تطبيقات البرمجة اللغوية العصبية وحالات الاستخدام

تعد معالجة اللغة الطبيعية (NLP) مجالًا سريع النمو يعمل على تغيير طريقة تفاعلنا مع أجهزة الكمبيوتر والوصول إلى المعلومات. وفقًا لتقرير صادر عن Markets and Markets ، من المتوقع أن ينمو سوق البرمجة اللغوية العصبية العالمية من 7.63 مليار دولار في 2018 إلى 16.07 مليار دولار بحلول عام 2023 ، بمعدل نمو سنوي مركب يبلغ 16.8٪. كان هذا النمو مدفوعًا بالاستخدام المتزايد للغة البرمجة اللغوية العصبية في مجموعة متنوعة من التطبيقات ، مثل الترجمة الآلية ونمذجة اللغة وروبوتات الدردشة. بالإضافة إلى ذلك ، يؤدي انتشار البيانات التي تم إنشاؤها بواسطة وسائل التواصل الاجتماعي والمصادر الأخرى إلى زيادة الطلب على تقنيات معالجة اللغات الطبيعية التي يمكن أن تساعد في استخراج الأفكار والمعنى من كميات كبيرة من البيانات النصية غير المنظمة. مع استمرار تقدم البرمجة اللغوية العصبية ، يمكننا توقع ظهور تطبيقات جديدة وحالات استخدام ، بالإضافة إلى توسيع التطبيقات الحالية.

تعريف البرمجة اللغوية العصبية وأهميتها

معالجة اللغة الطبيعية (NLP) هي أحد مجالات الذكاء الاصطناعي التي تركز على التفاعل بين أجهزة الكمبيوتر والبشر من خلال استخدام اللغة الطبيعية. يتضمن تطوير الخوارزميات والنماذج التي تمكن أجهزة الكمبيوتر من معالجة وتحليل وتوليد اللغة البشرية.

البرمجة اللغوية العصبية أمر مهم لأنه يسمح لأجهزة الكمبيوتر بفهم وتفسير وتوليد اللغة البشرية ، وهو جانب أساسي من جوانب التواصل البشري. تحتوي هذه الإمكانية على العديد من التطبيقات في مجالات مثل الترجمة الآلية ونمذجة اللغة واسترجاع المعلومات وتصنيف النص.

بالإضافة إلى ذلك ، يلعب البرمجة اللغوية العصبية (NLP) دورًا مهمًا في تطوير المساعدين الأذكياء وروبوتات المحادثة ، والتي أصبحت منتشرة بشكل متزايد في خدمة العملاء والتجارة الإلكترونية والصناعات الأخرى. تمتلك البرمجة اللغوية العصبية أيضًا القدرة على إحداث ثورة في طريقة تفاعلنا مع أجهزة الكمبيوتر والوصول إلى المعلومات ، مما يجعل من الأسهل والأكثر كفاءة للأشخاص التواصل مع الآلات واستخراج المعرفة من كميات كبيرة من البيانات.

نظرة عامة على تطبيقات البرمجة اللغوية العصبية المختلفة وحالات الاستخدام

هناك العديد من التطبيقات وحالات الاستخدام المختلفة للغة البرمجة اللغوية العصبية ، بما في ذلك:

تصنيف النص: يمكن استخدام خوارزميات البرمجة اللغوية العصبية لتصنيف المستندات النصية إلى فئات محددة مسبقًا بناءً على محتواها. يحتوي هذا على تطبيقات في تصفية البريد العشوائي وتحليل المشاعر ومجالات أخرى.

استرجاع المعلومات: يمكن استخدام البرمجة اللغوية العصبية لاستخراج المعلومات ذات الصلة من كميات كبيرة من البيانات النصية ، مثل البحث عن كلمات رئيسية أو عبارات محددة في مستند أو قاعدة بيانات.

الترجمة الآلية: يمكن استخدام خوارزميات البرمجة اللغوية العصبية لترجمة النص من لغة إلى أخرى ، مما يمكّن الأشخاص من التواصل مع الآخرين الذين يتحدثون لغات مختلفة.

نمذجة اللغة: يمكن استخدام البرمجة اللغوية العصبية (NLP) لتطوير الخوارزميات التي يمكن أن تولد لغات شبيهة بالبشر ، مثل استخدامها في تركيب الكلام أو أنظمة توليد اللغة.

تحليل المشاعر: يمكن استخدام خوارزميات البرمجة اللغوية العصبية لتحليل المشاعر المعبر عنها في النص ، مثل تحديد ما إذا كانت مراجعة العميل إيجابية أم سلبية.

روبوتات المحادثة: تُستخدم البرمجة اللغوية العصبية لتطوير روبوتات محادثة تعمل بالذكاء الاصطناعي يمكنها فهم المدخلات البشرية والاستجابة لها باللغات الطبيعية ، مثل استخدامها في خدمة العملاء أو التجارة الإلكترونية.

المساعدون الأذكياء: يستخدم البرمجة اللغوية العصبية لتطوير مساعدين أذكياء يمكنهم فهم مدخلات اللغة الطبيعية والاستجابة لها ، مثل Siri من Apple أو Alexa من Amazon.

التلخيص: يمكن استخدام البرمجة اللغوية العصبية (NLP) لتلخيص المستندات أو المقالات الطويلة تلقائيًا ، واستخراج أهم المعلومات وتقديمها في شكل مكثف.

هذه مجرد أمثلة قليلة من العديد من التطبيقات وحالات استخدام البرمجة اللغوية العصبية. مع استمرار تقدم المجال ، من المرجح أن تظهر تطبيقات جديدة وحالات استخدام.

ترجمة اللغة

ترجمة اللغة هي عملية تحويل نص مكتوب بلغة ما إلى نص مكتوب بلغة أخرى. يمكن القيام بذلك يدويًا بواسطة مترجم بشري أو تلقائيًا باستخدام برنامج الترجمة الآلية.

الترجمة الآلية هي شكل من أشكال الذكاء الاصطناعي يستخدم الخوارزميات والنماذج الإحصائية لترجمة النص من لغة إلى أخرى. لقد أصبح معقدًا بشكل متزايد في السنوات الأخيرة ويستخدم في مجموعة متنوعة من التطبيقات ، مثل خدمات الترجمة عبر الإنترنت مثل Google Translate وبرنامج ترجمة اللغة لخدمة العملاء.

ومع ذلك ، فإن الترجمة الآلية ليست مثالية ويمكن أن تنتج غالبًا ترجمات محرجة أو غير صحيحة نحويًا. تعتبر الترجمة البشرية أكثر دقة بشكل عام ، ولكنها قد تستغرق وقتًا طويلاً ومكلفة.

تعتبر ترجمة اللغة مهمة لأنها تمكن الأشخاص الذين يتحدثون لغات مختلفة من التواصل والوصول إلى المعلومات. يتم استخدامه في مجموعة واسعة من المجالات ، بما في ذلك الأعمال والتعليم والحكومة والعلاقات الدولية.

كيف تعمل الترجمة الآلية؟

الترجمة الآلية هي عملية الترجمة التلقائية للنص من لغة إلى أخرى باستخدام برامج الكمبيوتر. عادة ما يتضمن الخطوات التالية:

المعالجة المسبقة: يتم تنظيف نص الإدخال وتسويته لتسهيل المعالجة.

التقسيم: يتم تقسيم نص الإدخال إلى وحدات أصغر ، مثل الجمل أو العبارات ، للترجمة.

الترجمة: تتم ترجمة كل مقطع إلى اللغة الهدف باستخدام نموذج الترجمة الآلية.

إعادة الترتيب: يمكن إعادة ترتيب الكلمات الموجودة في النص المترجم لتتوافق مع القواعد النحوية وبناء الجملة للغة الهدف.

المعالجة اللاحقة: يتم تنظيف النص المترجم وصقله لتحسين جودته وجعله يبدو أكثر طبيعية.

هناك طريقتان رئيسيتان للترجمة الآلية: القائمة على القواعد والإحصائية. تعتمد الترجمة الآلية القائمة على القواعد على مجموعة من القواعد والقواميس المحددة مسبقًا لترجمة النص ، بينما تستخدم الترجمة الآلية الإحصائية نماذج إحصائية مدربة على كميات كبيرة من النصوص المترجمة لاتخاذ قرارات الترجمة.

أمثلة على تطبيقات الترجمة

تطبيقات الترجمة هي أدوات برمجية تمكن المستخدمين من ترجمة النص من لغة إلى أخرى. تتضمن بعض أمثلة تطبيقات الترجمة ما يلي:

الترجمة من Google: الترجمة من Google هي خدمة ترجمة مجانية عبر الإنترنت تدعم الترجمة بين أكثر من 100 لغة.يستخدم مجموعة من تقنيات الترجمة الآلية الإحصائية والقائمة على القواعد.

برنامج ترجمة اللغة لخدمة العملاء: تستخدم العديد من الشركات برنامج ترجمة اللغة لتوفير دعم العملاء بلغات متعددة.يمكن أن يشمل ذلك أدوات الدردشة المباشرة التي تترجم الرسائل تلقائيًا في الوقت الفعلي أو برامج خدمة العملاء التي تتضمن ميزة ترجمة مضمنة.

Microsoft Translator: Microsoft Translator هي خدمة ترجمة مدمجة في عدد من منتجات Microsoft ، بما في ذلك Office و Bing و Skype.وهو يدعم الترجمة بين أكثر من 60 لغة ويستخدم مزيجًا من تقنيات الترجمة الآلية القائمة على القواعد والإحصائية.

تطبيقات الترجمة للأجهزة المحمولة: هناك العديد من تطبيقات الترجمة المتاحة للأجهزة المحمولة والتي تمكن المستخدمين من ترجمة النص والكلام بلغات مختلفة.غالبًا ما تستخدم هذه التطبيقات خوارزميات الترجمة الآلية وقد تتضمن أيضًا ميزات مثل الترجمة دون اتصال بالإنترنت والتعرف على الصوت وأدوات تعلم اللغة.

تحديات وقيود الترجمة الآلية

على الرغم من أن الترجمة الآلية قد قطعت شوطًا طويلاً في السنوات الأخيرة ، إلا أنها لا تزال تواجه العديد من التحديات والقيود. تتضمن بعض القضايا الرئيسية ما يلي:

عدم وجود سياق: قد تواجه خوارزميات الترجمة الآلية صعوبة في فهم السياق الذي تستخدم فيه الكلمات والعبارات ، مما يؤدي إلى ترجمات محرجة أو مربكة.

الغموض: غالبًا ما تحتوي اللغات الطبيعية على كلمات وعبارات يمكن أن يكون لها معانٍ متعددة اعتمادًا على السياق ، مما قد يصعب على خوارزميات الترجمة الآلية توضيحها.

التعبيرات الاصطلاحية والعامية: قد تواجه خوارزميات الترجمة الآلية صعوبة في ترجمة التعابير واللغة العامية ، لأن هذه التعبيرات غالبًا لا يكون لها معادل مباشر في اللغات الأخرى.

القواعد النحوية وبناء الجملة: قد تواجه خوارزميات الترجمة الآلية صعوبة في القواعد النحوية وبناء الجملة ، مما يؤدي إلى ترجمات غير صحيحة نحويًا أو محرجة.

تحليل المشاعر

تحليل المشاعر ، المعروف أيضًا باسم التنقيب عن الرأي ، هو عملية استخدام تقنيات معالجة اللغة الطبيعية وتحليل النص لتحديد واستخراج المعلومات الذاتية من البيانات النصية. يتضمن ذلك تحديد المشاعر المعبر عنها في جزء من النص ، مثل ما إذا كانت إيجابية أم سلبية أم محايدة.

تحليل المشاعر له العديد من التطبيقات ، بما في ذلك:

• مراقبة وسائل التواصل الاجتماعي: يمكن استخدام تحليل المشاعر لتحليل منشورات وسائل التواصل الاجتماعي والتعليقات لقياس الرأي العام حول منتج أو علامة تجارية أو حدث.
• تحليل ملاحظات العملاء: يمكن استخدام تحليل المشاعر لتحليل مراجعات العملاء وردود الفعل لتحديد الاتجاهات وتحسين رضا العملاء.
• أبحاث السوق: يمكن استخدام تحليل المشاعر لتحليل المقالات الإخبارية ومنشورات وسائل التواصل الاجتماعي المتعلقة بسوق أو صناعة معينة لقياس المشاعر وتحديد الاتجاهات.
• التحليل السياسي: يمكن استخدام تحليل المشاعر لتحليل منشورات وسائل التواصل الاجتماعي والمقالات الإخبارية المتعلقة بالأحداث السياسية والمرشحين لقياس الرأي العام.

لإجراء تحليل المشاعر ، تتم عادةً معالجة البيانات النصية وتحليلها باستخدام تقنيات معالجة اللغات الطبيعية مثل وضع علامات على جزء من الكلام وقواميس المشاعر. يمكن أيضًا استخدام خوارزميات التعلم الآلي لتصنيف النص على أنه إيجابي أو سلبي أو محايد بناءً على بيانات التدريب.

أحد التحديات الرئيسية في تحليل المشاعر هو ذاتية اللغة ، حيث يمكن أن يكون لدى الأشخاص المختلفين تفسيرات مختلفة لنفس الجزء من النص. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن تؤثر نغمة وسياق جزء من النص على مشاعره ، والتي قد يصعب على الخوارزميات تفسيرها بدقة.

تلخيص النص

تلخيص النص هو عملية إنشاء ملخص لجزء من النص تلقائيًا. الهدف من تلخيص النص هو استخراج أهم المعلومات من النص وتقديمها في صيغة مختصرة مع الحفاظ على معنى النص الأصلي وهيكله.

هناك نوعان رئيسيان من تلخيص النص: تجريدي واستخراجي. يتضمن التلخيص التجريدي إنشاء ملخص يمثل نسخة معاد صياغتها من النص الأصلي ، بينما يتضمن التلخيص الاستخراجي تحديد وتجميع أهم الجمل أو العبارات من النص الأصلي لتشكيل الملخص.

تلخيص النص له العديد من التطبيقات ، بما في ذلك:

• تقليل الوقت المستغرق في قراءة المستندات الطويلة وفهمها
• استخراج المعلومات الأساسية من المقالات الإخبارية أو الأوراق البحثية
• توليد ملخصات لمراجعات العملاء أو ملاحظاتهم

لإجراء تلخيص للنص ، تحلل الخوارزميات عادةً محتوى وهيكل نص الإدخال وتستخدم تقنيات معالجة اللغة الطبيعية لتحديد أهم المعلومات. يمكن أيضًا استخدام خوارزميات التعلم الآلي لمعرفة المعلومات الأكثر أهمية بناءً على بيانات التدريب.

أحد التحديات الرئيسية في تلخيص النص هو الحفاظ على معنى وسياق النص الأصلي أثناء تكثيفه. بالإضافة إلى ذلك ، قد يكون إنشاء ملخص متماسك وقراءة جيدًا أمرًا صعبًا ، خاصة بالنسبة للتلخيص التجريدي.

تصنيف النص

تصنيف النص هو عملية تعيين تسمية أو فئة لجزء من النص بناءً على محتواه. إنها مهمة شائعة في معالجة اللغة الطبيعية وتستخدم في مجموعة متنوعة من التطبيقات ، مثل تصفية البريد العشوائي ، وتحليل المشاعر ، وتسمية الموضوع.

لإجراء تصنيف النص ، تحلل الخوارزميات عادةً محتوى وهيكل نص الإدخال وتستخدم تقنيات معالجة اللغة الطبيعية لاستخراج الميزات ذات الصلة. يتم بعد ذلك إدخال هذه الميزات في المصنف ، وهو نموذج للتعلم الآلي تم تدريبه على مجموعة بيانات معنونة للتنبؤ بفئة أو فئة نص الإدخال.

هناك عدة طرق مختلفة لتصنيف النص ، بما في ذلك:

• مستندة إلى قواعد: تُستخدم مجموعة من القواعد المحددة مسبقًا لتصنيف النص بناءً على وجود أو عدم وجود كلمات رئيسية أو أنماط معينة.
• Naive Bayes: مصنف إحصائي يستخدم نظرية بايز للتنبؤ بفئة نص الإدخال بناءً على وجود أو عدم وجود ميزات معينة.
• آلات المتجهات الداعمة (SVMs): نوع من المصنفات يستخدم المستوى الفائق لفصل الفئات المختلفة في مساحة الميزة.
• الشبكات العصبية: مُصنِّف يعتمد على شبكة عصبية اصطناعية مُدرَّبة ، يمكنها تعلم تصنيف النص بناءً على الأنماط والعلاقات في البيانات.

يعد تصنيف النص مهمة مهمة في معالجة اللغة الطبيعية لأنه يمكّن أجهزة الكمبيوتر من فهم وتفسير محتوى البيانات النصية. ومع ذلك ، يمكن أن يكون تحديًا بسبب تعقيد اللغة الطبيعية وتنوعها ، فضلاً عن ذاتية بعض تسميات الفصل.

روبوتات المحادثة وفهم اللغة

روبوتات المحادثة هي برامج كمبيوتر مصممة لمحاكاة المحادثة مع المستخدمين من خلال استخدام معالجة اللغة الطبيعية (NLP). غالبًا ما يتم استخدامها في خدمة العملاء والتجارة الإلكترونية والتطبيقات الأخرى حيث يمكنهم تقديم مساعدة سريعة ومريحة للمستخدمين.

هناك نوعان رئيسيان من روبوتات المحادثة: المبنية على القواعد والذكاء الاصطناعي. صُممت روبوتات المحادثة المستندة إلى القواعد لاتباع مجموعة من القواعد المحددة مسبقًا للاستجابة لمدخلات المستخدم ، بينما تستخدم روبوتات الدردشة القائمة على الذكاء الاصطناعي خوارزميات التعلم الآلي لفهم مدخلات المستخدم والاستجابة لها.

للعمل بفعالية ، تعتمد روبوتات المحادثة على معالجة اللغة الطبيعية لفهم مدخلات المستخدم وتفسيرها. يتضمن هذا عددًا من المهام ، مثل:

• اكتشاف اللغة: تحديد اللغة التي تمت كتابة مدخلات المستخدم بها.
• الترميز: تقسيم المدخلات إلى كلمات أو عبارات فردية.
• تمييز جزء من الكلام: تحديد جزء الكلام (اسم ، فعل ، صفة ، إلخ) من كل كلمة أو عبارة.
• التعرف على الكيان المُسمى: تحديد واستخراج أسماء العلم (مثل أسماء الأشخاص أو المنظمات) من الإدخال.
• اكتشاف النية: تحديد الغرض أو القصد من رسالة المستخدم.
• قرار الكيان: تحديد وإلغاء اللبس للإشارات إلى كيانات معينة (مثل الأشخاص أو المنتجات) في الإدخال.

بمجرد أن يقوم روبوت المحادثة بمعالجة وفهم مدخلات المستخدم ، يمكنه إنشاء استجابة مناسبة باستخدام تقنيات توليد اللغة الطبيعية. قد يتضمن ذلك اختيار استجابة مكتوبة مسبقًا من مكتبة الردود أو إنشاء استجابة سريعة باستخدام نموذج جيل اللغة.

بشكل عام ، تعتمد روبوتات المحادثة على معالجة اللغة الطبيعية لتمكينها من فهم مدخلات المستخدم والاستجابة لها بطريقة طبيعية ومتماسكة. مع استمرار تقدم مجال معالجة اللغة الطبيعية ، أصبحت روبوتات المحادثة أكثر تعقيدًا وقادرة على التعامل مع مجموعة واسعة من المدخلات والسياقات.

يبعد

في هذه المدونة ، ناقشنا عددًا من التطبيقات وحالات الاستخدام لمعالجة اللغة الطبيعية (NLP) ، بما في ذلك تصنيف النص واسترجاع المعلومات والترجمة الآلية ونمذجة اللغة وتحليل المشاعر وروبوتات المحادثة والمساعدين الأذكياء.

يتضمن تصنيف النص تعيين تسمية أو فئة لجزء من النص بناءً على محتواه ، ويستخدم في تطبيقات مثل تصفية البريد العشوائي ، وتحليل المشاعر ، وتسمية الموضوع. يتضمن استرجاع المعلومات استخراج المعلومات ذات الصلة من كميات كبيرة من البيانات النصية ، مثل البحث عن كلمات رئيسية أو عبارات محددة. تتيح الترجمة الآلية ترجمة النص من لغة إلى أخرى ، وتُستخدم في تطبيقات مثل خدمات الترجمة عبر الإنترنت وبرامج الترجمة اللغوية لخدمة العملاء.

قراءة المزيد: تاريخ ذكاء اصطناعي يجب قراءته

تتضمن نمذجة اللغة تطوير الخوارزميات التي يمكن أن تولد لغة تشبه الإنسان وتستخدم في تركيب الكلام وأنظمة توليد اللغة. يتضمن تحليل المشاعر تحليل المشاعر المعبر عنها في النص ، مثل تحديد ما إذا كانت مراجعة العميل إيجابية أم سلبية. روبوتات المحادثة هي برامج كمبيوتر تحاكي المحادثة مع مستخدمين بشريين من خلال استخدام معالجة اللغة الطبيعية وتستخدم في خدمة العملاء والتطبيقات الأخرى. المساعد الذكي عبارة عن أنظمة يمكنها فهم مدخلات اللغة الطبيعية والاستجابة لها ، مثل Siri من Apple أو Alexa من Amazon.

بالنظر إلى المستقبل ، من المرجح أن تستمر البرمجة اللغوية العصبية في لعب دور حاسم في تطوير أنظمة ذكية يمكنها فهم البشر والتفاعل معهم من خلال اللغة الطبيعية. مع استمرار تقدم المجال ، يمكننا توقع ظهور تطبيقات جديدة وحالات استخدام ، مثل أنظمة الترجمة الآلية المحسّنة وروبوتات المحادثة الأكثر تعقيدًا والمساعدين الأذكياء. بالإضافة إلى ذلك ، فإن البرمجة اللغوية العصبية (NLP) لديها القدرة على إحداث ثورة في طريقة وصولنا إلى المعلومات ومعالجتها ، مما يجعل من الأسهل والأكثر كفاءة للأشخاص التواصل مع الآلات واستخراج المعرفة من كميات كبيرة من البيانات.