يُشير معالجة اللغة الطبيعية (NLP) إلى فرع من علوم الحاسوب – وبشكل أدق، إلى فرع من الذكاء الاصطناعي (AI) – الذي يهتم بمنح الحواسيب القدرة على فهم النصوص والكلمات المنطوقة بنفس الطريقة التي يمكن للبشر فهمها.

تُحرك معالجة اللغة الطبيعية برامج الحاسوب التي تترجم النصوص من لغة إلى أخرى، وتستجيب لأوامر الكلام، وتلخّص حجومًا كبيرة من النصوص بسرعة – حتى في الوقت الحقيقي. هناك فرصة كبيرة أنك قد تفاعلت مع معالجة اللغة الطبيعية في شكل أنظمة GPS التي تعمل بالصوت، والمساعدين الرقميين، وبرمجيات تحويل الكلام إلى نص، وروبوتات المحادثات لخدمة العملاء، وغيرها من وسائل الراحة الاستهلاكية. ولكن معالجة اللغة الطبيعية تلعب أيضًا دورًا متزايد الأهمية في حلول المؤسسات التي تساعد في تبسيط عمليات الأعمال، وزيادة إنتاجية الموظفين، وتبسيط العمليات الأساسية والحيوية للأعمال.

لماذا تعتبر معالجة اللغة الطبيعية مهمة ؟ – Why NLP is Important

تُعتبر NLP جزءًا أساسيًا من الحياة اليومية وتزداد أهمية مع تطبيق تكنولوجيا اللغة على مجموعة متنوعة من المجالات مثل التجزئة (على سبيل المثال، في روبوتات خدمة العملاء) والطب (تفسير أو تلخيص السجلات الصحية الإلكترونية). تستخدم وكلاء المحادثة مثل أليكسا من أمازون وسيري من آبل NLP للاستماع إلى استفسارات المستخدمين والعثور على الإجابات. وتستخدم أفضل تلك الوكلاء – مثل GPT-3، الذي تم فتحه مؤخرًا للتطبيقات التجارية – لإنشاء نثر متطور حول مواضيع متنوعة وتشغيل روبوتات محادثة قادرة على إجراء محادثات مترابطة. تستخدم Google NLP لتحسين نتائج محرك البحث الخاص بها، وتستخدم وسائل التواصل الاجتماعي مثل فيسبوك لاكتشاف وتصفية خطاب الكراهية والعنصرية.

NLP تزداد تعقيدا بشكل متزايد، ولكن هناك الكثير من العمل الذي يتعين القيام به. الأنظمة الحالية عرضة للتحيز وعدم التناسق، وتتصرف بشكل متقطع. على الرغم من التحديات، يواجه مهندسو التعلم الآلي العديد من الفرص لتطبيق NLP بطرق تكون أكثر أهمية لوظائف المجتمع.

ما هي استخدامات معالجة اللغة الطبيعية (NLP)؟

تُستخدم NLP لمجموعة واسعة من المهام المتعلقة باللغة، بما في ذلك الرد على الأسئلة، وتصنيف النصوص بطرق متنوعة، والمحادثة مع المستخدمين.

إليك 11 مهمة يمكن حلها باستخدام NLP:

• تحليل المشاعر : يتضمن تحليل المشاعر عملية تصنيف النية العاطفية للنص. عادةً ما يكون إدخال نموذج تصنيف المشاعر هو قطعة نص، والناتج هو احتمال أن يكون التعبير عن المشاعر إيجابيًا أو سلبيًا أو محايدًا. يُعتمد هذا الاحتمال عادةً على ميزات مُنشأة يدويًا، أو n-grams الكلمات، أو ميزات TF-IDF، أو باستخدام نماذج التعلم العميق لالتقاط التبعيات التسلسلية الطويلة والقصيرة. يُستخدم تحليل المشاعر لتصنيف تقييمات العملاء على منصات الإنترنت المختلفة، وكذلك لتطبيقات متخصصة مثل التعرف على علامات الأمراض العقلية في التعليقات على الإنترنت.
  
• تحسين عمليات البحث: يمكن لمعالجة اللغة الطبيعية (NLP) تحسين عمليات البحث التي تعتمد على مطابقة الكلمات الرئيسية لاسترجاع المستندات والأسئلة المتكررة، من خلال توضيح معاني الكلمات استنادًا إلى السياق (على سبيل المثال، “الناقل” يعني شيئًا مختلفًا في السياقين الطبي والصناعي)، ومطابقة المرادفات (على سبيل المثال، استرجاع المستندات التي تذكر “السيارة” في حالة البحث عن “سيارة”)، ومراعاة التغيرات المورفولوجية (التي تعتبر مهمة للاستفسارات غير الإنجليزية). يمكن لأنظمة البحث الأكاديمية الفعّالة التي تعتمد على NLP تحسين بشكل كبير الوصول إلى الأبحاث الحديثة والمتقدمة للأطباء والمحامين وغيرهم من الاختصاصيين.
  
• تحسين محركات البحث عبر الإنترنت: تعتبر NLP أداة رائعة لتحسين ترتيب عملك في نتائج البحث عبر الإنترنت من خلال تحليل عمليات البحث لتحسين محتواك. تستخدم محركات البحث NLP لتصنيف نتائجها، ومعرفة كيفية استخدام هذه التقنيات بشكل فعّال يجعل من السهل تحقيق الترتيب الأعلى على منافسيك، مما يؤدي إلى زيادة الرؤية لعملك.
  
• تحليل وتنظيم مجموعات الوثائق الكبيرة: تُبسّط تقنيات NLP مثل تجميع الوثائق ونمذجة المواضيع مهمة فهم تنوع المحتوى في مجموعات كبيرة من الوثائق، مثل التقارير الشركات، ومقالات الأخبار، أو الوثائق العلمية. تُستخدم هذه التقنيات في كثير من الأحيان في أغراض اكتشاف المعلومات القانونية.
  
• تحليل وسائل التواصل الاجتماعي: يمكن لـ NLP تحليل تقييمات العملاء وتعليقات وسائل التواصل الاجتماعي لفهم أفضل لكميات هائلة من المعلومات. يحدد تحليل المشاعر التعليقات الإيجابية والسلبية في تيار التعليقات على وسائل التواصل الاجتماعي، مما يوفر قياسًا مباشرًا لمشاعر العملاء في الوقت الحقيقي. يمكن أن يؤدي ذلك إلى عوائد هائلة في المستقبل، مثل زيادة رضا العملاء والإيرادات.
  
• تحليل السوق: باستخدام NLP في تحليل لغة عملاء عملك، ستكون لديك فهم أفضل لما يرغبون فيه، وأيضًا فهم أفضل لكيفية التواصل معهم. يكتشف تحليل المشاعر المتعلقة بالجوانب أو المنتجات الخاصة في وسائل التواصل الاجتماعي (على سبيل المثال، “اللوحة ممتازة، ولكن الشاشة مظلمة جدًا”) معلومات قابلة للاستخدام مباشرة في تصميم المنتج والتسويق.
  
• تعديل المحتوى:إذا جذبت عملك كميات كبيرة من تعليقات المستخدمين أو العملاء، يتيح لك NLP تعديل ما يتم قوله للحفاظ على الجودة واللياقة من خلال تحليل ليس فقط الكلمات، ولكن أيضًا لهجة ونية التعليقات.

نظام برمجة NLP: اللغات والمكتبات

تلعب اللغات البرمجية والمكتبات دورًا حيويًا في عالم معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، حيث تشكل أساس التطوير لمشاريع مبتكرة. دعونا نتناول بعمق اللغات والمكتبات البارزة التي تدفع تطور NLP.

إمكانيات Python

Python تظهر كالبطلة الفائقة في ميدان NLP. توفر إمكانية الوصول إلى مكتبات وأدوات NLP في Python يجعلها الخيار الرئيسي لمعظم مشاريع NLP. بيئة التطوير التفاعلية في Python تبسط عملية البرمجة والاختبار، مما يسهم بشكل كبير في تفوقها في مجتمع NLP.

تفوق Java و C++

في التعامل مع مجموعات كبيرة من البيانات، تأتي Java و C++ إلى المسرح. فعاليتهما في دعم كود معقد يجعلهما خيارات مفضلة، خاصة عند معالجة كميات كبيرة من البيانات في مشاريع NLP.

المكتبات وبيئات التطوير

في استكشاف مكتبات NLP المتنوعة، نجد أدوات نافعة تدفع عجلة تطوير التطبيقات المتقدمة.

TensorFlow و PyTorch

TensorFlow و PyTorch تبرزان كأدوات رائدة في مجال تعلم الآلة العميق، حيث يكون Python هو لغتهما الرئيسية. بفضل المكونات المُبنية مسبقًا، تبسط هاتان الأداتين إنشاء نماذج NLP متطورة.

فوائد معالجة اللغة الطبيعية (NLP)

سواء كانت تُستخدم لترجمة نص بسرعة من لغة إلى أخرى أو لإنتاج رؤى تجارية من خلال تشغيل تحليل المشاعر على مئات من التقييمات، تقدم معالجة اللغة الطبيعية (NLP) فوائد متنوعة للشركات والمستهلكين.

وليس من المستغرب أن نرى المزيد من استخدامها في السنوات القادمة. وفقًا لأبحاث Fortune Business Insights، يُتوقع أن ينمو سوق NLP في أمريكا الشمالية من 26.42 مليار دولار في عام 2022 إلى 161.81 مليار دولار في عام 2029 [1].

بعض الفوائد الشائعة لـ NLP تشمل:

• القدرة على تحليل البيانات المنظمة وغير المنظمة، مثل الكلام، ورسائل النص، ومشاركات وسائل التواصل الاجتماعي.
• تحسين رضا العملاء وتجربتهم من خلال تحديد الرؤى باستخدام تحليل المشاعر.
• الحد من التكاليف من خلال استخدام NLP-enabled AI لأداء مهام محددة، مثل الدردشة مع العملاء عبر الدردشة أو تحليل كميات كبيرة من البيانات النصية.
• فهم أفضل للسوق المستهدفة أو العلامة التجارية من خلال إجراء تحليل NLP على البيانات ذات الصلة مثل مشاركات وسائل التواصل الاجتماعي واستطلاعات مجموعات الانتباه والتقييمات.

قيود معالجة اللغة الطبيعية (NLP)

يمكن استخدام NLP لمجموعة واسعة من التطبيقات ولكنها بعيدة عن الكمال. في الواقع، تواجه العديد من أدوات NLP صعوبة في تفسير السخرية والعواطف والعامية والسياق والأخطاء وأنواع أخرى من العبارات الغامضة. يعني ذلك أن NLP يقتصر في الغالب على المواقف غير المبهمة التي لا تتطلب كمية كبيرة من التفسير.

أمثلة على معالجة اللغة الطبيعية

على الرغم من أن معالجة اللغة الطبيعية قد تبدو كشيء من رواية خيال علمي، إلا أن الحقيقة هي أن الأشخاص يتفاعلون بالفعل مع العديد من الأجهزة والخدمات التي تعتمد على NLP يوميًا.

فمثلًا، تستخدم الروبوتات الدردشة عبر الإنترنت NLP للتفاعل مع المستهلكين وتوجيههم نحو الموارد أو المنتجات المناسبة. بينما لا يمكن للروبوتات الدردشة الإجابة عن كل سؤال قد يكون للعملاء، يرغب الأعمال في استخدامها لأنها تقدم وسائل فعّالة من حيث التكلفة لحل المشاكل أو الأسئلة الشائعة التي قد يكون للمستهلكين عنها استفسارات.

استخدام آخر شائع لـ NLP هو التنبؤ بالنصوص والتصحيح التلقائي، الذي ربما قد واجهته مرارًا أثناء مراسلة صديق أو صياغة وثيقة. تتيح لك هذه التقنية تسريع عملية الكتابة وتصحيح الأخطاء الشائعة.

حول ChatGPT

ChatGPT هو روبوت دردشة يعتمد على الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغة الطبيعية، والذي ينتج ردودًا تشبه إلى حد كبير ردود الإنسان. في الوقت الحالي، يشغل عناوين الأخبار بفضل قدرته على إنتاج ردود تتفوق بشكل كبير على ما كان ممكنًا تجاريًا في السابق.

إذا كنت ترغب في معرفة المزيد، يجمع ChatGPT Teach Out لجامعة ميشيغان بين خبراء في تكنولوجيا الاتصال، والاقتصاد، والذكاء الاصطناعي، ومعالجة اللغة الطبيعية، وتقديم الرعاية الصحية، والقانون لمناقشة تأثيرات التكنولوجيا الحالية والمستقبلية.

اقرأ المزيد: ما هو Chat GPT؟ كل ما تريد معرفته وأكثر عن شات جبت، أقرأ أيضاً: طريقة عمل شات جبت ChatGPT