پردازش زبان طبیعی یا NLP چیست؟

پردازش زبان طبیعی تلاش می‌کند تا ماشین‌هایی بسازد که متن یا داده‌های صوتی را بفهمند و به آن‌ها پاسخ دهند – و با متن یا گفتار خودشان پاسخ دهند – تقریباً به همان روشی که انسان‌ها انجام می‌دهند. پردازش زبان طبیعی (NLP) به شاخه ای از علوم کامپیوتر – و به طور خاص تر، شاخه هوش مصنوعی یا AI – اشاره دارد که به رایانه ها توانایی درک متن و کلمات گفتاری را به همان روشی که انسان می تواند انجام می دهد، مربوط می شود.

NLP زیر شاخه هوش مصنوعی، زبان شناسی و علوم کامپیوتر است که به مطالعه یادگیری ماشینی زبان های انسانی و تعامل با آنها می پردازد. پردازش زبان طبیعی با درک زبان، تولید زبان و تشخیص متن و گفتار سروکار دارد.

شاید آخرین پیشرفت در این زمینه، مدل زبان معروف GBT-3 باشد که توسط OpenAI Lab توسعه یافته است و می تواند انواع متن را از توییت های کوچک و دستورالعمل استفاده، اشعار و داستانهای کوتاه، تا آهنگهای به سبک رپ تولید کند. Jay-Z و حتی دیالوگ هایی که ماهیتی معنوی دارند.

تکنیک های پردازش زبان طبیعی

در حال حاضر چندین روش در پردازش زبان طبیعی استفاده می شود، مانند روش معنایی توزیعی که متکی بر یادگیری ماشینی برای پردازش متن و یافتن الگوها است، عمدتا با محاسبه فراوانی و مجاورت کلمات به یکدیگر. مدل حاصله می تواند از این الگوها برای ساختن جملات یا هجا کامل استفاده کند و برای انجام کارهایی مانند تکمیل خودکار کلمه و جمله مفید است.

همچنین الگوریتم های معناشناسی چارچوبی وجود دارد که به مجموعه ای از قوانین یا تعداد زیادی از داده های آموزشی برچسب زده شده برای یادگیری نحوه تقسیم جملات به اسم ، افعال و مضامین می پردازد، که آنها را قادر می سازد دستورات ساده را درک کرده و آنها را در چت بات ها و دستیارهای صوتی مفید سازد.

به عنوان مثال، اگر از دستگاه صوتی الکسا بخواهید “برای فردا یک رستوران چهار ستاره بیابد”، الگوریتم معناشناسی قاب بندی شده می تواند جمله را با تقسیم به عمل (“پیدا کردن”)،  چی (“رستوران چهار ستاره”) و وقتی (“فردا”).

برنامه های کاربردی پردازش زبان طبیعی

این و سایر تکنیک های NLP در طیف گسترده ای از برنامه ها استفاده می شود. محققان از آنها برای تجزیه و تحلیل مقالات علمی برای سرعت بخشیدن به کشف علمی، توسعه چت بات های چابک تر و طراحی یک سیستم استدلالی قادر به استدلال منطقی استفاده می کنند. علاوه بر کاربردهای آن در تحقیقات معنایی، تجزیه و تحلیل احساسات، تشخیص گفتار، نمایشنامه نویسی، تشخیص گویش و موارد دیگر.

پردازش خودکار زبان فارسی

پشتیبانی هوش مصنوعی از زبان فارسی با مشکلات متعددی روبرو است که مهمترین آنها عبارتند از:

• کمبود منابع زبان فارسی
• تعدد گویش های زیاد فارسی
• نوع نگارش و استفاده از عبارات محاوره ای
• تحقیقات علمی محدود در زمینه پردازش زبان فارسی

اما بسیاری از محققان فارسی زبان در حال تلاش برای ارائه راه حل برای این چالش ها هستند.