معالجة اللغة الطبيعية (NLP) هي فرع من الذكاء الاصطناعي (AI) يركز على تمكين الكمبيوترات من فهم وتفسير وإنتاج اللغة البشرية بطريقة ذات معنى وعلاقة بالسياق. تلعب معالجة اللغة الطبيعية دورًا حيويًا في تجاوز الفجوة بين التواصل البشري وفهم الكمبيوتر، مما يجعل من الممكن للآلات معالجة وتحليل والاستجابة للبيانات اللغوية الطبيعية.
المكونات الرئيسية لمعالجة اللغة الطبيعية:
تجزئة النص: عملية تقسيم النص إلى وحدات أصغر مثل الكلمات أو الجذور الجزئية المعروفة باسم الرموز. تعتبر تجزئة النص خطوة أساسية في معالجة اللغة الطبيعية حيث تساعد الكمبيوتر على تحليل هيكل النص.
تحليل الشكل: ينطوي على تحليل هيكل الكلمات لتحديد الأشكال الجذرية والبادئات واللاحقات. يكون ذلك ضروريًا بشكل خاص في اللغات التي تحتوي على انحناءات كلمات معقدة.
وسم الأجزاء من الكلام: تعيين علامات نحوية للكلمات في جملة مثل اسم، فعل، صفة وغيرها لفهم الدور النحوي لكل كلمة.
تحليل الجمل: ينطوي على تحليل الهيكل النحوي للجمل لفهم العلاقات بين الكلمات والعبارات.
التعرف على الكيانات المسماة: تحديد وتصنيف الكيانات المسماة في النص مثل أسماء الأشخاص، والمؤسسات، والمواقع، والتواريخ، وما إلى ذلك.
تحليل المشاعر: تحديد المشاعر المعبر عنها في النص مثل إيجابية، وسلبية، ومحايدة.
الترجمة الآلية: ترجمة النص من لغة إلى أخرى باستخدام خوارزميات التعلم الآلي.
إنشاء النص: إنشاء نص بشكل يشبه البشر استنادًا إلى التحفيزات المعطاة أو السياق. يشمل ذلك التطبيقات مثل روبوتات الدردشة ونماذج اللغة.
تحديات معالجة اللغة الطبيعية: تواجه معالجة اللغة الطبيعية العديد من التحديات بسبب تعقيد اللغة البشرية وغموضها. ومن بين التحديات الرئيسية:
الغموض: يمكن أن تكون الكلمات والعبارات لها معاني متعددة استنادًا إلى السياق الذي يتم استخدامها فيه.
الصرفية والدلالة: فهم الهيكل المعقد للجمل والمعنى الذي يقف وراء الكلمات والعبارات.
عدم وجود توحيد: يمكن لأشخاص مختلفين التعبير عن نفس الفكرة بأشكال مختلفة، ويحتاج نماذج معالجة اللغة الطبيعية إلى مراعاة هذه التباينات.
ندرة البيانات: تواجه صعوبة في توفير بيانات تدريب شاملة لكل سيناريو ممكن.
تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية: يمتلك معالجة اللغة الطبيعية مجموعة واسعة من التطبيقات العملية في مختلف الصناعات والمجالات، بما في ذلك ولكن لا يقتصر على:
المساعدين الافتراضيين: يستخدم معالجة اللغة الطبيعية في المساعدين الافتراضيين مثل سيري، وأليكسا، ومساعد جوجل لتمكين المستخدمين من التفاعل مع الأجهزة باستخدام أوامر اللغة الطبيعية.
تحليل المشاعر: تستخدم الشركات تحليل المشاعر لقياس آراء العملاء وملاحظاتهم من وسائل التواصل الاجتماعي والمراجعات والاستطلاعات.
الترجمة الآلية: تستخدم خوارزميات معالجة اللغة الطبيعية لترجمة النص من لغة إلى أخرى وتيسير التواصل عبر اللغات.
استخراج المعلومات: يمكن تطبيق معالجة اللغة الطبيعية لاستخراج معلومات منظمة من النص الغير منظم، مثل استخلاص البيانات الرئيسية من مقالات الأخبار أو الوثائق القانونية.
الدردشة ودعم العملاء: يتم استخدام معالجة اللغة الطبيعية في الروبوتات الدردشة لتوفير الدعم الآلي للعملاء والرد على الأسئلة المتكررة.
نمذجة اللغة: تستخدم نماذج لغة متقدمة مثل GPT (Generative Pre-trained Transformer) معالجة اللغة الطبيعية لإنشاء نص يشبه البشر لمختلف التطبيقات.
الرعاية الصحية: يتم استخدام معالجة اللغة الطبيعية لتحليل سجلات المرضى، ووثائق العيادات السريرية، وتوضيح الصور الطبية.
مع استمرار تقدم تكنولوجيا معالجة اللغة الطبيعية، يحمل الإمكانية لتحويل الطريقة التي نتفاعل بها مع الحواسيب ومعالجة كميات ضخمة من البيانات النصية، مما يجعلها أكثر إمكانية وفائدة في حياتنا اليومية.