پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) چیست ؟

به لطف پیشرفت‌های اخیر در هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و علم داده، انقلاب بزرگی در حال وقوع است. یکی از حوزه‌های هوش مصنوعی که در حال پیشرفت است، پردازش زبان طبیعی (NLP) است.

NLP به کامپیوترها امکان می‌دهد تا زبان انسان را درک کنند، پردازش کنند و تولید کنند. این امر کاربردهای زیادی در زمینه‌های مختلف دارد، از جمله ترجمه ماشینی، تشخیص گفتار، پرسش و پاسخ، خلاصه‌نویسی و طبقه‌بندی متن.

در گذشته، NLP عمدتاً بر تفسیر متن یا گفتار بر اساس کلمات کلیدی آن متمرکز بود. اما امروزه، NLP به دنبال درک معنای پشت آن کلمات است. به عنوان مثال، NLP می‌تواند اشکال گفتاری مانند کنایه را تشخیص دهد یا حتی با کمک پردازش زبان، احساسات را تحلیل کند.

زبان انسان مملو از ابهاماتی است که نوشتن نرم افزاری را که به طور دقیق معنای متن را تعیین کند، بسیار دشوار می‌سازد. همنام‌ها، هم آواها، کنایه‌ها، اصطلاحات، استعاره‌ها، گرامر و استثناهای کاربرد، تغییرات در ساختار جملات و… تنها تعداد کمی از بی نظمی‌های زبان انسان هستند که یادگیری آن سال‌ها طول می‌کشد.

با این حال، پیشرفت‌های اخیر در NLP، امکان درک و پردازش زبان انسان را با دقت بیشتری فراهم کرده است. این پیشرفت‌ها، زمینه را برای کاربردهای جدید و نوآورانه NLP فراهم کرده است.

هوش مصنوعی

پردازش زبان طبیعی، به عنوان یک شاخه از حوزه گسترده هوش مصنوعی، به تازگی به یک موضوع مهم تبدیل شده است. برای بهترین درک این حوزه، ابتدا به بررسی هوش مصنوعی بپردازیم.

هوش مصنوعی (AI) یک موضوع طولانی مدت در فلسفه و داستان‌های علمی تخیلی بوده است، اما به سرعت به واقعیت تبدیل می‌شود. در سال ۲۰۱۷، با سرمایه‌گذاری میلیاردها دلاری شرکت‌هایی همچون گوگل در توسعه برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی، این زمینه به عنوان یکی از مهمترین حوزه‌های فعالیت در حال توسعه تبدیل شد.

هوش مصنوعی به مسائل متنوعی از جلوه‌های طراحی ماشین‌های هوشمند گرفته تا تأثیر گذاری آنها در زندگی روزمره انسان‌ها پرداخته و به طور کلی موضوعات جذاب و تاثیرگذاری را در بر دارد. از طراحی ماشین‌هایی که می‌توانند مشابه انسان فکر کنند گرفته تا اینکه چگونگی حضور گسترده این ماشین‌ها در زندگی روزمره تاثیرگذار خواهد بود، تمام این مسائل به وسیله هوش مصنوعی پوشش داده می‌شوند.

با این پس‌زمینه، حال به تعریف دقیق هوش مصنوعی می‌پردازیم. هوش مصنوعی به عنوان علمی تخصصی، ماشین‌هایی را می‌سازد که توانایی فکر کردن مشابه انسان را دارند و کارهایی را انجام می‌دهند که به عنوان “هوشمند” شناخته می‌شوند.

یک نمونه ساده از این هوش مصنوعی زمانی است که سیری به شما اطلاعاتی مانند زمان باران در شهر شما یا مکان رستوران یا کافه نزدیک به شما را ارائه می‌دهد. همچنین، زمانی که گوگل ترنسلیت متنی را که در اختیارش دارید، به هر زبان مورد نظر شما ترجمه می‌کند.

پردازش زبان طبیعی یا NLP چیست ؟

پردازش زبان طبیعی یا NLP (Natural Language Processing) به عنوان یک زیرشاخه از حوزه هوش مصنوعی، ماشین‌ها را قادر می‌سازد تا زبان‌های استفاده شده توسط انسان‌ها را خوانده، داده‌ها را درک نمایند و از آنها معنی استخراج کنند. این فرایند به وسیله ترکیب زبان‌شناسی و مدل‌سازی مبتنی بر قوانین زبان انسانی با مدل‌های آماری، یادگیری ماشین، و یادگیری عمیق انجام می‌شود. این تکنولوژی‌ها با هم توانمندی رایانه‌ها را افزایش می‌دهند تا زبان انسان را در قالب متن فرا بگیرند و در نهایت معنای دقیق را با درک اهداف و احساسات نویسنده درک نمایند.

حوزه NLP بر تعامل بین علم داده و زبان طبیعی در جامعه انسانی تمرکز دارد و در زمینه‌های مختلف صنایع در حال گسترش است. این روزها، به دلیل پیشرفت‌های عظیم در دسترسی به داده‌ها و افزایش قدرت محاسباتی، NLP وارد جوانب مختلف زندگی شده است. به عنوان مثال، در حوزه پزشکی، این تکنولوژی به پزشکان این امکان را می‌دهد تا در زمینه‌های مختلف مانند مراقبت‌های بهداشتی، رسانه، مالی، منابع انسانی و غیره، به نتایج معناداری دست یابند. در بخش‌های بعدی به این مسئله به طور کامل پرداخته خواهد شد.

تاریخچه پردازش زبان طبیعی

پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) یا NLP، شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به تعامل بین کامپیوترها و زبان طبیعی انسان می‌پردازد. NLP به کامپیوترها امکان می‌دهد تا زبان انسان را درک کنند، پردازش کنند و تولید کنند.

تاریخچه پردازش زبان طبیعی به قرن هفدهم برمی‌گردد، زمانی که فیلسوفانی مانند لایب‌نیتس و دکارت پیشنهاداتی را برای کدهایی ارائه کردند که کلمات را بین زبان‌ها مرتبط می‌کرد. اولین حق ثبت اختراع برای “ماشین‌های ترجمه” در اواسط دهه ۱۹۳۰ درخواست شد.

در سال ۱۹۵۰، آلن تورینگ مقاله معروف خود را با عنوان “ماشین‌های محاسباتی و هوش” منتشر کرد که آنچه را که امروزه آزمون تورینگ نامیده می‌شود، به عنوان معیاری برای هوش پیشنهاد می‌کند.

تا اینکه در سال ۱۹۵۷، ساختارهای نحوی نوام چامسکی، زبان‌شناسی را با «گرامر جهانی»، سیستمی مبتنی بر قانون از ساختارهای نحوی، متحول کرد.

در اوایل دهه ۱۹۶۰، پیشرفت‌های زیادی در پردازش زبان طبیعی حاصل شد. در این دهه، برنامه‌های کامپیوتری برای ترجمه ماشینی، تشخیص گفتار و پرسش و پاسخ توسعه یافتند.

س از آن و در دهه ۱۹۷۰، تحقیقات در زمینه پردازش زبان طبیعی با توسعه مدل‌های آماری برای پردازش زبان طبیعی ادامه یافت.

همچنین در دهه ۱۹۸۰، پیشرفت‌ها در پردازش زبان طبیعی کند شد. این امر به دلیل پیچیدگی بالای این فناوری و محدودیت‌های سخت‌افزاری بود.

در دهه اول ۲۰۰۰، پیشرفت‌های جدید در پردازش زبان طبیعی دوباره آغاز شد. این پیشرفت‌ها به لطف توسعه کامپیوترهای قدرتمندتر و روش‌های جدید یادگیری ماشینی بود.

در دهه ۲۰۲۰، پردازش زبان طبیعی به زمینه‌ای تحقیقاتی فعال تبدیل شده است. پیشرفت‌های اخیر در پردازش زبان طبیعی منجر به توسعه کاربردهای جدیدی در زمینه‌های مختلف شده است، از جمله ترجمه ماشینی، تشخیص گفتار، پرسش و پاسخ، خلاصه‌نویسی و طبقه‌بندی متن.

مراحل توسعه پردازش زبان طبیعی

می‌توان تاریخچه پردازش زبان طبیعی را به چهار مرحله کلی تقسیم کرد:

مرحله اولیه (۱۹۵۰-۱۹۶۵)

در این مرحله، تلاش‌های اولیه برای توسعه سیستم‌های پردازش زبان طبیعی انجام شد. این سیستم‌ها اغلب مبتنی بر قوانین بودند و برای انجام وظایف ساده‌ای مانند ترجمه ماشینی و تشخیص گفتار طراحی شده بودند.

مرحله آماری (۱۹۶۵-۱۹۸۰)

در این مرحله، توجه به استفاده از آمار در پردازش زبان طبیعی افزایش یافت. مدل‌های آماری برای پردازش زبان طبیعی به دلیل توانایی آنها در مدل‌سازی پیچیدگی زبان انسان، محبوبیت پیدا کردند.

مرحله یادگیری ماشین (۱۹۸۰-۲۰۰۰)

در این مرحله، یادگیری ماشین به عنوان یک ابزار مهم در پردازش زبان طبیعی مورد توجه قرار گرفت. مدل‌های یادگیری ماشین برای پردازش زبان طبیعی به دلیل توانایی آنها در یادگیری از داده‌های واقعی، محبوبیت پیدا کردند.

مرحله کنونی (۲۰۰۰ تاکنون)

در این مرحله، پردازش زبان طبیعی به زمینه‌ای تحقیقاتی فعال تبدیل شده است. پیشرفت‌های اخیر در پردازش زبان طبیعی منجر به توسعه کاربردهای جدیدی در زمینه‌های مختلف شده است.

چرا پردازش زبان طبیعی اهمیت دارد ؟

اهمیت نیاز به پردازش زبان طبیعی بر مبنای این است که هرگونه اظهارنظر یا ارتباطی که انسان‌ها بیان می‌کنند، سهم بسزایی از اطلاعات جامعه را در خود جای داده است. این اطلاعات، باشکل‌گیری در موضوعات مختلف، انتخاب لحن، استفاده از کلمات و دیگر جنبه‌ها، شکلی از داده را تشکیل می‌دهند که قابلیت تفسیر و استخراج اطلاعات از آن را دارد. در نتیجه، این داده‌ها به ما امکان می‌دهند رفتارها را درک کرده و حتی اقدامات آینده را پیش بینی نماییم.

اما چالشی وجود دارد؛ زیرا افراد می‌توانند به طور گسترده کلمات و جملات را ایجاد کنند و یا ساختارهای پیچیده‌تری را به کار ببرند. داده‌های تولید شده از مکالمات، اعلامیه‌ها یا حتی توییتها اغلب نمونه‌هایی از داده‌های بدون ساختار هستند. این داده‌ها، با ساختارهای متداول سطر و ستون در پایگاه‌های داده رابطه‌ای هماهنگ نمی‌شوند و بسیاری از داده‌های موجود در دنیای واقعی از این نوع هستند. برای پردازش بهینه این نوع داده‌ها، نیاز به استفاده از (NLP) حس می‌شود.

نحوه کار پردازش زبان طبیعی NLP

در پردازش زبان طبیعی، زبان انسان به بخش‌های کوچکتر تقسیم می‌شود تا ساختار دستوری جملات و معانی کلمات در سیاق متن (Context) تجزیه و تحلیل شود. این فرآیند به کامپیوترها امکان می‌دهد تا متون گفتاری یا نوشتاری را مشابه انسان بخوانند و درک کنند.

در اینجا، به چند وظیفه اساسی برای پیش‌پردازش داده‌ها اشاره می‌شود که محققان علم داده یا دیتا ساینس باید پیش از استفاده از ابزارهای پردازش زبان طبیعی انجام دهند:

1. توکن‌سازی (Tokenization): متن را به واحدهای معنایی کوچک‌تر تقسیم می‌کند.
2. برچسب‌گذاری اجزای کلام (Part-of-speech-tagging): علامت‌گذاری کلمه‌ها به عنوان اسم، فعل، صفت، قید، ضمیر و غیره.
3. ریشه‌یابی کلمه‌ها (Stemming & Lemmatization): استانداردسازی کلمه‌ها با تبدیل آن‌ها به ریشه.
4. حذف کلمه‌های توقف (Stop Word Removal): حذف کلمه‌های متداول که اطلاعات کم یا غیرمهم دارند، مانند حروف اضافه مثل “در”، “به”، “روی” و غیره.

تنها بعد از این مراحل، ابزارهای پردازش زبان طبیعی قادر به تبدیل متن به چیزی هستند که یک ماشین می‌تواند درک کند. مرحله بعدی این فرآیند ساخت الگوریتم‌های پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) است.

کاربردهای NLP

(NLP) یک زمینه‌ی تحقیقاتی در هوش مصنوعی است که به تعامل بین کامپیوترها و زبان طبیعی انسان می‌پردازد. NLP به کامپیوترها امکان می‌دهد تا زبان انسان را درک کنند، پردازش کنند و تولید کنند.

پردازش زبان طبیعی کاربردهای زیادی در زمینه‌های مختلف دارد. از جمله کاربردهای پردازش زبان طبیعی می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• ترجمه ماشینی: NLP می‌تواند برای ترجمه زبان‌های مختلف استفاده شود.
• تشخیص گفتار: NLP می‌تواند برای تشخیص گفتار انسان استفاده شود.
• پرسش و پاسخ: NLP می‌تواند برای پاسخگویی به سوالات انسان استفاده شود.
• خلاصه‌نویسی: NLP می‌تواند برای خلاصه‌نویسی متن استفاده شود.
• طبقه‌بندی متن: NLP می‌تواند برای طبقه‌بندی متن استفاده شود.

در ادامه به طور مفصل این کاربردها را شرح می‌دهیم.

کاربرد NLP در زمینه ترجمه ماشینی

ترجمه ماشینی یکی از کاربردهای اصلی پردازش زبان طبیعی است. NLP می‌تواند برای ترجمه متن از یک زبان به زبان دیگر استفاده شود. ترجمه ماشینی می‌تواند برای کاربردهای مختلفی مانند ترجمه متون، ترجمه وب‌سایت‌ها و ترجمه مکالمات استفاده شود.

مراحل ترجمه ماشینی

ترجمه ماشینی یک فرآیند چند مرحله‌ای است که شامل مراحل زیر است:

1. شناسایی و تجزیه کلمات: در این مرحله، کلمات موجود در متن شناسایی می‌شوند و به عناصر کوچک‌تری مانند ریشه، پسوند و پیشوند تجزیه می‌شوند.
2. شناسایی و تجزیه ساختارهای نحوی: در این مرحله، ساختار نحوی جمله شناسایی می‌شود. ساختار نحوی جمله شامل رابطه‌ی بین کلمات و عبارات در جمله است.
3. شناسایی و تجزیه معنی: در این مرحله، معنی جمله شناسایی می‌شود. معنی جمله شامل مفهوم و منظور جمله است.
4. انتخاب معادل‌های زبان مقصد: در این مرحله، معادل‌های کلمات و عبارات در زبان مقصد انتخاب می‌شوند.
5. بازسازی متن زبان مقصد: در این مرحله، متن زبان مقصد با استفاده از معادل‌های انتخاب شده بازسازی می‌شود.

نقش NLP در ترجمه ماشینی

NLP در هر یک از مراحل ترجمه ماشینی نقش دارد. هنگام شناسایی و تجزیه کلمات، از تکنیک‌های NLP برای شناسایی و تجزیه کلمات استفاده می‌کند. در زمان شناسایی و تجزیه ساختارهای نحوی، از تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی برای شناسایی و تجزیه ساختارهای نحوی استفاده می‌کند. برای شناسایی و تجزیه معنی، از تکنیک‌های NLP برای شناسایی و تجزیه معنی جمله استفاده می‌کند. در مرحله‌ی انتخاب معادل‌های زبان مقصد، از تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی برای انتخاب معادل‌های کلمات و عبارات در زبان مقصد استفاده می‌کند. در هنگام بازسازی متن زبان مقصد، از تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی برای بازسازی متن زبان مقصد با استفاده از معادل‌های انتخاب شده استفاده می‌کند.

کاربرد NLP در زمینه تشخیص گفتار

تشخیص گفتار یک کاربرد دیگر پردازش زبان طبیعی است. NLP می‌تواند برای تشخیص گفتار انسان استفاده شود. تشخیص گفتار می‌تواند برای کاربردهای مختلفی مانند پاسخگویی به تماس‌های تلفنی، کنترل دستگاه‌های الکترونیکی و تولید زیرنویس استفاده شود.

تشخیص گفتار یک فرآیند چند مرحله‌ای است که شامل مراحل زیر است:

1. آشکارسازی گفتار: در این مرحله، گفتار از سایر صداها جدا می‌شود.
2. تجزیه گفتار: در این مرحله، گفتار به واحدهای کوچک‌تری مانند کلمات و صداها تجزیه می‌شود.
3. شناسایی گفتار: در این مرحله، کلمات و صداهای شناسایی شده به متن تبدیل می‌شوند.

نقش NLP در تشخیص گفتار

NLP در هر یک از مراحل تشخیص گفتار نقش دارد. برای آشکارسازی گفتار، و از تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی برای تشخیص گفتار از سایر صداها استفاده می‌کند و سپس در مرحله‌ی تجزیه گفتار، از تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی برای تجزیه گفتار به واحدهای کوچک‌تری مانند کلمات و صداها استفاده می‌کند. در هنگام شناسایی گفتار، NLP از تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی برای شناسایی کلمات و صداهای شناسایی شده و تبدیل آن‌ها به متن استفاده می‌کند.

همچنین در سال‌های اخیر، پیشرفت‌های زیادی در این زمینه‌ی حاصل شده است. این پیشرفت‌ها منجر به بهبود کیفیت تشخیص گفتار شده است.

یکی از پیشرفت‌های مهم در این زمینه‌ی، توسعه مدل‌های یادگیری عمیق است. مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند الگوهای پیچیده‌ای را در داده‌ها بیاموزند. این الگوها می‌توانند برای بهبود کیفیت تشخیص گفتار استفاده شوند.

پیشرفت دیگری که در این زمینه‌ی حاصل شده است، توسعه مجموعه‌های داده‌ی بزرگ گفتار است. این مجموعه‌های داده‌ی بزرگ می‌توانند برای آموزش مدل‌های یادگیری عمیق استفاده شوند.

انتظار می‌رود که در آینده، کاربرد NLP در زمینه تشخیص گفتار بیشتر شود. پیشرفت‌های بیشتر در زمینه‌ی پردازش زبان طبیعی و توسعه مجموعه‌های داده‌ی بزرگ گفتار می‌تواند منجر به توسعه مدل‌های تشخیص گفتار شود که دقت تشخیص آن‌ها بسیار بالاتر از مدل‌های فعلی باشد.

برخی از کاربردهای خاص NLP در زمینه تشخیص گفتار عبارتند از:

• پاسخگویی به تماس‌های تلفنی: NLP می‌تواند برای پاسخگویی به تماس‌های تلفنی استفاده شود. برای مثال، NLP می‌تواند برای شناسایی تماس‌گیرنده، تشخیص هدف تماس و پاسخگویی به سوالات تماس‌گیرنده استفاده شود.
• کنترل دستگاه‌های الکترونیکی: NLP می‌تواند برای کنترل دستگاه‌های الکترونیکی مانند تلویزیون، یخچال و فریزر و تهویه مطبوع استفاده شود. برای مثال، NLP می‌تواند برای دریافت دستورات صوتی از کاربر و اجرای آن‌ها استفاده شود.
• تولید زیرنویس: NLP می‌تواند برای تولید زیرنویس برای فیلم‌ها، برنامه‌های تلویزیونی و سخنرانی‌ها استفاده شود. برای مثال، NLP می‌تواند برای شناسایی گفتار در فیلم و تبدیل آن به متن استفاده شود.

در مجموع، کاربرد NLP در زمینه تشخیص گفتار بسیار گسترده است و انتظار می‌رود که در آینده، این کاربردها بیشتر شود.

کاربردهای پردازش زبان طبیعی در زمینه پرسش و پاسخ

پرسش و پاسخ (QA) یک کاربرد دیگر این فناوری است. NLP می‌تواند برای پاسخگویی به سوالات انسان استفاده شود. پرسش و پاسخ می‌تواند برای کاربردهای مختلفی مانند ارائه خدمات مشتری، کمک به دانش‌آموزان در یادگیری و تولید محتوای آموزشی استفاده شود.

پرسش و پاسخ یک فرآیند چند مرحله‌ای است که شامل مراحل زیر است:

1. درک پرسش: در این مرحله، پرسش دریافتی از کاربر درک می‌شود.
2. جستجوی پاسخ: در این مرحله، پاسخ به پرسش از پایگاه داده یا منابع دیگر جستجو می‌شود.
3. بازیابی پاسخ: در این مرحله، پاسخ جستجو شده بازیابی می‌شود.
4. ارائه پاسخ: در این مرحله، پاسخ به کاربر ارائه می‌شود.

NLP در هر یک از مراحل پرسش و پاسخ نقش دارد. در زمان درک پرسش،و از تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی برای درک پرسش دریافتی از کاربر استفاده می‌کند و در زمان ارائه پاسخ، NLP از تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی برای ارائه پاسخ به کاربر استفاده می‌کند.

انتظار می‌رود که در آینده، کاربرد NLP در زمینه پرسش و پاسخ بیشتر شود. پیشرفت‌های بیشتر در زمینه‌ی پردازش زبان طبیعی و توسعه مجموعه‌های داده‌ی بزرگ پرسش و پاسخ می‌تواند منجر به توسعه سیستم‌های پرسش و پاسخ شود که می‌توانند به سوالات پیچیده‌تر و مبهم‌تر پاسخ دهند.

برخی از کاربردهای خاص NLP در زمینه پرسش و پاسخ عبارتند از:

• ارائه خدمات مشتری: NLP می‌تواند برای ارائه خدمات مشتری استفاده شود. برای مثال، NLP می‌تواند برای پاسخگویی به سوالات مشتریان، ارائه راهنما و پشتیبانی و حل مشکلات مشتریان استفاده شود.
• آموزش: NLP می‌تواند برای آموزش استفاده شود. برای مثال، NLP می‌تواند برای پاسخگویی به سوالات دانش‌آموزان، ارائه مطالب آموزشی و ارزیابی دانش دانش‌آموزان استفاده شود.
• تحقیق: NLP می‌تواند برای تحقیق استفاده شود. برای مثال، NLP می‌تواند برای جمع‌آوری اطلاعات، تجزیه و تحلیل داده‌ها و تولید محتوای تحقیقاتی استفاده شود.

کاربرد NLP در زمینه خلاصه نویسی