پردازش زبان طبیعی (NLP) چیست؟

پردازش زبان طبیعی چیست؟

پردازش زبان طبیعی (NLP) یک فناوری یادگیری ماشین است که به رایانه‌ها توانایی تفسیر، دستکاری و درک زبان انسان را می‌دهد. سازمان‌ها امروزه حجم زیادی از داده‌های صوتی و متنی را از کانال‌های ارتباطی مختلف مانند ایمیل‌ها، پیام‌های متنی، خبرخوان‌های رسانه‌های اجتماعی، ویدیو، صدا و موارد دیگر در اختیار دارند. آنها از نرم‌افزار NLP برای پردازش خودکار این داده‌ها، تجزیه و تحلیل قصد یا احساس پیام و پاسخ در زمان واقعی به ارتباطات انسانی استفاده می‌کنند.

چرا NLP مهم است؟

پردازش زبان طبیعی (NLP) برای تجزیه و تحلیل کامل و کارآمد داده‌های متنی و گفتاری بسیار مهم است. این فناوری می‌تواند تفاوت‌های موجود در گویش‌ها، زبان عامیانه و بی‌قاعدگی‌های دستوری که معمولاً در مکالمات روزمره وجود دارد را بررسی کند.

شرکت‌ها از آن برای چندین وظیفه خودکار استفاده می‌کنند، مانند:

• پردازش، تجزیه و تحلیل و بایگانی اسناد بزرگ
• تجزیه و تحلیل بازخورد مشتری یا ضبط مکالمات مرکز تماس
• اجرای چت‌بات‌ها برای خدمات خودکار به مشتریان
• پاسخ به سؤالات چه کسی، چه چیزی، چه زمانی، کجا
• طبقه‌بندی و استخراج متن

همچنین می‌توانید NLP را در برنامه‌های کاربردی مرتبط با مشتری ادغام کنید تا به طور مؤثرتری با مشتریان ارتباط برقرار کنید. به عنوان مثال، یک چت‌بات پرسش‌های مشتری را تجزیه و تحلیل و مرتب می‌کند، به سؤالات رایج به طور خودکار پاسخ می‌دهد و پرسش‌های پیچیده را به بخش پشتیبانی مشتری هدایت می‌کند. این خودکارسازی به کاهش هزینه‌ها کمک می‌کند، از صرف وقت عوامل برای پرسش‌های تکراری جلوگیری می‌کند و رضایت مشتری را بهبود می‌بخشد.

موارد استفاده از NLP برای کسب و کار چیست؟

کسب و کارها از نرم‌افزارها و ابزارهای پردازش زبان طبیعی (NLP) برای ساده‌سازی، خودکارسازی و بهبود عملیات به صورت کارآمد و دقیق استفاده می‌کنند. در زیر چند نمونه از موارد استفاده را ذکر می‌کنیم.

حذف داده‌های حساس

کسب و کارها در بخش‌های بیمه، حقوقی و مراقبت‌های بهداشتی، حجم زیادی از اسناد حساس مانند سوابق پزشکی، داده‌های مالی و داده‌های خصوصی را پردازش، مرتب و بازیابی می‌کنند. شرکت‌ها به جای بررسی دستی، از فناوری NLP برای حذف اطلاعات شناسایی شخصی و محافظت از داده‌های حساس استفاده می‌کنند. به عنوان مثال، Chisel AI به شرکت‌های بیمه کمک می‌کند تا شماره‌های بیمه‌نامه، تاریخ‌های انقضا و سایر ویژگی‌های شخصی مشتری را از اسناد بدون ساختار با استفاده از Amazon Comprehend استخراج کنند.

تعامل با مشتری

فناوری‌های NLP به چت‌بات‌ها و ربات‌های صوتی اجازه می‌دهند هنگام گفتگو با مشتریان، بیشتر شبیه انسان باشند. کسب و کارها از چت‌بات‌ها برای افزایش قابلیت و کیفیت خدمات مشتری و در عین حال پایین نگه داشتن هزینه‌های عملیاتی استفاده می‌کنند. PubNub، که نرم‌افزار چت‌بات می‌سازد، از Amazon Comprehend برای معرفی قابلیت چت بومی‌شده برای مشتریان جهانی خود استفاده می‌کند. T-Mobile از NLP برای شناسایی کلمات کلیدی خاص در پیام‌های متنی مشتریان و ارائه توصیه‌های شخصی استفاده می‌کند. دانشگاه ایالتی اوکلاهما یک راه‌حل چت‌بات پرسش و پاسخ را برای پاسخگویی به سؤالات دانشجویان با استفاده از فناوری یادگیری ماشین مستقر می‌کند.

تحلیل کسب و کار

بازاریابان از ابزارهای NLP مانند Amazon Comprehend و Amazon Lex برای به دست آوردن درک آگاهانه‌ای از احساس مشتریان نسبت به محصول یا خدمات یک شرکت استفاده می‌کنند. آنها با جستجوی عبارات خاص، می‌توانند حالات و احساسات مشتریان را در بازخورد کتبی ارزیابی کنند. به عنوان مثال، Success KPI راه‌حل‌های پردازش زبان طبیعی را ارائه می‌دهد که به کسب و کارها کمک می‌کند تا بر زمینه‌های هدفمند در تحلیل احساسات تمرکز کنند و به مراکز تماس کمک می‌کند تا بینش‌های عملی از تحلیل تماس به دست آورند.

NLP چگونه کار می‌کند؟

پردازش زبان طبیعی (NLP) زبان‌شناسی محاسباتی، یادگیری ماشین و مدل‌های یادگیری عمیق را برای پردازش زبان انسان ترکیب می‌کند.

زبان‌شناسی محاسباتی

زبان‌شناسی محاسباتی علم درک و ساخت مدل‌های زبان انسان با رایانه‌ها و ابزارهای نرم‌افزاری است. محققان از روش‌های زبان‌شناسی محاسباتی، مانند تجزیه و تحلیل نحوی و معنایی، برای ایجاد چارچوب‌هایی استفاده می‌کنند که به ماشین‌ها کمک می‌کند زبان محاوره‌ای انسان را درک کنند. ابزارهایی مانند مترجم‌های زبان، синтезаторهای تبدیل متن به گفتار و نرم‌افزار تشخیص گفتار بر اساس زبان‌شناسی محاسباتی ساخته شده‌اند.

یادگیری ماشین

یادگیری ماشین فناوری است که رایانه را با داده‌های نمونه آموزش می‌دهد تا کارایی آن بهبود یابد. زبان انسان دارای ویژگی‌های متعددی مانند طعنه، استعاره‌ها، تغییرات در ساختار جمله، به علاوه استثنائات دستور زبان و کاربرد است که انسان‌ها سال‌ها طول می‌کشد تا آنها را یاد بگیرند. برنامه‌نویسان از روش‌های یادگیری ماشین برای آموزش برنامه‌های NLP استفاده می‌کنند تا این ویژگی‌ها را از ابتدا تشخیص داده و به درستی درک کنند.

یادگیری عمیق

یادگیری عمیق یک زمینه خاص از یادگیری ماشین است که به رایانه‌ها می‌آموزد که مانند انسان‌ها یاد بگیرند و فکر کنند. این شامل یک شبکه عصبی است که از گره‌های پردازش داده تشکیل شده است که به گونه‌ای ساختار یافته‌اند که شبیه مغز انسان هستند. با یادگیری عمیق، رایانه‌ها الگوهای پیچیده در داده‌های ورودی را تشخیص، طبقه‌بندی و با آنها ارتباط برقرار می‌کنند.

مراحل پیاده‌سازی NLP

به طور معمول، پیاده‌سازی NLP با جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های متنی یا گفتاری بدون ساختار از منابعی مانند انبارهای داده ابری، نظرسنجی‌ها، ایمیل‌ها یا برنامه‌های^۱ کاربردی فرآیند کسب و کار داخلی آغاز می‌شود.

پیش پردازش

نرم‌افزار NLP از تکنیک‌های پیش‌پردازش مانند نشانه‌گذاری، ریشه‌کنی، لِماتیزاسیون و حذف کلمات توقف برای آماده‌سازی داده‌ها برای برنامه‌های مختلف استفاده می‌کند.

در اینجا شرحی از این تکنیک‌ها آمده است:

نشانه‌گذاری یک جمله را به واحدهای جداگانه کلمات یا عبارات تقسیم می‌کند.

ریشه‌کنی و لِماتیزاسیون کلمات را به شکل ریشه آنها ساده می‌کنند. به عنوان مثال، این فرآیندها “starting” را به “start” تبدیل می‌کنند.

حذف کلمات توقف تضمین می‌کند که کلماتی که معنای قابل توجهی به جمله اضافه نمی‌کنند، مانند “for” و “with”، حذف می‌شوند.

آموزش

محققان از داده‌های پیش‌پردازش شده و یادگیری ماشین برای آموزش مدل‌های NLP برای انجام برنامه‌های خاص بر اساس اطلاعات متنی ارائه شده استفاده می‌کنند. آموزش الگوریتم‌های NLP نیاز به تغذیه نرم‌افزار با نمونه‌های داده بزرگ دارد تا دقت الگوریتم‌ها افزایش یابد.

استقرار و استنتاج

سپس متخصصان یادگیری ماشین مدل را مستقر می‌کنند یا آن را در یک محیط تولیدی موجود ادغام می‌کنند. مدل NLP ورودی را دریافت می‌کند و خروجی را برای مورد استفاده خاصی که مدل برای آن طراحی شده است، پیش‌بینی می‌کند. می‌توانید برنامه NLP را روی داده‌های زنده اجرا کنید و خروجی مورد نیاز را بدست آورید.

وظایف NLP چیست؟

تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) یا وظایف NLP، متن یا گفتار انسان را به بخش‌های کوچکتر تقسیم می‌کنند که برنامه‌های کامپیوتری می‌توانند به راحتی آنها را درک کنند. قابلیت‌های رایج پردازش و تجزیه و تحلیل متن در NLP در زیر آورده شده است.

برچسب‌گذاری نقش‌های دستوری کلمات (Part-of-speech tagging)

این فرآیندی است که در آن نرم‌افزار NLP کلمات منفرد در یک جمله را با توجه به کاربردهای متنی، مانند اسم، فعل، صفت یا قید، برچسب‌گذاری می‌کند. این به رایانه کمک می‌کند تا بفهمد چگونه کلمات روابط معناداری با یکدیگر تشکیل می‌دهند.

رفع ابهام معنای کلمه

برخی از کلمات ممکن است هنگام استفاده در سناریوهای مختلف معانی متفاوتی داشته باشند. به عنوان مثال، کلمه “bat” در جملات زیر معانی متفاوتی دارد:

• A bat is a nocturnal creature. (خفاش یک موجود شبانه است.)
• Baseball players use a bat to hit the ball. (بازیکنان بیسبال از چوب برای ضربه زدن به توپ استفاده می‌کنند.)

با رفع ابهام معنای کلمه، نرم‌افزار NLP معنای مورد نظر کلمه را، یا با آموزش مدل زبان خود یا با مراجعه به تعاری