پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) که به اختصار NLP نیز نامیده می‌شود، روشی است برای درک زبان انسانی برای رایانه؛ این علم یکی شاخه‌های دانش هوش مصنوعی محسوب می‌شود و به رایانه‌ها کمک می‌کند تا با آگاهی از چگونگی استفاده بشر از زبان، زبان انسانی را درک کند. پردازش زبان طبیعی یک دانش پیچیده و دشوار است.
شاخه پردازش زبان طبیعی یکی از حوزه‌های هوش مصنوعی در حال پیشرفت است: امروزه دیگر از مرحله تفسیر یک متن یا گفتار بر اساس کلمات کلیدی آن گذشتیم و به دنبال درک معنای پشت آن کلمات هستیم. به این ترتیب می‌توان اشکال گفتاری مانند کنایه را تشخیص داد یا حتی با کمک پردازش زبان، احساسات را تحلیل کرد.
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، اما برنامه نویسان باید برنامه‌های کاربردی مبتنی بر زبان طبیعی را به گونه‌ای آموزش دهند تا مفید باشند
پیدایش NLP
آغاز دانش پردازش زبان طبیعی به انتشار مقاله آزمایش تورینگ به قلم آلن تورینگ در سال 1950 میلادی بازمی‌گردد. این آزمون به عنوان ملاکی برای سنجش میزان هوشمندی ماشین معروف است. پس از آزمایش تورینگ فعالیت‌ها بر روی ترجمه زبان‌ها توسط رایانه متمرکز شد. برای مثال در آزمایش جروج‌تاون در سال 1954 میلادی ترجمه خودکار بیش از 60 جمله از زبان روسی به انگلیسی انجام شد.
انتشار کتاب ساختار‌های نحوی اثر نوآم چامسکی زبان‌شناس نام‌آور امریکایی در سال 1957 میلادی، کمک شایانی برای دانشمندان در حوزه پردازش زبان طبیعی بود.
NLP که بیش از پنجاه سال از عمر آن می گذرد، ریشه در زبان شناسی دارد. پردازش زبان طبیعی در زمینه های مختلفی مانند تحقیقات پزشکی ، موتورهای جستجو و هوش تجاری کاربرد دارد.
پردازش زبان طبیعی چگونه کار می کند ؟
NLP کامپیوترها را قادر می سازد تا زبان طبیعی را مانند انسان درک کنند. چه زبان گفتاری باشد و چه نوشتاری ، پردازش زبان طبیعی از هوش مصنوعی برای دریافت ورودی از دنیای واقعی استفاده می کند و با پردازش آن ها ، به شکلی برای کامپیوترها قابل درک باشد ارائه می نماید.
همان طور که انسانها حواس مختلفی دارند مانند گوش برای شنیدن و چشم برای دیدن ، کامپیوترها برنامه هایی برای خواندن و میکروفن هایی برای جمع آوری صدا دارند. در مرحله ای از پردازش ، ورودی به کدی تبدیل می شود که کامپیوتر می تواند آن را درک کند.
دو مرحله ی اصلی برای پردازش زبان طبیعی وجود دارد : پیش پردازش داده ها و توسعه ی الگوریتم.
پیش پردازش داده ها ، شامل آماده کردن و تمیز کردن متون برای ماشین ها می شود تا قابل تحلیل باشند. پیش پردازش داده ها آن ها را آماده ساخته و ویژگی هایی که یک الگوریتم بتواند با آنها کار کند را در متن برجسته می کند.
روش های پیش پردازش داده ها:
Tokenization:
این مرحله زمانی انجام می شود که متن به واحدهای کوچکتری تقسیم می شود که می توان بر روی آن کار کرد.
Stop Word Removal:
این مرحله زمانی اتفاق می افتد که کلمات معمول از متن حذف می شوند و کلمات منحصر به فردی که بیشترین اطلاعات را در مورد متن می دهند باقی می مانند.
Lemmatization and Stemming:
این امر زمانی اتفاق می افتد که کلمات به ریشه ی خود باز میگردند تا پردازش شوند.
Part of speech tagging:
برچسب گذاری زمانی انجام می شود که کلمات براساس بخشی از گفتار برای مثال اسم ، فعل و صفت علامت گذاری می شوند.
هنگامی که داده ها پیش پردازش می شوند ، الگوریتمی برای پردازش آن ها توسعه داده می شود. الگوریتم های مختلفی در پردازش زبان طبیعی وجود دارند اما عموما از دو نوع اصلی آن ها استفاده می شود :
سیستم های قانون محور (Rule Based systems) :
این سیستم از قوانین دقیق طراحی شده ی زبانی استفاده می کند. این رویکرد اوایل برای توسعه ی پردازش زبان طبیعی مورد استفاده قرار می گرفت و هنوز هم استفاده می شود.
سیستم های مبتنی بر یادگیری ماشین (Machine Learning-Based systems) :
الگوریتم های یادگیری ماشین از روش های آماری استفاده می کنند. آنها یاد می گیرند تا وظایف را براساس داده های آموزشی که به آن ها داده می شوند انجام دهند و روش های خود را با پردازش داده های بیشتر تنظیم می کنند.
الگوریتم های پردازش زبان طبیعی با استفاده از ترکیبی از یادگیری ماشین ، یادگیری عمیق و شبکه های عصبی ، قوانین خود را از طریق پردازش و یادگیری مکرر تقویت می کنند.
چرا NLP به روندی کلیدی تبدیل شده است ؟
NLP یا پردازش زبان طبیعی یکی از روندهای اصلی تکنولوژی است چرا که بیشترین اطلاعاتی که در سرتاسر دنیا تولید می شود به زبان طبیعی انسان می باشد. در واقع تمامی این اطلاعات در قالبهایی مانند ایمیل ، پیام های واتس اپ ، به روز رسانی های توئیتر ، مقالات جدید ، کتاب ها و زبان های محاوره ای و … تولید می شوند. NLP ماشین ها را قادر می سازد تا تمامی این اطلاعات را رمزگشایی کرده و معنا را از آنها استخراج نمایند.
به طور سنتی ، استخراج معنا از زبان ، برای ماشین ها بسیار مشکل می باشد. زبان انسان ها نامنظم ، پیچیده و ساختارنیافته است و با داده های ساختار یافته ای که معمولا ماشین ها با آنها سر و کار دارند بسیار متفاوت است. هوش مصنوعی به نوعی این روند را تغییر داده است. به لطف فناوریهای هوش مصنوعی نظیر یادگیری ماشین به همراه ظهور علم کلان داده ، کامپیوترها یاد گرفتند تا متن ها را پردازش و از آنها معنا استخراج کنند.
۴ نمونه از کاربردهای پردازش زبان طبیعی (NLP) در دنیای واقعی
اجازه دهید نگاهی بیندازیم به روش هایی که می توانند از تکنولوژی NLP برای بهبود کسب و کار خود استفاده کنند :
فناوری تشخیص گفتار
با شناخت دستیارهای مجازی مانند الکسا ، دریافته ایم که ماشین ها در رمزگشایی از صدای انسانها روز به روز در حال پیشرفت هستند. در حقیقت ، روش تعامل انسان با ماشین و جستجوی اطلاعات در حال تغییر می باشد و این امر تاثیر به سزایی در آینده ی تحلیل داده خواهد داشت.
در زمینه ی کسب و کار نیز ، مدیران تصمیم ساز از داده های مختلفی برای تصمیم گیری استفاده می کنند. به طور سنتی ، این داده ها در نهایت تبدیل به داشبوردها یا رابط های کاربری تحلیلی دیگر می شدند. اما امروزه ، به لطف NLP برخی ابزارهای تحلیل داده امکان درک زبان طبیعی را دارند. به عبارت دیگر ، به جای جستجو در میان اطلاعات برای خلق ارزش از آنها ، کاربران به راحتی سوال خود را از طریق گفتار یا نوشتار مطرح کرده و جوابی معنادار دریافت می کنند.
تحلیل احساسات
علاوه بر درک آنچه افراد می گویند ، ماشین ها می توانند احساس نهفته در این گفتارها را نیز رمزگشایی کنند. قابلیت تجزیه و تحلیل احساسات می تواند برای سنجش نظرات مشتریان ، کنترل سابقه ی یک شرکت ، یا به طور کلی ارزیابی رضایت یا عدم رضایت مشتری از محصولات و خدمات ما مورد استفاده قرار گیرد. تجزیه و تحلیل احساسات به عنوان یک تکنولوژی کارآمد ثبیت شده است و با کمک ابزارهای مختلف ، آنچه افراد در شبکه های اجتماعی در مورد برند شما می گویند را استخراج می کند.
فناوری می تواند به طور فوق العاده ای وابسته به ادراک باشد. در یک مثال ، محققان آزمایشگاه تحقیقاتی مایکروسافت در واشنگتن ، تنها با آنالیز پست های توئیتر ، توانستند پیش بینی کنند که چه زنانی در معرض افسردگی پس از زایمان هستند. جالب تر آنکه این نتایج با بررسی آنچه زنان در هفته های پیش از زایمان می گفتند به دست آمد.
خلاصه سازی خودکار
پیش تر اشاره کردیم که اطلاعات زبان انسان ، چه نوشتاری و چه گفتاری ، می توانند پیچیده باشند. برای برخی بخش ها ، به سیستم حقوقی به عنوان اولین مثال اشاره می کنم. استخراج اطلاعات از میان هزاران صفحه سند می تواند بسیار پیچیده باشد. ابزارهایی مانند ML Analyzer و Machine Cloud می توانند به طور خودکار اسناد طولانی را تبدیل به خلاصه هایی روان ، کوتاه و دقیق کنند. هم چنین از آنها می توان برای استخراج کلمات کلیدی نیز بهره برد.
چت بات ها
چت بات ها یکی دیگر از ابزار پرکاربرد در کسب و کارها هستند که امکان تشخیص گفتار را دارند. این فناوری بسیاری از فرایندهای کسب و کار از جمله خدمات مشتریان ، فروش و منابع انسانی را تسهیل کرده است. اگر اخیرا از طریق پیام با برندی در ارتباط بوده اید ، احتمالا با یک ربات چت کرده اید. گرچه این فناوری با ایده آل هنوز فاصله دارد ، اما قطعا تشخیص اینکه با انسان حرف می زنیم یا ماشین دشوارتر خواهد شد.
مزیت های استفاده از پردازش زبان طبیعی
مزیت اصلی پردازش زبان طبیعی آن است که نحوه ی ارتباط انسان و کامپیوترها را بهبود می بخشد. در واقع نزدیکترین راه برای ایجاد تغییر در کامپیوترها ، از طریق کدهاست که همان زبان کامپیوتر است. با قادر ساختن رایانه ها به درک زبان انسان ، تعامل با رایانه ها برای انسان ها بسیار راحت تر خواهد شد.
دیگر مزیت های NLP :
- بهبود دقت و کارایی اسناد
- بینش های دقیقی را در اختیار می گذارد که به دلیل حجم بالای داده ها از طرق دیگر قابل دسترسی نیستند.
- سهولت استفاده برای تجزیه و تحلیل احساسات
- سازمان ها را قادر می سازد تا از چت بات ها برای تعامل بهتر با مشتریان استفاده کنند.
- دستیارهای شخصی مانند الکسا می توانند با استفاده از این امکان به زبان انسان ها تعامل کنند.
- توانایی ایجاد خودکار خلاصه ای قابل خواندن از یک متن طولانی و پیچیده
ابزارها و رویکردهای پردازش زبان طبیعی NLP
Python and the Natural Language Toolkit (NLTK)
زبان برنامه نویسی پایتون طیف وسیعی از ابزارها و کتابخانه‌ها را برای انجام وضایف خاصNLP فراهم می‌کند. بسیاری از این موارد در Natural Language Toolkit یا NLTK، مجموعه‌ای open source از کتابخانه‌ها، برنامه‌ها و منابع آموزشی برای ساخت برنامه‌های NLP یافت می‌شوند.
NLTK شامل کتابخانه‌هایی برای بسیاری از وظایف NLP ذکر شده در قسمت بالا، به علاوه کتابخانه‌هایی برای وظایف فرعی، مانند تجزیه جملات، تقسیم‌بندی کلمات، ریشه‌گذاری و واژه‌سازی و نشانه‌سازی (برای شکستن عبارات، جملات، پاراگراف‌ها) است. همچنین شامل کتابخانه‌هایی برای پیاده‌سازی، قابلیت‌هایی مانند: استدلال معنایی، توانایی رسیدن به نتایج منطقی بر اساس حقایق استخراج‌شده از متن است.
NLP آماری، یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق
NLP آماری را وارد می‌کند که بتواند الگوریتم‌های کامپیوتری را با مدل‌های یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق ترکیب کند. تا به طور خودکار عناصر متن و داده‌های صوتی را استخراج، طبقه بندی و برچسب گذاری کند. و سپس احتمال آماری را به هر معنای احتمالی آن عناصر اختصاص دهد.
امروزه مدل‌های یادگیری عمیق و تکنیک‌های یادگیری مبتنی بر شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN) و شبکه‌های عصبی مکرر (RNN) سیستم‌های NLP را قادر می‌سازند که در حین کار، «یاد بگیرند» و معنای دقیق‌تری را از حجم عظیمی از متن خام، بدون ساختار، بدون برچسب و مجموعه داده‌های صوتی استخراج کنند.
چالش های استفاده از پردازش زبان طبیعی
برخی چالش ها در پردازش زبان طبیعی وجود دارد که بیشتر آنها در این واقعیت خلاصه می شود که زبان طبیعی همواره در حال تکامل است و همیشه تا حدی هم مبهم می باشد. این چالش ها عبارتند از :
دقت :
کامپیوترها نیاز دارند تا انسان با آنها به زبان برنامه نویسی که دقیق ، صحیح و بدون ابهام یا از طریق دستورات صوتی صحبت کند. با این حال گفتار انسان همیشه دقیق نیست.اغلب مبهم است و بسته به بافت اجتماعی و منطقه می تواند با گویش خاص یا به طور عامیانه بیان شود.
لحن صدا:
پردازش زبان طبیعی هم چنان در حال تکامل است . برای مثال تحلیل معنایی می تواند هم چنان چالش برانگیز باشد. هم چنین استفاده ی انتزاعی از زبان می تواند برای برنامه ها دشوار باشد. برای مثال NLP معنای طعنه را نمی داند یا بسته به تاکید بر روی هجای خاصی توسط گوینده معنا می تواند متفاوت باشد. الگوریتم های NLP ممکن است چنین نکات ظریفی را تشخیص ندهند و همین موضوع استفاده از آنها را در چنین زمینه هایی چالش برانگیز ساخته است.
تغییرات زبانی :
زبان و نحوه ی استفاده افراد از آن به سرعت در حال تغییر است. اگر چه قواعد زبانی مشخصی بر هر زبان حاکم است اما تغییرات زبان ها اجتناب ناپذیر است و همین موضوع سبب شده برخی ویژگی های منسوخ یا جدید زبان ها استفاده از الگوریتم های پردازش زبان طبیعی را با چالش مواجه سازد.
تکامل پردازش زبان طبیعی
NLP از رشته های مختلف از جمله علوم کامپیوتر و زبان شناسی محاسباتی که به اوایل قرن بیستم باز می گردد ایجاد شده است. تکامل این شاخه از علم دو نقطه ی عطف داشته است :
نتیجه گیری
پردازش زبان طبیعی یکی از اجزای هوش مصنوعی (AI) می‌باشد. NLP بیش از 50 سال است که وجود دارد و ریشه در زمینه‌ی زبان شناسی دارد. NLP برای تجزیه و تحلیل متن استفاده می‌شود و به ماشین‌ها اجازه می‌دهد تا نحوه صحبت انسانها را درک کنند. این تعامل انسان و رایانه، برنامه‌های کاربردی دنیای واقعی مانند خلاصه‌سازی خودکار متن، تجزیه و تحلیل احساسات، استخراج موضوع، ریشه‌یابی و غیره را ممکن می‌سازد. NLP معمولا برای ترجمه ماشینی و پاسخگویی خودکار به سوالات استفاده می‌شود.