ما المقصود بمعالجة اللغة الطبيعية (NLP)؟
ما المقصود بمعالجة اللغة الطبيعية (NLP)؟
تُعد معالجة اللغة الطبيعية (NLP) تقنية تمكّن أجهزة الكمبيوتر من فهم اللغة البشرية وتحليلها والتفاعل معها. تمتلك المؤسسات اليوم كميات كبيرة من البيانات الصوتية والنصية من قنوات اتصال مختلفة، مثل رسائل البريد الإلكتروني، والرسائل النصية، وموجزات الأخبار على وسائل التواصل الاجتماعي، والفيديوهات، والمقاطع الصوتية، والمزيد. تلعب معالجة اللغة الطبيعية دورًا محوريًا في تحليل البيانات للحصول على رؤى عملية تفيد الأعمال. تستطيع المؤسسات تصنيف البيانات اللغوية وفرزها وتصفية محتواها وفهم النية أو المشاعر الكامنة فيها. تشكل معالجة اللغة الطبيعية عنصرًا رئيسيًا في الأتمتة القائمة على الذكاء الاصطناعي، كما تسهم في تمكين التواصل اللحظي بين البشر والآلات.
ما سبب أهمية معالجة اللغات الطبيعية (NLP)؟
تُعد معالجة اللغة الطبيعية جزءًا لا يتجزأ من مسارات الأتمتة الحديثة المرتبطة بالتفاعل البشري. تعتمد روبوتات الدردشة التي تتفاعل معها، ومعظم أدوات الذكاء الاصطناعي، على تقنيات معالجة اللغة الطبيعية. في ظل التزايد غير المسبوق في إنتاج البيانات غير المنظمة من نصوص وأصوات، تساعد معالجة اللغة الطبيعية الشركات على تحويل هذا التواصل إلى نقطة تفوّق تنافسي.
التاريخ
تعود أصول معالجة اللغة الطبيعية (NLP) إلى خمسينيات القرن العشرين، حيث بدأ الباحثون في إجراء تجاربهم الأولى على الترجمة باستخدام الآلات. من أبرز المحطات المبكرة تجربة Georgetown-IBM في عام 1954، التي قامت بترجمة 60 جملة من اللغة الروسية إلى اللغة الإنجليزية بشكل آلي.
بدأت تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) تكتسب رواجًا في التسعينيات وأوائل العقد الأول من الألفية، من خلال استخدامها في تصفية البريد العشوائي، وتصنيف المستندات، وروبوتات المحادثة البسيطة. إلا أن نقطة التحول الكبرى حدثت في العقد الثاني من القرن الحادي والعشرين بفضل تطور نماذج التعلم العميق. اعتمدوا على بنية الشبكات العصبية لتحليل تسلسل البيانات، مما مكّن من التعامل مع نصوص أطول وأكثر تعقيدًا. تستطيع المؤسسات من خلال تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) الوصول إلى رؤى خفية ضمن رسائل البريد الإلكتروني وتعليقات العملاء وتذاكر الدعم ومنشورات الشبكات الاجتماعية.
معالجة اللغة الطبيعية (NLP) في الذكاء الاصطناعي (AI)
مثلت تقنيات الذكاء الاصطناعي المولَّد نقطة تحول بارزة في تطور معالجة اللغة الطبيعية. باتت البرمجيات قادرة على التفاعل بإبداع، مما يمثل انتقالًا من مجرد المعالجة إلى توليد اللغة الطبيعية. بات وكلاء الذكاء الاصطناعي المزودون بمعالجة اللغة الطبيعية قادرين على تلخيص الاجتماعات وكتابة الرسائل الإلكترونية وترجمة الأحاديث لحظيًا.
ما حالات استخدام معالجة اللغات الطبيعية (NLP) في الأعمال؟
تلجأ الشركات إلى تقنيات معالجة اللغة الطبيعية لتنفيذ مجموعة من المهام الآلية، مثل:
- معالجة المستندات الكبيرة وتحليلها وأرشفتها
- تحليل ملاحظات العملاء أو تسجيلات مراكز الاتصال
- تشغيل برامج الدردشة الآلية الخاصة بخدمة العملاء الآلية
- الإجابة على أسئلة من وماذا ومتى وأين
- تصنيف النص واستخراجه
تستخدم الشركات برامج وأدوات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لتبسيط العمليات وأتمتتها وتبسيطها بكفاءة ودقة. نقدم بعض الأمثلة على حالات الاستخدام أدناه.
تنقيح البيانات الحساسة
تقوم الشركات في قطاعات التأمين والشؤون القانونية والرعاية الصحية بمعالجة كميات كبيرة من المستندات الحساسة وفرزها واسترجاعها مثل السجلات الطبية والبيانات المالية والبيانات الخاصة. بدلاً من المراجعة يدويًا، تستخدم الشركات تقنية معالجة اللغات الطبيعية (NLP) في تنقيح معلومات التعريف الشخصية وحماية البيانات الحساسة. فمثلًا، يساعد Chisel AI شركات التأمين على استخراج أرقام البوليصة، وتواريخ الانتهاء، وسمات العملاء الشخصية الأخرى من المستندات غير المهيكلة باستخدام Amazon Comprehend.
تفاعل العملاء
تسمح تقنيات معالجة اللغات الطبيعية (NLP) لروبوتات الدردشة والصوت بأن تكون أكثر شبهًا بالإنسان عند التحدث مع العملاء. تستخدم الشركات روبوتات الدردشة الآلية لتوسعة إمكانات خدمة العملاء وزيادة جودتها مع الحفاظ على التكاليف التشغيلية عند الحد الأدنى. تستخدم PubNub، التي تبني برمجيات الدردشة الآلية، Amazon Comprehend لتقديم وظائف الدردشة المترجمة لعملائها العالميين. تستخدم T-Mobile معالجة اللغات الطبيعية (NLP) لتحديد كلمات أساسية محددة في الرسائل النصية للعملاء وتقديم توصيات مخصصة. تنشر جامعة ولاية أوكلاهوما حل دردشة آلية للأسئلة والأجوبة للتعامل مع أسئلة الطلاب باستخدام تقنية تعلم الآلة
تحليلات الأعمال
يستخدم المسوقون أدوات معالجة اللغات الطبيعية (NLP) مثل Amazon Comprehend وAmazon Lex للحصول على تصور واعٍ ومدرك لما يشعر به العملاء تجاه منتج الشركة أو خدماتها. من خلال البحث عن عبارات محددة، يمكنهم قياس الحالة المزاجية للعملاء وعواطفهم في التعليقات المكتوبة. فعلى سبيل المثال، يوفرمؤشر الأداء الرئيسي (KPI) للنجاح حلول معالجة اللغة الطبيعية التي تساعد الشركات في التركيز على المجالات المستهدفة في تحليل المشاعر وتساعد مراكز الاتصال على استخلاص رؤى قابلة للتنفيذ من تحليلات المكالمات.
ما طرق معالجة اللغة الطبيعية؟
نقدم أدناه بعض الأساليب الشائعة لمعالجة اللغة الطبيعية.
معالجة اللغة الطبيعية الخاضعة للإشراف
تقوم أساليب معالجة اللغة الطبيعية الخاضعة للإشراف بتدريب البرنامج بمجموعة من المدخلات والمخرجات المسماة أو المعروفة. يقوم البرنامج أولاً بمعالجة كميات كبيرة من البيانات المعروفة ويتعلم كيفية إنتاج المخرجات الصحيحة من أي إدخال غير معروف. على سبيل المثال، تقوم الشركات بتدريب أدوات معالجة اللغة الطبيعية لتصنيف المستندات وفقًا لتسميات محددة.
معالجة اللغة الطبيعية غير الخاضعة للإشراف
تستخدم معالجة اللغة الطبيعية غير الخاضعة للإشراف نموذج لغة إحصائية للتنبؤ بالنمط الذي يحدث عندما يتم تغذيته بواسطة مدخلات غير مسماة. على سبيل المثال، تقترح ميزة الإكمال التلقائي في الرسائل النصية كلمات ذات صلة منطقية للجملة من خلال مراقبة استجابة المستخدم.
فهم اللغة الطبيعية
فهم اللغة الطبيعية (NLU) هو مجموعة فرعية من معالجة اللغة الطبيعية حيث يركز على تحليل المعنى الكامن وراء الجمل. يسمح فهم اللغة الطبيعية (NLU) للبرنامج بالعثور على معانٍ مماثلة في جمل مختلفة أو يسمح له بمعالجة الكلمات التي لها معانٍ مختلفة.
إنتاج اللغة الطبيعية
يركز إنتاج اللغة الطبيعية (NLG) على إنتاج نص محادثة مثلما يفعل البشر بناءً على كلمات أساسية أو مواضيع معينة. على سبيل المثال، يستطيع روبوت دردشة ذكي يتمتع بقدرات توليد اللغة الطبيعية (NLG) التفاعل مع العملاء كما يفعل موظفو خدمة العملاء.
ما مهام معالجة اللغات الطبيعية (NLP)؟
تعمل تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، أو مهام معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، على تقسيم النص البشري أو الكلام إلى أجزاء أصغر تستطيع برامج الكمبيوتر فهمها بسهولة. فيما يلي إمكانات معالجة النصوص وتحليلها الشائعة في معالجة اللغات الطبيعية (NLP).
وضع علامات على جزء من الكلام
هذه عملية يقوم فيها برنامج معالجة اللغات الطبيعية (NLP) بوضع علامات على الكلمات الفردية في جملة وفقًا للاستخدامات السياقية، مثل الأسماء أو الأفعال أو الصفات أو الظروف. يساعد الكمبيوتر في فهم كيف تكوّن الكلمات علاقات ذات المعنى مع بعضها البعض.
توضيح معنى الكلمة
قد تحمل بعض الكلمات معانٍ مختلفة عند استخدامها في سيناريوهات مختلفة. على سبيل المثال، تعني كلمة "bat (الخفاش)" أشياءً مختلفةً في هذه الجمل:
- يُعد "الخفاش" من الكائنات التي تنشط ليلًا.
- يستخدم لاعبو البيسبول "مضربًا" لضرب الكرة.
من خلال توضيح معنى الكلمة، يحدد برنامج معالجة اللغات الطبيعية (NLP) المعنى المقصود للكلمة، إما عن طريق تدريب نموذج لغتها أو الرجوع إلى تعريفات القاموس.
التعرف على الكلام
يعمل التعرف على الكلام على تحويل البيانات الصوتية إلى نص. تتضمن العملية تقسيم الكلمات إلى أجزاء أصغر وفهم اللهجات والشتائم والاستخدام النحوي غير القياسي في المحادثة اليومية. أحد التطبيقات الأساسية للتعرف على الكلام هو التفريغ الصوتي، والذي يمكن القيام به باستخدام خدمات تحويل الكلام إلى نص مثل Amazon Transcribe.
الترجمة الآلية
يستخدم برنامج الترجمة الآلية معالجة اللغة الطبيعية في تحويل النص أو الكلام من لغة إلى أخرى مع الحفاظ على دقة السياق. خدمة AWS التي تدعم الترجمة الآلية هي Amazon Translate.
التعرف على الكيانات المسماة
تحدد هذه العملية أسماءً فريدةً للأشخاص والأماكن والأحداث والشركات وخلافه. يستخدم برنامج معالجة اللغات الطبيعية (NLP) التعرف على الكيانات المسماة في تحديد العلاقة بين الكيانات المختلفة في الجملة.
خذ بعين الاعتبار المثال التالي: "ذهبت جين في إجازة إلى فرنسا، وانغمست في المأكولات المحلية."
سيختار برنامج معالجة اللغات الطبيعية (NLP) "جين" "وفرنسا" ككيانات خاصة في الجملة. يمكن توسعة ذلك بشكل أكبر من خلال دقة المرجع المشترك، وتحديد ما إذا تم استخدام كلمات أخرى لوصف نفس الكيان. في المثال أعلاه، أشارت كل من "جين" و"انغمست" إلى نفس الشخص.
تحليل المشاعر
تحليل المشاعر هو نهج قائم على الذكاء الاصطناعي لتفسير المشاعر التي تنقلها البيانات النصية. يحلل برنامج معالجة اللغات الطبيعية (NLP) النص بحثًا عن الكلمات أو العبارات التي تُظهر عدم الرضا، والسعادة، والشك، والندم، وغيرها من العواطف الخفية.
ما أبرز التقنيات المستخدمة في مجال معالجة اللغة الطبيعية (NLP)؟
تمزج معالجة اللغة الطبيعية (NLP) بين تقنيات اللغويات الحاسوبية والذكاء الاصطناعي التنبؤي ونماذج التعلم العميق من أجل فهم اللغة البشرية ومعالجتها.
اللغويات الحاسوبية
اللغويات الحاسوبية هي علم فهم وبناء نماذج اللغة البشرية باستخدام أجهزة الكمبيوتر وأدوات البرمجيات. يستخدم الباحثون أساليب اللغويات الحاسوبية، مثل التحليل النحوي والدلالي، لإنشاء أطر تساعد الآلات على فهم اللغة البشرية في المحادثة. إن الأدوات مثل مترجمي اللغات، ومُركِّبات تحويل النص إلى كلام، وبرامج التعرف على الكلام تعتمد على اللغويات الحاسوبية.
الذكاء الاصطناعي التنبؤي
يُشار إلى الذكاء الاصطناعي التنبؤي أحيانًا باسم تعلم الآلة أو التعلم العميق، وهو تقنية يتم من خلالها تدريب الحاسوب باستخدام بيانات عينة لتمكينه من أداء مهام معينة. وهي تنطوي على شبكة عصبونية تتكون من العُقَد المهيكلة لمعالجة البيانات لتتشابه مع عمليات الدماغ البشري. من خلال التعلم العميق، تتعرف أجهزة الكمبيوتر على الأنماط المعقدة في بيانات الإدخال وتصنفها وتربط بينها.
تحتوي اللغة البشرية على العديد من السمات مثل السخرية والاستعارات والاختلافات في بنية الجملة بالإضافة إلى الاستثناءات في القواعد والاستخدام التي تستغرق سنوات من البشر لتعلمها. يلجأ المبرمجون إلى الطرق التنبؤية لتدريب تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) على التعرّف على الخصائص اللغوية وفهمها بشكل صحيح من البداية.
تعتمد الشبكات العصبية التقليدية في معالجة تسلسلات البيانات على بنية إنشائية قائمة على جهاز التشفير/فك التشفير. يقوم جهاز التشفير بقراءة ومعالجة تسلسل بيانات الإدخال بالكامل، مثل الجملة الإنجليزية، وتحويله إلى تمثيل رياضي مضغوط. هذا التمثيل هو ملخص يجسد جوهر المدخلات. بعد ذلك، يستخدم جهاز فك الترميز هذا الملخّص لتوليد تسلسل الإخراج تدريجيًا، خطوة بخطوة. يمكن أن تكون هذه الجملة بلغة مختلفة، أو تحتوي على معلومات تتعلق بنيّة الجملة ومضمونها العاطفي.
الذكاء الاصطناعي المولّد
تعتمد تقنية الذكاء الاصطناعي التوليدي على المحولات، وهي نوع من الشبكات العصبية التي تستخدم آلية انتباه ذاتي. بدلاً من معالجة البيانات بالترتيب، تمكن الآلية النموذج من النظر إلى أجزاء مختلفة من التسلسل دفعة واحدة وتحديد الأجزاء الأكثر أهمية.
نتيجة لاستخدام الانتباه الذاتي، تتمكن المحولات من الاستفادة من مجموعات بيانات ضخمة ومعالجة نصوص طويلة تكون فيها المعلومات السابقة بعيدة المدى مؤثرة في المحتوى التالي.
ما كيفية عمل معالجة اللغات الطبيعية (NLP)؟
في المعتاد، تبدأ عملية تنفيذ معالجة اللغات الطبيعية (NLP) بجمع وإعداد بيانات نصية أو كلامية غير مهيكلة من مصادر مثل مستودعات البيانات السحابية أو الاستبيانات أو رسائل البريد الإلكتروني أو تطبيقات عمليات الأعمال الداخلية.
المعالجة المسبقة
تقوم برمجيات معالجة اللغات الطبيعية (NLP) باستخدام المعالجة المسبقة مثل الترميز، وتحديد الجذر اللغوي، والتصريف، واستبعاد كلمات التوقف لتجهيز البيانات لمختلف التطبيقات.
فيما يلي وصف لهذه التقنيات:
- تقوم عملية الترميز بتقسيم الجملة إلى وحدات فردية من الكلمات أو العبارات.
- ويعمل تحديد الجذر اللغوي والتصريف على تبسيط الكلمات في جذرها الأصلي. على سبيل المثال، يتم تبسيط "starting" إلى "start".
- أما استبعاد كلمات التوقف يضمن إزالة الكلمات التي لا تضيف معنى مهمًا للجملة، مثل "for" "وwith".
التدريب
يستخدم الباحثون البيانات المعالجة مسبقًا وتعلم الآلة لتدريب نماذج معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لأداء تطبيقات محددة بناءً على المعلومات النصية المقدمة. تدريب خوارزميات معالجة اللغات الطبيعية (NLP) يتطلب تغذية البرنامج بعينات بيانات كبيرة لزيادة دقة الخوارزميات.
النشر والاستدلال
يقوم خبراء الذكاء الاصطناعي بعد ذلك بنشر النموذج أو دمجه في بيئة إنتاج حالية. يتلقى نموذج معالجة اللغات الطبيعية (NLP) المدخلات ويتنبأ بمخرجات لحالة الاستخدام المحددة التي تم تصميم النموذج لها. يمكنك تشغيل تطبيق معالجة اللغات الطبيعية (NLP) على البيانات الحية والحصول على المخرجات المطلوبة.
كيف تساعد AWS في مهام معالجة اللغات الطبيعية (NLP)؟
توفر AWS المجموعة الأوسع والأكثر اكتمالاً من خدمات الذكاء الاصطناعي للعملاء من جميع مستويات الخبرة. ترتبط هذه الخدمات بمجموعة شاملة من مصادر البيانات.
- يساعد Amazon Comprehend على اكتشاف الأفكار والعلاقات في النص
- يقوم Amazon Transcribe بالتعرف التلقائي على الكلام
- يوفّر Amazon Translate ترجمات سلسة للنصوص مع دعم لعشرات أزواج اللغات
- يحوِّل Amazon Polly النص إلى خطاب يبدو طبيعيًا
- تساعد Amazon Lex في بناء روبوتات الدردشة للتفاعل مع العملاء
- تقوم Amazon Kendra بإجراء بحث ذكي لأنظمة المؤسسات للعثور بسرعة على المحتوى الذي يبحث عنه المرء
ابدأ باستخدام NLP من خلال إنشاء حساب AWS اليوم.