تخفیف ویژه زمستانه پی استور
تا 60 درصد تخفیف
شامل پروژه‌ها و دوره‌های آموزشی
روز
ساعت
دقیقه
ثانیه
تخفیف ویژه زمستانه پی استور
NLP یا پردازش زبان طبیعی ریشه در دهه ۱۹۵۰ دارد. قبلاً در سال ۱۹۵۰، آلن تورینگ مقاله‌ای با عنوان «ماشین‌های محاسباتی و هوش» منتشر کرد که در آن چیزی را که امروزه آزمون تورینگ نامیده می‌شود به عنوان معیار هوش پیشنهاد می‌کرد، هرچند در آن زمان به عنوان یک مسئله جدا از هوش مصنوعی بیان نمی‌شد. آزمون پیشنهادی شامل یک task است که تفسیر خودکار و تولید زبان طبیعی را در بر می‌گیرد.
NLP در واقع دستکاری خودکار زبان طبیعی، مانند گفتار و متن، توسط نرم افزار است. مطالعه پردازش زبان طبیعی بیش از ۵۰ سال است که وجود داشته است و با ظهور رایانه‌ها از حوزه زبان شناسی خارج شده است. شرکت‌ها به طور فزاینده‌ای از ابزارهای مجهز به NLP برای به دست آوردن بینشی از داده‌ها و خودکارسازی وظایف معمول استفاده می‌کنند.
پردازش زبان طبیعی (NLP) شاخه‌ای از هوش مصنوعی (AI) است که ماشین‌ها را قادر می‌سازد زبان انسان را بفهمند. هدف آن ساختن سیستم‌هایی است که می‌توانند متن را معنا کنند و به طور خودکار کارهایی مانند ترجمه، بررسی املا یا طبقه بندی موضوع را انجام دهند. کار با داده‌های زبان طبیعی آسان نیست.
هدف از NLP، رایانه‌ای است که قادر به “درک” محتویات اسناد، از جمله تفاوت‌های ظریف متنی زبان درون آنها باشد. نیم قرن است که روی آن مطالعه شده و واقعاً سخت است. اجازه بدین در ادامه قبل از هر موضوعی ببینیم زبان طبیعی چیست؟
زبان طبیعی به نحوه ارتباط ما انسان‌ها با یکدیگر اشاره دارد. یعنی گفتار و متن. ما با متن احاطه شده‌ایم. به تعداد متنی که هر روز می‌بینید فکر کنید، نشانه‌ها، منوها، پست الکترونیک، پیامک، صفحات وب و خیلی بیشتر، لیست بی پایان است. حالا به گفتار فکر کنید.
ما ممکن است بیشتر از آن چه بنویسیم، به عنوان یک گونه با یکدیگر صحبت کنیم. حتی ممکن است یادگیری صحبت کردن آسان‌تر از نوشتن باشد. صدا و متن نحوه ارتباط ما با یکدیگر است. با توجه به اهمیت این نوع داده‌ها، ما باید روش‌هایی برای درک و استدلال در مورد زبان طبیعی داشته باشیم، درست مانند سایر انواع داده‌ها.
در ادامه لازم به توضیح است که به عنوان یک انسان، می‌توانید به فارسی، انگلیسی، اسپانیایی یا چینی صحبت کنید و بنویسید. اما زبان مادری کامپیوتر که به عنوان کد ماشین یا زبان ماشین شناخته می‌شود، برای اکثر مردم تا حد زیادی نامفهوم است.
در پایین‌ترین سطوح دستگاه شما، ارتباط نه با کلمات، بلکه از طریق میلیون‌ها صفر و یک انجام می‌شود که اعمال منطقی ایجاد می‌کنند. در لینک زیر پاورپوینت پردازش زبان طبیعی (NLP) قرار داده ایم که به بررسی تاریخچه زبان پردازش، کاربردهایی که این زبان در برقراری ارتباط بین انسان‌ها و رایانه دارد پرداخته است و مناسب برای انواع ارائه شما عزیزان می‌باشد.
پردازش زبان طبیعی (NLP) این امکان را برای کامپیوترها فراهم می‌کند که زبان انسان را درک کنند. در پشت صحنه، NLP ساختار دستوری جملات و معنای فردی کلمات را تجزیه و تحلیل می‌کند، سپس از الگوریتم‌هایی برای استخراج معنا و ارائه خروجی استفاده می‌کند. به عبارت دیگر، زبان انسان را معنا می‌کند تا بتواند به طور خودکار وظایف مختلف را انجام دهد.
احتمالاً محبوب‌ترین نمونه‌ها در پاسخ به سؤال NLP چیست؟ در عمل، دستیاران مجازی مانند Google Assist، Siri و Alexa هستند. NLP متن نوشتاری و گفتاری مانند “هی سیری، نزدیک‌ترین پمپ‌بنزین کجاست؟” را به اعداد تبدیل می‌کند و درک آن را برای ماشین‌ها آسان می‌کند.
یکی دیگر از کاربردهای معروف NLP ربات‌های چت است. آنها به تیم‌های پشتیبانی کمک می‌کنند تا با درک درخواست‌های زبان رایج و پاسخگویی خودکار، مسائل را حل کنند.
بسیاری از برنامه‌های روزمره دیگری وجود دارند که از آنها استفاده می‌کنید، که احتمالاً بدون اینکه متوجه شده باشید با NLP مواجه شده‌اید. توصیه‌های متنی هنگام نوشتن ایمیل، پیشنهاد ترجمه پست فیس بوک یا اینستاگرام نوشته شده به زبانی دیگر یا فیلتر کردن ایمیل‌های تبلیغاتی ناخواسته در پوشه هرزنامه، همه اینها نمونه‌هایی از NLP هستند.
به طور خلاصه، هدف پردازش زبان طبیعی این است که زبان انسان را که پیچیده، مبهم و بسیار متنوع است، برای ماشین‌ها آسان کند.
پردازش زبان طبیعی (NLP)، هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشینی (ML) گاهی اوقات به جای یکدیگر استفاده می‌شوند، بنابراین ممکن است هنگام تلاش برای تمایز بین این سه گیج شوید.
اولین چیزی که باید بدانید این است که NLP و یادگیری ماشین هر دو زیر مجموعه هوش مصنوعی هستند. هوش مصنوعی یک اصطلاح برای ماشین‌هایی است که می‌توانند هوش انسانی را شبیه‌سازی کنند. هوش مصنوعی شامل سیستم‌هایی است که قابلیت‌های شناختی مانند یادگیری از مثال‌ها و حل مشکلات را تقلید می‌کنند. در واقع طیف وسیعی از کاربردها، از خودروهای خودران گرفته تا سیستم‌های پیش بینی را پوشش می‌دهد.
NLP به چگونگی درک و ترجمه زبان انسان توسط کامپیوترها می‌پردازد. پاسخی دیگر به اینکه NLP چیست؟ با NLP، ماشین‌ها می‌توانند متن نوشتاری یا گفتاری را معنا کنند و کارهایی مانند ترجمه، استخراج کلمات کلیدی، طبقه‌بندی موضوعات و موارد دیگر را انجام دهند.
اما برای خودکارسازی این فرآیندها و ارائه پاسخ‌های دقیق، به یادگیری ماشین نیاز دارید. یادگیری ماشین فرآیند به‌کارگیری الگوریتم‌هایی است که به ماشین‌ها یاد می‌دهند چگونه به‌طور خودکار از تجربه یاد بگیرند و بدون برنامه‌ریزی صریح، پیشرفت کنند.
برای مثال، ربات‌های چت مبتنی بر هوش مصنوعی، از NLP برای تفسیر آنچه کاربران می‌گویند و قصد انجام آن را دارند استفاده می‌کنند و از یادگیری ماشین برای ارائه خودکار پاسخ‌های دقیق‌تر همراه با یادگیری از تعاملات گذشته استفاده می‌کنند. در لینک زیر پاورپوینت الگوریتم‌های یادگیری ماشین قرار داده شده و قصد داریم به بررسی یکی از پرکاربردترین و پرمصرفترین زمینه‌های علوم کامپیوتر یعنی یادگیری ماشین بپردازیم. پیشنهاد می کنیم نگاهی بیندازید.
پردازش زبان طبیعی (NLP) از دو تکنیک برای کمک به رایانه‌ها برای درک متن استفاده می‌کند: تحلیل نحوی (syntactic analysis) و تحلیل معنایی (semantic analysis).
ابزارهای NLP به شرکت‌ها کمک می‌کنند تا بتوانند درک کنند که مشتریانشان در تمام کانال‌های ارتباطی، اعم از ایمیل‌ها، بررسی‌های محصول، پست‌های رسانه‌های اجتماعی، نظرسنجی‌ها و موارد دیگر، چگونه آنها را درک می‌کنند. از ابزارهای هوش مصنوعی نه تنها می‌توان برای درک مکالمات آنلاین و چگونگی صحبت مشتریان درباره کسب و کار استفاده کرد، بلکه از آن می‌توان در انجام کارهای تکراری و وقت‌گیر استفاده کرد به نحوی که این کارها را به‌طور خودکار انجام داد و بدین طریق می‌توان کارایی را بالا برد و موجب افزایش توانایی کارگران از طریق افزایش تمرکز آنها بر روی وظایفی تکمیل کننده‌تر شد.
در ادامه به برخی از ابزارهای NLP اشاره می‌کنیم:
زبان برنامه نویس پایتون طیف وسیعی از ابزارها و کتابخانه‌ها را برای حمله به وظایف خاص NLP فراهم می‌کند. بسیاری از این موارد در NLTK، مجموعه‌ای منبع باز از کتابخانه‌ها، برنامه‌ها و منابع آموزشی برای ساخت برنامه‌های NLP یافت می‌شوند. NLTK شامل کتابخانه‌هایی برای بسیاری از وظایف NLP ذکر شده در بالا، به‌علاوه کتابخانه‌هایی برای وظایف فرعی، مانند تجزیه جملات، تقسیم‌بندی کلمات، ریشه‌یابی و واژه‌سازی (روش‌های کوتاه کردن کلمات تا ریشه‌هایشان) و نشانه‌سازی (برای شکستن عبارات، جملات، پاراگراف‌ها) است و شامل نشانه‌هایی است که به کامپیوتر کمک می‌کند متن را بهتر درک کند.
همچنین شامل کتابخانه‌هایی برای اجرای قابلیت‌هایی مانند استدلال معنایی، توانایی رسیدن به نتایج منطقی بر اساس حقایق استخراج شده از متن نیز است. در لینک زیر فایل آماده شده از انواع کتابخانه‌های پایتون قرار داده شده است.
اولین برنامه‌های NLP سیستم‌های مبتنی بر قواعد و کدگذاری دستی بودند که می‌توانستند وظایف NLP خاصی را انجام دهند، اما نمی‌توانستند به راحتی جریان به ظاهر بی‌پایانی از استثناها یا حجم فزاینده متن و داده‌های صوتی را در خود جای دهند.
برخی از کاربردهای اصلی NLP در تجارت
برخی از کاربردهای اصلی NLP در تجارت عبارتند از:
تجزیه و تحلیل احساسات، احساسات را در متن شناسایی می‌کند و نظرات را به عنوان مثبت، منفی یا خنثی طبقه‌بندی می‌کند. می‌توانید با قرار دادن متن در این ابزار تجزیه و تحلیل احساسات رایگان، نحوه عملکرد آن را ببینید. خیلی جالبه فقط یادتون باشه از وی پی ان استفاده کنید.
با تجزیه و تحلیل پست‌های رسانه‌های اجتماعی، بررسی‌های محصول یا نظرسنجی‌های آنلاین، شرکت‌ها می‌توانند بینشی در مورد احساس مشتریان در مورد برندها یا محصولات به دست آورند. به عنوان مثال، می‌توانید توییت‌هایی را که نام تجاری شما را ذکر می‌کنند، به‌صورت بلادرنگ تجزیه و تحلیل کنید و نظرات مشتریان عصبانی را بلافاصله شناسایی کنید.
فناوری ترجمه ماشینی در چند سال گذشته پیشرفت زیادی داشته است و ترجمه‌های فیس بوک و اینستاگرام در سال ۲۰۱۹ به عملکرد فوق بشری دست یافته‌اند. ابزارهای ترجمه، کسب‌وکارها را قادر می‌سازد به زبان‌های مختلف ارتباط برقرار کنند و به آنها کمک می‌کند تا ارتباطات جهانی خود را بهبود بخشند یا وارد بازارهای جدید شوند.
جالب این است که می‌توانید ابزارهای ترجمه را برای درک اصطلاحات خاص در هر صنعت خاص، مانند امور مالی یا پزشکی، آموزش دهید. بنابراین لازم نیست نگران ترجمه‌های نادرست باشید که در ابزارهای ترجمه عمومی رایج است.
استخراج متن به شما امکان می‌دهد اطلاعات از پیش تعریف شده را از متن خارج کنید. اگر با حجم زیادی از داده‌ها سروکار دارید، این ابزار به شما کمک می‌کند کلمات کلیدی و ویژگی‌های مرتبط (مانند کدهای محصول، رنگ‌ها و مشخصات)، و نهادهای نام‌گذاری شده (مانند نام افراد، مکان‌ها، نام شرکت‌ها، ایمیل‌ها و غیره) را شناسایی و استخراج کنید.
چت بات‌ها سیستم‌های هوش مصنوعی هستند که برای تعامل با انسان‌ها از طریق متن یا گفتار طراحی شده‌اند. چت بات ها به طور فعال از هر تعامل یاد می‌گیرند و در درک هدف کاربر روز به روز بهتر می‌شوند، بنابراین می‌توانید برای انجام کارهای تکراری و ساده به آنها اعتماد کنید. اگر آنها با درخواست مشتری مواجه شوند که قادر به پاسخگویی به آن نباشند، آن را به یک نماینده انسانی منتقل می‌کنند. برای آشنایی با چت بات پیشنهاد می‌کنیم به لینک زیر نگاهی بیندازید.
طبقه‌بندی موضوع به شما کمک می‌کند تا متن بدون ساختار را در دسته‌ها سازماندهی کنید. برای شرکت‌ها، این یک راه عالی برای به دست آوردن یک دید درست از بازخورد مشتریان است. تصور کنید که می‌خواهید صدها پاسخ ارسالی به نظرسنجی‌های NPS را تجزیه و تحلیل کنید.
برای اینکه بفهمید در چند پاسخ به پشتیبانی مشتری شما اشاره شده است؟ چند درصد از مشتریان در مورد “قیمت” صحبت می‌کنند؟ با این طبقه‌بندی‌کننده موضوع برای بازخورد NPS، همه داده‌های خود را در عرض چند ثانیه برچسب‌گذاری می‌کنید.
در این مقاله شما در مورد این که “NLP چیست؟” و یادگیری ماشین ارتباط اینها با هوش مصنوعی کاربرد NLP و خیلی چیزای دیگه راجع به NLP صحبت کردیم. پردازش زبان طبیعی NLP بخشی از هوش مصنوعی است که نحوه تعامل ماشین‌ها با زبان انسان را مطالعه می‌کند. NLP در پشت صحنه کار می‌کند تا ابزارهایی را که ما هر روز استفاده می‌کنیم، مانند چت ربات، غلط گیر املا یا مترجم زبان را تقویت کند.
در ترکیب با الگوریتم‌های یادگیری ماشین، NLP سیستم‌هایی ایجاد می‌کند که یاد می‌گیرند وظایف خود را انجام دهند و از طریق تجربه بهتر می‌شوند. ابزارهای مجهز به NLP می‌توانند به شما کمک کنند تا پست‌های رسانه‌های اجتماعی را براساس احساسات طبقه‌بندی کنید، یا موجودیت‌های نام‌گذاری شده را از میان موضوعات مختلف از ایمیل‌های تجاری استخراج کنید.
یک پاسخ
من از کتاب مطالب رو درست درک نکردم. توضیحات شما به زبان ساده بود و خیلی استفاده کردم.