معالجة اللغة الطبيعية
0

تمتلئ الشركات ببيانات غير مُنَظّمة، ومن المستحيل عليها تحليل كل هذه البيانات ومعالجتها دون مساعدة «معالجة اللغات الطبيعية»، تابع قراءة هذا المقال لمعرفة ماهية معالجة اللغة الطبيعية، وكيف يمكن أن تجعل الأعمال أكثر فعالية، واكتشف تقنيات وأمثلة معالجة اللغات الطبيعية الشائعة، وأخيراً، سنوضّح لك كيفية البدء باستخدام أدوات معالجة اللغة الطبيعية سهلة الاستخدام.

ما هي معالجة اللغات الطبيعية؟

معالجة اللغات الطبيعية هي حقل فرعي من حقول الذكاء الاصطناعي، إنها تساعد الآلات على معالجة وفهم اللغة البشرية، حتى تتمكّن من أداء المهام المتكرّرة تلقائياً، تشمل الأمثلة الترجمة الآلية، والتلخيص، وتصنيف التذاكر، والتدقيق الإملائي.

خذ تحليل المشاعر على سبيل المثال، الذي يستخدم معالجة اللغات الطبيعية لاكتشاف العواطف في النص، إذ تعد مهمة التصنيف هذه واحدة من أكثر مهام البرمجة اللغوية العصبية شيوعاً، وغالباً ما تستخدمها الشركات لاكتشاف مشاعر العلامة التجارية تلقائياً على وسائل التواصل الاجتماعي، يمكن أن يساعد تحليل هذه التفاعلات العلامات التجارية في اكتشاف مشكلات العملاء الملحّة التي يحتاجون إلى الاستجابة لها على الفور، أو مراقبة رضا العملاء بشكلٍ عام.

لماذا تعتبر معالجة اللغات الطبيعية مهمة؟

أهمية معالجة اللغة الطبيعية

أحد الأسباب الرئيسية التي تجعل معالجة اللغة الطبيعية أمراً بالغ الأهمية للشركات هو أنه يمكن استخدامها لتحليل كمياتٍ كبيرة من البيانات النصية، مثل تعليقات وسائل التواصل الاجتماعي، وتذاكر دعم العملاء، والمراجعات عبر الإنترنت، والتقارير الإخبارية، والمزيد.

تحتوي كل بيانات العمل هذه على ثروة من الأفكار القيّمة، ويمكن أن تساعد معالجة اللغات الطبيعية بسرعة الشركات على اكتشاف ماهية تلك الأفكار، وتقوم معالجة اللغات الطبيعية بذلك من خلال مساعدة الآلة على فهم لغة الإنسان بطريقةٍ أسرع وأكثر دقة وأكثر اتساقاً من العوامل البشرية.

تعالج أدوات معالجة اللغة الطبيعية البيانات في الوقت الفعلي، على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع، وتطبّق نفس المعايير على جميع بياناتك، حتى تتمكن من ضمان دقة النتائج التي تتلقاها وخلوّها من التناقضات، بمجرد أن تتمكّن أدوات معالجة اللغة الطبيعية من فهم ماهية جزء من النص، وحتى قياس أشياء مثل المشاعر، يمكن للشركات البدء في تحديد أولويات بياناتها وتنظيمها بطريقةٍ تناسب احتياجاتها وتتوافق مع أهدافها.

اقرأ أيضًا: نظام Windows 11 لن يعمل على جميع الأجهزة.. Microsoft تفرض شرطًا إضافيًا لاستخدام النظام

تحدّيات معالجة اللغات الطبيعية

تحديات معالجة اللغة الطبيعية

في حين أن هناك العديد من التحديات في معالجة اللغة الطبيعية، إلا أن فوائدها الضخمة للشركات تجعلها استثماراً ناجحاً، ومع ذلك، من المهم معرفة ما هي هذه التحدّيات قبل البدء في معالجة اللغات الطبيعية، حيث تعتبر لغة الإنسان معقدة وغامضة وغير منظّمة ومتنوّعة، وهناك أكثر من 6500 لغة في العالم، كل منها لها قواعدها النحوية والدلالية، وحتى البشر يكافحون لفهم اللغة، لذا، لكي تفهم الآلات اللغات الطبيعية، يجب أولاً أن تتحوّل إلى شيء يمكنها تفسيره.

في معالجة اللغة الطبيعية، يعد بناء الجملة والتحليل الدلالي مفتاحاً لفهم البنية النحوية للنص وتحديد كيفية ارتباط الكلمات ببعضها البعض في سياقٍ معين، لكن تحويل النص إلى شيء يمكن للآلات معالجته لا يزال معقّدًا، حيث يحتاج علماء البيانات إلى تعليم أدوات معالجة اللغات الطبيعية للنظر إلى ما وراء التعريفات وترتيب الكلمات، ذلك لفهم السياق والغموض في الكلمات والمفاهيم المعقدة الأخرى المرتبطة باللغة البشرية.

كيف تعمل معالجة اللغات الطبيعية؟

آلية عمل معالجة اللغة الطبيعية

في معالجة اللغات الطبيعية، يتم فصل اللغة البشرية إلى أجزاء بحيث يمكن تحليل البنية النحوية للجمل ومعاني الكلمات وفهمها في السياق، يساعد هذا أجهزة الكمبيوتر في قراءة وفهم النص المنطوق أو المكتوب بنفس طريقة البشر.

فيما يلي بعض المهام الأساسية للمعالجة المسبقة في معالجة اللغات الطبيعية التي يحتاج علماء البيانات إلى تنفيذها قبل أن تتمكّن أدوات معالجة اللغة الطبيعية من فهم اللغة البشرية:

  • الترميز: يتم فيها تقسيم النص إلى وحدات دلالية أصغر أو جمل منفردة.
  • وسم جزء من الكلام: ترميز الكلمات كأسماء، أفعال، صفات، ظروف، ضمائر… إلخ.
  • الاشتقاق: توحيد الكلمات باختزالها إلى أشكالها الجذرية.
  • إزالة الكلمات الزائدة: تصفية الكلمات الشائعة التي تضيف القليل من المعلومات الفريدة أو لا تضيف أي معلومات فريدة، على سبيل المثال، حروف الجر.

عندها فقط يمكن لأدوات معالجة اللغات الطبيعية تحويل النص إلى شيء يمكن للآلة فهمه، أما الخطوة التالية، فهي بناء خوارزمية معالجة اللغات الطبيعية.

خوارزميات معالجة اللغات الطبيعية

خوارزميات معالجة اللغة الطبيعية

بمجرد أن تتم معالجة بياناتك، يحين الوقت للانتقال إلى الخطوة التالية، وهي بناء خوارزمية معالجة اللغات الطبيعية، وتدريبها حتى تتمكّن من تفسير اللغة الطبيعية وتنفيذ مهام محدّدة، وهناك نوعان من الخوارزميات الرئيسية التي يمكنك استخدامها لحل مشاكل معالجة اللغات الطبيعية:

  • النهج القائم على القواعد: تعتمد الأنظمة القائمة على القواعد على القواعد النحوية المصنوعة يدوياً، والتي يجب إنشاؤها بواسطة خبراء في اللغويات أو مهندسي المعرفة، كان هذا هو النهج الأول لصياغة خوارزميات معالجة اللغات الطبيعية ولا يزال يستخدم حتى اليوم.
  • خوارزميات التعلم الآلي: من ناحية أخرى، تعتمد نماذج التعلم الآلي على الأساليب الإحصائية وتتعلم أداء المهام بعد تزويدها بالأمثلة، والتي تسمى «بيانات التدريب».

أكبر ميزة لخوارزميات التعلم الآلي هي قدرتها على التعلّم بمفردها، فأنت لست بحاجة إلى تحديد القواعد اليدوية، بل بدلاً من ذلك، تتعلم الآلات من البيانات السابقة حتى تقوم بالتنبؤ من تلقاء نفسها، ممّا يسمح بالمزيد من المرونة.

اقرأ أيضًا: أفضل أنواع كروت الشاشة التي يمكنك الاعتماد عليها في تشغيل ألعابك المفضّلة 😍😍

تتم تغذية خوارزميات التعلم الآلي ببيانات التدريب والمُخرَجات المتوقعة «العلامات» لتدريب الآلات على تكوين ارتباطات بين مدخلات معينة ومخرجاتها المقابلة، ثم تستخدم الآلات بعد ذلك طرق التحليل الإحصائي لبناء «بنك المعرفة» الخاص بها وتحديد الميّزات التي تمثل النصوص بشكلٍ أفضل قبل إجراء التنبؤات للبيانات غير المرئية، أي النصوص التي لم تُكتب بعد.

أمثلة على معالجة اللغات الطبيعية

تساعدك معالجة اللغات الطبيعية على أداء مجموعة متنوعة من المهام، من تصنيف النصوص واستخراج البيانات ذات الصلة، إلى ترجمة النصوص من لغة إلى أخرى وتلخيص أجزاء طويلة من المحتوى.

تصنيف النصوص

يعد تصنيف النصوص أحد أبسط مهام معالجة اللغات الطبيعية، ويتكوّن من تحديد الفئات أو العلامات المحدّدة لنص ما بناءً على محتواه، يمكن أن تخدم نماذج التصنيف أغراضاً مختلفة، على سبيل المثال:

تحليل المشاعر: وهي عملية تحليل المشاعر داخل النص وتصنيفها على أنها إيجابية أو سلبية أو محايدة، وذلك من خلال إجراء تحليل المشاعر على منشورات وسائل التواصل الاجتماعي ومراجعات المنتجات والاستطلاعات وتعليقات العملاء، يمكن للشركات اكتساب رؤى قيّمة حول كيفية إدراك العملاء لعلامتهم التجارية.

يمكن لمصنّف المشاعر فهم الفروق الدقيقة في كل رأي ووضع علامة تلقائياً على المراجعة الأولى على أنها سلبية والثانية على أنها إيجابية، تخيل أن هناك ارتفاعاً مفاجئاً في التعليقات السلبية حول علامتك التجارية على وسائل التواصل الاجتماعي، ستكون أدوات تحليل المشاعر قادرة على اكتشاف ذلك على الفور حتى تتمكّن من اتخاذ إجراء قبل ظهور مشكلة أكبر.

تصنيف الموضوعات: يساعدك ذلك على تحديد العناوين أو الموضوعات الرئيسية داخل النص وتعيين علامات محدّدة مسبقاً، لكن لتدريب مصنّف الموضوعات، يجب أن تكون على دراية بالبيانات التي تقوم بتحليلها، حتى تتمكّن من تحديد الفئات ذات الصلة.

كشف النيّة: تتكون مهمة التصنيف هذه من تحديد الغرض أو الهدف أو النية من وراء النص، إنها طريقة ممتازة لفرز استجابات البريد الإلكتروني للمبيعات الصادرة حسب المهتمين، وتحتاج إلى معلومات البريد، وإلغاء الاشتراك، والارتداد، وما إلى ذلك من بيانات الحملات، يمكن أن تساعدك معالجة اللغات الطبيعية التي تحدد نيّة «الاهتمام» على سبيل المثال في أحد نصوص الرسائل في تحديد فرصة بيع محتملة بمجرد دخول بريد إلكتروني إلى صندوق الوارد الخاص بك!

استخراج النصوص

مثال آخر على معالجة اللغات الطبيعية، ويتكون من سحب أجزاء معينة من البيانات الموجودة بالفعل في النص، إنها طريقة مثالية لتلخيص النص تلقائياً أو البحث عن المعلومات الأساسية، الأمثلة الأكثر شيوعاً لنماذج الاستخراج هي:

استخراج الكلمات المفتاحية: تستخرج معالجة اللغات الطبيعية تلقائياً أهم الكلمات والتعبيرات داخل النص، ويمكن أن يوفّر لك ذلك نوعاً من معاينة المحتوى وموضوعاته الرئيسية، دون الحاجة إلى قراءة كل جزء.

التعرّف على الكيانات المُسمّاة (NER): تسمح لك هذه التقنية باستخراج أسماء الأشخاص والشركات والأماكن وما إلى ذلك.

الترجمة الآلية

كانت هذه واحدة من أولى المشاكل التي تناولها مجتمع معالجة اللغات الطبيعية. إذ تستخدم أدوات الترجمة عبر الإنترنت (مثل Google Translate) تقنيات مختلفة لمعالجة اللغة الطبيعية لتحقيق مستويات الدقة البشرية في ترجمة الكلام والنصوص إلى لغات مختلفة، إذ يمكن تدريب نماذج المترجمين المختصّين في مجال معيّن لزيادة دقة النتائج.

نمذجة الموضوعات

أمرٌ مشابه لتصنيف الموضوعات، يجد هذا المثال الخاص بمعالجة اللغة الطبيعية الموضوعات ذات الصلة في النص عن طريق تجميع النصوص ذات الكلمات والتعبيرات المتشابهة، وعندما لا تكون بحاجة إلى إنشاء قائمة بالتصنيفات المحدّدة مسبقاً أو وضع بيانات تحت أي تصنيفات، فهو خيار جيد للتحليل الاستكشافي، أي عندما لا تكون على دراية ببياناتك بعد.

توليد اللغة الطبيعية

يتكوّن ذلك من تحليل البيانات غير المهيكلة واستخدامها كمدخل لإنشاء المحتوى تلقائياً، ويمكن استخدامها لإنشاء إجابات آلية وكتابة رسائل بريد إلكتروني.. وحتى الكتب!

اقرأ أيضًا: ما هي أفضل أنواع الشواحن اللاسلكيّة المتوفّرة في الأسواق اليوم؟

أفضل أدوات معالجة اللغات الطبيعية لتبدأ بها

تعد معالجة اللغة الطبيعية من أكثر المجالات تعقيداً في مجال الذكاء الاصطناعي، لكن تجربة بعض مهام معالجة اللغة الطبيعية مثل تحليل المشاعر أو استخراج الكلمات الرئيسية بيدك لا يلزم أن يكون صعباً للغاية، هناك العديد من أدوات معالجة اللغة الطبيعية عبر الإنترنت التي تجعلها متاحةً للجميع، ممّا يسمح لك بتحليل كميات كبيرة من البيانات بطريقة بسيطة للغاية وبديهية.

تعد الأنظمة الأساسية «SaaS» أي البرامج التي تُقدّم على شكل خدمات، بدائل رائعة للمكتبات مفتوحة المصدر، لأنها توفّر حلولاً جاهزة للاستخدام غالباً ما تكون سهلة الاستخدام ولا تتطلّب معرفة في البرمجة أو التعلم الآلي، أما إذا كنت ترغب في دمج الأدوات مع أدواتك الحالية، فإن معظم هذه الأدوات تقدم واجهات برمجة تطبيقات API خاصّة لمعالجة اللغة الطبيعية باستخدام لغة بايثون، مما يعني أنها تتطلّب منك إدخال بضعة أسطر من التعليمات البرمجية.

إليك 8 من أفضل أدوات معالجة اللغة الطبيعية:

ستعتمد أداة المعالجة التي تختارها على مقدار الراحة التي توفّرها لك هذه الأداة، إضافةً إلى نوعية المهام التي تريد تنفيذها.

اقرأ أيضًا: لغة البرمجة C أصعب اللغات وأكثرها تعقيداً.. من يستخدم هذه اللغة اليوم بعد 50 عاماً على وجودها؟

0

شاركنا رأيك حول "معالجة اللغات الطبيعية وتطبيقاتها… عندما تفهم الآلة المحتوى الرقمي المكتوب!"