پردازش زبان طبیعی Natural Language Processing چیست؟ آشنایی کامل با NLP

پردازش زبان طبیعی یا Natural Language Processing، همان فناوری جادویی است که ماشین‌ها را از زندان سکوت و بی‌روحی رهایی می‌بخشد و به کالبد آن‌ها جان تازه‌ای می‌دمد. این فناوری شگفت‌انگیز، پل ارتباطی محکمی میان انسان و ماشین می‌سازد و باعث می‌شود که انسان‌ها بتوانند با زبان خودشان با ماشین‌ها حرف بزنند و از آن‌ها جواب بگیرند. اگر می‌خواهید بدانید که ماشین‌ها چطور زبان انسان‌ها را یاد می‌گیرند؟ چه برنامه‌هایی برای آموزش به ماشین‌ها نیاز داریم؟ کاربردهای پردازش زبان طبیعی در کسب‌وکار و حوزه‌های مختلف به چه صورت است و آینده این فناوری چه درهای تازه‌ای را برای ما باز خواهد کرد؟ در این یادداشت همراه ما باشید.

پردازش زبان طبیعی چیست؟

پردازش زبان طبیعی که به اختصار (NLP) نامیده می‌شود، یکی از جذاب‌ترین و هیجان‌انگیزترین شاخه‌های هوش مصنوعی است که به ماشین‌ها این توانایی را می‌دهد تا ظرافت و پیچیدگی‌های زبان انسان‌ها را درک کنند. پردازش زبان طبیعی از سه رشته علوم رایانه، هوش مصنوعی و زبان‌شناسی بهره می‌برد و هدفش این است که کامپیوترها چه در قالب متن و چه در قالب داده‌های صوتی زبان طبیعی را پردازش و معنای آن را کاملا درک کنند و در مقابل پاسخ مناسب را در اختیار انسان‌ها قرار دهند، یعنی علاوه بر فهم زبان طبیعی، قادر به تولید زبان طبیعی نیز باشند. پس هدف اولیه و مهم NLP خواندن، رمزگشایی، فهم و درک زبان طبیعی یا روزمره‌ انسان‌هاست که به هیچ‌وجه کار آسانی نیست؛ چرا که انسان‌ها در طول مکالمات روزمره خودشان از ضرب‌المثل‌ها و جملات کنایه‌آمیز و چندپهلو استفاده می‌کنند که معنای روشنی ندارد. NLPنه تنها به ما امکان می‌دهد تا با دستگاه‌های الکترونیکی به زبان طبیعی خودمان صحبت کنیم، بلکه می‌تواند در بسیاری از کاربردهای دیگر مانند ترجمه ماشینی، تشخیص احساسات، پاسخگویی به سوالات و خلاصه‌سازی متون نیز به کار رود.

مراحل پردازش زبان طبیعی، از پریشانی به پردازش!

ماشین‌ها برای فهم زبان انسانی راه دور و درازی دارند، شاید کنجکاو باشید که بدانید آن‌ها چطور گام‌به‌گام و آهسته این راه طولانی را طی می‌کنند و زبان انسانی را می‌فهمند. بگذارید نحوه یادگیری زبان طبیعی توسط ماشین را با یک مثال ساده توضیح بدهیم. تصور کنید که شما می‌خواهید برای یک کودک دبستانی که تازه خواندن و نوشتن را یاد گرفته است، یک داستان بخوانید. اما این داستان چندان متناسب با سن او نیست، بنابرین قبل از شروع خواندن، باید آن را به زبان ساده و قابل درکی برای آن دانش‌آموز کوچک تبدیل کنید. درست مثل یک رایانه که باید داده‌های بدون ساختار زبان انسان را به داده‌های منظم و قابل فهم برای خودش تبدیل کند. این همان چیزی است که در پردازش زبان طبیعی اتفاق می‌افتد، اما چگونه؟

برای اینکه ماشین‌ها بتوانند زبان ما را یاد بگیرند، اول از همه لازم است زبان انسان که بدون ساختار و پیچیده است، به داده‌های ساختاریافته و قابل درک برای کامپیوتر تبدیل شود. این فرایند از طریق یک سری مراحل پردازش صورت می‌گیرد که عبارتند از:

تقسیم بندی

در این مرحله، متن نوشتاری به واحدهای معنی‌دار کلمات، جملات یا موضوعات تقسیم می‌شود. این کار برای ایجاد یک ساختار مناسب برای پردازش‌های بعدی بسیار ضروری است.

نشانه‌گذاری یا توکن‌سازی

در این مرحله که در کار با داده‌های متنی نیز بسیار رایج است، یک عبارت، جمله یا پاراگراف به واحدهای کوچک‌تری مانند کلمات و اصطلاحات فردی تقسیم می‌شود. به هر یک از این واحدهای کوچک‌تر یک توکن گفته می‌شود.

حذف ایست واژه

در این مرحله کلمات پرکاربردی مانند و”، “یا”، “از” که اطلاعات چندانی را منتقل نمی‌کنند، از متن حذف می‌شوند تا فرایند پردازش سریع‌تر و کارآمدتر پیش برود.

استخراج ریشه کلمات

در این مرحله، پسوندها و پیشوندهای افزوده شده به کلمات حذف می‌شوند تا آن‌ها به شکل ریشه یا مصدر اصلی خود درآیند. این کار برای کاهش تنوع کلمات و افزایش کارایی انجام می‌شود.

تعیین نوع کلمه

در این بخش، نوع کلمه‌ها مشخص می‌شود؛ به این صورت که به هر کلمه یک برچسب مانند اسم، فعل، صفت و… اختصاص داده می‌شود تا نقش آن در جمله مشخص شود. این اطلاعات برای تحلیل‌های پیچیده‌تر مانند استخراج روابط بسیار اهمیت دارد.

برچسب‌گذاری موجودیت‌ها

در این مرحله، موجودیت‌های خاص مانند افراد، سازمان‌ها، مکان‌ها، صنایع مختلف، قیدهای زمانی، مقادیر، واحدهای پولی و… شناسایی و برچسب‌گذاری می‌شوند. این کار برای درک بهتر متن و استخراج اطلاعات مرتبط با این موجودیت‌ها ضروری است.

در پردازش زبان طبیعی دو تکنیک اصلی وجود دارد. یک: تجزیه و تحلیل نحوی و دو: تجزیه و تحلیل معنایی. تجزیه و تحلیل نحوی به چگونگی چیدمان کلمات در یک جمله و اصول دستوری آن می‌پردازد. با استفاده از این تکنیک می‌توان مشخص کرد که یک جمله از نظر نحوی درست است یا خیر. در  تکنیک تجزیه و تحلیل معنایی، صرفا درست بودن یک جمله از نظر نحوی کافی نیست؛ زیرا که گاهی جمله‌ای از نظر نحوی درست اما از نظر معنایی نادرست است. با استفاده از این تکنیک، معنای واقعی جملات تجزیه شده به رایانه داده می‌شود تا بتواند آن را درک کند. این فرآیند بسیار پیچیده‌تر از تحلیل نحوی است؛ چرا که باید چندمعنایی کلمات، استعاره‌ها، اصطلاحات و ضرب‌المثل‌ها هم در نظر گرفته شود.

به طور کلی، آشنایی با  مراحل پردازش زبان طبیعی و تکنیک‌های آن برای متخصصان هوش مصنوعی، مهندسان نرم‌افزار، محققان زبان‌شناسی و همچنین افرادی که در زمینه پردازش داده‌های متنی فعالیت می‌کنند، بسیار حائز اهمیت است. درک این فرایندها می‌تواند به طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های NLP کارآمدتر و موثرتر کمک شایانی کند.

سرویس‌های پردازش زبان طبیعی

سرویس‌های پردازش زبان طبیعی برای فهم و تولید زبان انسانی و ساخت سیستم‌های هوشمند که می‌توانند با انسان‌ها به زبان طبیعی تعامل کنند، ضروری است. هر کدام از این سرویس‌ها نقش خاص خود را ایفا می‌کنند و با ترکیب آن‌ها می‌توان سیستم‌های پیچیده‌تر و کارآمدتری را ساخت. این سرویس‌ها را می‌توان به سه دسته اصلی تقسیم کرد: سرویس‌های پایه، سرویس‌های فهم زبان طبیعی و سرویس‌های تولید زبان طبیعی.

سرویس های پایه

سرویس‌های پایه برای پیش‌پردازش اولیه متن ضروری هستند. حذف ایست واژه، تعیین نوع کلمه، درخت پارس کم عمق، استخراج ریشه کلمات، درخت پارس وابستگی، تشخیص کسره اضافه، تبدیل فینگلیش به فارسی و بالعکس از جمله این سرویس‌هاست.

سرویس های فهم زبان طبیعی

این نوع سرویس‌ها به فهم عمیق‌تر معنای متن کمک می‌کنند. مواردی مانند تشخیص کسره اضافه، تشخیص زبان متن، تشخیص نویسنده، تشخیص موجودیت های نامدار، استخراج کلمات کلیدی، تشخیص موضوع متن، ساخت ابر کلمات، تشخیص کلمات مرتبط، نمایش طیفی کلمات، جستجوی معنایی، مقایسه احتمال عبارت، تحلیل متون (شبکه های اجتماعی، پزشکی و …)، تحلیل احساسات و عواطف، تصحیح غلط املایی، تشخیص اخبار جعلی، تشخیص هرزنامه و کنترل محتوای نامناسب در این دسته قرار می‌گیرند.

سرویس های تولید زبان طبیعی

سرویس‌های تولید زبان طبیعی نیز توانایی تولید متن به زبان طبیعی را دارند. ترجمه ماشینی، خلاصه سازی متن، پیش‌بینی ادامه عبارت، سرویس های تعاملی، پرسش و پاسخ، چت بات، سرویس‌های تولید زبان طبیعی و سرویس های تعاملی از جمله سرویس‌های تولید زبان طبیعی محسوب می‌شوند.

با پیشرفت تکنولوژی و افزایش قابلیت هوش مصنوعی، این سرویس‌ها روز به روز کامل‌تر و پیشرفته‌تر می‌شوند تا ارتباط ماشین و انسان را هرچه بیشتر تسهیل بخشند. شما می‌توانید برخی از سرویس‌های پردازش زبان طبیعی را در بازارچه سرویس‌های هوشمند ابری سهاب مشاهده کنید.

زبان های برنامه نویسی NLP

انتخاب زبان برنامه‌نویسی برای پروژه‌های مربوط به هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی بستگی به نیازهای پروژه و تخصص برنامه‌نویس‌ها دارند. در ادامه مهم‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی را که برای پردازش زبان طبیعی مناسب هستند، به شما معرفی می‌کنیم تا طبق نیازهای پروژه و تخصص خودتان آن‌ها را انتخاب کنید.

زبان برنامه نویسی پایتون

بی‌شک یکی از محبوب‌ترین زبان های برنامه نویسی NLP  پایتون است. این زبان برنامه‌نویسی به دلیل کتابخانه‌های متعدد و قدرتمند، دستور زبان ساده و امکان ادغام آسان آن با سایر زبان‌های برنامه‌نویسی در میان متخصصان هوش مصنوعی رایج و محبوب است. به عنوان مثال NLTK یکی از اصلی‌ترین کتابخانه‌ها است که برای وظایفی مانند طبقه‌بندی، تجزیه، برچسب‌‎گذاری و توکن‌سازی استفاده می‌شود.

زبان برنامه نویسی جاوا

جاوا یک زبان برنامه نویسی قدرتمند برای NLP است. این زبان می‌تواند اطلاعات را به سرعت و آسان پردازش کند. کتابخانه‌های معروف جاوا برای NLP شامل Apache OpenNLP و Apache UIMA است.

زبان برنامه نویسی آر

اگر چه زبان برنامه‌نویسی آر بیشتر در زمینه یادگیری آماری شناخته شده است، اما برای NLP نیز کاربرد دارد. زبان برنامه‌نویسی R نقش مهمی در تحقیق داده‌های بزرگ دارد و در آنالیتیک یادگیری مفید است. دو کتابخانه معروف زبان برنامه‌نویسی R برای NLP عبارتند از ggplot2 برای مصورسازی داده‌ها و knitr برای ایجاد گزارش‌های پویا.

کاربردهای پردازش زبان طبیعی در زندگی مدرن

تصور کنید که یک صبح بهاری از خواب بیدار می‌شوید و دستیار صوتی خانه با صدایی گرم و دوستانه به شما سلام می‌کند. این دستیار می‌تواند درخواست‌های شما را درک کند، پس می‌توانید از او بخواهید که اخبار صبحگاهی را برایتان بخواند یا لیست کارهای امروزتان را یادآوری کند. وقتی آماده می‌شوید تا به محل کارتان بروید می‌توانید از دستیار صوتی ماشین استفاده کنید تا نقشه و مسیرهای کم‌ترافیک را برایتان نمایش دهد، موسیقی مورد علاقه‌تان را پخش کند، یا پیام‌های متنی گوشی را برایتان بخواند. در محل کار، ابزارهای پردازش زبان طبیعی به شما در تجزیه و تحلیل احساسات نظرات و بازخوردهای مشتریان کمک می‌کنند تا بتوانید نقاط قوت و ضعف محصولات و خدمات شرکت را بشناسید. چت‌بات‌ها و دستیاران مجازی در شرکت شما می‌توانند با استفاده از پردازش گفتار و تولید متن در کم‌ترین زمان ممکن به مشتریان پاسخ دهند و این کار باعث کاهش زمان انتظار و افزایش رضایت مشتری می‌شود. پس از پایان روز کاری، دستیار دیجیتالی می‌تواند برای شما خلاصه‌ای از مهم‌ترین ایمیل‌هایتان را برای شما بفرستد تا وقت کمتری صرف بررسی آن‌ها شود. زندگی معمولی آینده با فناوری پردازش زبان طبیعی چیزی شبیه همین است که وصفش را خواندید. فناوری پردازش زبان طبیعی دنیایی از امکانات جدید را برای ما به ارمغان آورده که می‌تواند سبک زندگی، کار و تعامل ما ماشین‌ها را به طرز چشمگیری بهبود دهد. کاربردهای پردازش زبان طبیعی بسیار گسترده و متنوع است، اما اجازه دهید در مورد برخی از مهم‌ترین آن‌ها توضیح بیشتری بدهیم:

ترجمه ماشینی

اگر در طول سال‌های متمادی از گوگل ترنسلیت استفاده کرده باشید، متوجه پیشرفت چشمگیر آن در زمینه ترجمه شده‌اید. این پیشرفت عمدتا به دلیل توسعه هوش مصنوعی و شبکه‌های عصبی عمیق در پردازش زبان طبیعی است. سرویس‌های ترجمه ماشینی امروزه می‌توانند متن و گفتار را در کسری از ثانیه ترجمه کنند، برخی از آن‌ها به جای ترجمه تحت‌الفظی کلمات، معنای کلی جملات را درک می‌کنند و بهترین معادل آن را در زبان مقصد ارائه می‌دهند.

چت‌بات‌ها و دستیاران مجازی

ربات‌های گفتگو و دستیاران مجازی برای پاسخگویی به سوالات استفاده می‌شوند. چت‌بات‌ها و دستیاران مجازی می‌توانند از هر تعامل یاد بگیرند و درک کنند که چگونه باید پاسخ دهند و به مرور می‌توانند بهبود پیدا کنند. این دستیاران هوشمند در خط مقدم پشتیبانی مشتری حضور دارند و با دردسترس بودن همیشگی می‌توانند راهنمای آن‌ها باشند.

تصحیح خودکار

پردازش زبان طبیعی نقش حیاتی در نرم‌افزارهای بررسی گرامر و عملکردهای تصحیح خودکار ایفا می‌کنند. به عنوان مثال ابزارهایی مانند گرامرلی Grammarly از پردازش زبان طبیعی برای کمک به شما در بهبود نوشتارتان، تشخیص خطاهای گرامری، املایی یا ساختار جمله استفاده می‌کنند.

تشخیص گفتار

فناوری تشخیص گفتار از پردازش زبان طبیعی در تبدیل زبان گفتاری به یک فرمت قابل خواندن برای ماشین استفاده می‌کند. دستیاران مجازی مانند سیری و الکسا نمونه‌هایی از کاربرد پردازش زبان طبیعی هستند.

تجزیه و تحلیل احساسات

تجزیه و تحلیل احساسات یکی از کاربردهای جالب پردازش زبان طبیعی است. این فناوری به ماشین‌ها کمک می‌کند تا احساسات انسان‌ها که می‌تواند مثبت، منفی، خنثی و حتی شامل کنایه و طنز هم باشد متوجه شود. تجزیه و تحلیل احساسات به شرکت‌ها کمک می‌کند تا بفهمند مشتریان دقیقا در مورد چه بخش‌هایی راضی یا ناراضی هستند تا بتوانند محصولات و خدماتشان را بر اساس آن بهبود دهند.

گره‌های پیچیده زبان: چالش‌های پردازش طبیعی زبان

چالش‌های موجود در پردازش زبان طبیعی متعدد و پیچیده هستند که بسیاری از آن‌ها ریشه در ویژگی‌های منحصر به فرد زبان‌های انسان دارند. چند مورد از مهم‌ترین چالش‌های NLP عبارتند از:

• چندمعنایی و ابهام: در زبان طبیعی انسان‌ها برخی از واژه‌ها و عبارات چندین معنی دارند و درک معنای صحیح آن‌ها در یک جمله به بافت و زمینه متن  بستگی دارد که این امر باعث ابهام در درک زبان برای ماشین‌ها می‌شود.
• پیچیدگی دستور زبان: قواعد دستوری برخی از زبان‌های انسانی بسیار پیچیده است و ساختارهای جملات متنوع هستند. سیستم‌های NLP باید قادر به درک این پیچیدگی‌های دستوری باشند.
• تفاوت‌های فرهنگی و زبانی: زبان‌ها در سراسر جهان تفاوت‌های زیادی از نظر واژگان، اصطلاحات، کنایه‌ها و غیره دارند. این تفاوت‌ها چالش‌های زیادی را در درک صحیح معنای عبارات‌ و جمله‌ها توسط سیستم‌های پردازش زبان طبیعی می‌کند.
• کاربرد متون غیررسمی و آنلاین: متون رسمی که در کتاب‌ها و مجله‌ها به کار می‌رود معمولا از قواعد زبانی استاندارد پیروی می‌کنند، اما متون غیررسمی در شبکه‌های اجتماعی، پیام‌ها و غیره ممکن است دارای اشتباهات املایی، عبارات عامیانه و ساختارهای نامنظم باشند که درک آن برای NLP دشوار است.
• نیاز به دانش زمینه‌ای: برای درک بسیاری از متون، دانش پیش‌زمینه در زمینه‌های مختلف مانند تاریخ، علوم، فلسفه و غیره لازم است که ادغام این دانش در سیستم‌های NLP کمی چالش‌برانگیز است.
• تغییرات زبان به مرور زمان: زبان‌های انسانی در طول زمان تغییر می‌کنند و واژگان، اصطلاحات و عبارات جدیدی ایجاد می‌شوند. این امر برای سیستم‌هایی که بر اساس داده‌های قدیمی آموزش دیده‌اند، چالش ایجاد می‌کند.

چالش‌های پردازش زبان طبیعی متعدد و پیچیده هستند، اما با گذشت زمان و پیشرفت فناوری، بسیاری از این چالش‌ها قابل حل خواهد بود. در ادامه به آینده پردازش زبان طبیعی خواهیم پرداخت.

گام‌های بلند پردازش زبان طبیعی به سوی آینده‌ای هوشمندتر

پردازش زبان طبیعی  (NLP) در آینده چشم‌انداز روشن، امکانات و کاربردهای بسیار متنوعی خواهد داشت. در سال‌های آینده انتظار می‌رود که شاهد پیشرفت‌های خیره‌کننده‌ای در زمینه‌هایی مانند تشخیص گفتار، ترجمه ماشینی خودکار، تحلیل احساسات، چت‌بات‌ها و حتی ظهور ربات‌های شگفت‌انگیزتری باشیم. به احتمال بسیار زیاد NLP با فناوری‌های نوآورانه دیگر مانند هوش مصنوعی، اینترنت اشیاء و بلاکچین بیشتر ادغام خواهد شد و این ادغام‌ها به خودکارسازی و بهینه‌سازی بیشتر فرآیندها و ارتباطات ایمن‌تر و کارآمدتر بین دستگاه‌ها و سیستم‌ها کمک خواهد کرد.

با توجه به پیشرفت روزافزونNatural Language Processing ، سرمایه‌گذاری در این زمینه نیز همچنان افزایش خواهد یافت. با گذشت زمان و با پی بردن به اهمیت به کارگیری هوش مصنوعی، شرکت‌ها و سازمان‌های بیشتر پتاسیل و مزایای پردازش زبان طبیعی را کشف و متناسب با آن برنامه‌ریزی می‌کنند. با ظهور چت‌بات‌ها و رشد NLP  بخش خدمات مشتریان شرکت‌ها بیش از گذشته هوشمند خواهد شد و به مرور زمان چت‌بات‌ها قادر خواهند بود پاسخ‌های شخصی‌تر و انسانی‌تری به مشتریان ارائه بدهند. تحلیل احساسات در شرکت‌ها و صنایع مختلفی پیاده‌سازی خواهد شد تا آن‌ها بتوانند نظرات و احساسات مشتریان را در مورد محصولات و خدمات خود ارزیابی کنند.

علاوه بر این‌ها، ربات‌های انسان‌نما که از ترکیب رباتیک و پردازش زبان طبیعی متولد می‌شوند، افق‌های تازه‌تری را پیش روی انسان‌ها بازخواهند کرد. تصور کنید ربات‌هایی ساخته شوند که نه تنها کلامشان مثل انسان‌ها روان و شیرین است، بلکه حرکات، اشارات و حالت چهره‌شان هم انسانی و گویا باشد. از این ربات‌ها می‌توان در بیمارستان‌ها، فروشگاه و سایر مراکز استفاده کرد.

در نهایت، آینده پردازش زبان طبیعی به عنوان یکی از شاخه‌های مهم هوش مصنوعی، بسیار امیدبخش و هیجان‌انگیز به نظر می‌رسد. پیشرفت‌های قابل توجهی در این زمینه انتظار می‌رود که نحوه ارتباط و تعامل ما را با فناوری دگرگون سازد. با پیشرفت فناوری NLP انتظار می‌رود که مشاغل مرتبط با پردازش زبان طبیعی، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین از اهمیت بیشتری برخوردار شوند. احتمالا تقاضا برای متخصصان NLP افزایش خواهد یافت، زیرا شرکت‌ها به دنبال راه‌هایی برای بهره‌گیری از این فناوری نوظهور برای محصولات و خدمات خود هستند. در مجموع، آینده پردازش زبان طبیعی پتانسیل عظیمی برای تحول در نحوه کار، یادگیری و تعامل ما با فناوری دارد.