پردازش زبان طبیعی یکی از زیرشاخه‌های مهم هوش مصنوعی است که این امکان را به ما می‌دهد تا بتوانیم از طریق گفتار انسانی با ماشین‌ها و سیستم‌های هوشمند ارتباط برقرار کنیم. این شاخه از هوش مصنوعی از یادگیری ماشینی و شبکه‌های عصبی برای پیاده سازی این ویژگی کمک می‌گیرد. یکی از مراحل مهم کاری در پردازش زبان طبیعی، پردازش داده‌های متنی برای آموزش مدل‌های زبانی است. داده‌هایی که برای آموزش مدل‌های مبتنی بر یادگیری ماشینی در نظر گرفته می‌شوند، عموماً دارای ناهنجاری‌هایی مثل: نویزها، خطاها و کلمات تکراری و غیره هستند که کار کردن با این نوع داده‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشینی اغلب بسیار سخت و یا به کلی غیرممکن است. لذا قبل از استفاده از داده‌ها برای آموزش مدل‌های پردازش زبان طبیعی، پیش پردازش و نرمال سازی داده‌ها یکی از مراحل حیاتی و مهم می‌باشد. در این مقاله قصد داریم با پیش پردازش داده‌ها در پردازش زبان طبیعی و تکنیک‌های پیش پردازش داده های متنی بیشتر آشنا شویم. در ادامه با آرتیجنسهمراه باشید.

پیش پردازش داده‌ها در پردازش زبان طبیعی چیست؟

در تعریف کلی و کوتاه در مورد پیش پردازش داده‌های متنی باید گفت که پیش پردازش داده‌ها فرایندی است که در آن داده‌های خام که متشکل از کاراکترهای مختلفی همچون اعداد، حروف و کلمات هستند، به شکلی تمیز و سازمان یافته در میایند تا برای استفاده و تحلیل در مدل‌های یادگیری ماشینی آماده شوند. داده‌های خام که معمولاً از منابع مختلفی گردآوری می‌شوند، عمدتاً دارای نویزها، خطاها، نواقص و ناهماهنگی‌های بسیاری هستند که می‌توانند در فرایند آموزش مدل‌های پردازش زبان طبیعی باعث کاهش دقت و کارایی مدل شوند. به طور کلی هدف از پیش پردازش داده‌ها بهینه سازی آنها برای استفاده‌های مؤثر در تحلیل و مدل سازی است. 

تکنیک‌های پیش‌پردازش داده‌های متنی در پردازش زبان طبیعی:

در این بخش از مقاله با تعدادی از مهم‌ترین تکنیک‌های پیش پردازش داده‌های متنی در مدل‌های پردازش زبان طبیعی و مدل‌های زبانی بزرگ آشنا خواهیم شد و در مورد هر کدام توضیحاتی ارائه خواهیم داد:

حذف نویز (Noise Removal)

یکی از اولین گام‌ها در پیش‌پردازش داده‌های متنی در آموزش مدل‌های NLP، حذف نویزهای غیرضروری مانند اعداد، نشانه‌های نگارشی و کاراکترهای خاص است. نویزها معمولاً در متون خام وجود دارند و تأثیر منفی بر عملکرد مدل‌های NLP می‌گذارند.

توکن‌سازی (Tokenization)

توکن‌سازی فرایندی است که طی آن یک متن که متشکل از کلمات بسیاری است به قطعات کوچک‌تری به نام "توکن" تقسیم می‌شود. این توکن‌ها می‌توانند کلمات، جملات یا حتی کاراکترهای مربوط به آن متن باشند. این فرایند به مدل‌های NLP کمک می‌کند تا به جای کار با کل متن، با کلمات جداگانه کار کنند و عملکرد بهتری را به نمایش بگذارند.

کوچک‌سازی حروف (Lowercasing)

یکی دیگر از چالش‌های موجود پیش پردازش داده‌های متنی در آموزش مدل‌ها استفاده از حروف بزرگ و کوچک توأم با یکدیگر است. بنابراین، یکی از تکنیک‌های ساده و مؤثر در پیش‌پردازش داده‌های متنی، تبدیل تمامی حروف به حالت کوچک است. این کار از ایجاد نسخه‌های متعدد از یک کلمه در مدل‌های یادگیری جلوگیری می‌کند.

حذف واژه‌های بی اهمیت (Stopwords Removal)

کلماتی مانند "و"، "از"، "که"، "این" و سایر کلمات از این دست، واژه‌های بدون اهمیت معنایی در متن هستند که هیچ تأثیری روی معنای کلی متن ندارد. حذف این کلمات باعث می‌شود که مدل‌های NLP روی کلمات مهم‌تر و معنایی‌تر تمرکز بیشتری داشته باشد.

حذف کلمات تکراری و غیرضروری

یکی از مشکلات رایج در داده‌های متنی خام برای آموزش مدل‌های NLP، تکرار بی‌رویه کلمات است. این کلمات ممکن است در نتیجه خطاهای تایپی یا مشکل در ورود داده‌ها به وجود آمده باشند. حذف کلمات تکراری کمک می‌کند تا داده‌ها دقیق‌تر و تمیزتر شوند.

توکن‌سازی بای‌گرامی و تری‌گرامی (Bigram and Trigram Tokenization)

در این تکنیک، به‌جای تقسیم کردن متن به کلمات جداگانه، توالی دو یا سه کلمه پشت سر هم به‌عنوان یک توکن در نظر گرفته می‌شود. این کار می‌تواند روابط معنایی بین کلمات را بهتر نشان دهد و بهبود دقت مدل‌ها را به همراه داشته باشد.

تبدیل کلمات به وکتورهای عددی

برای استفاده از داده‌های متنی در آموزش مدل‌های یادگیری ماشین، باید این داده‌ها به شکل عددی تبدیل شوند. یکی از تکنیک‌های رایج برای انجام این کار، استفاده از روش‌های تعبیه کلمه یا همان Word Embeddings مانند Word2Vec و GloVe است. این روش‌ها هر کلمه را به یک وکتور عددی در فضای برداری تبدیل می‌کنند که نشان‌دهنده معنای آن است.

پاک‌سازی فضاهای خالی اضافی

در متون، به‌ویژه متونی که از منابع مختلف گردآوری شده‌اند، ممکن است فضاهای خالی زیادی بین کلمات یا جملات وجود داشته باشد. پاک‌سازی این فضاهای خالی می‌تواند به بهبود تحلیل متن کمک کند و باعث شود مدل‌ها دقت و عملکرد بیشتری داشته باشند.

نتیجه گیری:
داده‌ها یکی از مهم‌ترین عناصر در آموزش انواع مدل‌های هوش مصنوعی است. در هر بخشی از علم هوش مصنوعی که قصد آموزش مدلی را داشته باشید، نیاز به داده‌هایی دارید که این مدل بتواند از روی آن داده‌ها آموزش ببیند؛ اما هر داده‌ای برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی مناسب نیست. داده‌هایی که برای آموزش مدل در نظر گرفته می‌شوند، باید قبل از در اختیار قرار گرفتن مدل از یک مرحله پیش پردازش عبور کرده و به اصطلاح نرمالیزه شود. تکنیک‌های مختلفی برای پیش پردازش و نرمالیزه کردن داده‌های آموزشی وجود دارد که به تعدادی از آنها برای پیش پردازش داده‌های متنی در پردازش زبان طبیعی پرداختیم و در مورد هر کدام توضیحاتی ارائه دادیم. در این مقاله به اهمیت پیش پردازش داده‌های پرداختیم و دیدیم که هرچند توجه کمی به پیش پردازش داده‌ها در یادگیری ماشینی می‌شود؛ اما این بخش از آموزش مدل‌های هوش مصنوعی یکی از مهم‌ترین بخش‌هاست.