پردازش زبان طبیعی (NLP) زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی (AI) است که به تعامل بین زبان انسان و رایانه می پردازد. این تکنولوژی به سرعت در حال رشد با برنامه های کاربردی بی شمار است، از دستیاران مجازی مانند سیری و الکسا گرفته تا چت بات ها و تجزیه و تحلیل احساسات در رسانه‌های اجتماعی. در این پست، شما را با اصول NLP و نحوه عملکرد آن آشنا می کنیم.
پردازش زبان طبیعی (NLP) چیست؟
پردازش زبان طبیعی (NLP) چیست؟
پردازش زبان طبیعی راهی برای کامپیوترها برای درک، تفسیر و دستکاری زبان انسان است. که شامل چندین مرحله است، از جمله:
Tokenization: شکستن متن به کلمات، عبارات یا جملات جداگانه.
برچسب گذاری بخشی از گفتار: شناسایی اجزای دستوری هر کلمه مانند اسم، فعل و صفت.
تجزیه: تجزیه و تحلیل ساختار یک جمله و رابطه آن با جملات دیگر.
شناسایی موجودیت نام‌گذاری شده: شناسایی و دسته‌بندی موجودیت‌های نام‌گذاری شده، مانند افراد، مکان‌ها و سازمان‌ها.
تحلیل احساسات: تجزیه و تحلیل لحن، احساسات و نظرات بیان شده در متن.
چرا پردازش زبان طبیعی (NLP) مهم است؟
NLP کاربردهای بی شماری در طیف وسیعی از زمینه ها از جمله مراقبت های بهداشتی، مالی، آموزش و بازاریابی دارد. به عنوان مثال، می توان از آن برای موارد زیر استفاده کرد:
- خدمات مشتری را از طریق ربات‌های چت که می‌توانند سؤالات مشتری را درک کنند و به آنها پاسخ دهند، خودکار کنید.
- رسانه های اجتماعی را برای درک افکار و احساسات عمومی در مورد یک محصول یا خدمات تجزیه و تحلیل کنید.
- ترجمه زبان‌های مختلف به یکدیگر در زمان واقعی، ارتباط بین زبان ها و فرهنگ های مختلف را بسیار آسان تر می کند.
- با تجزیه و تحلیل سوابق بیمار و شناسایی خطرات احتمالی به تشخیص و درمان پزشکی کمک کنید.
اصول اولیه پردازش زبان طبیعی (NLP)
اکنون که مفهوم اولیه پردازش زبان طبیعی (NLP) آشنا شدید و درک کردید که چرا یکی از مهمترین بخش‌های هوش مصنوعی است، بیایید به اصول اولیه نحوه عملکرد آن بپردازیم. در اینجا چند مفهوم کلیدی وجود دارد که باید به خاطر داشته باشید:
پیکره (Corpus): پیکره مجموعه‌ای از متن است که برای تجزیه و تحلیل استفاده می‌شود. این می تواند هر چیزی از یک کتاب گرفته تا یک وب سایت و یک پست رسانه های اجتماعی باشد.
کلمات توقف (Stop words): کلمات توقف، کلماتی هستند که معمولاً در زبان استفاده می شوند، اما معنای قابل توجهی به جمله اضافه نمی کنند، مانند “the”، “and” و “or”.
ساقه (Stemming): ساقه فرآیند کاهش یک کلمه به شکل پایه یا ریشه آن است، مانند “running” به “run”.
زبان‌شناسی (Lemmatization): Lemmatization شبیه به stemming است، اما به جای کاهش یک کلمه به شکل پایه، آن را به شکل فرهنگ لغت خود تقلیل می دهد، مانند “am”، “is” یا “are” به “be”.
در پست‌های آینده به بررسی بیشتر این تکنولوژی هوش مصنوعی خواهیم پرداخت.