شاید شما هم دیده باشید افرادی را که با گوشی تلفن هوشمند خود حرف می‌زنند. بله درست شنیدید حرف می‌زنند و یک سری دستورات را به صورت صوتی به تلفن همراه خود ارسال می‌کنند و  تلفن همراه هم در مقابل به صورت صوتی پاسخ می‌دهد. شاید سال‌ها پیش با دیدن این صحنه تعجب می‌کردیم و باورمان نمی‌شد که فردی بتواند به صورت محاوره‌ای و با زبان عامیانه‌ای که با دیگر افراد گفت و گو می‌کند با گوشی تلفن همراه خود ارتباط برقرار کند و گوشی تلفن همراه هم پاسخ او را بدهد. ولی امروز شاهد فراگیر شدن استفاده از تکنولوژی‌هایی  از این دست هستیم که دیگر تبدیل به بخشی از روزمرگی‌های افراد شده و آنها را در انجام امورات روزمره‌شان یاری می‌کند. از دستیارهای صوتی در گوشی‌های تلفن همراه تا سیستم‌های هوش مصنوعی تبدیل کننده متن به صوت را می‌توان در این دسته در نظر گرفت. اما واقعاً چطور یک دستگاه دیجیتالی به مثال یک انسان و به صورت صوتی با ما وارد تعامل شود؟ پاسخ این سؤال در پردازش زبان طبیعی و یا NLP نهفته است. اگر به صورت خلاصه بخواهیم تعریفی از NLP داشته باشیم باید بگوییم، NLP و یا پردازش زبان طبیعی یکی از زیر شاخه‌های علم هوش مصنوعی است که این امکان را فراهم می‌کند تا انسان بتواند به صورتی صوتی با دستگاه‌های دیجیتالی ارتباط برقرار کند. در این مقاله قصد داریم به بررسی عمیق و دقیق NLP بپردازیم و به سؤالات احتمالی شما عزیزان در این باره را پاسخ دهیم. سؤالاتی مثل پردازش زبان طبیعی یا NLP چیست؟ چگونه کار می‌کند؟ تاریخچه NLP و بسیاری سؤال دیگر. در ادامه با آرتیجس همراه باشید.

پردازش زبان طبیعی یا NLP چیست؟

پردازش زبان طبیعی یا به اختصار NLP یکی از زیرشاخه‌های علم هوش مصنوعی می‌باشد که تمرکز آن روی پیاده سازی روش و فرایندی برای فهم زبان انسانی و توانایی ایجاد ارتباط با انسان به صورت صوتی می‌باشد. به زبان تخصصی‌تر، NLP در تلاش است با کمک گرفت از یادگیری ماشین و یادگیری عمیق توانایی فهم مکالمات انسانی را در ماشین‌های مصنوعی تعبیه کند. پردازش زبان طبیعی روشی برای مطالعه ساختار زبان انسانی می‌باشد تا بتواند داده‌های بدون ساختار به دست آمده  از این طریق را به صورت داده‌های هدفمند و منطبق با احساسات گوینده پردازش کند.

تاریخچه NLP چیست؟ 

برای بررسی تاریخچه سیستم‌های پردازش زبان طبیعی باید به سال 1980 برگردیم. سال 1980 را می‌توان نقطه تولد سیستم‌های هوش مصنوعی مبتنی بر NLP دانست. البته سیستم‌های در سطح بسیار ابتدایی بودند و مبنای کاری آنها صرفاً یک سری قواعد پیچیده‌ای که به صورت ایستا و دستی تنظیم می‌شدند را شامل می‌شد، در اواخر همان سال بود که با ظهور یادگیری ماشینی و الگوریتم‌های آن تحولات بزرگی در پردازش زبان طبیعی اتفاق افتاد. ولی پردازش زبان طبیعی آن طور که امروزه آن را می‌شناسیم را باید بعد از به روی کار آمدن یادگیری عمیق در سال 2012 بررسی کرد. با ظهور یادگیری ماشین بود که NLP به شکل امروزی تکامل یافت.

NLP چگونه کار می‌کند؟

در ادامه می‌رسیم به طریقه کار پردازش زبان طبیعی و اینکه واقعاً ماشین‌ها گفتار انسان را چگونه تشخصی می‌دهند. پردازش زیان طبیعی سعی می‌کند با استفاده از الگوریتم‌های مختلف مثل الگوریتم‌های مربوط به یادگیری ماشین و یادگیری عمیق از داده‌های ساختار نیافته مربوط به مکالمه با انسان، داده‌های دارای مفهوم برای ماشین تولید کند. به بیان دیگر در پردازش زبان طبیعی با به کار گیری الگوریتم‌های یادگیری ماشین سعی می‌شود یک جمله را تجزیه و تحلیل کند و به معانی کلمات به کار رفته در آن پی ببرد. معمولاً تجزیه و تحلیل یک متن به دو روش تجزیه و تحلیل نحوی  و تجزیه و تحلیل معنایی انجام می‌شود. در تجزیه و تحلیل نحوی تلاش بر چینش درست کلمات از نظر قواعدی و دستوری است و در کنار تحلیل نحوی، تحلیل معنایی هم روی معنای درست کلمات به کار رفته در متون مورد استفاده قرار می‌گیرد.

کاربردهای NLP :

حوزه کاربردی پردازش زبان طبیعی بسیار وسیع است. مخصوصاً در سال‌های اخیر با پیشرفت‌های چشمگیر در این حوزه، شاهد ظهور سیستم‌های مبتنی بر صوت هستیم که از دقت بالایی برخوردار هستند و روزبه‌روز هم به شمار آنها افزوده می‌شود. در این قسمت از مقاله پردازش زبان طبیعی چیست، می‌خواهیم به بررسی حوزه‌های کاربرد NLP بپردازیم و چند مورد از برجسته‌ترین حوزه‌هایی که از سیستم‌های مبتنی بر NLP استفاده می‌کنند را بررسی کنیم :

دستیارهای صوتی :

یکی از محبوب‌ترین و رایج‌ترین نوع سیستم‌های مبتنی بر پردازش زبان طبیعی، دستیارهای صوتی موجود درگوشی‌های تلفن همراه و یا دستیارهای محبوبی مثل Alexa و  amazon  هستند. که کاربر می‌تواند همان گونه که با افراد دیگر مکالمه می‌کند با دستیار صوتی خود به تعامل بپردازد و دستورات را از طریق صوت به آن ارسال کند و نتیجه را به صورت صوت دریافت کند.

خلاصه نویسی :

یکی دیگر از کاربردهایی که ممکن است خیلی از افراد را در انجام امور روزمره‌شان کمک کند استفاده از سیستم‌های مبتنی بر NLP برای خلاصه نویسی است. شما با استفاده از این نوع سیستم‌های هوشمند می‌توانید با سرعت از هر متن و نوشته‌ای خلاصه تهیه کنید و در وقت خود برای مطالعه صرفه جویی کنید. 

تشخیص هرزنامه :

شاید در ابتدا تشخیص هرزنامه یا ایمیل‌های اسپم را جزئی از کاربردهای پردازش زبان طبیعی در نظر نگیرید، ولی بهتر است بدانید برای تشخصی برخی ایمیل‌های که با اهداف کلاهبرداری و یا فیشینگ و دیگر اهداف خرابکارانه به افراد ارسال می‌شود، پردازش زبان طبیعی خوش درخشیده است. پردازش زبان طبیعی با تشخصی لحن‌های گفتاری تهدید آمیز و خشن و یا اشتباهات بیش از حد گرامری و دستوری به کار رفته در متن، می‌تواند ایمیل‌هایی که با اهداف خرابکارانه برای افراد ارسال شده است را تشخیص دهد.
مواردی که بیان شد فقط گوشی ای از کاربردهای NLP در حوزه‌های مختلف بود و تمام آن نبود و بهتر است بدانید که از پردازش زبان طبیعی در آموزش، پزشکی، تولید و بسیاری حوزه‌های دیگر به صورت گسترده استفاده می‌شود.

مزایا و معایب NLP :

با روی کار آمدن پردازش زبان طبیعی و همه‌گیر شدن استفاده از آن، سرعت انجام بسیاری از کارها که شاید روزانه زمان زیادی برای انجام آنها صرف می‌شد کاهش یافت. لذا صرفه جویی در زمان را شاید بتوان یکی از مهم‌ترین ویژگی‌های پردازش زبان طبیعی به حساب آورد. از طرفی راحتی در ایجاد ارتباط با ماشین‌ها به صورت صوتی یکی از ویژگی‌هایی است که افراد را بیشتر به استفاده از این تکنولوژی سوق می‌دهد. لذا به عنوان دومین مزیت می‌توان سهولت بخشیدن ارتباط بین انسان و ماشین را در نظر گرفت. دسترسی آسان هم یکی دیگر از خوبی‌های پردازش زبان طبیعی است. امروزه همه افراد از گوشی‌های تلفن هوشمند استفاده می‌کنند و گوشی‌های تلفن هم عمداً مجهز به این تکنولوژی هستند، لذا شما با همان گوشی تلفنی که کارهای روزمره خود را انجام می‌دهید، می‌توانید به کمک پردازش زبان طبیعی برخی امورات خود را به صورت صوتی هم انجام دهید. از طرفی باید در نظر داشته باشیم که تکنولوژی‌های بر مبنای پردازش زبان طبیعی کاستی ها و ایراداتی هم دارند که انتظار می‌رود به‌ مرور زمان برطرف شود. اشتباه در تشخیص کلمات و معانی آنها، برخی خطاهای پردازشی و عدم انعطاف پذیری در تشخیص صوت شاید معایبی باشد که می‌تواند برای پردازش زبان طبیعی منظور کرد.

نتیجه گیری :

پردازش و فهم زبان گفتاری انسان یکی از کمبودهای دنیای هوش مصنوعی و ماشین‌های هوشمند بود. اینکه ماشین‌ها علاوه بر هوشمندی شبیه‌سازی شده از انسان، بتوانند حرف‌ها و مکالمات انسان را هم بفهمند. این امکانی بود که توسط NLP در ماشین‌ها و سیستم‌های مختلف هوشمند تعبیه شد تا دنیای سیستم‌ها و ماشین آلات هوشمند یک قدم دیگر به انسان گونه بودن نزدیک‌تر شوند. امروزه ربات‌های انسان نمای زیادی هستند که افراد وقتی که با آنها وارد مکالمه می‌شوند به سختی می‌توانند آنها را از انسان تشخیص دهند و این مهر تأییدی است بر پیشرفت‌های چشمگیر و امیدوار کننده NLP. با اینکه راه دور رو درازی در پیش روی این تکنولوژی تقریباً نو ظهور وجود دارد ولی با تلاش‌هایی که برای پیشبرد اهداف آن صورت می‌گیرد ما را نسبت به آینده پردازش زبان طبیعی و ساخت سیستم‌هایی شبیه‌تر از قبل به انسان از هر نظر امیدوارتر می‌کند.