ما هو معالجة اللغة الطبيعية (NLP)؟
معالجة اللغة الطبيعية (NLP) هي مجال من مجالات الذكاء الاصطناعي (AI) الذي يمكّن الحواسيب من تحليل وفهم اللغة البشرية، سواء كانت مكتوبة أو منطوقة. تم تطويره لبناء برامج تولد وتفهم اللغات الطبيعية بحيث يمكن للمستخدم إجراء محادثات طبيعية مع الحاسوب بدلاً من استخدام لغات البرمجة أو اللغات الاصطناعية مثل Java أو C.
النقاط الرئيسية
- معالجة اللغة الطبيعية (NLP) تستخدم خوارزميات الحاسوب والذكاء الاصطناعي لتمكين أجهزة الكمبيوتر من التعرف على التواصل البشري والاستجابة له.
- في حين أن هناك العديد من طرق معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، فإنها عادةً ما تتضمن تقسيم الكلام أو النص إلى وحدات فرعية منفصلة ثم مقارنتها بقاعدة بيانات توضح كيفية تماسك هذه الوحدات معًا بناءً على الخبرات السابقة.
- أصبحت تطبيقات تحويل النص إلى كلام، التي توجد الآن على معظم منصات iOS وAndroid، إلى جانب مكبرات الصوت الذكية مثل Amazon Echo (Alexa) أو Google Home، أمثلة شائعة على معالجة اللغة الطبيعية (NLP) خلال السنوات القليلة الماضية.
فهم معالجة اللغة الطبيعية (NLP)
تُعد معالجة اللغة الطبيعية (NLP) خطوة في مهمة أكبر لقطاع التكنولوجيا، وهي استخدام الذكاء الاصطناعي (AI) لتبسيط طريقة عمل العالم. لقد أثبت العالم الرقمي أنه يغير قواعد اللعبة للعديد من الشركات، حيث يجد السكان الذين يزدادون دراية بالتكنولوجيا طرقًا جديدة للتفاعل عبر الإنترنت مع بعضهم البعض ومع الشركات.
لقد أعادت وسائل التواصل الاجتماعي تعريف معنى المجتمع؛ وقد غيرت العملات الرقمية المعايير السائدة للدفع الرقمي؛ وخلقت التجارة الإلكترونية معنى جديدًا لكلمة الراحة، بينما قدمت التخزين السحابي مستوى آخر من الاحتفاظ بالبيانات للجماهير.
من خلال الذكاء الاصطناعي، تفتح مجالات مثل التعلم الآلي والتعلم العميق الأعين على عالم مليء بالإمكانيات. يتم استخدام التعلم الآلي بشكل متزايد في تحليلات البيانات لفهم البيانات الضخمة. كما يُستخدم أيضًا في برمجة روبوتات الدردشة لمحاكاة المحادثات البشرية مع العملاء. ومع ذلك، فإن هذه التطبيقات المتقدمة للتعلم الآلي لم تكن لتكون ممكنة دون تحسين معالجة اللغة الطبيعية (NLP).
مراحل معالجة اللغة الطبيعية (NLP)
تجمع معالجة اللغة الطبيعية (NLP) بين الذكاء الاصطناعي واللغويات الحاسوبية وعلوم الكمبيوتر لمعالجة اللغات الطبيعية أو البشرية والكلام. يمكن تقسيم العملية إلى ثلاثة أجزاء. المهمة الأولى لـ NLP هي فهم اللغة الطبيعية التي يستقبلها الكمبيوتر. يستخدم الكمبيوتر نموذجًا إحصائيًا مدمجًا لتنفيذ روتين التعرف على الكلام الذي يحول اللغة الطبيعية إلى لغة برمجة. يتم ذلك عن طريق تقسيم الكلام الذي سمعه مؤخرًا إلى وحدات صغيرة، ثم يقارن هذه الوحدات بوحدات سابقة من خطاب سابق.
يحدد الناتج أو النتيجة في صيغة نصية الكلمات والجمل التي من المرجح أنها قيلت من الناحية الإحصائية. تُعرف هذه المهمة الأولى بعملية تحويل الكلام إلى نص.
المهمة التالية تُسمى وضع علامات على أجزاء الكلام (POS) أو إزالة الغموض عن فئات الكلمات. هذه العملية تحدد بشكل أساسي الكلمات في أشكالها النحوية كالأسماء، الأفعال، الصفات، الزمن الماضي، إلخ، باستخدام مجموعة من القواعد المعجمية المبرمجة في الحاسوب. بعد هاتين العمليتين، من المحتمل أن يكون الحاسوب قد فهم الآن معنى الخطاب الذي تم تقديمه.
الخطوة الثالثة التي يتخذها نظام معالجة اللغة الطبيعية (NLP) هي تحويل النص إلى كلام. في هذه المرحلة، يتم تحويل لغة البرمجة الحاسوبية إلى صيغة مسموعة أو نصية للمستخدم. على سبيل المثال، روبوت محادثة للأخبار المالية يُسأل سؤالًا مثل "كيف حال Google اليوم؟" سيقوم على الأرجح بمسح مواقع التمويل عبر الإنترنت للبحث عن أسهم Google، وقد يقرر اختيار معلومات مثل السعر والحجم فقط كإجابته.
اعتبارات خاصة
تحاول معالجة اللغة الطبيعية (NLP) جعل أجهزة الكمبيوتر ذكية من خلال جعل البشر يعتقدون أنهم يتفاعلون مع إنسان آخر. اختبار تورينج، الذي اقترحه آلان تورينج في عام 1950، ينص على أن الكمبيوتر يمكن أن يكون ذكيًا بالكامل إذا كان بإمكانه التفكير وإجراء محادثة مثل الإنسان دون أن يعرف الإنسان أنه في الواقع يتحدث مع آلة.
في عام 2014، نجح جهاز كمبيوتر واحد في اجتياز الاختبار بشكل مقنع - وهو روبوت محادثة بشخصية صبي يبلغ من العمر 13 عامًا. هذا لا يعني أن بناء آلة ذكية أمر مستحيل، ولكنه يوضح الصعوبات الكامنة في جعل الكمبيوتر يفكر أو يتحاور مثل الإنسان. نظرًا لأن الكلمات يمكن استخدامها في سياقات مختلفة، ولأن الآلات لا تمتلك الخبرة الحياتية التي يمتلكها البشر لنقل ووصف الكيانات بالكلمات، فقد يستغرق الأمر بعض الوقت قبل أن يتمكن العالم من الاستغناء تمامًا عن لغة برمجة الكمبيوتر.