معالجة اللغة الطبيعية وفهم اللغة الطبيعية: دليل متعمق في عام 2024

جدول المحتويات

الخطوة 1. عنوان الخطوة يذهب هنا كما هو متوقع

تتفوق أجهزة الكمبيوتر في الاستجابة لتعليمات البرمجة وأوامر اللغة العادية المحددة مسبقا ، لكننا في المراحل الأولى من فهمها للغة الطبيعية.

أمر بسيط مثل "أغلق الهاتف" ، على سبيل المثال ، له سياقات تاريخية وعامية تشكل معناه. يفهم العقل البشري هذه العبارة بسرعة ، لكن أجهزة الكمبيوتر قد لا تفهمها.

لحسن الحظ ، فإن التقدم في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) يمنح أجهزة الكمبيوتر دفعة في فهمها للطرق التي يتواصل بها البشر بشكل طبيعي من خلال اللغة.

النجاح في هذا المجال يخلق فرصا تجارية جديدة لا حصر لها في خدمة العملاء وإدارة المعرفة والتقاط البيانات ، من بين أمور أخرى. في الواقع ، فهم اللغة الطبيعية هو في صميم ما Botpress تسعى إلى تحقيقها كشركة - مساعدة الآلات على فهم البشر بشكل أفضل هو الهدف الذي يلهم تطويرنا الذكاء الاصطناعي المحادثة.

على الرغم من أن تنفيذ قدرات اللغة الطبيعية أصبح أكثر سهولة ، إلا أن خوارزمياتهم تظل "صندوقا أسود" للعديد من المطورين ، مما يمنع تلك الفرق من تحقيق الاستخدام الأمثل لهذه الوظائف. يعد استيعاب أساسيات كيفية عملها أمرا ضروريا لتحديد نوع بيانات التدريب التي سيستخدمونها لتدريب هذه الآلات الذكية. يعد اختيار بيانات التدريب الصحيحة وتطبيقها أمرا بالغ الأهمية للنجاح.

في هذه المقالة ، نستعرض أساسيات اللغة الطبيعية وقدراتها. نقوم أيضا بفحص العديد من حالات الاستخدام الرئيسية وتقديم توصيات حول كيفية البدء في حلول اللغة الطبيعية الخاصة بك.

ما هي معالجة اللغة الطبيعية؟

معالجة اللغة الطبيعية هي حقل فرعي من الذكاء الاصطناعي يدرس التفاعلات بين الكمبيوتر واللغة البشرية. إنه مجال دراسي يجمع بين العلوم اللغوية وعلوم الكمبيوتر. الغرض من البرمجة اللغوية العصبية هو تحويل إدخال اللغة الطبيعية إلى بيانات منظمة. يستخدم العديد من المهام للقيام بذلك ، مثل ؛ وضع علامات على جزء من الكلام والتعرف على الكيانات المسماة والتحليل النحوي والمزيد.

ما هو فهم اللغة الطبيعية (NLU)؟

فهم اللغة الطبيعية يدور حول فهم اللغة. مثلنا ، يمكن للتكنولوجيا سماع أو قراءة شيء ما دون فهمه. NLU هي التكنولوجيا التي تشغل واجهات المحادثة. بدون جزء الفهم ، تكون المحادثة شبه مستحيلة أو في أحسن الأحوال محرجة.

كيف يعمل NLU؟

مثل حلول الذكاء الاصطناعي الأخرى ، تتطلب هذه التكنولوجيا التدريب. يعتمد اكتشاف النية على بيانات التدريب التي يوفرها مطور chatbot واختيار مهندسي النظام الأساسي للتقنيات. يجب على هؤلاء المتخصصين توفير بيانات التدريب لضمان فهم الأداة للمستخدمين في سياق وظيفتها - سواء كانت هذه الوظيفة تخدم العملاء الخارجيين أو تساعد المستخدمين الداخليين في إدارة المعرفة. حتى مع التدريب ، سوف تضيع NLU حيث تبتعد المحادثات عن وظائفها الأساسية وتصبح أكثر عمومية.

لحسن الحظ ، يمكن أن تكون هذه التقنيات فعالة للغاية في حالات استخدام محددة. إن تحسين التدريب وتنفيذه ليس بعيدا عن متناول معظم المطورين وحتى المستخدمين غير التقنيين. إن الاختراقات الأخيرة في الذكاء الاصطناعي ، والتي ظهرت جزئيا بسبب النمو الهائل في توافر قوة الحوسبة ، تجعل تطبيق هذه الحلول أسهل وأكثر سهولة وبأسعار معقولة من أي وقت مضى.

"للحصول على هذا الفهم ، تحتاج الآلات إلى أن تكون قادرة على فهم وتوليد أجزاء من الكلام ، واستخراج وفهم الكيانات ، وتحديد معاني الكلمات ، واستخدام أنشطة معالجة أكثر تعقيدا لربط المفاهيم والعبارات والمفاهيم والقواعد معا في الصورة الأكبر للنية والمعنى." فوربس ، "الآلات التي يمكنها فهم الكلام البشري: نمط المحادثة في الذكاء الاصطناعي" ، يونيو 2020

اللغة معقدة - أكثر مما قد ندركه - لذا فإن إنشاء برنامج يأخذ في الاعتبار جميع الفروق الدقيقة ويحدد بنجاح النية البشرية وراء تلك اللغة أمر معقد أيضا. ولكن كما هو الحال مع الذكاء البشري ، فإن التدريب الكافي على الذكاء الاصطناعي يمكن الآلة من التغلب على هذه التعقيدات (إذا كانت بيانات التدريب جيدة الشكل بما فيه الكفاية).

الذكاء الاصطناعي التدريب له متطلبات محددة فريدة لاستخدام كل الذكاء الاصطناعي وسياقه. على سبيل المثال ، لنفترض أننا نعتزم تدريب روبوت محادثة يستخدم NLU للعمل في وظيفة خدمة العملاء للسفر الجوي. سيقوم chatbot بمعالجة اللغة الطبيعية للعملاء لمساعدتهم على حجز الرحلات الجوية وضبط مسارات رحلاتهم.

في هذه الحالة ، يجب على مطور chatbot تزويد خوارزمية اللغة الطبيعية للجهاز ببيانات النية. تتكون هذه البيانات من عبارات شائعة قد يستخدمها عملاء السفر لإنشاء حجوزاتهم أو تغييرها. تقوم خوارزمية اللغة الطبيعية - وهي وظيفة التعلم الآلي - بتدريب نفسها على البيانات حتى يتمكن مساعد المحادثة من التعرف على العبارات ذات المعاني المتشابهة ولكن الكلمات المختلفة.

من الناحية المثالية ، سيجهز هذا التدريب مساعد المحادثة للتعامل مع معظم سيناريوهات العملاء ، مما يحرر الوكلاء البشريين من المكالمات المملة حيث لا يلزم وجود قدرات بشرية أعمق. وفي الوقت نفسه ، يمكن لمساعد المحادثة تأجيل السيناريوهات الأكثر تعقيدا للوكلاء البشريين (على سبيل المثال ، المحادثات التي تتطلب التعاطف البشري). حتى مع وجود هذه القدرات ، يجب على المطورين الاستمرار في تزويد الخوارزمية ببيانات متنوعة حتى تتمكن من معايرة نموذجها الداخلي لمواكبة التغييرات في سلوكيات العملاء واحتياجات العمل.

تحقيقا لهذه الغاية ، تقوم طريقة تسمى متجه الكلمات بتعيين الكلمات أو العبارات إلى "المتجهات" المقابلة - الأرقام الحقيقية التي يمكن للآلات استخدامها للتنبؤ بالنتائج ، وتحديد أوجه التشابه بين الكلمات ، وفهم الدلالات بشكل أفضل. يوسع توجيه الكلمات بشكل كبير قدرة الآلة على فهم اللغة الطبيعية ، مما يجسد الطبيعة التقدمية والإمكانات المستقبلية لهذه التقنيات.

تلميحات لإنشاء مجموعة البيانات الخاصة بك