5 أمثلة على معالجة اللغة الطبيعية (NLP)

يتم تسليط الضوء على 5 أمثلة لمعالجة اللغة الطبيعية من قبل BTW Media لأن الأدلة المنشورة تربطها بالبنية التحتية للإنترنت والحوكمة والتبعيات التشغيلية أو وضوح السوق.

• تعد معالجة اللغة الطبيعية (NLP) في طليعة التكنولوجيا المتطورة، مما يسمح للآلات بفهم وتفسير وتوليد اللغة البشرية.
• على الرغم من أن مصطلحي الذكاء الاصطناعي و NLP قد يستحضران صورًا لروبوتات مستقبلية، إلا أن هناك بالفعل أمثلة أساسية لـ NLP تعمل في حياتنا اليومية.
• من تحليل المشاعر والترجمة اللغوية إلى روبوتات المحادثة وتلخيص النصوص، توضح الأمثلة التي تم تناولها في هذه المدونة المجموعة الواسعة من تطبيقات NLP.

غالبًا ما تفلت تعقيدات اللغة من الوعي الواعي، حيث يتم التواصل بشكل حدسي، بالاعتماد على أدلة دلالية مثل الكلمات أو الإشارات أو الصور لنقل المعنى. قيل أن اكتساب اللغة، مثل المشي، يصبح أكثر طبيعية في مرحلة المراهقة من خلال التكرار والتدريب. ومع ذلك، على عكس الأنشطة المنظمة بشكل صارم مثل اتباع قوانين المرور، تفتقر اللغة إلى قواعد صارمة، كما يتضح من استثناءات مثل "I قبل E إلا بعد C". بينما يبدو اكتساب اللغة سهلاً للبشر، فإنه يمثل تحديات هائلة لأجهزة الكمبيوتر بسبب وفرة البيانات غير المنظمة، وغياب القواعد الرسمية، ونقص السياق أو النية في العالم الحقيقي.

استجابة لهذه التحديات، نعتمد بشكل متزايد على التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي (AI)، اللذين يظهران قدرة متزايدة على التعامل مع التفاعلات بين الإنسان والآلة وتنفيذ المهام بشكل مستقل. مع تقدم الذكاء الاصطناعي والتحليلات المعززة، تتطور معالجة اللغة الطبيعية (NLP) أيضًا. على الرغم من التصور أن الذكاء الاصطناعي و NLP يستحضران صورًا مستقبلية للروبوتات، إلا أن التطبيقات الأساسية لـ NLP مدمجة بالفعل في الحياة اليومية. فيما يلي عدة أمثلة بارزة لـ NLP أثناء العمل.

اقرأ أيضًا:ما هي منصة الذكاء الاصطناعي التحادثي؟

١.مرشحات البريد الإلكتروني

تعد مرشحات البريد الإلكتروني واحدة من أكثر التطبيقات الأساسية والأولية لـ NLP عبر الإنترنت. بدأ ذلك مع مرشحات البريد العشوائي، التي تكتشف كلمات أو عبارات معينة تشير إلى رسالة غير مرغوب فيها. لكن التصفية تحسنت، وكذلك التكيفات المبكرة لـ NLP. أحد التطبيقات الأحدث والأكثر انتشارًا لـ NLP موجود في تصنيف رسائل البريد الإلكتروني في Gmail. يتعرف النظام على ما إذا كانت رسائل البريد الإلكتروني تنتمي إلى إحدى الفئات الثلاث (رئيسي، اجتماعي، أو ترويجي) بناءً على محتواها. لجميع مستخدمي Gmail، يساعد ذلك في الحفاظ على علبة وارد بحجم يمكن التحكم فيه مع رسائل البريد الإلكتروني المهمة وذات الصلة التي ترغب في الاطلاع عليها والرد عليها بسرعة.

اقرأ أيضًا:ما هي الآليات وراء الذكاء الاصطناعي التحادثي؟

٢. المساعدات الذكية

تتعرف المساعدات الذكية مثل Siri من Apple و Alexa من Amazon على أنماط الكلام من خلال التعرف على الصوت، ثم تستنتج المعنى وتقدم ردًا مفيدًا. لقد اعتدنا على حقيقة أنه يمكننا قول "يا Siri"، وطرح سؤال، وتفهم ما قلناه وترد بإجابات ذات صلة بناءً على السياق. ونعتاد على رؤية Siri أو Alexa تظهر في منزلنا وحياتنا اليومية عندما نتفاعل معها عبر أشياء مثل منظم الحرارة، المفاتيح، السيارة، إلخ. نتوقع الآن من مساعدات مثل Alexa و Siri فهم الإشارات السياقية لتحسين حياتنا وتسهيل بعض الأنشطة مثل طلب العناصر، ونحن نقدر حتى عندماترد بروح الدعابةأو تجيب على أسئلة عن نفسها. ستصبح تفاعلاتنا أكثر تخصيصًا مع تعلم هذه المساعدات التعرف علينا بشكل أفضل. كما تشرح مقالة في نيويورك تايمز"لماذا قد نعيش قريبًا في عالم Alexa": "شيء أكبر قيد الإعداد. لدى Alexa أفضل فرصة لتصبح ثالث منصة حاسوبية كبرى للمستهلكين في هذا العقد."

٣. نتائج البحث

تستخدم محركات البحث NLP لعرض نتائج ذات صلة بناءً على سلوكيات بحث مماثلة أو نية المستخدم، بحيث يجد الشخص العادي ما يحتاجه دون أن يكون خبيرًا في مصطلحات البحث. على سبيل المثال، لا تتنبأ Google بالبحثات الشائعة التي قد تطابق استعلامك عند البدء في الكتابة فحسب، بل تأخذ في الاعتبار السياق الكامل وتتعرف على ما تحاول قوله بدلاً من الكلمات الدقيقة للبحث. يمكن لأي شخص إدخال رقم رحلة في Google والحصول على حالة الرحلة، أو كتابة رمز سهم وتلقي معلومات حول السهم، أو يمكن أن تظهر آلة حاسبة عند إدخال معادلة رياضية. هذه بعض الاختلافات التي يمكنك ملاحظتها أثناء البحث، حيث يقوم NLP في البحث بمطابقة الاستعلام الغامض مع كيان ذي صلة ويقدم نتائج مفيدة.

٤.النص التنبؤي

التصحيح التلقائي والإكمال التلقائي والنص التنبؤي متجذرة بعمق في تجربة هواتفنا الذكية لدرجة أننا غالبًا ما نتجاهل وجودها. على غرار محركات البحث، يتنبأ الإكمال التلقائي والنص التنبؤي بكلماتنا بناءً على إدخالاتنا، مما يقترح خيارات ذات صلة أو يكمل جملنا. التصحيح التلقائي، من ناحية أخرى، يعدل أحيانًا الكلمات لتحسين التماسك العام. جدير بالذكر أن هذه الميزات تتكيف وتتطور مع استخدامنا، وتصبح مخصصة بمرور الوقت لأنماطنا اللغوية الفريدة. هذه اللمسة الشخصية تؤدي غالبًا إلى تجارب ممتعة، حيث يشارك المستخدمون جملًا مكونة بالكامل من نص تنبؤي، مما يقدم لمحات مدهشة عن عاداتهم اللغوية.

لقد جذبت هذه الظواهر انتباه وسائل الإعلام المختلفة، مسلطة الضوء على التفاعل الرائع بين التكنولوجيا والتعبير الشخصي.

٥.الترجمة اللغوية

أحد العلامات الدالة على الغش في واجباتك الإسبانية هو أنها، من الناحية النحوية، كارثة. لا تسمح العديد من اللغات بالترجمة الحرفية ولها ترتيبات مختلفة لبنية الجملة، وهو ما كانت تهمله خدمات الترجمة سابقًا. لكنها قطعت شوطًا طويلاً. بفضل NLP، يمكن للمترجمين عبر الإنترنت ترجمة اللغات بدقة أكبر وتقديم نتائج صحيحة نحويًا. هذا مفيد للغاية عند محاولة التواصل مع شخص ما بلغة أخرى. بالإضافة إلى ذلك، عند الترجمة من لغة أخرى إلى لغتك، تتعرف الأدوات الآن على اللغة بناءً على النص المدخل وتترجمه.