معالجة اللغات الطبيعية (NLP): ما هي وكيف تعمل؟

معالجة اللغة الطبيعية، المعروف باسم البرمجة اللغوية العصبية (NLP)، يسمح لبرنامج الكمبيوتر بفهم اللغة البشرية أثناء كتابتها وتحدثها. ويشار إليها باسم اللغة الطبيعية، وهي جزء من الذكاء الاصطناعي.

مع وجودها الطويل الذي يزيد عن 50 عامًا، تضمنت البرمجة اللغوية العصبية مجموعة متنوعة من تطبيقات العالم الحقيقي في العديد من المجالات، بما في ذلك الأبحاث الطبية وذكاء الأعمال ومحركات البحث. كما أن لها جذور في علم اللغة.

البرمجة اللغوية العصبية مهمة لأنها تمكن من حل الغموض في اللغة وتضيف بنية رقمية عملية للبيانات للعديد من التطبيقات النهائية، مثل تحليلات النص أو التعرف على الكلام. ولكن هل تعلم كيف تعمل البرمجة اللغوية العصبية ولماذا تعتبر البرمجة اللغوية العصبية مهمة جدًا؟ هيا نكتشف!
كيف تتم معالجة اللغة الطبيعية؟
البرمجة اللغوية العصبية مهمة لأنها تسمح لأجهزة الكمبيوتر بفهم اللغة الطبيعية كما يفعل البشر. ويستخدم الذكاء الاصطناعي للتعامل مع معلومات العالم الحقيقي ومعالجتها وتلخيصها حتى يتمكن الكمبيوتر من الفهم، بغض النظر عما إذا كانت اللغة مكتوبة أو منطوقة.

تستخدم أجهزة الكمبيوتر برامج لمعالجة المعلومات المقدمة لها، ويتم تحويل ذلك إلى تعليمات برمجية طوال هذه العملية لمساعدة الكمبيوتر على الفهم.

تعد المعالجة المسبقة للبيانات إحدى المرحلتين الرئيسيتين في معالجة اللغة الطبيعية، وتتضمن تنظيف البيانات النصية وإعدادها للآلات لتحليلها. تسلط هذه المرحلة الضوء على الميزات وتضع البيانات في شكل عملي، مما يسمح للخوارزمية بالعمل مع النص المقدم.

تقنيات معالجة اللغة

يمكن القيام بالعديد من تقنيات معالجة اللغة الطبيعية، بما في ذلك:

• الترميز. - تقسيم النص إلى وحدات أصغر.
• وقف إزالة الكلمة. – إزالة الكلمات اليومية العادية وترك البرنامج بكلمات غير مألوفة توفر أكبر قدر من المعلومات حول النص.
• Lemmatization وsteming. – اختزال الكلمات إلى أشكالها الأساسية (الجذر) لتسهيل معالجتها.
• وضع علامات على جزء من الكلام. - تمييز الكلمات بناءً على أجزاء الكلام الخاصة بها (الأسماء، الصفات، الأفعال، إلخ)

بمجرد معالجة البيانات مسبقًا، فإن المرحلة الحرجة الثانية هي تطوير الخوارزمية، مما يساعد البرنامج على معالجة البيانات. هناك العديد من خوارزميات معالجة اللغة الطبيعية المختلفة والأساسية، ولكن عادةً ما يتم استخدام نوعين رئيسيين:

• النظام القائم على التعلم الآلي – يستخدم هذا النظام الإحصائيات. تتعلم الآلات أداء المهام من خلال بيانات التدريب المقدمة، مما يساعدها على ضبط استراتيجياتها مع معالجة المزيد من البيانات. تجمع هذه الأنظمة بين التعلم الآلي والعميق مع الشبكات العصبية، مما يسمح لخوارزميات البرمجة اللغوية العصبية بصقل قواعدها الخاصة من خلال التعلم المتكرر ومعالجة المعلومات.

• النظام القائم على القواعد. يستخدم هذا النظام قواعد لغوية تم تطويرها بعناية. تم استخدام هذه الطريقة في وقت مبكر في تطوير معالجة اللغة الطبيعية وهي تُستخدم اليوم.

معالجة اللغات الطبيعية في الرعاية الصحية

عندما يتعلق الأمر بمعالجة اللغة الطبيعية في مجال الرعاية الصحية، إليك ما تحتاج إلى معرفته. في حين أن الطريقة التي يمكن بها للبرمجة اللغوية العصبية أن تكون أكثر من مجرد مفيدة في مجال الرعاية الصحية لا حدود لها تقريبًا، فقد قدمنا لك بعضًا من أفضل حالات الاستخدام:

• تحسين التوثيق السريري: بدلاً من المراجعة اليدوية للسجلات الصحية الإلكترونية (التقارير الشاملة عن الصحة العامة للمريض)، يستخدم البرمجة اللغوية العصبية إدخال البيانات المصاغة والإملاء من الكلام إلى النص لاستخراج البيانات الحيوية من السجلات الصحية الإلكترونية في نقطة الرعاية. يتيح ذلك للأطباء التركيز على تزويد المرضى بالرعاية الأساسية التي يحتاجون إليها ويضمن دقة الوثائق السريرية وتحديثها.

• تسريع مطابقة التجارب السريرية: يمكن لمقدمي الرعاية الصحية التحقق تلقائيًا من كميات هائلة من البيانات السريرية وبيانات المرضى غير المنظمة وتحديد المرشحين المؤهلين للتجارب السريرية باستخدام البرمجة اللغوية العصبية. وهذا يساعد المرضى على الوصول إلى الرعاية التجريبية التي يمكن أن تحسن حالتهم بشكل كبير مع دعم الابتكار في المجال الطبي.

• دعم القرارات السريرية: تظهر هنا مرة أخرى أهمية معالجة اللغة الطبيعية لأنها تسمح للأطباء بالوصول إلى المعلومات المتعلقة بالصحة عندما يحتاجون إليها بالضبط مما يجعلها سهلة وسريعة وفعالة، وتمكنهم من اتخاذ قرارات أفضل في هذه المرحلة. الرعاية.

حالات استخدام البرمجة اللغوية العصبية في التطبيقات اليومية

من المعروف أن معالجة اللغة الطبيعية عملية ومفيدة للغاية وتستخدم في العديد من تطبيقات العالم الحقيقي الحديثة. مما لا شك فيه أن اللغة الطبيعية تمثل القوة الدافعة وراء الذكاء الآلي.

نريد أن نقدم لك بعض الأمثلة الأكثر استخدامًا وانتشارًا: 

الترجمة الآلية

أحد أشهر أمثلة البرمجة اللغوية العصبية هو ترجمة Google. تتضمن الترجمة الآلية العملية أكثر من مجرد استبدال الكلمات في لغة ما بكلمات من لغة أخرى. على الرغم من أنها ليست مثالية، إلا أن التمثيل الأساسي لترجمة Google هو التقاط معنى ونبرة اللغة التي تتم ترجمتها، وبأقصى ما تستطيع، ترجمة الكلمة أو العبارة أو الجملة إلى لغة أخرى.

حققت أدوات الترجمة الآلية تقدمًا هائلاً من حيث الدقة من حيث بدأت. أفضل طريقة لاختبار ذلك هي ترجمة جملة أو عبارة إلى لغة أخرى ثم العودة مرة أخرى ومعرفة ما إذا كان سيكون لها معنى.

كشف البريد العشوائي

على الرغم من أن هذا ليس معيارًا، إلا أن أفضل تطبيقات الكشف عن البريد العشوائي تستخدم بعض حلول البرمجة اللغوية العصبية (NLP) لفحص رسائل البريد الإلكتروني بحثًا عن إمكانيات تصنيف النص. يعمل كل شيء لأن حل معالجة اللغة الطبيعية يقوم بفحص رسائل البريد الإلكتروني بحثًا عن العبارات، والكلمات التي تُستخدم غالبًا في البريد العشوائي أو التصيد الاحتيالي.

وقد يشمل ذلك كله قواعد نحوية سيئة، ومصطلحات مالية، وإلحاحًا غير مناسب، ومفردات تهديدية، وحتى أسماء شركات بها أخطاء إملائية، على سبيل المثال لا الحصر.

المساعدون الظاهريون

ربما لم تكن على دراية بالوكلاء الافتراضيين وروبوتات الدردشة، لكن المساعدين الافتراضيين مثل Alexa من Amazon وSiri من Apple مدعومون بالذكاء الاصطناعي، أي البرمجة اللغوية العصبية. ويستخدمون التعرف على الكلام لتحديد الأوامر الصوتية وأنماط اللغة الطبيعية للاستجابة بشكل مناسب أو بتعليقات مفيدة.

لديهم أيضًا خيار الرد على النصوص المكتوبة. إحدى الميزات الأكثر تقدمًا التي تثبت مدى ضرورة معالجة اللغة الطبيعية هي القدرة على الرد على الأسئلة بكلماتهم الخاصة مع إجابات مفيدة.

تلخيص النص

تسمح تقنية البرمجة اللغوية العصبية (NLP) المفيدة للبرنامج بتلخيص كميات كبيرة من النصوص الرقمية وعمل ملخصات، مما يتيح للأشخاص عدم الاضطرار إلى قراءة الاختبار بأكمله. تستخدم أفضل تطبيقات تلخيص النصوص الاستدلال الدلالي وتوليد اللغة الطبيعية (NLG) لإضافة سياق واستنتاجات قيمة إلى الملخصات.

تحليل مشاعر وسائل التواصل الاجتماعي: تسمح ميزة البرمجة اللغوية العصبية هذه للأنظمة بتحليل اللغة المستخدمة في منشورات وسائل التواصل الاجتماعي، والمراجعات، وحتى الاستجابات واستخراج المشاعر والمواقف المستمدة من المنتجات ومعلومات الأحداث والعروض الترويجية. وهذا بدوره يساعد الشركات على استخدام هذه التعليقات والبيانات في تصميمات المنتجات أو الحملات الإعلانية.

استنتاج معالجة اللغة الطبيعية

تعمل معالجة اللغة الطبيعية على سد فجوة حاسمة بين البرمجيات والبشر لجميع الشركات. يعد ضمان ودعم نهج البرمجة اللغوية العصبية السليم عملية مستمرة، ولكن النتائج ستظهر عبر فرقك وأعمالك.

تستخدم الشركات كميات هائلة من البيانات غير المنظمة والمثقلة بالنصوص وتحتاج إلى طريقة لمعالجتها بكفاءة. يتم تخزين الكثير من المعلومات التي يمكنك العثور عليها عبر الإنترنت في قواعد البيانات. إنها تمثل لغة الإنسان الطبيعية، وحتى وقت قريب، لم تتمكن الشركات من تحليل هذه البيانات. ولهذا السبب بالذات، يمكننا أن نستنتج أن معالجة اللغة الطبيعية أمر ضروري.

تلعب معالجة اللغة الطبيعية دورًا حاسمًا في التكنولوجيا وكيفية تفاعل البشر معها، حيث يتم استخدامها في العديد من التطبيقات الواقعية واليومية في مجالات المستهلكين والأعمال، بما في ذلك الأمن السيبراني وروبوتات الدردشة ومحركات البحث وتحليلات البيانات الضخمة. على الرغم من أن البرمجة اللغوية العصبية لا تخلو من التحديات، فمن المتوقع أن تستأنف البرمجة اللغوية العصبية لتكون جزءًا أساسيًا من الصناعة والحياة اليومية.

يعد التحسين والتطوير المستمر أمرًا بالغ الأهمية، وبدون المستخدمين الفعليين، لن يتمكن من التقدم. تُظهر برامج الذكاء الاصطناعي مدى تأثير معالجة اللغة الطبيعية على البشر حيث أنها مصنوعة بفكرة جعل الحياة والأعمال أسهل للجميع.