در این کانال مطالبی در رابطه با فلسفه زبان نگرش ها بە مسائل زبانی زبان آموزی، تک زبانگی و چند زبانگی نشانە شناسی تحلیل گفتمان صرف و نحو و آواشناسی زباشناسی نظری و کاربردی رویکردهای زایشی، شناختی، نقشگرا .. د.میرمکری https://t.me/linguisticsacademy
پردازش زبان طبیعی چگونه به آیندهی جهان تکنولوژی کمک میکند؟
پردازش زبان طبیعی چگونه به آیندهی جهان تکنولوژی کمک میکند؟
پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) یکی از مسائل مهم و اساسی در حوزهی هوش مصنوعی و علوم کامپیوتر میباشد. NLP بر روی تعامل بین زبان انسان و کامپیوتر تمرکز کرده است. در طول زمان، زبان انسان به دفعات توسعه یافته و به شیوهای از ارتباطات تبدیل شده که حامل حجم وسیعی از اطلاعاتی است که در کلمات نهفته اند. از NLP به منظور تجزیه و تحلیل اطلاعات موجود در این زبان و متون مختلف استفاده میشود که در این راستا، نحوهی چگونه صحبت کردن انسان را برای کامپیوترها قابل درک می کند.
اغلب، زبان گفتار انسان ساده و دقیق نبوده و کامپیوتر به منظور درک این زبان، علاوه بر این که باید معنی تمام کلمات را بداند، علاوه بر آن به درک مفهوم متن و رابطهی کلمات مختلف در یک متن نیز نیاز دارد. با وجود اینکه یادگیری زبان برای انسان کار آسانی است، اما ابهامات موجود در زبان باعث شده تا پردازش زبان طبیعی برای کامپیوترها مسئلهای دشوار باشد. امروزه پردازش زبان طبیعی در بسیاری از زمینهها کاربرد داشته و از آن برای دستیابی به اهداف مختلفی استفاده میشود. در ادامه با برخی از کاربردهای پردازش زبان طبیعی آشنا میشویم.
ترجمهی ماشینی
ترجمهی زبان بصورت آنلاین یکی از چالشهای اساسی جهان امروز است. کمپانیهای بسیاری برآنند تا سیستمی را برای رفع این نیاز توسعه دهند. شرکتهایی مانند Duolingo با جذب افراد زیادی و آزمایش بر روی آنها در راستای یادگیری یک زبان جدید، در تلاشند تا متدهایی را برای یادگیری یک زبان جدید برای کاربران خود کشف کرده و ارائه دهند. Google یکی از شرکتهای پیشگام در زمینهی ترجمهی ماشینی است که این کار را با استفاده از یک موتور ترجمهی اختصاصی برای سرویس ترجمهی خود انجام میدهد. چالش موجود در سرویسهای ترجمهی ماشینی، ترجمهی کلمات در متن نیست؛ بلکه در حفظ معنی و مفهوم جملات ارائه شده است. این چالش یک مسئله تکنولوژیک در قلب پردازش زبان طبیعی بوده که با کمک آن میتوان راهکارهایی را در این راستا ارائه نمود.
مقابله با اسپم
فیلتر سازی اسپمها یکی از مسائل مهم برای مقابله با ایمیلهای ناخواسته است. اما با وجود این فیلتر نیز افراد با مشکل دریافت چنین ایمیلهای ناخواستهای روبهرو شدهاند (و یا به اشتباه ایمیلهای مهم آنها در دام این فیلتر گرفتار شده و اسپم شده است). مسئلهی مثبت نادرست (false-positive) و منفی نادرست (false-negative) در پردازش زبان طبیعی یکی از چالشهای موجود در این زمینه است که بدین منظور باید به استخراج معنی از متن موجود در ایمیلها پرداخت. تکنولوژی فیلتر سازی اسپم بیزی (Bayesian spam filter) یکی از راهکارهای مفید و اساسی بوده که بسیار مورد توجه قرار گرفته است. این تکنولوژی، یک روش آماری است که میزان وقوع کلمات موجود در یک ایمیل را در برابر میزان وقوع طبیعی و عادی آن کلمات، در یک مجموعهای از ایمیلهای اسپم و غیر اسپم اندازه گیری کرده و بر اساس این محاسبات نوع ایمیل را تشخیص میدهد.
استخراج اطلاعات
امروزه بسیاری از تصمیم گیریهای مهم در تجارت و بازارهای مالی، توسط انسان امکان پذیر نیست و آیندهی بازار غیر قابل پیشبینی شده است. در مقابل، روشهای الگوریتمی به طور گستردهای رشد کرده و محبوبتر شدهاند. بدین ترتیب سرمایه گذاریهای مالی میتواند بصورت کامل توسط این تکنولوژی مدیریت شود. بسیاری از این تصمیم گیریها تحت تاثیر اخبار و روزنامهها قرار دارند. بنابراین، یکی از وظایف مهم پردازش زبان طبیعی در این زمینه، استخراج اطلاعات مفید از این اخبار است. این اطلاعات در آینده میتواند به تصمیم گیریهای حیاتی در حوزهی تجارت کمک نماید. برای مثال، اخباری از قرارداد منعقد شده میان دو شرکت بزرگ و جزییات آن قرارداد (مانند نرخ سرمایه گذاریها، افراد دخیل و …) میتواند تاثیر به سزایی بر یک تصمیم گیری تجاری داشته باشد.
خلاصه سازی
یکی از پدیدههای جهان امروز، وجود دادهها و اطلاعات گسترده در حوزههای مختلف است. این حجم از اطلاعات در متون، قابل کنترل نیست و ما تنها به دانش مفید نهفته در آنها نیاز داریم. در آینده نیز این دادهها با سرعت بیشتری رشد میکنند. بنابراین، خلاصه سازی این حجم وسیع از اطلاعات، اسناد و متون موجود یکی از مسائل مهم و چالشهای اساسی برای هر شرکتی به حساب میآید. این مسئله صرفا به این دلیل که به ما این اجازه را میدهد تا دانش مربوط و مورد نیازمان را از میان این حجم گسترده از اطلاعات بدست آوریم مفید نمیباشد؛ علاوه بر آن، به ما قابلیت درک احساسات موجود در متن را نیز میدهد. به عنوان مثال، یک شرکت میتواند بر اساس دادهها و اخبار دریافتی از رسانههای مختلف، بازخورد مشتریان و احساسات و تمایل آنها را به آخرین محصول خود که به بازار عرضه کرده را بدست آورد. این