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.

پردازش زبان طبیعی چگونه کار می‌کند؟

پردازش زبان طبیعی به روش‌های مختلف کار می‌کند. NLP مبتنی بر هوش مصنوعی شامل استفاده از الگوریتم‌ها و تکنیک‌های یادگیری ماشین برای پردازش، درک و تولید زبان انسانی است. NLP مبتنی بر قانون شامل ایجاد مجموعه‌ای از قوانین یا الگوها است که می‌تواند برای تجزیه و تحلیل و تولید داده‌های زبان استفاده شود. NLP آماری شامل استفاده از مدل‌های آماری مشتق شده از مجموعه داده‌های بزرگ برای تجزیه و تحلیل و پیش بینی زبان است. Hybrid NLP ترکیبی از این سه رویکرد است.

رویکرد مبتنی بر هوش‌مصنوعی به NLP امروزه محبوب‌ترین است. مانند هر رویکرد یادگیری مبتنی بر داده دیگر، توسعه یک مدل NLP نیازمند پیش پردازش داده‌های متنی و انتخاب دقیق الگوریتم یادگیری است.

مرحله 1: پیش پردازش داده‌ها

این فرآیند تمیز کردن و آماده‌سازی متن است تا یک الگوریتم NLP بتواند آن را تجزیه و تحلیل کند. برخی از تکنیک‌های متداول پیش پردازش داده شامل متن کاوی است که مقادیر زیادی متن را می‌گیرد و آن را به داده تبدیل می‌کند یا توکن‌سازی که متن را به واحدهای جداگانه تقسیم می‌کند. این واحدها می‌توانند نشانه‌گذاری، کلمات یا عبارات باشند. حذف کلمه توقف[1] ابزاری است که کلمات و مقالات رایج گفتاری را که در تجزیه و تحلیل مفید نیستند حذف می‌کند. ریشه‌یابی و واژه‌سازی کلمات[2] را به شکل ریشه اصلی خود تجزیه می‌کند و تشخیص معنای آنها را آسان تر می‌کند. برچسب‌گذاری قسمتی از گفتار[3]، اسم‌ها، افعال، صفت‌ها و سایر بخش‌های گفتار را در یک جمله مشخص می‌کند. تجزیه[4] ساختار یک جمله و چگونگی ارتباط کلمات مختلف با یکدیگر را تجزیه و تحلیل می‌کند.

مرحله 2: توسعه الگوریتم

این فرآیند اعمال الگوریتم‌های NLP به داده‌های از پیش‌پردازش شده است. اطلاعات مفیدی را از متن استخراج می‌کند. اینها برخی از رایج‌ترین وظایف پردازش زبان طبیعی هستند:

تحلیل احساسات، لحن عاطفی یا احساس یک قطعه متن را تعیین می‌کند. تحلیل احساسات کلمات، عبارات و عبارات را به عنوان مثبت، منفی یا خنثی برچسب‌گذاری می‌کند.

شناسایی موجودیت نام‌گذاری شده، موجودیت‌های نام‌گذاری شده مانند افراد، مکان‌ها، تاریخ‌ها و سازمان‌ها را شناسایی و دسته‌بندی می‌کند.

مدل‌سازی موضوع، کلمات و عبارات مشابه را برای شناسایی موضوعات یا مضامین اصلی در مجموعه‌ای از اسناد یا متن، گروه‌بندی می‌کند.

ترجمه ماشینی از یادگیری ماشینی برای ترجمه خودکار متن از یک زبان به زبان دیگر استفاده می‌کند. مدل‌سازی زبان احتمال وجود یک توالی از کلمات را در یک زمینه خاص پیش بینی می‌کند.

مدل‌سازی زبان برای تکمیل خودکار، برنامه‌های کاربردی تصحیح خودکار و سیستم‌های گفتار به متن استفاده می‌شود.

دو شاخه از NLP که باید به آن توجه داشت، درک زبان طبیعی[5] (NLU) و مولد زبان طبیعی[6] (NLG) است. NLU بر روی توانمند ساختن رایانه‌ها برای درک زبان انسان با استفاده از ابزارهای مشابهی که انسان استفاده می‌کند تمرکز دارد. هدف این برنامه این است که رایانه‌ها را قادر سازد تا تفاوت‌های ظریف زبان انسان، از جمله زمینه، قصد، احساسات و ابهام را درک کنند. NLG بر ایجاد زبان انسان مانند از پایگاه داده یا مجموعه‌ای از قوانین تمرکز دارد. هدف NLG تولید متنی است که به راحتی برای انسان قابل درک باشد.

مزایای پردازش زبان طبیعی

برخی از مزایای پردازش زبان طبیعی عبارتند از:

ارتقای ارتباطات[7]: NLP امکان ارتباط طبیعی‌تر با برنامه‌های جستجو را فراهم می‌کند. NLP می‌تواند با سبک‌ها و احساسات مختلف سازگار شود و تجربیات راحت‌تری برای مشتری ایجاد کند.

کارایی[8]: NLP می‌تواند بسیاری از کارهایی را که معمولاً به انجام آن‌ها نیاز دارد، خودکار کند. چند نمونه شامل خلاصه‌سازی متن، نظارت بر رسانه‌های اجتماعی و ایمیل، تشخیص هرزنامه و ترجمه زبان است.

تنظیم محتوا[9]: NLP می‌تواند مرتبط‌ترین اطلاعات را برای تک تک کاربران بر اساس ترجیحات آنها شناسایی کند. درک زمینه و کلمات کلیدی منجر به رضایت بیشتر مشتری می‌شود. جستجوی بیشتر داده‌ها می‌تواند کارایی ابزارهای جستجو را بهبود بخشد.

چالش‌های پردازش زبان طبیعی چیست؟

NLP هنوز با چالش‌های زیادی مواجه است. گفتار انسان نامنظم و اغلب مبهم، با معانی متعدد بسته به زمینه است. با این حال، برنامه نویسان باید از همان ابتدا این پیچیدگی‌ها را به برنامه‌ها آموزش دهند.

همنام و نحو می‌توانند مجموعه داده‌ها را اشتباه بگیرند. و حتی بهترین تحلیل احساسات همیشه نمی‌تواند طعنه و کنایه را تشخیص دهد. انسانها سال‌ها طول می‌کشد تا این نکات ظریف را بیاموزند - و حتی در آن زمان، برای مثال، خواندن لحن از طریق یک پیام متنی یا ایمیل دشوار است.

متن به زبان‌های مختلف منتشر می‌شود، در حالی که مدل‌های NLP بر روی زبان‌های خاصی آموزش می‌بینند. قبل از وارد کردن NLP، باید از شناسایی زبان برای مرتب کردن داده‌ها بر اساس زبان استفاده کنید.

داده‌های نامشخص و بیش از حد کلی، توانایی NLP را برای درک دقیق و انتقال معنای متن محدود می‌کند. برای دامنه‌های خاص، داده‌های بیشتری نسبت به بسیاری از سیستم‌های NLP برای ارائه ادعاهای اساسی مورد نیاز است. به خصوص برای صنایعی که به اطلاعات به روز و بسیار خاص متکی هستند. تحقیقات جدید، مانند ELSER - Elastic Learned Sparse Encoder در حال بررسی این مسئله برای تولید نتایج مرتبط‌تر است.

پردازش داده‌های شخصی افراد نیز برخی نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی را ایجاد می‌کند. در صنایعی مانند مراقبت‌های بهداشتی، NLP می‌تواند اطلاعات را از پرونده‌های بیمار برای پر کردن فرم‌ها و شناسایی مسائل بهداشتی استخراج کند. این نوع نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی، مسائل امنیتی داده‌ها و سوگیری احتمالی، اجرای NLP را در زمینه‌های حساس دشوار می‌کند.

کاربردهای تجاری پردازش زبان طبیعی چیست؟

NLP دارای طیف گسترده‌ای از کاربردهای تجاری است:

چت بات‌ها و دستیاران مجازی: کاربران می‌توانند با سیستم شما گفتگو کنند. اینها ابزارهای رایج خدمات مشتری هستند. آنها همچنین می‌توانند کاربران را از طریق گردش کار پیچیده راهنمایی کنند یا به آنها کمک کنند تا در یک سایت یا راه حل حرکت کنند.

جستجوی معنایی: اغلب در تجارت الکترونیک برای تولید توصیه‌های محصول استفاده می‌شود. با تجزیه و تحلیل موتورهای جستجو و با استفاده از جستجوی مبتنی بر دانش، زمینه کلمات کلیدی را رمزگشایی می‌کند. این هدف کاربر را برای ارائه توصیه‌های مرتبط‌تر تفسیر می‌کند.

NER: اطلاعات را در متن شناسایی کنید تا فرم‌ها را پر کنید یا جستجو کنید. مؤسسات آموزشی می‌توانند از آن برای تجزیه و تحلیل نوشتار دانش‌آموزان و نمره‌دهی خودکار استفاده کنند. بعلاوه، قابلیت‌های تبدیل متن به گفتار و گفتار به متن، اطلاعات را در دسترس‌تر و ارتباط را برای افراد دارای معلولیت آسان‌تر می‌کند.

خلاصه‌سازی متن: محققان در سراسر صنایع می‌توانند به سرعت اسناد بزرگ را در متن مختصر و قابل هضم خلاصه کنند. صنعت مالی از این اهرم برای تجزیه و تحلیل اخبار و رسانه‌های اجتماعی برای کمک به پیش‌بینی روندهای بازار استفاده می‌کند. دولت و صنعت حقوقی از آن برای استخراج اطلاعات کلیدی از اسناد استفاده می‌کنند.

آینده NLP چیست؟

ChatGPT و هوش‌مصنوعی مولد نوید تغییر را دارند. با ورود فناوری‌هایی مانند ChatGPT به بازار، کاربردهای جدید NLP می‌تواند در افق نزدیک باشد. احتمالاً شاهد ادغام با سایر فناوری‌ها مانند تشخیص گفتار، بینایی رایانه و روباتیک خواهیم بود که منجر به سیستم‌های پیشرفته‌تر و پیچیده‌تر می‌شود.

NLP نیز شخصی‌تر می‌شود و به ماشین‌ها اجازه می‌دهد تا تک تک کاربران را بهتر درک کنند و پاسخ‌ها و توصیه‌های آنها را تطبیق دهند. سیستم‌های NLP که می‌توانند چندین زبان را بفهمند و تولید کنند، یک حوزه رشد بزرگ برای تجارت بین‌المللی هستند. مهم‌تر از همه، سیستم‌های NLP دائماً در تولید زبان طبیعی بهتر می‌شوند: آنها هر روز بیشتر و بیشتر به نظر انسانی می‌رسند.

NLP با الاستیک شروع کنید

انتشار Elastic Stack 8.0 امکان آپلود مدل‌های PyTorch را در Elasticsearch برای ارائه NLP مدرن در Elastic Stack، از جمله ویژگی‌هایی مانند شناسایی موجودیت نامگذاری شده و تجزیه و تحلیل احساسات، معرفی کرد.

Elastic Stack در حال حاضر از مدل‌های ترانسفورمری پشتیبانی می‌کند که با رابط استاندارد مدل BERT مطابقت دارند و از الگوریتم توکن‌سازی WordPiece استفاده می‌کنند.

در اینجا معماری در حال حاضر سازگار با Elastic است:

·         BERT

·         BART

·         DPR bi-encoders

·         DistilBERT

·         ELECTRA

·         MobileBERT

·         RoBERTa

·         RetriBERT

·         MPNet

·         SentenceTransformers bi-encoders with the above transformer architectures

Elastic به شما امکان می‌دهد از NLP برای استخراج اطلاعات، دسته‌بندی متن و ارائه ارتباط جستجوی بهتر برای کسب و کار خود استفاده کنید. 

---

[1] Stop Word Removal

[2] Stemming and Lemmatization

[3] Part-of-speech tagging

[4] Parsing

[5] Natural Language Understanding

[6] Natural Language Generation

[7] Elevation of Communication

[8] Efficiency

[9] Content Curation