ما المقصود بمعالجة اللغات الطبيعية (NLP)؟
معالجة اللغات الطبيعية (NLP) عبارة عن تقنية تعلّم الآلة تمكّن أجهزة الكمبيوتر من تفسير اللغة البشرية ومعالجتها وفهمها. 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. وهي تستخدم برمجيات معالجة اللغات الطبيعية (NLP) لمعالجة هذه البيانات تلقائيًا، وتحليل النية أو المشاعر في الرسالة، والاستجابة في الوقت الفعلي للتواصل البشري.
ما سبب أهمية معالجة اللغات الطبيعية (NLP)؟
تعد معالجة اللغة الطبيعية أمرًا بالغ الأهمية لتحليل بيانات النص والكلام تحليلًا كاملاً وبكفاءة. يمكن أن تعمل من خلال الاختلافات في اللهجات واللغة العامية والأخطاء النحوية المعتادة في المحادثات اليومية. تستخدمها الشركات في العديد 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
يُمكنك أيضًا دمج معالجة اللغات الطبيعية (NLP) في التطبيقات المواجهة للعملاء للتواصل مع العملاء بشكل أكثر فعالية. على سبيل المثال، يقوم برنامج دردشة آلية بتحليل استعلامات العملاء وفرزها، والرد تلقائيًا على الأسئلة الشائعة وإعادة توجيه الاستعلامات المعقدة إلى دعم العملاء. تساعد هذه الأتمتة في تقليل التكاليف، وتوفير وقت الوكلاء الذي يقضونه في استفسارات متكررة، وتحسين رضا العملاء.
ما حالات استخدام معالجة اللغات الطبيعية (NLP) في الأعمال؟
تستخدم الشركات برمجيات معالجة اللغات الطبيعية (NLP) لتبسيط العمليات وتشغيلها آليًا 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 (ML)
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 بعينها، يمكنهم قياس مزاج العميل وعواطفه في ملاحظات مكتوبة. فعلى سبيل المثال، يوفرمؤشر الأداء الرئيسي 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 كيفية عمل معالجة اللغات الطبيعية (NLP)؟
تقوم معالجة اللغة الطبيعية بالجمع بين اللغويات الحاسوبية وتعلم الآلة ونماذج التعلم العميق لمعالجة اللغة البشرية.
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.
تعلم الآلة
تعلم الآلة هو تقنية تقوم بتدريب كمبيوتر باستخدام عينة من البيانات لتحسين كفاءته. 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. يستخدم المبرمجون أساليب تعلم الآلة لتعليم تطبيقات معالجة اللغات الطبيعية (NLP) للتعرف على هذه السمات وفهمها بدقة من البداية.
التعلم العميق
التعلم العميق هو مجال محدد من تعلم الآلة يُعلّم أجهزة الكمبيوتر التعلم والتفكير مثل البشر. وهي تنطوي على شبكة عصبونية تتكون من عُقَد لمعالجة البيانات لتتشابه مع عمليات الدماغ البشري. من خلال التعلم العميق، تتعرف أجهزة الكمبيوتر على الأنماط المعقدة في بيانات الإدخال وتصنفها وتربط بينها.
خطوات تنفيذ معالجة اللغات الطبيعية (NLP)
في المعتاد، تبدأ عملية 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.
- 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 التي تمت معالجتها مسبقًا في تدريب نماذج معالجة اللغات الطبيعية (NLP) على تنفيذ تطبيقات معينة بناءً على المعلومات النصية المقدمة. يتطلب تدريب خوارزميات معالجة اللغات الطبيعية (NLP) تغذية البرمجيات بعينات كبيرة من البيانات لزيادة دقتها.
النشر والاستدلال
يقوم خبراء تعلم الآلة 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 من أجلها. يمكنك تشغيل تطبيق معالجة اللغات الطبيعية (NLP) على بيانات مباشرة والحصول على الإخراج المطلوب.
ما مهام معالجة اللغات الطبيعية (NLP)؟
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 أجزاء 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".
- Baseball players use a bat to hit the ball: بينما هنا تعني 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 والتغلب على تحديات مثل اللهجات والإدغامات والتنغيم والاستخدام غير السليم لقواعد اللغة 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. تأمل المثال التالي.
ذهبت جين إلى فرنسا لقضاء عطلة، وانغمست هي 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 منجين وهي إلى نفس الشخص.
تحليل المشاعر
تحليل المشاعر هو نهج مستند إلى 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 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، يمكن لروبوت دردشة آلية ذكي مزود بإمكانات إنتاج اللغة الطبيعية (NLG) التحدث مع العملاء بطرق مشابهة للتي يقوم بها موظفو دعم العملاء.
كيف تساعد AWS في مهام معالجة اللغات الطبيعية (NLP)؟
توفر AWS المجموعة الأوسع والأكثر اكتمالاً من خدمات الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة للعملاء من جميع مستويات الخبرة المرتبطة بمجموعة شاملة من مصادر البيانات.
بالنسبة للعملاء الذين يفتقرون إلى مهارات تعلم الآلة، أو يحتاجون إلى وقت أسرع للوصول إلى السوق، أو يرغبون في إضافة معلومات مهنية إلى عملية حالية أو تطبيق حالي، تقدم AWS مجموعةً من خدمات اللغة القائمة على تعلم الآلة والتي تتيح للشركات إضافة الذكاء بسهولة إلى تطبيقات الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم من خلال واجهات برمجة التطبيقات مسبقة التدريب خاصة بوظائف الكلام والتفريغ الصوتي والترجمة وتحليل النص والدردشة الآلية. تشمل الخدمات Amazon Comprehend لاكتشاف الرؤى والأفكار والعلاقات في النص، و Amazon Transcribe للتعرف التلقائي على الكلام، وAmazon Translate لترجمة النص بطلاقة، وAmazon Polly للحصول على صوت طبيعي من النص إلى الكلام، وAmazon Lex لبناء برامج دردشة آلية للتفاعل مع العملاء، وAmazon Kendra لإجراء بحث ذكي عن أنظمة المؤسسات للعثور بسرعة على المحتوى الذي يبحث عنه الفرد.
للعملاء الذين يرغبون في إنشاء حل قياسي لمعالجة اللغات الطبيعية (NLP) لأعمالهم، يجعل Amazon SageMaker من السهل تحضير البيانات وإنشاء نماذج تعلم الآلة وتدريبها ونشرها لأي حالة استخدام من خلال بنية أساسية مُدارة بالكامل وأدوات وتدفقات عمل، بما في ذلك عروض بلا تعليمة برمجية لمحللي الأعمال. مع Hugging Face on Amazon SageMaker، يمكنك نشر وتحسين دقة النماذج المدربة مسبقًا من Hugging Face، وهو موفر مفتوح المصدر لنماذج معالجة اللغات الطبيعية (NLP) المعروفة باسم المحولات، وهذا يقلل الوقت المستغرق في إعداد واستخدام نماذج معالجة اللغات الطبيعية (NLP) هذه من أسابيع إلى دقائق.
ابدأ استخدام معالجة اللغات الطبيعية (NLP) من خلال إنشاء حساب AWS اليوم.