كيف تبني نموذج لمعالجة اللغة الطبيعية (NLP)
هل سمعت عن آلات تفهم لغة البشر! كيف حدث ذلك؟ يكمن السرّ في معالجة اللغة الطبيعية التي تنهل من الذكاء الاصطناعي تارةً ومن علم الحاسوب واللغويات تارةً أخرى لكي تصنع نماذج ذكية وقادرة على إدراك معاني الكلمات والجمل في مختلف اللغات الإنسانية.
تظهر التطبيقات المختلفة للمعالجة في أدوات التدقيق اللغوي والترجمة، هذا فضلاً عن الاستعانة بها في المساعدين الصوتيين وبرامج المحادثة الآلية، وهذا ما ينعكس إيجاباً على حياة الإنسان أينما كان حول العالم. انطلاقاً من أهمية المصطلح وفوائده وانتشاره في اختراعات تكنولوجية عديدة، تلقي مقالتنا الضوء على معنى معالجة اللغة الطبيعية، كما تشير إلى كيفية بناء نموذج لمعالجة اللغة الطبيعية بخطوات واضحة.
ما هي معالجة اللغة الطبيعية NLP؟
معالجة اللغة الطبيعية هي مجموعة فرعية مرتبطة بـ 3 مجالات هي: الذكاء الاصطناعي وعلوم الكمبيوتر واللغويات، تهدف إلى جعل كلام الإنسان في مختلف اللغات مفهوماً بالنسبة إلى أجهزة الحاسوب والآلات. تستند معالجة اللغة الطبيعية إلى تقنيات ذكية متنوعة لتحليل اللغة البشرية، ومن أهمها: [1]
- تحليل المشاعر: تقنية متخصصة في كشف مشاعر النصوص إذا كانت سلبية أو إيجابية أو محايدة، وهي منتشرة في الشركات التجارية لفهم آراء العملاء.
- التلخيص: تقنية مهتمة بتقليص حجم النصوص الطويلة، وهذا ما يجعلها أكثر قابلية للقراءة، وتستخدم في معظم الأحيان مع التقارير والمقالات.
- استخراج الكلمات الرئيسية: تقنية هدفها التحليل اللغوي من أجل تحديد الكلمات الرئيسية والعبارات الأكثر أهمية، انطلاقاً من ذلك هي مستخدمة في تحسين محركات البحث (SEO).
- تقنية التجزئة: تعمل على تحويل الأحرف والكلمات إلى رموز لكي تتمكن برامج الذكاء الاصطناعي من تحليلها بسهولة وسرعة.
الأهم من ذلك كله، ما هي فوائد معالجة اللغة الطبيعية للبشر؟ في الحقيقة، تقدّم مجموعة إيجابيات ممتازة بالنسبة إلى المستخدمين العاديين والشركات بمختلف أنواعها. وفيما يلي بعض الفوائد الشائعة: [1]
- تحليل البيانات مهما كان نوعها وحجمها.
- تحسين تجربة المستخدم عبر تحليل المشاعر.
- خفض التكاليف التشغيلية للشركات التجارية.
- فهم السوق والجهمور المستهدف بشكل أفضل.
بعد استعراض مصطلح معالجة اللغة الطبيعية وتقنياته لا بدّ من التوقف قليلاً عند سؤال مهم: ما هي تطبيقات NLP؟ أو بعبارة أخرى: كيف يمكنني استخدام NLP؟ [2]
- برامج الدردشة الآلية: هي من أكثر أشكال الذكاء الاصطناعي التي تستعمل في مجال خدمة العملاء داخل الشركات الكبرى.
- الاستكمال التلقائي: يقوم جوجل باستكمال تلقائي للكلمات التي يكتبها المستخدم داخل مربع البحث، وبذلك يخمّن ما يريد أن يسأل عنه المستخدمون.
- المساعد الصوتي: تجهل المساعدات الصوتية تنفيذ المهام أكثر سهولة، ومن الأمثلة شائعة الاستخدام Siri وAlexa وGoogle Assistant.
- أدوات الترجمة الآلية: تتيح ترجمة النصوص والملفات والصور والمواقع الإلكترونية من لغة إلى أخرى، ومن أشهرها Google Translate.
- أدوات التدقيق اللغوي: تعمل على تحسين جودة النص وتضمن خلوّه من الأخطاء النحوية والإملائية، من أهمها Grammarly.
- تصنيف البريد الإلكتروني: تستعمل في تصنيف رسائل البريد الإلكتروني إلى 3 أقسام هي: الأساسي، الاجتماعي، الترويجي.
خطوات بناء نموذج معالجة اللغة الطبيعية NLP
يحتاج بناء نماذج معالجة اللغة الطبيعية Natural Language Processing إلى مجموعة خطوات أساسية لا يجب التهاون بها، هذا ما يدفعنا إلى توضيح كيفية بناء نموذج معالجة اللغة الطبيعية خطوة بخطوة من دون الحاجة إلى طلب المساعدة، وذلك وفق الآتي: [3]
- اختيار البيانات (Data Collection): من الضروري جمع البيانات النصية بما يتوافق مع عملك، إذ تجري عملية الجمع من مصادر متنوعة باستخدام الإنترنت، ومن أهمها: الكتب الإلكترونية، المقالات، صفحات السوشيال ميديا، الدردشات النصية وغيرها.
- تنظيف البيانات (Data Cleaning): بعد اختيار البيانات وجمعها، ينبغي إجراء بعض التعديل عليها عبر إزالة الأجزاء غير المهمة، على سبيل المثال ننصح بحذف الروابط والأرقام وعلامات الترقيم والرموز التعبيرية، إضافة إلى تصحيح الأخطاء الإملائية الواردة في البيانات.
- تحضير البيانات (Data Preparation): في هذه المرحلة يتم تحويل البيانات إلى تنسيقات عددية بالاعتماد على مجموعة تقنيات، مثل الترميز الأحادي، حقيبة الكلمات.
- بناء النموذج (Model Building): يقع الاختيار على نوع النموذج المناسب وفقاً لحجم البيانات، وهناك خيارات كثيرة متاحة منها الشبكات العصبية التكرارية.
- التدريب والتقييم (Training & Evaluation): تبدأ عملية التدريب بتصنيف البيانات إلى مجموعات، وبعد ذلك يتم تحديد معايير التدريب. أما التقييم فهو من خلال الاختبار بواسطة مقاييس محددة مثل الدقة والاسترجاع.
ومع السطور الأخيرة يمكن القول: على الرغم من أن معالجة اللغة الطبيعية مجرد جزء فرعي من عالم الذكاء الاصطناعي الواسع غير أنها كنز حقيقي يستحق التطوير باستمرار. فمن الاستخدام الشخصي إلى استعمالاتها المتشعبة في عالم الأعمال هناك فوائد يجنيها البشر إذا استُخدمت نماذج NLP بشكل منظم وصحيح.
