معالجة اللغة الطبيعية: ما هي وأهميتها

إن القدرة على معالجة وتوليد اللغات البشرية تمنح أي جهاز كمبيوتر القدرة على أن يكون أكثر من مجرد آلة - لأنها تكسر الحواجز، وتبسط التفاعلات بين الإنسان والحاسوب، وتوفر فرصًا عديدة لمجموعات جديدة من أنظمة الحوسبة، وتعزز الإنتاجية.

تستكشف هذه التدوينة معالجة اللغة الطبيعية لفهم مدى فائدتها لك ولشركتك.

ما هي معالجة اللغات الطبيعية؟

معالجة اللغة الطبيعية، والتي تسمى أيضًا NLP، هي مجال فرعي من علوم الكمبيوتر واللغويات. وهي تهدف إلى تزويد أجهزة الكمبيوتر بالقدرة على فهم اللغات البشرية وتفسيرها وتوليدها.

اللغة هي جوهر التفاعلات الإنسانية، والبرمجة اللغوية العصبية هي الجسر الذي يربط البشر بأجهزة الكمبيوتر بالطريقة الأكثر طبيعية، بما في ذلك من خلال النص والكلام وحتى لغة الإشارة.

يعود تاريخ معالجة اللغة الطبيعية إلى أوائل الخمسينيات من القرن العشرين، مع تجربة جورج تاون-آي بي إم في عام 1954، تم ترجمة أكثر من 60 جملة روسية إلى الإنجليزية تلقائيًا. واستمرت التطورات خلال الجزء الأخير من القرن، لكن معظم هذه الأنظمة استخدمت قواعد مكتوبة بخط اليد.

ومع ذلك، منذ أواخر الثمانينيات، البرمجة اللغوية العصبية الإحصائية وُلِدت من قوة المعالجة المتزايدة باستمرار والأقل تكلفة. لقد استخدمت نماذج إحصائية وتقنيات التعلم الآلي مثل مجموعة موازية لاكتشاف الأنماط والعلاقات والاحتمالات من مجموعات البيانات الضخمة. ومع ذلك، بحلول أوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين، أصبحت الشبكات العصبية هي الأساليب الآلية المفضلة لأدائها الأفضل بكثير.

تُستخدم اليوم أنواع مختلفة من الشبكات العصبية لمعالجة اللغة الطبيعية. وهي تشمل:

• نماذج المحولات
• BERT (تمثيلات التشفير ثنائي الاتجاه من المحولات)
• CNN (الشبكات العصبية التلافيفية)
• الشبكات العصبية المتكررة (RNNs)
• شبكات LSTMs (الذاكرة طويلة المدى).

تطبق النماذج مهامًا ومهامًا فرعية مختلفة على بيانات الإدخال لإنتاج المخرجات المطلوبة مثل إنشاء النص وفهم اللغة والتعرف على الكلام والترجمة وما إلى ذلك.

لماذا تعتبر البرمجة اللغوية العصبية مهمة؟

تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية واسعة النطاق وتستمر في التطور. وهذا يجعلها تقنية مهمة للعديد من الصناعات والاستخدامات. وفيما يلي بعض الأمثلة:

• الترجمة الآلية: يتم تطبيق تقنية معالجة اللغة الطبيعية (NLP) للترجمة من لغة إلى أخرى بدقة مذهلة وسلامة نحوية.
• المساعدون الافتراضيون: من تقديم خدمة العملاء إلى الإجابة على مجموعة كبيرة من الأسئلة، وتقديم الرفقة، وتشغيل المهام من خلال الأوامر الصوتية، تساعد تقنية البرمجة اللغوية العصبية في تعزيز إنتاجية العمال وتحسين نوعية الحياة للعديد منهم.
• تحليل النصوص والملخصات: تسهل تقنية معالجة اللغة الطبيعية استخراج المعلومات الأساسية من المستندات الكبيرة بسرعة مذهلة. كما تساعد في تلخيص المستندات أو النصوص أو رسائل البريد الإلكتروني أو صفحات الويب بشكل أسرع من أي إنسان.
• تحليل المشاعر: من خلال فهم المشاعر والآراء المعبر عنها في نص أو مستند، يمكن للشركات استخراج معلومات قيمة لأبحاث السوق ومراقبة وسائل التواصل الاجتماعي وحملات التسويق المستقبلية.

كيف تعمل معالجة اللغة الطبيعية

تركز معالجة اللغة الطبيعية على تمكين أجهزة الكمبيوتر من فهم اللغة البشرية وتفسيرها من خلال الجمع بين قوة اللغويات وعلوم الكمبيوتر باستخدام تقنيات مختلفة يمكن أن تتراوح من الأساليب القائمة على القواعد التي تعتمد على قواعد محددة مسبقًا، إلى النماذج الإحصائية التي تتعلم أنماطها من بيانات التدريب المسمى، ونماذج التعلم العميق الأكثر حداثة التي تستخدم الشبكات العصبية لتحديد وتصنيف أنماط أكثر تعقيدًا من النص.

على الرغم من أن الأنظمة المختلفة تختلف في تنفيذاتها لمعالجة اللغة الطبيعية، فإن العملية العامة التي تنطوي على خطوات مختلفة هي كما يلي:

• معالجة النص:هذه هي المرحلة الأولية قبل أن تبدأ جميع الأعمال الأخرى. أولاً، يتم تقسيم نص النص إلى كلمات فردية أو وحدات أصغر مثل العبارات التي تسمى الرموز. تسمى هذه العملية نفسها بالتقسيم إلى رموز وهي تساعد في التنظيم والمعالجة الفعالة. تتضمن مهام المعالجة المسبقة الأخرى تحويل النص إلى أحرف صغيرة، حيث يتم تحويل النص بالكامل إلى أحرف صغيرة من أجل التوحيد وإزالة الكلمات غير الضرورية التي تساهم قليلاً في المعنى.
• وضع علامات على جزء من الكلام:تتضمن هذه الخطوة تعيين علامات نحوية لكل من الرموز المشتقة في الخطوة 1 أعلاه. تتضمن العلامات النحوية الأسماء والأفعال والصفات والظروف. تساعد هذه الخطوة في فهم البنية النحوية للنص المدخل.
• التعرف على الكيان المحدد (NER):يتضمن الكيان المسمى أشياء مثل أسماء الأشخاص أو الأماكن أو عنوان منظمة أو طراز سيارة وما إلى ذلك. تتضمن هذه الخطوة تحديد الكيانات المسماة في النص وتصنيفها. والهدف هنا هو استخراج المعلومات المهمة المحتملة التي ستساعد في فهم النص بشكل أفضل.
• التحليل النحوي والتحليل اللغوي:هنا، تقوم بتحليل البنية النحوية للجمل داخل النص لمحاولة فهم العلاقات بين الكلمات والعبارات. والهدف من هذه الخطوة هو فهم معنى النص وسياقه.
• تحليل المشاعر:من خلال تحليل المشاعر، تسعى إلى فهم الفكرة (الأفكار) المعبر عنها في النص. يمكن أن تكون المشاعر إيجابية أو سلبية أو محايدة وتساعد في رسم صورة أفضل للموقف العام أو الآراء تجاه موضوع معين.
• نمذجة اللغة:تتضمن هذه العملية بناء نماذج إحصائية أو نماذج تعلم آلي تلتقط الأنماط والعلاقات في بيانات اللغة. وتمكن هذه النماذج من تنفيذ مهام مثل إنشاء اللغة أو الترجمة الآلية أو تلخيص النصوص.
• توليد الإخراج:الجزء الأخير هو إنشاء مخرجات للمستخدم. وهذا ضروري لمهام مثل ترجمة اللغة وتلخيص النص.

المزيد من مهام معالجة اللغة الطبيعية

بصرف النظر عن خطوات العملية المذكورة أعلاه، يتم استخدام العديد من المهام الأخرى بشكل متكرر في معالجة اللغة الطبيعية لتحقيق النتائج المرجوة. فيما يلي بعض المهام الأكثر شيوعًا.

• التعرف الضوئي على الحروف:تعني كلمة OCR التعرف الضوئي على الحروف، وهي تقنية تُستخدم لتحويل الصور إلى بيانات رقمية. على سبيل المثال، عندما تحتاج إلى مسح فاتورة أو إيصال لاستخراج الأرقام الموجودة فيها وحفظها في قاعدة بيانات شركتك، فستستخدم برنامجًا برمجيًا يتمتع بقدرة التعرف الضوئي على الحروف. ومع ذلك، فإن تقنية التعرف الضوئي على الحروف لها حدودها، مثل دقة الكلمات والسياق والفهم الدلالي. ولكن مع إضافة معالجة اللغة الطبيعية، يمكن لبرامج التعرف الضوئي على الحروف إنتاج نتائج أفضل مع فهم سياقي أكبر ورؤى قابلة للتنفيذ ودقة محسنة وتصنيفات.
• التعرف على الكلام:من خدمات النسخ الرقمي إلى المساعدين الصوتيين والأجهزة التي يتم تنشيطها صوتيًا، فإن استخدامات التعرف على الكلام عديدة. ومع ذلك، فإن التعرف البسيط على الكلام الصوتي لا يكون مفيدًا كثيرًا بدون المعلومات المضافة من تحليل السياق والعاطفة. علاوة على ذلك، تجعل معالجة اللغة الطبيعية تقنية التعرف على الكلام مفيدة للغاية من خلال توفير إخراج نصي من مدخلات صوتية يمكن تغذيتها إلى أجهزة أخرى لمزيد من الإنتاجية.
• النص إلى كلام:تحويل النص المكتوب إلى كلام مسموع، والذي يستخدم غالبًا لمنح روبوتات الدردشة والمساعدين الافتراضيين صوتًا مسموعًا يشبه صوت الإنسان. وعلى الرغم من أن التنفيذات الأولية كانت تحتوي على أصوات رتيبة، إلا أن التطبيقات الأكثر حداثة النص إلى الكلام أنظمة مثل أحد عشر مختبرا لقد أصبحت جيدة جدًا لدرجة أنه بالكاد يمكنك التمييز بين مخرجاتها والصوت الأصلي.
• فهم اللغة الطبيعية:هذه هي عملية فهم أي مجموعة بيانات بشكل معقول. يتضمن فهم اللغة الطبيعية أي مهمة يمكنها تحسين فهم النص وتفسيره، من التعرف على الكيانات المسماة إلى تحليل بناء الجملة والقواعد النحوية، والتحليل الدلالي، وخوارزميات التعلم الآلي المختلفة.
• اللغة الطبيعية الجيل:واحدة من أكثر المهام شهرة. هنا، يتم تحويل البيانات إلى كلمات يمكن لأي إنسان فهمها إما عن طريق سرد قصة أو شرح أشياء. هذا ما تستخدمه برامج المحادثة الآلية لتوليد محادثات مثيرة للاهتمام. نوع آخر من توليد اللغة الطبيعية هو توليد النص إلى نص، حيث يتم تحويل نص إدخال واحد إلى نص مختلف تمامًا. توجد هذه الطريقة في برامج التلخيص والترجمات وإعادة الصياغة الآلية.
• التعرف على الكيانات المسماة:NER أو التعرف على الكيانات المسماة هي مهمة فرعية لاستخراج المعلومات تتضمن تحديد وتصنيف العناصر أو الكيانات إلى فئات محددة مسبقًا. وبالتالي، تساعد NER الآلة على التعرف على كيانات محددة، مثل شخص أو سيارة أو مكان من نص أو مستند، وبالتالي تحسين استخراج المعلومات ذات المغزى.
• تحليل المشاعر: هذا مجال فرعي آخر من مجالات معالجة اللغة الطبيعية يحاول استخراج وفهم المشاعر والآراء الشخصية من البيانات النصية. تمكن هذه القدرة الآلات من التعامل بشكل أفضل مع تعقيدات الاتصال البشري من خلال قياس المشاعر مثل السخرية والاختلافات الثقافية والمشاعر الإيجابية والسلبية والمحايدة. تستخدمها الشركات في أبحاث السوق ومراقبة العلامة التجارية ودعم العملاء وتحليل وسائل التواصل الاجتماعي.
• تصنيف السمية: عندما تنشر خطاب كراهية على منتدى أو منصة تواصل اجتماعي، ويقوم روبوت المشرف تلقائيًا بإبلاغك، فأنت مُكتشف من قِبل نموذج ذكاء اصطناعي لتصنيف السُمّية. تُدرّب هذه الأنظمة باستخدام التعلم الآلي وخوارزميات مُختلفة باستخدام معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لتحديد وتصنيف المحتوى الضار تلقائيًا، مثل الإهانات والتهديدات وخطاب الكراهية، في بيانات نصية.
• تلخيص:تتيح تقنية معالجة اللغة الطبيعية لنماذج الذكاء الاصطناعي قراءة كميات كبيرة من المعلومات بسرعة، وهو ما كان ليستغرق وقتًا أطول من الإنسان. ثم تحديد الأجزاء الأكثر أهمية من هذا النص وتقديمها في شكل متماسك. وهذا يوفر للمستخدم الوقت والجهد، ويعزز الفهم، ويحسن عملية اتخاذ القرار.
• النابعة:طريقة معالجة أولية لتقليص الكلمات إلى قاعدتها الجذرية. تساعد في خلق فهم أفضل للنص.

تطبيقات البرمجة اللغوية العصبية في العالم الحقيقي

فيما يلي قائمة بالتطبيقات الواقعية المختلفة لمعالجة اللغة الطبيعية والتقنيات ذات الصلة.

• روبوتات الدردشة مثل شات جي بي تي.
• مترجمون مثل المترجمين من الإنجليزية إلى الألمانية أو من الروسية إلى الفرنسية باستخدام الذكاء الاصطناعي.
• المساعدون الافتراضيون مثل Siri من Apple، الأمازون اليكسا، و ChatGPT من OpenAI.
• أنظمة التصحيح التلقائي مثل Grammarly.
• محركات البحث مثل you.com.
• ملخص النص كما يمكنك الحصول عليه من ChatGPT.

التحديات في البرمجة اللغوية العصبية

رغم أن معالجة اللغة الطبيعية حققت تقدمًا كبيرًا في العديد من المجالات، إلا أن هناك مشكلات لا تزال تواجه التكنولوجيا. وفيما يلي بعض المشكلات الرئيسية:

• الغموض والسياق:اللغات البشرية معقدة وغامضة بطبيعتها. لذا، تظل مهمة الآلات في فهم التواصل البشري في جميع المواقف صعبة للغاية.
• تحيز البيانات والنماذج: غالبًا ما تكون أنظمة الذكاء الاصطناعي متحيزة، بناءً على البيانات التي تم تدريبها عليها. لذا، بغض النظر عن مدى جودة النموذج، فهناك دائمًا بعض التحيز، مما يخلق مخاوف أخلاقية.
• عدم وجود العقل:كما أن الآلات لا تمتلك الفطرة السليمة والتفكير الذي يأتي بشكل طبيعي إلى البشر، وتنفيذها في نظام ما قد يكون بالقدر نفسه من الصعوبة.

مصادر لتعلم البرمجة اللغوية العصبية

1. مجموعة ستانفورد للبرمجة اللغوية العصبية: https://nlp.stanford.edu/
2. كورسيرا: https://www.coursera.org/
3. التعلم العميق.الذكاء الاصطناعي: https://www.deeplearning.ai/resources/natural-language-processing/
4. علم البيانات السريع: https://fastdatascience.com/guide-natural-language-processing-nlp/
5. كاجل: https://www.kaggle.com/
6. علم البيانات السريع: https://fastdatascience.com/guide-natural-language-processing-nlp/
7. مجموعة أدوات اللغة الطبيعية: https://www.nltk.org/
8. احتضان الوجه: https://huggingface.co/
9. ويكيبيديا: https://en.m.wikipedia.org/wiki/Natural_language_processing
10. إتقان التعلم الآلي: https://machinelearningmastery.com/
11. البرمجة اللغوية العصبية المذهلة: https://github.com/keon/awesome-nlp
12. فهم أمازون: https://aws.amazon.com/comprehend/
13. اللغة الطبيعية لـ Google Cloud: https://cloud.google.com/natural-language
14. سباسي: https://spacy.io/

الخاتمة

إن معالجة اللغة الطبيعية هي مجال رائع من مجالات الذكاء الاصطناعي الذي يمكّن الآلات من القيام بأشياء لم يكن من الممكن تصورها قبل عقود من الزمان. وقد أدت هذه التكنولوجيا إلى توسيع نطاق تطبيقات الكمبيوتر وخلق أسواق جديدة.

لقد رأيت العديد من الإمكانات المختلفة والتطبيقات في العالم الحقيقي والأدوات المتاحة لمساعدتك على البدء في استخدام معالجة اللغة الطبيعية. ومع ذلك، فإن الأمر متروك لك لإيجاد طرق للاستفادة منها في تطوير أنظمة ذكية من شأنها أن تطلق العنان لإمكاناتك وإمكانات عملك.