معالجة اللغة الطبيعية - (Natural Language Processing)، تناولنا في المقالات السابقة موضوع الذكاء الاصطناعي، وكيفية تماثل الآلة لعملية التفكير البشرية. تطرقنا إلى استخدام تقنيات التعلم الآلي، والتفكير العميق باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية لتعليم الآلة كيف تتعلم بطريقة مشابهة للدماغ البشري.
مع تطور التكنولوجيا، طرأت احتياجات جديدة، منها الرغبة في التفاعل مع الآلة بلغة طبيعية، حيث تعتبر اللغة الباينرية - Binary Code ( 0 و 1) هي اللغة الوحيدة التي تفهمها الآلة. هذا الطموح يطرح تحديات جديدة، فمثلاً يمكن للفرد أن يطلب من الآلة تشغيل الفلاش على هاتفه أو البحث عن طريقة عمل الكعكة دون الحاجة إلى التدخل البشري.
تأتي هنا أهمية معالجة اللغة الطبيعية، حيث تساعد هذه التقنية الآلة على فهم اللغة التي يستخدمها الإنسان، سواء كانت باللغة العربية، الإنجليزية، الصينية أو أي لغة أخرى على وجه الأرض، وتمكن الآلة من التفاعل معنا بشكل سلس وفهم الاتصال بطريقة بديهية.
ما هي معالجة اللغة الطبيعية؟
"معالجة اللغة الطبيعية" هي إحدى فروع الذكاء الاصطناعي التي تهتم بفهم اللغة التي يستخدمها الإنسان. يتعامل الباحثون في هذا المجال مع تحليل الكلمات والعبارات والجمل والنصوص، بهدف جعل الحواسيب قادرة على فهم والتفاعل بلغة تشبه تمامًا لغة الإنسان. يتم ذلك باستخدام تقنيات متقدمة مثل التحليل النحوي، والتحليل الدلالي، وتحليل النصوص، والتعلم الآلي، والرؤية الحاسوبية واستخدام الشبكات العصبية وتقنيات التعلم العميق.
الهدف الرئيسي هو مساعدة الحواسيب على التعرف على لغة الإنسان وفهمها بشكل أفضل. تطبيق "معالجة اللغة الطبيعية" يعزز التواصل بين البشر والحواسيب، مما يسهل العمليات البحثية والتحليلية في مختلف المجالات الأكاديمية والصناعية والتجارية. كما يُسهم في تحسين جودة خدمات العملاء، وتعزيز الكفاءة في معالجة البيانات الضخمة والتحليل اللغوي.
من المتوقع أن تتطور تقنيات "معالجة اللغة الطبيعية" في المستقبل، مما يعزز فعاليتها في مختلف المجالات الحيوية والاقتصادية والاجتماعية.
شرح العلاقه بين ال AI, ML, DL and NLP
تُعَدُّ معالجة اللغة الطبيعية (NLP) فرعًا من فروع الذكاء الاصطناعي (AI). يمكن تعريف الذكاء الاصطناعي على أنه القدرة على التعلم واتخاذ القرارات بدرجة ذكاء يحاكي الذكاء البشري، ويتم ذلك بشكل مستقل بطريقة تشبه تمامًا التفكير البشري.
أما التعلم الآلي فهو يشير إلى مجموعة من الأساليب والتقنيات التي تعتمد على البيانات والخوارزميات لتحسين أداء النظام في مهمة محددة. أما التعلم العميق، فيعتمد على استخدام الشبكات العصبية العميقة لتحليل البيانات واستخراج التمثيلات الأكثر تجريدًا للبيانات.
من ناحية أخرى، تمثل معالجة اللغة الطبيعية مجالًا داخل مجالات الذكاء الاصطناعي يتعامل مع تحليل وفهم النصوص الطبيعية، مثل التحليل اللغوي وتحليل المشاعر والترجمة الآلية.
ومن أجل تحقيق مهام معالجة اللغة الطبيعية، يعتمد الباحثون على استخدام التعلم الآلي والتعلم العميق كأدوات رئيسية لتدريب النماذج التي يمكنها فهم والتفاعل مع اللغة الطبيعية.
وقد ثبت أنه من الصعب معالجة البيانات غير المهيكلة التي تتمثل في الإعلانات أو التغريدات أو المشاركات، لأنها لا تتناسب مع هياكل قواعد البيانات التقليدية. يأتي هنا دور التعلم العميق في معالجة هذه البيانات، حيث يسعى إلى فهم المعنى المتعمق للغة الطبيعة.
وذلك لأن تقنيات التعلم العميق تسعى إلى استكشاف المعنى المنطقي للكلام، وليس الاقتصار على تحليل الكلمات الرئيسية بالطرق التقليدية. بل وتسعى إلى فهم المعنى المناسب للسياق من خلال تحديد السياقات والتركيبات الكلامية في سياق الموضوع أو المحادثة.
بشكل عام، معالجة اللغة الطبيعية تمكن الآلات من فهم المعاني الحرفية والسياقية للكلام، والكشف عن أشكال متعددة للتعبير مثل السخرية أو التعبير عن المشاعر.
Natural Language Understanding
التفهم أو الفهم الطبيعي للغة، المعروف أيضًا بفهم اللغة الطبيعية (Natural Language Understanding)، يمثل مجالًا في مجالات الذكاء الاصطناعي يكرس اهتمامه لفهم اللغة اليومية التي نستخدمها في تفاعلاتنا البشرية. يتعدى هذا المجال فقط فهم الكلمات الرئيسية، حيث يتعين على الآلة أن تتفهم اللغة الطبيعية بشكل يشبه فهمنا كبشر.
اللغة الطبيعية تتكون من عدة عناصر:
1.الصوتيات (Phonology):
يتناول دراسة الأصوات وكيفية ترتيبها و تكوينها في اللغة. يتعمق في الأنظمة الصوتية للغات المختلفة وكيفية تشكيل الأصوات وتفاعلها مع بعضها.
2.الصرف (Morphology):
يدرس الوحدات الصغيرة في اللغة، المعروفة باسم المورفيمات، وكيفية تكوينها وتشكيلها لإنشاء الكلمات. يتعامل مع تحليل الكلمات إلى مكوناتها ذات المعنى وتركيباتها المختلفة.
3.البراجماتيات (Pragmatics):
يدرس كيفية استخدام اللغة في التواصل الفعلي وكيفية تفسير المعنى والمفاهيم الواردة خلف الجمل والعبارات. يتعامل مع العوامل الاجتماعية والثقافية التي تؤثر على استخدام وفهم اللغة.
4.النحو (Syntax):
يدرس ترتيب الكلمات والعبارات والعلاقات بينها في الجملة. يتعامل مع القواعد التي تشكل الجمل الصحيحة ويحلل باقي العناصر في الجملة.
5.المعنى (Semantics):
يدرس المعنى والمفهوم في اللغة، وكيفية تفسير الكلمات والجمل والعبارات والنصوص والعلاقات بينها. يتعامل مع نقل المعنى وفهمه في سياقات متنوعة.
باختصار، فإن فهم اللغة الطبيعية يشمل التفاعل مع جميع جوانب اللغة، من الصوتيات إلى الصرف والبراجماتيات والنحو والمعنى.
خطوات معالجة اللغة الطبيعية
عملية معالجة اللغات الطبيعية(Pre-processing steps in Natural Language Processing) تبدأ بإدخال النص، حيث تعتمد عملية المعالجة في الخطوة الأولى على إعداد النص بطريقة تسهل عملية المعالجة.
على سبيل المثال، لنأخذ الجملة: "جنى عادت إلى الجامعة"، سنبدأ عملية المعالجة بها.
Tokenization.1 (التقسيم إلى توكينات):
هي الخطوة الأولى في المعالجة الأولية، حيث تقوم بتقسيم الجمل الكبيرة إلى كلمات أو توكينات. يكون تحويل النص إلى توكينات مهمًا لتسهيل تحليل الجملة ومعالجتها بواسطة الآلة. يسهم ذلك في تحسين دقة وكفاءة خوارزميات معالجة اللغة الطبيعية عبر تقليل الغموض في النص وتحديد المقصود بناءً على السياق.
Lowercasing.2 (تحويل الأحرف إلى صغيرة):
هي عملية تحويل الحروف الكبيرة في الكلمات إلى حروف صغيرة، مثل تحويل "APPLE" إلى "apple". يساعد هذا في توحيد الكلمات وتسهيل عمليات المعالجة.
3.إزالة الكلمات الزائدة (Stop Words Removal):
تعنى بإزالة الكلمات الشائعة والمتكررة في اللغة، والتي قد لا تحمل معنى فعّالًا. مثال على بعض الكلمات الزائدة هي "و"، "في"، "إلى"، وما إلى ذلك. يُجرى هذا لتقليل حجم البيانات وتحسين كفاءة معالجة اللغة الطبيعية.
4.Stemming
عملية الرجوع إلى الأصل أو Stemming تتمثل في تقليل الكلمة إلى شكلها الأساسي أو جذرها، حيث يمكن أن تعود الكلمات المتشعبة إلى جذر مشترك. على سبيل المثال، يتم تحويل "playing"، "playes"، و "played" إلى الجذر المشترك "play". يُستخدم الـ Stemming لتقليل التنوع في الكلمات، مما يُساعد في تسهيل مهام مثل تصنيف النصوص وتحليل المشاعر.
تلعب الـ Stemming دورًا حيويًا في معالجة النصوص، حيث يساهم في تقليل عدد الكلمات المميزة في المجموعة، مما يسهل تحليل البيانات. من خلال توحيد الكلمات إلى شكلها الأساسي، يمكن دمج الأشكال المختلفة لنفس الكلمة، مما يحسن دقة وكفاءة مهام معالجة اللغة الطبيعية.
يوجد عدة خوارزميات شائعة للـ Stemming، مثل خوارزمية Porter Stemming وخوارزمية Snowball Stemming، التي تعتمد على مجموعة من القواعد لتقليل الكلمات إلى شكلها الأساسي.
5.Lemmatization
على الجانب الآخر، تقوم عملية Lemmatization بتقليل الكلمات إلى شكلها الأساسي أو شكلها في القاموس، المعروف أيضًا باسم "lemma".كما تساعد هذه العملية في توحيد الكلمات وتقليل التباين، مما يُسهم في فهم أفضل للنص. كذلك يعتبر الـ Lemmatization ضروريًا في مجال معالجة اللغة الطبيعية لتقليل التنوع في الكلمات وتحليل النصوص بشكل أكثر دقة، كما يُستخدم lemma أيضا في مهام مثل تحليل المشاعر ونمذجة الموضوعات وتصنيف النصوص.
الفرق بين StemmingوLemmatization
الـ Stemming والـ Lemmatization هما تقنيتان شائعتان في معالجة اللغة الطبيعية، تستخدمان لتقليل الكلمات إلى شكلها الأساسي أو جذرها. الفارق الرئيسي بينهما يكمن في الطريقة التي يتم بها هذا التحويل.
الـ Stemming هو عملية بسيطة تهدف إلى إزالة اللواحق من الكلمات للحصول على شكلها الأساسي. يقوم بتحقيق ذلك عن طريق قطع الجذور وإزالة اللاحقات المشتركة. على سبيل المثال، "running"، "jumps"، و "jumped" ستُحول جميعها إلى "jump". تكمن الفائدة في تقليل التنوع في الكلمات وتوحيدها لتسهيل مهام معالجة اللغة الطبيعية.
أما الـ Lemmatization، فيعتمد على التحليل اللغوي للكلمات واستخدام القاموس لتحديد الشكل الأساسي للكلمة. هذه العملية أكثر تعقيدًا ودقة من الـ Stemming. على سبيل المثال، "running" تُحول الى "run"، و"jumps" تُحول إلى "jump". كما يستخدم الـ Lemmatization لتحسين فهم النص وتوحيد الكلمات المشابهة.
بشكل عام، الـ Stemming تُستخدم عندما يكون التبسيط المطلوب أكثر أهمية من الدقة، بينما يتم استخدام الـ Lemmatization عندما يكون التمييز بين الكلمات المتشابهة ذو أهمية أكبر.
6.Part-of-speech (POS) Tagging:
عملية تحديد جزء الكلام (POS) هي عملية تقسيم الجملة إلى مكوناتها الأساسية مثل الأسماء، الأفعال، الصفات، والحروف الجر، لكل كلمة في الجملة. كما أنه يمكن استخدام تحديد جزء الكلام (POS) في مهام مختلفة في معالجة اللغة الطبيعية، مثل تحليل المشاعر، تصنيف النصوص، استخراج المعلومات، والترجمة الآلية.
7.Named Entity Recognition (تحديد الكيانات المسماة):
في هذه المرحلة، يتم تحديد الكلمات ذات الأهمية الخاصة، والتي تنتمي إلى فئات مختلفة مثل "الأشخاص"، "الأماكن"، "المؤسسات"، إلخ. Named Entity Recognition-يستخدم أيضا لتحليل البيانات والنصوص. على سبيل المثال، في الجملة "رئيس شركة Google Sundar Pichai يسكن في نيويورك"، يتم تحديد "Google" ككيان ينتمي لفئة "المؤسسات"، و "Sundar Pichai" ككيان ينتمي لفئة "الأشخاص"، و "New York" ككيان ينتمي لفئة "الأماكن".
8.Chunking:
عملية الـ Chunking تقوم بتجميع المعلومات النصية إلى أجزاء أكبر وأكثر معنى. يتم ذلك من خلال جمع كلمات متفرقة معًا للحصول على معلومات أكبر وأكثر تفصيلاً. على سبيل المثال، في الجملة "Janna went back to university"، يمكن استخدام الـ Chunking لتجميع "Janna" و "university" و "went" معًا للحصول على معلومة أكبر وأكثر توسيعًا.
الخوارزميات المستخدمة في معالجة اللغة الطبيعية (NLP):
هذه الخوارزميات تمثل جزءًا من تقنيات معالجة اللغة الطبيعية التي تحدث ثورة في مجالات متعددة، من الترجمة الآلية إلى فهم العواطف وتحليل النصوص. تواصل هذه الخوارزميات التطور والتحسين لتلبية احتياجات المستخدمين وتوسيع دائرة تطبيقاتها في المستقبل
كما تعتمد معالجة اللغة الطبيعية على مجموعة من الخوارزميات المتطورة التي تهدف إلى فهم وتحليل اللغة البشرية بشكل فعّال. إحدى هذه الخوارزميات هي :
1.التحويلات التسلسلية (Sequence-to-Sequence Transforms):
تستخدم لترجمة النصوص من لغة إلى أخرى أو لإنشاء نصوص جديدة.
2.تحويلات الانتباه (Attention Transforms):
تُستخدم لترجمة النصوص، حيث تركز على الأجزاء الهامة في الجملة وتوليها اهتمامًا أكبر.
3.تحليل العلاقات بين الكلمات (Dependency Parsing):
تُستخدم لتحليل العلاقات بين الكلمات في الجملة، مما يساعد في فهم معاني الجمل وتحليل تركيبها.
4.تحليل المعاني والمفاهيم (Semantic Analysis):
تُستخدم لفهم المعنى الحقيقي للنص وتحليل المفاهيم والعلاقات بينها.
5.استخراج المعلومات (Information Extraction):
تُستخدم لاستخراج المعلومات الهامة من النص، مثل الأسماء والأماكن والتواريخ والأحداث.
6.التصنيف النصي (Text Classification):
تُستخدم لتصنيف النصوص إلى فئات معينة، مثل تحديد لغة النص أو تحديد موضوع النص أو التعرف على المشاعر في النص.
اختيار الخوارزمية المناسبة يتم بناءً على العديد من العوامل مثل نوع البيانات، حجم البيانات، الموارد المتاحة، والدقة المطلوبة، حيث توفر هذه الخوارزميات مستويات متفاوتة من التعقيد والدقة والسرعة.
تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية
تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) تستخدم في مجموعة واسعة من التطبيقات في مختلف المجالات. إليك بعض التطبيقات الرئيسية:
1.التحكم في الصوت (Speech Recognition):
يتيح التحكم في الصوت تحويل الكلام المنطوق إلى نص مكتوب. يستخدم في تقنيات مثل مساعدات الصوت الرقمية ونظم التحكم الصوتي.
2.الترجمة الآلية (Machine Translation):
تتيح تقنيات الترجمة الآلية تحويل النص من لغة لأخرى بشكل آلي، مما يساعد في التواصل بين اللغات المختلفة.
3.التحليل اللغوي (Natural Language Processing):
يستخدم في فهم وتحليل النصوص المكتوبة، وتحديد المفردات والجمل والأفعال والمعاني والعلاقات اللغوية بينها.
4.الرد الآلي على الأسئلة (Question Answering):
يمكن استخدامه في تطوير نظم المحادثة الآلية والرد الآلي على الأسئلة المتعلقة بموضوع معين.
5.الكتابة الآلية (Automated Writing):
ينتج نصوصًا ومقالات بشكل آلي بناءً على تحليل البيانات والمعلومات المتاحة.
6.التحليل العاطفي (Sentiment Analysis):
يُستخدم لفهم وتحليل العواطف والمشاعر في النصوص، ويُستخدم في تقدير حالة العاطفة للكاتب أو المتحدث.
7.التعلم الآلي (Machine Learning):
يُستخدم لتدريب الأنظمة الذكية على فهم النصوص وتحليلها وإنتاجها بشكل دقيق وفعّال. يشمل تحليل كميات كبيرة من النصوص وتدريب الأنظمة على التعرف على الأنماط وتحسين أدائها.
استنتاج
في الختام، يُظهر تحليل موضوع معالجة اللغة الطبيعية (NLP) أهمية هذا المجال الذي يعتمد على تقنيات متقدمة لفهم وتحليل اللغة الطبيعية. تتنوع التطبيقات بشكل واسع، من الترجمة الآلية إلى فهم العواطف في النصوص، ومن التحكم في الصوت إلى تحليل السياق اللغوي.
تظهر الخوارزميات المستخدمة، مثل التحويلات التسلسلية وتحويلات الانتباه وتحليل العلاقات بين الكلمات، قدرتها على تحسين دقة فهم اللغة والتفاعل معها. كما يعكس التركيز على استخدام التعلم الآلي في تدريب الأنظمة على فهم النصوص وتطوير قدراتها.
تظهر التطبيقات الواسعة لمعالجة اللغة الطبيعية في مختلف المجالات، مما يبرز الأثر الإيجابي الكبير لهذه التقنيات في تيسير التواصل بين اللغات، وتحسين تجربة المستخدم، ودعم التفاعل الذكي مع الأنظمة. يتطلب التطور المستمر في هذا المجال المزيد من البحث والابتكار لتحسين الأداء وتوسيع نطاق التطبيقات المستقبلية.