دليل المبتدئين لفهم اللغة الطبيعية

"يستحق الكمبيوتر أن يُطلق عليه لقب ذكي إذا كان بإمكانه خداع الإنسان للاعتقاد بأنه إنسان."

- آلان تورينج
تعتمد السلسلة الكاملة للذكاء الاصطناعي على قدرة الآلات على "فهم" و "الاستجابة" للبشر. وهو أمر مستحيل بدون قدرة الآلات على التفاعل مع البشر بلغتهم الطبيعية ، مثل غيرهم من البشر. علاوة على ذلك ، لا ينطوي الفهم على مجرد تبادل المعلومات والبيانات ولكن تبادل العواطف والمشاعر والأفكار والنية. هل يمكن للآلات أن تفعل ذلك؟ حسنًا ، الجواب بالإيجاب ولم يعد مفاجئًا بعد الآن. ما هي هذه التكنولوجيا المعجزة التي تسهل التفاعل بين البشر والآلات بسلاسة؟ إنه فهم اللغة الطبيعية.

ما هو فهم اللغة الطبيعية؟

فهم اللغة الطبيعية هو جزء من معالجة اللغة الطبيعية. يقوم بتحليل المحتوى والبيانات الوصفية المستندة إلى النص ويولد محتوى موجزًا ​​بلغة بشرية طبيعية. إنه عكس عملية توليد اللغة الطبيعية. تتعامل NLG مع المدخلات في شكل بيانات وتنتج مخرجات في شكل نص عادي بينما تعالج أدوات Natural Language Understanding النص أو الصوت بلغة طبيعية وتولد الاستجابات المناسبة عن طريق تلخيص أو تحرير أو إنشاء استجابات صوتية.
يقولون البيانات هي النفط الجديد - هل هذا صحيح حقًا؟

فهم اللغة الطبيعية مقابل معالجة اللغة الطبيعية

معالجة اللغة الطبيعية هي مصطلح واسع يشمل كلاً من فهم اللغة الطبيعية وتوليد اللغة الطبيعية إلى جانب العديد من التقنيات الأخرى التي تدور حول ترجمة وتحليل اللغة الطبيعية بواسطة الآلات لأداء أوامر معينة.

أمثلة على معالجة اللغة الطبيعية

معالجة اللغة الطبيعية موجودة في كل مكان ونستخدمها في حياتنا اليومية دون أن ندرك ذلك. هل تعرف كيف يتم فصل الرسائل العشوائية عن رسائل البريد الإلكتروني الخاصة بك؟ أو التصحيح التلقائي والكتابة التنبؤية التي توفر الكثير من وقتنا ، كيف يحدث ذلك؟ حسنًا ، كل هذا جزء من معالجة اللغة الطبيعية. فيما يلي بعض الأمثلة على تقنيات معالجة اللغة الطبيعية المستخدمة على نطاق واسع:

• المساعدون الشخصيون الأذكياء - نحن جميعًا على دراية بـ Siri و Cortana. تعد منتجات برامج الأجهزة المحمولة هذه التي تؤدي مهامًا وتقدم خدمات ، مع مجموعة من إدخالات المستخدم وإدراك الموقع والقدرة على الوصول إلى المعلومات من مجموعة متنوعة من المصادر عبر الإنترنت أحد أكبر إنجازات معالجة اللغة الطبيعية.
• الترجمة الآلية - لقراءة وصف لصورة جميلة على Instagram أو لقراءة التحديثات على Facebook ، استخدمنا جميعًا أمر "رؤية الترجمة" مرة واحدة على الأقل. وتساعد خدمات الترجمة من google في المواقف العاجلة أو أحيانًا لتعلم بعض الكلمات الجديدة فقط. هذه كلها أمثلة على الترجمات الآلية ، حيث تزودنا الآلات بالترجمات من لغة طبيعية إلى أخرى.
• التعرف على الكلام - يعد تحويل الكلمات المنطوقة إلى بيانات مثالاً على معالجة اللغة الطبيعية. يتم استخدامه لأغراض متعددة مثل الإملاء على Microsoft Word ، والقياسات الحيوية الصوتية ، وواجهة المستخدم الصوتية ، وما إلى ذلك.
• الحوسبة العاطفية - إنها ليست سوى تدريب على الذكاء العاطفي للآلات. يتعلمون فهم عواطفك ومشاعرك وأفكارك للتفاعل معك بطرق أكثر إنسانية.
• توليد اللغة الطبيعية - تقوم أدوات إنشاء اللغة الطبيعية بمسح البيانات المهيكلة وإجراء التحليل وتوليد المعلومات بتنسيق نصي تم إنتاجه بلغة طبيعية.
• فهم اللغة الطبيعية - كما هو موضح أعلاه ، يقوم بمسح المحتوى المكتوب بلغات طبيعية ويولد ملخصات نصية صغيرة ومفهومة.

أفضل الأدوات المتاحة اليوم لفهم اللغة الطبيعية

تتعامل معالجة اللغة الطبيعية مع اللغة البشرية في أكثر أشكالها طبيعية وفي الوقت الفعلي ، كما تظهر في محتوى الوسائط الاجتماعية ورسائل البريد الإلكتروني وصفحات الويب والتغريدات وأوصاف المنتجات ومقالات الصحف وأوراق البحث العلمي ، إلخ ، في مجموعة متنوعة من اللغات. تحتاج الشركات إلى الاحتفاظ بعلامة تبويب على كل هذا المحتوى باستمرار. فيما يلي بعض المنتجات البرمجية الشائعة لفهم اللغة الطبيعية والتي تساعدهم بشكل فعال في هذه المهمة الشاقة.

• Wolfram - Wolfram Alpha هو محرك إجابات تم تطويره بواسطة Wolfram Alpha LLC (شركة تابعة لـ Wolfram Research). إنها خدمة عبر الإنترنت توفر إجابات للأسئلة الواقعية عن طريق حساب الإجابة من "البيانات المنسقة" من مصادر خارجية.
• مجموعة أدوات اللغة الطبيعية - مجموعة أدوات اللغة الطبيعية ، والمعروفة أيضًا باسم NLTK ، هي مجموعة من البرامج المستخدمة لمعالجة اللغة الطبيعية الرمزية والإحصائية (NLP) للغة الإنجليزية. تمت كتابته بلغة برمجة Python وتم تطويره بواسطة Steven Bird و Edward Loper في جامعة بنسلفانيا.
• Stanford coreNLP - Stanford CoreNLP عبارة عن خط أنابيب NLP قائم على التعليقات التوضيحية يوفر تحليلًا أساسيًا للغة الطبيعية. يوفر التوزيع الأساسي ملفات نموذجية لتحليل اللغة الإنجليزية ، لكن المحرك متوافق مع نماذج للغات أخرى.
• GATE (العمارة العامة لهندسة النصوص) - يقدم مجموعة واسعة من مهام معالجة اللغة الطبيعية. إنه برنامج ناضج يستخدم عبر الصناعات لأكثر من 15 عامًا.
• Apache openNLP - إن Apache OpenNLP عبارة عن مجموعة أدوات تعتمد على التعلم الآلي لمعالجة نصوص اللغة الطبيعية. تمت كتابته بلغة Java وتم إنتاجه بواسطة مؤسسة برامج Apache. يقدم خدمات مثل الرموز المميزة ، والتشويش ، والتحليل ، وجزء من علامات الكلام ، وتجزئة الجملة ، وما إلى ذلك.

تطبيقات فهم اللغة الطبيعية

كما رأينا بالفعل ، فإن فهم اللغة الطبيعية ليس في الأساس سوى فهم قراءة آلي ذكي. الآن دعونا نلقي نظرة فاحصة على كيفية استخدامها لتعزيز الكفاءة والدقة ، مع توفير الوقت والجهود ، للموارد البشرية ، والتي يمكن استخدامها بعد ذلك بشكل أفضل.

• جمع البيانات وتحليل البيانات - لكي تتمكن من تقديم خدمة جيدة ، يجب أن تعرف الشركة ما هو متوقع منها. البيانات الواردة في ملاحظات العملاء ليست بيانات رقمية مثل المبيعات أو البيانات المالية. إنه مفتوح النهايات والنصوص ثقيلة. بالنسبة للشركات لتحديد الأنماط والاتجاهات في جميع أنحاء ، فإن هذه البيانات واتخاذ الإجراءات وفقًا للفجوات أو الرؤى المحددة ، أمر بالغ الأهمية للبقاء والنمو. تدرك المزيد والمزيد من الشركات أن تنفيذ حل فهم اللغة الطبيعية يوفر فوائد قوية لتحليل البيانات الوصفية مثل ملاحظات العملاء ومراجعات المنتجات. يثبت فهم اللغة الطبيعية في مثل هذه الحالات أنه أكثر فعالية ودقة من الطرق التقليدية مثل الترميز اليدوي. يساعد في وصول صوت العميل إليك بشكل أوضح وأسرع ، مما يؤدي إلى وضع إستراتيجيات فعالة وتنفيذ مثمر.
• مراقبة السمعة - ملاحظات العملاء هي مجرد غيض من فيض مقارنة بالمشاعر الحقيقية للعملاء حول العلامة التجارية. كعملاء ، بالكاد نشارك في ردود فعل استطلاعات العملاء. وبالتالي ، فإن معظم مشاعر العملاء الحقيقية محاصرة في بيانات غير منظمة. تحتوي الأخبار ومنشورات المدونات والمحادثات وتحديثات الوسائط الاجتماعية على كميات هائلة من هذه البيانات التي تعتبر طبيعية أكثر ويمكن استخدامها لمعرفة المشاعر "الحقيقية" للعملاء حول المنتج أو الخدمة. تساعد منتجات برمجيات فهم اللغة الطبيعية الشركات على مسح هذه البيانات المتناثرة واستخلاص استنتاجات عملية.
• خدمة العملاء - Natural Language Understanding قادر على التواصل مع الأفراد غير المدربين ويمكنهم فهم نواياهم. NLU قادرة على فهم المعنى على الرغم من بعض الأخطاء البشرية مثل النطق الخاطئ أو الحروف أو الكلمات المنقولة. كما تستخدم الخوارزميات التي تفكك الكلام البشري إلى علم الوجود المنظم وتكتشف المعنى والنية والمشاعر وجوهر الكلام البشري. أحد أهم أهداف NLU هو إنشاء روبوتات محادثة أو روبوتات تفاعلية بشرية يمكنها التواصل بشكل فعال مع البشر دون أي إشراف بشري. هناك العديد من منتجات البرامج مثل Nuance التي تشارك بالفعل في تفاعل العملاء.
• التداول الآلي - لم تعد أتمتة التداول في أسواق رأس المال ظاهرة جديدة بعد الآن. تتوفر الآن منتجات ومنصات برمجية متعددة تعمل على تحليل تحركات السوق ، وملف تعريف الصناعات والقوة المالية للشركة وبناءً على التحليل الفني لتصميم أنماط التداول. تعتبر أدوات فهم اللغة الطبيعية المتقدمة التي تمسح من خلال مصادر مختلفة مثل البيانات المالية والتقارير وأخبار السوق أساس أنظمة التداول الآلي.
• استخبارات السوق - "ماذا يفعل المنافسون؟" هي واحدة من أهم المعلومات التي تحتاجها الشركات في الوقت الفعلي. المعلومات تؤثر على الأسواق. تبادل المعلومات بين مختلف أصحاب المصلحة في تصميمات وإعادة تصميم ديناميكيات السوق في كل وقت. تعد المراقبة عن كثب لحالة الصناعة أمرًا ضروريًا لتطوير إستراتيجية قوية ، ولكن قنوات توزيع المحتوى اليوم (خلاصات RSS ، وسائل التواصل الاجتماعي ، رسائل البريد الإلكتروني) تولد الكثير من المعلومات بحيث أصبح من الصعب بشكل متزايد الاحتفاظ بعلامة تبويب على مثل هذا غير منظم ، محتوى متعدد المصادر. بدأت الأسواق المالية في استخدام أدوات فهم اللغة الطبيعية بصرامة لتتبع تبادل المعلومات في السوق ومساعدتهم في الوصول إليها على الفور.

نظرًا لهذه الوظائف المتنوعة التي تنفذها برامج فهم اللغة الطبيعية ، فإن أهميتها في التجارة والأعمال والتجارة والصناعة تتزايد باستمرار. إنها خطوة ذكية لتعلم برامج فهم اللغة الطبيعية لتضمن لنفسك حياة مهنية ناجحة.
الفرق بين علم البيانات والتعلم الآلي والبيانات الضخمة!

ما هي أفضل طريقة لتعلم فهم اللغة الطبيعية؟

أفضل طريقة لإعداد نفسك لمستقبل أكثر إشراقًا في المساعي التكنولوجية هي فهم خوارزميات الذكاء الاصطناعي. يوفر دبلوم الدراسات العليا في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي من UpGrad فرصة لإتقان مفاهيم مثل الشبكات العصبية ومعالجة اللغة الطبيعية والنماذج الرسومية وتعلم التعزيز. الجانب الأكثر تميزًا في هذه الدورة هو الدعم الوظيفي. والإرشاد في الصناعة ، والذي سيساعدك على إعداد نفسك للمنافسة الشديدة في الصناعة ، ضمن وظيفتك الفعلية. لذلك ، دعونا نتعلم استخدام منتجات البرمجيات المستخدمة على نطاق واسع في الصناعة المذكورة سابقًا مثل NLKT. يهدف هذا البرنامج إلى إنتاج علماء بيانات متقاربين ومتخصصين في الذكاء الاصطناعي يتمتعون بمعرفة شاملة بالرياضيات ، وخبرة في الأدوات / اللغات ذات الصلة وفهم الخوارزميات والتطبيقات المتطورة.
ابدأ الاستعداد اليوم لغد أفضل!

تعلم دورات تعلم الآلة من أفضل الجامعات في العالم. احصل على درجة الماجستير أو برنامج PGP التنفيذي أو برامج الشهادات المتقدمة لتسريع مسار حياتك المهنية.

قيادة الثورة التكنولوجية التي يقودها الذكاء الاصطناعي

تقدم بطلب للحصول على برنامج الشهادة المتقدمة في تعلم الآلة و البرمجة اللغوية العصبية