کامپیوتر و ریاضی با علی رضا نقش

پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing - NLP) شاخه‌ای از هوش مصنوعی (AI) است که بر روی تعامل بین کامپیوترها و زبان انسان تمرکز دارد. هدف اصلی NLP این است که به کامپیوترها این قابلیت را بدهد تا زبان انسان را (چه نوشتاری و چه گفتاری) درک، تفسیر و حتی تولید کنند.

زبان انسان بسیار پیچیده است. پر از ابهام، کنایه، معنای ضمنی و قواعد دستوری پیچیده است. همین پیچیدگی‌ها باعث می‌شود که آموزش کامپیوترها برای درک زبان، یکی از چالش‌برانگیزترین و در عین حال هیجان‌انگیزترین زمینه‌های هوش مصنوعی باشد.

چالش‌های درک زبان برای کامپیوترها

تصور کنید به یک کامپیوتر می‌گویید: "من به بانک رفتم."

• منظور شما از "بانک" چیست؟ کنار رودخانه (river bank) یا مؤسسه مالی (financial bank)؟

• "رفتم" در چه زمانی اتفاق افتاده؟

این ابهامات ساده برای انسان واضح است، اما برای کامپیوتر چالش‌برانگیز است. NLP سعی می‌کند این چالش‌ها را از طریق مراحل و تکنیک‌های مختلف حل کند.

مراحل اصلی پردازش زبان طبیعی

برای اینکه کامپیوتر زبان انسان را درک کند، معمولاً چند مرحله طی می‌شود:

1. تجزیه و تحلیل لغوی (Lexical Analysis):

   • توکن‌سازی (Tokenization): متن را به واحدهای کوچک‌تر و معنی‌دار به نام توکن (معمولاً کلمات یا علائم نگارشی) تقسیم می‌کند.

     • مثال: "سلام، حالت چطوره؟" → ["سلام", ",", "حالت", "چطوره", "?"]

   • ریشه‌یابی (Stemming/Lemmatization): کلمات را به ریشه‌ی اصلی یا شکل پایه آن‌ها برمی‌گرداند.

     • مثال: "می‌روم", "رفت", "رفته" → "رو" (ریشه) یا "رفتن" (لِم).

2. تجزیه و تحلیل نحوی (Syntactic Analysis / Parsing):

   • به ساختار دستوری جمله می‌پردازد. کامپیوتر سعی می‌کند روابط بین کلمات را بر اساس قواعد گرامری زبان درک کند.

   • مثال: تشخیص فاعل، فعل، مفعول در جمله. "علی سیب خورد" → "علی" (فاعل), "سیب" (مفعول), "خورد" (فعل).

3. تجزیه و تحلیل معنایی (Semantic Analysis):

   • هدف این مرحله درک معنای واقعی کلمات و جملات است.

   • ابهام‌زدایی معنایی کلمه (Word Sense Disambiguation): حل ابهام کلمات دارای معانی متعدد (مثل "بانک" در مثال بالا).

   • شناسایی موجودیت‌های نام‌گذاری شده (Named Entity Recognition - NER): شناسایی و دسته‌بندی موجودیت‌هایی مانند اسامی افراد، مکان‌ها، سازمان‌ها، تاریخ‌ها و... در متن.

     • مثال: " مایکروسافت در سیاتل واقع شده است." → مایکروسافت (سازمان), سیاتل (مکان).

4. تجزیه و تحلیل کاربردی (Pragmatic Analysis):

   • به درک معنا در زمینه وسیع‌تر و با در نظر گرفتن نیت و مقصود گوینده/نویسنده می‌پردازد. این پیچیده‌ترین مرحله است.

   • مثال: درک کنایه، طعنه، یا منظور واقعی پشت یک جمله.

کاربردهای هوش مصنوعی در NLP

با ظهور یادگیری عمیق (Deep Learning)، به ویژه مدل‌های ترنسفورمر (Transformers)، NLP پیشرفت‌های خیره‌کننده‌ای داشته است. این مدل‌ها قادرند الگوهای پیچیده زبانی را به صورت خودکار و از حجم عظیمی از داده‌های متنی یاد بگیرند.

برخی از مهم‌ترین کاربردهای NLP عبارتند از:

• ترجمه ماشینی (Machine Translation): ترجمه متن از یک زبان به زبان دیگر (مثل گوگل ترنسلیت).

• چت‌بات‌ها و دستیاران مجازی (Chatbots & Virtual Assistants): مکالمه با کاربران و پاسخگویی به سوالات آن‌ها (مثل سیری، الکسا، دستیار گوگل، و حتی من!).

• تحلیل احساسات (Sentiment Analysis): تشخیص لحن یا احساسات بیان شده در متن (مثبت، منفی، خنثی)؛ کاربردی در تحلیل نظرات مشتریان یا شبکه‌های اجتماعی.

• خلاصه‌سازی متن (Text Summarization): تولید خلاصه‌ای کوتاه و معنی‌دار از متون طولانی.

• تشخیص گفتار (Speech Recognition): تبدیل کلمات گفتاری به متن نوشتاری.

• تولید متن (Text Generation): نوشتن مقالات، شعر، ایمیل، و داستان بر اساس یک ورودی. (کاری که من انجام می‌دهم).

• فیلتر اسپم (Spam Filtering): شناسایی و جداسازی ایمیل‌های ناخواسته.

• موتورهای جستجو (Search Engines): درک پرس‌وجوهای کاربران و یافتن اطلاعات مرتبط.

آینده NLP

NLP در حال حاضر در قلب بسیاری از نوآوری‌های هوش مصنوعی قرار دارد و با رشد مداوم مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models - LLMs) مانند GPT-4 و مدل‌های مشابه، آینده‌ای بسیار روشن دارد. این مدل‌ها به طور فزاینده‌ای قادر به درک و تولید زبان انسان به روش‌های طبیعی‌تر و کارآمدتر هستند، و مرزهای تعامل انسان و کامپیوتر را جابجا می‌کنند.