازش دقیق‌تر آماده می‌شود. توکن سازی در پردازش زبان طبیعی به فرایندی گفته می‌شود که در آن متن به واحدهای کوچک و قابل فهم برای کامپیوتر تبدیل می‌شود؛ در واقع تمام واژه‌ها، اعداد و علائم نگارشی به شکل مجزا بررسی شده و به عنوان یک توکن شناخته می‌شوند. برای مثال در جملۀ «آیا تهران پایتخت ایران است؟» هر یک از کلمات آیا، تهران، پایتخت، ایران و است به عنوان یک توکن جدا شناخته می‌شوند؛ همچنین علامت سؤال (؟) نیز یک توکن مجزاست. فرایند تجزیه و تحلیل لغوی به کمک توکن‌سازها یا توکنایزرها انجام می‌شوند. توکن‌سازها در زبان طبیعی مرز هر توکن را با توجه به زمینه و قواعد زبان مشخص می‌کنند.
مرحلۀ سوم پردازش زبان طبیعی؛ کدگذاری کلمات
مرحلۀ کدگذاری کلمات یا Word embedding، نقطه‌ای است که توکن‌ها با ارزش عددی تعریف می‌شوند؛ این مرحله در واقع به کامپیوتر کمک می‌کند تا کلمات را از زبان طبیعی درک کنند. این اقدام لازم است، زیرا کامپیوترها همه چیز را در قالب صفر و یک می‌فهمند و توانایی درک حروف و واژگان بدون کدگذاری را ندارند.
مرحلۀ چهارم پردازش زبان طبیعی؛ طبقه بندی متون
طبقه بندی متون مرحلۀ آخر از مراحل پردازش زبان طبیعی است که در آن، داده‌ها برای آموزش یک مدل یادگیری ماشین (Machine learning) یا یادگیری عمیق (Deep learning) آماده می‌شود. این فرایند طی چند مرحله رخ می‌دهد؛ این مراحل عبارت‌اند از:
- آماده‌سازی داده
- انتخاب مدل
- آموزش مدل
- بهینه‌سازی مدل
- راه‌اندازی مدل
ارتباط یادگیری ماشین با پردازش زبان طبیعی
یادگیری ماشین به فناوری جدیدی گفته می‌شود که با هدف بهبود کارایی کامپیوتر، آن را به طور مداوم با داده‌های متعدد آموزش می‌دهد. یادگیری ماشین با تکیه بر مجموعه‌ای از تکنیک‌های آماری برای شناسایی بخش‌های مختلف متن، گفتار، احساسات و دیگر جنبه‌ها، راه را برای NLP در تجزیه و تحلیل متون هموار می‌کند.
کاربردهای پردازش زبان طبیعی؛ رد پای NLP در تحولات هوشمند
پردازش زبان طبیعی یا NLP شاخه‌ای در هم تنیده از سه حوزۀ علوم کامپیوتر، هوش مصنوعی و زبان‌شناسی است که شکاف درک کامپیوتر از زبان طبیعی را پر می‌کند و به ابزارهای دیجیتال امکان می‌دهد تا با انسان تعامل کنند؛ در واقع این حوزه در مسیر تحقق رویای قدیمی انسان برای گفت‌وگو با ربات‌ها قدم برمی‌دارد. اصلی‌ترین کاربردهای پردازش زبان طبیعی را در ادامه بیان کرده‌ایم.
1- درک و تفسیر زبان انسان
تکنولوژی NLP با گذراندن چند مرحله از قبیل تصفیۀ متن، توکن‌گذاری، تجزیه و تحلیل معنایی می‌تواند معنای جملات را درک کند و به این ترتیب زبان انسان را بفهمد.
2- فناوری پردازش گفتار
وجود پردازش زبان طبیعی در برنامه‌هایی که به پردازش گفتار مشغول‌اند الزامی است. این برنامه‌ها در زمان تبدیل گفتار به متن، از NLP بهره می‌برند.
3- ترجمه ماشینی
پردازش زبان طبیعی نقشی اساسی در مراحل رمزگذاری و رمزگشایی ترجمه خودکار یا ماشینی ایفا می‌کند.
4- تحلیل احساسات
فرایند تحلیل احساسات کاربر از روی متن نیز ارتباط مستقیمی با تکنولوژی NLP و درک زبان دارد. ابزارهای تحلیل احساسات به کمک درک معنای واژگان می‌توانند تأثیرگذار باشند.
موارد استفاده تجاری NLP
کسب‌وکارها از ابزارها و برنامه‌هایی که از پردازش زبان طبیعی قدرت گرفته‌اند برای اموری مانند خودکارسازی و ساده‌سازی فرایندهای خود بهره می‌برند. در ادامه به چند نمونه از این موارد اشاره می‌کنیم.
ساماندهی داده‌های حجیم و حساس
شرکت‌ها با حجم بسیار زیادی از اسناد و مدارک مواجه هستند که شامل سوابق پزشکی، سوابق بیمه، داده‌های حقوقی و مالی می‌شوند. این اسناد به پردازش و مرتب‌سازی مداوم نیاز دارند، اما بررسی دستی آن‌ها با توجه به حجم‌شان کار بسیار زمان‌بر و پرهزینه‌ای است. در این موارد ابزارهایی که با تکیه بر NLP توسعه پیدا کرده‌اند مورد استفاده قرار می‌گیرند. برای مثال، ابزار Chisel AI به شرکت‌های بیمه کمک می‌کند تا اطلاعات بیمه‌نامه، و سایر اطلاعات را بدون بررسی انسانی، استخراج و مرتب‌سازی کنند.
تعامل بهتر با مشتری
فناوری‌های NLP رفتار چت‌بات‌های متنی و صوتی را بیش از پیش به انسان شبیه می‌کنند و به این ترتیب کیفیت خدمات‌دهی به مشتریان را افزایش و هزینه‌های عملیاتی را کاهش می‌دهند. برای مثال می‌توان از توانایی‌های NLP برای درک بهتر مخاطب و ارائۀ پیشنهادهای شخصی‌سازی شده به او استفاده کرد.
تجزیه و تحلیل کسب‌و‌کار
بازاریاب‌ها از ابزارهای مبتنی بر NLP مانند Amazon Comprehend استفاده می کنند تا به درک تخصصی و کاملی از احساس و عملکرد مشتریان نسبت به محصولات و خدمات دست پیدا کنند. ابزارهای هوشمند متعددی وجود دارد که می‌تواند لحن و احساس مخاطب را در گفت‌وگوی متنی کشف کند.
آینده پردازش زبان طبیعی
پردازش زبان طبیعی یکی از حوزه‌های مهم در زمینۀ هوش مصنوعی است که امکان درک زبان انسانی را در کامپیوتر ایجاد می‌کند. این تکنولوژی در آینده در دستیابی انسان به تکنولوژی‌های بزرگ‌تر از آنچه امروز به دست آورده نقشی اساسی خواهد داشت. از جمله این تکنولوژی‌ها می‌توان از ابزارهای ترجمه ماشینی مانند گوگل ترنسلیت نام برد که تا امروز راهی طولانی را پیموده است، اما همچنان برای پیشرفت و فهمیدن نکات و اصطلاحات عامیانه و ظریف جا دارد و NLP اساسی‌ترین نقش را در این زمینه خواهد داشت؛ علاوه بر مترجم‌های دیجیتال باید از ابزارهای تحلیل احساسات پیشرفته، برنامه‌های تبدیل متن به گفتار لحظه‌ای، چت‌بات‌های مولد پیشرفته‌تر و دستیاران صوتی هوشمندتر نیز یاد کرد.
سؤالات متداول
1.آیا چت جی پی تی یک NLP است؟
در واقع NLP یک مرحلۀ تأثیرگذار در مسیر توسعه چت‌بات Chat GPT است.
2.بهترین زبان برنامه‌نویسی برای توسعه NLP چیست؟
قدرتمندترین زبان برنامه‌نویسی برای پردازش زبان طبیعی، Python است.