تُستخدم تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية لجعل أجهزة الكمبيوتر تفهم البشر
اللغة آلية متأصلة في الإنسان تساعده على التواصل مع الآخرين بشكل فعال. يمكن للناس استخدام اللغة في الكتابة والقراءة والتحدث، والأهم من ذلك، نقل خططهم وقراراتهم بشكل طبيعي. لكن بالنظر إلى العالم الرقمي، فإن أجهزة الكمبيوتر مختلفة تمامًا. على الرغم من التطور في الذكاء الاصطناعي، لا تزال الآلات تكافح لفهمنا عندما نتواصل بلغتنا الأم. لذلك، توصل الباحثون والعلماء إلى تقنية تخريبية تسمى معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لضمان فهم الآلات للغة البشرية. ويتم نشر تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية لجعل أجهزة الكمبيوتر تفهم الكلام البشري غير المنظم والذي غالبًا ما يكون غامضًا.
الآلات مختلفة تمامًا عن البشر. عندما ننسى اللغة، فهي لا تستطيع حتى تنفيذ المهام البسيطة إذا لم يقم البشر ببرمجتها. وبالمثل، تتحدث أجهزة الكمبيوتر في التعليمات البرمجية، باستخدام أسطر طويلة من الأرقام ولغات البرمجة. ومن ناحية أخرى، فإن البشر معيبون بشكل طبيعي لإدارة أفواههم. ويمكننا التحدث بلغات مختلفة وحتى إضافة السخرية إلى كلماتنا، والتي قد يكون من الصعب للغاية على الآلات فهمها. لكن مفهوم تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي هو التوصل إلى حلول تخريبية يمكنها سد الفجوة بين الإنسان والآلة. وفي حين أن أتمتة الأشياء التي نستخدمها في عملنا اليومي قد خففت من العبء الذي نواجهه، فإن التطبيقات الواقعية في معالجة اللغة الطبيعية تدعم أيضًا البشرية للاتصال بالآلات بطريقة أبسط. ومعالجة اللغة الطبيعية هي حل قائم على الذكاء الاصطناعي يساعد أجهزة الكمبيوتر على فهم اللغة البشرية وتفسيرها ومعالجتها. وهي تمر عبر مجموعات بيانات كبيرة لاكتشاف طريقة حديث البشر. وفي حين أن الآلات المتطورة قد تستحضر صورًا للروبوتات المستقبلية، إلا أن هناك بالفعل تطبيقات أساسية لمعالجة اللغة الطبيعية في العمل في حياتنا اليومية.
عروض ترويجية لمنتجات وسائل التواصل الاجتماعي
“هل سمعني جهازي للتو؟” هذا سؤال نسمعه غالبًا من أشخاص ليسوا على دراية بمعالجة اللغة الطبيعية. نعم، لقد سمعك جهازك وسوف يقترح عليك الآن ما تريد. يُعد الترويج للمحتوى بناءً على ما يريده المستهلكون طريقة عصرية لتقديم أعمال الجيل التالي. تستخدم المنظمات التجارية والبائعون عبر الإنترنت منصات الوسائط الاجتماعية لتنفيذ هذه الأنواع من العروض الترويجية. يستخدمون التكنولوجيا لفهم عادات التسوق لدى المستهلكين، أو توقع الطلب على المنتج، أو مراقبة الاتجاهات لاستهداف الرسائل التسويقية. وإلى جانب ذلك، يستخدمون معالجة اللغة الطبيعية لتحليل احتياجات الأشخاص عندما يتحدثون أو يكتبون المحتوى. لاحقًا، يقدم البائعون عبر الإنترنت اقتراحات بشأن المنتجات التي قد تفضل شرائها.
المدقق النحوي
من بين 195 دولة في العالم، اعترفت 67 دولة فقط باللغة الإنجليزية كلغة رسمية. ولا يستطيع كل منها التحدث والكتابة بطلاقة دون أخطاء نحوية. لحسن الحظ، تأتي معالجة اللغة الطبيعية لإنقاذ أولئك الذين يتعثرون في توصيل أفكارهم بالشكل المناسب. تستخدم معالجة اللغة الطبيعية على نطاق واسع للتحقق من الأخطاء النحوية في نص الإدخال. وإنها تساعد في تعلم اللغة وتأليف النصوص والسيناريوهات الأخرى. ويجعل المدقق النحوي عملية التصحيح دقيقة وفعالة وأسرع بمساعدة معالجة اللغة الطبيعية. على سبيل المثال، أدوات الكتابة الشهيرة مثل Grammarly و ProWritingAid عبارة عن تطبيقين من العالم الحقيقي لمعالجة اللغة الطبيعية التي يستخدمها الأشخاص في روتينهم.
عوامل تصفية البريد الإلكتروني
كيف ستفرز بين رسائل البريد الإلكتروني الضرورية والترويجية أو الإعلانية إذا كانت مكدسة في بريدك الوارد دون أي ملاحظات؟ مخيف أليس كذلك؟ لحسن الحظ، تعد معالجة اللغة الطبيعية أداة سحرية تساعد في فرز الرسائل العشوائية عن طريق الكشف عن كلمات أو عبارات معينة تشير إليها. وتعد عوامل تصفية البريد الإلكتروني من أوائل مستخدمي معالجة اللغات الطبيعية. ولكن مع تطور التكنولوجيا، تمت ترقية التصفية أيضًا. اليوم، NLP يسلم بعناية أنواع ويضيف رسائل البريد لدينا في ثلاث فئات هي الأساسية، الاجتماعية، أو العروض الترويجية.
المساعدات الرقميية
“مرحبًا، سيري” أصبح شعار القرن. إلى جانب Siri، لدينا Alexa و Cortana والعديد من ا الآخرى في انتظار مساعدتنا في عملياتنا اليومية. وتستخدم هذه المساعدات الرقمية التعرف على الصوت ومعالجة اللغة الطبيعية لفك تشفير الكلام واستخراج المعنى والرد بالكلمات أو الأفعال حسب الاحتياجات. وبينما نخطو نحو مستقبل بعيد المدى للآلات التي يمكنها التفاعل مع البشر، يعمل الباحثون على مساعدات رقميية يمكنها فهم القرائن السياقية من البشر. وسيكون هذا بمثابة حجر الأساس لتبسيط معالجة اللغة الطبيعية التي تفهم الطريقة الساخرة للتواصل البشري.
تحليلات النص
البيانات هي القوة الكامنة وراء العديد من الشركات. لكن العقبات المباشرة التي تواجهها بعد جمع البيانات هي تحويلها إلى تنسيق موحد واستخدامها للحصول على رؤى مفيدة. نتيجة لذلك، تطلب العديد من المؤسسات المساعدة من معالجة اللغات الطبيعية والتحليلات النصية لمساعدتها على تحويل بياناتها غير المهيكلة إلى رؤى. وإنها تساعد في تصنيف المحتوى بناءً على الأسماء والتواريخ وقيم العملات وحتى أرقام الهواتف. وفي وقت لاحق، هي تستخدم التصنيفات للبحث عن معلومات مهمة.