پردازش زبان طبیعی؛ پرکاربردترین فناوری‌ هوش مصنوعی

هوش مصنوعی پردازش زبان طبیعی یکی از پرکاربردترین فناوری‌های هوشمند در دنیای مدرن امروزی است که توانایی درک زبان‌های رایج موجود در دنیا را دارد. NLP برای خلاصه سازی متن، ترجمه عبارت به زبان دیگر و… کاربرد دارد. در ادامه همراه ما باشید تا شما را با دیگر کاربردها و کتابخانه‌های هوشمند این فناوری آشنا کنیم.

هوش مصنوعی پردازش زبان طبیعی چیست؟

پردازش زبان طبیعی شاخه‌ای از هوش مصنوعی است و این امکان را برای ربات‌های هوشمند فراهم می‌کند تا زبان‌های رایج میان انسان‌ها را درک کنند. ماشین‌های مجهز به پردازش زبان طبیعی این قابلیت را دارند که برخی زبان‌های خاص را بخوانند و پس از درک این کلمات، مفهوم خاصی را ارائه دهند. مهندسان هوش مصنوعی برای ساخت این تکنولوژی پیشرفته، داده‌های مربوط به زبان شناسی را با اطلاعات یادگیری عمیق ترکیب می‌کنند. رایانه‌های مجهز به این فناوری می‌توانند کلمات گفتاری انسان‌ها را درک کنند و با در نظر گرفتن برخی فاکتورهای لازم، معنی گفتار را مورد بررسی قرار می‌دهند.

پردازش زبان طبیعی هوش مصنوعی با نام اختصاری NLP نیز شناخته می‌شود و حاصل ترکیب علم داده و زبان گفتاری است. این فناوری هوشمند زبان رایج میان انسان‌ها را بررسی می‌کند و زمینه استفاده از آن در جامعه مدرن آینده توسعه خواهد یافت. گسترش میزان دسترسی به داده‌های موجود و توان محاسباتی باعث شده‌ است که این فناوری به شکل قابل توجهی پیشرفت کند. برای شناخت کامل فناوری پردازش زبان طبیعی هوش مصنوعی باید با زمینه‌های کاربرد این فناوری آشنا شوید.

استفاده از NLP چه اهمیتی دارد؟

بسیاری از کاربران سوال می‌کنند که استفاده از فناوری پردازش زبان طبیعی در دنیای پیشرفته امروزی چه اهمیتی دارد؟ این فناوری پیشرفته روابط اجتماعی انسان‌ها را چگونه تحت تاثیر قرار می‌دهد؟ تمام عبارت‌های گفتاری یا نوشتاری که ما انسان‌ها بیان می‌کنیم حاوی حجم انبوهی از داده‌های متنوع هستند. فناوری پردازش زبان طبیعی ضمن بررسی لحن گفتاری یا نوشتاری و کلمات انتخاب شده، مفهوم مناسبی را از عبارت مورد نظر استخراج می‌کند.

در نهایت ضمن بررسی نتایجی که استخراج شده‌اند، می‌توانیم اهداف مورد نظر از عبارت گفتاری یا نوشتاری را ارزیابی کنیم. برای بررسی عبارت‌هایی که از چندین هزار کلمه تشکیل شده باشند، به استفاده از پردازش زبان طبیعی نیاز داریم. همچنین این فناوری هوشمند هر عبارت پیچیده و بدون ساختار را به شکل دقیق بررسی می‌کند تا داده‌های لازم را ارائه دهد. پردازش زبان طبیعی داده‌های بدون ساختار را به شکل استاندارد طبقه بندی می‌کند تا اطلاعات مورد نیاز به شکل صحیح استخراج شود.

تاریخچه هوش مصنوعی پردازش زبان طبیعی

نظریه پردازش زبان طبیعی برای اولین بار در قرن ۱۷ میلادی توسط داشمندانی مانند لایب نیتس و دکارت ارائه شد. این دانشمندان ضمن بیان این نظریه، کدهایی را ارائه دادند که کلمات زبان‌های موجود در دنیا را به یکدیگر مرتبط می‌کرد. نظریه این ۲ دانشمند می‌توانست زندگی بشری را دچار تحول کند؛ اما جامعه آن روز از این نظریه استقبال نکرد‌. ارائه نظریه‌های متنوع در زمینه‌  NLP ادامه یافت تا این که داشمندی به نام ژرژ آرتسرونی در سال ۱۹۳۰ میلادی اولین اختراع در این زمینه را انجام داد. اختراع این دانشمند شامل یک فرهنگ لغت ۲ زبانه بود که ضمن استفاده از یک نوار کاغذی به شکل خودکار کار می‌کرد.

در این هنگام دانشمند دیگری به نام پیتر ترویانسکی نظریه مفصل‌تری را در زمینه پردازش زبان طبیعی ارائه داد. اختراع پیتر ترویانسکی شامل یک فرهنگ لغت ۲ زبانه خودکار بود که توانایی بررسی نقش دستوری کلمات را داشت. در سال ۱۹۵۰ میلادی دانشمندی به نام آلن تورینگ ضمن بیان نظریه معروف ماشین آلات محاسباتی و هوش مصنوعی، توانست پردازش زبان طبیعی را به شکل دقیق‌تری بیان کند. نظریه آلن تورینگ به بررسی جعلی بودن هویت انسان در یک مکالمه نوشتاری می‌پردازد.

در سال ۱۹۵۷ دانشمندی به نام نوآم چامسکی ضمن انتشار کتابی با عنوان ساختارهای نحوی، کمک شایانی به توسعه پردازش زبان طبیعی کرد. در اواخر دهه ۱۹۸۰ میلادی ضمن ارائه الگوریتم‌های ماشین‌های هوشمند، نظریه پردازش زبان طبیعی به شکل قابل توجهی توسعه یافت. همچنین پیشرفت صنعت آمار و ارائه نظریه‌های متنوع در این زمینه باعث‌ پیشرفت پردازش زبان طبیعی شد. الگوریتم‌های یادگیری نظارتی و نیمه نظارتی از دیگر مواردی هستند که در پیشرفت این نظریه‌ نقش مهمی را ایفا کردند.

کاربردهای پردازش زبان طبیعی

پردازش زبان طبیعی یکی از پرکاربردترین فناوری‌های هوش مصنوعی در دنیای مدرن امروزی است. این فناوری هوشمند قابلیت‌های زیادی را دارد و به توسعه تعامل اجتماعی انسان کمک می‌کند. رایج‌ترین زمینه‌های کاربرد هوش مصنوعی پردازش زبان طبیعی را می‌توان در موارد زیر خلاصه کرد:

•  ترجمه یک زبان به زبان دیگر
•  تشخیص هرزنامه در دنیای مجازی
•  دستیارهای صوتی
•  شناخت احساس واقعی مخاطب
• خلاصه کردن متن
•  رفع ابهام موجود در متن
•  بررسی ریشه کلمات

در ادامه هر یک از موارد فوق را بررسی کردیم.

•  ترجمه یک زبان به زبان دیگر

فناوری پردازش زبان طبیعی این امکان را برای رایانه‌های هوشمند فراهم می‌کند تا حجم انبوهی از داده‌های متنی را به شکل دقیق ترجمه کنند. ماشین‌های مترجم برای انجام این کار، لحن زبان ورودی را در نظر می‌گیرند و فرایند ترجمه را به صورت جز به جز انجام می‌دهند. ابزار گوگل ترنسلیت یکی از پرکاربردترین انواع این فناوری هوشمند است که در بسیاری از سیستم‌های پیشرفته اجرا می‌شود.

•  تشخیص هرزنامه در دنیای مجازی

پردازش زبان طبیعی یکی از بهترین قابلیت‌های هوش مصنوعی برای تشخیص هرزنامه یا اسپم از میان داده‌های موجود است. فناوری NLP برای این کار از قابلیت طبقه بندی متن استفاده می‌کند تا داده‌های غیر واقعی را تشخیص دهد. ماشین‌های هوشمند مجهز به پردازش زبان طبیعی، این قابلیت را دارند که پیام‌های متنی نامناسب و وجود اشتباهات دستوری در متن را بررسی کنند.

•  دستیارهای صوتی

موبایل‌های هوشمند سیستم عامل اپل دارای دستیارهای صوتی هوش مصنوعی هستند که با استفاده از NLP تهیه شده است. این فناوری ضمن شناخت الگوهای صوتی می‌تواند به صورت طبیعی صحبت کند و به سوالات مخاطبان پاسخ دهد. دستیار صوتی پردازش زبان طبیعی ضمن شناخت داده‌های صوتی موجود، برای پرسش‌های پیش بینی نشده پاسخ مناسبی را انتخاب می‌کند.

•  شناخت احساس واقعی مخاطب

تجزیه و تحلیل افکار واقعی مخاطب یکی از رایج‌ترین کاربردهای پردازش زبان طبیعی است که به کشف تاثیر داده‌های پنهان ارتباطی کمک می‌کند. در این حالت ماشین هوشمند مجهز به این قابلیت ضمن بررسی نظرات کاربران و نوشته‌های مخاطبان در شبکه‌های اجتماعی، نگرش واقعی این افراد را تشخیص می‌دهند. بسیاری از برندهای موجود در دنیا برای طراحی تبلیغات خود در شبکه‌های اجتماعی از این فناوری هوش مصنوعی استفاده می‌کنند.

• خلاصه کردن متن

فناوری پردازش زبان طبیعی این قابلیت را دارد که حجم انبوهی از داده‌های متنی را به شکل صحیح‌ خلاصه‌ نویسی کند‌. این قابلیت برای کاربرانی که زمان کافی برای مطالعه حجم زیادی از داده‌های دیجیتالی را ندارند، بسیار قابل اهمیت است. برنامه‌های هوشمند پردازش زبان طبیعی برای انجام این کار، متن مورد نظر را بررسی می‌کنند و خلاصه مفیدی از آن را ارائه می‌دهند.

•  رفع ابهام موجود در متن

NLP با در نظر گرفتن رویکرد تحلیل معنایی، بهترین گزینه ممکن را از میان معانی چندگانه کلمه مورد نظر انتخاب می‌کند. به عنوان نمونه ماشین مجهز به این فناوری با در نظر گرفتن معنای جمله، مترادف مناسبی را برای کلمه شانه ارائه می‌دهد (کلمه شانه در زبان فارسی به معنای کتف یا وسیله‌ای برای مرتب کردن موها است).

•  بررسی ریشه کلمات

شناخت موجودیت کلمه یا عبارت‌های موجود یکی از مهم‌ترین کاربردهای پردازش زبان طبیعی هوش مصنوعی است که در فرآیند ترجمه یک متن اهمیت بالایی دارد. به عنوان نمونه ماشین هوشمند می‌تواند کلمه سیب را به یک میوه نسبت دهد یا آسیا را به عنوان یک قاره در زمین معرفی کند. وجود این قابلیت در فناوری پردازش زبان به یادگیری عمیق و به روزرسانی مداوم وابسته است.

تکنیک‌های NLP

فناوری پردازش زبان طبیعی برای بررسی عبارت‌های گفتاری و نوشتاری از ۲ تکنیک خاص استفاده می‌کند. این تکنیک‌ها در موقعیت‌های متنوع به شکل مستقیم یا غیر مستقیم کاربرد دارند. در ادامه ۲ تکنیک پردازش زبان طبیعی هوش مصنوعی را به صورت خلاصه معرفی می‌کنیم.

• آنالیز نحوی

این تکنیک به چینش دستوری کلمات در یک جمله گفتاری یا نوشتاری کمک می‌کند. چینش کلمات یک جمله به‌ گونه‌ای که برای مخاطب قابل فهم باشد از دیگر کاربردهای تکنیک آنالیز نحوی است. در این تکنیک از قوانین مربوط به نحو زبان شناسی استفاده می‌شود و در درک بهتر مفاهیم گفتاری نقش دارد.

• آنالیز معنایی

این تکنیک از پردازش زبان طبیعی به تجزیه و تحلیل معنایی عبارت‌های گفتاری یا نوشتاری کمک می‌کند. آنالیز معنایی به بررسی معانی کلمات موجود در یک جمله می‌پردازد و در درک معنایی عبارت‌های محاوره‌ای نقش دارد. تکنیک آنالیز معنایی این امکان را برای رایانه‌های هوشمند فراهم می‌کند تا علائم و واژگان زبان بشری را به شکل موثری درک کنند.

کتابخانه‌های پردازش زبان طبیعی

برای استفاده از پردازش زبان طبیعی هوش مصنوعی باید با کتابخانه‌های آموزشی این فناوری آشنا باشید. ضمن توسعه شاخه‌های متنوع هوش مصنوعی، کتابخانه‌های گوناگونی برای یادگیری بهتر این فناوری ایجاد شده است. پرکاربردترین کتابخانه‌های هوشمند پردازش زبان طبیعی را می‌توان در موارد زیر خلاصه کرد:

• Apache OpenNLP
• Natural Language Toolkit
• Stanford NLP
• MALLET

برای اطلاعات بیشتر  هر یک از موارد فوق ادامه مقاله را دنبال کنید.

• Apache OpenNLP

این کتابخانه یکی از رایج‌ترین ابزارهای یادگیری ماشینی در زمینه‌ پردازش زبان طبیعی است که به تقسیم بندی جملات گفتاری و نوشتاری کمک می‌کند. بررسی نقش دستوری کلمات و تفکیک کردن اجزای جمله از دیگر کاربردهای کتابخانه Apache OpenNLP است که در درک بهتر مفهوم جمله نقش دارد.

• Natural Language Toolkit

این کتابخانه از دیگر ابزارهای کاربردی در زمینه‌  NLPاست که در درک مفاهیم گفتاری نقش دارد. کتابخانه Natural Language Toolkit به دسته بندی و ریشه یابی کلمات موجود در جمله کمک می‌کند‌. برچسب زنی عبارت‌های نوشتاری و تجزیه عبارت‌های موجود از دیگر موارد کاربرد کتابخانه هوشمند است.

• Stanford NLP

کتابخانه Stanford NLP مجموعه‌ای از ابزارهایی است که نقش دستوری کلمات در یک جمله گفتاری یا نوشتاری را ارزیابی می‌کنند و در بررسی موجودیت کلمات نقش دارند. تحلیل احساسات مخاطب با بررسی عبارات گفتاری یا نوشتاری از دیگر موارد کاربرد این کتابخانه‌ هوشمند است.

• MALLET

این کتابخانه هوشمند یک بسته از جاوا است که در مدل سازی موضوعی و استخراج اطلاعات از متن نوشتاری نقش دارد. دسته بندی اسناد از دیگر قابلیت‌های MALLET که میزان دسترسی به داده‌ها را افزایش می‌دهد. ضمن آشنایی با ویژگی‌های این کتابخانه هوشمند، می‌توانید از دانش پردازش زبان طبیعی بهره‌مند شوید.

اجزای هوش مصنوعی پردازش زبان طبیعی

برای استفاده از دانش پردازش زبان طبیعی باید با اجزای این فناوری هوشمند آشنا باشید؛ در این حالت میزان درک شما از نحوه کارکرد پردازش زبان طبیعی افزایش می‌یابد. اجزای پردازش زبان طبیعی در ۳ قسمت خلاصه می‌شوند؛ در ادامه هر یک از اجزای این فناوری هوشمند را به شکل خلاصه بررسی می‌کنیم.

1. تشخیص گفتار هوش مصنوعی

فرآیند تشخیص گفتار به عنوان اولین مرحله‌ در پردازش زبان طبیعی محسوب می‌شود و در طی آن رایانه هوشمند زبان طبیعی را آموزش می‌بیند. این فناوری هوشمند در بسیاری از رایانه‌ها یا موبایل‌های امروزی وجود دارد و ابتدا گفتار مخاطب را شناسایی می‌کند، سپس متن مناسبی را ارائه می‌دهد. فناوری تشخیص گفتار هوش مصنوعی با توجه به یادگیری عمیق کار می‌کند؛ به‌ گونه‌ای که صدای مخاطب را با توجه به داده‌های قبلی خود تشخیص می‌دهد.

2. درک گفتار هوش مصنوعی

دومین مرحله‌ در هوش مصنوعی پردازش زبان طبیعی، فرآیند درک و بررسی معنای گفتار مخاطب است. رایانه هوشمند برای انجام این کار، ابتدا معنای کلمات را بررسی می‌کند و نقش هر واژه در جمله را مورد بررسی قرار می‌دهد (از نظر فاعل، قید، اسم و…). این ماشین‌های هوش مصنوعی با استفاده از کدهای مخصوصی برنامه ریزی می‌شوند و قوانین دستوری زبان را به شکل صحیحی اجرا می‌کنند. هوش مصنوعی در این مرحله‌ با چالش‌هایی مانند وجود کلمات چند معنایی یا مترادف مواجه می‌شود که ضمن برنامه ریزی و آموزش صحیح قابل کنترل است.

3. تولید زبان طبیعی هوش مصنوعی

پروسه تولید زبان به عنوان آخرین مرحله‌ پردازش زبان طبیعی شناخته می‌شود و در طی آن رایانه هوشمند متن یا گفتار جدیدی را ارائه می‌دهد. رایانه هوشمند برای انجام این کار، ابتدا با در نظر گرفتن داده‌های قبلی خود پاسخ مناسبی را برای کاربر پیدا می‌کند. در مرحله بعدی، پاسخ گفتاری یا متنی باید سازمان دهی شود تا از نظر نکات دستوری و املایی مورد بررسی قرار گیرد. تولید زبان طبیعی همانند هر یک از دیگر فرآیندهای پردازش زبان هوش مصنوعی به یادگیری عمیقی نیاز دارد.

مهم‌ترین چالش‌های پردازش زبان طبیعی

برای استفاده از دانش پردازش زبان طبیعی باید با چالش‌های همراه با این فناوری هوشمند آشنا باشید. پیچیده بودن زبان‌های بشری را می‌توان مهم‌ترین چالش برای  NLPدر نظر گرفت. به گونه‌ای که بسیاری از مهندسان فعال در این زمینه دریافته‌اند که برای پیشرفت این فناوری باید قابلیت سیستم‌های رایانه‌ای را همگام با تغییرات زبان شناسی ارتقا داد. برای مقابله با این چالش تمام زمینه‌های معنا و آوا شناسی باید با فناوری دیجیتالی امروزی هماهنگ شوند. بسیاری از افراد در هنگام برقراری ارتباط محاوره‌ای به شکل پیچیده‌ای صحبت می‌کنند؛ بنابراین برای درک این داده‌ها به سیستم‌های هوشمند نیاز داریم.

وجود تفاوت در لهجه‌های گفتاری یکی از مهم‌ترین چالش‌های موجود برای پردازش زبان طبیعی است که به یادگیری عمیق هوشمند نیاز دارد. ضرب المثل‌های رایج و کلمات دوپهلو از دیگر چالش‌های اساسی برای استفاده از فناوری پردازش زبان طبیعی با استفاده از هوش مصنوعی هستند. به عنوان نمونه امکان دارد که یک ضرب المثل زبان فارسی هیچ گونه معنای خاصی در زبان روسی نداشته‌ باشد. پیشرفت ماشین‌های هوشمند و اهمیت به دانش زبان شناسی باعث مقابله با چالش‌های این فناوری می‌شود.

و در پایان …

NLP یک فناوری رایج است که در بسیاری از رایانه‌ها و موبایل‌های هوشمند امروزی وجود دارد. این فناوری پیشرفته برای ترجمه و خلاصه سازی متن، تشخیص هرزنامه‌ها، دستیارهای صوتی و… استفاده می‌شود. وجود پردازش زبان طبیعی هوش مصنوعی در دنیای امروزی اهمیت بالایی دارد و کیفیت روابط تعاملی انسان‌ها را افزایش می‌دهد. فناوری هوش مصنوعی پردازش زبان طبیعی با استفاده از ۲ تکنیک آنالیز معنایی و نحوی طراحی شده است و کتابخانه متنوعی برای یادگیری آن وجود دارد. ضمن وجود مزایای متنوع پردازش زبان طبیعی هوش مصنوعی، باید چالش‌های متنوع این فناوری را نیز در نظر داشته‌ باشید.