عندما يتعلق الأمر بتحليل مجموعات البيانات غير المهيكلة ، يتم استخدام مجموعة من المنهجيات /. اليوم ، سنلقي نظرة على الفرق بين معالجة اللغة الطبيعية واستخراج النص.
مقدمة في معالجة اللغة الطبيعية
تشهد سوق معالجة اللغات الطبيعية (NLP) ارتفاعًا مستمرًا في تقييمها حيث تبدأ الشركات في كل صناعة في فهم إمكاناتها. السبب بسيط: إذا تمكنت أجهزة الكمبيوتر من فهم الأشخاص والتفاعل معهم باستخدام لغة يومية طبيعية ، فمن الممكن توفير حلول أكثر ذكاءً وعمليات تجارية فعالة.
مقدمة في معالجة اللغة الطبيعية: أفضل حالات استخدام معالجة اللغات الطبيعية
يؤدي التقدم في تقنيات الذكاء الاصطناعي والاهتمام المتزايد بالتفاعل مع أجهزة الكمبيوتر باستخدام الكلام البشري أثناء التحدث به إلى زيادة الطلب على تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية. تعد أتمتة المهام التي تتطلب معلومات مكثفة واحدة من أكثر حالات الاستخدام شيوعًا وفعالية في معالجة اللغة الطبيعية. تتراوح الفوائد من الكفاءات التشغيلية والإنتاجية إلى التحليل الأكثر فعالية للبيانات لاكتساب ميزة تنافسية ورؤى جديدة.
كيف تخلق معالجة اللغة الطبيعية قيمة تجارية في الشركات اليوم
يمكن استخلاص درس أساسي للأعمال من عالم المستهلك: الحاجة إلى البساطة. نحن نستخدم بالفعل معالجة اللغة الطبيعية وتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في حياتنا اليومية. إنها تسمح لنا أن نسأل هواتفنا الذكية أين يمكننا أن نجد مطعمًا جيدًا في مدينة جديدة ، وهي على الأرجح تدعم خدمة العملاء التي نستخدمها والتي نحتاج إليها للوصول للحصول على المساعدة.
إن القدرة على توصيل المستهلكين والمستخدمين بالمعلومات الصحيحة من خلال الاستفادة من واجهات اللغة الطبيعية مثل Siri أو المساعدات الافتراضية الآخرى لها ما يماثلها في العمل: إن معالجة اللغة الطبيعية (NLP) تمكن الشركات من تحسين العمليات مع تحسين رضا العملاء وزيادة مشاركة المستخدم.
تعمل معالجة اللغة الطبيعية على تغيير التجربة لكل من العملاء والمستخدمين الداخليين الذين يمكنهم ببساطة طلب ما يحتاجون إليه والوصول الفوري إلى المعلومات. من خلال إتاحة الوصول إلى البيانات والبحث فيها وإمكانية العثور عليها بسهولة ، تساعد معالجة اللغة الطبيعية على تبسيط الوصول إلى المعلومات غير المنظمة المحصورة في مستندات الأعمال من أي نوع.
تحليل النصوص
لوصف استخراج عن النص ، الذي يشار إليه غالبًا باسم تحليلات النص ، أحب هذا التعريف من أكسفورد: “عملية أو ممارسة فحص مجموعات كبيرة من الموارد المكتوبة من أجل توليد معلومات جديدة.” الهدف من الاستخراج عن النص هو اكتشاف المعلومات ذات الصلة في النص عن طريق تحويل النص إلى بيانات يمكن استخدامها لمزيد من التحليل. يحقق التنقيب عن النص هذا من خلال استخدام مجموعة متنوعة من منهجيات التحليل ؛ معالجة اللغة الطبيعية (NLP) هي واحدة منها.
على الرغم من أنه قد يبدو متشابهًا ، إلا أن الاستخراج عن النص يختلف تمامًا عن إصدار البحث “بحث الويب” الذي اعتاد عليه معظمنا ، ويتضمن تقديم معلومات معروفة بالفعل إلى المستخدم. بدلاً من ذلك ، في الاستخراج عن النص ، يتمثل النطاق الرئيسي في اكتشاف المعلومات ذات الصلة التي قد تكون غير معروفة ومخبأة في سياق المعلومات الأخرى.
معالجة اللغة الطبيعية
تعد معالجة اللغة الطبيعية (أو NLP) أحد مكونات الاستخراج عن النص الذي يؤدي نوعًا خاصًا من التحليل اللغوي الذي يساعد بشكل أساسي الآلة على “قراءة” النص. تستخدم معالجة اللغة الطبيعية مجموعة متنوعة من المنهجيات لفك رموز الغموض في اللغة البشرية ، بما في ذلك ما يلي: التلخيص التلقائي ، وعلامات جزء من الكلام ، وتوضيح الغموض ، واستخراج الكيانات واستخراج العلاقات ، بالإضافة إلى توضيح الغموض وفهم اللغة الطبيعية والتعرف عليها.
للعمل ، يحتاج أي برنامج لمعالجة اللغة الطبيعية إلى قاعدة معرفية متسقة مثل قاموس المرادفات المفصل ، وقاموس الكلمات ، ومجموعة بيانات للقواعد اللغوية والنحوية ، وعلم الوجود والكيانات الحديثة.
اليوم ، يعد برنامج معالجة اللغة الطبيعية (NLP) عملية “ظل” تعمل في خلفية العديد من التطبيقات الشائعة مثل ميزات المساعد الشخصي في الهواتف الذكية وبرامج الترجمة والتطبيقات المصرفية الهاتفية ذاتية الخدمة.
الفرق بين معالجة اللغة الطبيعية واستخراج النصوص
المهم هو مدى قوة استخراج النص ومعالجة اللغات الطبيعية عند استخدامهما معًا. فكر في الأمر بهذه الطريقة: نظرًا لأنه من المستحيل قراءة جميع المعلومات بأنفسنا وتحديد أهمها ، فإن تطبيقات الاستخراج عن النصوص (باستخدام معالجة اللغة الطبيعية) تفعل ذلك لنا. أكثر من مجرد أداة بحث تعرض ببساطة قائمة بالمصادر التي تتوافق مع طلبنا ، فإن أدوات الاستخراج عن النص تذهب إلى أبعد من ذلك لتزويدنا بمعلومات مفصلة حول النص نفسه (المعاني ، وما إلى ذلك) ، وتكشف عن أنماط عبر ملايين المستندات في بياناتك تعيين.
تحليلات النص وأمثلة معالجة اللغة الطبيعية
يتم استخدام الاستخراج عن النص و البرمجة اللغوية العصبية بشكل شائع معًا لأغراض مختلفة ، ومن أكثر التطبيقات شيوعًا مراقبة الوسائط الاجتماعية ، حيث يتم إجراء تحليل على مجموعة من المحتوى الذي ينشئه المستخدم لفهم الحالة المزاجية والعواطف والوعي المتعلق بموضوع ما.