أنتج القرن الحادي والعشرون تطورات تكنولوجية لا تصدق. لكن القفزات التكنولوجية لا تحدث بين عشية وضحاها. غالبًا ما تكون نتيجة عقود من البحث والتجربة والخطأ. تعتبر معالجة اللغة الطبيعية (NLP) مثالاً ممتازًا على ذلك.

تم تصور مفهوم اللغة كعلم لأول مرة من قبل عالم لغوي سويسري في أوائل القرن العشرين. ومع ذلك ، لم تبدأ فكرة تكرار البنية العصبية للعقل ، في شكل الذكاء الاصطناعي ، إلا في الخمسينيات من القرن الماضي ، حقًا في التبلور. اليوم ، تصل معالجة اللغة الطبيعية إلى ذروتها وتغير العديد من جوانب الحياة اليومية – لا سيما كيفية قيام الشركات بأعمالها. في الواقع ، وجد مؤشر تبني الذكاء الاصطناعي العالمي 2021 أن ما يقرب من نصف المشاركين في الاستطلاع يستخدمون بالفعل معالجة اللغة الطبيعية في شركاتهم.

ما هو معالجة اللغة الطبيعية وكيف يعمل؟

تندرج معالجة اللغة الطبيعية تحت فئة واسعة من الذكاء الاصطناعي ولكنها تشترك أيضًا في الجوانب الرئيسية للغويات الحاسوبية وعلوم الكمبيوتر. في جوهرها ، معالجة اللغة الطبيعية هي العملية التي تتعلم من خلالها الآلات كيفية فهم لغة الإنسان.

للقيام بذلك ، يجب تدريب الآلات (من قبل البشر) باستخدام بيانات نصية أو لغة. ثم ، باستخدام نموذج أو خوارزمية معالجة اللغة الطبيعية ، يستخرج النظام الرموز المميزة (أي الكلمات والجمل) من النص. يعد سياق الكلمات وتصنيف الموضوع وتحليل المشاعر أيضًا جزءًا من عملية تحليل النص.

من الناحية المثالية ، ينتج عن معالجة اللغة الطبيعية نموذجًا يمكنه معالجة النص بنجاح وإزالة أي غموض بداخله – وهي عملية تُعرف باسم توضيح معنى الكلمة.

كيف تستخدمها الشركات؟

تطبيقات الأعمال الخاصة بمعالجة اللغات الطبيعية وفيرة وبعيدة المدى. بالنسبة للعديد من الشركات ، تميل مراجعة المستندات إلى أن تكون عملية تستغرق وقتًا طويلاً وإن كانت ضرورية. ومع ذلك ، مع الأتمتة التي تعتمد على معالجة اللغة الطبيعية (NLP) ، يتم تبسيط مثل هذه المهام بشكل كبير ، مما يوفر الوقت والمال.

تقوم الشركات أيضًا بتطبيق قدرات اكتشاف المعرفة لاكتساب رؤى جديدة لقاعدة عملائها وتحديد فرص الإيرادات غير المستغلة. في الواقع ، وفقًا لمؤشر تبني الذكاء الاصطناعي العالمي لعام 2021 ، أفاد 52٪ من محترفي تكنولوجيا المعلومات العالميين أن شركتهم تستخدم أو تفكر في حلول معالجة اللغة الطبيعية لتحسين تجربة عملائهم.

كيف يستفيد العملاء؟

ليست الشركات الوحيدة التي تجني ثمار معالجة اللغة الطبيعية (NLP) ، لأنها تنقل العديد من الفوائد إلى عملائها. خذ المنظمات القائمة على الخدمة كمثال. مع استمرار ارتفاع توقعات العملاء للخدمة ، تكافح العديد من المؤسسات لتلبية هذا الطلب الجديد على الدعم عالي الجودة.

يمكن للشركات التي تستثمر في التشغيل الآلي المستند إلى معالجة اللغة الطبيعية أن تعالج هذه النقطة المؤلمة بنجاح. على سبيل المثال ، يتم تصنيف النصوص واللغة الواردة من المكالمات الهاتفية ورسائل البريد الإلكتروني وروبوتات الدردشة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي تلقائيًا وترتيبها حسب الأولوية للاستجابة بناءً على محتواها وموضوعها. هذا يؤدي إلى أوقات استجابة أسرع وزيادة رضا العملاء. لاحظت بعض الشركات ، حيث أفاد مؤشر تبني الذكاء الاصطناعي العالمي 2021 أن 35٪ من المستجيبين يستخدمون معالجة اللغة الطبيعية لتصنيف البريد الإلكتروني أو النص.

في التأمين ، يمكن استخدام تقنية معالجة اللغة الطبيعية لأتمتة مراجعات المطالبات والاكتتاب ، مما يسمح للوكلاء بمراجعة عدد أكبر من المستندات في وقت أقل بكثير. والنتيجة هي أوقات استجابة أسرع ورضا أكبر للعملاء. وبالمثل ، يمكن للشركات أن تحافظ على أفضل الممارسات بشكل أكثر فاعلية وثباتًا ، مما يقلل من مخاطر الخطأ.

يواجه النشر والإعلام صراعًا مستمرًا لجذب القراء والمشاهدين. من خلال تحليل النص الآلي للذكاء الاصطناعي ، يمكن للشركات بسهولة إنشاء تجارب مستخدم أكثر تخصيصًا وإشراكًا. على سبيل المثال ، إذا كان القارئ أو المشاهد مهتمًا بالأخبار المتعلقة بعملة البيتكوين ، فيمكن معالجة اللغة الطبيعية أن يستخرج هذا المحتوى ، بحيث يرى القارئ فقط ما هو أكثر.

ما هو مستقبل معالجة اللغة الطبيعية ؟

مستقبل البرمجة اللغوية العصبية موجود بالفعل هنا. يعمل خبراء الحلول الأكثر تقدمًا بنشاط على تطبيق الجيل التالي من تقنية معالجة اللغة الطبيعية. يتضمن ذلك تقنيات مثل الذكاء الاصطناعي الرمزي ، والذي يطبق منطق IF-THEN على خوارزميات اللغة الطبيعية لتحسين الشفافية الحسابية ودقة تحليل النص.