مقدمة

يعد التعلم الآلي والمعالجة الطبيعية للغة من الحقول الفرعية المهمة للذكاء الاصطناعي والتي اكتسبت شهرة في الآونة الأخيرة. يلعب التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية دورًا مهمًا للغاية في تحويل الوكيل الاصطناعي إلى وكيل “ذكي” صناعي. يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي أن يقبل معلومات أفضل من البيئة ويمكن أن يعمل على البيئة بطريقة سهلة الاستخدام بسبب التقدم في معالجة اللغة الطبيعية.

وبالمثل ، يمكن للنظام الذكي بشكل مصطنع معالجة المعلومات الواردة وإجراء تنبؤات أفضل لأفعاله بسبب اعتماد تقنيات التعلم الآلي.

يمنح التعلم الآلي النظام القدرة على التعلم من التجارب والأمثلة السابقة. تؤدي الخوارزميات العامة مجموعة ثابتة من التنفيذ وفقًا لما تمت برمجته للقيام بذلك ولا تمتلك القدرة على حل المشكلات غير المعروفة. وفي العالم الحقيقي ، تحتوي معظم المشكلات التي نواجهها على العديد من المتغيرات غير المعروفة مما يجعل الخوارزميات التقليدية أقل فاعلية. هذا هو المكان الذي يأتي فيه التعلم الآلي إلى المقدمة. بمساعدة الأمثلة السابقة ، أصبحت خوارزمية التعلم الآلي مجهزة بشكل أفضل للتعامل مع مثل هذه المشكلات غير المعروفة.

تتضمن بعض الأمثلة الكلاسيكية المقدمة اكتشاف البريد العشوائي. لاكتشاف وتصنيف ما إذا كان البريد الإلكتروني شرعيًا أم أن البريد العشوائي يتضمن العديد من الأشياء غير المعروفة. هناك العديد من الطرق التي يمكن من خلالها تجنب مرشحات البريد العشوائي. لكي تعمل الخوارزمية التقليدية ، يجب تشفير كل ميزة ومتغير ، وهو أمر صعب للغاية ، إذا كان ذلك ممكنًا. حيث أن خوارزمية التعلم الآلي ستكون قادرة على العمل في مثل هذه البيئة بسبب قدرتها على التعلم وتشكيل قاعدة عامة.

التعلم العميق هو تخصص من خوارزميات التعلم الآلي ، الشبكة العصبية الاصطناعية. في الآونة الأخيرة ، لوحظ أن تقنيات التعلم العميق قد تم تبنيها على نطاق واسع وأنتجت نتائج جيدة أيضًا. تعد المرونة التي توفرها تقنيات التعلم العميق في اتخاذ قرار بشأن العمارة أحد الأسباب المهمة لنجاح هذه التقنيات. كانت تقنيات التعلم العميق في طليعة تقنيات التعلم الآلي المستخدمة للبحث في معالجة اللغة الطبيعية.

من ناحية أخرى ، فإن معالجة اللغة الطبيعية هي قدرة النظام على فهم ومعالجة اللغات البشرية. لا يفهم نظام الكمبيوتر سوى لغة 0 و 1 ، ولا يفهم اللغات البشرية مثل الإنجليزية أو العربية. أعطت Natural Language Processing نظام الحوسبة القدرة على فهم اللغة الإنجليزية أو اللغة العربية.

شهدت معالجة اللغة الطبيعية تكيفًا على نطاق واسع في الآونة الأخيرة بسبب مستوى سهولة الاستخدام التي توفرها على الطاولة. من اختيار الموسيقى إلى التحكم في أجهزتك الإلكترونية مثل مكيفات الهواء والأفران ، بل في الواقع حتى مراوح السقف والمصابيح الكهربائية ، يمكن الآن فعل كل شيء وأي شيء باستخدام صوتك ، مما يجعل هذه العناصر الإلكترونية ذكية … !!. كل هذا ممكن بسبب معالجة اللغة الطبيعية.

على الرغم من أن معالجة اللغة الطبيعية قد جعلت من السهل على المستخدمين التفاعل مع الإلكترونيات المعقدة ، على الجانب الآخر ، هناك الكثير من المعالجة التي تحدث خلف الكواليس مما يجعل هذا التفاعل ممكنًا. لعب التعلم الآلي دورًا مهمًا للغاية في معالجة اللغة هذه.

بصرف النظر عن لعب دور في المعالجة المناسبة للغة الطبيعية ، فقد لعب التعلم الآلي دورًا بناءً للغاية في التطبيقات المهمة لمعالجة اللغة الطبيعية أيضًا. تضمنت تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية المهمة مثل تحليل المشاعر وأنظمة Chatbot وأنظمة الإجابة على الأسئلة وأنظمة استرجاع المعلومات والترجمة الآلية وتصنيف البريد الإلكتروني ، من بين أمور أخرى ، تقنيات التعلم الآلي للعمل بشكل أفضل.

دور التعلم الآلي في معالجة اللغة الطبيعية

تتضمن معالجة اللغة الطبيعية حتى تتمكن الآلة من فهم اللغة الطبيعية عدة خطوات. تتضمن هذه الخطوات التحليل الصرفي ، والتحليل النحوي ، والتحليل الدلالي ، وتحليل الخطاب ، والتحليل العملي ، وعمومًا ، يتم تطبيق مهام التحليل هذه بشكل متسلسل. يعمل التعلم الآلي كقيمة مضافة مهمة في جميع هذه العمليات تقريبًا بشكل أو بآخر.

1. التحليل الصرفي

إن البيانات التي يتلقاها نظام الحوسبة هي في شكل 0 و 1. يمكن تحويل هذه القيم 0 و 1 إلى أبجديات باستخدام كود ASCII. لذلك ، يمكن القول أن الآلة تتلقى مجموعة من الأحرف عندما يتم توفير جملة أو فقرة لها. على مستوى التحليل الصرفي ، فإن المهمة الأولى هي تحديد الكلمات والجمل. هذا التعريف يسمى الترميز. تم استخدام العديد من خوارزميات التعلم الآلي والتعلم العميق المختلفة للترميز بما في ذلك آلة المتجهات الداعمة والشبكة العصبية المتكررة.

بمجرد اكتمال الترميز ، يكون لدى الجهاز مجموعة من الكلمات والجمل. تحتوي معظم الجمل التي يتم تكوينها على اللواحق. تعقد هذه اللواحق الأمر بالنسبة للآلات ، حيث يكاد يكون من المستحيل وجود قاموس معاني للكلمات يحتوي على جميع الكلمات بجميع لواحقها الممكنة. لذا، فإن المهمة التالية على مستوى التحليل الصرفي هي إزالة هذه اللواحق. يمكن إزالة هذه اللواحق إما باستخدام الاشتقاق أو اللماتة. لقد نجحت خوارزميات التعلم الآلي مثل الغابة العشوائية وشجرة القرار تمامًا في أداء مهمة الاشتقاق.

 2. التحليل النحوي

المهمة التالية في معالجة اللغة الطبيعية هي التحقق مما إذا كانت الجملة المعينة تتبع قاعدة القواعد النحوية للغة. للقيام بذلك ، يتم وضع علامة على الكلمات أولاً مع الجزء الخاص بها من الكلام. يساعد هذا المحلل اللغوي في التحقق من القواعد النحوية. تم استخدام خوارزميات التعلم الآلي والتعلم العميق مثل الغابة العشوائية والشبكة العصبية المتكررة بنجاح لهذه المهمة. تم استخدام خوارزميات التعلم الآلي مثل K- الجار الأقرب لتنفيذ المحللات النحوية أيضًا.

3. التحليل الدلالي

في هذا المستوى ، يتم تحديد معاني الكلمات باستخدام قواميس معنى الكلمات. المشكلة التي نواجهها هنا هي أن نفس الكلمة قد يكون لها معاني مختلفة وفقًا لسياق الجملة. على سبيل المثال ، قد تعني كلمة “بنك” بنك دم أو بنك مالي ، أو حتى ضفة نهرية / شور ، وهذا يؤدي إلى الغموض. لذا ، فإن إزالة هذا الغموض هي إحدى المهام المهمة في هذا المستوى من معالجة اللغة الطبيعية والتي تسمى إزالة غموض تحسس الكلمات.

يعد توضيح معنى الكلمة إحدى مشكلات التصنيف الكلاسيكية التي تم البحث عنها بمستويات مختلفة من النجاح. تم استخدام التعلم الآلي مثل الغابة العشوائية وتعزيز التدرج وأشجار القرار بنجاح. ولكن ، في الآونة الأخيرة ، تم البحث عن خوارزميات التعلم العميق مثل الشبكة العصبية المتكررة ، والشبكة العصبية المتكررة طويلة المدى القائمة على الذاكرة ، والشبكة العصبية المتكررة القائمة على البوابات والشبكة العصبية الالتفافية وأنتجت نتائج جيدة للغاية.

4. تحليل الخطاب

هناك حالات يتم فيها استخدام الضمائر أو الإشارة إلى موضوعات / كائنات معينة ، والتي تقع خارج المعاينة الحالية للتحليل. في مثل هذه الحالات ، لن يتمكن التحليل الدلالي من إعطاء المعنى المناسب للجملة. هذه مشكلة كلاسيكية أخرى للقرار المرجعي تم معالجتها من خلال التعلم الآلي وخوارزميات التعلم العميق.

5. تحليل عملي

تنقل العديد من الجمل الزمنية معنى أعمق مما يمكن أن تصفه الكلمات. أي أن الآلة يجب أن تتجاهل معنى الكلمة المفهومة بعد التحليل الدلالي وأن تلتقط المعنى المقصود أو الضمني. انه اسهل ان تقول عن ان تفعل. لسنوات عديدة حتى الآن هذه العملية اللغوية الطبيعية قد أثارت اهتمام الباحثين. أحد الأمثلة الكلاسيكية للتحليل العملي هو اكتشاف السخرية.

في الواقع ، تم استخدام العديد من خوارزميات التعلم الآلي والتعلم العميق المختلفة تقريبًا بنجاح متنوع لإجراء اكتشاف السخرية لإجراء تحليل عملي بشكل عام.

دور التعلم الآلي في تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية

كما هو الحال مع مهمة معالجة التعلم الآلي للغة الطبيعية ولعبت خوارزميات التعلم العميق دورًا مهمًا للغاية في جميع تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية تقريبًا. في الآونة الأخيرة ، كان هناك اهتمام بحثي متجدد في هذه المجالات بسبب السهولة التي يمكن بها تنفيذ التعلم الآلي وخوارزميات التعلم العميق ، وهذا ينطبق بشكل خاص على تقنيات التعلم العميق.

ومن ثم ، تم تجربة جميع تقنيات التعلم العميق تقريبًا بما في ذلك ، الشبكة العصبية العميقة ، والمشفرات التلقائية ، وآلة بولتزمان المقيدة ، والشبكة العصبية المتكررة ، والشبكة العصبية الالتفافية للحصول على دقة جيدة في التطبيقات المختلفة لمعالجة اللغة الطبيعية.

الشبكة العصبية المتكررة مع متغيراتها ، الذاكرة طويلة المدى والوحدة المتكررة ذات البوابات والشبكة العصبية الملتفة جنبًا إلى جنب مع المتغيرات الخاصة بها ، الشبكة العصبية الملتوية المتكررة ، الشبكة العصبية الالتفافية الإقليمية تم بحثها على نطاق واسع لتحقيق نتائج جيدة لهذه التطبيقات. دعونا نلقي نظرة على بعض هذه التطبيقات الخاصة بمعالجة اللغة الطبيعية حيث لعبت تقنيات التعلم العميق دورًا إيجابيًا للغاية.

1. تحليل المشاعر

يسعى تحليل المشاعر جاهدًا لتحليل آراء المستخدم أو مشاعره حول منتج معين. أصبح تحليل المشاعر جزءًا مهمًا جدًا من إدارة علاقات العملاء. حتى رأي سلبي واحد يمكن أن يكون كارثيًا على المنتج. شهدت الأوقات الحديثة استخدامًا أكبر لتقنيات التعلم العميق لتحليل المشاعر. هناك حقيقة مثيرة للاهتمام يجب ملاحظتها هنا وهي أن تقنيات التعلم العميق الجديدة قد تم طرحها بشكل ساخر خاصة لتحليل المشاعر وهو مستوى البحث الذي يتم إجراؤه لتحليل المشاعر باستخدام التعلم العميق.

2. أنظمة Chatbot

أنظمة Chatbot هي وكلاء محادثة أو أنظمة حوار تحاول إشراك المستخدم في محادثة. يمكن أن تكون هذه المحادثة من خلال الصوت أو النص. قام المساعدون الشخصيون مثل Amazon’s Alexa و Google Assistant بتعميم أنظمة chatbot وعرضت أيضًا مستوى السهولة التي يمكن من خلالها تنفيذ تفاعل المستخدم.

بقدر ما قد يبدو الأمر سهلاً ، فإن تطوير نظام روبوت محادثة حقيقي يمكن أن يحل محل عامل بشري يعد مهمة صعبة للغاية. الأمر الذي يتطلب فهم اللغة الطبيعية وكذلك توليد اللغة الطبيعية.

توفر الأطر الحديثة مثل DialogFlow من Google و Watson AI من IBM و Alexa AI من Amazon طريقة سهلة لتطوير نظام chatbot. وكل هذه الأطر تستخدم بنى التعلم العميق المعقدة والخاصة.

3. أنظمة الإجابة على الأسئلة

كما يوحي الاسم ، فإن نظام الإجابة على الأسئلة هو نظام يحاول الإجابة على أسئلة المستخدم. شهدت الأزمنة الحديثة أن الخط الرفيع الذي يفصل بين نظام الحوار ونظام الإجابة على الأسئلة أصبح غير واضح ، وفي معظم الأوقات يقوم نظام chatbot بمهمة الإجابة على السؤال وهذا صحيح أيضًا. لذلك ، فإن أعمال البحث التي تتعهد بتطوير نظام chatbot ، ستعمل ، في جميع الاحتمالات ، على تطوير نظام للإجابة على الأسئلة داخلها أيضًا.

يتكون نظام الإجابة على الأسئلة من ثلاثة مكونات مهمة ، وهي معالجة الأسئلة واسترجاع المعلومات ومعالجة الإجابة. لعبت تقنيات التعلم الآلي والتعلم العميق دورًا مهمًا في جميع هذه المكونات الثلاثة. على وجه الخصوص ، اجتذبت معالجة الأسئلة عددًا لا بأس به من الأبحاث. الفكرة هنا هي أن فهم السؤال مهم للغاية لاسترجاع إجابة أفضل. تعتبر مهمة معالجة الأسئلة مشكلة تصنيف وقد جربت العديد من الأعمال البحثية تقنيات التعلم العميق لتصنيف الأسئلة بشكل أفضل.

4. أنظمة استرجاع المعلومات

استرجاع المعلومات هو تطبيق مهم آخر لمعالجة اللغة الطبيعية الذي يحاول استرداد المعلومات ذات الصلة. تعمل أنظمة استرجاع المعلومات بمثابة العمود الفقري للأنظمة مثل أنظمة chatbot وأنظمة الإجابة على الأسئلة.

الطريقة الأساسية لاسترداد أي معلومات هي استخدام طريقة التردد حيث يحدد تكرار الكلمات الرئيسية ما إذا تم استرداد بيانات معينة أم لا. ولكن ، تعالج الأنظمة الذكية الاستعلام المطلوب بالإضافة إلى البيانات الكبيرة الحالية لاسترداد المعلومات ذات الصلة فقط. يتم تنفيذ هذه العملية باستخدام تقنيات التعلم العميق.

5. الترجمة الآلية

يسعى نظام الترجمة الآلية إلى ترجمة نص من لغة إلى أخرى بأقل تدخل بشري أو بدونه. تطبيقات مثل Google Translate هي واحدة من أفضل الأمثلة على نظام الترجمة الآلية.

لا يكفي امتلاك نظام ترجمة يترجم كلمة إلى كلمة لأن بناء الجملة قد يختلف من لغة إلى أخرى. بصرف النظر عن هذا ، هناك العديد من القواعد المختلفة التي يجب اتباعها. كل هذه الأشياء تجعل مهمة الترجمة الآلية صعبة.

تم اختبار تقنية التعلم العميق للشبكة العصبية المتكررة جنبًا إلى جنب مع متغيراتها ، الذاكرة طويلة المدى والوحدة المتكررة ذات البوابات ، بأشكالها ثنائية الاتجاه ، على نطاق واسع للحصول على ترجمة آلية أفضل. والسبب في ذلك هو قدرة هذه الشبكات العصبية على التمسك بالمعلومات السياقية ، وهو أمر بالغ الأهمية في الترجمة الصحيحة. حتى أن شبكات Convolution Neural قد جربت نجاحًا متنوعًا.

لذلك ، يمكن ملاحظة أن تقنيات التعلم الآلي والتعلم العميق يتم بحثها على نطاق واسع لتوظيفها في مجال معالجة اللغة الطبيعية. يمكن ملاحظة أن تقنيات التعلم هذه تلعب دورًا مهمًا في جميع عمليات معالجة مهام اللغة الطبيعية تقريبًا وكذلك في جميع تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية تقريبًا.

جميع عمليات المعالجة المختلفة لمهام اللغة الطبيعية والتطبيقات المختلفة لمعالجة اللغة الطبيعية هي مجالات بحث مختلفة في حد ذاتها. وفي الوقت الحالي ، في جميع مجالات البحث هذه ، يتم البحث عن تقنيات التعلم الآلي والتعلم العميق على نطاق واسع بمستوى نجاح فائق. في الختام ، يمكن القول أن تقنيات التعلم الآلي والتعلم العميق لعبت دورًا إيجابيًا للغاية في معالجة اللغة الطبيعية وتطبيقاتها.