یکی از جالب‌ترین قابلیت‌های سیستم‌های هوش مصنوعی مبتنی بر پردازش زبان طبیعی، قدرت فهم و درک جملات و متون است. امروزه انسان‌ها موفق شده‌اند تا با به کار گیری علم هوش مصنوعی و زیرشاخه پردازش زبان طبیعی، ماشین‌ها و سیستم‌هایی طراحی کنند که می‌توانند جملات و متون دریافتی از کاربر را تجزیه و تحلیل کرده و آن را درک کنند. ChatGPT متعلق به شرکت هوش مصنوعی OpenAI و یا ربات چت Gemini ، متعلق به گوگل، نمونه‌هایی از این رویکرد در سیستم‌ها و مدل‌های مبتنی بر پردازش زبان طبیعی است. شاید شما هم در ابتدا با دیدن این ویژگی خارق العاده در سیستم‌های هوش مصنوعی این سؤال برایتان پیش آمده باشد که یک ماشین یا مدل هوش مصنوعی چگونه می‌تواند جملات و کلمات موجود در یک متن را درک کند. پاسخ این سؤال رویکردی در پردازش زبان طبیعی به نام تحلیل سینتکس یا syntax analysis می‌باشد. به کمک تکنیک پردازش سینتکس می‌توان قدرت درک متون و جملات را در سیستم‌های هوش مصنوعی مبتنی بر پردازش زبان طبیعی پیاده کرد. در این مقاله قصد داریم با این مفهوم بیشتر آشنا شویم و بررسی کنیم که این تکنیک چگونه کار می‌کند و چگونه می‌تواند جملات را تجزیه و تحلیل و درک کند. در ادامه با آرتیجنسهمراه باشید.

تحلیل سینتکس در پردازش زبان طبیعی چیست و چگونه کار می‌کند؟

تحلیل سینتکس در پردازش زبان طبیعی به فرایندی اطلاق می‌شود که در آن جملات تجزیه و تحلیل شده و ساختار گرامری و نحوی آنها و ارتباط کلمات جمله با یکدیگر بررسی می‌شود تا سیستم بتواند به معنای دقیق جمله پی ببرد. در این روش سیستم با استفاده از تکنیک تحلیل سینتکس تلاش می‌کند کلمات موجود در یک جمله را به صورت جداگانه از نظر نحوی و  معنایی بررسی کند و با بررسی ارتباط کلمات موجود در جمله با یکدیگر تلاش می‌کند تا معنای آن را متوجه شود. این تکنیک یکی از روش‌های مؤثر برای فهم و درک ماشین‌های و سیستم‌های هوش مصنوعی از زبان انسانی است و روشی است که سیستم هوش مصنوعی مبتنی بر پردازش زبان طبیعی با استفاده از آن می‌تواند زبان انسانی را متوجه شود. برای درک بهتر روش کار تحلیل سینتکس مراحل کار آن را در زیر بیان کرده و در مورد هر کدام توضیحاتی ارائه می‌کنیم.

تقسیم جمله به کلمات:

اولین مرحله از فرایند تحلیل سینتکس تبدیل و تجزیه جمله به کلمات تشکیل دهنده آن است. در این مرحله تلاش می‌شود که با توجه به علائم نگارشی و نقطه و فاصله، کلمات موجود در جمله تشخیص داده شده و از هم جدا شوند.

تحلیل نحوی:

در مرحله بعدی و پس از تجزیه جمله به کلمات تشکیل دهنده آن تلاش می‌شود با تجزیه و تحلیل نحوی کلمات به ساختار نحوی کل جمله پی ببریم. در این مرحله با تشخیص نحوی اجزای جمله مانند فاعل، فعل، مفعول، صفت، قید و ... بودن آن، تلاش می‌شود تا ساختار نحوی کل جمله مشخص شود.

ساخت درخت نحوی (Parse Tree):

در این مرحله، یک ساختار درختی از تحلیل نحوی جمله ساخته می‌شود. این درخت نشان می‌دهد که هر کلمه در جمله به چه شکل و عنوانی با دیگر کلمات جمله در ارتباط است. به این صورت که هر گره از درخت یک کلمه و هر یال منشعب شده از کلمه ارتباط آن کلمه با دیگر کلمات را نشان می‌دهد.

تحلیل و تفسیر:

در این مرحله که معمولاً به عنوان آخرین مرحله در تحلیل سینتکس شناخته می‌شود، درخت تشکیل شده از تجزیه و تحلیل نحوی کلمات به صورت کلی تحلیل می‌شود تا معنای دقیق جمله استخراج شود. این مرحله شامل تشخیص نقش‌های نحوی، تعیین ارتباطات میان کلمات و درک معنای جمله می‌شود.

کاربردهای تحلیل سینتکس در پردازش زبان طبیعی:

حالا که با مفهوم تحلیل سینتکس در پردازش زبان طبیعی آشنا شدیم، وقت آن رسیده تا در این بخش از مقاله به تعدادی از کاربردهای این تکنیک هم اشاره کنیم. در ادامه به برخی از کاربردهای تحلیل سینتکس اشاره کرده و در مورد هر کدام توضیحاتی ارائه می‌کنیم.

ترجمه ماشینی: 

یکی از مواردی که بسیار وابسته به تکنیک تحلیل سینتکس است، فرایند ترجمه ماشینی است. تجزیه و تحلیل کلمات در جملاتی که برای ترجمه به سیستم‌های ترجمه ماشینی داده می‌شود؛ از اهمیت بسیار بالایی برخوردار است. در ترجمه ماشینی از تحلیل سینتکس برای تجزیه و تحلیل جملات منبع و ساختار کلمات آن‌ها به صورت ماشینی استفاده می‌شود. این فرایند می‌تواند شامل مراحلی همچون، ترجمه کلمه به کلمه، تحلیل ساختار گرامری و انتقال معانی باشد.

خلاصه‌سازی: 

سیستم‌های هوش مصنوعی خلاصه سازی یکی دیگر از مواردی است که از تحلیل سینتکس استفاده می‌کند. سیستم‌های خلاصه ساز هوش مصنوعی سیستم‌هایی هستند که با دریافت متن از کاربر تلاش می‌کنند خلاصه‌ای از متن دریافتی را به کاربر ارائه دهند، لذا تجزیه و تحلیل جمله و کلمات آن و تشخیص ساختار نحوی و معنایی و ارتباط کلمات موجود در متن در این مورد هم از اهمیت بالایی برخوردار است. 

تحلیل احساسات: 

اگر بتوان با استفاده از تحلیل سینتکس به بار معنایی جملات پی برد، می‌توان از این روش برای تحلیل و تشخیص احساسات موجود در متون هم استفاده کرد، لذا گاهی اوقات تشخیص احساسات و نظرات در متون یکی دیگر از کاربردهای تحلیل سینتکس می‌باشد. 

نتیجه گیری:
در بحبوحه پیشرفت سرسام آور هوش مصنوعی در دهه اخیر، یکی از زیرشاخه‌های مرتبط به آن که بسیار مورد توجه است، پردازش زبان طبیعی است. پردازش زبان طبیعی کلیدی است برای طراحی سیستم‌های و ماشین هوش مصنوعی که می‌توانند زبان انسان‌ها را بفهمند و پاسخ‌ها را هم به زبان انسان‌ها ارائه دهند. یکی دیگر از ویژگی‌های مهم در پردازش زبان طبیعی که بسیار مورد توجه است، قدرت آن در تجزیه و تحلیل و درک متون است. در مقاله پیش رو دیدیم که چگونه با استفاده از تکنیکی به اسم تحلیل سینتکس، می‌توان سیستم‌های پردازش زبان طبیعی را قادر ساخت که جملات موجود در ورودی‌های متنی را تجزیه و تحلیل کرده و درک کنند. در ادامه و پس از آشنایی با مفهوم تحلیل سینتکس با کاربردهای این تکنیک آشنا شدیم و دیدیم که گستره بزرگی از مدل‌ها و سیستم‌های هوش مصنوعی مبتنی بر پردازش زبان طبیعی به این مفهوم وابسته هستند. از ترجمه ماشینی گرفته تا تشخیصی احساسات و سیستم‌های خلاصه سازی از این تکنیک برای درک و فهم متون استفاده می‌کنند.