زبان طبیعی NLP چیست و چطور تلاش میکند تا ماشینهایی شبیه انسان بسازد؟!
پردازش زبان طبیعی (NLP) به شاخهای از علوم #کامپیوتر و به طور خاص، شاخه #هوش مصنوعی اشاره دارد. این برنامه به رایانهها توانایی درک متن و کلمات گفتاری را به همان روشی که انسان قادر به انجام آن است، میدهد. NLP زبانشناسی محاسباتی را با مدلهای آماری، #یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق ترکیب میکند.
این فناوریها در کنار هم رایانهها را قادر میسازند تا زبان انسان را بهصورت متن یا دادههای صوتی پردازش کنند و معنای کامل آن را کاملاً با هدف و احساسات گوینده یا نویسنده «درک» کنند.
وظایفی که زبان طبیعی NLP به عهده دارد :
زبان انسان مملو از ابهاماتی است که نوشتن #نرمافزاری آن را دشوار میکند. همنامها، همآواها، کنایهها، اصطلاحات، استعارهها، گرامر و استثناهای کاربرد، تغییرات در ساختار جملات و… تعدادی از بینظمیهای زبان انسانی هستند که درک آنها برای ماشین دشوار است. از جمله وظایفی که NLP باید انجام دهد شامل موارد زیر است:
تشخیص گفتار که گفتار به متن هم نامیده میشود.
بخشی از برچسبگذاری گفتار که برچسبگذاری گرامری هم نامیده میشود.
ابهامزدایی از معنای کلمه، انتخاب معنای یک کلمه با معانی متعدد از طریق فرآیند تحلیل معنایی است که کلمهای را که بیشترین معنا را در زمینه داده شده دارد، تعیین میکند.
شناسایی موجودیت نامگذاری شده یا NEM، کلمات یا عبارات را بهعنوان موجودیتهای مفید شناسایی میکند.
تحلیل احساسات تلاش میکند تا کیفیتهای ذهنی مثل نگرشها، احساسات، کنایه، سردرگمی، سوءظن را از متن استخراج کند.
موارد کاربرد زبان طبیعی NLP
پردازش زبان طبیعی نیروی محرکه پشت #هوش ماشینی در بسیاری از برنامههای کاربردی دنیای واقعی مدرن است. کاربردهایی که میتوان برای این زبان به آنها اشاره کرد، در دستهبندی زیر قرار میگیرند:
#تشخیص هرزنامه
#ترجمه ماشینی
#عوامل مجازی و رباتهای گفتگو
#تجزیهوتحلیل احساسات رسانههای اجتماعی
#خلاصهسازی متن
خدمات #ای تکفام در حوزه زبان طبیعی NLP
زبان طبیعی NLP هم یکی از حوزههای بسیار مهمی است که در زیرگروه هوش مصنوعی قرار دارد. ای تکفام تجربه موفقی در این حوزه دارد و تلاش کرده است تا خدمات توسعه کارآمدی را ارائه دهد.
اگر شما یک طراح هستید و یا با طراحهای #گرافیکی سروکار دارید احتمالاً ایدههای زیادی در ذهنتان وجود دارد که دنبال عملی کردن آنها هستید. با #ای تکفام ایدههای هوش مصنوعی خود را در زمینه زبان طبیعی NLP عملی کنید، نقاط مثبت و منفی آنها را شناسایی کنید و بعد از بررسی و سنجشهای مختلف، بهترین نمونه آنها را روانه بازار کنید.