یکی از مهم‌ترین زیرشاخه‌های علم هوش مصنوعی پردازش زبان طبیعی است. به کمک این شاخه از هوش مصنوعی است که امروزه بشر توانسته به صورت زبان محاوره‌ای با ماشین‌های هوشمند ارتباط برقرار کند. ربات‌های هوشمندی مثل Ameca و یا چت بات‌های هوشمند و پیشرفته‌ای مثل Chat GPT به کمک همین تکنولوژی می‌توانند زبان انسان را بفهمند و مثل یک انسان و به زبان طبیعی انسان پاسخ دهند. پردازش زبان طبیعی معمولاً به کمک دیگر تکنیک‌های هوش مصنوعی مثل یادگیری ماشین و شبکه‌های عمیق عصبی کار می‌کند؛ اما سؤالی که اینجا مطرح است این است که سیستم‌های هوشمند مبتنی بر پردازش زبان طبیعی چگونه می‌تواند مکالمات کاربر را بفهمند و به آنها به زبانی طبیعی پاسخ دهند. برای انجام این کار لازم است که ماشین هوشمند مبتنی بر پردازش زبان طبیعی روی مجموعه متنوعی از متون زبان طبیعی آموزش ببیند تا بتواند زبان انسانی را تشخیص دهد. به این مجموعه متنوع و گسترده از متون مربوط به ساختار و قواعد زبان‌های مختلف کورپوس زبانی یا Corpus گفته می‌شود. موضوع بحث ما در این مقاله همین مبحث است. در این مقاله قصد داریم بیشتر با مفهوم کورپوس زبانی آشنا شویم و ببینیم که مدل‌های می‌تنی بر پردازش زبان طبیعی چگونه با استفاده از آن آموزش می‌بینند و چگونه کار می‌کنند. در ادامه با آرتیجنسهمراه باشید.

کورپوس زبانی یا Corpus در پردازش زبان طبیعی چیست؟

کورپوس زبانی به مجموعه‌ای از متون و نمونه‌های زبانی اطلاق می‌شود که به عنوان داده‌های ورودی و مورد نیاز برای تجزیه و تحلیل و مطالعه در زمینه زبان و زبان‌شناسی مورد استفاده قرار می‌گیرد. در اینجا می‌توان این‌طور نتیجه گیری کرد که کور پس زبانی فقط مختص پردازش زبان طبیعی مثل دستیار صوتی نیست و دامنه کاربردی گسترده‌ای دارد. این مجموعه از متون و نمونه‌های زبانی می‌توانند شامل مقالات، کتب، مکالمات گفتاری، نمونه‌های متنی گفتاری و غیره باشند این اطلاعات به صورت دیجیتالی یا الکترونیکی ذخیره می‌شود. از کورپوس‌های زبانی برای درک بهتر نحوه استفاده از زبان طبیعی و مفاهیم مختلف و مرتبط در زبان‌شناسی استفاده می‌شود. با توجه به ویژگی‌های کورپوس زبانی می‌توان آن را به عنوان یک مرجع قوی از داده‌های آموزشی برای سیستم‌های هوشمند مبتنی بر پردازش زبان طبیعی در نظر گرفت. با استفاده از این مرجع داده می‌توان هر سیستم پردازش زبان طبیعی را آموزش داد تا بتواند اصول، قواعد و ساختار زبان طبیعی را یاد بگیرد.

انواع کورپوس در پردازش زبان طبیعی:

کورپوس های زبانی در انواع مختلفی موجود هستند و می‌توان بر اساس موضوع مورد نظر پردازش زبان طبیعی یکی از آنها را به کار گرفت. در زیر چند نوع از انواع مختلف کورپوس زبانی پرکاربرد و محبوب را بررسی می‌کنیم:

کورپوس‌های عمومی (General Corpora): این نوع کورپوس‌ها از کرپوس های زبانی برای آموزش مدل‌های عمومی پردازش زبان طبیعی مورد استفاده قرار می‌گیرد و شامل مجموعه‌ای از متون و ساختارهای زبانی از جمله اخبار، مقالات وب، کتب عمومی، متون ادبی و... می‌باشد. 

کورپوس‌های تخصصی (Specialized Corpora): همان طور که از نام آن هم پیدا از کورپوس تخصصی برای آموزش مدل‌های پردازش زبان طبیعی در زمینه‌های تخصصی استفاده می‌شود و شامل متون و محتوای تخصصی مثل پزشکی، مهندسی، علوم و غیره می‌باشد.

کورپوس‌های تاریخی (Historical Corpora): برای آموزش مدل‌های پردازش زبانی با اصول و قواعد و ساختار زبانی مربوط به تاریخ و متون تاریخی از این کورپوس استفاده می‌شود.

کورپوس‌های ترجمه ماشینی (Parallel Corpora): این کورپوس‌ها هم شامل متون متناظر برای دو زبان مختلف هستند و برای توسعه مدل‌های ترجمه ماشینی مبتنی بر پردازش زبان طبیعی مورد استفاده قرار می‌گیرند.

مزایا و چالش‌های کورپوس زبانی در پردازش زبان طبیعی:

در این قسمت از مقاله کورپوس زبانی در پردازش زبان طبیعی اشاره خواهیم کرد به مزایای استفاده از آن در مدل‌های پردازش زبان طبیعی و خواهیم دید که استفاده از کورپوس زبانی در آموزش سیستم‌های هوشمند مبتنی بر پردازش زبان طبیعی چه تأثیر و مزایایی دارد:

آموزش مدل‌ها: همان طور که اشاره شد یکی از مهم‌ترین کاربردهای کورپوس‌ها استفاده از آنها به عنوان داده‌های آموزشی برای مدل‌های NLP است. با آموزش مدل‌های مبتنی بر پردازش زبان طبیعی بر روی داده‌های کورپوس، می‌توان تا حدود زیادی از نمونه‌های زبانی، درک و پاسخگویی به زبان انسانی را پوشش داد.

تست و ارزیابی مدل‌ها: یکی دیگر از کاربردهای کورپوس در پردازش زبان طبیعی استفاده از آن برای ارزیابی کیفیت مدل‌های NLP می‌باشد. می‌توان با استفاده از داده‌های کورپوس مدل‌های NLP را ارزیابی کرد و ایرادات احتمالی موجود در این مدل‌های را تشخیص داد.

تحقیقات علمی: کورپوس‌ها برای پیشبرد تحقیقات علمی در زمینه‌ NLP هم بسیار مفید هستند. محققان می‌توانند روی این داده‌ها تحلیل‌های مختلفی انجام دهند و از نتایج به دست آمده در تحقیقات خود استفاده کنند.

تحلیل متون و پیش‌پردازش: کورپوس‌های زبانی معمولاً به عنوان منبع اصلی برای تجزیه و تحلیل متون و انجام پیش‌پردازش روی متون مختلف استفاده می‌شوند. این اطلاعات می‌توانند برای استخراج اطلاعات مفهومی، شناسایی الگوها و تعیین خصوصیات متون بسیار مفید باشد.

پژوهش‌های مقایسه‌ای: یکی دیگر از کاربردهای کورپوس های زبانی امکان مقایسه و تشخیص تفاوت بیت ساختار و متون زبان‌های مختلف است.

توسعه مدل‌های ترجمه ماشینی: مدل‌های ترجمه ماشینی از جمله مدل‌های هوشمندی هستند که برای آموزش نیاز به منبع وسیعی از داده‌های زبانی دارند. کورپوس زبانی می‌تواند برای آموزش چنین مدل‌هایی بسیار کارآمد باشد.

نتیجه گیری:
در این مقاله با بعد دیگری از روش کار مدل‌های مبتنی بر پردازش زبان طبیعی یا NLP آشنا شدیم و دیدیم که کورپوس زبانی یا Corpus در پردازش زبان طبیعی در آموزش مدل‌های مبتنی بر آن چقدر تأثیر گذار است. کورپوس زبانی را می‌توان دیتاستی بسیار قوی از ساختارها، اصول، قواعد و متون مختلف زبانی در نظر گرفت که برای آموزش مدل‌های مبتنی بر پردازش زبان طبیعی مورد استفاده قرار می‌گیرد. با استفاده از داده‌های گسترده در زبان‌های مختلف است که مدل‌های پردازش زبان طبیعی می‌توانند در درک و ارائه پاسخ به زبان طبیعی هر چه بیشتر به انسان شبیه باشند. استفاده از کورپوس زبانی برای آموزش مدل‌های پردازش زبانی می‌تواند باعث پیشرفته‌تر شدن این دیتا ست قوی از متون زبانی شود، به این شکل که مدل‌های پردازش زبانی با استفاده از کورپوس زبانی می‌توانند زبان انسانی را یاد بگیرند و در مقابل هم به پیشرفت و رفع ایرادات از کورپوس زبانی کمک کنند. این رابطه دو طرفه می‌تواند باعث بهبود مدل‌های پردازش زبانی از یک سو و رفع ایرادات و تکمیل شدن کورپوس زبانی از سوی دیگر کمک کند.