پردازش زبان طبیعی چیست ؟ – هرچه باید راجع به NLP بدانید

پردازش زبان طبیعی یکی از روش‌های هوش مصنوعی است که تقریبا همه ما به صورت روزمره از آن استفاده می‌کنیم و احتمالا از این موضوع خبر نداشته باشیم. از این تکنولوژی در سرویس‌های ترجمه ماشینی، سرویس‌های مبتنی بر GPS، چت‌بات‌ها و نرم‌افزارهای گوناگون استفاده می‌شود و کسب‌وکارها هم از آن برای بهبود رویه‌های تجاری، فرایندهای روزانه و تجارب کارمندان کمک می‌گیرند. اما پردازش زبان طبیعی چیست و چطور کار می‌کند و چه نقشی در زندگی روزمره ما دارد؟ با کوئرا بلاگ همراه باشید تا به این سوالات و انبوهی سوال دیگر پاسخ بدهیم.

پردازش زبان طبیعی چیست؟

«پردازش زبان طبیعی» (Narutal Language Processing | NLP) را می‌توان یک روش متکی بر یادگیری ماشین توصیف کرد که به کامپیوترها اجازه می‌دهد زبان انسانی را درک کنند، برداشت‌های گوناگون از آن داشته باشند و یا حتی به بازتولید آن بپردازند. در غایی‌ترین حالت، هدف این است که ماشین‌ها بتوانند گفتار و نوشتار را با دقتی مشابه انسان درک کنند.

NLP دو زیرشاخه هم دارد:

• «درک زبان طبیعی» (Natural Language Understanding | NLU) بر درک زبان انسان‌ها به‌گونه‌ای تمرکز دارد که مقاصد پشت جملات برای ماشین واضح باشند و خطاهای تایپی و دستوری نیز در نظر گرفته شوند.
• «تولید زبان طبیعی» (Natural Language Generation | NLG) هم روی ساختارمندسازی داده‌های زبانی تمرکز می‌کند، به شکلی که به نظر برسد متون توسط یک انسان نوشته شده‌اند.

پردازش زبان طبیعی این روزها نقشی مهم در بسیاری از فرایندهای تجاری ایفا می‌کند و برای مثال از آن برای تحلیل عواطف، مدل‌سازی زبان، خلاصه‌سازی متون و تشخیص گفتار استفاده می‌شود. همینطور که افراد بیشتری به آموزش یادگیری ماشین تمایل نشان می‌دهند و کسب‌وکارها و شرکت‌ها هم اطلاعات بیشتری از بازار و مشتریان خود به دست می‌آورند، NLP به پردازش این کلان‌داده‌ها کمک می‌کند.

شاید علاقه‌مند باشید: یادگیری ماشین چیست؟

دلایل اهمیت پردازش زبان طبیعی چیست؟

پردازش زبان طبیعی یکی از مهم‌ترین پیش‌نیازها برای تحلیل بهینه داده‌های متنی و گفتاری به حساب می‌آید. این تکنولوژی می‌تواند لهجه‌ها، اصطلاحات عامیانه و ناهنجاری‌های دستوری را در زبان‌های مختلف شناسایی کند و سپس از این داده‌ها برای خدماتی مانند موارد زیر کمک بگیرد:

• پردازش، آنالیز و آرشیو کردن اسناد انبوه
• تحلیل بازخوردهای مشتریان یا مکالمات ضبط شده در مراکز تماس
• به اجرا در آوردن چت‌بات‌های خودکاری که گستره وسیعی از خدمات را پوشش می‌دهند
• پاسخ دادن به سوالات کاربران
• دسته‌بندی و استخراج متن

بسیاری از کسب‌وکارها NLP را به اپلیکیشن خود می‌آورند تا ارتباطی موثرتر با مشتریان برقرار کنند. برای مثال یک چت‌بات مبتنی بر هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی می‌تواند جستارهای کاربران را دسته‌بندی کند، به صورت خودکار به سوالات رایج پاسخ دهد و جستارهای پیچیده‌تر را به بخش پشتیبانی مشتریان بفرستد. چنین فرایندهای خودکاری منجر به کاهش هزینه‌ها می‌شوند، اپراتورها را از سر و کله زدن با جستارهای تکراری بی‌نیاز می‌کنند و رضایت مشتری را افزایش می‌دهند.

روش کار پردازش زبان طبیعی چیست ؟

اگرچه NLP طی سال‌های اخیر بر سر زبان‌ها افتاده، اما ریشه‌های آن به نخستین روزهای عصر دیجیتال بازمی‌گردد. آلن تورینگ که او را پدر علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی می‌دانند، در دهه ۱۹۵۰ میلادی به طراحی آزمونی تاریخ‌ساز برای سنجش هوش مصنوعی پرداخت و نام Imitation Game را برای آن انتخاب کرد. این آزمون که این روزها «تست تورینگ» نامیده می‌شود، میزان موفقیت کامپیوترها را در تقلید از متون انسان نشان می‌دهد.

از زمانی که کامپیوترها اختراع شدند، بشر به دنبال راه‌هایی برای شناساندن خود به ماشین‌ها بوده است. با پیشرفت‌هایی که طی چندین دهه به دست آمده‌اند، NLP اکنون به نقطه‌ای رسیده که به کامپیوترها اجازه می‌دهد هوش انسانی را تقلید و یا گاهی تقویت کنند.

این دستاوردها به لطف پیشرفت‌هایی بوده که در سه حوزه «هوش مصنوعی»، «یادگیری ماشین» و «یادگیری عمیق» به دست آمده است:

• هوش مصنوعی (Artificial Intelligence | AI) به معنی توانایی ماشین‌ها در رسیدگی به اموری است که پیش‌تر نیازمند هوش انسانی بوده‌اند. هوش مصنوعی داده‌ها را تحلیل می‌کند و از آن‌ها می‌آموزد، الگوها را تشخیص می‌دهد و دست به پیش‌بینی می‌زند.
• یادگیری ماشین (Machine Learning | ML) یکی از زیرمجموعه‌های هوش مصنوعی است. مدل‌های یادگیری ماشین از داده‌های گوناگون و متدهای خوداصلاح‌کننده برای شناسایی الگوها، پیش‌بینی و تفسیر مجموعه‌های داده کمک می‌گیرند. این مدل‌ها می‌توانند در گذر زمان خودشان را بهبود دهند و دائما به نتایجی بهتر از قبل دست پیدا کنند.
• یادگیری عمیق (Deep Learning | DL) هم از زیرمجموعه‌های یادگیری ماشین است که بر شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks) تمرکز دارد. این شبکه‌های عصبی، در صدد تقلید از فرایندهای ذهن انسان برمی‌آیند. محققان داده از تکنولوژی یادگیری عمیق برای مدل‌سازی الگوهای پیچیده و کشف ارتباط میان داده‌های غیر ساختارمند استفاده می‌کنند.

NLP زبان‌شناسی محاسباتی را با متدهای یادگیری ماشین و مدل‌های یادگیری عمیق ادغام می‌کند. به کمک مجموعه داده‌های کلانی که از پیش به دست آمده‌اند، NLP اطلاعات زبانی را به بلوک‌های کوچک‌تری به نام «توکن» (Token) تقسیم می‌کند تا هر کلمه در جمله، واحدی مجزا باشد. این فرایند که نشانه‌گذاری یا Tokenization نام دارد، سنگ بنای تکنولوژی NLP به حساب می‌آید. در مرحله بعد، کامپیوتر سعی می‌کند ارتباط میان این توکن‌ها را بیابد تا معنی جمله و مقاصد پشت آن را درک کند.

شاید علاقه‌مند باشید: تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین چیست؟

مهم‌ترین کاربردهای پردازش زبان طبیعی چیست؟

از NLP برای رسیدگی به گستره وسیعی از وظایف مربوط به زبان انسانی استفاده می‌شود، از پاسخ دادن به سوالات و دسته‌بندی متون به اشکال مختلف گرفته تا برقراری مکالمات کامل با کاربران. در ادامه می‌گوییم که ۱۱ کاربرد رایج NLP چیست و چه نقشی در زندگی روزمره انسان‌ها ایفا می‌کند.

• تحلیل عواطف (Sentiment Analysis) فرایند شناسایی مقاصد عاطفی پشت متون است. مدل‌های دسته‌بندی عواطف معمولا متونی کوتاه را به عنوان ورودی دریافت و سپس تعیین می‌کنند که عواطف پشت متن مثبت است یا منفی یا خنثی. این تکنولوژی هم می‌تواند کاربردی به گستردگی دسته‌بندی نظرات مشتریان در یک فروشگاه‌ اینترنتی بزرگ داشته باشد و هم کاربردی بسیار خاص، مانند شناسایی نشانه‌های اختلالات روانی در کامنت‌ها.
• طبقه‌بندی رفتارهای مسموم (Toxicity Classification) یکی از زیرشاخه‌های تحلیل عواطف است که در آن نه‌تنها مقاصد خصمانه پشت متون شناسایی می‌شوند، بلکه ماشین می‌تواند آن‌ها را در دسته‌بندی‌های مختلفی مانند «تهدید»، «توهین»، «فحاشی» و «نفرت‌پراکنی» قرار دهد. ورودی چنین مدل‌هایی متن است و خروجی هم میزان تعلق به هر یک از دسته‌بندی‌های رفتارهای مسموم. از این مدل‌ها می‌شود برای مدیریت و بهبود مکالمات آنلاین استفاده کرد.
• ترجمه ماشینی (Machine Translation) به معنی اتوماسیون فرایند ترجمه میان دو زبان مختلف است. Google Translate احتمالا مشهورترین سرویس ترجمه ماشینی امروزی باشد. از مدل‌های متکی بر Machine Translation برای بهبود مکالمات در پلتفرم‌های اجتماعی مختلف مانند فیسبوک و اسکایپ هم استفاده می‌شود. بهترین سیستم‌های این حوزه می‌توانند کلماتی که معانی متعدد دارند را شناسایی کنند و تشخیص دهند هر کلمه به چه زبانی نوشته شده است.

• تشخیص موجودیت نامدار (Named Entity Recognition) در صدد این برمی‌آید که موجودیت‌های حاضر در متون را درون دسته‌بندی‌های مختلفی مانند «نام‌های شخصی»، «سازمان‌ها»، «لوکیشن‌ها» و «مقادیر» قرار دهد. این تکنولوژی برای مثال هنگام خلاصه‌سازی مقالات خبری یا مقابله با اطلاعات دروغین کاربرد خود را نشان می‌دهد.

• تشخیص اسپم (Spam Detection) سیستمی با قدمت طولانی است که وظیفه‌ای آسان دارد: تشخیص اینکه ایمیلی‌های دریافت اسپم یا هرزنامه هستند یا خیر. سیستم‌های تشخیص اسپم، متن و عنوان ایمیل و همینطور نام فرستنده را به عنوان ورودی دریافت می‌کنند و خروجی، میزان احتمال اسپم بودن ایمیل است. سرویس‌های مختلف مانند Gmail از چنین مدل‌هایی برای ارائه تجربه کاربری بهتری استفاده می‌کنند و ایمیل‌های ناخواسته را به فولدر Spam می‌فرستند.
• تصحیح خطاهای دستوری (Grammatical Error Correction) سیستمی است که برای شناسایی مشکلات گرامری و همینطور برطرف‌سازی آن‌ها در متن مورد استفاده قرار می‌گیرد. این روزها ابزارهای مختلف مانند Grammarly و همینطور Word مایکروسافت از این سیستم‌ها برای ارائه تجربه‌ای بهتر به مشتریان خود کمک می‌گیرند.
• مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling) فرایندی بدون نظارت انسانی است که مجموعه‌ای از اسناد را برداشته و موضوعات انتزاعی داخل آن‌ها را کشف می‌کند. ورودی چنین مدلی، مجموعه‌ای از اسناد است و خروجی هم فهرستی از موضوعات و سهم هرکدام از مجموع متون داخل اسناد. عمدتا وکلا هستند که از مدل‌سازی موضوعی برای یافتن شواهد در اسناد قانونی استفاده می‌کنند.
• تولید متن (Text Generation) که به آن تولید زبان طبیعی (NLG) هم می‌گویند، سیستمی برای تولید متن‌های مشابه انسان است. چنین مدل‌هایی را می‌توان به شکلی گسترده دستکاری کرد تا در قالب‌ها و فرمت‌های گوناگون مثل توییت، بلاگ پست و یا حتی کد کامپیوتری متن بنویسند. این تکنولوژی به صورت خاص در توسعه انواع چت‌بات‌ها مانند ChatGPT و LaMDA کاربردی ظاهر می‌شود.
• گردآوری اطلاعات (Information Retrieval) تمام متون و اسناد مرتبط به یک جستار مشخص را پیدا می‌کند. در واقع این تکنولوژی به مشکل رایج تمام سیستم‌های جستجو و پیشنهاددهی محتوا کمک می‌کند. به جای پاسخ دادن به یک جستار مشخص، هدف این است که مجموعه‌ای از اسناد مختلف (گاهی میلیون‌ها سند) گردآوری شوند و سپس مرتبط‌ترین موارد به جستار کاربر، به نمایش درآیند. سیستم‌های گردآوری سند معمولا دو فرایند را پیاده‌سازی می‌کنند: فهرست‌سازی و تطابق.
• خلاصه‌سازی (Summarization) وظیفه‌ای است که از سیستم می‌خواهد متن را به‌گونه‌ای خلاصه کند که مرتبط‌ترین بخش‌ها باقی بمانند. خلاصه‌سازی را می‌توان به دو روش مختلف پیش برد: خلاصه‌سازی استخراجی که روی استخراج مهم‌ترین جملات و ترکیب کردن آن‌ها با یکدیگر متمرکز است و خلاصه‌سازی انتزاعی که جمله‌ها را از نو می‌سازد و چکیده‌ای کوتاه از متن بزرگ‌تر تحویل می‌دهد.
• و در نهایت پاسخ‌دهی به سوال (Question Answering) بر پاسخ دادن به سوالاتی متمرکز است که به زبان طبیعی مطرح می‌شوند. یکی از معروف‌ترین مثال‌های چنین سیستمی، Watson بود که در سال ۲۰۱۱ در مسابقه تلویزیونی Jeopardy شرکت کرد و رقبای انسانی خود را با اختلاف فراوان شکست داد.

شاید علاقه‌مند باشید: کاربردهای یادگیری ماشین

در چه صنایعی از پردازش زبان طبیعی استفاده می‌شود؟

تا به اینجا می‌دانیم که پردازش زبان طبیعی چیست و چه کاربردهایی با خود به همراه می‌آورد. اما احتمالا سوال بعدی این باشد که در چه صنایعی از NLP استفاده می‌شود؟ در پاسخ باید گفت این تکنولوژی در گستره وسیعی از فرایندهای تجاری به کار می‌آید، خصوصا مواردی که با انبوه داده‌های غیر ساختارمند مانند ایمیل‌ها، نظرسنجی‌ها، مکالمات شبکه‌های اجتماعی و موارد این چنینی سر و کار دارند. در ادامه برخی از صنایعی که نفع فراوان از پردازش زبان طبیعی می‌برند را معرفی می‌کنیم:

• سلامت: همینطور که سیستم‌های سلامتی سراسر جهان به سمت الکترونیکی شدن پرونده‌های پزشکی پیش می‌روند، نیاز به دسته‌بندی انبوهی داده غیر ساختارمند احساس می‌شود. از NLP می‌شود برای تحلیل سوابق پزشکی و همینطور کسب اطلاعات تازه کمک گرفت.
• حقوق و قضا: هنگام آماده شدن برای پرونده‌های قضایی گوناگون، وکلا باید ساعات زیادی را صرف بررسی انبوهی از اسناد مختلف و یافتن موارد مرتبط به پرونده کنند. تکنولوژی NLP می‌تواند این فرایند اکتشافات قانونی را به صورت خودکار پیش ببرد. در این صورت هم نیازی به صرف انرژی فراوان نیست و هم احتمال بروز خطای انسانی از بین می‌رود.
• امور مالی: در جهان امروز، امور مالی با سرعتی بیشتر از همیشه پیش می‌روند و هر مزیتی نسبت به رقبا ارزشمند به حساب می‌آید. در این جهان، تریدرها از تکنولوژی NLP برای استخراج خودکار اطلاعات از اسناد سازمانی و اخبار کمک می‌گیرند تا به داده‌ لازم برای تصمیمات مالی بعدی خود دسترسی داشته باشند.
• خدمات مشتریان: این روزها بسیاری از شرکت‌های کوچک و بزرگ جهان از دستیارهای مجازی و چت‌بات‌ها برای پاسخ دادن به بنیادین‌ترین سوالات و نیازهای مشتریان استفاده می‌کنند و در صورت نیاز، موارد پیچیده‌تر را به اپراتورهای انسان می‌سپارند.
• بیمه: شرکت‌های بزرگ بیمه از NLP برای بررسی عمیق اسناد و گزارش‌های مربوط به ادعای مختلف کمک می‌گیرند و سعی دارند فرایندهای تجاری خود را سرراست کنند.

زبان‌های برنامه‌نویسی، کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌های پردازش زبان طبیعی چیست؟

زبان‌های برنامه‌نویسی و کتابخانه‌های گوناگونی از NLP پشتیبانی می‌کنند. در ادامه تنها برخی از برجسته‌ترین موارد را آورده‌ایم.

پایتون (Python)

پایتون پراستفاده‌ترین زبان برنامه‌نویسی امروزی برای رسیدگی به وظایف NLP به حساب می‌آید. اکثر کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق هم برای پایتون نوشته شده‌اند. برخی از بهترین ابزارها به شرح زیر است:

• Natural Language Toolkit (یا NLTK) یکی از نخستین کتابخانه‌های NLP به زبان پایتون بود که با یک رابط کاربری ساده، منابع گوناگون مانند WordNet را در اختیار شما می‌گذارد. علاوه بر این، NLTK مجموعه‌ای از کتابخانه‌های پردازش متن دارد که می‌شود از آن‌ها برای دسته‌بندی، نشانه‌گذاری، تشریح و استدلال معنایی استفاده کرد.
• spaCy یکی از انعطاف‌پذیرترین کتابخانه‌های متن‌باز NLP است که از بیش از ۶۶ زبان مختلف پشتیبانی می‌کند. spaCy ضمنا مدل‌های محبوبی مانند BERT را در اختیار شما می‌گذارد و می‌توانید از آن برای تشخیص موجودیت نامدار، برچسب‌‌گذاری بخشی از گفتار، بخش‌بندی جملات، دسته‌بندی متون، تحلیل مورفولوژیک و مواردی از این دست استفاده کنید.
• کتابخانه‌های یادگیری عمیق: از محبوب‌ترین کتابخانه‌های یادگیری عمیق می‌شود به TensorFlow و PyTorch اشاره کرد که مدل‌سازی و پیاده‌سازی قابلیت‌هایی مانند تمیز دادن خودکار را آسان می‌کنند. این کتابخانه‌ها یکی از اصلی‌ترین ابزارهای توسعه‌دهندگان مدل‌های NLP به حساب می‌آیند.

آر (R)

بسیاری از نخستین‌های مدل‌های پردازش زبان طبیعی با زبان R نوشته شده‌اند و هنوز هم بسیاری از محققان و آماردانان از همین زبان کمک می‌گیرند. از جمله کتابخانه‌های NLP به زبان R می‌شود به TidyText ،Weka ،Word2Vec ،SpaCyR ،TensorFlow و PyTorch اشاره کرد.

در نهایت باید افزود که برخی زبان‌های دیگر مثل جاوا اسکریپت، جاوا و جولیا هم کتابخانه‌هایی برای پیاده‌سازی متدهای NLP دارند.

پاسخ به سوالات متداول

در نهایت کار را با پاسخ دادن به برخی از سوالات رایج کاربران به پایان می‌رسانیم.

+ منبع: DeepLearning و Oracle و Workday Blog