تم إجراء معالجة اللغة الطبيعية (NLP) بواسطة الدماغ البشري على مر العصور ويتم إجراؤه الآن بواسطة أجهزة الكمبيوتر منذ الخمسينيات من القرن الماضي. إذا فكرت في الأمر ، فإن عملية معالجة اللغة بأكملها معقدة للغاية. يحاول العلماء والمطورون جعل أجهزة الكمبيوتر تكرر ما يمكن أن يفعله الدماغ البشري في دقائق إن لم يكن ثوان. بدأت معالجة اللغة الطبيعية (NLP) في عام 1954 عندما تمت ترجمة أكثر من 60 جملة روسية تلقائيًا إلى الإنجليزية.
منذ ذلك الحين يتم دمج معالجة اللغة الطبيعية بشكل تدريجي في علوم الكمبيوتر والذكاء الاصطناعي لتطوير أنظمة وبرمجيات قادرة على معالجة اللغات البشرية. لم يعد معالجة اللغة الطبيعية (NLP) يقتصر على اللغويات. تعمل العديد من القطاعات الأخرى اليوم على دمج معالجة اللغة الطبيعية في أنظمتها لتعزيز عملياتها. سنقوم بإدراج خمس صناعات وقطاعات تستخدم معالجة اللغة الطبيعية.
فهم معالجة اللغة الطبيعية
معالجة اللغة الطبيعية هي قدرة برامج الكمبيوتر على معالجة لغة الإنسان الطبيعية في النص والكلام. إنها مجال فرعي للذكاء الاصطناعي واللغويات. يمكن تتبع تقدم معالجة اللغة الطبيعية من استخدام معالجة اللغة الطبيعية في الخمسينيات إلى التسعينيات ، إلى معالجة اللغة الطبيعية الإحصائية في التسعينيات وحتى العقد الأول من القرن الحادي والعشرين ، إلى معالجة اللغة الطبيعية في الوقت الحالي.
تتضمن معالجة اللغة الطبيعية العصبية (NLP) التعلم التمثيلي وأساليب التعلم الآلي للشبكة العصبية العميقة. يتوقع العديد من الخبراء أن استخدام مثل هذه الأساليب يمكن أن يحسن تحليل اللغة والنمذجة. يمكن استخدامها لتحسين قطاع الرعاية الصحية والتعليم.
ربما كنت تستخدم ، دون علمك ، تطبيقًا يستخدم معالجة اللغة الطبيعية. بعض التطبيقات والأدوات الشائعة التي تستخدم أساليب معالجة اللغة الطبيعية هي:
- أدوات التصحيح النحوي مثل Grammarly
- أدوات التحقق من الانتحال مثل SmallSEO
- روبوتات المحادثة
- أدوات تحسين محركات البحث مثل Keyword Planner أو Google Analytics
- Google Translate
أهمية معالجة اللغة الطبيعية
تكمن أهمية معالجة اللغة الطبيعية في تطبيقاتها في مختلف القطاعات. دعونا نلقي نظرة على بعض القطاعات التي تستفيد من معالجة اللغة الطبيعية.
1. الرعاية الصحية
يمكن معالجة NLP بدقة معالجة كمية كبيرة من البيانات في فترة قصيرة. تحتوي مجموعات بيانات المرضى على معلومات من جميع الدرجات. يمكن استخدام هذه البيانات لتشكيل افتراضات واستنتاجات وكذلك لاكتساب رؤى حول المتغيرات الجديدة. لتحسين مجموعة البيانات الطبية ، يمكن تطبيق الخوارزميات الطبية والتعلم الآلي لاستخلاص النتائج. يمكن أن يؤدي هذا إلى اكتشافات حول أنماط الأعراض وسلوك المريض والأمراض والعلاجات.
يمكن استخدام تحليل المشاعر ، والتعرف على الكلام ، وتوضيح معنى الكلمة للبحث في الصحة العقلية للإنسان. يمكن استخدامها لاستخلاص استنتاجات يمكن أن تساعد في فهم عواطف وأفكار ومشاعر الشخص. يمكن لشركات الأدوية أيضًا استخدام معالجة اللغة الطبيعية جنبًا إلى جنب مع مجموعات البيانات الطبية لاستخلاص استنتاجات قيمة يمكن استخدامها في التجارب السريرية وصياغة الأدوية الجديدة.
2. التمويل
التمويل هو قطاع آخر يستخدم معالجة اللغة الطبيعية. يتم استخدام معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لتقييم المخاطر ، وتحليل المصداقية ، وتحليل المشاعر ، و مربع دردشة العملاء ، واختيار المحفظة ، وما إلى ذلك. يمكن استخدام التعرف على الكيانات المسماة ، والذي يتضمن تعيين الأسماء الفردية من مجموعة من النصوص واكتشاف أنواع الكيانات ، لتتبع عمليات الامتثال و وضعها.
يمكن استخدام ارتباط الكيان مع استخراج العلاقة لبناء علاقات مع أصحاب المصلحة والحفاظ عليها. يمكن استخدام تحليل المشاعر والتعرف على الكلام لتقييم المخاطر وتحديد المصداقية. تستخدم معالجة اللغة الطبيعية للتنبؤ وتحليل أسواق الأوراق المالية عن كثب للحصول على استنتاجات أفضل. كما يتم استخدامها لبناء محافظ موجهة نحو النتائج.
3. التعليم
يمكن للطلاب ، وكذلك المعلمين والأساتذة ، الاستفادة من دمج معالجة اللغة الطبيعية في التعليم. يتم استخدام معالجة اللغة الطبيعية لاكتشاف الانتحال وقواعد اللغة النصية. يساعد هذا المعلمين على تقييم الأطروحة وأوراق الواجب. يمكن أن توجه الطلاب أيضًا إلى جعل السياق أكثر قابلية للقراءة وأكثر صلة.
معالجة اللغة الطبيعية مفيدة أيضًا لتعلم اللغات. تستخدم العديد من التطبيقات لتقديم وظائف الكتابة والتحدث بلغات مختلفة. إلى جانب ذلك ، يتم استخدام المترجمات الآلية اللتي توفرهم محركات البحث مثل Google على نطاق واسع للعثور على التعاريف والمرادفات والمتضادات للكلمات الصعبة بلغات مختلفة.
يمكن أيضًا استخدام معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لاستخلاص النتائج للمسوحات والدراسات المهمة. يمكن أن تساعد الباحثين أيضًا على تحديد مجالات البحث في المستقبل. يمكن استخدام Argument Mining لاستخراج وتعريف الافتراضات والاستنتاجات والحجج من مجموعات البيانات. يمكن أن يساعد التلخيص التلقائي الأكاديميين في أبحاثهم.
4. الأعمال
هناك العديد من تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية التي تساعد الشركات على زيادة إنتاجية عملياتها وتقديم خدمات دعم عملاء قوية. يمكن أن تساعد معالجة اللغة الطبيعية المدعومة بالبيانات الضخمة الشركات على اتخاذ المزيد من القرارات الموجهة للعملاء. يمكن استخدامها أيضًا للتنبؤ بسلوك المستهلك الذي يمكن استخدامه لتصميم وتسويق منتجات وخدمات أفضل.
يمكن أيضًا أن تساعد NLP الإحصائي و NER والتعرف البصري على الأحرف وتقنيات معالجة اللغة الطبيعية الأخرى الشركات على توفير منتجات وخدمات قابلة للتخصيص. تستخدم الشركات مربع الدردشة لدعم العملاء وأتمتة خدمة العملاء وتحليل ملاحظات العملاء. هذه تستخدم التعرف على الكلام ، وتجزئة الكلام ، وتجزئة الموضوع والتعرف عليه لجعل العملية أكثر سلاسة.
5. تكنولوجيا المعلومات وعلوم البيانات
البيانات الضخمة هي حديث كل مدينة. لتحقيق أقصى استفادة من البيانات الضخمة ، يمكن لعلماء ومحللي البيانات استخدام طرق معالجة اللغات الطبيعية المختلفة. يمكن استخدام معالجة اللغة الطبيعية لإجراء أبحاث السوق والتحليلات لاكتساب رؤى السوق ، ويمكن أيضًا استخدام الملخصات النصية والمحللات بشكل فعال.
يمكن أن يساعد أيضًا في التنقيب عن البيانات. يمكن أن تساعد معالجة اللغة الطبيعية (NLP) المطورين في الترميز بمساعدة الكمبيوتر مما يجعل التعليمات البرمجية أكثر نظافة وقابلة للقراءة مع الحد الأدنى من الأخطاء.
تمامًا كما هو الحال مع أي تقنية ذكاء اصطناعي أخرى ، يمكن أن تبدو معالجة اللغة الطبيعية أيضًا ساحقة. خلال العقود الخمسة الماضية ، حققت معالجة اللغة الطبيعية (NLP) تقدمًا كبيرًا ويتم استخدامها عبر الصناعات. مع زيادة الرقمنة وبروز أجهزة الكمبيوتر والذكاء الاصطناعي ، ستشهد معالجة اللغة الطبيعية نموًا هائلاً.
يتم استخدام معالجة اللغة الطبيعية في مجموعة متنوعة من الصناعات. لقد ساعدت في توفير رعاية صحية قائمة على القيمة للأفراد وساعدت الطلاب على التعلم دون تقييد اللغة. يمكن للشركات أيضًا اتخاذ قرارات تعطي الأولوية لرضا العملاء. يمكن تحليل أسواق الأسهم المتقلبة بسهولة أكبر بمساعدة معالجة اللغة الطبيعية. يمكن أيضًا نشر معالجة اللغة الطبيعية لتقييم المخاطر وعمليات الاحتيال في التأمين ، وما إلى ذلك … !!