پردازش زبان طبیعی (NLP) چیست؟

پردازش زبان طبیعی (Natural language processing) یک فناوری یادگیری ماشین (Machine Learning) است که به رایانه ها توانایی تفسیر، دستکاری و درک زبان انسان را می دهد. امروزه سازمان ها حجم زیادی از داده های صوتی و متنی را از کانال های ارتباطی مختلف مانند ایمیل، پیام های متنی، اخبار رسانه های اجتماعی، ویدیو، صدا و غیره دارند. آن‌ها از نرم‌افزار NLP برای پردازش خودکار این داده ها، تجزیه و تحلیل هدف یا احساسات موجود در پیام استفاده می کنند و در زمان واقعی به ارتباطات انسانی پاسخ می دهند.

پردازش زبان طبیعی (NLP) چیست؟

پردازش زبان طبیعی (NLP) حوزه‌ای از علوم کامپیوتر است که به تحلیل و درک زبان‌های طبیعی انسانی می‌پردازد. هدف اصلی این حوزه، توسعه الگوریتم‌ها و تکنیک‌هایی است که به کامپیوترها امکان می‌دهند متون، گفتار و داده‌های زبانی را درک و پردازش نمایند. NLP به کاربردهای متعددی مانند ترجمه ماشینی، تحلیل معنای متن، استخراج اطلاعات، تشخیص احساسات و سایر وظایف مرتبط با زبان مورد استفاده قرار می‌گیرد. این حوزه با استفاده از روش‌ها و الگوریتم‌های پیچیده، به بهبود تفاهم کامپیوترها از زبان انسانی و تعامل موثر آن‌ها با داده‌های زبانی می‌پردازد.

پیشنهاد بهفالب : هوش مصنوعی (AI) چیست؟

چرا NLP مهم است؟

پردازش زبان طبیعی (NLP) برای تجزیه و تحلیل کامل و کارآمد داده‌های متن و گفتار حیاتی است. این رویکرد می‌تواند تفاوت در لهجه‌ها، زبان‌های عامیانه و ایرادات دستوری معمول زبانی را در مکالمات روزمره درک کند و از آن استفاده کند.

شما همچنین می‌توانید NLP را در برنامه‌های کاربردی مشتری ادغام کنید تا ارتباط موثرتری با مشتریان برقرار کنید. به عنوان مثال، یک ربات چت، سوالات مشتریان را تجزیه و تحلیل و مرتب می‌کند، به طور خودکار به سوالات رایج پاسخ می‌دهد و پرس و جوهای پیچیده را به پشتیبانی مشتری هدایت می‌کند. این اتوماسیون به کاهش هزینه‌ها کمک می‌کند، باعث صرفه جویی در وقت نمایندگان برای درخواست‌های اضافی می‌شود و رضایت مشتری را بهبود می‌بخشد.

NLP چه کاربردی دارد؟

کسب و کارها از نرم افزار و ابزارهای پردازش زبان طبیعی (NLP) برای ساده‌سازی، خودکارسازی و ساده‌سازی عملیات به‌طور مؤثر و دقیق استفاده می‌کنند. در زیر چند نمونه از موارد استفاده از این رویکرد را ذکر می‌کنیم.

تعامل با مشتری

فناوری‌های NLP به ربات‌های چت و صوتی اجازه می‌دهند هنگام مکالمه با مشتریان بیشتر شبیه انسان باشند. کسب و کارها با استفاده از قدرت NLP و چت‌بات‌ها استفاده می‌کنند تا قابلیت و کیفیت خدمات مشتری را افزایش دهند و در عین حال هزینه‌های عملیاتی را به حداقل برسانند.

پیشنهاد بهفالب : CRM یا مدیریت ارتباط با مشتری چیست و چه کاربردی دارد؟

تجزیه و تحلیل کسب و کار

بازاریابان از ابزارهای NLP مانند Amazon Comprehend و Amazon Lex استفاده می‌کنند تا درک کاملی از احساس مشتریان نسبت به محصول یا خدمات یک شرکت به دست آورند. با اسکن عبارات خاص، این رویکرد می‌تواند حالات و احساسات مشتریان را در بازخورد کتبی بسنجند. به عنوان مثال، Success KPI راه‌حل‌های پردازش زبان طبیعی را ارائه می‌کند که به کسب و کارها کمک می‌کند تا روی مناطق هدف در تجزیه و تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) تمرکز کنند و به مراکز تماس کمک می‌کند تا بینش‌های عملی را از تجزیه و تحلیل تماس به دست آورند.

NLP چگونه کار می کند؟

پردازش زبان طبیعی (NLP) زبان‌شناسی محاسباتی (Computational Linguistics)، یادگیری ماشینی (Machine Learning) و مدل‌های یادگیری عمیق (Deep Learning) را برای پردازش زبان انسانی ترکیب می‌کند.

زبان شناسی محاسباتی

زبان شناسی محاسباتی علم درک و ساختن مدل‌های زبان انسانی با رایانه و ابزارهای نرم افزاری است. محققان از روش‌های زبان‌شناسی محاسباتی، مانند تحلیل معنایی، برای ایجاد چارچوب‌هایی استفاده می‌کنند که به ماشین‌ها کمک می‌کند تا زبان مکالمه انسان را بفهمند. ابزارهایی مانند مترجم زبان، تبدیل متن به گفتار و نرم افزارهای تشخیص گفتار بر اساس زبان شناسی محاسباتی هستند.

یادگیری ماشینی

یادگیری ماشینی فناوری است که کامپیوتر را با داده‌های نمونه آموزش می‌دهد تا کارایی آن را بهبود بخشد. زبان انسان دارای چندین ویژگی مانند طعنه، استعاره، تغییرات در ساختار جمله، به علاوه دستور زبان و استثنائات است که یادگیری آن‌ها سال‌ها طول می‌کشد. برنامه نویسان از روش‌های یادگیری ماشینی برای آموزش برنامه‌های NLP برای شناسایی و درک دقیق این ویژگی‌ها استفاده می‌کنند.

یادگیری عمیق

یادگیری عمیق یک زمینه خاص از یادگیری ماشینی است که به رایانه‌ها یاد می‌دهد و مانند انسان‌ها فکر کنند. این رویکرد شامل یک شبکه عصبی است که از گره‌های پردازش داده تشکیل شده است که شبیه مغز انسان است. با یادگیری عمیق، رایانه‌ها الگوهای پیچیده را در داده‌های ورودی تشخیص می‌دهند، طبقه بندی می‌کنند و به هم مرتبط می‌کنند.

مراحل اجرای NLP

به طور معمول، پیاده‌سازی NLP با جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های متنی یا گفتاری بدون ساختار از منابعی مانند انبارهای داده ابری، نظرسنجی‌ها، ایمیل‌ها یا برنامه‌های داخلی فرآیند کسب و کار آغاز می‌شود.

پیش پردازش (Pre-processing)

نرم‌افزار NLP از تکنیک‌های پیش‌پردازش مانند توکن‌سازی، ریشه‌یابی، واژه‌سازی و حذف کلمه توقف (Stop Words) استفاده می‌کند تا داده‌ها را برای برنامه‌های مختلف آماده کند.

در اینجا به شرح این تکنیک ها می‌پردازیم:

• توکن سازی یک جمله را به واحدهای جداگانه کلمات یا عبارات می‌کند.
• ریشه یابی و واژه سازی کلمات را به شکل ریشه آن‌ها ساده می‌کند. برای مثال، این فرآیندها «شروع شدن» را به «شروع» تبدیل می‌کنند.
• حذف Stop Words تضمین می‌کند که کلماتی که معنی قابل توجهی به جمله اضافه نمی‌کنند، مانند “برای” و “با” حذف می‌شوند.

آموزش (Training)

محققان از داده‌های از پیش پردازش شده و یادگیری ماشینی برای آموزش مدل‌های NLP برای اجرای برنامه‌های کاربردی خاص، بر اساس اطلاعات متنی ارائه شده استفاده مي‌کنند. آموزش الگوریتم‌های NLP نیازمند تغذیه نرم‌افزار با نمونه‌های داده بزرگ (Big Data) برای افزایش دقت الگوریتم‌ها است.

پیشنهاد بهفالب : فرایندکاوی چیست؟

استقرار و استنتاج (Deployment and inference)

سپس کارشناسان یادگیری ماشین مدل را مستقر کرده یا آن را در یک محیط تولید موجود ادغام می‌کنند. مدل NLP ورودی را دریافت می‌کند و خروجی را برای مورد استفاده خاصی که مدل برای آن طراحی شده است پیش بینی می‌کند. می‌توانید برنامه NLP را روی داده‌های زنده اجرا کنید و خروجی مورد نیاز را به دست آورید.

وظایف NLP چیست؟

تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی یا وظایف NLP، متن یا گفتار انسان را به بخش‌های کوچک‌تری تقسیم می‌کند که برنامه‌های رایانه‌ای به راحتی می‌توانند آن را درک کنند. قابلیت‌های رایج پردازش و تحلیل متن در NLP در زیر آورده شده است.

برچسب گذاری Part-f-speech

این امر فرآیندی است که در آن نرم افزار NLP کلمات را در یک جمله با توجه به کاربردهای متنی مانند اسم، افعال، صفت یا قید برچسب گذاری می‌کند. این کار به رایانه کمک می‌کند تا بفهمد کلمات چگونه روابط معناداری با یکدیگر ایجاد می‌کنند.

ابهام زدایی معنای کلمه

برخی از کلمات ممکن است در سناریوهای مختلف معانی متفاوتی داشته باشند. برای مثال کلمه شیر در این جملات دو معنای متفاوت دارد:

• شیر دستشویی چکه می‌کند.
• شیر به آهو حمله کرد.

نرم‌افزار NLP با ابهام زدایی از معنای کلمه، معنای مورد نظر یک کلمه را یا با آموزش مدل زبان آن یا با ارجاع به تعاریف فرهنگ لغت شناسایی می‌کند.

تشخیص گفتار

تشخیص گفتار داده‌های صوتی را به متن تبدیل می‌کند. این فرآیند شامل شکستن کلمات به بخش‌های کوچک‌تر و درک لهجه‌ها، لغزش‌ها، لحن و استفاده از دستور زبان غیراستاندارد در مکالمه روزمره است. یکی از کاربردهای کلیدی تشخیص گفتار، رونویسی (Transcribe) است که می‌تواند با استفاده از سرویس های گفتار به متن مانند Amazon Transcribe انجام شود.

ترجمه ماشینی (Machine Translation)

نرم افزار ترجمه ماشینی از پردازش زبان طبیعی برای تبدیل متن یا گفتار از یک زبان به زبان دیگر استفاده می‌کند. سرویس AWS که از ترجمه ماشینی پشتیبانی می‌کند Amazon Translate است.

شناسایی موجودیت نامگذاری شده

این فرآیند نام‌های منحصر به فردی را برای افراد، مکان‌ها، رویدادها، شرکت‌ها و موارد دیگر شناسایی می‌کند. نرم افزار NLP از تشخیص موجودیت نامگذاری شده برای تعیین رابطه بین موجودیت‌های مختلف در یک جمله استفاده می‌کند.

تحلیل احساسات

تحلیل احساسات یک رویکرد مبتنی بر هوش مصنوعی برای تفسیر احساسات منتقل شده توسط داده‌های متنی است. نرم افزار NLP متن را برای کلمات یا عباراتی که نارضایتی، شادی، شک، پشیمانی و سایر احساسات پنهان را نشان می‌دهد، تجزیه و تحلیل می‌کند.

رویکردهای پردازش زبان طبیعی چیست؟

ما برخی از رویکردهای رایج برای پردازش زبان طبیعی (NLP) را در زیر ارائه می‌دهیم.

NLP تحت نظارت (Supervised)

روش‌های NLP نظارت‌شده، نرم‌افزار را با مجموعه‌ای از ورودی و خروجی برچسب‌دار یا شناخته‌شده آموزش می‌دهند. این برنامه ابتدا حجم زیادی از داده‌های شناخته شده را پردازش می‌کند و یاد می‌گیرد که چگونه خروجی صحیح را از هر ورودی ناشناخته تولید کند. به عنوان مثال، شرکت‌ها ابزارهای NLP را برای دسته بندی اسناد بر اساس برچسب‌های خاص آموزش می‌دهند.

NLP بدون نظارت (Unsupervised)

NLP نظارت نشده از یک مدل زبان آماری برای پیش‌بینی الگویی استفاده می‌کند که وقتی یک ورودی بدون برچسب به آن داده می‌شود، رخ می‌دهد. به عنوان مثال، ویژگی تکمیل خودکار در پیام‌های متنی، کلمات مرتبطی را پیشنهاد می‌کند که با نظارت بر پاسخ کاربر، جمله را معنا می‌کنند.

درک زبان طبیعی (Natural Language Understanding)

درک زبان طبیعی (NLU) زیرمجموعه‌ای از NLP است که بر تجزیه و تحلیل معنای پشت جملات تمرکز دارد. NLU به نرم افزار اجازه می‌دهد تا معانی مشابه را در جملات مختلف بیابد یا کلماتی که معانی متفاوتی دارند را پردازش کند.

تولید زبان طبیعی (Natural Language Generation)

تولید زبان طبیعی (NLG) بر تولید متن محاوره‌ای مانند انسان‌ها بر اساس کلمات کلیدی یا موضوعات خاص تمرکز دارد. به عنوان مثال، یک چت بات هوشمند با قابلیت‌های NLG می‌تواند به روش‌های مشابه با پرسنل پشتیبانی مشتری با مشتریان صحبت کند.

جمع بندی

به طور خلاصه، پردازش زبان طبیعی یک حوزه‌ی جذاب از توسعه هوش مصنوعی است که طیف گسترده‌ای از محصولات جدید مانند موتورهای جستجو، چت بات‌ها، سیستم‌های توصیه و پیشنهاد و سیستم‌های گفتار به متن را تامین می‌کند. همانطور که رابط‌های انسانی با رایانه‌ها همچنان از دکمه‌ها، فرم‌ها و زبان‌های خاص دامنه دور می‌شوند، تقاضا برای رشد در پردازش زبان طبیعی در حال افزایش است.