معالجة اللغة الطبيعية في عصر البيانات الكبيرة

معالجة اللغة الطبيعية هو أحد مكونات الذكاء الاصطناعي ويستخدم على نطاق واسع للتعرف على الكلام البشري وترجمة اللغة واسترجاع المعلومات والذكاء الاصطناعي
كيف وأين يتم استخدام معالجة اللغة الطبيعية؟
معالجة اللغة الطبيعية في عصر البيانات الكبيرة

معالجة اللغة الطبيعية في عصر البيانات الكبيرة

نشأنا جميعًا في مشاهدة أفلام الخيال العلمي حيث يتفاعل البطل مع الآلات والروبوتات في مهمته للحصول على مهنته من قبل الأشرار. وفي ذلك الوقت، لم أكن أعرف أن هذه التكنولوجيا ستصبح حقيقة، وسنكون قادرين على التواصل مع الآلات لإنجاز الأمور. وجعل الجمع بين علوم الكمبيوتر والذكاء الاصطناعي واللغويات الحاسوبية ذلك ممكنًا من خلال معالجة اللغة الطبيعية (NLP). تشتمل هذه التقنية على خوارزميات تعتمد على الآلة والتي لديها القدرة على اشتقاق المعنى من التواصل الشفهي والكتابي.

كيف وأين يتم استخدام معالجة اللغة الطبيعية؟

معالجة اللغة الطبيعية هو أحد مكونات الذكاء الاصطناعي ويستخدم على نطاق واسع للتعرف على الكلام البشري وترجمة اللغة واسترجاع المعلومات والذكاء الاصطناعي. ويتبنى الكثير منا معالجة اللغة الطبيعية في حياتنا اليومية، من طلب الاتجاهات إلى هواتفنا الذكية والاستماع إلى المكالمات الآلية من مراكز الاتصال.

من خلال الاستفادة من هذه التكنولوجيا، تخلق المؤسسات قيمًا جديدة وتحسن الكفاءات التشغيلية. تشمل أكثر تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية شيوعًا ما يلي:

تحليل المشاعر: هذا يحلل النص لفهم المشاعر الكامنة وراء رسائل المستخدم والمحادثات. غالبًا ما تستخدمه شركات التحليلات الاجتماعية لدراسة سلوك المستهلك والشروع في استراتيجيات العلامة التجارية.

تحليل الصوت ومعالجته: يستخدم للتعرف على صوت الإنسان. يمكن التعرف على المستخدمين تلقائيًا بناءً على صوتهم. علاوة على ذلك، يسمح للشركات بترجمة الأوامر الشفهية إلى إجراءات قائمة على الكمبيوتر.

التعرف على الكيانات: يحدد الكيانات في النص ويصنفها إلى كائنات مختلفة مثل الأشخاص والمؤسسات والمنتجات. بحث Google هو أفضل مثال على هذا التطبيق.

تحليل النحو: يحلل البنية النحوية للنصوص، ويقسمها إلى أجزاء للمساعدة في فهم الأنماط المنبثقة عنها.

الترجمة التلقائية والتلخيص: يمكّن هذا التطبيق الكمبيوتر من ترجمة النص من لغة إلى أخرى. يتم استخدامه كذلك في تلخيص النصوص المعقدة في معلومات قصيرة وموجزة.

تشمل المهام الأكثر شيوعًا التي تستند إلى NLP التطبيقات المذكورة أعلاه وضع علامات على الكلام، والترميز (تقسيم النص إلى كلمات)، وتصنيف / تجميع الكيانات المختلفة، وإنشاء أشجار التحليل.

لقد تجاوز معالجة اللغة الطبيعية (NLP) حواجز اللغة بين الأشخاص والآلات. وتكتسب التكنولوجيا قوة دفع هائلة ولديها إمكانات هائلة لصناعة البيانات الضخمة والتحليلات، حيث يتم تجميع البيانات بشكل كبير. وتساعد معالجة اللغة الطبيعية في تحليل الحجم المتزايد للبيانات غير المهيكلة بما في ذلك رسائل البريد الإلكتروني والرسائل والمكالمات الصوتية، ويوفر رؤى حول السلوك البشري.

تعتمد الأساليب الحالية في معالجة اللغات الطبيعية على التعلم الآلي، وسيكون من المثير للاهتمام تحويل اللغة الطبيعية للتواصل مع الأجهزة الإلكترونية بطريقة سلسة عبر السحابة. وسيؤدي هذا إلى زيادة نمو إنترنت الأشياء بشكل كبير ويمهد الطريق لعصر الروبوتات والآلات والتواصل البشري معها.

إمكانات السوق

معالجة اللغة الطبيعية ليست تقنية جديدة. Siri و Cortana و Google Now هي واجهات اللغة الطبيعية المعروفة التي يتم التحكم فيها بالصوت والتي تستخدم معالجة اللغة الطبيعية. وأثارت شركات تكنولوجيا المعلومات الكبرى بما في ذلك Google و Microsoft و IBM و Apple اهتمامًا بمعالجة اللغات الطبيعية وتجري مزيدًا من البحث في هذا المجال. التكنولوجيا لديها القدرة على تغيير الطريقة التي نتواصل بها مع الآلات باستخدام التعلم الآلي والبيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي.

وتتمثل القوى الرئيسية التي تحرك سوق معالجة اللغة الطبيعية في زيادة الطلب على تجربة العملاء المحسنة، وزيادة استخدام الأجهزة الذكية، والخيارات الناشئة في مجالات التطبيق، وزيادة الاستثمار في صناعة الرعاية الصحية، وزيادة نشر تطبيقات الأعمال القائمة على الويب والسحابة، والنمو في التكنولوجيا من آلة إلى آلة، أضافت شركة الأبحاث.

الطريق للأمام

ويعد تطوير تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية أمرًا صعبًا نظرًا لأن النص والصوت يحتويان على معلومات في العديد من التفاصيل من التمثيل النحوي الهرمي إلى التمثيل المنطقي عالي المستوى. ويتمثل التحدي الأكبر الآن في بناء برنامج فعال يمكنه فهم المعلومات التي غالبًا ما تكون غامضة، ولها عواطف ونبرة، وغالبًا ما تفتقر إلى البنية. وتتعمق الكثير من الشركات في هذا المجال لمعالجة المشاكل باستخدام مزيج من تقنيات المعرفة المهندسة والإحصائية والتعلم الآلي لإزالة الغموض عن لغة الإنسان الطبيعية والاستجابة لها.

ستساعد هذه التطورات المؤسسات في نهاية المطاف على شطب استخدام لغات البرمجة المتخصصة واستخدام المدخلات البشرية الخالصة لمعالجة المعلومات. وغني عن القول أنها ستفتح الأبواب أمام رؤى أكثر تفصيلاً ونماذج تنبؤية فعالة. مع الكم الهائل من المعلومات المتاحة اليوم، ستقوم تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية بمعالجة المعلومات بفعالية لتحسين الرؤى واتخاذ القرار.

اقرأ أيضا: كيف تعمل الأتمتة الذكية في قطاع التمويل؟

اقرأ أيضا: 5 صناعات متأثرة باتجاهات معالجة اللغة الطبيعية

اقرأ أيضا: أفضل عشر لغات برمجة للمطورين

اقرأ أيضا: دور التعلم الآلي في معالجة اللغة الطبيعية

:شارك هذا

اترك ردّاً