پردازش زبان طبیعی (NLP) چیست و چه تفاوتی با یادگیری ماشین دارد؟

پردازش زبان طبیعی (NLP) به ویژه در کمک به هوش مصنوعی برای درک زبان به صورت متنی مفید است. در نتیجه، استخراج داده ها از اسناد مبتنی بر متن امکان پذیر می شود، و همچنین تسهیل فرآیندهای تحلیلی پیچیده مانند تجزیه و تحلیل احساسات، تشخیص صدا، مدل سازی موضوع، شناسایی موجودیت و چت بات ها امکان پذیر می شود. در ادامه اهمیت و موارد استفاده و همچنین تفاوت بین پردازش زبان طبیعی و یادگیری ماشینی مورد بررسی قرار خواهیم داد.

چرا از پردازش زبان طبیعی (NLP) استفاده کنیم؟

پردازش زبان طبیعی برای تسهیل تجزیه و تحلیل داده های بدون ساختار مانند متن از ایمیل ها و سایر اسناد یا داده های صوتی جمع آوری شده از طریق محصولاتی مانند Amazon Alexa و Google Home استفاده می شود.

حجم وسیعی از داده‌های بدون ساختار جمع‌آوری‌شده به‌عنوان اسناد مبتنی بر متن، مانند ایمیل‌ها، سخنرانی‌های رونویسی‌شده و موارد دیگر قالب‌بندی می‌شوند. پردازش زبان طبیعی به سیستم‌های محاسباتی مانند هوش مصنوعی کمک می‌کند تا بفهمند این داده‌ها چگونه باید تجزیه و تحلیل و دسته‌بندی شوند و میزان مداخلات انسانی مورد نیاز برای تشخیص اطلاعات مفید از داده‌ها را ساده‌تر می‌کند. در حالی که ممکن است ماهها (یا سالها) طول بکشد تا یک انسان صدها سند یا گیگابایت صدا را تجزیه و تحلیل کند، ممکن است یک ماشین تنها چند دقیقه یا ساعت طول بکشد.

NLP در طول سال‌ها پیشرفت کرده است و منجر به مجموعه‌ای از کتابخانه‌های کدنویسی و مدل‌های از پیش آموزش‌دیده شده است که می‌توانند تقریباً برای هر کار پردازش زبانی اعمال شوند. برخی از مدل های محبوب عبارتند از BERT، GPT-3، Universal Sentence Encoder و word2vec. امروزه بیشتر ماشین ها می توانند به طور مداوم داده های مبتنی بر متن را بهتر از انسان ها تجزیه و تحلیل کنند. به دلیل این واقعیت که زبان انسان بسیار پیچیده است و متشکل از طیف گسترده ای از زبان های گفتاری، گویش ها، نحو ها، قواعد دستوری، اصطلاحات منطقه ای، عامیانه، معنایی، اختصارات و حتی خطاهایی مانند نقاط نگاری حذف شده و غلط املایی است، پردازش زبان طبیعی یک مشکل را پر می کند. نیاز حیاتی در تجزیه و تحلیل داده ها

تفاوت بین پردازش زبان طبیعی و یادگیری ماشینی چیست؟

هر دو شکل‌هایی از هوش مصنوعی هستند، اما NLP داده‌های مبتنی بر متن را برای زمینه و تجزیه و تحلیل بیشتر تفسیر می‌کند، در حالی که یادگیری ماشینی بر اساس داده‌هایی که به مدل‌های آموزش داده می‌شود، پیش‌بینی می‌کند.

یادگیری ماشینی بر اساس ورودی های ارائه شده به مدل، پیش بینی هایی را درباره نتایج آینده انجام می دهد. مدل‌های یادگیری ماشینی باید از طریق یادگیری تحت نظارت، بدون نظارت یا تقویت‌شده آموزش داده شوند تا پیش‌بینی‌هایی دقیق و قابل استفاده انجام شود. این پیش‌بینی‌ها به کشف روندهایی در داده‌ها کمک می‌کنند که به بینش‌های عملی تبدیل می‌شوند.

از سوی دیگر، NLP زبان را به نمایش های عددی مورد استفاده توسط الگوریتم های یادگیری ماشین تبدیل می کند. به عنوان مثال، یادگیری ماشینی عملیات ریاضی را بر روی داده های عددی برای یافتن روابط و تولید پیش بینی انجام می دهد. از آنجایی که متن عددی نیست، تا زمانی که متن را تبدیل نکنیم، نمی‌توان عملیات ریاضی مورد نیاز برای یادگیری ماشین را انجام داد. چالش NLP سپس یافتن راهی برای حفظ معنای زبان و در عین حال نمایش آن در قالب عددی است. محققان دریافته‌اند که تبدیل کلمات به بردارهای اعداد برای رمزگذاری معنی در زبان به خوبی کار می‌کند و نتایج پیشرفته‌ای را در وظایف مدل‌سازی زبان ایجاد می‌کند. پردازش زبان طبیعی مسئول تقویت فناوری تشخیص گفتار در دستگاه‌هایی مانند بلندگوهای هوشمند خانگی است.

کاربرد پردازش زبان طبیعی چیست؟

برخی از رایج‌ترین موارد استفاده برای پردازش زبان طبیعی عبارتند از تجزیه و تحلیل احساسات، مدل‌سازی موضوع، استخراج متن، ربات‌های گفتگو و دستیاران مجازی.

بیشتر بخوانید: آموزش فعالسازی IPv6 در مودم

پردازش زبان طبیعی یکی از قدرتمندترین ابزارهای موجود در مورد تجزیه و تحلیل داده ها و نحوه ارتباط انسان با ماشین ها است. NLP در زندگی روزمره مصرف کنندگان، حرفه ای ها و مشاغل بافته شده است.

تحلیل احساسات

تحلیل احساسات از NLP برای قضاوت در مورد اینکه آیا زبان منعکس کننده احساسات مثبت یا منفی است استفاده می کند. به عنوان مثال، یک معامله گر سهام ممکن است از تجزیه و تحلیل احساسات برای تجزیه و تحلیل آنچه مردم می گویند و احساس آنها در مورد یک شرکت آنلاین استفاده کند. اگر احساسات کلی خوب باشد، معامله گر ممکن است سهام شرکت را خریداری کند. برخی از بزرگ‌ترین شرکت‌های سرمایه‌گذاری در جهان احساسات رسانه‌های اجتماعی را رصد می‌کنند تا احساس کنند معامله‌گران چگونه می‌توانند در بازار عمل کنند.

مدل سازی موضوع

مدل‌سازی موضوع از NLP برای تجزیه و تحلیل یک مجموعه متن و خلاصه کردن آن و تقسیم آن به موضوعات مرتبط استفاده می‌کند. این یک کار معمولی است که هنگام استخراج متن بزرگ انجام می شود. مدل‌سازی موضوع می‌تواند حجم متن را به فهرستی از موضوعات کاهش دهد و ساختارهای معنایی را آشکار کند که تشخیص آن برای انسان دشوار است.

استخراج متن

استخراج متن یک روش متداول برای پردازش زبان طبیعی است که به طور خودکار اطلاعات خاصی را در متن شناسایی می کند که به عنوان شناسایی موجودیت نامگذاری شده شناخته می شود. شناسایی موجودیت نام‌گذاری شده می‌تواند برای استخراج کلمات کلیدی، نام‌ها، مکان‌ها، شرکت‌ها و عبارات خاص از دسته بزرگ داده‌ها برای تعیین روندها و یافتن بینش مفید استفاده شود. همچنین می‌توان از آن برای ساده‌سازی عملیات با راه‌اندازی محرک‌های خودکار استفاده کرد که داده‌های استخراج‌شده را در پایگاه‌های داده وارد می‌کنند یا داده‌های مشتری خاص را در خدمات مشتری جذب می‌کنند.

چت بات ها و دستیاران مجازی

چت بات ها و دستیاران مجازی از NLP برای درک خودکار و ارائه پاسخ های مناسب به پرسش های کاربر از طریق تولید زبان طبیعی که از قوانین از پیش تعریف شده پیروی می کند، استفاده می کنند. امروزه از چت بات ها به طور متوسط ​​برای پاسخ به ۸۰ درصد از سوالات معمول مشتریان استفاده می شود.

نتیجه گیری:

حجم وسیعی از داده‌های بدون ساختار جمع‌آوری‌شده به‌عنوان اسناد مبتنی بر متن، مانند ایمیل‌ها، سخنرانی‌های رونویسی‌شده و موارد دیگر قالب‌بندی می‌شوند. پردازش زبان طبیعی به سیستم‌های محاسباتی مانند هوش مصنوعی کمک می‌کند تا بفهمند این داده‌ها چگونه باید تجزیه و تحلیل و دسته‌بندی شوند و میزان مداخلات انسانی مورد نیاز برای تشخیص اطلاعات مفید از داده‌ها را ساده‌تر می‌کند. در حالی که ممکن است ماهها (یا سالها) طول بکشد تا یک انسان صدها سند یا گیگابایت صدا را تجزیه و تحلیل کند، ممکن است یک ماشین تنها چند دقیقه یا ساعت طول بکشد.

تالیف:
فروشگاه اینترنتی آ.اس.پ (اقتباس از مقاله‌ای از Builtin)
در صورت استفاده از این مقاله، نام و آدرس فروشگاه اینترنتی آ.اس.پ را به عنوان منبع ذکر کنید.