امروزه در میان مدل‌های مختلف هوش مصنوعی که روزبه‌روز هم به تعداد آنها و هم به هوشمندی آنها افزوده می‌شود، ایجاد ارتباط با این ابزارهای هوش مصنوعی از طریق زبان طبیعی یکی از چالش‌های و دغدغه‌های بزرگ بر سر راه توسعه‌دهندگان این مدل‌ها است. افراد دوست دارد با این سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی به صورت صوتی و زبان طبیعی ارتباط برقرار کنند و پاسخ‌های خود را به صورت زبان طبیعی دریافت کنند. شاخه‌ای از علم هوش مصنوعی که این عملکرد را به مدل‌ها و سیستم‌ها و ماشین‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌آورد NLP یا پردازش زبان طبیعی نام دارد. NLP شاخه‌ای از علم هوش مصنوعی است که به ماشین‌های هوشمند اجازه می‌دهد تا زبان محاوره‌ای و طبیعی انسان را تشخیص دهند. با مطرح شدن این موضوع همیشه سؤالی که ذهن اکثر افراد را به خود مشغول می‌کند، این است که یک ماشین چگونه می‌تواند زبان انسان را بفهمد و به همان حالت پاسخ دهد. در اینجاست که پای مفهومی دیگری در پردازش زبان طبیعی و دنیای هوش مصنوعی به میان می‌آید. مفهومی که وظیفه تحلیل و درک مفهوم و معنای اطلاعاتی را دارد که به صورت صوتی و یا متنی و به عنوان دستور ورودی از کاربر گرفته است. این مفهومی NLU یا درک زبان طبیعی نام دارد. در این مقاله هدف ما بررسی این مفهوم در پردازش زبان طبیعی خواهد بود. با بررسی این مفهوم به این نتیجه خواهیم رسید که مدل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی چگونه زبان انسان را می‌فهمند. در ادامه با آرتیجنسهمراه باشید.

درک زبان طبیعی چیست و چگونه کار می‌کند؟

NLU که کوتاه شده عبارات Natural Language Understanding است، یکی از زیرشاخه‌های رویکرد پردازش زبان طبیعی NLP است. این تکنیک بر روی تجزیه و تحلیل و درک مفهوم و معنای زبان انسانی تمرکز دارد. NLU با استفاده از یک سری تکنیک‌های محاسباتی اقدام به تجزیه و تحلیل و تفسیر زبان طبیعی که به عنوان ورودی از کاربر گرفته می‌کند. این ورودی می‌تواند به صورت متن یا صوتی باشد که به زبان طبیعی انسان است. رویکرد درک زبان طبیعی با تجزیه جملات و تک‌تک کلمات موجود در ورودی، تلاش می‌کند تا ساختار معنایی و دستوری ورودی را تشخیص دهد و با کنار هم قرار دادن برداشت خود، از تجزیه بخش‌بخش ورودی، به مقصود و منظور اصلی کاربر پی ببر و یک دید کلی از ورودی داشته باشد. درک زبان طبیعی امروزه یکی از اجزای لاینفک مدل‌های هوشمند مبتنی بر هوش مصنوعی می‌باشد. شاید بهتر باشد برای درک اینکه NLU چگونه کار می‌کند، بهتر باشد تا مراحل کاری آن را در چند بخش به صورت جداگانه تجزیه و تحلیل و تفسیر کنیم:

پیش‌پردازش (Preprocessing):

 تقریباً در تمام مدل‌هایی که با داده سروکار دارد تمیز کاری و مرتب کردن داده‌ها یکی از اصول اولیه کار است که این مرحله معمولاً با نام پیش پردازش شناخته می‌شود. در این مرحله که می‌تواند شامل مواردی مثل حذف کلمات اضافی و یا تجزیه و تحلیل ساختار نحوی داده‌های ورودی باشد، داده‌های ورودی مرتب و ساختارمند می‌شود تا برای انجام اقدامات آتی آمادگی داشته باشند. 

تحلیل نحوی (Syntactic Analysis):

 در این مرحله ساختار نحوی جملات و ترکیب و ارتباط کلمات با یکدیگر مورد بررسی قرار می‌گیرد که شامل تشخیص ارتباطات نحوی، نوع کلمات و نقش آنها یکدیگر است. مثل تشخیص این که یک کلمه فعل هست یا فاعل 

تحلیل معنایی (Semantic Analysis):

 در این مرحله، مفاهیم و معانی کلمات و جملات در سیاق یکدیگر درک می‌شوند. این شامل تفسیر معانی چندین کلمه در یک جمله، مطابقت با مفهوم جمله در سطح معنایی، و حذف ابهامات است.

تحلیل احساسات (Sentiment Analysis):

 در برخی موارد سیستم‌های مبتنی بر NLU با تجزیه و تحلیل جملات و کلمات قادر به درک احساسات نیز هستند، احساساتی مثل غم، شادی، احساسات مثبت و منفی و غیره. در این مرحله سیستم‌های NLU سعی می‌کنند احساسات را در داده‌ها ورودی تشخیص دهند. 

تحلیل معلومات (Information Extraction):

در این مرحله تلاش می‌شود اطلاعات مشخصی مثل اسامی، موقعیت‌های مکانی و اطلاعات مربوط به زمان از داده‌های ورودی استخراج شود. این اطلاعات می‌تواند در درک بهتر ورودی به سیستم کمک کند. 

مدل‌های زبانی (Language Models):

 در این مرحله سعی می‌شود از مدل‌های زبانی پیشرفته مانند مدل‌های ترنسفورمر که از گرایش یادگیری عمیق بهره می‌برند برای بهبود درک و تفسیر زبان طبیعی و فهم سیاق جملات استفاده شود.

تفسیر تناقضات (Co-reference Resolution):

 در این مرحله از درک زبان طبیعی، سیستم اقدام به شناسایی کلمات مترادف و متضاد می‌کند و با تشخیص مناسب این نوع کلمات سعی می‌کند مفهوم و معنی اصلی ورودی را بهتر بفهمد 

کاربرد درک زبان طبیعی:

با توجه به ویژگی‌های درک زبان طبیعی یا NLU می‌توان به این نتیجه رسید که در حوزه‌های گسترده‌ای از هوشمند سازی سیستم‌ها و ماشین‌ها، می‌توان از این رویکرد استفاده کرد تا بتوان قابلیت درک زبان طبیعی را در ماشین‌های هوشمند پیاده سازی کرد. در زیر به برخی از موارد استفاده از درک زبان طبیعی می‌پردازیم و در مورد هر کدام توضیحاتی را ارائه می‌دهیم:
سیستم‌های پرسش و پاسخ: سیستم‌های NLU می‌توانند برای فهم و استخراج برخی اطلاعات و پاسخ به کاربر به زبان طبیعی بسیار مفید باشند.
ترجمه ماشینی: تجزیه و تحلیل و تفسیر جملات و کلمات در ترجمه از یک زبان به زبان دیگر یکی دیگر از موارد استفاده از درک زبان طبیعی است. ترجمه ماشینی می‌تواند در مواردی مثل مسافرت، تجارت بین‌المللی، و ارتباطات بین مللی بسیار مفید باشد.

تحلیل احساسات:

با استفاده از درک زبان طبیعی می‌توان از روی کلمات چه به صورت صوتی و چه به صورت متنی به احساسات کاربر پی برد و به تشخیص احساسات کاربر پرداخت. این اطلاعات می‌توانند در ارزیابی نظرات مشتریان و تجزیه و تحلیل بازار استفاده شوند.

پیشگویی و تحلیل در بازارهای مالی:

NLU می‌تواند متون خبری و اطلاعات مرتبط با بازارهای مالی را تجزیه و تحلیل کرده و به تصمیم‌گیری در مورد سرمایه‌گذاری‌های مالی به سرمایه گذاران کمک کند.

سفارشی‌سازی تبلیغات و بازاریابی:

با درک افکار و نیازهای مشتریان و تحلیل احساسات آنها، سیستم‌های NLU می‌توانند تبلیغات و استراتژی‌های بازاریابی را بهبود بخشند و مطابق خواست مشتریان خود عمل کنند.

نتیجه گیری:
پردازش زبان طبیعی یا NLP یکی از مهم‌ترین بخش‌ها در طراحی و پیاده سازی سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی است و یکی از مهم‌ترین بخش‌ها در پردازش زبان طبیعی، فهم زبان طبیعی است. که به لطف رویکرد NLU در پردازش زبان طبیعی این عملکرد بسیار بهینه‌تر از قبل انجام می‌شود. به کمک این زیرشاخه از پردازش زبان طبیعی متخصصان قادر به پیاده سازی مدل‌هایی هستند که می‌تواند زبان طبیعی و حتی احساسات کاربر را نیز تشخیص دهد. پردازش زبان طبیعی از این جهت مهم است که می‌توان به کمک آن به زبان طبیعی و محاوره‌ای انسانی با ماشین‌ها و سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی ارتباط برقرار کرد و پاسخ‌ها را هم به همین شکل دریافت کرد. در این مقاله دیدیم NLU چطور و با استفاده از چه تکنیک‌هایی می‌تواند زبان طبیعی را تجزیه و تحلیل و تفسیر کند و چطور می‌تواند زبان ما را بفهمد. با در نظر گرفتن سرعت سرسام آور پیشرفت در حوزه هوش مصنوعی و مدل‌های ترنسفورمری می‌توان انتظار داشت که در آینده‌ای نه چندان دور رویکرد پردازش زبان طبیعی و درک زبان طبیعی در تشخیص و تجزیه و تحلیل زبان طبیعی انسان بسیار هوشمندتر و  دقیق‌تر و بهینه‌تر عمل کند.