ما هي معالجة اللغات الطبيعية (NLP) في الذكاء الاصطناعي؟

إذا كان لديك هاتف أو كمبيوتر محمول واتّصال بالإنترنت، فمن المُؤكّد أنّك قد قمت بالدردشة من قبل مع أحد المُساعدين الافتراضيين مثل ChatGPT أو Google Assistant أو Siri أو غيرها من التطبيقات الذكيّة. لكن هل سألت نفسك كيف تقوم هذه البرامج أو التطبيقات بفهم ما تريد والرد عليك بالإجابة المُناسبة؟ للإجابة عن هذا السؤال سنتطرّق إلى ما يُعرف بتكنولوجيا مُعالجة اللغة الطبيعية أو “Natural language processing” والتي تُعرف اختصارًا ب”NLP”

استكشف متنوعة الآفاق التعليمية في آلاف الفرص المتاحة! تصفح الأن

تُعد معالجة اللغات الطبيعية (NLP) واحدة من أهم مجالات الذكاء الاصطناعي بفضل تطبيقاتها المُتنوّعة مثل مُولِّدات النصوص التي تُؤلِّف مقالات مُتماسكة، وروبوتات الدردشة التي تُخاطب الناس كما لو كانوا أشخاص حقيقيين، وبرامج تحويل النص إلى صورة التي تنتج صورًا واقعية لأي شيء يمكنك وصفه. 

لا شكّ أنّ السنوات الأخيرة أحدثت ثورةً في قدرة أجهزة الكمبيوتر على فهم اللغات البشريّة، ولغات البرمجة، وحتى التسلسل البيولوجي والكيميائي، مثل هياكل الحمض النووي والبروتينات، التي تشبه اللغة. في الوقت الحالي، تعمل أحدث نماذج الذكاء الاصطناعي على فتح هذه المجالات لتحليل معاني النص المُدخل وإنشاء مخرجات ذات معنى.

في هذا المقال، سنأخذ جولة سريعة في تعريف تقنيّة معالجة اللغة الطبيعية (NLP) وأهميّتها وتطبيقاتها وكيفيّة عملها، لنُشكّل فهمًا أساسيًا لطبيعة عمل هذه التكنولوجيا حتى لا تظل بالنسبة لنا كخوارزميّات مُعقّدة مستحيلة الفهم.

اقرأ أيضًا: خوارزميات الذكاء الاصطناعي | الدليل الشامل

ما هي معالجة اللغات الطبيعية؟

معالجة اللغة الطبيعية (NLP) هي فرع من فروع الذكاء الاصطناعي (AI) الذي يُمكِّن أجهزة الكمبيوتر من فهم اللغة البشريّة وتوليدها ومُعالجتها، وتتميّز معالجة اللغة الطبيعية بالقُدرة على استخراج البيانات وتحليلها سواءً كانت على صورة نص أو صوت.

في الواقع، رُبَّما تفاعل الكثيرون مع معالجة اللغة الطبيعية دون أن يدركوا ذلك. على سبيل المثال، تكنولوجيا الـ NLP هي التقنيّة الأساسيّة وراء المساعدين الافتراضيين مثل Oracle Digital Assistant أو Siri أو Cortana أو Alexa. عندما نطرح أسئلة على هؤلاء المُساعدين الافتراضيين، فإنّ معالجة اللغة الطبيعية هي ما تُمكِّنهم ليس فقط من فهم طلب المستخدم، ولكن أيضًا الاستجابة باللغة التي يتحدثها. 

تنطبق معالجة اللغة الطبيعية (NLP) على النص المكتوب والكلام المسموع، ويُمكن تطبيقها على جميع اللغات البشريّة. تشمل الأمثلة الأخرى للأدوات التي تدعمها معالجة اللغة الطبيعية البحث على الويب، وتصفية البريد الإلكتروني العشوائي، والترجمة التلقائية للنص أو الكلام، وتلخيص المستندات، وتحليل المشاعر، والتدقيق النحوي/الإملائي. على سبيل المثال، يُمكن لبعض برامج البريد الإلكتروني أن تقترح تلقائيًا ردًا مناسبًا على رسالة استنادًا إلى محتواها، حيث تستخدم هذه البرامج معالجة اللغة الطبيعية لقراءة رسالتك وتحليلها والرد عليها.

اقرأ أيضًا: ماذا يقصد بـ التعلم العميق؟

في الواقع، هناك العديد من المصطلحات الأخرى التي تُعتبر مرادفة تقريبًا لمعالجة اللغة الطبيعية. على سبيل المثال، يُشير فهم اللغة الطبيعيّة (NLU) وتوليد اللغة الطبيعيّة (NLG) إلى استخدام أجهزة الكمبيوتر لفهم وإنتاج اللغة البشريّة، على التوالي. ولدى تقنيّة NLG القدرة على تقديم وصف لفظي لما حدث. يُطلق على هذا أيضًا اسم “إخراج اللغة” من خلال تلخيص معلومات ذات معنى في نص باستخدام مفهوم يُعرف باسم “قواعد الرسومات”.

في الممارسة العمليّة، يتم استخدام NLU لتعني معالجة اللغة الطبيعية، حيث إنّ فهم أجهزة الكمبيوتر لبنية ومعنى جميع اللغات البشرية يسمح للمطورين والمستخدمين بالتفاعل مع أجهزة الكمبيوتر باستخدام الجمل الطبيعيّة والتواصل. 

بدأت الأبحاث حول مُعالجة اللغة الطبيعية بعد وقتٍ قصير من اختراع أجهزة الكمبيوتر الرقميَّة في الخمسينيات من القرن الماضي، وتعتمد على كل من اللغويات والذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، فإنّ الإنجازات الكبرى التي تحققت في السنوات القليلة الماضية كانت مدعومة بالتعلُّم الآلي، وهو فرع من الذكاء الاصطناعي يُطوِّر أنظمة تتعلَّم من البيانات.

اقرأ أيضًا: كيف نستخدم الذكاء الاصطناعي في حياتنا اليومية؟

لماذا تُعتبر معالجة اللغات الطبيعية مُهمّة؟

تعد معالجة اللغة الطبيعية جزءًا لا يتجزأ من الحياة اليومية، وقد أصبحت أكثر أهمية مع تطبيق تكنولوجيا اللغة في مجالات مُتنوِّعة مثل البيع بالتجزئة (على سبيل المثال، في روبوتات الدردشة لخدمة العملاء) والطب (تفسير أو تلخيص السجلات الصحيّة الإلكترونيّة). كما هو واضح الآن، يستخدم المُساعدون الافتراضيّون مثل Alexa من Amazon وSiri من Apple، معالجة اللغة الطبيعية للاستماع إلى استفسارات المستخدمين والعثور على الإجابات. 

يُمكن للمٍُاعدين الأكثر تطورًا – مثل ChatGPT – توليد نص مُتطوِّر حول مجموعة واسعة من المواضيع، بالإضافة إلى تشغيل روبوتات الدردشة القادرة على إجراء مُحادثات منطقيّة مُتماسكة. علاوةً على ذلك، تستخدم Google معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لتحسين نتائج مُحرك البحث الخاص بها، وتستخدمها الشبكات الاجتماعية مثل Facebook لاكتشاف خطاب الكراهية وتصفيته.

من الواضح أنّ معالجة اللغة الطبيعية تنمو بشكلٍ مُتزايد، ولكن لا يزال هناك الكثير من العمل الذي يتعيَّن القيام به. إنَّ الأنظمة الحالية عُرضة للتحيز وعدم التماسُك، وقد تتصرَّف في بعض الأحيان بشكل مُتقطِّع. على الرغم من التحديات، فإنّ مُهندسي التعلُّم الآلي لديهم العديد من الفرص لتطبيق معالجة اللغة الطبيعية بطرق أصبحت أكثر أهميّة من أي وقتٍ مضى وإدخالها في عدد كبير من المجالات.

اقرأ أيضًا: أفضل أدوات الترجمة بالذكاء الاصطناعي في 2024

نظرة عامّة على كيفيّة عمل معالجة اللغة الطبيعية

نماذج التعلم الآلي لمعالجة اللغة الطبيعية:

ذكرنا في بداية المقال أنّ معالجة اللغة الطبيعية الحديثة تعتمد بشكلٍ كبير على التعلُّم الآلي، حيث يقوم بعمل تنبؤات من خلال استخدام كميّات ضخمة من البيانات. تُسمى مجموعة البيانات هذه ببيانات التدريب، وتتدرّب خوارزميّات التعلُّم الآلي على هذه البيانات لإنتاج نموذج تعلُّم آلي ينجز مُهمَّة مُستهدَفة.

على سبيل المثال، تتكوّن بيانات التدريب الخاصّة بتحليل المشاعر من مجموعة من الجمل بجانب المشاعر التي تُعبّر عنها سواءً كانت مشاعر إيجابيّة أو سلبيّة أو مُحايدة. تقرأ خوارزمية التعلُّم الآلي مجموعة البيانات هذه وتنتج نموذجًا يأخذ الجمل كمدخلات ويعيد وضعها في خانة المشاعر التي ترتبط بها. يُسمى هذا النوع من النماذج، الذي يأخذ الجمل أو المستندات كمدخلات ويعيد تسميتها ب “نموذج تصنيف المستندات” أو “document classification”. يُمكن أيضًا استخدام مُصنَّفات المُستندات لتصنيف المستندات حسب الموضوعات التي تذكرها (على سبيل المثال، الرياضة، والمالية، والسياسة، وما إلى ذلك).

يتم استخدام نوع آخر من النماذج للتعرُّف على الكيانات وتصنيفها في المستندات. بالنسبة لكل كلمة في المستند، يتنبأ النموذج ما إذا كانت تلك الكلمة جزءًا من كيان مذكور، وإذا كان الأمر كذلك، فما هو نوع الكيان المُتضمَّن. على سبيل المثال، لنأخذ جملة “أسهم شركة XYZ Corp تم تداولها مقابل 28 دولارًا أمريكيًا أمس”، في هذه الحالة فإنّ “XYZ Corp” هي كيان يُعبّر عن الشركة، و”28 دولارًا أمريكيًا” هو كيان يُعبّر من مبلغ العملة، و”أمس” هو تاريخ. 

تُمثّل بيانات التدريب للتعرُّف على الكيانات مجموعة من النصوص، حيث يتم تصنيف كل كلمة بأنواع الكيانات التي تشير إليها الكلمة. يُسمى هذا النوع من النماذج – الذي ينتج تسمية لكل كلمة في الإدخال – بنموذج وضع العلامات التسلسلي أو “sequence labeling”.

اقرأ أيضًا: أهم أخلاقيات الذكاء اللاصطناعي

نماذج التسلسُل إلى التسلسل

تُعد نماذج التسلسُل إلى التسلسل – أو “Sequence to sequence” – إضافة حديثة جدًا إلى عائلة النماذج المُستخدمة في معالجة اللغة الطبيعية. يأخُذ نموذج التسلسل إلى التسلسل (أو seq2seq) جملة أو مستندًا كاملاً كمُدخَل (كما هو الحال في مُصنّف المستندات) ولكنه ينتج جملة أو تسلسلًا آخر (على سبيل المثال، برنامج كمبيوتر) كمُخرجات. 

تتضمّن أمثلة تطبيقات نماذج الترجمة الآلية، والتي تأخذ الجملة بلغة مُعيّنة كمُدخل وترجعها بلغة أخرى كمُخرج؛ أو نماذج تلخيص المُستند حيث تكون المُخرجات مُلخصًا للمُدخلات، أو نماذج التحليل الدلالي حيث يكون الإدخال عبارة عن استعلام أو طلب باللغة الإنجليزيّة، ويكون الإخراج عبارة عن برنامج كمبيوتر ينفِّذ هذا الطلب).

التعلم العميق والنماذج المُدرّبة مُسبقًا:

يُعد التعلُّم العميق هو أكثر أنواع التعلُّم الآلي استخدامًا على نطاق واسع في معالجة اللغة الطبيعية. في الثمانينيات، طوَّر الباحثون ما يُعرف بالشبكات العصبيّة، حيث يتم دمج عدد كبير من نماذج التعلم الآلي البدائية في شبكة واحدة: وبالقياس مع الأدمغة، تسمى نماذج التعلم الآلي البسيطة أحيانًا “الخلايا العصبية”. يتم ترتيب هذه الخلايا العصبية في طبقات، والشبكة العصبية العميقة هي واحدة من عدة طبقات.

نظرًا لتعقيدها، يتطلَّب الأمر بشكلٍ عام الكثير من البيانات لتدريب شبكة عصبية عميقة، وتتطلب معالجتها الكثير من الطاقة والوقت الحسابي. يتم تدريب نماذج معالجة اللغة الطبيعية (NLP) الحديثة للشبكة العصبية العميقة من مجموعة متنوعة من المصادر، مثل جميع البيانات الموجودة في ويكيبيديا والبيانات المأخوذة من الويب. قد يصل حجم بيانات التدريب إلى 10 جيجابايت أو أكثر، وقد يستغرق الأمر أسبوعًا أو أكثر في مجموعة عالية الأداء لتدريب الشبكة العصبيّة العميقة. وقد وجد الباحثون أنّ تدريب نماذج أعمق من مجموعات بيانات أكبر يؤدي إلى أداء أعلى، لذلك يوجد حاليًا سباق لتدريب نماذج أكبر وأكبر من مجموعات بيانات أكبر وأكبر).

اقرأ أيضًا: ما هي إيجابيات وسلبيات الذكاء الاصطناعي؟

نظرًا لأنّ حجم البيانات ومُتطلِّبات الحوسبة للشبكات العصبيّة العميقة تُمثّل عائقًا يحد بشدّة من انتشارها، فإن تكنولوجيا “نقل التعلُّم” تُتيح للشبكة العصبيّة العميقة المُدرَّبة أن يتم تدريبها بشكلٍ أكبر لتحقيق مهمة جديدة ببيانات تدريب وجهد حسابي أقل بكثير. أبسط نوع من نقل التعلم يسمى الضبط الدقيق، وهو يتألّف ببساطة من تدريب النموذج أولاً على مجموعة بيانات عامة كبيرة (على سبيل المثال، ويكيبيديا) ثم تدريب إضافي (“الضبط الدقيق”) للنموذج على مجموعة بيانات أصغر بكثير خاصّة بالمُهمَّة والتي تحمل علامة المهمة المستهدفة الفعلية. 

رُبّما يكون من المثير للدهشة أن مجموعات بيانات الضبط الدقيق يمكن أن تكون صغيرة للغاية، وربما تحتوي فقط على مئات أو حتى عشرات من أمثلة التدريب، ولا يتطلب تدريب الضبط الدقيق سوى دقائق على وحدة المعالجة المركزية (CPU) واحدة.

الآن، يوجد نظام كامل من مُقدِّمي الخدمات الذين يقدمون نماذج التعلُّم العميق المُدرَّبة مُسبقًا والتي يتم تدريبها على مجموعات مختلفة من اللغات ومجموعات البيانات ومهام التدريب المُسبَق. يمكن تنزيل هذه النماذج المُدرَّبة مُسبقًا وضبطها لتناسب مجموعة واسعة من المهام المستهدفة المختلفة.

اقرأ أيضًا: كيف يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي في مجال الطب؟

تطبيقات معالجة اللغات الطبيعية

يتم استخدام معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لمجموعة واسعة من التطبيقات المُتعلِّقة باللغة، بما في ذلك الإجابة على الأسئلة، وتصنيف النص بعدة طرق، والتحدث مع المُستخدمين. فيما يلي 7 تطبيقات يُمكن حلها بواسطة معالجة اللغة الطبيعية:

1- أتمتة المهام الروتينيّة: 

يُمكن لروبوتات الدردشة المدعومة بتكنولوجيا معالجة اللغة الطبيعية مُعالجة عدد كبير من المهام الروتينيّة التي يتعامل معها الموظفون البشريون اليوم، مما يُوفّر لهم الوقت للعمل على مهام أكثر تحديًا وإثارة للاهتمام. على سبيل المثال، يُمكن لروبوتات الدردشة والمُساعدين الرقميين التعرُّف على مجموعة واسعة من طلبات المُستخدمين، ومُطابقتها للإدخال المناسب في قاعدة بيانات الشركة، وصياغة الاستجابة المُناسبة للمُستخدم.

2- تطوير البحث عن الكلمات: 

يُمكن لمعالجة اللغة الطبيعية تحسين البحث عن مُطابقة الكلمات الرئيسيّة للمُستندات والوثائق عن طريق إزالة الغموض عن معاني الكلمات بناءً على السياق (على سبيل المثال، قد تعني كلمة “الناقل” شيئًا مُختلفًا في السياقات الطبيّة الحيويّة والصناعيّة)، وهنا يأتي دور معالجة اللغة الطبيعية للتمييز بين الكلمات وفقًا للسياق.

بالإضافة إلى ذلك، تعمل معالجة اللغة الطبيعية على مُطابقة المرادفات (على سبيل المثال، استرجاع المُستندات التي تشير إلى كلمة “سيارة” “بالنظر إلى البحث عن كلمة “عربة”)، مع أخذ الاختلاف المورفولوجي أو البلاغي في الاعتبار. 

كما يُمكن لأنظمة البحث الأكاديمي الفعَّالة التي تدعم معالجة اللغة الطبيعية أن تُحسِّن بشكلٍ كبير الوصول إلى الأبحاث المُتطوِّرة ذات الصلة للأطبّاء والمُحامين وغيرهم من المُتخصِّصين.

3- تحسين مُحرِّك البحث: 

تعد معالجة اللغة الطبيعية (NLP) أداةً رائعة للحصول على تصنيف أعلى لموقعك في البحث عبر الإنترنت من خلال تحليل عمليّات البحث لتحسين المُحتوى الخاص بك. تستخدم محركات البحث تكنولوجيا معالجة اللغة الطبيعية لتصنيف نتائجها، ومعرفة كيفيّة استخدام هذه التقنيّات بفعاليّة تجعل من السهل أن يتم تصنيفك فوق منافسيك. سيؤدي هذا بدوره إلى رؤية أكبر لعملك.

اقرأ أيضًا: مستقبل الوظائف في عصر الذكاء الاصطناعي

4- تحليل وتنظيم مجموعات المستندات الكبيرة: 

تعمل تقنيات معالجة اللغة الطبيعية مثل تجميع المستندات ونمذجة المواضيع على تبسيط مهمة فهم تنوُّع المحتوى في مجموعات المُستندات الكبيرة، مثل تقارير الشركات أو المقالات الإخباريّة أو المُستندات العلميّة. غالبًا ما تُستخدم هذه التقنيات في أغراض الاكتشاف القانوني.

5- تحليلات وسائل التواصل الاجتماعي: 

يُمكن لمعالجة اللغة الطبيعية تحليل مراجعات العملاء وتعليقات وسائل التواصل الاجتماعي لفهم الكميَّات الهائلة من المعلومات بشكلٍ أفضل. يُحدِّد تحليل المشاعر التعليقات الإيجابيّة والسلبيّة في سلسلة من التعليقات على وسائل التواصل الاجتماعي، مما يوفر قياسًا مباشرًا لمشاعر العملاء في الوقت الفعلي. وهذا يمكن أن يؤدي إلى مكاسب ضخمة في المستقبل، مثل زيادة رضا العملاء وبالتالي الإيرادات.

6- رؤى السوق: 

مع استخدام معالجة اللغة الطبيعية على تحليل لغة العملاء، سيكون لدى أصحاب الأعمال قدرة أفضل على التعامل مع ما يريدون، وكذلك فكرة أفضل عن كيفيّة التواصُل معهم. بالإضافة إلى ذلك، تكشف تقنيّة معالجة اللغة الطبيعية المشاعر وتُحللها فيما يتعلّق بمُنتجات مُحدّدة معروضة للبيع (على سبيل المثال، “لوحة المفاتيح رائعة، لكن الشاشة معتمة للغاية”)، مما يُوفِّر معلومات قابلة للتنفيذ بشكلٍ مُباشر لتصميم المنتج وتسويقه.

7- الإشراف على المحتوى: 

إذا كان عملك يجذب كميات كبيرة من تعليقات المُستخدمين أو العملاء، فإنّ معالجة اللغة الطبيعية ستُمكِّنك من الإشراف على ما يُقال من أجل الحفاظ على الجودة من خلال تحليل ليس فقط الكلمات، ولكن أيضًا لهجة التعليقات والغرض منها.

اقرأ أيضًا: أهم تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التعليم

من خلال مقالاتنا المُميَّزة ستتعلم الذكاء الاصطناعي، وتتعرَّف على معنى الذكاء الاصطناعي، استخدامات الذكاء الاصطناعي وغير ذلك! تعلم الذكاء الاصطناعي

في الختام، فإنَّ مجال معالجة اللغات الطبيعية (NLP) يقف كنقطة لامعة في عالم الذكاء الاصطناعي، إيذانًا ببدء حقبة جديدة من التفاعُل والتفاهم بين الإنسان والكمبيوتر. منذ مراحلها الأولى وحتى اعتمادها على نماذج التعلُّم العميق، تطوَّرت تكنولوجيا معالجة اللغة الطبيعية بشكلٍ كبير، مما مكن الآلات من فهم اللغة البشرية وتوليدها والتعامل معها. إنّ تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية واسعة النطاق وتستمر في التوسُّع عبر صناعات مُتنوِّعة، بدءًا من المُساعدين الافتراضيين وترجمة اللغة إلى تحليل المشاعر وتشخيص الرعاية الصحية.

إذا كُنتَ مُهتمًا بمجال الذكاء الاصطناعي، وترغب في قراءة المزيد حوله، فيُمكنك استعراض مقالاتنا على موقع فرصة في قسم الذكاء الاصطناعي، كما يُمكنك أيضًا المُشاركة برأيك وتعليقاتك في قسم التعليقات أدناه. وأخيرًا، لا تتردّد في التسجيل على موقعنا ليصلك كل جديد. 

اقرأ أيضًا: كيف تستخدم الذكاء الاصطناعي في البحث العلمي؟

اقرأ أيضًا: أفضل مواقع الرسم بالذكاء الاصطناعي

اقرأ أيضًا: كيفية استخدام أداة الذكاء الاصطناعي Jasper Ai: استخدامات أداة Jasper Ai

المصادر: oracle، deeplearning