6أمثلةمن العالم الحقيقي لمعالجة اللغة الطبيعية

مع زيادة استخدام تقنية الذكاء الاصطناعي ، تستفيد معالجة اللغة الطبيعية الآن من شعبية مماثلة هناك عدد لا يحصى من الأمثلة الواقعية لتقنية معالجة اللغة الطبيعية التي تؤثر على حياتنا اليومية.
مرشحات البريد الإلكتروني
معالجة اللغة الطبيعية

6 أمثلة من العالم الحقيقي لمعالجة اللغة الطبيعية

اللغة جزء أساسي من تفاعلاتنا الأساسية. وينطبق الشيء نفسه أيضًا على التكنولوجيا. عند تقاطع هاتين الظاهرتين ، تكمن معالجة اللغة الطبيعية (NLP) – وهي عملية تقسيم اللغة إلى تنسيق مفهوم ومفيد لكل من أنظمة الكمبيوتر والبشر.

مع زيادة استخدام تقنية الذكاء الاصطناعي ، تستفيد معالجة اللغة الطبيعية الآن من شعبية مماثلة. قد لا تدرك ذلك ، ولكن هناك عدد لا يحصى من الأمثلة الواقعية لتقنية معالجة اللغة الطبيعية التي تؤثر على حياتنا اليومية. فيما يلي بعض التطبيقات الأكثر شيوعًا.

مرشحات البريد الإلكتروني

إذا كنت قد استخدمت حساب بريد إلكتروني في أي وقت خلال السنوات العشر الماضية ، فلا شك أنك استفدت من تقنية معالجة اللغة الطبيعية. بمجرد أن يتم تدريب الخوارزمية بشكل كافٍ على البيانات النصية للبريد الإلكتروني ، يمكنها تحديد وتصنيف وتسمية رسائل البريد الإلكتروني بنجاح كرسائل بريد إلكتروني عادية أو رسائل بريد إلكتروني غير مرغوب فيها أو رسائل بريد إلكتروني ضارة – تتم إزالة الأخيرة منها عادةً من حسابك قبل أن تراها. وبالمثل ، يمكن استخدام أنواع عوامل تصفية البريد الإلكتروني الأخرى مثل الاجتماعية أو الترويجية ، اعتمادًا على مزود البريد الإلكتروني.

حتى قطاع الأعمال يدرك فوائد هذه التكنولوجيا ، حيث تستخدم 35 بالمائة من الشركات التي شملتها الدراسة معالجة اللغات الطبيعية لأغراض تصنيف البريد الإلكتروني أو النصوص. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن تقلل التصفية القوية للبريد الإلكتروني في مكان العمل بشكل كبير من مخاطر قيام شخص ما بالنقر فوق بريد إلكتروني ضار وفتحه ، وبالتالي الحد من تعرض البيانات الحساسة.

ترجمة اللغة

لسنوات ، كانت محاولة ترجمة جملة من لغة إلى أخرى تؤدي إلى نتائج مربكة و / أو غير صحيحة بشكل عدواني. كان هذا سائدًا لدرجة أن الكثيرين تساءلوا عما إذا كان من الممكن في أي وقت ترجمة النص بدقة.

الآن ، بفضل الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغات الطبيعية ، يمكن تدريب الخوارزميات على نصوص لغات مختلفة ، مما يجعل من الممكن إنتاج المعنى المكافئ في لغة أخرى. تمتد هذه التكنولوجيا حتى إلى اللغات غير الرومانسية مثل الروسية والصينية والتي عادة ما تكون أكثر صعوبة في الترجمة بسبب هيكلها الأبجدي المختلف واستخدام الأحرف بدلاً من الحروف ، على التوالي.

نتائج البحث

يعد البحث عبر الإنترنت الآن الطريقة الأساسية للوصول إلى المعلومات. على هذا النحو ، تدرك المزيد من الشركات قيمة دمج إمكانات البحث في معالجة اللغة الطبيعية في برامجها. . أطلقت Google مؤخرًا محرك بحث يساعد المستخدمين في الحصول على إجابات لأسئلة معقدة مثل “كيف يمكنني الاستعداد لتسلق K2؟” في شكل نصي أو مرئي.

باستخدام محرك بحث معرفي (على سبيل المثال ، مزود بتقنية الذكاء الاصطناعي) يمكن للعملاء إنشاء حلول بحث مخصصة للمؤسسات مثل تلك التي تسمح بالبحث عبر الرسائل أو البحث عن المستندات المتعلقة بموضوع معين.

المساعدات الذكية

يمكن القول إن أفضل مثال معروف على معالجة اللغة الطبيعية هو أن المساعدات الذكيةمثل Siri و Alexa و Cortana أصبحت مدمجة بشكل متزايد في حياتنا. باستخدام معالجة اللغة الطبيعية ، تقوم بتقسيم اللغة إلى أجزاء من الكلام ، وأجزاء من الكلمات وميزات لغوية أخرى. ثم فهم اللغة الطبيعية (NLU) ، وهو ما يسمح للآلات بفهم اللغة ، وتوليد اللغة الطبيعية (NLG) ، وهو الجزء الذي يمنح الآلات القدرة على “التحدث” ، يقوم بالباقي. من الناحية المثالية ، يمنحك هذا الرد الذي تريده.

تعمل روبوتات الدردشة التي تعمل بنظام معالجة اللغة الطبيعية ، وهي شكل آخر من أشكال المساعد الذكي ، بنفس الطريقة ولكن بدلاً من استخدام التعرف على الصوت ، فإنها ترد على المدخلات النصية من العملاء. نظرًا لقيمتها كمورد إعلامي ، فإن معظم الشركات عبر الإنترنت تعرضها الآن كأداة اتصال أساسية على موقعها على الويب.

تجربة عملاء مخصصة

لقد جعل العصر الرقمي العديد من جوانب حياتنا اليومية أكثر ملاءمة. نتيجة لذلك ، يتوقع المستهلكون المزيد من تفاعلات علامتهم التجارية – خاصةً عندما يتعلق الأمر بالتخصيص. المنظمات الإعلامية ، التي كافحت للاحتفاظ بالقراء والمشتركين ، أخذت ملاحظة وتتجه إلى معالجة اللغة الطبيعية للراحة.

تحليلات النص

تمتلك العديد من الشركات بيانات أكثر مما تعرف ماذا تفعل به ، مما يجعل الحصول على رؤى مفيدة أمرًا صعبًا. نتيجة لذلك ، تتطلع العديد من الشركات الآن إلى التحليلات لمعالجة اللغة الطبيعية والنصية لمساعدتها على تحويل بياناتها غير المهيكلة إلى رؤى. تمنح ميزات Core NLP مثل استخراج الكيان المسمى المستخدمين القدرة على تحديد العناصر الأساسية مثل الأسماء والتواريخ وقيم العملات وحتى أرقام الهواتف.

بعد ذلك ، يتم تصنيف الكيانات وفقًا للتصنيفات المحددة مسبقًا بحيث يمكن العثور على هذه المعلومات المهمة بسرعة وسهولة في المستندات بجميع الأحجام والتنسيقات ، بما في ذلك الملفات وجداول البيانات وصفحات الويب والنصوص الاجتماعية. حتى أن الصناعات مثل التأمين تستخدم تحليلات نصوص معالجة اللغة الطبيعية لإبلاغ عملية صنع القرار بشأن المطالبات وإدارة المخاطر.

تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية واسعة وقوية ، ومن المحتمل أن نرى المزيد من الاستخدامات لهذه التكنولوجيا المتطورة في السنوات القادمة. ما هي تقنية معالجة اللغة الطبيعية المبتكرة برأيك؟

:شارك هذا

اترك ردّاً