پردازش زبان طبیعی | natural language processing چیست ؟

پردازش زبان طبیعی یا NLP، فرایند تعامل بین کامپیوترها و زبان انسانی را توصیف میکند. این فرایند شامل تحلیل، تفسیر و تولید زبان طبیعی توسط سیستمهای کامپیوتری میشود. هدف NLP این است که کامپیوترها بتوانند به درستی فهمیده و پردازش کنند، متن، گفتار و دادههای زبانی را به همان شکلی که انسانها میتوانند انجام دهند. با مراجعه به آکادمی تخصصی هوش مصنوعی مهسا میتوانید تمامی اطلاعات در حوزه هوش مصنوعی را بیاموزید. در ادامه درباره موضوع پردازش زبان طبیعی صحبت میکنیم تا شما بیشتر با این حوزه آشنا شوید.
درباره پردازش زبان طبیعی
پردازش زبان طبیعی (NLP) در واقع تلاش برای ایجاد ارتباطی موثر بین کامپیوترها و زبان انسانی است. این فرایند شامل مراحل زیر است:
- تحلیل متن (Text Analysis): در این مرحله، متنها به اجزای کوچکتر تقسیم میشوند، مثل کلمات و جملات. سپس خصوصیات مختلفی مانند معنا، نحو، تعداد کلمات و غیره استخراج میشوند.
- تفسیر زبانی (Language Understanding): در این مرحله، متنها به یک فرمت مناسب تبدیل میشوند تا کامپیوتر بتواند مفهوم آنها را درک کند. مثلاً تشخیص موضوع، استخراج اطلاعات کلیدی و تشخیص هدف نوشتار.
- تولید زبانی (Language Generation): در این مرحله، کامپیوتر میتواند خروجیهای زبانی تولید کند. این میتواند جملات توضیحی، پاسخهای خودکار، خلاصهها و حتی متون خلاقانه باشد.
- ترجمه ماشینی (Machine Translation): یکی از کاربردهای مهم NLP، ترجمه ماشینی است. این عمل به کامپیوتر امکان میدهد متون را از یک زبان به زبان دیگر ترجمه کند.
- پردازش گفتار (Speech Processing): علاوه بر متن، NLP همچنین به پردازش گفتار نیز میپردازد. این شامل تشخیص گفتار، تبدیل گفتار به متن و برعکس میشود.
تلاش در زمینه NLP به منظور بهبود تفاهم ماشینها از زبان انسانی، ساختن سیستمهای مکالمه معقول و هوش مصنوعی بهتر ادامه دارد.
تاریخچه پردازش زبان طبیعی
تاریخچه پردازش زبان طبیعی (NLP) به سالها قبل بازمیگردد، اما در طول زمان تا به امروز تکامل یافته است. در زیر تاریخچه مهم NLP را مرور میکنیم:
- دهه ۱۹۵۰: تحقیقات نخستین در زمینه NLP آغاز شدند. پروژههایی مانند “Georgetown-IBM اکسپریمنت” سعی داشتند که کامپیوترها را قادر به ترجمه از زبان انسانی به زبان ماشینی کنند. این پروژهها از قواعد دستی برای ترجمه استفاده میکردند.
- دهه ۱۹۶۰: در این دهه، تحقیقات در زمینه NLP به تعلق گرفتن به مفاهیم و نظریات جدید مانند “گرامر مولدی” منجر شد. این نظریهها تلاش میکردند که ساختارهای زبانی را به وسیله قوانین و قواعد مشخص توصیف کنند.
- ۱۹۷۰ تا ۱۹۹۰: این دوره به تدریج شاهد پیشرفتهای بزرگتر در NLP بود. با ظهور تکنیکهای آماری و یادگیری ماشین، روشهای جدیدی برای پردازش متون معرفی شد. این ادغام بین روشهای آماری و قوانین زبانی به توسعه مدلهای مبتنی بر احتمال مثل مدلهای n-گرام (n-grams) و مدلهای مخفی مارکوف (Hidden Markov Models) منجر شد.
- اواخر دهه ۱۹۹۰ تا ۲۰۰۰: ظهور وب و افزایش حجم زیاد متون ایجاد چالشهای جدیدی در پردازش زبان طبیعی داشت. تکنیکهای مانند تحلیل احساسات و استخراج اطلاعات کلیدی از متون به اهمیت افزوده شدند.
- ۲۰۰۰ تا ۲۰۱۰: با پیشرفت سریع در تکنولوژیهای یادگیری عمیق، مدلهای مبتنی بر شبکههای عصبی با کارایی بهتر در NLP معرفی شدند. این مدلها شامل شبکههای عصبی بازگشتی (RNN)، شبکههای عصبی پیچشی (CNN) و به خصوص شبکههای عصبی ترنسفورمر (Transformer) بودند.
- ۲۰۱۰ به بعد: دههی اخیر به شدت تحت تأثیر پیشرفتهای در حوزه یادگیری عمیق و ترکیب آن با حجم زیاد دادههای زبانی قرار گرفته است. مدلهای مانند GPT-3 توسط OpenAI و BERT توسط Google از جمله موفقترین مدلهای این دهه در زمینه NLP هستند.
این تاریخچه نشان میدهد چگونه پردازش زبان طبیعی از زمانی که تاکنون گذشته، تا به امروز بهبود یافته و به جایگاه مهمی در تکنولوژیهای ارتباطی اشغال کرده است.

مراحل پردازش زبان طبیعی
مراحل پردازش زبان طبیعی (NLP) به طور کلی شامل چندین مرحله میباشد که به تفصیل میتوان آنها را توضیح داد:
- تجزیه و تحلیل متن (Text Analysis): در این مرحله، متن ورودی به اجزای کوچکتر مانند کلمات، جملات و پاراگرافها تقسیم میشود. این مرحله شامل حذف نقطهگذاری، تجزیه کلمات به اجزای تشکیلدهنده مانند پیشوندها و پسوندها نیز میشود.
- تحلیل زبانی (Syntactic Analysis): در این مرحله، ساختار گرامری جملات مورد بررسی قرار میگیرد. این شامل تشخیص نقشهای کلمات در جمله (مثلاً فاعل، مفعول و غیره) و تعیین ارتباطهای بین اجزای جمله میشود.
- تفسیر زبانی (Semantic Analysis): در این مرحله، معنای جملات و متون مورد ارزیابی قرار میگیرد. این شامل تشخیص مفهوم و ارتباط کلمات با یکدیگر در متن است.
- استخراج اطلاعات (Information Extraction): در این مرحله، اطلاعات مهم و کلیدی از متن استخراج میشوند. این شامل تشخیص اسامی، موقعیتها، تاریخها و اطلاعات دیگر است.
- تحلیل احساسات (Sentiment Analysis): در این مرحله، تلاش میشود تشخیص داده شود که متن حاوی احساسات مثبت، منفی یا بیطرفی است.
- ترجمه ماشینی (Machine Translation): اگر هدف ترجمه متن از یک زبان به زبان دیگر باشد، مراحل مشابهی مانند تجزیه و تحلیل متن و تفسیر زبانی برای ترجمه و تولید متن در زبان مقصد انجام میشود.
- تولید متن (Text Generation): در این مرحله، کامپیوتر میتواند خودکار متون جدیدی ایجاد کند. این شامل نوشتن جملات، پاسخها و حتی متون خلاقانه میشود.
همچنین، مراحل مختلف ممکن است در ترکیب یکدیگر و به ترتیب مختلفی برای موارد مختلفی از پردازش زبان طبیعی اجرا شوند. توسعه مدلهای عصبی و استفاده از یادگیری عمیق به طور چشمگیری کیفیت پردازش زبان طبیعی را افزایش داده است.
کاربردهای زبان پردازش طبیعی
پردازش زبان طبیعی (NLP) در زمینههای گوناگونی کاربرد دارد و در انواع صنایع و حوزهها بهعنوان یک ابزار قدرتمند مورد استفاده قرار میگیرد. تعدادی از کاربردهای مهم NLP عبارتاند از:
- ترجمه ماشینی: NLP به کامپیوترها اجازه میدهد تا متون را از یک زبان به زبان دیگر ترجمه کنند. این به ویژه در محیطهای بینالمللی، مطالب چندزبانه و ارتباطات بین ملتها مفید است.
- پردازش گفتار: NLP در تشخیص و ترجمه گفتار به متن و برعکس نقش دارد. این در کاربردهایی مانند تولید زیرنویس برای ویدئوها، تشخیص دستورات صوتی و تبدیل مکالمات تلفنی به متن مفید است.
- تحلیل احساسات: با استفاده از NLP میتوان احساسات موجود در نظرات و نوشتارها را تشخیص داد. این کاربرد در تجزیهوتحلیل بازخوردهای مشتریان، تحلیل رفتار اجتماعی و مطالعه افکار عمومی مفید است.
- پردازش متون قانونی: NLP در این حوزه به استخراج و تفسیر اطلاعات از متون قانونی کمک میکند. این ممکن است شامل جستجوی اطلاعات حقوقی، تفسیر قوانین و تهیه مستندات حقوقی باشد.
- سیستمهای پاسخگوی خودکار: با استفاده از NLP، میتوان سیستمهای خودکار پاسخگویی به سوالات را پیادهسازی کرد. این در مواردی مانند خدمات مشتریان آنلاین، رباتهای چت و اطلاعات پزشکی مفید است.
- خلاصهسازی متون: NLP میتواند متون طولانی را به خلاصههای کوتاهتر تبدیل کند. این مورد در مطالعه علمی، خبرنگاری و تولید محتوا مفید است.
- تحلیل خبرهای مالی: در بازارهای مالی، NLP میتواند به تحلیل خبرها و اخبار مرتبط با شرکتها و سهامها کمک کند و تأثیر آنها را بر روند بازار پیشبینی کند.
- پزشکی و بهداشت: NLP در تجزیه و تحلیل پروندههای پزشکی، تفسیر نتایج تستها، تولید گزارشهای پزشکی و حتی تشخیص بیماریها مورد استفاده قرار میگیرد.
این فهرست تنها چند نمونه از کاربردهای پردازش زبان طبیعی است و این فناوری در بسیاری از زمینههای دیگر نیز به کار میرود.

ترجمه ماشینی و ویرایشگر متن با NLP
ترجمه ماشینی یک فرآیند است که در آن کامپیوترها برای ترجمه متون از یک زبان به زبان دیگر استفاده میشوند. در این فرآیند، ماشینها از مدلهای یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی استفاده میکنند تا متن را تجزیه و تحلیل کرده و سپس به زبان مقصد ترجمه کنند. ترجمه ماشینی میتواند خودکار و سریع باشد و به افراد در ارتباطات بینالمللی و مطالعه متونهای زبانهای مختلف کمک کند.
ویرایشگر متن نیز یک ابزار است که به افراد امکان میدهد متون را ویرایش، تصحیح و بهینهسازی کنند. این ابزارها معمولاً دارای ویژگیهایی مانند اصلاح املایی و گرامری، تغییر ساختار جملات، جایگزینی کلمات و افزودن اطلاعات جدید به متن میباشند. ویرایشگرهای متن به کاربران کمک میکنند تا متون خود را بهبود دهند، اطلاعات را به شکل بهتری منتقل کنند و محتوای کیفی تولید کنند.
تحلیل عواطف و سیستمهای توصیه گر با NLP
تحلیل عواطف (Sentiment Analysis) یا همان تحلیل احساسات، فرآیندی در پردازش زبان طبیعی است که هدف از آن تشخیص و تحلیل احساسات، نظرات و تمیزهای مثبت یا منفی موجود در یک متن است. در این فرآیند، با استفاده از مدلهای مختلف یادگیری ماشینی، کامپیوترها تلاش میکنند تا مفهوم احساسی و جملات را تفسیر کرده و تشخیص دهند که نظر ارائه شده در یک متن مثبت، منفی یا بیطرف است.
سیستمهای توصیهگر (Recommendation Systems) نیز یک دیگر از کاربردهای مهم پردازش زبان طبیعی هستند. این سیستمها با استفاده از الگوریتمها و مدلهای یادگیری ماشینی، توصیههایی را به کاربران ارائه میدهند. به طور عمومی، سیستمهای توصیهگر میتوانند به دو دسته تقسیم شوند:
- توصیهگر مبتنی بر محتوا (Content-Based Recommendation): در این نوع توصیهگر، سیستم به محتوای مورد نظر کاربر توجه میکند و سعی میکند موارد مشابه با محتوای مورد علاقه کاربر را پیدا کند و به او پیشنهاد دهد.
- توصیهگر مبتنی بر همنشینی (Collaborative Filtering): در این نوع توصیهگر، سیستم از اطلاعات دیگر کاربران بهره میبرد و به کاربر پیشنهادهایی میدهد که کاربران مشابه به آنها علاقه داشتهاند.
استفاده از پردازش زبان طبیعی در سیستمهای توصیهگر میتواند به بهبود دقت توصیهها و بهرهوری این سیستمها کمک کند. به عنوان مثال، با تحلیل عبارات و کلمات مرتبط با نظرات کاربران در متون، سیستم توصیهگر میتواند بهتر متوجه علاقهها و تمایلات آنها شود.
دسته بندی متون و یادگیری ماشین با NLP
دستهبندی متون (Text Classification) یکی از کاربردهای پردازش زبان طبیعی است که در آن متون به دستههای مختلف تقسیم میشوند. هدف اصلی دستهبندی متون، تشخیص دسته یا برچسب مناسب برای هر متن است. این برچسبها میتوانند موضوع، دستهای از احساسات (مثلاً مثبت، منفی، بیطرف)، دستهای از خبرها و بسیاری موارد دیگر باشند.
یادگیری ماشین (Machine Learning) نیز به عنوان یکی از تکنیکهای کلیدی در دستهبندی متون به کار میرود. در واقع، مدلهای یادگیری ماشین با استفاده از دادههای آموزشی، ارتباطهایی بین ویژگیهای مختلف متون و دستههای مختلف را یاد میگیرند. سپس با استفاده از این مدلها، متون جدید به دستههای مختلف تعلق میگیرند.
برای مثال، اگر بخواهیم یک سیستم دستهبندی اخبار بسازیم، ابتدا دادههای آموزشی متشکل از اخبار با برچسبهای مختلف (مثلاً ورزشی، سیاسی، اقتصادی و غیره) را به مدل ماشینی وارد میکنیم. سپس مدل با تجزیه و تحلیل ویژگیهای متنها، یاد میگیرد که چگونه متون را به دستههای مختلف تخصیص دهد. در نهایت، با دادن یک متن جدید به مدل، آن متن به دستهای تعلق میگیرد.این روشها و تکنیکها با استفاده از الگوریتمها و مدلهای مختلفی مانند شبکههای عصبی، ماشینهای بردار پشتیبان (SVM) و بیزین، به تحلیل و دستهبندی متون کمک میکنند.

چالشهای NLP
پردازش زبان طبیعی (NLP) با تمام پیشرفتهایی که در سالهای اخیر داشته، همچنان با چالشهایی روبهروست. برخی از اصلیترین چالشهای پیش روی NLP عبارتند از:
- فهم مفهوم کامل: به طور معمول، ماشینها قادر به درک مفهوم کامل و معانی پشت یک جمله نیستند، به خصوص وقتی که نیاز به درک فرهنگ و زمینه خاصی دارد.
- تشخیص عواطف و احساسات پنهان: تشخیص دقیق عواطف و احساساتی که به صورت ضمنی یا پنهان در متون میآید، هنوز چالشی باقیمانده است.
- دادههای ناکافی: اکتساب دادههای کافی و متنوع برای آموزش مدلها همچنان یک چالش است، به خصوص در زبانهای کمتر شناختهشده یا در حوزههای تخصصی.
- ترجمه دقیق و مفهومی: ترجمه مفهومبندی و دقیق از یک زبان به زبان دیگر همچنان یک مسئله پیچیده است، به ویژه در جملات پیچیده و بازههای زمانی خاص.
- عدم تفاوت میان زبانها: زبانها اختلافات زیادی در ساختار، واژگان و مفاهیم دارند که موجب مشکلات در ترجمه و فهم متون میشوند.
- پیچیدگی سخنوری: برخورده با جملات پیچیده، انشای علمی و اصطلاحات تخصصی نیازمند پردازش زبان طبیعی پیشرفتهای است.
- مشکلات امنیتی: مسائل حفظ حریم خصوصی در پردازش متون حساس، از جمله متون پزشکی یا حقوقی، همچنان چالشهای مهمی را به وجود میآورد.
- ترجمه دامنهی خودکار: ترجمههای خودکار ممکن است در مواردی که مفاهیم مخصوصی به کار میروند، به دقت کافی نرسند.
- تفسیر چندمعنایی: برخی کلمات و جملات میتوانند چندین مفهوم داشته باشند و تفسیر مناسب در متنها نیازمند هوش مصنوعی پیشرفتهای است.
همچنین، نیازمندی به اعتماد به نتایج تولید شده توسط سیستمهای NLP و انسانی که تاثیرگذاری در تصمیمگیریهای مختلف دارند، همچنان یک چالش مهم است.
روش کار پردازش زبان طبیعی
روش کار در زبان پردازش طبیعی (NLP) شامل مراحل زیر میشود:
- جمعآوری داده: در این مرحله، دادههای متنی مورد نیاز برای تحلیل و پردازش جمعآوری میشوند. این میتواند شامل متون از منابع مختلف مثل کتب، وبسایتها، رسانهها و غیره باشد.
- پیشپردازش متن: در این مرحله، متنها پیشپردازش میشوند. این شامل مراحلی مانند حذف نقطهگذاری، تجزیه و تحلیل کلمات به اجزای تشکیلدهنده، حذف کلمات از لیست توقف، نرمالسازی و تبدیل حروف به صورت کوچک و مشابهسازی کلمات است.
- استخراج ویژگیها: در این مرحله، ویژگیهای مهم از متن استخراج میشوند. این میتواند شامل بردار ویژگی، تعداد تکرار کلمات، بردارهای word2vec یا ترنسفورمر و … باشد.
- ساخت مدل ماشین: در این مرحله، مدلهای یادگیری ماشین یا عصبی انتخاب و آموزش داده میشوند. این مدلها به دادههای آموزشی نگاه کرده و به طور خودکار الگوها و ارتباطاتی که در دادهها وجود دارند را یاد میگیرند.
- آموزش مدل: مدل با استفاده از دادههای آموزشی بهینه میشود تا بتواند به درستی وظایفی مثل تشخیص احساسات، ترجمه، دستهبندی و غیره را انجام دهد.
- ارزیابی مدل: پس از آموزش، مدل با دادههای تست یا ارزیابی ارزیابی میشود تا دقت و عملکرد آن ارزیابی شود.
- پیشبینی و پردازش نتایج: در این مرحله، مدل آموزشدیده از دادههای جدید استفاده میکند تا پیشبینی کند یا وظایف خاصی را انجام دهد. نتایج ممکن است نیاز به پردازش بیشتر برای تولید خروجی نهایی داشته باشند.

- تنظیم و بهبود مدل: بر اساس نتایج ارزیابی، ممکن است نیاز به تغییر پارامترها یا ساختار مدل باشد تا دقت و کارایی بهبود یابد.
- پیادهسازی در محیط عملیاتی: مدل نهایی پس از آموزش و بهبود، در محیط عملیاتی استفاده میشود تا وظایف واقعی را انجام دهد.
همچنین، با پیشرفت تکنولوژی و استفاده از مدلهای زبانی مانند ترنسفورمر، مراحل فوق ممکن است به شکل متفاوتی انجام شوند و نیاز به پیچیدگیهای کمتری داشته باشند.
آنالیز نحوی و معنایی در NLP
آنالیز نحوی (Syntactic Analysis) یکی از مراحل مهم در پردازش زبان طبیعی است که به تجزیه و تحلیل ساختار گرامری و نحوی جملات متنی میپردازد. هدف اصلی این مرحله، تعیین نحوه ارتباط بین کلمات در یک جمله و ساختار گرامری آنها است. در این مرحله، از اصول گرامر زبانها استفاده میشود تا ساختار گرامری جملات مشخص شود. این اصول میتوانند شامل قوانین مورفولوژی (شکلها و واژهسازی) و نحوی (ترکیب کلمات و ارتباطهایشان) باشند.
آنالیز معنایی (Semantic Analysis) یکی از مراحل مهم در پردازش زبان طبیعی است که به تجزیه و تحلیل مفهوم و معنای افعال، اسمها، صفات و دیگر عناصر زبانی در یک جمله میپردازد. هدف اصلی این مرحله، درک و تجزیهتحلیل مفهوم و معنای واژگان و ارتباطات بین آنها در متنها است. این تحلیل باید اطلاعات مربوط به ارتباطهای معنایی بین کلمات را نیز مد نظر قرار دهد. با پیوستن به آکادمی تخصصی هوش مصنوعی مهسا میتوانید تمامی موارد در این حوزه را بیاموزید. سپس در این حوزه فعالیت کنید.
دیدگاهتان را بنویسید