Natural language processing

پردازش زبان طبیعی

پردازش زبان طبیعی (NLP) نوعی هوش‌مصنوعی (AI) است که بر روش‌هایی تمرکز دارد که رایانه‌ها و افراد می‌توانند با استفاده از زبان انسان با هم تعامل داشته باشند. تکنیک‌های NLP به رایانه‌ها کمک می‌کند تا با استفاده از حالت‌های طبیعی ارتباط ما، یعنی گفتار و متن نوشتاری، ما را تحلیل، درک کنند و به ما پاسخ دهند.

پردازش زبان طبیعی یکی از زیر تخصص‌های زبان شناسی محاسباتی است. زبان‌شناسی محاسباتی رشته‌ای میان رشته‌ای است که علوم کامپیوتر، زبان شناسی و هوش‌مصنوعی را برای مطالعه جنبه‌های محاسباتی زبان انسانی ترکیب می‌کند.

تاریخچه پردازش زبان طبیعی (NLP)

تاریخچه پردازش زبان طبیعی به دهه 1950 باز می گردد، زمانی که دانشمندان کامپیوتر برای اولین بار شروع به کشف راه‌هایی برای آموزش ماشین‌ها برای درک و تولید زبان انسانی کردند. در سال 1950، ریاضیدان آلن تورینگ تست تورینگ معروف خود را پیشنهاد کرد که گفتار انسان را در برابر گفتار تولید شده توسط ماشین قرار می‌دهد تا ببیند کدام یک واقعی‌تر به نظر می‌رسد. این زمانی بود که محققان امکان استفاده از رایانه برای ترجمه زبان‌ها را بررسی کردند.

در دهه اول تحقیق، NLP بر پردازش مبتنی بر قانون تکیه کرد. در دهه 1960، دانشمندان راه‌های جدیدی را برای تجزیه و تحلیل زبان انسان با استفاده از تحلیل معنایی، برچسب‌گذاری بخش‌های گفتار و تجزیه ایجاد کردند. آنها همچنین اولین مجموعه ها را توسعه دادند که اسناد بزرگ قابل خواندن توسط ماشین هستند که با اطلاعات زبانی مورد استفاده برای آموزش الگوریتم‌های NLP مورد استفاده قرار می‌گیرند.

در دهه 1970، دانشمندان شروع به استفاده از NLP آماری کردند که متن زبان طبیعی را با استفاده از مدل‌های آماری تحلیل و تولید، به عنوان جایگزینی برای رویکردهای مبتنی بر قانون می‌کند.

در دهه 1980 بر توسعه الگوریتم‌های کارآمدتر برای مدل‌های آموزشی و بهبود دقت آنها تمرکز شد. این منجر به ظهور الگوریتم‌های یادگیری ماشین در NLP شد. یادگیری ماشینی فرآیند استفاده از مقادیر زیادی داده برای شناسایی الگوها است که اغلب برای پیش‌بینی استفاده می‌شوند.

یادگیری عمیق، شبکه‌های عصبی و مدل‌های ترانسفورمر تحقیقات NLP را به طور اساسی تغییر داده‌اند. ظهور شبکه‌های عصبی عمیق همراه با اختراع مدل‌های ترانسفورمر و "مکانیسم توجه" فناوری‌هایی مانند BERT و ChatGPT را ایجاد کرده است. به عنوان مثال، مکانیسم توجه یک قدم فراتر از یافتن کلمات کلیدی مشابه با سؤالات شما است. هر عبارت متصل را بر اساس ارتباط آن وزن می‌کند. این فناوری پشت برخی از هیجان انگیزترین فناوری NLP است که در حال حاضر استفاده می‌شود.

Semantic search

جستجوی معنایی

جستجوی معنایی یک فناوری موتور جستجو است که معنای کلمات و عبارات را تفسیر می‌کند. نتایج جستجوی معنایی محتوایی را برمی‌گرداند که با معنای یک جستار مطابقت دارد، برخلاف محتوایی که به معنای واقعی کلمه با کلمات موجود در پرس و جو مطابقت دارد.

جستجوی معنایی مجموعه‌ای از قابلیت‌های موتور جستجو است که شامل درک کلمات از قصد جستجوگر و زمینه جستجوی آنها می‌شود.

هدف از این نوع جستجو، بهبود کیفیت نتایج جستجو با تفسیر دقیق‌تر و در متن زبان طبیعی است. جستجوی معنایی با تطبیق هدف جستجو با معنای معنایی با کمک فناوری‌هایی مانند یادگیری ماشینی و هوش‌مصنوعی به این مهم دست می‌یابد.

جستجوی برداری

یک تکنیک پیشرفته در هوش مصنوعی و بازیابی داده است که از نمایش‌های ریاضی یا بردارها برای یافتن و بازیابی موثر موارد مشابه در مجموعه داده‌های بزرگ استفاده می‌کند. این روش به دلیل توانایی آن در گرفتن معنا و زمینه معنایی، جذابیت قابل توجهی به دست آورده است، و آن را به ویژه در کاربردهایی مانند پردازش زبان طبیعی (NLP)، سیستم‌های توصیه و تشخیص تصویر ارزشمند می‌کند.

ویژگی‌های کلیدی جستجوی برداری

1. نمایش‌های برداری

مدل‌های تعبیه شده: جستجوی برداری متکی بر مدل‌های تعبیه شده است که داده‌ها (متن، تصاویر و غیره) را به نمایش‌های برداری عددی تبدیل می‌کند. این تعبیه‌ها معنا و زمینه داده‌ها را به تصویر می‌کشند و امکان مقایسه بر اساس شباهت و نه مطابقت دقیق را فراهم می‌کنند.

2. اندازه‌گیری شباهت

متریک‌های فاصله: شباهت بین بردارها معمولاً با استفاده از معیارهای فاصله مختلف اندازه‌گیری می‌شود، مانند:

·         تشابه کسینوس: کسینوس زاویه بین دو بردار را اندازه‌گیری می‌کند و نشان می‌دهد که آنها بدون توجه به بزرگی آنها چقدر شبیه هستند.

·         فاصله اقلیدسی: فاصله خط مستقیم بین دو نقطه در فضای با ابعاد بالا را محاسبه می‌کند.