پردازش زبان طبیعی (NLP)

هامیا ژورنال به عنوان مرجع تخصصی در زمینه هوش مصنوعی (AI)، مطالب به‌روز و نوآورانه‌ای را از دنیای فناوری ارائه می‌دهد. مقالات این مجله، از جمله همین مقاله، برای علاقه‌مندان و متخصصان این حوزه منابعی ارزشمند هستند. پردازش زبان طبیعی یکی از موضوعات پیچیده و مهم در دسته بندی هوش مصنوعی محسوب می‌شود که درک آن به‌عنوان پایه‌ای برای مباحثی همچون مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)، پرامپت نویسی و مهندسی پرامپت و همچنین چت‌بات‌های مکالمه‌محور ضروری است. هامیا ژورنال پیش‌تر مقالات متعددی در این زمینه منتشر کرده است که درک کاملی از این مباحث را برای خوانندگان فراهم می‌آورد.

پردازش زبان طبیعی (NLP) به عنوان شاخه‌ای از هوش مصنوعی، چالشی بزرگ برای ماشین‌ها در جهت فهم زبان انسانی است. این فناوری که با تحلیل متن و گفتار سروکار دارد، بیش از ۵۰ سال است که مورد مطالعه قرار گرفته و کاربردهای متنوعی همچون دستیارهای صوتی، موتورهای جستجو و سیستم‌های تجاری دارد. اما چطور ممکن است ماشین‌ها بتوانند زبان انسانی را که مملو از ابهام و پیچیدگی است، درک کنند؟ آیا پردازش زبان طبیعی می‌تواند به‌طور کامل جایگزین فهم انسانی شود؟

در ادامه این مقاله، ساختار پردازش زبان طبیعی از دو جنبه نحوی و معنایی بررسی شده و روش‌های مختلف آن، از جمله تجزیه صرفی، بخش‌بندی کلمات و شکستن جمله‌ها، توضیح داده می‌شود. همچنین به تکنیک‌های پیشرفته‌تری همچون ابهام‌زدایی و شناسایی موجودیت‌ها پرداخته شده و کاربردهای متنوع این فناوری در صنایع مختلف مانند تحلیل احساسات و ترجمه ماشینی به تفصیل شرح داده شده است.

پردازش زبان طبیعی (NLP) چیست؟

پردازش زبان طبیعی (NLP) به توانایی یک برنامه کامپیوتری برای درک زبان انسانی، همانطور که صحبت می‌شود و نوشته می‌شود، اشاره دارد که به عنوان زبان طبیعی شناخته می‌شود. این جزئی از هوش مصنوعی (AI) است.

NLP بیش از 50 سال است که وجود داشته و ریشه در علم زبان شناسی دارد. این فناوری طیف وسیعی از کاربردهای دنیای واقعی را در زمینه‌های مختلف از جمله تحقیقات پزشکی، موتورهای جستجو و هوش تجاری دارد.

پردازش زبان طبیعی برای درک ساختار و معنای متن از رویکردهای مبتنی بر قانون یا یادگیری ماشین استفاده می‌کند. این فناوری در چت بات‌ها، دستیارهای صوتی، برنامه‌های اسکن مبتنی بر متن، برنامه‌های ترجمه و نرم افزارهای سازمانی نقش دارد که به عملیات تجاری کمک می‌کند، بهره‌وری را افزایش داده و فرآیندهای مختلف را ساده می‌کند.

پردازش زبان طبیعی (NLP) چگونه کار می‌کند؟

پردازش زبان طبیعی (NLP) به رایانه‌ها این توانایی را می‌دهد تا زبان انسان را به همان روشی که انسان‌ها درک می‌کنند، بفهمند. این فناوری از روش‌های مختلفی برای تحلیل و تفسیر زبان استفاده می‌کند، چه این زبان به صورت نوشتاری باشد و چه گفتاری. NLP با بهره‌گیری از هوش مصنوعی (AI)، قادر است داده‌های زبانی را از دنیای واقعی دریافت کرده، آن‌ها را پردازش کند و به شکلی تبدیل کند که رایانه بتواند آن را درک کند. این فرایند شبیه به درک انسان از دنیای اطراف است. همان‌طور که انسان‌ها از حواس مختلفی مانند شنوایی و بینایی برای دریافت اطلاعات استفاده می‌کنند، رایانه‌ها نیز از برنامه‌های نرم‌افزاری و سخت‌افزارهایی مانند میکروفون و دوربین برای جمع‌آوری داده‌های زبانی بهره می‌برند. سپس، این داده‌ها در داخل رایانه پردازش می‌شوند تا به شکلی قابل فهم برای رایانه تبدیل شوند.

پردازش زبان طبیعی به طور کلی شامل دو مرحله اصلی است. مرحله اول، پیش‌پردازش داده نام دارد. در این مرحله، داده‌های زبانی خام آماده‌سازی می‌شوند تا برای پردازش توسط رایانه مناسب شوند. این کار شامل مراحل مختلفی مانند پاکسازی داده‌ها، نشانه‌گذاری و تبدیل داده‌ها به فرمتی مناسب برای مدل‌های یادگیری ماشین است. مرحله دوم، توسعه الگوریتم است. در این مرحله، الگوریتم‌های یادگیری ماشین طراحی و آموزش داده می‌شوند تا بتوانند وظایف مختلف پردازش زبان طبیعی را انجام دهند. این الگوریتم‌ها با استفاده از داده‌های آموزشی بزرگ، الگوها و قواعد زبانی را یاد می‌گیرند و سپس از این دانش برای تحلیل و تفسیر داده‌های جدید استفاده می‌کنند.

پیش‌پردازش داده‌ها، نخستین گام ضروری در پردازش زبان طبیعی است که هدف آن آماده‌سازی داده‌های متنی برای تحلیل توسط ماشین‌ها است. این فرآیند شامل پاکسازی و سازماندهی داده‌ها به شکلی است که الگوریتم‌های یادگیری ماشین بتوانند به راحتی از آن استفاده کنند. در واقع، پیش‌پردازش، داده‌ها را به فرمتی تبدیل می‌کند که برای انواع مدل‌های یادگیری ماشین قابل فهم و پردازش باشد و این کار به روش‌های مختلفی امکان‌پذیر است از جمله موارد زیر:

• توکنایزیشن (Tokenization): توکنایز کردن یکی از روش‌های رایج در پیش‌پردازش داده‌هاست. در این روش، متن به واحدهای کوچکتری به نام توکن تقسیم می‌شود. این توکن‌ها می‌توانند کلمات، عبارات یا حتی کاراکترها باشند. توکن‌سازی به الگوریتم‌ها کمک می‌کند تا متن را بهتر درک کنند و الگوهای پنهان در آن را شناسایی کنند. برای درک بهتر مفاهیم توکن، توکنایزیشن و پنجره کانالی (Context Window) می‌‌توانید مقاله منتشر شده از هامیا ژورنال با عنوان “رمزگشایی از دنیای هوش مصنوعی و LLM: از توکن‌ها تا پنجره‌های کانالی” را مطالعه نمایید.
• حذف کلمات توقف (Stop Word Removal): حذف کلمات توقف، روشی دیگر برای پاکسازی داده‌ها است. در این روش، کلمات بسیار رایجی که ارزش اطلاعاتی کمی دارند (مانند “و”، “یا”، “که”) از متن حذف می‌شوند. هدف از این کار، برجسته کردن کلمات مهم‌تر و کاهش نویز در داده‌ها است.
• ساده‌سازی (Lemmatization) و ریشه‌یابی (Stemming): ساده‌سازی و ریشه‌یابی، دو تکنیک مرتبط هستند که برای کاهش کلمات به شکل پایه آن‌ها استفاده می‌شوند. ساده‌سازی، کلمات را به شکل اصلی لغوی خود تبدیل می‌کند، در حالی که ریشه‌یابی، بخش مشترک کلمات با ریشه یکسان را استخراج می‌کند. این دو تکنیک به الگوریتم‌ها کمک می‌کنند تا کلمات با معانی مشابه را به عنوان یک کلمه واحد در نظر بگیرند.
• برچسب‌گذاری اجزای گفتار (Part-of-Speech Tagging): برچسب‌گذاری اجزای گفتار، یکی دیگر از مراحل مهم پیش‌پردازش است. در این مرحله، به هر کلمه در متن، یک برچسب بر اساس نقش دستوری آن در جمله اختصاص داده می‌شود. برای مثال، کلمات به عنوان اسم، فعل، صفت و غیره برچسب‌گذاری می‌شوند. این برچسب‌ها به الگوریتم‌ها کمک می‌کنند تا ساختار دستوری جمله را بهتر درک کنند.

طراحی و توسعه الگوریتم‌

پس از آنکه داده‌های متنی آماده و پاکسازی شدند، نوبت به طراحی و توسعه الگوریتم‌هایی می‌رسد که بتوانند این داده‌ها را تحلیل و پردازش کنند. در حوزه پردازش زبان طبیعی، طیف وسیعی از الگوریتم‌ها وجود دارد؛ اما به طور کلی، می‌توان آن‌ها را به دو دسته اصلی تقسیم کرد.

• دسته اول، سیستم‌های مبتنی بر قاعده نام دارند که بر اساس مجموعه‌ای از قوانین دستوری و زبانی طراحی شده‌اند. این روش یکی از روش‌های اولیه در پردازش زبان طبیعی بوده است و هنوز هم در برخی از کاربردها مورد استفاده قرار می‌گیرد.
• دسته دوم، سیستم‌های مبتنی بر یادگیری ماشین هستند. این سیستم‌ها به جای استفاده از قوانین از پیش تعریف شده، از روش‌های آماری و یادگیری ماشین بهره می‌برند. به این صورت که الگوریتم‌ها با استفاده از حجم عظیمی از داده‌های آموزشی، الگوها و قواعد زبانی را به صورت خودکار یاد می‌گیرند. با افزایش حجم داده‌های آموزشی، دقت و کارایی این الگوریتم‌ها نیز بهبود می‌یابد.

در سال‌های اخیر، با پیشرفت تکنولوژی یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی مصنوعی، الگوریتم‌های پردازش زبان طبیعی پیشرفت چشمگیری داشته‌اند. این الگوریتم‌ها قادرند روابط پیچیده بین کلمات و عبارات را درک کنند و به نتایج دقیق‌تری دست یابند. به طور کلی، الگوریتم‌های مدرن پردازش زبان طبیعی ترکیبی از روش‌های یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و قوانین دستوری هستند.

چرا پردازش زبان طبیعی مهم است؟

امروزه کسب‌وکارها با حجم عظیمی از داده‌های متنی و غیرساختار‌یافته روبرو هستند که نیازمند ابزارهای قدرتمندی برای تحلیل و پردازش هستند. بخش بزرگی از اطلاعات موجود در دنیای دیجیتال به زبان طبیعی انسان تولید می‌شود و تا همین اواخر، این داده‌ها برای کسب‌وکارها قابل استفاده نبودند. در اینجا است که پردازش زبان طبیعی (NLP) به عنوان یک راه حل قدرتمند ظاهر می‌شود.

اهمیت پردازش زبان طبیعی را می‌توان با مثالی ساده نشان داد. فرض کنید کاربری در جستجوی اطلاعاتی درباره “تاثیر شیر بر سلامتی کودکان” باشد. در این حالت، یک سیستم مجهز به پردازش زبان طبیعی می‌تواند کلماتی مانند “شیر” و “سلامتی” را شناسایی کرده و ارتباط آن‌ها با عبارت اصلی را درک کند. این در حالی است که الگوریتم‌های قدیمی‌تر در تشخیص این نوع ارتباطات دچار مشکل می‌شدند.

زبان انسان مملو از ابهامات، اصطلاحات تخصصی و عبارات کوتاه‌شده است که برای ماشین‌ها درک آن‌ها دشوار است. در گذشته، الگوریتم‌های یادگیری ماشین در تفسیر این نوع پیچیدگی‌ها عملکرد ضعیفی داشتند. اما با پیشرفت‌های اخیر در حوزه یادگیری عمیق و یادگیری ماشین، این الگوریتم‌ها قادر شده‌اند تا به طور مؤثری زبان طبیعی را درک کنند و معنای نهفته در متن را استخراج کنند. این پیشرفت‌ها، دامنه داده‌هایی را که می‌توانیم تحلیل کنیم به طور قابل توجهی گسترش داده است.

دلیل اهمیت پردازش زبان طبیعی تنها به تحلیل داده‌ها محدود نمی‌شود. این فناوری همچنین در تعاملات انسان و ماشین نقش مهمی ایفا می‌کند. به عنوان مثال، دستیارهای صوتی هوشمندی مانند GPT-4o از پردازش زبان طبیعی برای درک دستورات صوتی کاربران استفاده می‌کنند. این به کاربران امکان می‌دهد تا به جای استفاده از دستورات از پیش تعریف شده، به زبان طبیعی با دستگاه‌های خود صحبت کنند.

تکنیک‌ها و روش‌های پردازش زبان طبیعی

تجزیه و تحلیل نحوی و معنایی دو تکنیک اصلی مورد استفاده در پردازش زبان طبیعی هستند.

تجزیه و تحلیل نحوی (Syntax)

نحو (Syntax)، علمی است که به مطالعه ساختار دستوری جمله‌ها می‌پردازد. در پردازش زبان طبیعی (NLP)، از نحو برای درک معنای نهفته در جمله‌ها استفاده می‌شود. با تحلیل ساختار دستوری یک جمله، می‌توان روابط بین کلمات را مشخص کرده و در نتیجه، معنای کلی جمله را بهتر فهمید. تکنیک‌های نحوی مختلفی در NLP وجود دارد که به ما کمک می‌کنند تا به این هدف دست پیدا کنیم مانند موارد زیر:

• تجزیه صرفی (Parsing): یکی از مهم‌ترین تکنیک‌های نحوی، تجزیه صرفی است. در این فرایند، یک جمله به اجزای تشکیل‌دهنده آن مانند اسم، فعل، صفت و غیره تقسیم می‌شود. برای مثال، جمله “سگ پارس کرد” به اجزای “سگ” (اسم) و “پارس کرد” (فعل) تقسیم می‌شود. تجزیه صرفی اولین گام برای انجام تحلیل‌های پیچیده‌تر بر روی متن است.
• بخش‌بندی کلمه (Word segmentation): بخش‌بندی کلمه، فرایند شناسایی مرزهای کلمات در یک متن است. این کار به ویژه در متون دست‌نویس یا متون اسکن شده اهمیت دارد. با استفاده از این تکنیک، می‌توان کلمات را از هم جدا کرده و برای تحلیل‌های بعدی آماده کرد.
• شکستن جمله (Sentence breaking): شکستن جمله، به معنای تشخیص مرزهای جمله‌ها در یک متن است. این کار به ویژه در متون طولانی و بدون نشانه‌گذاری مناسب اهمیت دارد. با شناسایی مرزهای جمله‌ها، می‌توان هر جمله را به صورت جداگانه تحلیل کرد.
• تجزیه صرفی ریخت‌شناسی (Morphological segmentation): تجزیه صرفی ریخت‌شناسی، فرایند تجزیه کلمات به کوچک‌ترین واحدهای معنایی آن‌ها است که “مورفم (morphemes)” نامیده می‌شوند. برای مثال، کلمه “غیرقابل‌امتحان” به اجزای “غیر”، “قابل” و “امتحان” تقسیم می‌شود. این تکنیک به ویژه در زبان‌هایی که دارای ساختار پیچیده و تغییرات دستوری هستند، اهمیت دارد.
• ریشه یابی (Stemming): ریشه‌یابی، فرایند ساده‌سازی کلمات به شکل ریشه آن‌ها است. به عبارت دیگر، با استفاده از ریشه‌یابی، می‌توان شکل‌های مختلف یک کلمه را به شکل اولیه آن تبدیل کرد. برای مثال، کلمات “رفتید” و “رفته بود” هر دو به ریشه “رفت” برمی‌گردند. این تکنیک به بهبود دقت در جستجو و تحلیل متن کمک می‌کند.

تجزیه و تحلیل معنایی (Semantics)

معنای شناسی (Semantics) به بررسی معنا و مفهوم کلمات و عبارات در یک زبان می‌پردازد. در پردازش زبان طبیعی، هدف اصلی این است که رایانه‌ها بتوانند معنای واقعی متن را درک کنند. برای رسیدن به این هدف، از تکنیک‌های مختلفی استفاده می‌شود که به آن‌ها تکنیک‌های معنایی می‌گویند. این تکنیک‌ها به رایانه‌ها کمک می‌کنند تا بتوانند نه تنها ساختار دستوری جمله‌ها را تشخیص دهند، بلکه معنای واقعی کلمات و عبارات را نیز درک کنند. تکنیک‌های معنایی شامل موارد زیر است:

• ابهام زدایی حس کلمه (Word sense disambiguation): یکی از مهم‌ترین تکنیک‌های معنایی، ابهام‌زدایی حس کلمه است. بسیاری از کلمات در زبان دارای معانی چندگانه هستند و بسته به زمینه استفاده، معنای آن‌ها تغییر می‌کند. این تکنیک به رایانه‌ها کمک می‌کند تا معنای صحیح یک کلمه را در یک جمله خاص تشخیص دهند. برای مثال، مصرع “دوش دیدم که ملایک دَرِ میخانه زدند” از حافظ را در نظر بگیرید. کلمه “دوش” می‌تواند به معنای “دیروز”، “شانه” یا “دوش حمام” باشد. با استفاده از این تکنیک، رایانه می‌تواند با توجه به سایر کلمات موجود در جمله، معنای صحیح کلمه “دوش” را انتخاب کند.
• شناسایی نام نهاد (Named Entity Recognition – NER): شناسایی نام‌نهاد (NER) یکی دیگر از تکنیک‌های مهم در پردازش زبان طبیعی است. این تکنیک به رایانه‌ها کمک می‌کند تا موجودیت‌های نام‌گذاری شده مانند افراد، مکان‌ها، سازمان‌ها و محصولات را در یک متن شناسایی کنند. برای مثال، یک سیستم NER می‌تواند در یک مقاله خبری، نام شرکت‌ها، محصولات و افراد را تشخیص دهد. این تکنیک در کاربردهایی مانند استخراج اطلاعات، تحلیل احساسات و ترجمه ماشینی بسیار مفید است. برای نمونه، در جمله “پسر اکبر به اکبر جوجه رفت و یک پرس اکبر جوجه سفارش داد”، الگوریتم می‌تواند دو مورد “اکبر جوجه” را به‌عنوان دو موجودیت جداگانه تشخیص دهد؛ یکی رستوران و دیگری نام غذا.
• تولید زبان طبیعی (Natural Language Generation – NLG): تولید زبان طبیعی (NLG) به معنای تولید متن به صورت خودکار توسط رایانه است. در این تکنیک، رایانه با استفاده از یک پایگاه داده و الگوهای زبانی، متن جدیدی تولید می‌کند. برای مثال، یک سیستم NLG می‌تواند گزارش‌های مالی را به زبان ساده و قابل فهم برای افراد غیرمتخصص تولید کند. همچنین، این تکنیک می‌تواند برای تولید اخبار، خلاصه‌های مقالات و حتی داستان‌های کوتاه استفاده شود.

امروزه، پردازش زبان طبیعی عمدتاً بر پایه یادگیری عمیق استوار شده است. یادگیری عمیق شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به سیستم‌ها امکان می‌دهد تا با بررسی حجم عظیمی از داده‌ها، الگوها و روابط پیچیده را شناسایی کنند. برای آموزش مدل‌های یادگیری عمیق در حوزه پردازش زبان طبیعی، نیاز به داده‌های برچسب‌گذاری‌شده و بسیار زیادی داریم. به عبارت دیگر، باید به مدل، مثال‌های متعددی از متن و معنای آن ارائه دهیم تا بتواند الگوهای زبان را یاد بگیرد. جمع‌آوری و برچسب‌گذاری چنین داده‌هایی یکی از چالش‌های اصلی در این حوزه محسوب می‌شود.

در گذشته، رویکردهای پردازش زبان طبیعی بیشتر مبتنی بر قوانین دستوری بودند. در این روش، برنامه‌نویسان مجموعه‌ای از قوانین را تعریف می‌کردند تا به رایانه بگویند که چگونه کلمات و عبارات را در یک متن شناسایی و تفسیر کند. اما این روش‌ها انعطاف‌پذیری چندانی نداشتند و در مواجهه با تنوع و پیچیدگی زبان طبیعی با محدودیت مواجه می‌شدند. با ظهور یادگیری عمیق، رویکردی جدید و قدرتمندتر به پردازش زبان طبیعی ارائه شد. در این رویکرد، مدل‌ها با استفاده از مثال‌های فراوان، به طور خودکار الگوهای زبان را یاد می‌گیرند و می‌توانند به خوبی منظور گوینده را درک کنند. این روش شبیه به نحوه یادگیری زبان توسط انسان است که با شنیدن و مشاهده مثال‌های متعدد، زبان را فرا می‌گیرد.

ابزارهای مورد استفاده برای NLP

برای انجام پردازش زبان طبیعی، می‌توان از ابزارهای متن‌باز مختلفی استفاده کرد. سه مورد از محبوب‌ترین این ابزارها عبارتند از:

• NLTK (Natural Language Toolkit): این کتابخانه پایتون شامل مجموعه داده‌ها، مدل‌های از پیش آموزش‌دیده و ابزارهای مختلفی برای انجام وظایف پردازش زبان طبیعی است. NLTK یک ابزار جامع و محبوب برای پژوهشگران و توسعه‌دهندگان است.
• Gensim: این کتابخانه پایتون به طور خاص برای مدل‌سازی موضوعات و دسته‌بندی اسناد طراحی شده است. Gensim ابزاری قدرتمند برای تحلیل مجموعه‌های بزرگ متن است.
• NLP Architect: این کتابخانه پایتون توسط شرکت اینتل توسعه داده شده و شامل مجموعه‌ای از ابزارها و مدل‌های یادگیری عمیق برای پردازش زبان طبیعی است. NLP Architect برای افرادی که به دنبال پیاده‌سازی مدل‌های پیچیده و پیشرفته هستند، مناسب است.

پردازش زبان طبیعی برای چه مواردی استفاده می‌شود؟

برخی از مهم‌ترین توابع و وظایف NLP که الگوریتم های پردازش زبان طبیعی انجام می دهند عبارتند از:

• طبقه‌بندی متن (Text classification) یکی از کاربردهای مهم پردازش زبان طبیعی است. در این روش، متون به دسته‌های مختلفی تقسیم‌بندی می‌شوند. برای مثال، می‌توانیم متون را بر اساس احساسات (مثبت، منفی، خنثی) یا قصد نویسنده (خرید، پرسش، درخواست) دسته‌بندی کنیم. این کار به ویژه در تحلیل احساسات مخاطبان نسبت به محصولات یا خدمات، بسیار مفید است. به عنوان مثال، می‌توانیم با تحلیل نظرات مشتریان در شبکه‌های اجتماعی، به طور خودکار احساسات آن‌ها را نسبت به یک محصول جدید شناسایی کنیم.
• استخراج متن (Text extraction) به معنای یافتن اطلاعات مفید و کلیدی از یک متن است. این کار می‌تواند شامل خلاصه‌سازی متن، استخراج کلمات کلیدی و شناسایی موجودیت‌های نام‌گذاری‌شده (مانند افراد، مکان‌ها، سازمان‌ها) باشد. استخراج کلمات کلیدی به ما کمک می‌کند تا موضوع اصلی یک متن را شناسایی کرده و برای بهبود رتبه‌بندی سایت در موتورهای جستجو از آن‌ها استفاده کنیم. شناسایی موجودیت‌ها نیز در کاربردهایی مانند استخراج اطلاعات از اسناد حقوقی یا پزشکی مفید است.
• ترجمه ماشینی (Machine translation) یکی از جذاب‌ترین کاربردهای پردازش زبان طبیعی است. با استفاده از این تکنولوژی، می‌توانیم به طور خودکار متون را از یک زبان به زبان دیگر ترجمه کنیم. البته، کیفیت ترجمه ماشینی به عوامل مختلفی مانند پیچیدگی متن و میزان داده‌های آموزشی بستگی دارد. با این حال، پیشرفت‌های اخیر در حوزه یادگیری عمیق باعث بهبود چشمگیر کیفیت ترجمه ماشینی شده است.
• تولید زبان طبیعی (Natural language generation) به ما امکان می‌دهد تا به طور خودکار متن تولید کنیم. به عبارت دیگر، می‌توانیم به رایانه آموزش دهیم تا متون خلاقانه و منسجمی تولید کند. مدل‌های زبانی بزرگ مانند GPT-4، Grok و Claude توانایی تولید انواع مختلف متن، از جمله مقالات، شعر و حتی کدهای برنامه‌نویسی را دارند. این فناوری کاربردهای بسیار گسترده‌ای در حوزه‌های مختلف مانند تولید محتوا، پاسخگویی به سوالات و ایجاد ربات‌های گفتگو دارد.

توابع ذکر شده در بالا در بسیاری از برنامه‌های دنیای واقعی استفاده می‌شوند، از جمله موارد زیر:

• تحلیل بازخورد مشتری (Customer feedback analysis): امروزه، کسب‌وکارها با حجم عظیمی از بازخورد مشتریان در شبکه‌های اجتماعی و سایر پلتفرم‌ها مواجه هستند. تحلیل دستی این حجم از داده‌ها کار بسیار زمان‌بر و پرهزینه‌ای است. به کمک پردازش زبان طبیعی، می‌توان این بازخوردها را به صورت خودکار تحلیل کرده و نظرات مثبت، منفی و خنثی را از هم تفکیک کرد. همچنین، می‌توان موضوعات اصلی مطرح شده توسط مشتریان را شناسایی کرده و به این ترتیب، به کسب‌وکارها کمک کرد تا مشکلات موجود را شناسایی و بهبودهای لازم را انجام دهند.
• خودکارسازی خدمات مشتری (Customer service automation): دستیارهای صوتی و چت‌بات‌ها، با استفاده از پردازش زبان طبیعی، می‌توانند تعاملات با مشتریان را به صورت خودکار مدیریت کنند. این دستیارها قادرند سوالات مشتریان را درک کرده و پاسخ‌های مناسب را ارائه دهند. همچنین، می‌توانند مشتریان را به بخش‌های مختلف خدمات مشتری هدایت کنند. با استفاده از این فناوری، کسب‌وکارها می‌توانند پاسخگویی به مشتریان را تسریع کرده و هزینه‌های خود را کاهش دهند.
• ترجمه خودکار (Automatic translation): ابزارهای ترجمه ماشینی مانند Google Translate، Bing Translator و Translate Me به ما امکان می‌دهند تا به سرعت و به صورت خودکار متون را از یک زبان به زبان دیگر ترجمه کنیم. این ابزارها با استفاده از الگوریتم‌های پیچیده پردازش زبان طبیعی، می‌توانند معنای متن اصلی را درک کرده و آن را به زبان مقصد ترجمه کنند. ترجمه ماشینی در حوزه‌های مختلفی مانند تجارت، آموزش و گردشگری کاربرد دارد.
• تحقیقات و تحلیل‌های علمی (Academic research and analysis): پردازش زبان طبیعی به پژوهشگران کمک می‌کند تا حجم عظیمی از مقالات علمی را به سرعت و به صورت دقیق تحلیل کنند. با استفاده از این فناوری، می‌توان موضوعات داغ تحقیقاتی را شناسایی کرد، ارتباط بین مقالات مختلف را بررسی کرد و روندهای تحقیقاتی را پیش‌بینی کرد. همچنین، می‌توان از پردازش زبان طبیعی برای استخراج اطلاعات خاص از مقالات علمی استفاده کرد.
• تجزیه و تحلیل و طبقه‌بندی سوابق بهداشتی (Analysis and categorization of healthcare records): در حوزه بهداشت و درمان، پردازش زبان طبیعی می‌تواند برای تحلیل سوابق پزشکی بیماران استفاده شود. با تحلیل این سوابق، می‌توان الگوهای بیماری را شناسایی کرد، عوامل خطر را تعیین کرد و به پیش‌بینی بیماری‌ها کمک کرد. همچنین، می‌توان از پردازش زبان طبیعی برای استخراج اطلاعات مهم از گزارش‌های پزشکی استفاده کرد که به پزشکان در تشخیص و درمان بیماری‌ها کمک می‌کند.
• تشخیص سرقت ادبی (Plagiarism detection): تشخیص سرقت ادبی یکی از چالش‌های مهم در حوزه‌های علمی و آموزشی است. با استفاده از پردازش زبان طبیعی، می‌توان ابزارهایی ساخت که به طور دقیق و خودکار متون را بررسی کرده و هرگونه شباهت بیش از حد به منابع دیگر را شناسایی کنند. این ابزارها با مقایسه متن مورد نظر با پایگاه داده‌ای عظیم از متون موجود، می‌توانند به سرعت و دقت سرقت ادبی را تشخیص دهند.
• پیش بینی سهام و بینش در مورد معاملات مالی (Stock forecasting and insights into financial trading): پردازش زبان طبیعی می‌تواند به سرمایه‌گذاران کمک کند تا تصمیمات سرمایه‌گذاری بهتری اتخاذ کنند. با تحلیل اخبار مالی، گزارش‌های شرکت‌ها و سایر داده‌های متنی، می‌توان روندهای بازار را پیش‌بینی کرد و فرصت‌های سرمایه‌گذاری جدید را شناسایی کرد. به عنوان مثال، می‌توان با تحلیل اخبار مربوط به یک شرکت خاص، به تغییرات قیمتی سهام آن شرکت پی برد.
• استخدام استعداد در منابع انسانی (Talent recruitment in human resources): در حوزه منابع انسانی، پردازش زبان طبیعی می‌تواند به خودکارسازی فرآیند استخدام کمک کند. با استفاده از این فناوری، می‌توان رزومه‌های متعدد را به سرعت تحلیل کرده و نامزدهای مناسب برای هر شغل را شناسایی کرد. همچنین، می‌توان از پردازش زبان طبیعی برای ارزیابی مهارت‌های نرم و سخت نامزدها استفاده کرد.
• خودکارسازی دعاوی حقوقی روتین (Automation of routine litigation): در حوزه حقوقی، پردازش زبان طبیعی می‌تواند به وکلا کمک کند تا حجم عظیمی از اسناد حقوقی را به سرعت بررسی و تحلیل کنند. با استفاده از این فناوری، می‌توان قراردادها، شکایات و سایر اسناد حقوقی را به صورت خودکار بررسی کرده و نکات مهم و کلیدی را استخراج کرد. این امر به وکلا کمک می‌کند تا پرونده‌های خود را به صورت کارآمدتری مدیریت کنند.
• تشخیص اسپم (Spam detection): یکی از کاربردهای مهم پردازش زبان طبیعی، تشخیص اسپم است. با استفاده از این فناوری، می‌توان ایمیل‌ها، پیام‌های متنی و سایر انواع ارتباطات الکترونیکی را به صورت خودکار بررسی کرده و پیام‌های اسپم را از پیام‌های واقعی تشخیص داد. ابزارهای تشخیص اسپم با تحلیل کلمات کلیدی، ساختار جمله‌ها و سایر ویژگی‌های زبانی، می‌توانند با دقت بالایی پیام‌های اسپم را شناسایی کنند.

مزایای پردازش زبان طبیعی

یکی از مهم‌ترین مزایای پردازش زبان طبیعی (NLP)، بهبود روش برقراری ارتباط بین انسان و رایانه است. به طور سنتی، برای برقراری ارتباط با رایانه، باید از زبان برنامه‌نویسی استفاده می‌کردیم که برای افراد عادی پیچیده و دشوار است. با کمک NLP، رایانه‌ها قادر به درک زبان طبیعی انسان می‌شوند و این امر باعث می‌شود تعامل با رایانه‌ها بسیار ساده‌تر و شهودی‌تر شود. مزایای دیگر عبارتند از:

• پردازش زبان طبیعی به طور قابل توجهی دقت و کارایی مستندسازی را بهبود می‌بخشد. با استفاده از ابزارهای مبتنی بر NLP، می‌توان حجم عظیمی از متون را به سرعت تحلیل و طبقه‌بندی کرد. همچنین، می‌توان اطلاعات مهم را از متون استخراج کرده و خلاصه‌های دقیق و مفید تولید کرد. این امر به ویژه در سازمان‌هایی که با حجم بالای داده‌های متنی سروکار دارند، بسیار مفید است.
• یکی دیگر از کاربردهای مهم NLP، استفاده از چت‌بات‌ها برای پشتیبانی از مشتریان است. چت‌بات‌ها با استفاده از NLP می‌توانند سوالات مشتریان را درک کرده و پاسخ‌های مناسب را ارائه دهند. این امر باعث بهبود تجربه مشتری و کاهش هزینه‌های پشتیبانی می‌شود.
• NLP به سازمان‌ها کمک می‌کند تا به طور خودکار خلاصه‌هایی قابل فهم از متون طولانی و پیچیده تولید کنند. این امر به ویژه در مواردی که نیاز به استخراج اطلاعات مهم از حجم زیادی از داده‌ها وجود دارد، بسیار مفید است. به عنوان مثال، می‌توان از NLP برای تولید خلاصه‌های اجرایی از گزارش‌های مالی یا مقالات علمی استفاده کرد.
• پردازش زبان طبیعی به سازمان‌ها این امکان را می‌دهد تا انواع مختلفی از داده‌ها را تحلیل کنند؛ از جمله داده‌های ساختاریافته (مانند داده‌هایی که در پایگاه داده‌ها ذخیره می‌شوند) و داده‌های غیرساختاریافته (مانند متن آزاد). این قابلیت به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا به اطلاعات ارزشمندی دست یابند که قبلاً به دلیل ماهیت غیرساختاریافته داده‌ها، قابل استخراج نبود.
• یکی از کاربردهای جذاب پردازش زبان طبیعی، در دستیارهای صوتی مانند الکسا و GPT-4o است. این دستیارها با استفاده از NLP می‌توانند کلمات گفتاری انسان را درک کرده و به آن‌ها پاسخ دهند. به عبارت دیگر، NLP به این دستگاه‌ها امکان می‌دهد تا با زبان طبیعی انسان تعامل برقرار کنند.
• انجام تحلیل احساسات از جمله مزایای مهم پردازش زبان طبیعی است. با استفاده از NLP، سازمان‌ها می‌توانند احساسات افراد را نسبت به محصولات، خدمات یا برند خود تحلیل کنند. این کار با بررسی نظرات مشتریان در شبکه‌های اجتماعی، بررسی‌های محصولات و سایر منابع متنی امکان‌پذیر است.
• پردازش زبان طبیعی به سازمان‌ها کمک می‌کند تا بهتر بتوانند داده‌های مربوط به تولید سرنخ، پست‌های رسانه‌های اجتماعی، نظرسنجی‌ها و بررسی‌ها را درک کنند. با تحلیل این داده‌ها، سازمان‌ها می‌توانند به بینش‌های ارزشمندی در مورد رفتار مشتریان، ترجیحات آن‌ها و روندهای بازار دست یابند.
• پردازش زبان طبیعی به سازمان‌ها این امکان را می‌دهد تا به بینش‌هایی دست یابند که قبلاً به دلیل حجم بالای داده‌ها و پیچیدگی آن‌ها، قابل دستیابی نبود. با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته NLP، می‌توان از حجم عظیمی از داده‌های متنی، اطلاعات ارزشمندی استخراج کرد و تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده را بهبود بخشید.

چالش‌های پردازش زبان طبیعی

چالش‌های متعددی در پردازش زبان طبیعی وجود دارد و بیشتر آنها به این واقعیت ختم می‌شود که زبان طبیعی دائماً در حال تحول و تا حدودی مبهم است. این موارد شامل موارد زیر است:

• پردازش زبان طبیعی با چالش‌های متعددی روبرو است که ریشه در پیچیدگی و پویایی زبان طبیعی دارد. زبان انسان، برخلاف زبان‌های برنامه‌نویسی، دقیق و ساختارمند نیست و همواره در حال تغییر و تحول است. ابهام، چند معنایی بودن کلمات و عبارات، و وجود زبان عامیانه و گویش‌های مختلف، از جمله عواملی هستند که پردازش زبان طبیعی را پیچیده می‌کنند.
• یکی دیگر از چالش‌های اصلی در پردازش زبان طبیعی، درک دقیق معنای یک جمله است. تحلیل معنایی، به ویژه در مواردی که از زبان انتزاعی یا کنایه استفاده می‌شود، بسیار دشوار است. همچنین، تأکید بر کلمات مختلف در یک جمله می‌تواند معنای آن را تغییر دهد و این موضوع برای الگوریتم‌های پردازش زبان طبیعی چالش‌برانگیز است. علاوه بر این، تفاوت‌های موجود در لحن صدا، لهجه‌ها و گویش‌های مختلف، درک دقیق معنای گفتار را پیچیده‌تر می‌کند.
• زبان انسان دائماً در حال تغییر است و این تغییر مداوم، یکی دیگر از چالش‌های پیش روی پردازش زبان طبیعی است. قوانین زبان ثابت نیستند و با گذشت زمان تغییر می‌کنند. بنابراین، الگوریتم‌های پردازش زبان طبیعی که بر اساس قوانین ثابت طراحی شده‌اند، ممکن است با گذشت زمان کارایی خود را از دست بدهند.
• یکی از مهم‌ترین چالش‌های پردازش زبان طبیعی، مسئله سوگیری است. اگر داده‌های آموزشی که برای آموزش مدل‌های پردازش زبان طبیعی استفاده می‌شوند، حاوی سوگیری باشند، این سوگیری‌ها به مدل منتقل شده و نتایج نادرستی تولید می‌شود. این مسئله به ویژه در حوزه‌هایی مانند پزشکی و استخدام، که تصمیم‌گیری بر اساس داده‌ها می‌تواند بر زندگی افراد تأثیرگذار باشد، بسیار مهم است.

سیر تکاملی پردازش زبان طبیعی

پردازش زبان طبیعی (NLP) از رشته های مختلفی از جمله علوم کامپیوتر و پیشرفت های زبانشناسی محاسباتی که به اواسط قرن بیستم برمی گردد، استفاده می کند. تکامل آن شامل مراحل مهم زیر است:

• ریشه‌های پردازش زبان طبیعی به دهه ۱۹۵۰ برمی‌گردد، زمانی که آلن تورینگ با طرح آزمایشی مشهور خود، یعنی آزمون تورینگ، به بررسی توانایی ماشین‌ها در شبیه‌سازی هوش انسانی پرداخت. یکی از جنبه‌های کلیدی این آزمون، توانایی ماشین در درک و تولید زبان طبیعی بود. این آزمون، نقطه شروعی برای تحقیقات در حوزه پردازش زبان طبیعی محسوب می‌شود.
• در دهه‌های ۱۹۵۰ تا ۱۹۹۰، پردازش زبان طبیعی عمدتاً بر اساس قوانین دست‌ساز بود. زبان‌شناسان با تعریف قوانین دقیق، سعی در آموزش رایانه‌ها برای درک و پردازش زبان طبیعی داشتند. یکی از نمونه‌های بارز این رویکرد، آزمایش جورج‌تاون-IBM بود که در آن، رایانه‌ای موفق شد بیش از ۶۰ جمله را از روسی به انگلیسی ترجمه کند. در دهه‌های ۱۹۸۰ و ۱۹۹۰ شاهد توسعه تجزیه و تحلیل مبتنی بر قوانین، مورفولوژی، معنایی و سایر اشکال درک زبان طبیعی بودیم.
• با پیشرفت تکنولوژی رایانه در دهه ۱۹۹۰، رویکرد مبتنی بر آمار به پردازش زبان طبیعی جایگزین رویکرد مبتنی بر قوانین شد. این تغییر رویکرد، به رایانه‌ها اجازه داد تا با استفاده از حجم عظیمی از داده‌های زبانی، الگوها و قوانین زبانی را به صورت خودکار کشف کنند. در این دوره، پردازش زبان طبیعی از یک حوزه تخصصی به یک حوزه میان‌رشته‌ای تبدیل شد و محققان از رشته‌های مختلف مانند آمار، ریاضیات و علوم کامپیوتر برای توسعه مدل‌های پردازش زبان طبیعی استفاده کردند.
• در دهه‌های ۲۰۰۰ و ۲۰۱۰، پردازش زبان طبیعی به یکی از حوزه‌های پرطرفدار هوش مصنوعی تبدیل شد. با ظهور یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، مدل‌های پردازش زبان طبیعی توانایی بسیار بالاتری در درک زبان طبیعی پیدا کردند. این پیشرفت‌ها منجر به توسعه کاربردهای متنوعی مانند چت‌بات‌ها، دستیارهای صوتی و سیستم‌های ترجمه ماشینی شد. امروزه، پردازش زبان طبیعی ترکیبی از روش‌های سنتی و مدرن است و محققان به دنبال توسعه مدل‌هایی هستند که بتوانند زبان طبیعی را با دقت و ظرافت بیشتری درک کنند.

پردازش زبان طبیعی (NLP) به عنوان یکی از شاخه‌های مهم هوش مصنوعی، نقش بسیار مهمی در شکل‌دهی به فناوری‌های مدرن و نحوه تعامل انسان با دستگاه‌ها ایفا می‌کند. با وجود چالش‌هایی که در این حوزه وجود دارد، پیشرفت‌های چشمگیری در زمینه مدل‌های پردازش زبان طبیعی مشاهده می‌شود. این پیشرفت‌ها باعث شده است تا این فناوری در صنایع مختلف کاربردهای گسترده‌ای پیدا کند و دقت و کارایی آن به طور قابل توجهی افزایش یابد. به طور کلی، می‌توان گفت که پردازش زبان طبیعی به عنوان یکی از فناوری‌های کلیدی آینده، نقش محوری در زندگی روزمره ما خواهد داشت.

با توجه به اهمیت روزافزون پردازش زبان طبیعی و کاربردهای متنوع آن در صنایع مختلف، یادگیری مفاهیم و تکنیک‌های این حوزه برای توسعه‌دهندگان نرم‌افزار از اهمیت ویژه‌ای برخوردار است. با کسب مهارت‌های لازم در زمینه پردازش زبان طبیعی، توسعه‌دهندگان می‌توانند برنامه‌های کاربردی نوآورانه‌ای ایجاد کنند که قادر به درک و پردازش زبان طبیعی باشند.