صفحه اصلی > داده کاوی و شبکه عصبی و یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی : پردازش زبان طبیعی یا Natural Language Processing چیست؟ | معرفی ابزار پردازش متن و زبان طبیعی

پردازش زبان طبیعی یا Natural Language Processing چیست؟ | معرفی ابزار پردازش متن و زبان طبیعی

پردازش زبان طبیعی یا Natural Language Processing چیست؟

امروزه در جهانی که عصر تکنولوژی، عرصه اینترنت و دنیای کامپیوتر است بسیاری از ما و کاربران فضای مجازی با عباراتی همچون NLP یا فناوری پردازش زبان طبیعی مواجه شده‌ایم. البته این عبارات بیشتر در متونی یافت می‌شوند که به صحبت درباره هوش مصنوعی می‌پردازند. اما واقعا این فناوری چیست و چگونه به بشریت کمک می‌کند.

پردازش زبان طبیعی
پردازش زبان طبیعی NLP

پردازش زبان طبیعی

پردازش زبان طبیعی یا همان NLP معروف در واقع یک فناوری برای درک زبان انسان توسط کامپیوترهاست.
شاید برقراری ارتباط از طرف شما با دنیای کامپیوترها ساده باشد اما باید راهی برای برقراری این ارتباط از سوی کامپیوتر نیز وجود داشته باشد. البته آموزش این روش ارتباطی به کامپیوترها به هیچ وجه کار ساده ای نیست. شاید بیشتر افراد اینگونه تصور کنند که چون ما هستیم که به کامپیوتر کدهای دستوری ارائه می‌دهیم پس او باید با ما ارتباط برقرار کند و این موضوع تحت کنترل ماست.

پردازش زبان طبیعی و هوش مصنوعی

NLP در اصل یکی از شاخه‌های هوش مصنوعی به حساب می‌آید که تعاملات بین انسان و رایانه را از روش زبان طبیعی برقرار می‌سازد. البته این پردازش برای فهمیدن معنای زبان انسان به تکنیک‌های یادگیری ماشین بستگی دارد. تعاملات بین انسان و رایانه چند مرحله را شامل می‌شود:

  • مرحله اول انسان با ماشین صحبت می‌کند.
  • مرحله دوم ماشین صدای انسان را ضبط خواهد کرد.
  • مرحله سوم این صدای ضبط شده به نوشته‌ها تبدیل می‌شود.
  • مرحله چهارم داده‌های متنی توسط رایانه پردازش خواهند شد و در مرحله ۵ مجدداً به صدا تبدیل می‌شوند.
  • در مرحله آخر ماشین یا همان رایانه با پخش صدای نهایی به کاربر خود پاسخ می‌دهد.

اینگونه این تعامل میان انسان و ماشین یا همان رایانه برقرار می گردد و رایانه زبان انسان را متوجه می‌شود.

پردازش زبان طبیعی
کاربرد پردازش زبان طبیعی

کاربرد Natural language processing

NLP کاربردهای بسیار زیادی دارد؛ به طور مثال:

  • در ترجمه‌های ماشینی مانند گوگل ترنسلیت از پردازش زبان طبیعی استفاده می‌شود.
  • در ویرایشگرهای متن مانند آفیش وُرد یا گوگل داکز (Microsoft Word و Google Docs) برای ویرایش اشتباهات گرامری، نوشتاری و ویرایشی کاربرد دارد.
  • برای پاسخ صوتی تعاملی می‌توان از NLP استفاده کرد که در مراکزی که واحد پاسخگویی به مشتریان را دارند از این قابلیت برای پاسخگویی به سوالات متداول مشتریان توسط ماشین استفاده می‌شود.

تکنیک پردازش زبان طبیعی

NLP از دو تکنیک اصلی برای پردازش استفاده می‌کند که شامل:

۱) تجزیه و تحلیل نحوی (Syntactic analysis)

نحو همان چیدمان صحیح کلمات در کنار هم است که یک جمله درست از نظر دستور زبان را ایجاد می کند. از این آنالیز در NLP برای درک قوانین گرامری استفاده خواهد شد.

۲) تجزیه و تحلیل معنایی (Semantic analysis)

در این تحلیل هدف درک معنای درست یک متن است. این آنالیز یکی از سخت‌ترین کارها در پردازش زبان است.

پردازش زبان طبیعی
پردازش زبان طبیعی در داده کاوی

دلایل دشواری Natural Language Processing

دلایل دشواری پردازش زبان طبیعی در طبیعت زبان انسانی نهفته است. قوانینی که بر زبان انسان هنگام برقراری ارتباط با دیگران حاکم هستند پیچیدگی خاص خود را دارند که قطعاً شناخت و فهم آن برای کامپیوترها کار آسانی نیست. به طور مثال ما انسان‌ها زمان صحبت کردن گاهی از عباراتی طعنه‌آمیز استفاده می‌کنیم که معنای مشخصی ندارند. قطعاً فهم این موضوع برای رایانه کار ساده‌ای نیست.

برای درک کامل زبان انسان و چگونگی ارتباط انسان‌ها با یکدیگر به درک درستی از معنی هر کدام از کلمات و قواعد حاکم بر ترکیب کلمات با هم نیاز است. شاید درک زبان انسان برای ما کار سختی نباشد. اما درک این زبان به دلیل مبهم بودن کاربردها و پیچیدگی‌های خاصی که دارد برای ماشین‌ها کار ساده‌ای نیست. در کل می‌توان دلایل پیچیدگی و دشواری NLP را به موارد زیر دسته بندی کرد:

  • حجم زیاد داده‌های متنی

NLP به رایانه‌ها کمک می‌کند تا بتوانند از طریق زبان خود انسان‌ها با آن‌ها ارتباط برقرار کنند. به طوریکه حرف انسان‌ها را بشنوند، آن‌ها را بخوانند و قسمت‌های مهم را تشخیص داده و تحلیل کنند. رایانه‌ها به دلیل قدرت داده کاوی قوی که دارند، حجم زیادی از داده‌های متنی را در کمترین زمان ممکن تحلیل می‌کنند. یعنی از بین داده‌های بسیار زیاد مهم‌ترین آن‌ها را برگزیده و تحلیل می‌کنند.

  • ساختاربندی حجم زیادی از داده‌های بی‌ساختار

همه ما می‌دانیم زبان انسان از نظر رایانه‌ها، زبانی پیچیده و نامفهوم است. ما انسان‌ها نیز منظور خود را به روش های متفاوتی بیان می‌کنیم و البته زبان‌های مختلفی نیز در دنیا وجود دارد که هر کدام قواعد مخصوص به خود را دارند. تنظیم و ساختار بندی این نوع داده‌ها برای رایانه‌ها دشوار است. رایانه تنها از طریق داده کاوی سعی در فهمیدن مفهوم و منظور انسان دارد تا از این طریق بتواند با او ارتباط بگیرد زیرا تحلیل تمامی اطلاعات و داده‌های ورودی به رایانه که از زبان انسان دریافت می‌کند کار شدنی نیست.

دیتای خود را پردازش کنید

طبق آمارها ۸۰٪ محتواهای متنی، متون بدون ساختار هستند و برای استفاده از این دیتا باید از استخراج اطلاعات بهره برد. دیتاک با بهره گیری از هوش مصنوعی، ابزارهایی برای پردازش متن و زیبان طبیعی ارائه می‌دهد. این ابزار‌ها را در جدول زیر معرفی می‌کنیم.

۱ استخراج عناصر معنادار متن (شماره موبایل، تلفن، منشن، هشتگ، ایمیل و …) ۴ برچسب زن اجزای سخن ۷ تشخیص موجودیت‌های نامدار ۱۰ استخراج رابطه و هم ارجاعی‌ها
۲ یکسان ساز ۵ واحد ساز ۸ جمله یاب ۱۱ تشخیص زبان
۳ خطایاب املایی ۶ تحلیل احساسات ۹ تحلیلگر نحوی کلمات و جملات ۱۲ نویسه گردانی

تحلیل متون بیگ دیتا به صورت دستی امکان‌پذیر نیست. استفاده از سکوی هوشمند پردازش داده‌ی دیتاک یکی از راهکارهای مبتنی بر هوش مصنوعی موجود است، با توجه به اینکه پردازش متون و زبان فارسی در ابزارهای مشابه خارجی با دقت کمی صورت می‌گیرد بهتر است از ابزارهای ایرانی برای تحلیل و پردازش زبان طبیعی استفاده شود. دیتاک ابزاری مناسب و قدرتمند در زمینه تحلیل و پردازش زبان است. برای استفاده از نسخه رایگان هر کدام از ابزارهای پردازش متن به سکوی دیتاک مراجعه کنید.

[button color=”red” size=”big” link=”https://sakoo.ai/” icon=”” target=”true” nofollow=”false”]سکوی هوشمند پردازش داده دیتاک را امتحان کنید[/button]

من پانتـه‌آ پایـدار کارشناس ارشد مهندسی آی تی در گرایش کسب و کار الکترونیکی هستم. علاقمند به هر فناوری و تکنیک جدیدی در حوزه آی‌تی و هر چه به این حوزه کمک می‌کند. به تحقیق و پژوهش و تولید محتوا در زمینه دنیای دیجیتال و آی تی مشغولم.
مقالات مرتبط

گزارش دیتاک از صنعت لوازم خانگی در ایران

کلان‌داده شبکه اجتماعی درباره نگرش ایرانیان به برندهای لوازم خانگی ایرانی و…

چگونه از سوشال لیسنینگ در مدیریت بحران روابط عمومی استفاده کنیم؟

مدیریت بحران یکی از کارکردهای حیاتی در حوزه روابط عمومی به شمار می‌رود. در دنیای امروز، با گسترش رسانه‌های اجتماعی و سرعت بالای انتشار اطلاعات، تشخیص و مدیریت بحران‌ها از اهمیت ویژه‌ای برخوردار است. یکی از ابزارهای کلیدی در این زمینه، سوشال لیسنینگ (رصد اجتماعی) است که به سازمان‌ها کمک می‌کند تا به سرعت به بحران‌ها واکنش نشان دهند و از هزینه‌های ناشی از آنها بکاهند. در این مقاله با تمرکز بر سامانه دیتاک به بررسی چگونگی استفاده از سوشال لیسنینگ برای مدیریت بحران روابط عمومی خواهیم پرداخت.

دیدگاهتان را بنویسید