پردازش زبان طبیعی چیست؟ استفاده کردن از رایانه جهت پردازش گفتاری و نوشتاری زبان گفته می‌ شود، به این معنا که طبق این تعریف رایانه‌ ها را قادر خواهند بود که نوشتار یا گفتارهای تولید شده را در ساختار و قالب نوعی زبان طبیعی درک و سپس به درستی تحلیل کرده یا اینکه بتوانند آن را تولید کنند.

این موضوع در جهت استفاده از رایانه‌ ها و بسیاری از نرم‌افزارها کاربرد گسترده‌ای دارد و در واقع می‌ توان آن را شاخه‌ای از علم هوش مصنوعی دانست که به کمک بشر آمده است تا ما بهتر بتوانیم در کامپیوترها از زبان‌ های مختلف استفاده کنیم. در این مقاله پردازش زبان طبیعی را بررسی می‌ کنیم.

آشنایی با پردازش زبان طبیعی

گفتیم که پردازش زبان طبیعی در واقع شاخه‌ای از علم نوین هوش مصنوعی محسوب می‌ شود که به ماشین‌ ها چنین امکانی را خواهد داد تا بتوانند زبان رایج در بین انسان‌ های مختلف را بخوانند، داده‌ های به دست آمده از آنها را درک کنند و در نهایت نیز معانی مختلفی را از آنها استخراج کنند.

روش کلی استفاده از پردازش زبان طبیعی به این شکل است که این شاخه مدل سازی و زبان شناسی بر طبق قوانین رایج زبان انسانی را به صورت یادگیری ماشین، مدل‌ های آماری و یادگیری عمیق با یکدیگر ترکیب می‌کند و در نهایت آنچه که به وجود می‌آید کامپیوتر را قادر می‌ سازد تا بتواند به آسانی پردازش زبان انسان را انجام دهد و معنای درست و دقیقی را با احساسات و اهداف نویسنده به دست دهد که قابل درک باشد.

پردازش زبان طبیعی در واقع زمینه‌ای است که با تعامل بین زبان طبیعی انسان‌ها و علم داده تمرکز کرده و در حال حاضر در صنایع بسیار زیادی نیز گسترش یافته است، به طوری که توانسته است پیشرفت‌های بسیار بزرگ و عظیمی جهت دسترسی داشتن به داده‌ها و همچنین افزایش دادن قدرت محاسباتی برخوردار شود. به طور مثال در حوزه پزشکی این امکان را فراهم می‌کند تا در زمینه‌ هایی از جمله رسانه، مراقبت‌ های بهداشتی، منابع انسانی و مالی و غیره نتایج کاملاً معنادار و قابل قبولی به دست بیاید.

همچنین بخوانید | آموزش جامع طراحی سایت

اهمیت پردازش زبان طبیعی

هنگامی که ما به صورت نوشتاری و شفاهی مطالبی را بیان می‌ کنیم، در واقع حجم بسیار بالایی از اطلاعات را در ذهن خود ذخیره داریم که کلمات، لحن بیان ما و موضوع انتخابی همگی اشکال مختلفی از داده‌ها هستند و قابل تفسیر می‌ باشند که می‌توان از آن اطلاعات لازم را استخراج کرد. در نهایت نیز می‌توانیم با استفاده از همین اطلاعات به دست آمده رفتار افراد را درک و یا حتی پیش بینی کنیم. ولی در این زمینه یک مشکل وجود دارد یعنی هر فرد می‌تواند هزاران کلمه بیان کند که از پیچیدگی‌ها و خصوصیات خاصی برخوردار باشد.

به طوری که داده‌های به وجود آمده از اعلامیه‌ها، مکالمات و توییت‌ها را می توان نمونه‌ هایی از این داده‌ها دانست که بدون ساختار هستند. این داده‌های بدون ساختار می‌ توانند به درستی در ساختار ستون و صدر سنتی از پایگاه‌ داده رابطه ای جای بگیرند، مهم‌تر اینکه برخی از داده‌های موجود در عالم واقع معمولاً در این دسته گنجانده می‌شوند که جهت پردازش کردن آنها به علم پردازش زبان طبیعی نیازمند هستیم.

کاربرد پردازش زبان طبیعی در خصوص متن‌ ها

پردازش زبان طبیعی به بسیاری از برنامه‌های رایانه‌ای کمک خواهد کرد تا بتوانند متن مورد نظر را از زبانی به زبان دیگر به درستی ترجمه کنند، سپس به مکالمات متنی جواب داده و حجم بالایی از متون را با سرعت بالا خلاصه کنند. نرم‌افزار تصحیح، دستیارهای دیجیتال، برخی از چت ربات‌های برای خدمات مشتری و دیگر امکانات رفاهی که مبتنی بر متن هستند، از پردازش زبان طبیعی استفاده می‌ کنند.

• ترجمه ماشینی

گوگل ترنسلیت یکی از نمونه‌ های رایج و کاربردهای مستقیم پردازش زبان طبیعی می‌ باشد که در حال حاضر در سراسر جهان به طور گسترده استفاده می‌ شود. این شیوه از ترجمه گامی فراتر از جایگزین کردن کلمات در یک زبان به زبان دیگر می‌ باشد. یک ترجمه خوب باید لحن و معنی زبان ورودی را به درستی دریافت کرده و آن را با همان تاثیر و معنا به متن در زبان دوم ترجمه کند. کلیه ابزارهای ترجمه در این زمینه پیشرفت بالایی دارند. یکی از راه‌ های خوب جهت تشخیص دادن ابزارها، کارایی ابزارهای ماشینی ترجمه این است که ابتدا متن را به زبان دیگر ترجمه کرده و یک بار دیگر آن را به زبان اصلی ترجمه کنیم.

• چت بات گفتگو

پس برخی از دستیارهای مجازی از جمله سیری در داخل سیستم‌ های عامل الکسا و اپل در آمازون از شیوه تشخیص گفتار جهت تشخیص دادن برخی از الگوهای دستورات صوتی همچنین تولید کردن زبان طبیعی بهره می‌ گیرند تا بتوانند نظرات مفید را با اقدامات مناسبی پاسخ دهند، هم چنین این چت ربات‌ ها می‌ توانند رویکردی مشابهی را در پاسخ دادن به برخی نوشته‌ های متنی به صورت تایپ شده داشته باشد، بنابرین انواع چت ربات‌ ها یاد گرفته‌اند که برخی از سرنخ‌ های متنی را در هنگام درخواست‌ های انسانی تشخیص بدهند و از همین سرنخ‌ ها جهت ارائه دادن پاسخ یا گزینه‌ های بهتر استفاده کنند. مرحله بعدی برای چنین برنامه‌ هایی پاسخ دادن به سوالاتی است که شامل توانایی جهت پاسخگویی به انواع سوالات پیش بینی شده و یا نشده با ایجاد پاسخ‌ های مفید و مرتبط می‌ باشد.

• تجزیه و تحلیل احساسات

پردازش زبان طبیعی طی سال‌ های اخیر توانسته است به عنوان یک ابزار تجاری بسیار ضروری جهت کشف کردن تاثیر برخی از داده‌ های پنهان بر رسانه‌ های اجتماعی عمل کند، به وسیله تجزیه و تحلیل احساسات این امکان وجود دارد که نوشته‌ های موجود در داخل کلیه رسانه‌ های اجتماعی، پاسخ‌ها و غیره را جهت استخراج کردن احساسات و نگرش‌ ها در خصوص پاسخ دادن به تبلیغات محصولات و رویدادهای مختلف تجزیه و تحلیل کند. از طرف شرکت‌ها نیز می‌توانند از چنین اطلاعاتی جهت طراحی کردن محصولات خود و راه انداختن کمپین‌ های تبلیغاتی و غیره استفاده کنند.

• خلاصه سازی متن

از دیگر تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی خلاصه‌سازی متن برای معنی کردن بخش بزرگی از متن‌های دیجیتالی و همچنین ایجاد کردن خلاصه‌هایی برای پایگاه‌های اطلاعاتی و تحقیقاتی نمایه‌ها و حتی خوانندگانی که زمان کافی برای خواندن متون کامل را ندارند، به وجود بیاورد. بهترین و به روزترین برنامه‌ها جهت خلاصه نویسی از استدلال معنایی و همچنین تولید کردن زبان طبیعی برای تولید کردن متن و با توجه به نوع زمینه متنی از این شیوه ها نیز برای جمع‌بندی و نتیجه‌گیری استفاده می‌کنند.

همچنین بخوانید | آموزش جامع بک اند

به زبان بسیار ساده باید بگوییم که یک ماشین می‌تواند با استفاده کردن از پردازش زبان طبیعی، زبان طبیعی انسان را به طور دقیقی از روی متون تشخیص داده و در نهایت آن را درک کند. اینکه یک ماشین چگونه و به چه طریقی می‌تواند این موضوع را تشخیص دهد، موضوع بسیار جذابی است. امل نتیجه آن کاربردهای زیادی می‌تواند در زندگی روزمره انسان‌ها داشته باشد، مثلاً پردازش زبان طبیعی در مراحل مختلف جستجو و انتخاب کردن جذب استعداد، شناسایی افراد ماهر و شناسایی مهارت‌های استخدامی می‌تواند به خوبی عمل کرده و به بازار کار کمک کند.

پردازش زبان طبیعی در داخل سیستم توصیه‌گر

در حوزه سیستم‌ های توصیه‌ گر فعالان در این حوزه توانستند یک دستیار شناختی به وجود بیاورند که می‌تواند با یادگیری همه چیز در خصوص شما به عنوان نوعی موتور جستجوگر عمل کرده و سپس هر آن چیزی را که در لحظه نیازمند هستید، اما حافظه شما آن را به یاد نمی‌آورد، به خوبی به شما یادآوری کنند یا مثلاً برخی شرکت‌ها مانند گوگل یا یاهو می‌توانند ایمیل‌های کاربران خودشان را با تجزیه و تحلیل کردن متن و استفاده از پردازش طبیعی زبان فیلتر و سپس طبقه‌بندی کنند. جهت شناسایی کردن اخبار جعلی نیز پردازش زبان طبیعی در ام آی تی سیستم نوینی را جهت تعیین کردن درست یا غلط بودن منابع اخباری ایجاد کرده است، به این ترتیب تشخیص می‌دهد که امکان اعتماد کردن به یک منبع خبری وجود دارد یا خیر.

الکسای آمازون و همچنین سیری اپل در واقع نمونه‌های بارزی از رابط‌های صوتی کاملاً هوشمند می‌باشند که از پردازش زبان طبیعی جهت پاسخ دادن به برخی از اعلان‌های صوتی خو استفاده می‌کنند و در این زمینه می‌توانند کارهای مختلفی را انجام دهند، از جمله به دست آوردن یک فروشگاه خاص، پیشنهاد دادن بهترین مسیر، اطلاع از وضعیت پیش بینی آب و هوا روشن کردن چراغ در یک خانه و غیره.

چالش برانگیز‌ترین و هیجان انگیزترین موردی که در خصوص پردازش زبان طبیعی وجود دارد این است که می‌دانیم زبان رایج و طبیعی در بین انسان‌ها پیچیده است و همچنین درک درست آن نیز کار دشواری می‌باشد که در این زمینه نیز تکنیک‌های مختلفی مطرح می‌شوند. برخی زبان‌های برنامه نویسی از جمله پایتون جهت اجرا کردن این تکنیک‌ها به کار می‌رود.

نتیجه‌ گیری

در این مقاله پردازش زبان طبیعی را بررسی کردیم. گفتیم که زبان پردازش زبان طبیعی چه اهمیتی در حوزه‌های مختلف از جمله پزشکی برای ما انسان‌ها دارد و چگونه توانسته است که با پردازش کردن زبان‌های مختلف انسانی موجب گسترش یافتن روابط بین انسان‌ها شود. در سایت ما اطلاعات بیشتری در خصوص پردازش زبان طبیعی، اهمیت آن در حوزه‌های مختلف، کاربرد زبان پردازش طبیعی در حوزه متون و غیره آشنا شوید.

نوشته پردازش زبان طبیعی چیست؟ اولین بار در مجله وبیترن. پدیدار شد.