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
2. الطرق التقليدية لمعالجة اللغات الطبيعية
3. تقنيات الذكاء الاصطناعي لمعالجة اللغات الطبيعية
4. ميزات وعيوب معالجة اللغات الطبيعية بالذكاء الاصطناعي
5. خاتمة
6. المراجع

1- مقدمة

تتمثل إحدى أهم الاتجاهات في مجال معالجة اللغات الطبيعية في الانتقال من الطرق التقليدية إلى تقنيات الذكاء الاصطناعي. لذا نعرض في هذه المقالة الفرق بين التقنيات التقليدية في معالجة اللغات الطبيعية وتقنيات الذكاء الاصطناعي في معالجة اللغات الطبيعية بالاضافة إلى علاقة معالجة اللغات الطبيعية بعلوم وفروع الذكاء الاصطناعي.

2- الطرق التقليدية لمعالجة اللغات الطبيعية

تعتمد الطرق التقليدية لمعالجة اللغات الطبيعية على مجموعة من القواعد والإجراءات المحددة مسبقًا لتحليل اللغة. هذه التقنيات فعالة في المهام التي يمكن وصفها بوضوح، مثل تحليل النحو أو التدقيق اللغوي. ومع ذلك، فهي قد تكون أقل كفاءة في المهام الأكثر تعقيدًا، مثل فهم المشاعر أو الترجمة. وأشهر الأمثلة على الطرق التقليدية لمعالجة اللغات الطبيعية ما يلي:

• قواعد النحو: تحدد قواعد النحو كيفية بناء الجملة في اللغة. يمكن استخدامها لتحليل النحو الصحيح للنص أو لتصحيح الأخطاء النحوية.
• القواعد اللغوية: تحدد القواعد اللغوية المعنى واستخدام الكلمات والعبارات. يمكن استخدامها لفهم المعنى العام للنص أو لتحديد العلاقة بين الكلمات والعبارات.
• التدقيق اللغوي: يستخدم التدقيق اللغوي مجموعة من القواعد لتحديد الأخطاء الإملائية والنحوية في النص.

ومن أشهر التطبيقات التي تستخدم معالجة اللغات الطبيعية التقليدية هي:

• WordNet: قاعدة بيانات معجمية للكلمات الإنجليزية

• NLTK: مكتبة بايثون لمعالجة اللغات الطبيعية

• OpenNLP: مكتبة جافا لمعالجة اللغات الطبيعية

3- تقنيات الذكاء الاصطناعي لمعالجة اللغات الطبيعية

تعتمد تقنيات الذكاء الاصطناعي لمعالجة اللغات الطبيعية (AI NLP) على التعلم الآلي لفهم اللغة. تتعلم هذه التقنيات من كمية كبيرة من البيانات، مما يسمح لها بأداء المهام بشكل أكثر دقة وكفاءة من تقنيات معالجة اللغات الطبيعية التقليدية. على سبيل المثال، يمكن تدريب نظام AI NLP للترجمة الآلية على مجموعة بيانات من النصوص، والتعليمات البرمجية تتضمن أزواجًا من الجمل بلغتين، مثل الإنجليزية والعربية. سيتعلم النظام كيفية تحديد الأنماط التي تتوافق مع أنواع مختلفة من الكلمات والعبارات في اللغتين. وهذا من شأنه أن يسمح للنظام بترجمة الجمل الجديدة من لغة إلى أخرى بدرجة عالية من الدقة.

إن أهم تقنيات الذكاء الاصطناعي لمعالجة اللغات الطبيعية هي:

• الشبكات العصبونية: تُستخدم الشبكات العصبونية لتمثيل العلاقات المعقدة بين الكلمات والعبارات. يمكن استخدامها لفهم المعنى العام للنص أو لتحديد العلاقة بين الكلمات والعبارات.
• التعلم العميق: يُستخدم التعلم العميق لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على مجموعة كبيرة من البيانات. يمكن استخدامها لأداء المهام الأكثر تعقيدًا، مثل فهم المشاعر أو الترجمة.

ومن أشهر التطبيقات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي في معالجة اللغات الطبيعية هي:

• مترجم غوغل
• نظام تصفية البريد المزعج في البريد الالكتروني Gmail
• نظام التوصيات في Netflix

فيما يلي جدول يلخص الاختلافات الرئيسية بين معالجة اللغات الطبيعية بالطرق التقليدية وبالذكاء الاصطناعي.

	التقنيات التقليدية	تقنيات الذكاء الاصطناعي
النهج	تعتمد على القواعد	تعتمد على البيانات
قابلية التعلم	لا يمكنها التعلم من البيانات	تتعلم من البيانات
الدقة	دقة أقل في المهام المعقدة	دقة أعلى في المهام المعقدة
التطبيق	مناسبة للمهام المحددة بوضوح	مناسبة للمهام المعقدة

4- ميزات وعيوب معالجة اللغات الطبيعية بالذكاء الاصطناعي

تتمتع أنظمة الذكاء الاصطناعي لمعالجة اللغات الطبيعية بعدد من المزايا مقارنة بأنظمة معالجة اللغات الطبيعية التقليدية.

1.  يمكن تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي NLP على كميات كبيرة من البيانات، مما يسمح لها بتعلم الأنماط المعقدة التي قد يكون من الصعب أو المستحيل برمجتها يدويًا.
2. يمكن تكييف أنظمة الذكاء الاصطناعي لمعالجة اللغات الطبيعية مع المهام والبيئات الجديدة دون الحاجة إلى التدخل البشري.
3. يمكن لأنظمة معالجة اللغات الطبيعية بالذكاء الاصطناعي عادةً تحقيق أداء أفضل من أنظمة معالجة اللغات الطبيعية التقليدية في مجموعة متنوعة من المهام، مثل الترجمة الآلية وتلخيص النص.

ومع ذلك، فإن أنظمة الذكاء الاصطناعي لمعالجة اللغات الطبيعية لها أيضًا بعض العيوب. أولاً، يمكن أن تكون مكلفة من الناحية الحسابية للتدريب والنشر. ويمكن أن تكون متحيزة، مما يعكس التحيزات في البيانات التي يتم تدريبها عليها.

بشكل عام، تعد أنظمة معالجة اللغات الطبيعية بالذكاء الاصطناعي نهجًا جديدًا قويًا في معالجة اللغات الطبيعية والذي لديه القدرة على إحداث ثورة في طريقة تفاعلنا مع أجهزة الكمبيوتر والعالم من حولنا.

5- خاتمة

نتيجة للتطور الكبير الذي احدثته تقنيات الذكاء الاصطناعي في تطبيقات معالجة اللغات الطبيعية، هيمن الذكاء الاصطناعي على معالجة اللغات الطبيعية حتى أصبح يُنظر إلى علم معالجة اللغات الطبيعية على أنه إحدى فروع الذكاء الاصطناعي

6- المراجع

• https://www.deeplearning.ai/resources/natural-language-processing/
• https://www.xenonstack.com/blog/natural-language-processing