معالجة اللغات الطبيعية – جزء 1
- تصنيفات الذكاء الاصطناعي, المدونة
- تاريخ أكتوبر 31, 2023
- الوسوم ذكاء اصطناعي, لغات طبيعية
هذه المقالة هي المقالة الأولى من سلسلة مقالات تتناول معالجة اللغات الطبيعية وهو مجال ذو صلة وثيقة بكل من الذكاء الاصطناعي والروبوتيك.
المحتويات
- مقدمة
- تعريف معالجة اللغات الطبيعية
- المكونات الرئيسية لمعالجة اللغات الطبيعية
- تقنيات وخوارزميات في معالجة اللغات الطبيعية
- خاتمة
- المراجع
1- مقدمة
تعتبر أجهزة الكمبيوتر رائعة في التعامل مع البيانات المنظمة مثل جداول البيانات وجداول قواعد البيانات. ولكننا نحن البشر نتواصل عادةً بالكلمات، وليس بالجداول. وهذا أمر مؤسف بالنسبة لأجهزة الكمبيوتر. بالإضافة إلى أن الكثير من المعلومات في العالم غير منظمة – نص خام باللغة العربية أو لغة بشرية أخرى. كيف يمكننا جعل الكمبيوتر يفهم النص غير المنظم ويستخرج البيانات منه؟ وهل يستطيع الكمبيوتر فهم اللغة؟ وما هي الفائدة من جعل أجهزة الكمبيوتر تفهم لغتنا نحن البشر؟
منذ أن كانت أجهزة الكمبيوتر موجودة، كان المبرمجون يحاولون كتابة برامج تفهم لغات مثل اللغة الإنجليزية. السبب واضح جدًا، فالبشر يكتبون الأشياء منذ آلاف السنين وسيكون من المفيد أن يتمكن الكمبيوتر من قراءة وفهم كل تلك البيانات.
لا تستطيع أجهزة الكمبيوتر حتى الآن فهم اللغة الإنجليزية أو اللغات الأخرى بشكل حقيقي بالطريقة التي يفهمها البشر، ومن هنا بدء ظهور فرع جديد من علوم الحاسب وهو “معالجة اللغات الطبيعية” أو اختصاراً “NLP” وسرعان ما اكتسب هذا المجال اهتماماً كبيراً في السنوات الأخيرة بسبب التقدم الكبير في التعلم الآلة والذكاء الاصطناعي.
تهدف هذه المقالة إلى تقديم لمحة موجزة عن معالجة اللغات الطبيعية، بما في ذلك تعريفها ومكوناتها الرئيسية وتقنياتها وتطبيقاتها وتحدياتها.
2- تعريف معالجة اللغات الطبيعية
يمكن تعريف معالجة اللغات الطبيعية على أنها فرع من الذكاء الاصطناعي الذي يتعامل مع التفاعل بين أجهزة الكمبيوتر واللغة البشرية. وهو يشمل مجموعة واسعة من المهام، بما في ذلك فهم اللغة الطبيعية، وتوليد اللغة الطبيعية، والترجمة الآلية، وتحليل المشاعر، والإجابة على الأسئلة. تستمد معالجة اللغات الطبيعية من تخصصات مختلفة مثل اللغويات وعلوم الكمبيوتر والعلوم المعرفية بالإضافة إلى علوم الإحصاء وتحليل البيانات لتطوير النماذج والخوارزميات التي تمكن أجهزة الكمبيوتر من معالجة وفهم اللغة البشرية.
3- المكونات الرئيسية لمعالجة اللغات الطبيعية
تتكون معالجة اللغات الطبيعية من عدة مكونات أساسية تعمل معًا لمعالجة اللغة البشرية وفهمها. وتشمل هذه المكونات المعالجة المسبقة للنص، والتحليل النحوي، والتحليل الدلالي، وتحليل الخطاب.
تتضمن المعالجة المسبقة للنص مهام مثل الترميز وإعادة كل كلمة إلى جذرها الأساسي وإزالة الكلمات غير ذات الصلة من البيانات النصية، مما يساعد على تنظيف بيانات النص ويقلل حجم البيانات النصية ويحسن من كفاءة خوارزميات ونماذج معالجة اللغات الطبيعية. في حين يركز التحليل النحوي على فهم البنية النحوية للجمل، بينما يهدف التحليل الدلالي إلى استخلاص معنى وسياق الكلمات والجمل. وأخيراً يتعامل تحليل الخطاب مع تفسير النص على مستوى أعلى، مع الأخذ في الاعتبار العلاقات بين الجمل والتماسك العام للنص.
4- تقنيات وخوارزميات في معالجة اللغات الطبيعية
1-4- المعالجة المسبقة للنص
تعد المعالجة المسبقة للنص خطوة حاسمة في معالجة اللغات الطبيعية لأنها تساعد على تنظيف بيانات النص قبل إجراء مزيد من التحليل. تشمل التقنيات الشائعة المستخدمة في المعالجة المسبقة للنص الترميز وإعادة الكلمات إلى جذرها الأساسي وحذف الكلمات التي لا تحتوي على معنى. يتضمن الترميز تقسيم النص إلى كلمات أو رموز فردية، والتي يتم استخدامها بعد ذلك كوحدات أساسية للتحليل. أما إعادة الكلمات إلى جذرها الأساسي هو عملية اختزال الكلمات إلى شكلها الأساسي، مما يساعد على تقليل أبعاد البيانات وتحسين الكفاءة الحسابية. يتضمن خذف الكلمات غير ذات الصلة على إزالة الكلمات الشائعة مثل “the” و”is” و”and” التي لا تحمل الكثير من المعاني ويمكن تجاهلها بأمان في العديد من مهام معالجة اللغات الطبيعية.
2-4- تحليل المشاعر
تحليل المشاعر، المعروف أيضًا باسم التنقيب عن الرأي، هو مجال فرعي من معالجة اللغات الطبيعية يركز على تحديد المشاعر أو المشاعر المعبر عنها في جزء من النص. وله تطبيقات مختلفة في مجالات مثل تحليل وسائل التواصل الاجتماعي، وتحليل تعليقات العملاء، وأبحاث السوق. يمكن التعامل مع تحليل المشاعر باستخدام طرق مختلفة، بما في ذلك الأساليب القائمة على القواعد، وخوارزميات التعلم الآلي، ونماذج التعلم العميق. تتضمن الأساليب القائمة على القواعد استخدام قواعد أو أنماط محددة مسبقًا لتصنيف مشاعر النص. في حين تتعلم خوارزميات التعلم الآلي، مثل Naive Bayes وSupport Vector Machines، من البيانات المصنفة لتصنيف مشاعر النص. أما التعلم العميق فيمكن من خلال النماذج التي يقدمها، مثل الشبكات العصبية المتكررة والمحولات، التقاط الأنماط ,والارتباطات المعقدة في البيانات النصية، مما يؤدي إلى تحسين أداء تصنيف المشاعر.
3-4- التعرف على الكيان المسمى
التعرف على الكيانات المسماة هي مهمة في معالجة اللغات الطبيعية تتضمن تحديد وتصنيف الكيانات المسماة، مثل أسماء الأشخاص والمنظمات والمواقع والتواريخ، في جزء من النص. يعد التعرف على الكيانات المسماة عنصرًا مهمًا في أنظمة استخراج المعلومات لأنه يساعد على تحديد واستخراج المعلومات المنظمة من النص غير المنظم. يمكن التعامل مع التعرف على الكيانات المسماة باستخدام أساليب مختلفة، بما في ذلك الأساليب القائمة على القواعد، والنماذج الإحصائية، ونماذج التعلم العميق. تعتمد الأساليب القائمة على القواعد على قواعد أو أنماط محددة مسبقًا لتحديد الكيانات المسماة، بينما تستخدم النماذج الإحصائية الخوارزميات الاحتمالية لتصنيف الكيانات المسماة. يمكن لنماذج التعلم العميق، مثل الشبكات العصبية المتكررة والمحولات، أن تتعلم كيفية التعرف على الكيانات المسماة من خلال كميات كبيرة من البيانات المصنفة، مما يؤدي إلى تحسين الأداء.
4-4- الترجمة الآلية
الترجمة الآلية هي واحدة من مهام معالجة اللغات الطبيعية تتضمن ترجمة النص تلقائيًا من لغة إلى أخرى. لقد أصبحت ذات أهمية متزايدة في عالمنا الحالي، مما يتيح التواصل وتبادل المعلومات عبر اللغات المختلفة. يمكن أن تكون الترجمة الآلية صعبة بسبب التعقيدات والفروق الدقيقة في اللغة البشرية. تتضمن طرق الترجمة الآلية الإحصائية التقليدية استخدام النماذج الإحصائية لمعرفة احتمالات الترجمة بين الكلمات والعبارات في اللغات المختلفة. ومع ذلك، أدت التطورات الأخيرة في الترجمة الآلية المعتمدة على الشبكات العصبونية إلى تحسينات كبيرة في جودة الترجمة. يمكن لنماذج الترجمة الآلية باستخدام الشبكات العصبونية، مثل نماذج سلسلة إلى سلسلة مع آليات الانتباه، التقاط سياق الجمل ومعناها، مما يؤدي إلى ترجمات أكثر دقة وطلاقة.
5-4- الإجابة على الأسئلة
الإجابة على الأسئلة تتضمن الإجابة تلقائيًا على الأسئلة بناءً على جزء معين من النص أو قاعدة المعرفة. وله تطبيقات في مجالات مختلفة مثل استرجاع المعلومات، والمساعدين الافتراضيين، ودعم العملاء. يمكن التعامل مع الإجابة على الأسئلة باستخدام أساليب مختلفة، بما في ذلك الأساليب القائمة على استرجاع المعلومات، والأساليب القائمة على المعرفة، ونماذج التعلم العميق. تتضمن الأساليب المعتمدة على استرجاع المعلومات استرجاع المستندات أو المقاطع ذات الصلة من مجموعة كبيرة من النصوص واستخراج الإجابة من المعلومات المستردة. تعتمد الأساليب القائمة على المعرفة على قواعد معرفية منظمة، مثل الأنطولوجيات أو الرسوم البيانية المعرفية، لتقديم إجابات دقيقة ومحددة. يمكن لنماذج التعلم العميق، مثل المحولات وشبكات الذاكرة، أن تتعلم كيفية فهم الأسئلة المعقدة والبيانات النصية والتفكير فيها، مما يؤدي إلى تحسين أداء الإجابة على الأسئلة.
5- خاتمة
يتبع في الجزء الثاني (رابط المقالة الثانية)
6- المراجع
- Natural Language Processing by Jurafsky and Martin (2019)
- https://www.deeplearning.ai/resources/natural-language-processing/
الوسم:ذكاء اصطناعي, لغات طبيعية
مهندس ومطور أنظمة مدمجة Embedded systems مع خبرة عملية تتجاوز العشر سنوات، مدرس ومدرب طلاب الجامعات السورية هندسة الالكترونيات والاتصالات منذ 2013
قد ترغب أيضا
“استكشاف نماذج الذكاء الاصطناعي في معالجة اللغات الطبيعية: دراسة حول BERT وGPT-3 وPaLM”
هذه المقالة هي المقالة الخامسة من سلسلة مقالات تتناول معالجة اللغات الطبيعية وهو مجال ذو صلة وثيقة بكل من الذكاء الاصطناعي والروبوتيك. المحتويات 1- مقدمة في المقالة السابقة (المقالة الرابعة – معالجة اللغات الطبيعية والذكاء الاصطناعي) من هذه السلسلة بينا …
استكشاف عالم معالجة اللغات الطبيعية: التحول الثوري في فهم اللغات الطبيعية بين تقنيات الذكاء الاصطناعي والطرق التقليدية
هذه المقالة هي المقالة الرابعة من سلسلة مقالات تتناول معالجة اللغات الطبيعية وهو مجال ذو صلة وثيقة بكل من الذكاء الاصطناعي والروبوتيك. المحتويات 1- مقدمة تتمثل إحدى أهم الاتجاهات في مجال معالجة اللغات الطبيعية في الانتقال من الطرق التقليدية إلى …
استكشاف عالم معالجة اللغات الطبيعية: من تقسيم الكلمات إلى قانون زيبف – الجزء الثالث في سلسلة المعالجة اللغوية والذكاء الصناعي.
هذه المقالة هي المقالة الثالثة من سلسلة مقالات تتناول معالجة اللغات الطبيعية وهو مجال ذو صلة وثيقة بكل من الذكاء الاصطناعي والروبوتيك. المحتويات 1- مقدمة نعرض من خلال هذه المقالة مجموعة من أهم المصطلحات والمبادئ الأساسية في معالجة اللغات الطبيعية، …