لقد أصبحت معالجة اللغات الطبيعية (NLP) منتشرة في كل مكان - فهي تُستخدم في تصفية البريد الإلكتروني، والمساعدات الصوتية، ووكلاء الذكاء الاصطناعي، ومحركات البحث، والتنبؤ بالنصوص، وروبوتات الدردشة الآلية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي.
تستخدم الشركات أنظمة البرمجة اللغوية العصبية لتحسين عملياتها ويستخدمها الأفراد يومياً في منازلهم.
ولكن على الرغم من انتشارها في كل مكان، إلا أن البرمجة اللغوية العصبية هي عملية معقدة لا يأخذها الكثير منا في الاعتبار عندما نستخدم خدمة ترجمة اللغة أو عندما يتنبأ هاتفنا بالكلمة التالية التي سنكتبها.
الخطوة الأولى لفهم البرمجة اللغوية العصبية هي تحديد ماهيتها. لنبدأ!
ما هي معالجة اللغة الطبيعية؟
معالجة اللغة الطبيعية (NLP) هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يركز على التفاعل بين أجهزة الكمبيوتر والبشر من خلال اللغة الطبيعية.
فهو يمكّن الآلات من فهم اللغة البشرية وتفسيرها وتوليدها بطريقة مفيدة وذات مغزى.
لماذا تستخدم البرمجة اللغه العصبية اللغوية العصبية؟
.webp)
وصلت شعبية البرمجة اللغوية العصبية لسبب وجيه - لكل من المؤسسات والأفراد. تتضمن بعض الأسباب الأكثر شيوعًا لتوظيف البرمجة اللغوية العصبية ما يلي:
أتمتة فعالة من حيث التكلفة
غالبًا ما تُستخدم أنظمة معالجة اللغات الطبيعية لأتمتة مهام مثل دعم العملاء وتصفية البريد الإلكتروني وتصنيف المستندات. ومثل أي نوع آخر من الأتمتة، فهي توفر الوقت والموارد على المؤسسات.
رؤى البيانات
يمكن استخدام أنظمة البرمجة اللغوية العصبية من قبل الشركات لتقديم رؤى أو تحديد الاتجاهات. من خلال تحليل كميات كبيرة من البيانات النصية التي تسترجعها روبوتات الدردشة المؤسسية - مثل ملاحظات العملاء أو المراجعات أو منشورات وسائل التواصل الاجتماعي - يمكن أن يساعد نظام معالجة اللغات الطبيعية في تحسين المنتجات أو الخدمات.
تحسين البحث
أصبح البحث أفضل وأفضل على مر السنين - ويرجع الفضل في ذلك جزئياً إلى البرمجة اللغوية العصبية.
تتيح البرمجة اللغوية العصبية نتائج بحث أكثر دقة، سواء عن طريق الصوت أو النص، مما يسمح للمستخدمين بالعثور على المعلومات بشكل أسرع. يمكننا أن نرى هذه الفوائد في العمل في كل مرة نكتب فيها بحثاً على جوجل، أو نطلب من سيري استدعاء سيارة أجرة، أو نصف نوع المنتج الذي نريده chatbot الآلي الخاص بمتجر ما.
التخصيص
نظرًا لأن أنظمة البرمجة اللغوية العصبية تحلل أنماط اللغة الفردية وتفضيلاتها، يمكن تصميم استجاباتها لتناسب كل تفاعل فردي.
على سبيل المثال، يمكن أن يقدم chatbot الخاص بدعم العملاء اعتذاراً أو خصماً لعميل غاضب، أو يمكن لمساعد الذكاء الاصطناعي أن يقترح علامة تجارية للملابس تتوافق مع تفضيلات المستخدم السابقة.
الفرق بين NLU و NLLP و NLG
البرمجة اللغوية العصبية مجال واسع يشمل العديد من التخصصات الفرعية، بما في ذلك فهم اللغة الطبيعية (NLU) وتوليد اللغة الطبيعية (NLG).
البرمجة اللغوية العصبية هي المجال الشامل، في حين أن معالجة اللغات الطبيعية هي مجال شامل، بينما تعد معالجة اللغات الطبيعية وتوليدها مجالات متخصصة داخلها. وذلك لأن معالجة اللغة الطبيعية يجب أن تتضمن الفهم ثم التوليد أثناء المحادثة ذهابًا وإيابًا.
فهم اللغة الطبيعية (NLU)
وحدة معالجة اللغات الطبيعية ضرورية لاستخراج المعنى الكامن وراء مدخلات المستخدم.
وباعتبارها مجموعة فرعية من البرمجة اللغوية العصبية، تركز وحدة معالجة اللغات الطبيعية على جانب الفهم في معالجة اللغة. ويتمثل هدفها الأساسي في تمكين الآلات من فهم اللغة البشرية وتفسيرها بطريقة مفيدة.
تتضمن وحدة معالجة اللغات الطبيعية تحليل النص لتحديد القصد من وراء الكلمات، والتعرف على الكيانات، وفهم المعنى السياقي للغة.
على سبيل المثال، عندما يقول المستخدم، "احجز طاولة في المطعم"، فإن وحدة معالجة اللغات الطبيعية مسؤولة عن فهم أن القصد هو إجراء حجز، وأن "المطعم" هو الكيان الذي يجب أن يحدث فيه الإجراء.
جيل اللغة الطبيعية (NLG)
من ناحية أخرى، تهتم NLG بالجانب الإنتاجي لمعالجة اللغة. بعد أن تفهم الآلة مدخلات المستخدم (بفضل وحدة معالجة اللغات غير اللغوية)، تتولى وحدة معالجة اللغات غير اللغوية توليد استجابة متماسكة ومناسبة للسياق.
على سبيل المثال، يسأل المستخدم chatbot ، "كيف سيكون الطقس غدًا؟ سيقوم نظام NLG بصياغة إجابة مثل: "سيكون الطقس غدًا مشمسًا ودرجة الحرارة العظمى 75 درجة فهرنهايت."
تتضمن البرمجة اللغوية العصبية اختيار الكلمات المناسبة، وتنظيم الجمل بشكل صحيح، والتأكد من أن المخرجات طبيعية وشبيهة بالبشر. إنه عنصر حاسم في البرمجة اللغوية العصبية الذي يحول فهم الآلة إلى لغة تواصلية.
11 مكونات البرمجة اللغه اللغه العصبية
معالجة اللغة الطبيعية هي عملية معالجة معقدة تتضمن عدة مكونات متداخلة.
إذا كنت تريد فهمًا أفضل لكيفية عمل البرمجة اللغوية العصبية، فهذه 11 مكونًا توضح تعقيدات العملية.
لشرح هذه المكونات، سأستخدم مثالاً على مدير التسويق الذي يقدم الطلب التالي إلى أحد الموظفين الداخليين chatbot: يرجى تحديد موعد اجتماع مع فريق التسويق في الساعة الثالثة عصر الغد.
1. المقولات
اللفظ هو العبارة التي ينطقها أو يكتبها المستخدم بالضبط. في هذه الحالة، هي: "حدد موعدًا لاجتماع مع فريق التسويق في الساعة 3 مساءً غدًا."
اللفظ هو المدخلات التي سيقوم نظام معالجة اللغات الطبيعية بتحليلها لتحديد القصد واستخراج الكيانات ذات الصلة.
2. الكيانات
تقدم الكيانات في هذه الجملة تفاصيل محددة تتعلق بالقصد.
على سبيل المثال، أحد الكيانات هنا هو "فريق التسويق"، لأنه يحدد مع من سيكون الاجتماع. والكيان الآخر هو "الثالثة بعد ظهر الغد" لأنه يحدد وقت وتاريخ الاجتماع.
تقدم الكيانات إلى chatbot المعلومات اللازمة لجدولة الاجتماع بشكل صحيح.
3. النوايا
في جملة المثال أعلاه، القصد هو هدف المستخدم: جدولة اجتماع.
ستدرك واجهة المحادثة، مثل الذكاء الاصطناعي chatbot ، أن القصد من وراء رسالة المستخدم هو إعداد اجتماع.
4. الترميز
الترميز هو خطوة من خطوات عملية البرمجة اللغوية العصبية. وهي تصف تقسيم الجملة إلى أجزاء أصغر تسمى الرموز، والتي يمكن أن تكون كلمات فردية أو عبارات أو حتى علامات ترقيم.
على سبيل المثال، قد ينقسم كلامنا إلى رموز مثل "جدول زمني" و"أ" و"اجتماع" و"فريق التسويق" و"3 مساءً" و"غدًا".
يساعد ذلك نظام معالجة اللغات الطبيعية على تحليل كل جزء من أجزاء الجملة بشكل أكثر فعالية، مما يسهل فهم المعنى العام والاستجابة بدقة أكبر.
5. التقطيع والليماتنة
التقطيع الجذري والليماتنة هي تقنيات يمكن أن تستخدمها أنظمة البرمجة اللغوية العصبية لتبسيط الكلمات إلى شكلها الأساسي أو الجذري. حيث تعمل تقنية الجذع على اختزال الكلمة إلى قاعدتها الأساسية - مثل تمييز كلمة "جدولة" على أنها "جدول".
تقوم عملية اللمط بتحويل الكلمات إلى النسخ العادية الموجودة في القاموس. لذا فبدلاً من إزالة اللواحق فقط، قد تؤدي عملية اللمطمة إلى تمييز كلمة "واوزا" أو "ضيق" على أنها كلمة "جيد".
تساعد هذه التقنيات نظام البرمجة اللغوية العصبية في التعرف على أن الكلمات ذات النهايات أو الأشكال المختلفة يمكن أن يكون لها نفس المعنى.
6. وسم جزء من الكلام
في هذه الخطوة، يقوم نظام البرمجة اللغوية العصبية بتمييز كل كلمة في الجملة بدورها النحوي:
- الجدول الزمني (الفعل)
- أ (محدد)
- اجتماع (اسم)
- مع (حرف الجر)
- (المحدد)
- تسويق (صفة)
- فريق (اسم)
- في (حرف الجر)
- 3 (العدد)
- رئيس الوزراء (اسم)
- غدًا (اسم)
تساعد علامات أجزاء الكلام (PoS) نظام البرمجة اللغوية العصبية على فهم بنية الجملة والعلاقات بين الكلمات بشكل أفضل.
7. التعرف على الكيانات المسماة (NER)
يحدد النظام كيانات محددة في الجملة، مثل "فريق التسويق" (منظمة أو مجموعة) و"الثالثة عصرًا غدًا" (تعبير زمني). يساعد نظام NER النظام على فهم مع من يكون الاجتماع ومتى يجب تحديد موعده.
8. تحليل المشاعر
يقوم تحليل المشاعر بتقييم نبرة المدخلات.
إذا قال مدير التسويق التسويقي: "حدد موعدًا آخر للاجتماع مع فريق التسويق قبل أن أمزق شعري"، فإن نظام البرمجة اللغوية العصبية سيتعرف على المشاعر السلبية.
بمجرد تحديد المشاعر، يمكن لنظام معالجة اللغات الطبيعية أن يتصرف وفقًا لذلك - فقد يطمئن مدير التسويق أو يعتذر. يعد تحليل المشاعر مفيدًا بشكل خاص عندما تتفاعل واجهة المحادثة مع العملاء، حيث يمكنها قياس عدد العملاء الراضين وعدد العملاء المحبطين.
9. الفهم السياقي
تستخدم أنظمة معالجة اللغات الطبيعية الفهم السياقي لتفسير معنى الكلمات والعبارات بناءً على النص المحيط بها. ولا يقتصر ذلك على تحليل الكلمات المنفردة فحسب، بل يشمل تحليل كيفية ارتباطها ببعضها البعض في جملة أو محادثة.
10. التعلّم الآلي
تعمل أنظمة البرمجة اللغوية العصبية على تحسين قدرتها على فهم اللغة وتوليدها باستخدام نموذج التعلم الآلي (ML).
يتم تدريب نموذج تعلّم الآلة على مجموعة كبيرة من الجمل، مما يسمح له بتفسير القصد بشكل صحيح ("حدد موعدًا لاجتماع")، وتحديد الكيانات (مثل "فريق التسويق" و"الثالثة عصرًا غدًا")، وتوليد استجابة مناسبة.
11. مدير الحوار
تقوم إدارة الحوار في أنظمة معالجة اللغات الطبيعية بتتبع سياق المحادثة، مما يضمن استجابات متماسكة بناءً على المدخلات السابقة.
إذا ذكر مدير التسويق في الصباح أنه بحاجة إلى الاجتماع مع فريق التسويق، فقد يقول: "حدد لي موعدًا لهذا الاجتماع في الساعة 3 مساءً". سيتذكر النظام ويؤكد أنه يريد حجزه مع فريق التسويق.
أمثلة من العالم الحقيقي للبرمجة اللغوية العصبية
إذا كنت تستخدم التكنولوجيا كل يوم، فمن المحتمل أنك تتفاعل مع أنظمة معالجة اللغات الطبيعية بشكل يومي. هذه مجرد أمثلة قليلة شائعة عن كيفية تفاعلك مع برامج معالجة اللغة الطبيعية.
.webp)
المساعدون الافتراضيون
من المحتمل أن يكون في جيبك الآن: المساعدون الأذكياء مثل سيري وأليكسا ومساعد جوجل يستخدمون البرمجة اللغوية العصبية لفهم الأوامر الصوتية والاستجابة لها.
عندما تسأل: "ما هي حالة الطقس اليوم؟" يقوم مساعد الذكاء الاصطناعي بمعالجة خطابك وفهم القصد واسترداد بيانات الطقس والرد بالمعلومات ذات الصلة.
روبوتات الدردشة الآلية للذكاء الاصطناعي
تستخدم العديد من الشركات روبوتات الدردشة الآلية التي تعمل بالبرمجة اللغوية العصبية للتعامل مع استفسارات العملاء. على سبيل المثال، إذا سألت chatbot على أحد مواقع التجارة الإلكترونية، "أين طلبي؟" يمكن للبوت تفسير استفسارك والوصول إلى معلومات تتبع الطلبات وتزويدك بالتحديث.
ترجمة اللغات
تعد البرمجة اللغوية العصبية في صميم خدمات الترجمة، حيث تتيح للمستخدمين ترجمة النصوص أو الكلام من لغة إلى أخرى.
تقوم هذه الأنظمة بتحليل بنية ومعنى اللغة الأصلية وتوليد نص مكافئ باللغة الهدف. وهذا يعني أنه في كل مرة تستخدم فيها ترجمة Google، يعود الفضل في ذلك إلى البرمجة اللغوية العصبية.
تطبيقات تحويل الصوت إلى نص صوتي
تقوم تطبيقات تحويل الصوت إلى نص، مثل سيري أو أدوات الإملاء، بتحويل اللغة المنطوقة إلى نص مكتوب باستخدام البرمجة اللغوية العصبية.
عند استخدامك للكتابة الصوتية على هاتفك أو تدوين تسجيل اجتماع، تقوم البرمجة اللغوية العصبية بتحويل الأصوات إلى كلمات، وتتعرف على أنماط الكلام، وتنتج نصاً دقيقاً.
تصفية البريد الإلكتروني غير المرغوب فيه
على الرغم من أننا لا نعتبرها من تطبيقات الذكاء الاصطناعي، إلا أن تصفية البريد الإلكتروني غير المرغوب فيه هو تطبيق شائع للبرمجة اللغوية العصبية.
يمكن لأنظمة البرمجة اللغوية العصبية تحليل محتوى رسائل البريد الإلكتروني، والبحث عن أنماط أو عبارات أو سلوكيات معينة تشير إلى رسائل غير مرغوب فيها أو تصيد احتيالي - مثل كلمات مفتاحية محددة أو روابط غريبة أو تنسيق غريب.
تلخيص النصوص وتوليدها
تعمل هذه الأنواع من الأدوات على تكثيف المقالات أو التقارير أو المستندات الطويلة في ملخصات أقصر يسهل فهمها - وتقوم بذلك باستخدام البرمجة اللغوية العصبية.
وقد استخدم كل طالب في عصر ChatGPT مولد النصوص. وغالبًا ما تستطيع مولدات البرمجة اللغوية العصبية هذه إنشاء محتوى متماسك وهادف، بدءًا من مقطع شعري مقفى، إلى مقال باللغة الإنجليزية، إلى وصف المنتج.
نشر Chatbot للبرمجة اللغوية العصبية الشهر المقبل
إذا كنت مهتمًا بالاستفادة من البرمجة اللغوية العصبية من أجل الأتمتة أو الرؤى أو تحسين تفاعلات العملاء، فقد حان الوقت الآن.
Botpress هي منصة بناء روبوتات قابلة للتوسيع إلى ما لا نهاية مصممة للمؤسسات. يتيح موقعنا stack للمطورين إنشاء روبوتات الدردشة الآلية ووكلاء الذكاء الاصطناعي بأي قدرات قد تحتاجها.
تضمن لك مجموعة الأمان المحسّنة لدينا حماية بيانات العميل دائماً، والتحكم الكامل في بيانات العميل من قِبل فريق التطوير الخاص بك.
ابدأ البناء اليوم. إنه مجاني.
أو اتصل بفريق المبيعات لدينا لمعرفة المزيد.
الأسئلة الأكثر تداولًا
كيف تختلف البرمجة اللغوية العصبية عن المعالجة اللغوية التقليدية القائمة على القواعد؟
تعتمد الأنظمة التقليدية القائمة على القواعد على قواعد لغوية مكتوبة يدوياً، مما يجعلها جامدة وتستغرق وقتاً طويلاً في الصيانة. في المقابل، تستفيد البرمجة اللغوية العصبية من الأساليب الإحصائية والتعلم الآلي لتعلم أنماط اللغة من البيانات، مما يتيح إمكانية أكبر للتكيف وقابلية التوسع.
كيف تختلف البرمجة اللغوية العصبية عن التعلم الآلي العام؟
البرمجة اللغوية العصبية هي فرع متخصص في الذكاء الاصطناعي يطبق التعلم الآلي لفهم اللغة البشرية وتوليدها، في حين أن التعلم الآلي العام يغطي مجموعة أوسع من أنواع البيانات مثل الصور أو الأرقام أو الإشارات.
ما هو الفرق بين نموذج البرمجة اللغوية العصبية الخاص بالمجال ونموذج الأغراض العامة؟
يتم تدريب نموذج البرمجة اللغوية العصبية الخاص بمجال محدد على نص من مجال معين، مثل القانون أو الطب، مما يسمح له بفهم المفردات المتخصصة والسياق بدقة أكبر. قد تفتقر نماذج الأغراض العامة إلى الدقة عند تطبيقها على مجالات متخصصة أو تقنية معينة، على الرغم من أنها أكثر تنوعًا في مختلف المواضيع.
كيف يمكن للشركات الصغيرة الاستفادة من تقنيات البرمجة اللغوية العصبية؟
يمكن للشركات الصغيرة استخدام البرمجة اللغوية العصبية لأتمتة خدمة العملاء باستخدام روبوتات الدردشة الآلية، وتحسين وظائف البحث في الموقع الإلكتروني، وتحليل ملاحظات العملاء لمعرفة مشاعرهم، والمساعدة في إنشاء المحتوى، مما يساعد على تبسيط العمليات حتى بدون فريق تقني كبير.
هل هناك مخاوف أو تحيزات أخلاقية معروفة في نماذج البرمجة اللغوية العصبية؟
نعم، يمكن لنماذج البرمجة اللغوية العصبية أن تتعلم وتضخم التحيزات الموجودة في بيانات التدريب الخاصة بها عن غير قصد، مما يؤدي إلى مخرجات غير عادلة أو ضارة، وهذا هو سبب أهمية التدريب المسؤول والتدقيق المنتظم.
