متداول ترین سوالات (سوالات متداول) در مورد پردازش زبان طبیعی (NLP)

NLP یا پردازش زبان طبیعی، زمینه‌ای از هوش مصنوعی است که به رایانه‌ها کمک می‌کند تا زبان انسان را به گونه‌ای که طبیعی به نظر می‌رسد درک، تفسیر و پاسخ دهند. به آن به عنوان فناوری پشت ربات های چت فکر کنید که دستیاران صوتی دوست دارند سیریو حتی ابزارهایی که زبان‌ها را ترجمه می‌کنند¹. برخی از نمونه‌های رایج عبارتند از تصحیح خودکار در تلفن شما، فیلترهای هرزنامه برای ایمیل‌ها، و ویژگی‌های گفتار به متن².

هوش مصنوعی (هوش مصنوعی) اصطلاح گسترده ای است که انواع فناوری های هوشمندی را که می توانند وظایف انسان را تقلید کنند، پوشش می دهد. پردازش زبان طبیعی یک حوزه تخصصی در هوش مصنوعی است که به طور خاص بر نحوه تعامل کامپیوترها با زبان انسان تمرکز دارد. بنابراین، در حالی که AI اصطلاح چتر است، NLP در زبان پردازش صفر است.

بله، ChatGPT یک مثال عالی از NLP در عمل5 است. این یک مدل هوش مصنوعی است که برای درک و تولید پاسخ‌های انسان‌مانند بر اساس متنی که ارائه می‌شود⁵ طراحی شده است.

قطعا! الکسا از پردازش زبان طبیعی برای درک دستورات صوتی شما و پاسخگویی متناسب با آن استفاده می کند⁶. چه از الکسا بخواهید آهنگی پخش کند، آب‌وهوا را به شما بدهد یا دستگاه‌های هوشمند را کنترل کند، از NLP برای معنا بخشیدن به کلمات شما استفاده می‌کند⁷.

چهار نوع اصلی از وظایف NLP عبارتند از:
1. تشخیص گفتار (مانند تبدیل زبان گفتاری به متن)،
2. درک زبان طبیعی (NLU) (جایی که یک ماشین سعی می کند معنای متن را بفهمد)،
3. تولید زبان طبیعی (NLG) (جایی که ماشین زبان خودش را تولید می کند، مانند ChatGPT)، و
4. ترجمه ماشینی (مانند Google Translate، که در آن یک زبان به زبان دیگر ترجمه می شود)⁸.

سه مورد بزرگ عبارتند از:
– طبقه بندی متن (مانند دسته بندی ایمیل ها به عنوان هرزنامه یا نه)،
– تحلیل احساسات (درک اینکه آیا احساسات پشت یک متن مثبت، منفی یا خنثی است)، و
– شناسایی موجودیت نامگذاری شده (شناسایی افراد کلیدی، مکان ها یا چیزهایی که در یک متن ذکر شده است)⁹.

NLP در اطراف ما استفاده می شود—زمانی که از یک دستیار صوتی استفاده می کنید، چیزی را در Google جستجو می کنید، یک سند را ترجمه می کنید یا حتی از یک درخواست می کنید. چت بات برای کمک¹⁰. همچنین در ابزارهایی است که مقالات را خلاصه می‌کند، توصیه‌هایی ارائه می‌کند یا تجزیه و تحلیل‌های مبتنی بر زبان را برای کسب‌وکارها تقویت می‌کند¹0.

زبان انسان فوق العاده پیچیده است. ما از زبان عامیانه، اصطلاحات، زمینه، لحن و حتی طعنه برای برقراری ارتباط استفاده می‌کنیم که تفسیر آن برای ماشین‌ها سخت است¹1. علاوه بر این، زبان‌ها قوانین، ساختارها و استثناهای خاص خود را دارند، که «دریافت» هر نکته را برای رایانه دشوار می‌کند¹¹.

یک تکنیک رایج NLP این است نشانه گذاری، جایی که متن به قطعات کوچکتر (مانند کلمات یا جملات) تقسیم می شود¹². این به ماشین‌ها کمک می‌کند زبان را ذره ذره درک کنند، و پردازش و تجزیه و تحلیل آنچه گفته می‌شود را برایشان آسان‌تر می‌کند¹².

نه واقعا. پردازش زبان طبیعی می تواند الگوها و کلمات کلیدی مرتبط با احساسات را تشخیص دهد، اما هوش هیجانیهمانطور که انسانها درک می کنند، سطوح عمیق تری از همدلی و شهود را شامل می شود که NLP هنوز ندارد¹3.

مانند هر فناوری، این بستگی به نحوه استفاده از آن دارد. NLP زمانی که برای بهبود خدمات مشتری، مراقبت های بهداشتی یا آموزش استفاده شود، می تواند بسیار سودمند باشد. با این حال، اگر برای اطلاعات نادرست یا نظارت استفاده شود، می‌تواند نگرانی‌های اخلاقی را ایجاد کند14.

بله، NLP مبتنی بر روش‌های علمی دقیق است، به‌ویژه از زبان‌شناسی، علوم کامپیوتر، و آمار15. اگرچه این فناوری، به‌ویژه با تفاوت‌های ظریف زبان، بی‌نقص نیست، اما فناوری اثبات‌شده‌ای است که به طور مداوم در حال بهبود است¹5.

نه اصلا! اهمیت NLP در واقع در حال افزایش است زیرا ما بیشتر به ارتباطات مبتنی بر هوش مصنوعی و پردازش داده متکی هستیم. پیشرفت‌های یادگیری ماشین دائماً NLP را به جلو می‌برد و هر روز آن را قدرتمندتر و مفیدتر می‌کند¹6.

نه، آنها کاملاً متفاوت هستند. NLP در زمینه فناوری در مورد آموزش ماشین ها برای درک زبان انسان17 است. با این حال، زمینه متفاوتی نیز وجود دارد که NLP (برنامه‌نویسی عصبی-زبانی) نامیده می‌شود، که یک رویکرد روان‌شناختی برای ارتباط و رشد شخصی است که اغلب با هیپنوتیزم همراه است. ربطی به هم ندارند18.