دوره آموزش پردازش زبان طبیعی NLP

پردازش زبان طبیعی یا  natural language processing یکی از زیرشاخه‌های آموزش هوش مصنوعی (AI) است. این فناوری پرکاربرد برای اهداف زیادی در پروژه‌های مختلف تجاری استفاده می‌شود. فناوری نام برده بر روی گفتار ارائه‌شده توسط کاربر کار می‌کند و آن را برای درک صحیح، تجزیه و پردازش می‌کند. هدف از دوره آموزش پردازش زبان طبیعی NLP آشنایی و تسلط دانشجو بر جنبه‌های مختلف NLP است. قبل از اینکه به معرفی دوره NLP بپردازیم ابتدا می‌خواهیم کمی در رابطه با NLP و جنبه‌های مختلف آن باهم به گفتگو بپردازیم.

NLP چیست؟

NLP درواقع یک رویکرد بسیار جدید و مؤثر است که تقاضای بسیار بالایی در بازار امروز دارد. بازنمایی دانش و استدلال منطقی، تأکید برنامه‌های هوش مصنوعی در NLP است. در دهه گذشته، تغییر قابل‌توجهی در تحقیقات NLP منجر به استفاده گسترده از رویکردهای آماری مانند آموزش یادگیری ماشین و داده‌کاوی در مقیاس گسترده شده است. نیاز به اتوماسیون به دلیل حجم کاری که این روزها باید انجام شود هرگز پایان نمی‌یابد. NLP یک جنبه بسیار مطلوب در صحبت از برنامه‌های خودکار است.

همچنین کاربردهای NLP باعث شده است تا یکی از پرطرفدارترین روش‌های پیاده‌سازی یادگیری ماشین باشد. پردازش زبان طبیعی (NLP) رشته‌ای است که علوم کامپیوتر، زبان‌شناسی و یادگیری ماشین را برای مطالعه نحوه ارتباط کامپیوترها و انسان‌ها به زبان طبیعی ترکیب می‌کند. هدف NLP این است که کامپیوترها بتوانند زبان انسانی را تفسیر و تولید کنند. این ویژگی نه‌تنها کارایی کار انجام‌شده توسط انسان را بهبود می‌بخشد، بلکه به تعامل انسان با دستگاه نیز کمک می‌کند. در واقع NLP شکاف تعامل بین انسان و دستگاه‌های الکترونیکی را پر می‌کند. در دوره آموزش پردازش زبان طبیعی ما قرار است که با تکنیک‌ها و متدهای مهم در آن آشنا شویم و بتوانیم پس از پایان دوره به‌خوبی و به‌صورت عملی تا حدود زیادی NLP را درک کنیم.

اجزای مختلف پردازش زبان طبیعی یا NLP

زبان طبیعی  nlp به سه بخش مختلف تقسیم می‌شود:

• تشخیص گفتار — ترجمه زبان گفتاری به متن.
• درک زبان طبیعی (NLU)  — توانایی کامپیوتر برای درک آنچه می‌گوییم.
• تولید زبان طبیعی  (NLG) — تولید زبان طبیعی توسط کامپیوتر.

NLU و NLG جنبه‌های کلیدی هستند که عملکرد دستگاه‌های NLP را نشان می‌دهند. این 2 جنبه بسیار متفاوت از یکدیگر هستند و با استفاده از روش‌های مختلف به دست می‌آیند که در دوره آموزش پردازش زبان طبیعی نیز به آن‌ها اشاره‌شده است.

تشخیص گفتار در NLP

ابتدا کامپیوتر باید زبان طبیعی را بگیرد و آن را به زبان مصنوعی تبدیل کند. این همان کاری است که تشخیص گفتار یا گفتار به متن انجام می‌دهد و اولین مرحله NLU به‌حساب می‌آید. مدل‌های پنهان مارکوف (HMM) امروزه در اکثر سیستم‌های تشخیص صدا استفاده می‌شوند. این‌ها مدل‌های آماری هستند که از محاسبات ریاضی برای تعیین آنچه گفته‌اید استفاده می‌کنند تا گفتار شمارا به متن تبدیل کنند.

HMM- ها این کار را با گوش دادن به صحبت شما انجام می‌دهند، آن را به واحدهای کوچک تقسیم می‌کنند (معمولاً 10 تا 20 میلی‌ثانیه) و آن را با گفتار از پیش ضبط‌شده مقایسه می‌کنند تا بفهمند کدام واج را در هر واحد بیان کرده‌اید. واج کوچک‌ترین واحد گفتار است. سپس برنامه توالی واج‌ها را بررسی می‌کند و از تجزیه‌وتحلیل آماری برای تعیین محتمل‌ترین کلمات و جملاتی که شما صحبت می‌کردید استفاده می‌کند.

درک زبان طبیعی (NLU)

مرحله بعدی و سخت‌ترین مرحله NLP، قسمت درک آن است که درک زبان طبیعی (NLU) نام دارد و اساس و روش آن در دوره آموزش پردازش زبان طبیعی به‌خوبی بیان‌شده است. ابتدا کامپیوتر باید معنای هر کلمه را درک کند. کامپیوتر سعی می‌کند بفهمد که این کلمه اسم است یا فعل. به این تگ بخشی از گفتار (POS) می‌گویند. همچنین واژگان و مجموعه‌ای از قوانین گرامری نیز در سیستم‌های NLP تعبیه‌شده است. سخت‌ترین بخش NLP، درک آن است.

ماشین باید بتواند آنچه را که شما گفتید در پایان فرآیند درک کند. هنگام در نظر گرفتن مشکلاتی مانند کلماتی که چندین معانی دارند (چندمعنایی) یا کلمات مختلف دارای معانی مشابه (مترادف) چالش‌های متعددی برای انجام این کار وجود دارد، اما توسعه‌دهندگان قوانین را در سیستم‌های NLU خود کدگذاری می‌کنند و آن‌ها را آموزش می‌دهند تا یاد بگیرند که قوانین را به‌درستی اعمال کنند.

تولید زبان طبیعی (NLG)

انجام NLG بسیار ساده‌تر از دو روش قبل است. NLG زبان مصنوعی کامپیوتر را به متن تبدیل می‌کند و همچنین می‌تواند آن متن را با استفاده از فناوری تبدیل متن به گفتار به گفتار شنیدنی تبدیل کند. ابتدا سیستم NLP مشخص می‌کند که چه داده‌هایی باید به متن تبدیل شوند. اگر از کامپیوتر سؤالی در مورد آب‌وهوا پرسیده باشید، به‌احتمال‌زیاد کامپیوتر برای یافتن پاسخ شما یک جستجوی آنلاین انجام داده است و آن را به صورت گفتار برای شما بازگو میکند. سپس، ساختار نحوه بیان آن را سازمان‌دهی می‌کند. این شبیه به NLU است. سیستم NLG می‌تواند جملات کامل را با استفاده از یک فرهنگ لغت و مجموعه‌ای از قوانین دستور زبان بسازد.

درنهایت، تبدیل متن به گفتار کار را به دست می‌گیرد. موتور تبدیل متن به گفتار از یک مدل عروضی برای ارزیابی متن و شناسایی کلمات توقف و عوامل دیگر استفاده می‌کند. سپس موتور تمام واج‌های ضبط‌شده را با استفاده از پایگاه داده گفتار در یک‌رشته منسجم گفتار ترکیب می‌کند. در دوره آموزش پردازش زبان طبیعی موارد گفته‌شده به‌خوبی و به‌صورت کاربردی توضیح داده‌شده است.

فن‌آوری‌های مرتبط با پردازش زبان طبیعی

فن‌آوری‌های زیادی با NLP هم‌اکنون سروکار دارند که از مهم‌ترین آن‌ها می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• ترجمه ماشینی: NLP برای ترجمه زبان از یک‌زبان به زبان دیگر از طریق کامپیوتر استفاده می‌شود.
• Chatterbots NLP: ان ال پی برای ربات‌های چت که با ربات‌های چت دیگر ارتباط برقرار می‌کنند استفاده می‌شود یا برای ارتباط انسان‌ها با ربات‌ها از طریق روش‌های شنیداری یا متنی از آن استفاده خواهد شد.
• نرم‌افزار هوش مصنوعی: NLP در نرم‌افزار پاسخ‌گویی به سؤال برای بازنمایی دانش، استدلال تحلیلی و همچنین بازیابی اطلاعات استفاده می‌شود.

کاربردهای پردازش زبان طبیعی (NLP):

NLP در حوزه پردازش زبان کاربرهای بسیار فراوانی دارد که از مهم‌ترین آن‌ها می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

فیلترهای هرزنامه

یکی از بدترین تجربه‌ها در مورد ایمیل، ایمیل‌های هرزنامه است. Gmail از پردازش زبان طبیعی (NLP) برای تشخیص اینکه کدام ایمیل‌ها معتبر و کدام هرزنامه هستند، استفاده می‌کند. این فیلترهای هرزنامه به متن تمام ایمیل‌هایی که دریافت می‌کنید نگاه می‌کنند و سعی می‌کنند معنی آن را بفهمند که آیا هرزنامه است یا نه.

معاملات الگوریتمی

معاملات الگوریتمی برای پیش‌بینی شرایط بازار سهام استفاده می‌شود. با استفاده از NLP، این فناوری عناوین اخبار مربوط به شرکت‌ها و سهام را بررسی می‌کند و تلاش می‌کند تا معنای آن‌ها را درک کند تا مشخص کند آیا باید سهام خاصی را بخرید، بفروشید یا نگهداری کنید.

پاسخ به سؤالات

NLP را می‌توان با استفاده از جستجوی گوگل در عمل مشاهده کرد. یکی از کاربردهای اصلی NLP این است که موتورهای جستجو معنای آنچه را که می‌پرسیم بفهمند و درازای پاسخ به ما، زبان طبیعی تولید کنند.

خلاصه سازی متون و اطلاعات

یکی از بهترین کاربردهای ان ال پی خلاصه‌سازی متون است. در اینترنت، اطلاعات زیادی وجود دارد و بسیاری از آن‌ها به‌صورت داده های متنی و مقالات طولانی هستند. NLP برای رمزگشایی معنای داده‌ها استفاده می‌شود و سپس خلاصه‌های کوتاه‌تری از داده‌ها ارائه می‌دهد تا انسان بتواند آن را سریع‌تر درک کند. در این رابطه سعی می‌شود که با حذف کلمات توقف و دیگر تکنیک‌ها به خلاصه‌سازی متن پرداخته شود.

تحلیل احساسات

بازخورد یکی از عوامل اساسی ارتباط واقعی است. محصول شما چه یک فیلم کاملاً جدید باشد یا یک ابزار یا هر چیز دیگری، نظرات مخاطبان در مورد آن‌ها بسیار مهم خواهد بود، از این‌ رو، بررسی احساسات مردم در رابطه با یک محصول، اکنون بیش از هر زمان دیگری ضروری است. استراتژی ان ال پی با تکنولوژی BOW روی این مسئله متمرکزشده و در کشف احساسات نقش اساسی ایفا می‌کند. این رویکرد از تکنیک‌های آماری برای گروه‌بندی کلمات استفاده می‌کند و و پردازش زبان طبیعی در بک‌اند این مسئله قرار می‌گیرد.

BOW را می‌توان به‌عنوان یک فرهنگ لغت بزرگ در نظر گرفت که در آن هر کلمه وزن منحصربه‌فرد خود را دارد که به نتیجه‌گیری احساسات کمک می‌کند. در دوره آموزش پردازش زبان طبیعی به کاربرد تحلیل احساسات با ان ال پی به صورت تخصصی پرداخته شده است.

ترجمه ماشینی

دستیابی به چندزبانگی در یک پلتفرم اغلب می‌تواند یک مأموریت چالش‌برانگیز برای انجام آن باشد، بنابراین برای ساده‌تر کردن سبک زندگی‌مان حداقل درزمینهٔ ارتباط، ترجمه ماشینی به کمک ما می‌آید و می‌تواند مفید واقع شود. در اوایل دهه 50، IBM یک سیستم ترجمه ماشینی را معرفی کرد که فقط 250 کلمه داشت و چهل و نه جمله روسی را بااحتیاط انتخاب‌شده در حوزه شیمی به انگلیسی ترجمه کرد. در طول سال‌های اخیر با استفاده از منابعی که شبکه‌های عصبی را به کار می‌گیرند، ترجمه ماشینی به‌شدت کیفیت بالایی داشته، به‌طوری‌که ترجمه بین زبان‌ها به‌آسانی زدن یک دکمه شده است. نمونه بارز آن Google Translate بوده که به بیش از ترجمه آنی صد زبان کمک می‌کند و از فن آوری ان ال پی بهره می‌برد.

طبقه‌بندی متن

متون شکلی از اطلاعات بدون ساختار هستند. طبقه‌بندی متن با NLP، مقدار زیادی از محتوای متنی را که در حال حاضر استفاده می‌کنیم، دسته‌بندی و مرتب می‌کنند. ازآنجایی که متون ساختاری ندارند، تجزیه‌وتحلیل، مرتب‌سازی و طبقه‌بندی آن‌ها می‌تواند برای انسان بسیار چالش‌برانگیز و زمان‌بر و گاهی اوقات حتی خسته‌کننده باشد. اینجاست که طبقه‌بندی متن با NLP به میدان می‌آید تا انگیزه خود را برای انجام وظایف ذکر شده با مقیاس‌پذیری و دقت بیشتر ارائه دهد. در دوره آموزش پردازش زبان طبیعی این کاربرد مورد بررسی و تحلیل کاربردی واقع شده است. در دوره آموزش NLP با کاربردهای دیگر و بیشتری از NLP آشنا خواهیم شد و آن را به‌صورت عملی یاد خواهیم گرفت.