شرح معالجة اللغات الطبيعية NLP في الذكاء الاصطناعي (حصرياً)

هل تريد أن تتعرف على معالجة اللغات الطبيعية ؟ من المعروف أن لغة البشر هي أعقد وسائل التواصل في العالم نحن نتحدث ونكتب ونقرأ اللغة كل يوم والقدرة على فهمها تشكل تحدياً ضخما بالنسبة للذكاء الاصطناعي.

هذا المقال سيأخذنا في رحلة مشوقة إلى "معالجة اللغات الطبيعية" حيث تتلاقى اللغة والتكنولوجيا لتمكين الأجهزة من الفهم والتفاعل معنا بطرق مدهشة.

سنناقش أولاً ما هي معالجة اللغات الطبيعية NLP ؟ وما هي التحديات التي تواجهها ؟ وهل يمكن استخدامها في مجموعة متنوعة من التطبيقات ؟

ما معنى معالجة اللغة الطبيعية NLP ؟


معالجة اللغات الطبيعية (NLP) تعتبر فرع من فروع الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence) أو مجال لعلوم الكمبيوتر يركز على تمكين أجهزة الحواسيب من فهم اللغات البشرية وتفسيرها وتوليدها حتى تتمكن من أداء المهام المتكررة تلقائياً.

وتجمع البرمجة اللغوية العصبية بين تقنية التعلم الآلي ونماذج التعلم العميق Deep Learning والشبكات العصبية الاصطناعية بغرض تحليل بيانات النصوص الطبيعية أو الكلام وفهم معناها بالكامل وهذا ما يطلق عليه بـ "اللغة language".

فعلى سبيل المثال أغلبنا يتفاعل مع Natural Language Processing دون أن يعرف ذلك كالترجمة الآلية التي تترجم النص من لغة إلى أخرى، وروبوتات المحادثة مثل: Alexa و Google Assistant و Siri فعندما تطرح أسئلة عليهم فإن NLP هي التي تفهم طلبك كمستخدم وتستجيب لأوامرك.

فاليوم أصبحت أغلب المؤسسات لديها كميات ضخمة من بيانات المستخدمين عبر قنوات تواصل متنوعة مثل: الوسائط الاجتماعية، والمقاطع الصوتية، والرسائل النصية وغيرها.

وتقوم باستخدام برمجيات معالجة اللغات الطبيعية NLP لمعالجة هذه البيانات وتحليل المشاعر والعواطف المعبر عنها للاستجابة في الوقت الفعلي.


تاريخ معالجة اللغات الطبيعية NLP


لا يمكن سرد تاريخ معالجة اللغات اﻟطﺒﻴﻌﻴﺔ بالتفصيل بسبب كون هذا العلم قديم واستلهامه من الفلسفات اللغوية، ولذا سنحاول تلخيص الموضوع في بضعة نقاط مهمة من أجل فهمها وتبسيطها بطريقة أسرع:

1. في عام 1900م:

في أواخر القرن التاسع عشر قام فرديناند دي سوسور بتطوير مفهوم اللغة كنظام من المعاني العلامات مما وضع أساسيات علم اللغات البنيوي وبعدها البرمجة اللغوية العصبية.

2. في الخمسينيات من القرن العشرين:

قام الأب الروحي في مجال الذكاء الاصطناعي آلان تورينج باقتراح اختبار تورينغ كمعيار للذكاء بناء على قدرة الآلات استخدام معالجة اللغات الطبيعية لتقليد الإنسان في المحادثات.

3. في سنة 1954:

أوضحت تجارب العالم جورج تاون أول ترجمة آلية بالكامل لأكثر من 60 جملة روسية إلى الإنجليزية باستخدام قاموس ثنائي اللغة وبعض القواعد.

4. في بداية الستينيات:

قدم العالم والفيسلوف الأمريكي نعوم تشومسكي إنجازات كبيرة في نظرية القواعد العالمية وهي عبارة عن مجموعة من القواعد التي تحكم بنية جميع اللغات الطبيعية Natural.

5. الفترة ما بين 1966 و 1970م:

روبوت المحادثة "إليزا" الذي طوره جوزيف ويزنباوم في سنة 1966 وقد تم تصميم هذا البرنامج من أجل محاكاة محادثة مع معالج.

في حين أن ردود Eliza كانت مبرمجة في السابق بحيث أثارت دهشة الناس وشعروا أنهم كانوا يتفاعلون مع إنسان حقيقي. وهذا شكل طفرة قوية في علوم معالجة اللغات الطبيعية NLP.

تم إطلاق برنامج الكمبيوتر "SHRDLU" والذي طوره تيري وينوغراد وكان SHRDLU أول نظام طبيعي يفهم الحوارات بطريقة حقيقية ومعقولة.

6. في العقدين 1980 و 1990م:

في هذه الفترة بدأت الأساليب الإحصائية وتقنيات ML تكتسب أهمية كبيرة، وأبرز الأمثلة على ذلك نماذج ماركوف المخفية (HMMs) للتعرف على الصوت التي تسمح لأجهزة الكمبيوتر بتحويل الصوت إلى نص مكتوب.

7. لعام 2000م:

أصبحت معالجة اللغات الطبيعية متقدمة للغاية مع ظهور مختلف البرامج مثل: التعرف على الأصوات، والترجمة الآلية، واستخراج المعلومات، والإجابة على الأسئلة وغيرها.

8. في القرن الواحد والعشرين:

شهدت معالجة اللغات الطبيعية (Natural Language Processing) طفرة في الاهتمام والابتكار وذلك بفضل توفر الحوسبة القوية والبيانات الضخمة والشبكات العصبية مما أدى إلى ظهور أنظمة المساعد الافتراضي مثل: SIRI ALEXA والمزيد.

أنواع معالجة اللغات الطبيعية NLP


توجد العديد من أنواع معالجة اللغات الطبيعية والتي تتوفر على الكثير من الاستخدامات في حياتنا وإليك أهمها:

1. توليد اللغات الطبيعية Natural language generation:


تشير إلى قدرة نظام الكمبيوتر على إنتاج مخرجات اللغة الطبيعية من مدخلات غير لغوية عن طريق تلخيص النص أو إعادة الصياغة وما إلى ذلك.

2. اللغويات الحاسوبية Computational linguistics:


هو مجال علمي يشير إلى الدراسة العلمية للغة الطبيعية من منظور حسابي ويتضمن تطوير نماذج وخوارزميات لمعالجة اللغات الطبيعية. 

3. فهم اللغات الطبيعية Natural language understanding:


يقصد به فهم أجهزة الحاسب معنى ونية جميع مدخلات اللغات الطبيعية مثل: الإجابة على الأسئلة وأنظمة الحوار.


مشاكل وتحديات معالجة اللغات الطبيعية NLP


تواجه معالجة اللغات الطبيعية (NLP) مجموعة من التحديات وذلك بسبب التعقيدات والفروق الدقيقة في اللغة البشرية ومن بينها:

1. الغموض


تعد اللغات بطبيعتها غامضة ويمكن أن يكون لنفس الكلمة أو العبارة معاني متعددة اعتمادا على السياق ويمثل هذا تحد كبير لأنظمة معالجة اللغات الطبيعية.

2. الدقة


خوارزميات معالجة اللغات الطبيعية لا تمتلك دقة كبيرة فالقدرات البشرية لا زالت تتفوق في الغالب على تقنيات الذكاء الاصطناعي و اللغة الطبيعية للبشر ليست واضحة فهي دائما متغيرة عكس اللغة الاصطناعية.

3. المرادفات


من بين عيوب معالجة اللغات الطبيعية هي المرادفات التي يقصد بها الكلمات التي لها نفس المعاني أو معنى متشابه ويمكن أن تخلق مشاكل للأنظمة لأنها سوف تجعل الجمل غامضة أو زائدة عن الحاجة.

4. العامية واللهجات


من المعروف أن اللغات الطبيعية تحتوي على لهجات مختلفة وتعبيرات غير رسمية تستخدم في حياتنا اليومية ولكنها ليست مناسبة في السياقات الرسمية أو المكتوبة، فالعربية تحتوي على مئات من اللهجات حسب المنطقة أو الثقافة.

هذا الاختلاف يشكل تحديا صعبا للآلة لذلك العلماء يركزون على اللغة الفصحى، ورغم ذلك يوجد أمل كبير بشأن برمجة الآلات لفهم اللهجات.

تطبيقات واستخدامات معالجة اللغات الطبيعية NLP


اليوم أصبحت معالجة اللغات الطبيعية NLP مكون رئيسي لمجموعة من الاستخدامات كمحركات البحث وكشف الانتحال Plagiarism Detection وغيرها.

  • برامج المحادثة Chatbots.

  • المدقق اللغوي Linguistic checker.

  • تصفية رسائل البريد العشوائي Email Filters.

  • أتمتة خدمة العملاء Customer service automation.

من الامثلة على معالجة اللغات الطبيعية للبشر؟


أقم لك عزيزي القارئ في الفقرات الموالية بعض الأمثلة عن قدرات معالجة اللغات الطبيعية Natural Language Processing التي تهدف إلى محاكاة كيفية معالجة البشر للغة وفهمها:

1. الترجمة الآلية: ترجمة النص من لغة بشرية مثل: الترجمة من الإنجليزية إلى لغة أخرى، وهذا يتطلب فهم المعنى الدلالي للجملة.

2. التحليل للمشاعر: من بين الأمثلة معالجة اللغات الطبيعية تحليل النص لتحديد المشاعر المعبر عنها سواء كنت إيجابية أو سلبية أو محايدة والبشر لديهم القدرة على استنتاج المشاعر ضمنيا.

3. فهم القراءة الآلية: يتطلب الفهم الحقيقي لمعنى نص محدد بدلاً من مجرد مطابقة الأنماط بغرض الاجابة على الأسئلة المتعلقة به.

ما هو مؤتمر الأساليب التجريبية في مجال معالجة اللغات الطبيعية و الذكاء الاصطناعي ؟


يعد هذا المؤتمر العلمي بمثابة فعاليةً رائدة يهتم بأحدث التطورات والابتكارات في مجالي الذكاء الاصطناعي و معالجة اللغات الطبيعية NLP الذي يعتبر أحد فروع الذكاء الاصطناعي ومن مجالات علوم الحاسوب.

تم بشراكة لجامعة محمد بن زايد في الذكاء الاصطناعي مع جامعة أبوظبي نيويورك، كما ترأس اللجنة المنظمة لهذا المؤتمر نزار حبش ورئيس برنامج علوم الكمبيوتر وكذلك البروفيسور إريك زينغ.

ما الفرق بين اللغة الطبيعية واللغة الاصطناعية ؟


اللغات الطبيعية هي لغة بشرية تطورت بشكل طبيعي عبر استخدامها المتكرر وتطورها مع مرور الوقت بدون أي تخطيط أو تصميم واع، كما أنها تحتوي على قواعد نحوية ومفردات يمكن أن تتغير بحسب المناطق.

اللغات الاصطناعية هي لغة من صنع البشر تستند إلى المنطق والقواعد والرموز الرسمية مثل: لغات البرمجة والتدوين الرياضي التي تشتمل على دلالات وبراغماتية واضحة ومتسقة.


ما العلاقه بين اللغه ﺍﻟﻌﺭﺒﻴﺔ والذكاء الاصطناعي ؟


هناك مجموعة الفوائد لاستخدام الذكاء الاصطناعي في اللغة العربية مثل:

1. التلخيص الآلي: الذكاء الاصطناعي يمكنه أن يساعد في تلخيص نصوص الطويلة في ملخصات أقصر وموجزة.

2. روبوتات الدردشة: الذكاء الاصطناعي يساهم في إنشاء وكلاء محادثة يمكنهم التفاعل مع المستخدمين بالعربية وتوفير المعلومات لهم.

3. التسويق الشخصي: تخصيص الحملات والرسائل التسويقية وفقا لتفضيلات واحتياجات العملاء الناطقين بالعربية مما يزيد من رضا العملاء وولائهم.

خاتمة

معالجة اللغات الطبيعية هي أداة قوية قادرة على إحداث ثورة في الطريقة التي نتفاعل بها مع أجهزة الكمبيوتر، ومع استمرار تطور البرمجة اللغوية العصبية يمكننا أن نتوقع رؤية تطبيقات أكثر ابتكاراً وفائدة لهذه التكنولوجيا.

المصدر: ويكيبيديا.