ما هي معالجة اللغة الطبيعية؟ دليل المبتدئين للذكاء الاصطناعي

غالباً ما يكون الذكاء الاصطناعي محاطاً بالغموض، وتعد معالجة اللغة الطبيعية (NLP) واحدة من أكثر جوانب الذكاء الاصطناعي تعقيداً. تتيح معالجة اللغة الطبيعية للآلات فهم الكلام البشري والتفاعل بشكل طبيعي مع البشر. في هذه المقالة، سنشرح معالجة اللغة الطبيعية وكيف تعمل. وسنناقش أيضاً فوائد استخدام معالجة اللغة الطبيعية لبيانات المستهلكين والذكاء التجاري. لنبدأ إذاً!

ما هو الذكاء الاصطناعي؟

قبل الخوض في معالجة اللغة الطبيعية، نحتاج إلى وضع الأساس وشرح الذكاء الاصطناعي. في أبسط صوره، الذكاء الاصطناعي (AI) هو علم استخدام الآلة لأتمتة المهام التي قد يؤديها الإنسان بخلاف ذلك. تستخدم آلات الذكاء الاصطناعي الخوارزميات لتنفيذ عمليات حل المشكلات، وغالباً ما تعالج كميات كبيرة من البيانات في الوقت الفعلي. يُقال عن الآلة التي يمكنها التفاعل بشكل طبيعي مع البشر أن لديها "ذكاء شبيه بالبشر". ولكن في الواقع، الذكاء الاصطناعي يؤتمت ببساطة المهام البشرية الأساسية بأحجام وسرعات لا يستطيع البشر تحقيقها. واحدة من القضايا الرئيسية حول استخدام الذكاء الاصطناعي هي كمية المعلومات المضللة والخرافات حول قدراته. لقد رأينا جميعاً الأفلام حيث تصبح الروبوتات واعية لذاتها وتطيح بأسيادها البشر (فكر في فيلم The Terminator أو Ex Machina). لكن في الواقع، الذكاء الاصطناعي ليس قريباً من هذا المستوى من التطور. كما أنه لن يجعل الجميع عاطلين عن العمل. نعم، سيؤتمت الذكاء الاصطناعي بعض المهام ويجعل الناس عاطلين عن العمل. لكنه سيخلق أيضاً فرص عمل جديدة في أعقابه. على سبيل المثال، مع تبني المزيد من الشركات للذكاء الاصطناعي، سيزداد الطلب على الأشخاص ذوي مهارات علم البيانات والتعلم الآلي. لذا، إذا كنت تبحث عن تغيير مهني، فقد يكون هذا هو الوقت المناسب لتحسين مهاراتك في هذه المجالات. يتم استخدام الذكاء الاصطناعي بالفعل في عدد من الصناعات، بما في ذلك الرعاية الصحية والتمويل والتجزئة والتصنيع. يُستخدم الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية لتشخيص الأمراض والتنبؤ بنتائج المرضى. في التمويل، يُستخدم الذكاء الاصطناعي لاكتشاف الاحتيال والمخاطر المالية. في التجزئة، يُستخدم الذكاء الاصطناعي لخدمة العملاء والتوصيات. وفي التصنيع، يُستخدم الذكاء الاصطناعي لمراقبة الجودة والصيانة التنبؤية. والآن، ندخل عالماً يمكننا فيه استخدام الآلات لفهم السلوك البشري المحتمل والتنبؤ به. المفارقة لا تفوتنا!

كيف تندرج معالجة اللغة الطبيعية في كل هذا؟

معالجة اللغة الطبيعية (NLP) هي فرع فرعي من الذكاء الاصطناعي يتعامل مع التفاعل بين أجهزة الكمبيوتر والبشر باستخدام اللغة الطبيعية. سنعرّف اللغة الطبيعية بأنها أي لغة يتحدث بها البشر أو يكتبونها. تتعامل معالجة اللغة الطبيعية مع كيفية فهم أجهزة الكمبيوتر للغة البشرية والاستجابة بطريقة طبيعية للبشر. تتضمن فهم معنى الكلمات والجمل والسياق الذي تُستخدم فيه. في الأساس، ما يعنيه هذا هو أن معالجة اللغة الطبيعية يمكن استخدامها لجعل أجهزة الكمبيوتر تفهم اللغة البشرية وتستجيب وفقاً لذلك. لكي يفهم الكمبيوتر اللغة البشرية، يجب أن يكون قادراً أولاً على معالجة اللغة الطبيعية. هنا تأتي معالجة اللغة الطبيعية.

كيف تعمل معالجة اللغة الطبيعية؟

تُستخدم معالجة اللغة الطبيعية لمجموعة متنوعة من المهام، بما في ذلك التلخيص التلقائي والإجابة على الأسئلة والترجمة الآلية وتصنيف النصوص. لتنفيذ هذه المهام، يجب أن تكون خوارزميات معالجة اللغة الطبيعية قادرة على أداء وظيفتين رئيسيتين: المعالجة المسبقة للنصوص واستخراج الميزات.

المعالجة المسبقة للنصوص

تتضمن المعالجة المسبقة للنصوص مهام مثل التقسيم إلى رموز والتشطيب وإزالة كلمات التوقف. التقسيم إلى رموز هو تقسيم سلسلة نصية إلى أجزاء أصغر أو رموز. التشطيب هو عملية تقليل الكلمة إلى شكلها الأساسي. على سبيل المثال، كلمات "am" و "are" و "is" جميعها تُشطب إلى كلمة "be". إزالة كلمات التوقف هي عملية إزالة الكلمات غير ذات الصلة بالمهمة المطروحة. على سبيل المثال، في الجملة "أنا ذاهب إلى المتجر"، كلمة "أنا" هي كلمة توقف ويمكن إزالتها. ما تفعله المعالجة المسبقة للنصوص هو مساعدة خوارزمية التعلم الآلي على التركيز على الكلمات المهمة في النص.

استخراج الميزات

استخراج الميزات هو أخذ مجموعة من البيانات وتقليلها إلى الميزات الأكثر صلة بالمهمة. على سبيل المثال، إذا كنا نحاول بناء نموذج تعلم آلي لتصنيف رسائل البريد الإلكتروني كرسائل غير مرغوب فيها أو ليست كذلك، فقد تكون بعض الميزات وجود كلمات معينة في البريد الإلكتروني أو طول البريد الإلكتروني. الهدف من استخراج الميزات هو أخذ مجموعة من البيانات وتقليلها إلى الميزات الأكثر صلة بالمهمة المطروحة. يمكن إجراء هذه العملية بعدة طرق، ولكن بعض الطرق الشائعة هي: حقيبة الكلمات: تأخذ هذه الطريقة نصاً وتنشئ متجهاً لأعداد الكلمات. هذه طريقة بسيطة ولكنها فعالة لاستخراج الميزات. TF-IDF: تأخذ هذه الطريقة نصاً وتنشئ متجهاً لأعداد الكلمات، ولكن كل كلمة تُعطى وزناً بناءً على مدى شيوعها في النص. يمكن أن يكون هذا مفيداً إذا كنت ترغب في إعطاء وزن أكبر للكلمات الأكثر ندرة. تضمينات الكلمات: هذه طريقة أكثر تقدماً تأخذ في الاعتبار سياق الكلمات في النص. على سبيل المثال، كلمة "بنك" يمكن أن تشير إلى مؤسسة مالية أو جانب النهر. تحاول تضمينات الكلمات التقاط هذا السياق ويمكن أن تكون ميزات فعالة جداً لنماذج التعلم الآلي.

خوارزميات التعلم الآلي

بعد المعالجة المسبقة للنص واستخراج الميزات، يمكن إدخاله في خوارزمية تعلم آلي. هناك العديد من خوارزميات التعلم الآلي المختلفة، ولكن يمكن تصنيفها بشكل عام إلى فئتين: خاضعة للإشراف وغير خاضعة للإشراف. تتطلب خوارزميات التعلم الخاضع للإشراف مجموعة بيانات تدريبية مُصنفة بطريقة ما. على سبيل المثال، إذا كنا نحاول بناء نموذج تعلم آلي لتصنيف المقالات على أنها "رياضية" أو "غير رياضية"، فستحتاج بيانات التدريب إلى أن تكون مُصنفة وفقاً لذلك. ستتعلم خوارزمية التعلم الآلي بعد ذلك من بيانات التدريب هذه وستكون قادرة على إجراء تنبؤات على بيانات جديدة غير مُصنفة. من ناحية أخرى، لا تتطلب خوارزميات التعلم غير الخاضع للإشراف بيانات مُصنفة. تحاول هذه الخوارزميات إيجاد أنماط في البيانات دون معرفة ما قد تكون عليه. الهدف من استخدام خوارزمية تعلم آلي خاضعة للإشراف أو غير خاضعة للإشراف هو في نهاية المطاف إجراء تنبؤات على بيانات جديدة. لذا، على سبيل المثال، إذا كنا نستخدم خوارزمية تعلم خاضعة للإشراف لبناء نموذج يتنبأ بما إذا كان العميل سيتوقف أم لا (أي التوقف عن كونه عميلاً)، فسنحتاج إلى بيانات مُصنفة لتدريب النموذج. بمجرد تدريب النموذج، يمكن استخدامه لإجراء تنبؤات على بيانات جديدة غير مُصنفة.

كيف تعمل معالجة اللغة الطبيعية مع اللغات غير الإنجليزية؟

مع معظم أمثلة معالجة اللغة الطبيعية، تُستخدم الإنجليزية لأنها اللغة الأكثر شيوعاً ولديها أكبر قدر من البيانات المتاحة لتدريب النماذج. ومع ذلك، يمكن استخدام معالجة اللغة الطبيعية مع أي لغة. D/A هي واحدة من الشركات القليلة التي طبقت بنجاح معالجة اللغة الطبيعية على اللغة العربية، وهي لغة صعبة بشكل مشهور للعمل معها بسبب قواعدها النحوية المعقدة. من خلال محرك رؤى المستهلك الخاص بـ D/A، Sila، يمكنهم تحليل وسائل التواصل الاجتماعي العربية والبيانات الرقمية واستخراج رؤى غير متاحة بخلاف ذلك. هذا تغيير جذري للعلامات التجارية التي ترغب في فهم عملائها الناطقين بالعربية بشكل أفضل ولكن كانت محدودة بأساليب جمع البيانات والتحليل التقليدية. يمكنك الاستماع إلى بودكاستنا الأخير لمزيد من التفاصيل حول كيفية استخدام D/A للذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغة الطبيعية على وجه التحديد لفهم المستهلكين العرب.

كيف يمكن للذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغة الطبيعية مساعدة عملك:

يعتمد التسويق المدفوع بالبيانات على مجموعات بيانات الجمهور لاتخاذ قرارات مستنيرة حول تخصيص ميزانيات التسويق. تقليدياً، تم جمع هذه البيانات من خلال الاستبيانات ومجموعات التركيز، والتي تستغرق وقتاً طويلاً ومكلفة. مع ظهور وسائل التواصل الاجتماعي، أصبح لدى العلامات التجارية الآن إمكانية الوصول إلى ثروة من بيانات العملاء التي يمكن استخدامها لفهم سلوك المستهلك. ومع ذلك، غالباً ما تكون هذه البيانات غير منظمة ويصعب تحليلها. هنا تأتي معالجة اللغة الطبيعية. يمكن أن تساعد معالجة اللغة الطبيعية العلامات التجارية في استخراج رؤى من بيانات وسائل التواصل الاجتماعي من خلال فهم سياق المحادثة وتحديد الموضوعات والمشاعر الرئيسية. يتيح هذا للعلامات التجارية اتخاذ قرارات أكثر استنارة حول كيفية تخصيص ميزانيات التسويق الخاصة بها وكيفية جذب جمهورها المستهدف. D/A في طليعة معالجة اللغة الطبيعية للهجات العربية، مما يساعد العلامات التجارية على فهم ما يقوله عملاؤها عبر وسائل التواصل الاجتماعي. طور فريقنا من اللغويين الخبراء وعلماء البيانات مجموعة فريدة من الخوارزميات التي يمكنها تحديد المشاعر والعواطف والنوايا في النص العربي بدقة. يتيح لنا هذا تزويد عملائنا برؤى قابلة للتنفيذ يمكن أن تساعدهم في تحسين استراتيجيات التسويق الخاصة بهم وفهم عملائهم بشكل أفضل. إذا كنت تتطلع إلى التقدم على المنافسة وإطلاق العنان لقوة معالجة اللغة الطبيعية العربية، اتصل بـ D/A اليوم. سنكون سعداء بإظهار ما يمكننا القيام به.