ما المقصود بمعالجة اللغة الطبيعية (NLP)؟

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.

تعمل تقنيات معالجة اللغات الطبيعية (NLP)، أو مهام معالجة اللغات 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» أشياءً مختلفةً في هذه الجمل:

• A bat is a nocturnal creature: هنا تعني "الخفاش مخلوق ليلي".
• 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 «هي» 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. 

توفر AWS المجموعة الأوسع والأكثر اكتمالاً من خدمات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة (AI/ML) للعملاء من جميع مستويات الخبرة. ترتبط هذه الخدمات بمجموعة شاملة من مصادر البيانات.

بالنسبة للعملاء الذين يفتقرون إلى مهارات التعلم الآلي، أو يحتاجون إلى وقت أسرع للتسويق، أو يرغبون في إضافة معلومات ذكية إلى عملية أو تطبيق موجود، تقدم AWS مجموعة من خدمات اللغات القائمة على تعلم الآلة. يتيح ذلك للشركات إضافة الذكاء بسهولة إلى تطبيقات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها من خلال واجهات برمجة التطبيقات المدربة مسبقًا للكلام والنسخ والترجمة وتحليل النص ووظائف روبوتات الدردشة chatbot.

فيما يلي قائمة بخدمات اللغات المستندة إلى تعلم الآلة من AWS:

• يساعد Amazon Comprehend على اكتشاف الأفكار والعلاقات في النص
• يقوم Amazon Transcribe بالتعرف التلقائي على الكلام
• يتيح Amazon Translate ترجمة النص بطلاقة
• 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

بالنسبة للعملاء الذين يرغبون في إنشاء حل قياسي لمعالجة اللغة الطبيعية (NLP) عبر أعمالهم، فكر في Amazon SageMaker. يعمل SageMaker على تسهيل إعداد البيانات وإنشاء نماذج تعلم الآلة وتدريبها ونشرها لأي حالة استخدام باستخدام البنية التحتية والأدوات وسير العمل المُدارة بالكامل، بما في ذلك العروض التي لا تحتوي على تعليمات برمجية لمحللي الأعمال.

باستخدام Hugging Face على Amazon SageMaker، يمكنك نشر النماذج المدربة مسبقًا وضبطها من Hugging Face، وهو مزود مفتوح المصدر لنماذج معالجة اللغة الطبيعية (NLP) المعروفة باسم Transformers. هذا يقلل الوقت الذي يستغرقه إعداد واستخدام نماذج NLP هذه من أسابيع إلى دقائق.

ابدأ باستخدام NLP من خلال إنشاء حساب AWS اليوم.