- معالجة اللغة الطبيعية (NLP) هي فرع من الذكاء الاصطناعي يساعد الحواسيب على فهم وتفسير وتوليد اللغة البشرية، ويشغّل تقنيات مثل المساعدات الصوتية، وروبوتات الدردشة، ومحركات البحث، وأدوات الترجمة.
- تجعل معالجة اللغة الطبيعية المهام مثل دعم العملاء، وتحليل النصوص، والتوصيات المخصصة أكثر كفاءة من خلال تمكين الآلات من فهم المعنى، واكتشاف النية، وإنتاج ردود طبيعية.
- تشمل معالجة اللغة الطبيعية مجالات فرعية مثل فهم اللغة الطبيعية (NLU)، الذي يفسر مدخلات المستخدمين، وتوليد اللغة الطبيعية (NLG)، الذي يصيغ ردوداً شبيهة بالبشر.
أصبحت معالجة اللغة الطبيعية (NLP) منتشرة في كل مكان – فهي تُستخدم في تصفية البريد الإلكتروني، والمساعدات الصوتية، ووكلاء الذكاء الاصطناعي، ومحركات البحث، وتنبؤ النصوص، وروبوتات الدردشة.
تستخدم الشركات أنظمة معالجة اللغة الطبيعية لتحسين عملياتها، ويستخدمها الأفراد يومياً في منازلهم.
ورغم انتشارها، إلا أن معالجة اللغة الطبيعية عملية معقدة لا يفكر فيها معظمنا عند استخدام خدمة ترجمة لغوية أو عندما يتنبأ هاتفنا بالكلمة التالية التي سنكتبها.
الخطوة الأولى لفهم معالجة اللغة الطبيعية هي تعريفها. لنبدأ!
ما هي معالجة اللغة الطبيعية؟
معالجة اللغة الطبيعية (NLP) هي فرع من الذكاء الاصطناعي يركز على التفاعل بين الحواسيب والبشر من خلال اللغة الطبيعية.
تمكن هذه التقنية الآلات من فهم وتفسير وتوليد اللغة البشرية بطريقة ذات معنى وفائدة.
لماذا نستخدم معالجة اللغة الطبيعية؟
.webp)
لقد أصبحت معالجة اللغة الطبيعية شائعة لسبب وجيه – سواء للمنظمات أو الأفراد. من أكثر الأسباب شيوعاً لاستخدامها:
أتمتة فعّالة من حيث التكلفة
تُستخدم أنظمة معالجة اللغة الطبيعية غالباً لأتمتة مهام مثل دعم العملاء، وتصفية البريد الإلكتروني، وتصنيف الوثائق. وكأي نوع آخر من الأتمتة، فهي توفر على المؤسسات الوقت والموارد.
رؤى البيانات
يمكن للشركات استخدام أنظمة معالجة اللغة الطبيعية للحصول على رؤى أو تحديد الاتجاهات. من خلال تحليل كميات كبيرة من بيانات النصوص التي تجمعها روبوتات الدردشة المؤسسية – مثل ملاحظات العملاء أو المراجعات أو منشورات وسائل التواصل الاجتماعي – يمكن لنظام معالجة اللغة الطبيعية المساعدة في تحسين المنتجات أو الخدمات.
تحسين البحث
لقد أصبح البحث أفضل وأدق مع مرور السنوات – ويرجع ذلك جزئياً إلى معالجة اللغة الطبيعية.
تمكّن معالجة اللغة الطبيعية من الحصول على نتائج بحث أكثر دقة، سواء بالصوت أو النص، مما يسمح للمستخدمين بالعثور على المعلومات بسرعة أكبر. نلاحظ هذه الفوائد كلما كتبنا بحثاً في جوجل، أو طلبنا من سيري طلب سيارة أجرة، أو وصفنا نوع المنتج الذي نريده لروبوت دردشة في متجر.
التخصيص
بما أن أنظمة معالجة اللغة الطبيعية تحلل أنماط اللغة وتفضيلات كل مستخدم، يمكن تخصيص ردودها لكل تفاعل فردي.
على سبيل المثال، يمكن لـروبوت دردشة دعم العملاء تقديم اعتذار أو خصم لعميل منزعج، أو يمكن لمساعد ذكي اقتراح علامة تجارية للملابس تتناسب مع تفضيلات المستخدم السابقة.
الفرق بين NLU، NLP، وNLG
معالجة اللغة الطبيعية (NLP) مجال واسع يشمل تخصصات فرعية متعددة، منها فهم اللغة الطبيعية (NLU) وتوليد اللغة الطبيعية (NLG).
NLP هو المجال الأشمل، بينما NLU وNLG هما مجالات متخصصة ضمنه. ذلك لأن معالجة اللغة الطبيعية تتطلب الفهم ثم التوليد أثناء المحادثة.
فهم اللغة الطبيعية (NLU)
يعد NLU ضرورياً لاستخلاص المعنى من مدخلات المستخدمين.
بصفته جزءاً من معالجة اللغة الطبيعية، يركز NLU على جانب الفهم في معالجة اللغة. هدفه الأساسي هو تمكين الآلات من فهم وتفسير اللغة البشرية بطريقة ذات معنى.
يتضمن NLU تحليل النص لتحديد النية وراء الكلمات، والتعرف على الكيانات، وفهم المعنى السياقي للغة.
على سبيل المثال، عندما يقول المستخدم: "احجز طاولة في المطعم"، يكون NLU مسؤولاً عن فهم أن النية هي إجراء حجز، وأن "المطعم" هو الكيان الذي يجب أن يتم فيه الإجراء.
توليد اللغة الطبيعية (NLG)
أما NLG، فهو معني بجانب إنتاج اللغة في المعالجة. بعد أن يفهم النظام مدخلات المستخدم (بفضل NLU)، يتولى NLG توليد رد مناسب ومتسق مع السياق.
على سبيل المثال، إذا سأل المستخدم روبوت الدردشة: "كيف سيكون الطقس غداً؟" سيقوم نظام NLG بصياغة رد مثل: "سيكون الطقس غداً مشمساً مع درجة حرارة عظمى تبلغ 75 فهرنهايت."
يتضمن NLG اختيار الكلمات المناسبة، وتركيب الجمل بشكل صحيح، وضمان أن يكون الناتج طبيعياً وشبيهاً بكلام البشر. إنه عنصر أساسي في معالجة اللغة الطبيعية يحول فهم النظام إلى لغة تواصلية.
11 مكوناً لمعالجة اللغة الطبيعية
معالجة اللغة الطبيعية عملية معقدة تتداخل فيها عدة مكونات.
إذا أردت فهماً أفضل لكيفية عمل معالجة اللغة الطبيعية، فهذه 11 مكوناً توضح تعقيدات العملية.
ولشرح هذه المكونات، سأستخدم مثالاً لمدير تسويق يطلب من روبوت دردشة داخلي: يرجى جدولة اجتماع مع فريق التسويق الساعة 3 مساءً غداً.
1. العبارات
العبارة هي الجملة أو العبارة التي ينطقها أو يكتبها المستخدم حرفياً. في هذه الحالة، هي: "جدول اجتماعاً مع فريق التسويق الساعة 3 مساءً غداً."
العبارة هي المدخل الذي سيحلله نظام معالجة اللغة الطبيعية لتحديد النية واستخلاص الكيانات ذات الصلة.
2. الكيانات
توفر الكيانات في هذه الجملة تفاصيل محددة تتعلق بالنية.
على سبيل المثال، إحدى الكيانات هنا هي "فريق التسويق" لأنها تحدد مع من سيكون الاجتماع. وكيان آخر هو "3 مساءً غداً" لأنه يحدد وقت وتاريخ الاجتماع.
توفر الكيانات لروبوت الدردشة المعلومات اللازمة لجدولة الاجتماع بشكل صحيح.
3. النيات
في جملتنا السابقة، النية هي هدف المستخدم: جدولة اجتماع.
واجهة المحادثة، مثل روبوت الدردشة الذكي، ستتعرف على أن الهدف من رسالة المستخدم هو ترتيب اجتماع.
4. تجزئة الكلمات
تجزئة الكلمات هي خطوة في عملية معالجة اللغة الطبيعية. تعني تقسيم الجملة إلى أجزاء أصغر تسمى وحدات (tokens)، والتي قد تكون كلمات فردية أو عبارات أو حتى علامات ترقيم.
على سبيل المثال، قد تُقسّم عبارتنا إلى وحدات مثل "جدول"، "اجتماعاً"، "فريق التسويق"، "3 مساءً"، و"غداً".
يساعد ذلك نظام معالجة اللغة الطبيعية على تحليل كل جزء من الجملة بشكل أكثر فعالية، مما يسهل فهم المعنى العام والرد بدقة.
5. التجذير والتصريف
التجذير والتصريف تقنيات قد تستخدمها أنظمة معالجة اللغة الطبيعية لتبسيط الكلمات إلى أصلها أو جذرها. التجذير يختصر الكلمة إلى أصلها – مثل تحويل كلمة "جدولة" إلى "جدول".
أما التصريف فيحوّل الكلمات إلى صيغها القياسية الموجودة في القاموس. فبدلاً من مجرد إزالة اللواحق، قد يصنف التصريف كلمات مثل "رائع" أو "ممتاز" إلى كلمة "جيد".
تساعد هذه التقنيات نظام معالجة اللغة الطبيعية على إدراك أن الكلمات ذات النهايات أو الصيغ المختلفة قد تحمل نفس المعنى.
6. وسم أجزاء الكلام
في هذه الخطوة، يحدد نظام معالجة اللغة الطبيعية الدور النحوي لكل كلمة في الجملة:
- جدول (فعل)
- a (أداة تعريف أو تنكير)
- meeting (اسم)
- with (حرف جر)
- the (أداة تعريف)
- marketing (صفة أو اسم)
- team (اسم)
- at (حرف جر)
- 3 (عدد)
- PM (اختصار لفترة ما بعد الظهر)
- tomorrow (اسم)
يساعد وسم أجزاء الكلام النظام على فهم بنية الجملة والعلاقات بين الكلمات بشكل أفضل.
7. التعرف على الكيانات المسماة (NER)
يقوم النظام بتحديد الكيانات المحددة في الجملة، مثل "فريق التسويق" (منظمة أو مجموعة) و"3 مساءً غداً" (تعبير زمني). يساعد NER النظام على فهم مع من سيكون الاجتماع ومتى يجب جدولته.
إذا قال مدير التسويق: "جدول اجتماعاً آخر مع فريق التسويق قبل أن أفقد أعصابي"، سيتعرف نظام معالجة اللغة الطبيعية على النبرة السلبية.
تحليل المشاعر يقيم نبرة الإدخال.
إذا قال مدير التسويق: "حدد اجتماعاً آخر مع فريق التسويق قبل أن أفقد أعصابي"، سيتعرف نظام معالجة اللغة الطبيعية على المشاعر السلبية.
بمجرد تحديد الشعور، يمكن لنظام معالجة اللغة الطبيعية اتخاذ الإجراء المناسب – فقد يطمئن المدير التنفيذي للتسويق أو يعتذر. يعد تحليل المشاعر مفيدًا بشكل خاص عندما تتفاعل الواجهة الحوارية مع العملاء، حيث يمكنه قياس عدد الراضين وعدد المحبطين.
9. الفهم السياقي
تستخدم أنظمة معالجة اللغة الطبيعية الفهم السياقي لتفسير معنى الكلمات والعبارات بناءً على النص المحيط بها. يتضمن ذلك تحليل ليس فقط الكلمات الفردية بل أيضًا كيفية ارتباطها ببعضها البعض في الجملة أو المحادثة.
10. التعلم الآلي
تحسن أنظمة معالجة اللغة الطبيعية قدرتها على فهم وتوليد اللغة من خلال استخدام نموذج تعلم آلي (ML).
يتم تدريب نموذج التعلم الآلي على مجموعة بيانات كبيرة من الجمل، مما يمكّنه من تفسير النية بشكل صحيح ("جدولة اجتماع"), وتحديد الكيانات (مثل "فريق التسويق" و"الساعة 3 مساءً غدًا"), وتوليد استجابة مناسبة.
11. مدير الحوار
إدارة الحوار في أنظمة معالجة اللغة الطبيعية تتعقب سياق المحادثة، لضمان تقديم ردود متماسكة بناءً على المدخلات السابقة.
إذا ذكر المدير التنفيذي للتسويق في الصباح أنه بحاجة للاجتماع مع فريق التسويق، فقد يقول: 'حدد لي ذلك الاجتماع الساعة 3 مساءً.' سيتذكر النظام ويؤكد أنه يريد حجزه مع فريق التسويق.
أمثلة واقعية لمعالجة اللغة الطبيعية
إذا كنت تستخدم التكنولوجيا يوميًا، فمن المحتمل أنك تتفاعل مع أنظمة معالجة اللغة الطبيعية بشكل يومي. فيما يلي بعض الأمثلة الشائعة لكيفية تفاعلك مع برامج معالجة اللغة الطبيعية.
.webp)
المساعدون الافتراضيون
من المحتمل أن يكون في جيبك الآن: المساعدون الذكيون مثل Siri وAlexa وGoogle Assistant يستخدمون معالجة اللغة الطبيعية لفهم الأوامر الصوتية والرد عليها.
عندما تسأل، "ما حالة الطقس اليوم؟" يقوم مساعد الذكاء الاصطناعي بمعالجة كلامك، وفهم النية، وجلب بيانات الطقس، والرد بالمعلومات ذات الصلة.
روبوتات الدردشة الذكية
تستخدم العديد من الشركات روبوتات الدردشة المدعومة بمعالجة اللغة الطبيعية للتعامل مع استفسارات العملاء. على سبيل المثال، إذا سألت روبوت دردشة على موقع تجارة إلكترونية، "أين طلبي؟" يمكن للروبوت تفسير سؤالك، والوصول إلى معلومات تتبع الطلب، وتزويدك بتحديث.
الترجمة اللغوية
تعد معالجة اللغة الطبيعية جوهر خدمات الترجمة، حيث تتيح للمستخدمين ترجمة النص أو الكلام من لغة إلى أخرى.
تحلل هذه الأنظمة بنية ومعنى اللغة الأصلية وتولد نصًا مكافئًا في اللغة المستهدفة. هذا يعني أنه في كل مرة تستخدم فيها Google Translate، فإن الفضل يعود لمعالجة اللغة الطبيعية.
تطبيقات تحويل الصوت إلى نص
تقوم تطبيقات تحويل الصوت إلى نص، مثل Siri أو أدوات الإملاء، بتحويل اللغة المنطوقة إلى نص مكتوب باستخدام معالجة اللغة الطبيعية.
عند استخدام الكتابة الصوتية على هاتفك أو تفريغ تسجيل اجتماع، تقوم معالجة اللغة الطبيعية بتفكيك الأصوات إلى كلمات، وتتعرف على الأنماط في الكلام، وتنتج نصًا دقيقًا.
تصفية البريد الإلكتروني المزعج
على الرغم من أننا لا نعتبرها مرتبطة مباشرة بالذكاء الاصطناعي، إلا أن تصفية البريد الإلكتروني المزعج هي تطبيق شائع لمعالجة اللغة الطبيعية.
يمكن لأنظمة معالجة اللغة الطبيعية تحليل محتوى رسائل البريد الإلكتروني، والبحث عن أنماط أو عبارات أو سلوكيات معينة تشير إلى الرسائل المزعجة أو الاحتيالية – مثل كلمات مفتاحية محددة، أو روابط غريبة، أو تنسيقات غير معتادة.
تلخيص وتوليد النصوص
تقوم هذه الأدوات بتلخيص المقالات أو التقارير أو المستندات الطويلة إلى ملخصات أقصر وسهلة الفهم – ويتم ذلك باستخدام معالجة اللغة الطبيعية.
وكل طالب في عصر ChatGPT استخدم مولد نصوص. غالبًا ما تستطيع هذه المولدات إنتاج محتوى مترابط وذي معنى، من مقطع شعري مقفى، إلى مقال باللغة الإنجليزية، إلى أوصاف المنتجات.
انشر روبوت دردشة بمعالجة اللغة الطبيعية الشهر القادم
إذا كنت مهتمًا بالاستفادة من معالجة اللغة الطبيعية للأتمتة أو التحليلات أو تحسين تفاعل العملاء، فالوقت مناسب الآن.
Botpress هو منصة لبناء الروبوتات قابلة للتوسعة بلا حدود ومصممة للمؤسسات. تتيح تقنيتنا للمطورين إنشاء روبوتات محادثة ووكلاء ذكاء اصطناعي بقدرات تلبي جميع احتياجاتك.
تضمن مجموعة الأمان المتقدمة لدينا حماية بيانات العملاء بشكل دائم، مع تحكم كامل لفريق التطوير لديك.
ابدأ البناء اليوم. الخدمة مجانية.
أو تواصل مع فريق المبيعات لدينا لمعرفة المزيد.
الأسئلة الشائعة
كيف تختلف معالجة اللغة الطبيعية عن معالجة اللغة التقليدية المعتمدة على القواعد؟
تعتمد الأنظمة التقليدية المعتمدة على القواعد على قواعد لغوية مكتوبة يدويًا، مما يجعلها جامدة وصعبة الصيانة. في المقابل، تستفيد معالجة اللغة الطبيعية من الأساليب الإحصائية والتعلم الآلي لتعلم أنماط اللغة من البيانات، مما يوفر مرونة وقابلية أكبر للتوسع.
كيف تختلف معالجة اللغة الطبيعية عن التعلم الآلي العام؟
تعد معالجة اللغة الطبيعية فرعًا متخصصًا من الذكاء الاصطناعي يطبق التعلم الآلي لفهم وتوليد اللغة البشرية، بينما يغطي التعلم الآلي العام مجموعة أوسع من أنواع البيانات مثل الصور أو الأرقام أو الإشارات.
ما الفرق بين نموذج معالجة لغة طبيعية مخصص لمجال معين ونموذج عام؟
يتم تدريب نموذج معالجة اللغة الطبيعية المخصص لمجال معين على نصوص من مجال محدد، مثل القانون أو الطب، مما يمكّنه من فهم المصطلحات والسياق المتخصص بدقة أكبر. أما النماذج العامة، فعلى الرغم من مرونتها عبر المواضيع، إلا أنها قد تفتقر إلى الدقة عند تطبيقها في المجالات المتخصصة أو التقنية.
كيف يمكن للشركات الصغيرة الاستفادة من تقنيات معالجة اللغة الطبيعية؟
يمكن للشركات الصغيرة استخدام معالجة اللغة الطبيعية لأتمتة خدمة العملاء عبر روبوتات الدردشة، وتحسين وظيفة البحث في المواقع، وتحليل تعليقات العملاء لمعرفة المشاعر، والمساعدة في إنشاء المحتوى، مما يساعد على تبسيط العمليات حتى بدون فريق تقني كبير.
هل هناك مخاوف أخلاقية أو تحيزات معروفة في نماذج معالجة اللغة الطبيعية؟
نعم، يمكن لنماذج معالجة اللغة الطبيعية أن تتعلم وتضخم التحيزات الموجودة في بيانات التدريب دون قصد، مما يؤدي إلى نتائج غير عادلة أو ضارة، ولهذا فإن التدريب المسؤول والمراجعة الدورية أمران مهمان.
.webp)
