پردازش زبان طبیعی (NLP)

پردازش زبان طبیعی(Natural Language Processing) تلاش می‌کند ماشین‌هایی بسازد که متن یا داده‌های صوتی را بفهمند و به آن‌ها پاسخ دهند( با متن یا گفتار خودشان پاسخ دهند )

تقریباً به همان روشی که انسان‌ها انجام می‌دهند.

به عبارتی به  رایانه ها در درک، تفسیر و دستکاری زبان انسان کمک می کند.

NLP از بسیاری از رشته ها، از جمله علوم کامپیوتر و زبان شناسی محاسباتی، برای پر کردن شکاف بین ارتباطات انسانی و درک رایانه استفاده می کند.

پردازش زبان طبیعی چیست؟

پردازش زبان طبیعی (NLP) به شاخه ای از علوم کامپیوتر – و به طور خاص، شاخه هوش مصنوعی یا AI – اشاره دارد که به رایانه ها کمک می کند تا با انسان ها به زبان خودشان ارتباط برقرار کنند و سایر وظایف مربوط به زبان را مقیاس بندی کنند. به عنوان مثال، NLP این امکان را برای رایانه ها فراهم می کند که متن را بخوانند، گفتار را بشنوند، آن را تفسیر کنند، احساسات را اندازه گیری کنند و تعیین کنند که کدام قسمت ها مهم هستند.

NLP برنامه‌های کامپیوتری را هدایت می‌کند که متن را از یک زبان به زبان دیگر ترجمه می‌کنند، به دستورات گفتاری پاسخ می‌دهند و حجم زیادی از متن را به سرعت خلاصه می کنند – حتی در زمان واقعی. شانس خوبی وجود دارد که با NLP به شکل سیستم‌های جی‌پی‌اس صوتی، دستیارهای دیجیتال، نرم‌افزار دیکته گفتار به متن، ربات‌های گفتگوی خدمات مشتری و سایر امکانات مصرف‌کننده تعامل داشته باشید. اما NLP همچنین نقش رو به رشدی در راه‌حل‌های سازمانی ایفا می‌کند که به ساده‌سازی عملیات تجاری، افزایش بهره‌وری کارکنان و ساده‌سازی فرآیندهای تجاری حیاتی کمک می‌کند.

چرا NLP اینقدر پیچیده است؟

درک پردازش زبان طبیعی یا NLP دشوار است. زیرا فرآیندی است که باعث می‌شود رایانه‌ها یک زبان انسانی را بفهمند یا به آنها آموزش دهند. از آنجایی که کامپیوترها تک تک اصطلاحاتی را که در زبان استفاده می شود درک نمی کنند. تا زمانی که نحوه تفسیر به آنها آموزش داده نشود، جملات برای آنها معنا ندارد. مشکل در مرتب کردن همه معانی و زمینه ای که در آن همه با یک کامپیوتر صحبت می کنیم تا به درستی بفهمد، کار بسیار مهمی است.

زبان انسان مملو از ابهاماتی است که نوشتن نرم افزاری را که به طور دقیق معنای متن یا داده های صوتی را تعیین کند، بسیار دشوار می کند. همنام ها، هم آواها، کنایه ها، اصطلاحات، استعاره ها، گرامر و استثناهای کاربرد، تغییرات در ساختار جملات – اینها تنها تعداد کمی از بی نظمی های زبان انسان هستند که یادگیری آن سال ها طول می کشد.

نه تنها زبان انسان مبهم و پیچیده است، بلکه با بیش از 6500 زبان در حال حاضر در جهان سروکار داریم که هر کدام قواعد زبانی خاص خود را دارند.

ابزارهای برتر NLP برای کمک به شما برای شروع

پردازش زبان طبیعی یکی از پیچیده ترین زمینه های هوش مصنوعی است. اما، تلاش برای انجام وظایف NLP مانند تجزیه و تحلیل احساسات یا استخراج کلمات کلیدی، چندان دشوار نیست. بسیاری از ابزارهای آنلاین NLP وجود دارند که پردازش زبان را برای همه در دسترس قرار می دهند و به شما امکان می دهند حجم زیادی از داده ها را به روشی بسیار ساده و شهودی تجزیه و تحلیل کنید.

1. Python and the Natural Language Toolkit (NLTK)

زبان برنامه نویسی پایتون طیف وسیعی از ابزارها و کتابخانه ها را برای انجام  وظایف خاص در NLP فراهم می کند. بسیاری از این موارد در Natural Language Toolkit یا NLTK، مجموعه ای منبع باز از کتابخانه ها، برنامه ها و منابع آموزشی برای ساخت برنامه های NLP یافت می شوند.

NLTK شامل کتابخانه‌هایی برای بسیاری از وظایف NLP ذکر شده در بالا، به علاوه کتابخانه‌هایی برای وظایف فرعی، مانند تجزیه جملات، تقسیم‌بندی کلمات، ریشه‌یابی و واژه‌سازی (روش‌های کوتاه کردن کلمات تا ریشه‌هایشان) و نشانه‌سازی (برای شکستن عبارات، جملات، پاراگراف‌ها است. و قسمت هایی که به کامپیوتر کمک می کند متن را بهتر درک کند). همچنین شامل کتابخانه‌هایی برای پیاده‌سازی قابلیت‌هایی مانند استدلال معنایی، توانایی رسیدن به نتایج منطقی بر اساس حقایق استخراج‌شده از متن است.

نصب NLTK

گیت هاب NLTK

2. SpaCy

انتشار اولیه SpaCy در فوریه 2015 بود و آن را به یکی از جدیدترین چارچوب‌های منبع باز برای برنامه‌های پردازش زبان طبیعی پایتون تبدیل کرد. در مقایسه با NLTK که در سال 2001 ایجاد شد، سازندگان SpaCy زمان کافی برای یادگیری NLTK و دیدن کمبود آن داشتند. یکی از قابل تشخیص ترین پیشرفت ها در مقایسه با NTLK شامل بهبود عملکرد است، زیرا SpaCy از برخی از جدیدترین و بهترین الگوریتم ها استفاده می کند.

علاوه بر این، SpaCy بسیار خوب مستند شده است و برای پشتیبانی از حجم زیادی از داده ها طراحی شده است. همچنین شامل مجموعه ای از مدل های پردازش زبان طبیعی از پیش آموزش دیده است که یادگیری، آموزش و انجام پردازش زبان طبیعی با SpaCy را در دسترس تر می کند.

Documentation (حاوی اطلاعات مربوط به نصب)

گیت هاب SpaCy

3. AllenNLP

AllenNLP که بر اساس ابزارها و کتابخانه های PyTorch ساخته شده است، برای تحقیقات داده و برنامه های کاربردی تجاری عالی است. و به یک ابزار تمام عیار برای انواع تجزیه و تحلیل متن تبدیل شده است. به این ترتیب، یکی از پیشرفته‌ ترین ابزارهای پردازش زبان طبیعی در این فهرست است.

AllenNLP از کتابخانه منبع باز SpaCy برای پیش پردازش داده ها استفاده می کند در حالی که بقیه فرآیندها را به تنهایی مدیریت می کند. ویژگی اصلی AllenNLP این است که استفاده از آن ساده است. برخلاف سایر ابزارهای NLP که دارای ماژول های زیادی هستند، AllenNLP فرآیند زبان طبیعی را ساده می کند. بنابراین هرگز در نتایج خروجی احساس گم شدن نمی کنید. این یک ابزار عالی برای کاربران بی تجربه است.

Documentation

گیت هاب AllenNLP

4. GenSim

گاهی اوقات برای کشف بینش های تجاری نیاز به استخراج اطلاعات خاصی دارید. GenSim ابزار عالی برای چنین چیزهایی است. یک کتابخانه NLP منبع باز است که برای کاوش اسناد و مدل سازی موضوع طراحی شده است. و به شما کمک می کند تا در پایگاه داده ها و اسناد مختلف پیمایش کنید.

این کتابخانه به NumPy و SciPy وابسته است که هر دو بسته پایتون برای محاسبات علمی هستند، بنابراین باید قبل از نصب Gensim باید نصب شوند. این کتابخانه همچنین بسیار کارآمد است و بهینه سازی حافظه و سرعت پردازش بالایی دارد.

موارد استفاده اصلی GenSim عبارتند از:

تحلیل داده ها
برنامه های جستجوی معنایی
برنامه های تولید متن (چت بات، سفارشی سازی سرویس، خلاصه سازی متن و غیره)

Documentation

نصب GenSim

5. CoreNLP

حاشیه نویسی سریع و قوی برای متون دلخواه که به طور گسترده در تولید استفاده می شود. این کتابخانه مبتنی بر جاوا است، اما همچنین سازندگان کتابخانه جایگزینی برای پایتون با همان عملکرد ارائه کردند – کتابخانه StanfordNLP.

می‌تواند ورودی متن خام به زبان انسانی را دریافت کند و شکل‌های پایه کلمات، بخش‌های گفتار آنها، نام شرکت‌ها، افراد و غیره را ارائه دهد، تاریخ، زمان، و مقادیر عددی را عادی و تفسیر کند، ساختار جملات را علامت‌گذاری کند. از نظر عبارات یا وابستگی های کلمه، و نشان می دهد که کدام عبارات اسمی به همان موجودات اشاره دارند.

Stanford CoreNLP یک انتخاب عالی برای موارد زیر است:

استخراج اطلاعات از منابع باز (رسانه های اجتماعی، بررسی های تولید شده توسط کاربر)
تجزیه و تحلیل احساسات (رسانه های اجتماعی، پشتیبانی مشتری)
رابط های مکالمه (چت ربات)
پردازش و تولید متن (پشتیبانی از مشتری، تجارت الکترونیک)
این ابزار می تواند انواع اطلاعات را استخراج کند. دارای قابلیت تشخیص نام نهاد و علامت گذاری آسان اصطلاحات و عبارات است.

گیت هاب CoreNLP

نصب و دانلود مدل

Documentation

6. TextBlob

TextBlob یک کتابخانه پایتون است که بر اساس NLTK ایجاد شده است. این یک گزینه عالی برای مبتدیان برای درک پیچیدگی های NLP و ایجاد نمونه های اولیه برای پروژه های خود است.

TextBlob همچنین ابزارهایی را برای تجزیه و تحلیل احساسات، استخراج عبارت، نشانه گذاری، ترجمه، برچسب گذاری بخشی از گفتار، واژه سازی، طبقه بندی، تصحیح املا و غیره فراهم کرده است.

گیت هاب TextBlob

Documentation

و ….

موارد استفاده از NLP:

پردازش زبان طبیعی نیروی محرکه پشت هوش ماشینی در دنیای واقعی بسیار پر کاربرد است.

ما برخی از رایج‌ترین نمونه‌ها یا موارد استفاده از NLP را در زندگی روزمره خود گردآوری کرده‌ایم. در اینجا چند نمونه مشاهده می کنید:

• تشخیص هرزنامه:

ممکن است تشخیص هرزنامه را به عنوان یک راه حل NLP در نظر نگیرید، اما بهترین فناوری های تشخیص هرزنامه از قابلیت های طبقه بندی متن NLP برای اسکن ایمیل ها برای یافتن زبانی استفاده می کنند که اغلب نشان دهنده هرزنامه یا فیشینگ است. این شاخص‌ها می‌توانند شامل استفاده بیش از حد از اصطلاحات مالی، گرامر بد، زبان تهدیدآمیز، فوریت نامناسب، نام شرکت‌ها با املای اشتباه و غیره باشند. تشخیص هرزنامه یکی از معدود مشکلات NLP است که کارشناسان آن را “بیشتر حل شده” می دانند.

• ترجمه ماشینی(Machine translation):

Google Translate نمونه ای از فناوری NLP به طور گسترده در دسترس در محل کار است. ترجمه ماشینی واقعاً مفید برای جایگزینی کلمات در یک زبان با کلمات زبان دیگر است. ترجمه مؤثر باید معنی و لحن زبان ورودی را به دقت دریافت کند و آن را به متنی با همان معنا و تأثیر دلخواه در زبان خروجی ترجمه کند. ابزارهای ترجمه ماشینی از نظر دقت پیشرفت خوبی دارند. یک راه عالی برای آزمایش هر ابزار ترجمه ماشینی، ترجمه متن به یک زبان و سپس بازگشت به زبان اصلی است.

• دستیاران مجازی

  Alexa، Siri، Google Assistant، Cortana و هر دستیار مجازی دیگری که روزانه با آنها تعامل دارید، از فناوری یادگیری ماشین مبتنی بر NLP برای تشخیص الگوهای دستورات صوتی و تولید زبان طبیعی استفاده می‌کنند.تا با اقدامات مناسب یا نظرات مفید پاسخ دهند. با استفاده از الگوریتم‌های NLP، دستیارهای مجازی می‌توانند با نیازهای هر کاربر تطبیق داده شوند و دقیقاً یاد بگیرند که با ارزیابی تعاملات قبلی، یادآوری پرس‌و‌جوها و اتصال با سایر برنامه‌ها چه کاری انجام دهند. پیش‌بینی می‌شود که NLP در آینده به تکامل خود ادامه دهد، زیرا NLP اکنون به طور گسترده در سیستم‌های امنیتی خانه، خودروهای هوشمند، لامپ‌های LED و غیره استفاده می‌شود.

• چت بات ها

Veronika از Telkomsel، TARRA تویوتا، و حتی SimSimi نوستالژیک از NLP برای شبیه‌سازی مکالمه انسانی با تفسیر داده‌ها بر اساس متنی که وارد می‌کنید، استفاده می‌کنند. بنابراین، چت‌بات‌ها می‌توانند هدف پشت هر جمله را درک و رمزگشایی کنند.بهترین آنها همچنین یاد می گیرند که سرنخ های متنی در مورد درخواست های انسانی را تشخیص دهند و از آنها برای ارائه پاسخ ها یا گزینه های بهتر در طول زمان استفاده کنند. این شامل انتخاب لحن کلی، احساسات، و حتی شناسایی موضوعات یا کلمات کلیدی نزدیک به هم قبل از پاسخگویی دقیق به سوالات شما در کوتاه‌مدت می شود. از آنجایی که زمان در مورد خدمات مشتری اهمیت دارد، اگر می‌خواهید استراتژی‌های خدمات مشتری خود را به موفقیت برسانید، چت ربات‌ها کلیدی هستند.

•  موتورهای جستجو

هر بار که کلمات کلیدی را در موتورهای جستجو مانند گوگل کروم، موزیلا فایرفاکس، اپرا یا سافاری تایپ می کنید، یادگیری ماشین NLP چیزی است که به این موتورها کمک می کند تا هدف پشت هر کلمه را درک کنند و مرتبط ترین موضوعات  را در آن زمینه پیشنهاد دهند. و نتایج به تدریج با توجه به آنچه در حال حاضر در جریان است تغییر می کند – به همین دلیل است که ممکن است از دقت موضوعی پیشنهادی مرتبط با پرس و جو اولیه خود شگفت زده شوید.

•  متن پیشگو

وقتی چیزی را روی مایکروسافت ورد یا صفحه‌کلید گوشی هوشمند خود تایپ می‌کنید، NLP همیشه برای پیش‌بینی، تکمیل خودکار، و پیشنهاد صحیح‌ترین کلمه از نظر گرامری بدون دردسر تایپ کردن هر حرف یکی یکی فعال است. ماشین‌ها البته در شناسایی کلمات و نام‌های رایج به لطف NLP سریع‌تر از انسان‌ها هستند.

• تجزیه و تحلیل احساسات رسانه های اجتماعی:

NLP همچنین در تجزیه و تحلیل احساسات برای دسته بندی تفاوت های ظریف جملات (مثبت، منفی یا خنثی)

و نظارت بر احساسات عمومی در گفتگوهای رسانه های اجتماعی در مورد برند یا محصول شما استفاده می شود.

تجزیه و تحلیل احساسات می‌تواند زبان مورد استفاده در پست‌های رسانه‌های اجتماعی، پاسخ‌ها، بررسی‌ها و موارد دیگر را برای استخراج نگرش‌ها و احساسات در پاسخ به محصولات، تبلیغات و رویدادها تجزیه و تحلیل کند –  Sonar از NLP برای تشخیص دقیق کلمات کلیدی مرتبط با برند یا محصول شما استفاده می‌کند تا بتوانید بر اساس آن تصمیمات مبتنی بر داده‌ها را برای جلوگیری از بحران‌های آینده اتخاذ کنید.

• خلاصه‌سازی متن:

خلاصه‌سازی متن از تکنیک‌های NLP

برای حجم عظیمی از متن دیجیتالی و ایجاد خلاصه‌ها، پایگاه‌های اطلاعاتی پژوهشی یا خوانندگان پرمشغله‌ای که وقت خواندن متن کامل را ندارند، استفاده می‌کند.

بهترین برنامه‌های خلاصه‌سازی متن از استدلال معنایی و تولید زبان طبیعی (NLG) برای افزودن زمینه و نتیجه‌گیری مفید به خلاصه‌ها استفاده می‌کنند.

کلمات پایانی در مورد پردازش زبان طبیعی

به لطف NLP، کسب‌وکارها برخی از فرآیندهای روزانه خود را خودکار کرده اند و از داده‌های بدون ساختار خود حداکثر استفاده را می‌کنند و بینش‌های عملی را به دست می‌آورند که می‌توانند از آنها برای بهبود رضایت مشتری و ارائه تجربیات بهتر مشتری استفاده کنند.

علیرغم اینکه NLP یک زمینه پیچیده است، آنچه مهم است این است که در آن ابزاری را بیابید که به بهترین وجه با نیازهای شما مطابقت دارد

و دارای ادغام هایی باشد که برای به پایان رساندن پروژه خود نیاز دارید.

با تشکر از شما برای خواندن مقاله ما، در پروژه های خود موفق باشید !