.png "ما هي معالجة اللغة الطبيعية (NLP)؟ دليل للمبتدئين")
معالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing – NLP) هي أحد مجالات الذكاء الاصطناعي التي تساعد أجهزة الكمبيوتر على التعامل مع اللغة البشرية.
وتُستخدم عندما يحتاج الكمبيوتر إلى فهم النصوص أو تحليلها أو تصنيفها أو إنشائها.
وتدخل معالجة اللغة الطبيعية في العديد من التقنيات التي نستخدمها يومياً، مثل محركات البحث، وأنظمة الترجمة، وروبوتات المحادثة، والمساعدات الصوتية، واكتشاف الرسائل المزعجة.
ما هي معالجة اللغة الطبيعية؟
تجمع معالجة اللغة الطبيعية بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وتقنيات معالجة اللغة لمساعدة أجهزة الكمبيوتر على التعامل مع اللغة البشرية.
يمكن تبسيط العملية كالتالي:
اللغة البشرية ← المعالجة ← نموذج NLP ← النتيجة
على سبيل المثال، يمكن لنظام NLP تحليل تعليق كتبه أحد العملاء وتحديد ما إذا كان الرأي إيجابياً أو سلبياً.
كيف تعمل معالجة اللغة الطبيعية؟
قبل تحليل النص، غالباً ما يتم تحويله إلى شكل يستطيع النموذج معالجته.
يمكن تبسيط إحدى الطرق التقليدية بالشكل التالي:
النص ← تقسيم النص إلى رموز ← المعالجة ← النموذج ← التنبؤ
تُسمى عملية تقسيم النص إلى أجزاء صغيرة مثل الكلمات أو الرموز Tokenisation.
بعد ذلك يمكن لنماذج التعلم الآلي أو التعلم العميق تحليل النص واكتشاف الأنماط الموجودة فيه.
وتعتمد العديد من أنظمة NLP الحديثة على الشبكات العصبية ونماذج Transformer.
مثال بسيط على معالجة اللغة الطبيعية
من الأمثلة البسيطة على معالجة اللغة الطبيعية تحليل المشاعر، حيث يقوم النظام بتحديد ما إذا كان النص يعبر عن رأي إيجابي أو سلبي أو محايد.
على سبيل المثال:
المدخل: «كانت الخدمة سريعة ومفيدة.»
معالجة NLP ← نموذج تحليل المشاعر ← إيجابي
يمكن للشركات استخدام هذه العملية لتحليل أعداد كبيرة من تقييمات العملاء والتعرف على الأنماط العامة في آرائهم.
ومع ذلك، يجب مراجعة النتيجة عندما تكون الدقة مهمة، لأن اللغة قد تتضمن السخرية أو الغموض أو سياقاً قد لا يفهمه النموذج بشكل صحيح.
أهم استخدامات معالجة اللغة الطبيعية
تُستخدم NLP في العديد من التطبيقات، منها:
- تحليل المشاعر
- الترجمة الآلية
- روبوتات المحادثة
- اكتشاف الرسائل المزعجة
- تلخيص النصوص
- محركات البحث
- الإجابة عن الأسئلة
- تطبيقات الصوت والكلام
فعلى سبيل المثال، يمكن لنظام البريد الإلكتروني استخدام NLP لاكتشاف الرسائل المزعجة، بينما يمكن لخدمة الترجمة تحليل النص وإنشاؤه بلغة أخرى.
معالجة اللغة الطبيعية ونماذج اللغة الكبيرة
تُعد NLP مجالاً واسعاً موجوداً منذ سنوات عديدة.
أما نماذج اللغة الكبيرة فهي إحدى التقنيات الحديثة المستخدمة لتنفيذ العديد من مهام معالجة اللغة الطبيعية.
يمكن تبسيط العلاقة كالتالي:
NLP ← مجال واسع يهتم باللغة البشرية
LLM ← نوع من نماذج التعلم العميق يُستخدم في العديد من مهام NLP
لذلك لا تعتمد جميع أنظمة معالجة اللغة الطبيعية على نماذج اللغة الكبيرة.
فبعض المهام البسيطة يمكن تنفيذها باستخدام تقنيات التعلم الآلي التقليدية.
المزايا والقيود
تساعد معالجة اللغة الطبيعية أجهزة الكمبيوتر على تحليل كميات كبيرة من النصوص بسرعة.
كما يمكنها أتمتة مهام مثل التصنيف، والتلخيص، والترجمة، واستخراج المعلومات.
لكن اللغة البشرية قد تكون معقدة لأن معنى الكلمات قد يتغير حسب السياق.
كما أن السخرية، والغموض، والاختلافات الثقافية، واللغة غير الرسمية قد تجعل فهم النص أكثر صعوبة.
الخلاصة
تساعد معالجة اللغة الطبيعية أجهزة الكمبيوتر على التعامل مع اللغة البشرية وتحليلها.
ويمكن للمبتدئين تلخيص العملية كالتالي:
اللغة ← المعالجة ← النموذج ← الفهم أو التنبؤ
وتُعد NLP أساساً مهماً للعديد من التقنيات مثل روبوتات المحادثة، والترجمة، وتحليل المشاعر، ونماذج اللغة الكبيرة.
في AIWiseUp، سنواصل تبسيط مفاهيم الذكاء الاصطناعي وتحويلها إلى شروحات عملية ومناسبة للمبتدئين.
Wise up to AI. Learn it. Use it. Grow with it.
المراجع وقراءات إضافية
Eisenstein, J. (2019) Introduction to Natural Language Processing. MIT Press.
Introduction to Natural Language Processing – MIT Press
Devlin, J. et al. (2019) ‘BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding’, Proceedings of NAACL-HLT 2019, pp. 4171–4186.