أهم اتجاهات وتوقعات معالجة اللغات الطبيعية

معالجة اللغة الطبيعية واحدة من أهم المجالات في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ومن المتوقع أن تصل صناعتها العالمية إلى 42.04 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2026
مراقبة وسائل التواصل الاجتماعي باستخدام معالجة اللغات الطبيعية
أهم اتجاهات وتوقعات معالجة اللغات الطبيعية

أهم اتجاهات وتوقعات معالجة اللغات الطبيعية (NLP)

تعزز اتجاهات وتوقعات لمعالجة اللغات الطبيعية الصناعةَ التي تعتمد على التكنولوجيا.

تعد معالجة اللغة الطبيعية (NLP) واحدة من أهم المجالات في الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) في الوقت الحالي. ومن المتوقع أن تصل صناعة معالجة اللغات الطبيعية العالمية إلى 42.04 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2026، بمعدل نمو سنوي مركب يبلغ 21.5٪، وفقًا لموردور إنتليجنس. أدى هذا التوسع السريع في معالجة اللغات الطبيعية إلى ظهور اتجاهات وتطورات جديدة في هذا المجال. دعنا نلقي نظرة على بعض مؤشرات معالجة اللغات الطبيعية التي يجب البحث عنها في العام القادم.

نقل التعلم

التعلم الانتقالي هو نهج التعلم الآلي الذي يتضمن تدريب نموذج لوظيفة واحدة ثم إعادة تخصيصه لنشاط ذي صلة. بدلاً من تطوير نموذج وتدريبه من البداية، وهو نموذج مكلف ويستغرق وقتًا طويلاً ويتطلب كمية كبيرة من البيانات، يمكنك ببساطة ضبط النموذج الذي تم تدريبه بالفعل. نتيجة لذلك، يمكن للمؤسسات إنجاز وظائف معالجة اللغات الطبيعية بشكل أسرع وباستخدام بيانات أقل تسمية. ويتم الآن استخدام التعلم الانتقالي، الذي اكتسب شعبية لأول مرة في مجال رؤية الكمبيوتر، في تطبيقات معالجة اللغات الطبيعية مثل تصنيف النية، وتحليل المشاعر، والتعرف على الكيانات المسماة.

 الأخبار الكاذبة واكتشاف التسلط عبر الإنترنت

أصبحت معالجة اللغات الطبيعية أداة مهمة لاكتشاف ومنع انتشار الأخبار المزيفة والمعلومات المضللة، مما يوفر الوقت والجهد. لقد رأينا بالفعل العديد من الأساليب المثيرة للاهتمام للتعرف التلقائي على الأخبار المزيفة هذا العام، ومن المحتمل أن نرى المزيد منها في العام القادم، مع تداول الكثير من المعلومات غير الصحيحة حول Covid-19. ويعد اكتشاف التسلط عبر الإنترنت طريقة أخرى يتم استخدامها في معالجة اللغات الطبيعية لإحداث تأثير جيد. على وسائل التواصل الاجتماعي، يتم تطوير المصنفات للكشف عن استخدام اللغة المسيئة والمهينة، وكذلك الكلام الذي يحض على الكراهية.

مراقبة وسائل التواصل الاجتماعي باستخدام معالجة اللغات الطبيعية

في العام القادم، سيستمر تحليل المعنويات، المعروف أيضًا باسم التنقيب عن الرأي، في لعب دور مهم، مما يسمح للشركات بمراقبة وسائل التواصل الاجتماعي واكتساب رؤى في الوقت الفعلي حول شعور العملاء تجاه علامتهم التجارية أو منتجاتهم. يمكن أن يساعد استخدام أدوات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لتقييم الشعور بالعلامة التجارية الشركات في تحديد مجالات التحسين، واكتشاف التعليقات السلبية أثناء التنقل (والاستجابة بشكل استباقي)، واكتساب ميزة تنافسية. ويعد تحليل تأثير جهود التسويق وتقييم كيفية تفاعل المستهلكين مع الأحداث مثل تقديم منتج جديد حالتين إضافيتين مثيرتين للفضول لتحليل المشاعر في مراقبة وسائل التواصل الاجتماعي.

اقرأ أيضا: كيف ساعد الذكاء الاصطناعي الأطباء على التركيز الأكثر على المرضى

نماذج التدريب على التعلم المعزز

التعلم المعزز هو حقل فرعي للتعلم الآلي و من المتوقع أن يتوسع في العام القادم. وخوارزميات التعزيز، في جوهرها، تتعلم بالممارسة، باستخدام عملية التجربة والخطأ التي تتضمن مدخلات من الأفعال والتجارب السابقة. ويمكن استخدام التعلم المعزز في معالجة اللغة الطبيعية لتسريع المهام مثل الإجابة على الأسئلة والترجمة الآلية والتلخيص. وحاليًا، تُستخدم الخوارزميات الخاضعة للإشراف لتدريب نماذج معالجة اللغات الطبيعية، والتي يتم ضبطها لاحقًا من خلال التعلم المعزز.

سيزداد استخدام معالجة اللغات الطبيعية المتعددة اللغات

حتى الآن، تركزت غالبية التطورات في معالجة اللغات الطبيعية على اللغة الإنجليزية. ومن ناحية أخر ، تطلق شركات مثل Google و Facebook على نحو متزايد نماذج متعددة اللغات مدربة مسبقًا تعمل بشكل أفضل من النماذج أحادية اللغة أو أفضل منها. تتبع المكتبات مفتوحة المصدر خطى Google و Facebook، مع التحسينات الأخيرة في عمليات دمج الجمل الحيادية اللغوية، والتعلم من الصفر، وتوافر حفلات الزفاف متعددة اللغات، وبالتالي قد نتوقع رؤية اتجاه متزايد في نماذج معالجة اللغات الطبيعية متعددة اللغات في العام القادم.

استخدام مزيج من تقنيات التعلم الآلي الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف

يبدو أن الجمع بين النهجين الخاضعين للإشراف وغير الخاضعين للإشراف لتطوير نموذج لـ NLP يؤدي إلى نتائج أكثر دقة. يتطلب التعلم الخاضع للإشراف، والذي يستخدم غالبًا لمهام مثل تصنيف الموضوعات، كمية كبيرة من البيانات المصنفة بالإضافة إلى العديد من التكرارات قبل أن يتمكن النموذج من إنشاء تنبؤات جيدة. ولا توجد بيانات مصنفة في التعلم غير الخاضع للإشراف: يتعلم النموذج من بيانات الإدخال ويمكنه التعرف على الأنماط واستخلاص النتائج من البيانات غير المرئية بمفرده. التجميع هو مثال على ذلك، حيث يتم تجميع العناصر ذات الصلة معًا. لقد ثبت أن الجمع بين التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف يؤدي إلى تحسين أداء نماذج التعلم الآلي، لا سيما لتفسير النص.

اقرأ أيضا: أفضل التقنيات التي ستفوق AI/ML في عام 2022

أتمتة خدمة العملاء: وضع العلامات على التذاكر وعصر جديد من روبوتات المحادثة

قد يؤدي دمج تقنيات معالجة اللغة الطبيعية مع برامج مكتب المساعدة، على سبيل المثال، إلى أتمتة العمليات الشاقة والمستهلكة للوقت مثل وضع العلامات على مشكلات دعم العملاء وتوجيهها، وتحرير الموظفين للتركيز على عمل ذي قيمة أعلى. في الخطوط الأمامية لخدمة العملاء، ستستمر روبوتات المحادثة في لعب دور مهم. وعلى الرغم من بعض القيود، يمكنها عادةً إجراء محادثة أساسية والقيام بالأنشطة التي تم تدريبها عليها. ومع التقدم في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والطلب المتزايد على خدمة العملاء، يمكننا أن نتوقع أن نرى تقدمًا كبيرًا نحو الجيل التالي من روبوتات المحادثة، والتي ستكون قادرة على التحسين الذاتي، وإجراء محادثات أكثر تعقيدًا، وربما تعلم كيفية إكمال الجديد المهام دون تدريب مسبق.

ظهور أدوات التعليمات البرمجية المنخفضة

وفي الماضي، كان تطوير نماذج معالجة اللغات الطبيعية بحاجة إلى فهم شامل للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، والترميز، والمكتبات مفتوحة المصدر، وغيرها من الموضوعات. لم يعد ذلك بفضل التقنيات منخفضة التعليمات البرمجية التي تجعل الحياة أسهل. وفي حين أن الأدوات ذات التعليمات البرمجية المنخفضة أو التي لا تحتوي على تعليمات برمجية موجودة لبعض الوقت، فقد اقتصر استخدامها على تطوير الويب والبرامج. قد نشهد ظهور هذه التقنيات في مجال معالجة اللغات الطبيعية أيضًا في العام القادم. وتهدف MonkeyLearn، وهي شركة SaaS، إلى إضفاء الطابع الديمقراطي على التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية من خلال جعلها في متناول الأشخاص غير التقنيين. وأنشأت الشركة مُنشئ نماذج يسمح لك بإنشاء نماذج التحليل العاطفي وتصنيف النص وتدريبها ودمجها باستخدام واجهة التأشير والنقر.

 سوف يتطلب معالجة اللغات الطبيعية (NLP) استراتيجية شاملة

ومن وجهة نظر تجارية، فإن المنظمات التي تدرك كيفية عمل الذكاء الاصطناعي داخل منتج ما، بالإضافة إلى المهارات التقنية المطلوبة لإطلاق مشروع معالجة اللغات الطبيعية وتنميته، ستعمل بشكل أفضل. لتظل قادرة على المنافسة، يجب على جميع إدارات المؤسسة فهم فوائد تكامل الذكاء الاصطناعي وكيف سيؤثر ذلك على أدوارها. تفشل العديد من المبادرات بسبب الافتقار إلى التكامل الشامل للذكاء الاصطناع ، حيث لا يشارك مديرو المنتجات والمصممين والتسويق ومندوبي المبيعات وغيرهم بنشاط في اعتمادها. وفي العام المقبل، سيحدد الاستثمار الكلي في المعرفة والوقت والطاقة والممارسة في جميع أنحاء المنظمة بأكملها نجاحها.

المحولات ستقود الطريق: BERT & ELMO

سيكون BERT (تمثيلات التشفير ثنائية الاتجاه من المحولات) و ELMo (التضمينات من نماذج اللغة) محور تركيز مجتمع معالجة اللغات الطبيعية في العام القادم. وتم تدريب هذه النماذج على كميات هائلة من البيانات ويمكن أن تعزز أداء مجموعة واسعة من قضايا معالجة اللغات الطبيعية بشكل كبير.

اقرأ أيضا: ماذا يعني الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير لعملك

اقرأ أيضا: كيف تعمل NLP على تغيير الطريقة التي تمارس بها الشركات أعمالها

اقرأ أيضا: معالجة اللغة الطبيعية تعمل على تشكيل الأتمتةالذكية

اقرأ أيضا: معالجة اللغة الطبيعية وتحليل المشاعر

:شارك هذا

اترك ردّاً