زبان یکی از با اهمیت ترین ابزارهای ارتباطی انسان‌ها است و مدام تلاش شده تا ماشین‌ها نیز بتوانند زبان ما را فهمیدن کنند. پردازش زبان طبیعی (NLP) شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به کامپیوترها امکان می‌دهد متن و گفتار انسانی را تجزیه، تحلیل و حتی تشکیل کنند. از موتورهای جستجو گرفته تا دستیارهای هوشمند همانند Siri و ChatGPT، همه انها بر پایه تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی کار می‌کنند. در این مقاله به‌طور کامل بازدید می‌کنیم که پردازش زبان طبیعی چیست، چه الگوریتم‌ها و مفاهیمی در آن به کار می‌رود و چه کاربردهایی در صنایع گوناگون دارد.

---

پردازش زبان طبیعی چیست؟

پردازش زبان طبیعی یا Natural Language Processing (NLP) ترکیبی از علوم کامپیوتر، هوش مصنوعی و زبان‌شناسی محاسباتی است که مقصد آن آموزش به کامپیوترها برای فهمیدن و منفعت گیری از زبان انسانی است. در واقع، NLP همان پلی است که ربط بین زبان انسان و زبان ماشین را برقرار می‌کند.

هنگامی انسان‌ها با یکدیگر سخن بگویید یا مکاتبه می‌کنند، به‌طور ناخودآگاه از قواعد دستوری، معناشناسی و حتی لحن منفعت گیری می‌کنند. اما ماشین‌ها زبان ما را به شکل داده‌های خام می‌بینند. پردازش زبان طبیعی تلاش می‌کند این فاصله را پر کند تا رایانه بتواند متون و گفتار انسانی را نه‌تنها بخواند، بلکه مفهوم آن را نیز بفهمد و جواب مناسب اراعه دهد.

به‌طور خلاصه، NLP مجموعه‌ای از تکنیک‌ها و الگوریتم‌ها است که به سیستم‌ها امکان می‌دهد کارهایی همانند ترجمه خودکار متن، شناسایی احساسات، تشکیل محتوای متنی، جواب‌گویی به سؤالات و حتی تشخیص گفتار را انجام بدهند. امروزه تعداد بسیاری از سرویس‌های هوشمند همانند موتورهای جستجو، چت‌بات‌ها، سیستم‌های حمایتمشتری، و ابزارهای تحلیل شبکه‌های اجتماعی، از پردازش زبان طبیعی منفعت می‌برند.

نظر مطالعه: هوش مصنوعی چیست؟

دو رکن مهم در پردازش زبان طبیعی

پردازش زبان طبیعی بر پایه دو رکن مهم بنا شده است که در کنار هم به ماشین‌ها پشتیبانی می‌کنند زبان انسان را فهمیدن کرده و تشکیل کنند. این دو رکن عبارت‌اند از فهمیدن زبان طبیعی (NLU) و تشکیل زبان طبیعی (NLG).

فهمیدن زبان طبیعی (NLU)

فهمیدن زبان طبیعی یا (NLU) Natural Language Understanding مسئول قسمت «فهمیدن» است. این قسمت به سیستم پشتیبانی می‌کند متن یا گفتار ورودی را تجزیه و تحلیل کرده و معنی، ساختار دستوری، موجودیت‌های مهم و روابط بین کلمات را تشخیص دهد. برای مثال، هنگامی شما در یک موتور جستجو عبارت «رستوران‌های نزدیک من» را داخل می‌کنید، NLU تشخیص می‌دهد که مقصد شما اشکار کردن مکان‌های نزدیک محل زندگی‌تان است، نه فقطً کلمه «رستوران».

تشکیل زبان طبیعی (NLG)

تشکیل زبان طبیعی یا (NLG) Natural Language Generation قسمت «جواب دادن» یا تشکیل محتوا توسط ماشین است. در این مرحله سیستم بر پایه داده‌ها یا تحلیل‌های قبلی، یک متن یا گفتار طبیعی تشکیل می‌کند. برای نمونه، هنگامی یک چت‌بات بعد از سوال شما درمورد حالت پرواز می‌گوید: «پرواز شما در ساعت ۱۸:۳۰ از فرودگاه امام خمینی انجام خواهد شد»، این متن توسط قسمت تشکیل زبان طبیعی ساخته شده است.

به گفتن ساده، می‌توان او گفت NLU همانند گوش و مغز سیستم است که زبان را می‌فهمد، و NLG همانند دهان سیستم است که با زبان انسان جواب می‌دهد. ترکیب این دو رکن علتشده است که تعامل انسان و ماشین به سطحی فراتر از دستورهای ساده برسد و همانند یک او گفت‌وگوی طبیعی شود.

تاریخچه و تکامل پردازش زبان طبیعی

پردازش زبان طبیعی قدمتی بیشتر از نیم قرن دارد و مسیر رشد آن با پیشرفت‌های علمی در حوزه‌های زبان‌شناسی و هوش مصنوعی گره خورده است. این حوزه در دهه ۱۹۵۰ میلادی و هم‌زمان با ظهور اولین رایانه‌ها نقل شد. یکی از نخستین کوششها در این عرصه، پروژه ترجمه ماشینی بین زبان روسی و انگلیسی می بود که نشان داد اگرچه ایده دلنشین است، اما محدودیت‌های زبانی زیاد پیچیده‌تر از آن چیزی است که در نگاه اول فکر می‌شد.

دهه‌های ۶۰ و ۷۰

در دهه‌های ۶۰ و ۷۰، زیاد تر کوششها بر پایه الگوریتم‌های Rule-based (قانون‌محور) انجام می‌شد. در این روش، قواعد دستوری و زبانی به طور دستی داخل سیستم می‌شدند، اما مشکل مهم آن مقیاس‌پذیری پایین و ناتوانی در پوشش همه استثناها می بود.

دهه ۹۰ میلادی

با ورود به دهه ۹۰ میلادی و گسترش داده‌های متنی، رویکردهای آماری (Statistical NLP) جانشین شدند. در این دوره، الگوریتم‌ها از حجم بسیاری داده برای یادگیری الگوهای زبانی منفعت گیری کردند و دقت سیستم‌ها به شکل قابل توجهی افزایش یافت.

سال ۲۰۱۰ به سپس

از سال ۲۰۱۰ به سپس، با پیشرفت یادگیری عمیق (Deep Learning) و معارفه شبکه‌های عصبی عمیق، NLP داخل مرحله‌ای تازه شد. مدل‌هایی همانند Word2Vec توانستند کلمات را به بردارهای معنایی تبدیل کنند و سپس مدل‌های پیچیده‌تر همانند BERT و GPT به وجود آمدند که توانایی بی‌سابقه‌ای در فهمیدن متن و تشکیل زبان طبیعی داشتند.

امروزه، پردازش زبان طبیعی یکی از ستون‌های مهم فناوری‌های هوش مصنوعی به حساب می اید و در حوزه‌هایی همانند چت‌بات‌ها، موتورهای جستجو، ترجمه ماشینی، تحلیل احساسات و تشکیل محتوا کاربرد گسترده دارد.

زیرشاخه‌ها و مفاهیم مقدماتی در NLP

پردازش زبان طبیعی یک حوزه بین‌رشته‌ای است که از ترکیب چند دانش مهم شکل گرفته است. برای فهمیدن بهتر، باید با برخی از زیرشاخه‌ها و مفاهیم پایه‌ای آن آشنا شویم.

زبان‌شناسی محاسباتی (Computational Linguistics)

زبان‌شناسی محاسباتی علمی است که به مطالعه ساختار زبان و مدل‌سازی آن توسط رایانه‌ها می‌پردازد. در این قسمت قواعد دستوری، معنایی و نحوی زبان استخراج خواهد شد تا الگوریتم‌های پردازش زبان طبیعی بتوانند روی آن‌ها عمل کنند. در واقع، این حوزه پلی بین زبان‌شناسی و علوم کامپیوتر است.

یادگیری ماشین (Machine Learning) و نقش آن در NLP

با ورود یادگیری ماشین (Machine Learning)، پردازش زبان طبیعی توانست از راه حلهای فقطً قاعده‌محور فاصله بگیرد. الگوریتم‌های یادگیری ماشین با تحلیل حجم عظیمی از داده‌های متنی، الگوهای زبانی را کشف کرده و مدل‌هایی تشکیل می‌کنند که می‌توانند وظایفی همانند طبقه‌بندی متن یا تحلیل احساسات را انجام بدهند.

یادگیری عمیق (Deep Learning) و کاربرد آن

یادگیری عمیق (Deep Learning) در سال‌های تازه، یادگیری عمیق تحول بزرگی در NLP به وجود اورده است. شبکه‌های عصبی عمیق همانند RNN، LSTM و ترنسفورمرها توانسته‌اند فهمیدن معنایی و بافتاری از زبان را ممکن کنند. همین پیشرفت‌ها عرصه‌ساز گسترش مدل‌های گسترش یافتهای همانند BERT و GPT شدند که امروز در تعداد بسیاری از سیستم‌های هوشمند به کار می‌روال.

پردازش زبان طبیعی چطور کار می‌کند؟

پردازش زبان طبیعی یک فرایند چندمرحله‌ای است که داده‌های خام زبانی (متن یا گفتار) را به اطلاعات قابل فهمیدن برای ماشین تبدیل می‌کند. هر مرحله ماموریت خاصی دارد و خروجی آن، ورودی مرحله بعدی خواهد می بود.

مرحله اول: پیش‌پردازش داده

در این مرحله داده‌های متنی برای تحلیل آماده خواهد شد. پیش‌پردازش شامل کارهایی همانند:

• Tokenization: شکستن متن به اجزای کوچک‌تر همانند کلمات یا جملات.
• Stop Word Removal: حذف کلمات پرتکرار و کم‌اهمیت همانند «از»، «به»، «که».
• Stemming و Lemmatization: افت کلمات به ریشه یا شکل مهم آن‌ها (برای مثالً «دویدن»، «دوید»، «می‌دود»، «دو»).

این کار علتساده‌تر شدن متن و افت پیچیدگی محاسبات می‌شود.

مرحله دوم: آموزش مدل و الگوریتم‌ها

بعد از آماده‌سازی داده‌ها، مدل‌های گوناگون روی آن‌ها آموزش داده خواهد شد. این مدل‌ها می‌توانند مبتنی بر قواعد (Rule-based)، راه حلهای آماری، یا الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق باشند. انتخاب الگوریتم به نوع ماموریت و حجم داده بستگی دارد.

مرحله سوم: تحلیل و تبدیل خروجی

در آخرین مرحله، مدل آموزش‌دیده داده‌ها را تحلیل و خروجی تشکیل می‌کند. این خروجی می‌تواند شامل تحلیل نحوی و معنایی، ترجمه متن، تشکیل جواب در یک چت‌بات یا حتی تشکیل یک متن تازه باشد.

الگوریتم‌های پردازش زبان طبیعی

برای پردازش و تحلیل زبان انسانی، الگوریتم‌های مختلفی گسترش داده شده‌اند که هر کدام رویکرد خاصی دارند. این الگوریتم‌ها را می‌توان به سه دسته مهم تقسیم کرد:

الگوریتم‌های نمادین (Symbolic)

این دسته از الگوریتم‌ها مبتنی بر قواعد زبانی و دست‌نوشته‌های انسانی می باشند. در آن‌ها قواعد دستوری و لغوی به طور صریح تعریف خواهد شد. برای مثال، یک سیستم Rule-based می‌تواند جمله‌ها را با دقت به ساختار نحوی آن‌ها تحلیل کند. مزیت این روش شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری بالاست، اما مشکل آن در پوشش زبان‌های متنوع و استثناهای زیاد است.

الگوریتم‌های آماری (Statistical)

با رشد داده‌های متنی و محاسبات آماری در دهه ۹۰، این رویکرد محبوب شد. الگوریتم‌های آماری به جای تکیه صرف بر قواعد، از گمان وقوع الگوهای زبانی منفعت گیری می‌کنند. برای مثالً برای ترجمه ماشینی، این الگوریتم‌ها بازدید می‌کنند که چه گمان دارد یک کلمه در زبان مقصد معادل یک کلمه در زبان مبدأ باشد.

الگوریتم‌های ترکیبی (Hybrid)

این رویکرد تلاش می‌کند نقاط ضعف دو روش قبلی را پوشش دهد. در الگوریتم‌های ترکیبی از قواعد زبانی همراه با مدل‌های آماری یا یادگیری ماشین منفعت گیری می‌شود. تعداد بسیاری از سیستم‌های مدرن NLP همانند موتورهای جستجو و چت‌بات‌ها از این رویکرد منفعت می‌برند.

ماموریت های مهم در پردازش زبان طبیعی (NLP Tasks)

پردازش زبان طبیعی در حوزه‌های گوناگون ماموریت های گوناگونی را پوشش می‌دهد. از جمله: تحلیل احساسات، طبقه‌بندی متن، شناسایی موجودیت‌های نامدار، خلاصه‌سازی متن، ترجمه ماشینی، جواب‌گویی به سؤالات، تصحیح خطاهای گرامری و مدل‌سازی موضوعات.

تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)

یکی از با اهمیت ترین ماموریت های NLP شناسایی احساسات مثبت، منفی یا خنثی در متن است. برای مثال، سیستم‌ها می‌توانند بازخورد کاربران در شبکه‌های اجتماعی یا نظرات مشتریان درمورد یک محصول را تحلیل کرده و دیدگاه کلی آن‌ها را اشکار کنند.

طبقه‌بندی متن (Text Classification)

در این ماموریت، متن‌ها بر پایه نوشته یا ویژگی خاصی دسته‌بندی خواهد شد. برای نمونه، ایمیل‌ها به دسته‌های «اسپم» و «غیر اسپم» تقسیم خواهد شد یا مقالات خبری در دسته‌های ورزشی، سیاسی و اقتصادی قرار می‌گیرند.

شناسایی موجودیت‌های نامدار (Named Entity Recognition)

در این قسمت، سیستم نام اشخاص، مکان‌ها، سازمان‌ها، تاریخ‌ها و دیگر موجودیت‌های مهم در متن را تشخیص می‌دهد. برای مثالً در جمله «ایلان ماسک مدیرعامل اسپیس‌ایکس است»، موجودیت‌های «ایلان ماسک» و «اسپیس‌ایکس» استخراج خواهد شد.

خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)

NLP می‌تواند متون طویل را به خلاصه‌ای مختصر و معنادار تبدیل کند. این قابلیت در تحلیل اسناد طویل، مقالات علمی و اخبار زیاد کاربردی است.

ترجمه ماشینی (Machine Translation)

یکی از شناخته‌شده‌ترین کاربردهای NLP، ترجمه خودکار بین زبان‌ها است. سرویس‌هایی همانند Google Translate مثالای از این ماموریت می باشند که از الگوریتم‌های پیشرفته برای ترجمه روان منفعت گیری می‌کنند.

جواب‌گویی به سؤالات (Question Answering)

در این ماموریت، سیستم با دریافت یک سوال، جواب دقیق و مرتبطی اراعه می‌دهد. چت‌بات‌ها و موتورهای جستجو از این قابلیت منفعت گیری می‌کنند.

تصحیح خطاهای گرامری و املایی (Grammatical Error Correction)

NLP می‌تواند خطاهای دستوری و نوشتاری را در متن تشخیص داده و نسخه اصلاح‌شده اراعه دهد. ابزارهایی همانند Grammarly از همین قابلیت منفعت می‌برند.

مدل‌سازی نوشته (Topic Modeling)

در این ماموریت، سیستم موضوعات مهم حاضر در مجموعه‌ای از متون را شناسایی می‌کند. این کار برای دسته‌بندی خودکار مقالات یا تحلیل محتوای شبکه‌های اجتماعی زیاد سودمند است.

مدل‌های زبانی پیشرفته در پردازش زبان طبیعی

با ورود شبکه‌ عصبی و یادگیری عمیق، پردازش زبان طبیعی جهشی بزرگ را توانایی کرد. مدل‌های زبانی پیشرفته توانستند به جای تکیه بر قواعد یا راه حلهای آماری ساده، معنی عمیق‌تر و بافت زبانی را فهمیدن کنند.

مدل‌های سنتی NLP طبق معمولً محدود به تحلیل سطحی متن بودند؛ برای مثالً شمارش کلمات یا بازدید ساختار نحوی. اما مدل‌های مدرن بر پایه ترنسفورمرها (Transformers) طراحی شده‌اند که قابلیت یادگیری روابط پیچیده بین کلمات را در کل متن دارند.

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)

مدلی است که توسط گوگل معارفه شد و امکان فهمیدن متن را به طور دوطرفه فراهم می‌کند. به این معنی که یک کلمه را هم بر پایه کلمات قبل و هم سپس از آن تحلیل می‌کند. BERT در تعداد بسیاری از ماموریت های NLP همانند جستجو، طبقه‌بندی و استخراج موجودیت‌ها دقت بالایی اراعه داده است.

GPT (Generative Pre-trained Transformer)

سری مدل‌های GPT توسط OpenAI معارفه شدند و تمرکز مهم آن‌ها روی تشکیل متن روان و طبیعی است. این مدل‌ها ابتدا با حجم عظیمی از داده‌ها آموزش داده خواهد شد و سپس می‌توانند متن تشکیل کنند، به سوال‌ها جواب دهند یا حتی داستان‌نویسی کنند.

تفاوت با مدل‌های سنتی

برخلاف مدل‌های قدیمی که زیاد تر روی داده‌های محدود و قواعد اشکار عمل می‌کردند، مدل‌های تازه توانایی تعمیم‌پذیری بالاتری دارند. آن‌ها می‌توانند از میلیاردها پارامتر منفعت گیری کنند و متونی زیاد نزدیک به زبان طبیعی انسان تشکیل نمایند.

به همین علت، امروزه ابزارهایی همانند ChatGPT یا موتور جستجوی گوگل بیشتر از هر زمان فرد دیگر توانسته‌اند توانایی‌ای هوشمند و طبیعی را در تعامل با کاربر فراهم کنند.

کاربردهای پردازش زبان طبیعی در حوزه‌های گوناگون

پردازش زبان طبیعی تنها محدود به یک حوزه خاص نیست، بلکه در قسمت‌های گوناگون زندگی روزمره و صنایع گوناگون نقش کلیدی ایفا می‌کند.

کاربردهای NLP در حوزه متن

زبان نوشتاری یکی از اولین حوزه‌هایی است که NLP در آن به کار گرفته شد.

• ترجمه ماشینی: سرویس‌هایی همانند Google Translate یا DeepL قادرند متون را بین زبان‌های گوناگون ترجمه کنند.
• چت‌بات‌ها و دستیارهای هوشمند: تعداد بسیاری از سازمان‌ها برای حمایتمشتریان از چت‌بات‌های تجهیزبه NLP منفعت گیری می‌کنند.
• خلاصه‌سازی متن: مقالات طویل یا گزارش‌های خبری می‌توانند به طور خودکار خلاصه شوند.
• تحلیل احساسات: بازدید بازخورد کاربران برای شناسایی نظر مثبت، منفی یا خنثی.
• طبقه‌بندی متن و استخراج کلمات کلیدی: مقالات و اسناد به‌طور خودکار بر پایه نوشته دسته‌بندی خواهد شد.
• تصحیح خطای گرامری: ابزارهایی همانند Grammarly یا Microsoft Editor با NLP خطاهای نوشتاری را اصلاح می‌کنند.

کاربردهای NLP در حوزه گفتار و تعامل

زبان گفتاری نیز با منفعت گیری از NLP و تکنیک‌های پردازش صوت پیشرفت بسیاری داشته است.

• سیستم‌های تشخیص صدا و دستیارهای صوتی: ابزارهایی همانند Siri ،Alexa و Google Assistant نمونه بارز منفعت گیری از NLP در پردازش گفتار می باشند.
• تعامل انسان-رایانه (HCI): NLP امکان می‌دهد انسان‌ها با رایانه‌ها از طریق زبان طبیعی (صوت یا متن) ربط برقرار کنند.

کاربردهای NLP در صنایع گوناگون

• پزشکی: تحلیل داده‌های متنی و صوتی بیماران برای پشتیبانی به تشخیص بیماری‌ها.
• مالی: معامله های الگوریتمی و تحلیل گزارش‌های مالی متنی برای تصمیم‌گیری سریع تر.
• بازاریابی و خدمات مشتری: تحلیل بازخوردها و تشکیل سیستم‌های حمایتخودکار.
• موتورهای جستجو و SEO: پردازش زبان طبیعی در موتورهای جستجو برای فهمیدن بهتر سوال‌های کاربران و نمایش نتایج دقیق‌تر به کار می‌رود.

حوزه	نمونه کاربردها	توضیحات
متن	ترجمه ماشینی	ترجمه متن بین زبان‌های گوناگون (همانند Google Translate)
	چت‌بات‌ها و دستیارهای هوشمند	جواب‌گویی خودکار به کاربران در وب‌سایت‌ها و اپلیکیشن‌ها
	خلاصه‌سازی متن	استخراج با اهمیت ترین قسمت‌های متن‌های طویل
	تحلیل احساسات	شناسایی مثبت، منفی یا خنثی بودن یک متن
	طبقه‌بندی متن و استخراج کلمات کلیدی	دسته‌بندی اخبار، ایمیل‌ها یا مقالات به موضوعات گوناگون
	تصحیح خطای گرامری	شناسایی و اصلاح اشتباهات نوشتاری (همانند Grammarly)
گفتار و تعامل	سیستم‌های تشخیص صدا	تشخیص و تبدیل گفتار به متن (Speech-to-Text)
	دستیارهای صوتی	Siri، Alexa و Google Assistant برای جواب‌گویی صوتی
	تعامل انسان-رایانه (HCI)	برقراری ربط طبیعی بین انسان و ماشین
صنایع گوناگون	پزشکی	تحلیل متون پزشکی یا گزارش‌های بیماران برای تشخیص بیماری
	مالی	تحلیل داده‌های متنی گزارش‌ها و اخبار اقتصادی در معامله های الگوریتمی
	بازاریابی و خدمات مشتری	اتوماسیون حمایتمشتری و تحلیل بازخوردها
	موتورهای جستجو و SEO	بهبود نمایش نتایج جستجو و تحلیل کوئری‌های کاربران

ابزارها و پیاده‌سازی پردازش زبان طبیعی

پردازش زبان طبیعی علاوه‌بر جنبه‌های نظری، ابزارها و فریم‌ورک‌های متنوعی هم دارد که کار گسترش‌دهندگان و پژوهشگران را آسان‌تر می‌کند. این ابزارها امکان پیاده‌سازی سریع الگوریتم‌ها، آزمایش مدل‌های گوناگون و حتی منفعت گیری از مدل‌های آماده را فراهم می‌کنند.

زبان‌های برنامه‌نویسی رایج در NLP

زیاد تر پروژه‌های پردازش زبان طبیعی با زبان‌های پایتون و جاوا گسترش داده خواهد شد.

• پایتون: به علت داشتن کتابخانه‌های قوی یادگیری ماشین و NLP، پرکاربردترین زبان در این حوزه است.
• جاوا: در سیستم‌های سازمانی و برنامه‌های در مقیاس بزرگ کاربرد دارد.

کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌های پرکاربرد پایتون

• NLTK (Natural Language Toolkit): یکی از قدیمی‌ترین کتابخانه‌های پردازش متن که ابزارهای متنوعی برای توکن‌سازی، ریشه‌یابی و تحلیل نحوی دارد.
• SpaCy: کتابخانه‌ای سریع و بهینه برای پردازش متن در مقیاس بزرگ، با امکانات پیشرفته همانند شناسایی موجودیت‌ها.
• HuggingFace Transformers: کتابخانه‌ای محبوب برای کار با مدل‌های مدرن همانند BERT ،GPT و RoBERTa.
• TextBlob: ابزار ساده برای ماموریت های پایه‌ای همانند تحلیل احساسات و ترجمه.

مثال ساده پیاده‌سازی NLP با پایتون

برای نمونه، کد زیر مشخص می کند که چطور می‌توان با منفعت گیری از NLTK یک متن ساده را به کلمات شکسته (Tokenize) کرد:

import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords

# دانلود داده‌های موردنیاز در اولین اجرا
nltk.download('punkt')

text = "Natural Language Processing aka NLP has Many Libraries in Python."
tokens = word_tokenize(text)

print(tokens)

stop_words = set(stopwords.words('english'))  # برای فارسی می‌توان لیست سفارشی ساخت
filtered_words = [w for w in word_tokens if w.lower() not in stop_words]

print("بدون کلمات توقف:", filtered_words)

خروجی این کد لیستی از کلمات متن و حذف کلمات پرتکرار یا اضافی است که در مرحله های بعدی می‌تواند برای تحلیل‌های گوناگون مورد منفعت گیری قرار گیرد.

مزایا و محدودیت‌های پردازش زبان طبیعی

پردازش زبان طبیعی به‌گفتن یکی از شاخه‌های مهم هوش مصنوعی، توانسته تحول بزرگی در تعامل بین انسان و ماشین تشکیل کند. بااین‌حال، همانند تعداد بسیاری از فناوری‌ها، هم مزایا دارد و هم محدودیت‌ها.

مزایا

یکی از با اهمیت ترین مزایای NLP، شدت و دقت بالا در پردازش حجم عظیمی از داده‌های متنی است. درحالی‌که انسان نمی‌تواند در زمان مختصر میلیون‌ها کلمه را بخواند و تحلیل کند، سیستم‌های NLP این کار را در چند ثانیه انجام خواهند داد.
از دیگر مزایا می‌توان به اتوماسیون فرآیندها اشاره کرد؛ برای مثالً جواب‌گویی خودکار به مشتریان، تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی، یا دسته‌بندی مقالات بدون نیاز به نیروی انسانی. این چنین مقیاس‌پذیری بالا علتمی‌شود سازمان‌ها بتوانند داده‌های متنی گسترده‌ای را به‌طور همزمان پردازش کنند.

محدودیت‌ها

در کنار مزایا، محدودیت‌هایی نیز وجود دارد. یکی از مهم‌ترین چالش‌ها چندمعنایی بودن کلمات است؛ به‌گفتن مثال، کلمه «شیر» در فارسی می‌تواند به حیوان، نوشیدنی یا وسیله آب اشاره داشته باشد. این چنین زبان طبیعی زیاد پیچیده است و ساختارهای گرامری یا واژگان محاوره‌ای زیاد تر برای ماشین‌ها دشوار می باشند.
دیگر محدودیت، نیاز به داده‌های حجیم و باکیفیت است. برای آموزش مدل‌های NLP به میلیون‌ها نمونه متنی نیاز داریم و اگر این داده‌ها ناقص یا نامتوازن باشند، نتایج دقیق نخواهد می بود.

چالش‌های حوزه پردازش زبان طبیعی

با وجود پیشرفت‌های دیدنی، پردازش زبان طبیعی تا این مدت با مانع ها و سختی‌هایی مواجه است که حل آن‌ها نیازمند تحقیقات گسترده و داده‌های بهتر است.

یکی از بزرگ‌ترین چالش‌ها، ابهام زبانی (Ambiguity) است. تعداد بسیاری از کلمات و جملات در زبان طبیعی می‌توانند معانی مختلفی داشته باشند. برای نمونه، جمله‌ی «من کتاب را دیدم» می‌تواند به دیدن فیزیکی کتاب یا مطالعه آن اشاره داشته باشد. تشخیص معنی دقیق این موارد برای ماشین کار ساده‌ای نیست.

چالش دیگر مربوط به تنوع زبان‌ها و گویش‌ها است. هر زبان دارای قواعد دستوری، لغات و حتی واژگان خاص خود است. علاوه‌برآن، زبان‌های محاوره‌ای و گویش‌های محلی علتخواهد شد که آموزش مدل‌های جامع زیاد دشوار شود.

این چنین، فهمیدن مفاهیم پیچیده و عرصه‌محور تا این مدت محدودیت دارد. برای مثال، سیستم‌ها امکان پذیر در فهمیدن کنایه، طنز یا مفاهیم استعاری دچار اشتباه شوند. حتی مدل‌های پیشرفته نیز برای فهمیدن عمیق متون فلسفی، ادبی یا محتوای فرهنگی خاص نیاز به داده‌های بیشتری دارند.

در کنار این موارد، مسائل اخلاقی و امنیتی نیز نقل می باشند. مدل‌های NLP امکان پذیر به علت داده‌های آموزشی نادرست دچار سوگیری شوند یا اطلاعات حساس کاربران را به شکل ناخواسته پردازش کنند.

آینده پردازش زبان طبیعی

پردازش زبان طبیعی اکنون یکی از پرشتاب‌ترین حوزه‌های فناوری است و انتظار می‌رود در سال‌های آینده تغیرات چشمگیری در آن رخ دهد.

یکی از روندهای مهم، رشد اندوخته‌گذاری‌ها در NLP است. شرکت‌های بزرگ فناوری و حتی استارتاپ‌ها منبع های بسیاری را صرف گسترش مدل‌های زبانی و ابزارهای هوشمند کرده‌اند تا بتوانند توانایی کاربری بهتری تشکیل کنند.

این چنین، منفعت گیری گسترده‌تر از تشکیل زبان طبیعی (NLG) در تشکیل محتوا پیش‌بینی می‌شود. سیستم‌ها قادر خواهند می بود متون خبری، گزارش‌های مالی یا حتی محتوای خلاقانه را به‌صورت خودکار و با کیفیتی نزدیک به نویسندگان انسانی تشکیل کنند.

در حوزه تعامل انسان و ماشین، دستیارهای محاوره‌ای هوشمندتر خواهند شد. به جای جواب‌های ساده، این دستیارها می‌توانند او گفت‌وگوهای چندمرحله‌ای و طبیعی‌تر با کاربران داشته باشند.

یکی دیگر از نقاط عطف آینده، نقش مدل های زبانی بزرگ (LLMs) همانند ChatGPT خواهد می بود. این مدل‌ها نه تنها فهمیدن عمیق‌تری از زبان اراعه خواهند داد، بلکه می‌توانند به ابزارهایی چندمنظوره برای آموزش، تحقیق، تشکیل محتوا و حتی برنامه‌نویسی تبدیل شوند.

زمان‌های شغلی در حوزه NLP

با دقت به رشد سریع هوش مصنوعی و به‌اختصاصی پردازش زبان طبیعی، بازار کار این حوزه نیز به‌طور چشمگیری گسترش یافته است. شرکت‌های فناوری، استارتاپ‌ها و حتی سازمان‌های سنتی به جستوجو متخصصانی می باشند که بتوانند از داده‌های متنی و گفتاری قیمت استخراج کنند.

تحلیلگر داده‌های متنی

این نقش شامل بازدید و تحلیل حجم بسیاری از داده‌های متنی برای استخراج الگوها، روندها و بینش‌های کاربردی است. تحلیلگران داده‌های متنی طبق معمولً با ابزارهای آماری و یادگیری ماشین کار می‌کنند.

گسترش‌دهنده چت‌بات و سیستم‌های هوشمند

یکی از پرتقاضاترین موقعیت‌ها، گسترش چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی است. این افراد مسئول طراحی سیستم‌هایی می باشند که بتوانند به‌طور طبیعی با کاربران تعامل داشته باشند.

محقق NLP در دانشگاه‌ها و شرکت‌های فناوری

پژوهشگران در حوزه NLP روی گسترش الگوریتم‌های تازه، بهبود مدل‌های زبانی و از بین بردن چالش‌های حاضر (همانند فهمیدن کنایه یا چندمعنایی) تمرکز می‌کنند. این نقش زیاد تر در شرکت‌های پیشرفته فناوری و مراکز تحقیقاتی دیده می‌شود.

بازار کار NLP در ایران و جهان

در سطح جهانی، متخصصان NLP زمان‌های شغلی گسترده‌ای در شرکت‌های فناوری بزرگ همانند گوگل، مایکروسافت، آمازون و OpenAI دارند. در ایران نیز با رشد استارتاپ‌های حوزه فناوری و نیاز به سیستم‌های هوشمند، تقاضا برای متخصصان NLP رو به افزایش است. حوزه‌هایی همانند فین‌تک، سلامت دیجیتال، آموزش آنلاین و بازاریابی دیجیتال از با اهمیت ترین بازارهای داخلی محسوب خواهد شد.

جمع‌بندی

پردازش زبان طبیعی (NLP) یکی از با اهمیت ترین شاخه‌های هوش مصنوعی است که امکان فهمیدن و تشکیل زبان انسانی توسط ماشین‌ها را فراهم می‌کند. این حوزه ترکیبی از زبان‌شناسی محاسباتی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق است و در کاربردهای گسترده‌ای همانند ترجمه ماشینی، تحلیل احساسات، چت‌بات‌ها، سیستم‌های تشخیص صدا و موتورهای جستجو نقش کلیدی دارد.

با وجود پیشرفت‌های دیدنی، NLP هم چنان با چالش‌هایی همانند ابهام زبانی، چندمعنایی بودن کلمات و نیاز به داده‌های حجیم مواجه است. بااین‌حال، ظهور مدل‌های زبانی پیشرفته همانند BERT و GPT مشخص می کند که آینده این حوزه به سمت فهمیدن عمیق‌تر زبان و تعامل طبیعی‌تر انسان و ماشین حرکت می‌کند.

سؤالات متداول درمورد پردازش زبان طبیعی