دليل حول معالجة اللغة الطبيعية في الذكاء الاصطناعي[ مفهومها وأهميتها وما الأسباب التي تدفعك لتعلمها]  

تخيل كيف سيبدو العالم لولا تطبيقات ترجمة اللغات المختلفة, هل سيكون بمستوى التطور الذي هو عليه الآن؟ بالطبع لا, لأن ذلك سيحد من تواصلنا مع أشخاص من لغات مختلفة وهذا بدوره يقلل من تبادل الخبرات والمعارف, بالإضافة الى صعوبة التعاون ومشاركة الأبحاث والمعلومات بين الشركات والباحثين من لغات مختلفة, هذا ما سيكون عليه الحال لولا معالجة اللغة الطبيعية, حيث ظهرت بشكل فعلي في الخمسينات وكانت أول مشاريعها مشروع Georgetown-IBM الذي نجح في ترجمة 60 جملة روسية الى اللغة الإنجليزية. 

معالجة اللغة الطبيعية لها دور فعال وبارز في ظهور تطبيقات الترجمة الفورية وعلى رأسها الشهير Google Translate والذي يوفر ترجمة فورية للنصوص والمحادثات والصور مما يساعد في التواصل اليومي والسفر والعمل, بالإضافة الى روبوتات الدردشة الشهيرة وغيرها من التطبيقات, ولكن ما هي معالجة اللغة الطبيعية تحديدا وما أهميتها وما الاستخدامات اليومية لها, وما الأسباب التي قد تدفعك لتعلمها, هذا ما سنناقشه في هذا المقال. 

ما هو مفهوم معالجة اللغة الطبيعية Natural Language Processing؟ 

معالجة اللغة الطبيعية هي فرع من فروع الذكاء الاصطناعي, الذي يهدف الى جعل الأنظمة الحاسوبية قادرة على فهم وتحليل اللغة البشرية-تسمى اللغة الطبيعية- والتفاعل معها على اختلافها, سواء أكانت نصا مكتوبا مثل النص الذي تكتبه في تطبيق Google Translate أو غيره من تطبيقات الترجمة, أو نصا مسموعا, ليس ذلك فحسب بل أيضا تمكنهم من فهم نوايا ومشاعر الكاتب. [1]

تستخدم معالجة اللغة الطبيعية علوم متعددة لتتمكن من فهم لغة البشر بطريقة مشابهة لتواصل البشر مع بعضهم البعض, مثل علم اللغويات الحاسوبية الذي يختص بدراسة اللغة من حيث كيفية تكوين الكلمات وفهم هيكلة الجمل, و استخدام نماذج إحصائية لاكتشاف الأنماط في البيانات اللغوية واستخدامها في الترجمة والتصنيف, بالإضافة الى أنظمة التعلم الآلي و التعلم العميق. 

في الواقع أنت تعاملت مع العديد من تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية حتى لو لم تدرك ذلك, تظهر هذه التطبيقات في أشكال مختلفة مثل أنظمة تحديد المواقع GPS التي تعمل بالصوت, وتطبيقات الترجمة, وبرامج تحويل الكلام الى نص, وروبوتات الدردشة مثل شات جي بي تي, وغيرها من البرامج. 

لماذا معالجة اللغة الطبيعية مهمة؟ 

تتعامل الآلات والأنظمة الذكية بشكل عام مع كميات كبيرة من البيانات غير المنظمة والتي تكون مدخلة بلغة البشر, وهذا يصعب عملية تحليل هذه البيانات وفهم الأوامر الناتجة عنها, لكن بوجود معالجة اللغة الطبيعية بات الأمر أكثر سهولة حيث أصبحت قدرة الآلات على فهم واستخدام اللغة البشرية مشابهة لكيفية تواصل البشر مع بعضهم البعض, هذا يعني أن الآلات يمكنها فهم وتحليل ملايين الوثائق النصية أو سجلات الحوارات بطريقة فعالة وسريعة، بينما يمكن أن تكون هذه المهمة متعبة ومضيعة للوقت إذا كان يقوم البشر بها. [2]

 قد تفوق قدرة الحواسيب على تفسير اللغة البشرية قدرة البشر أنفسهم وخصوصا في ظل وجود العديد من اللغات واللهجات داخل كل لغة, فضلا عن الأخطاء النحوية التي قد يرتكبها البشر أثناء كتابة نص ما, والأهم من ذلك أن الحواسيب قادرة على فحص النصوص وتحليلها بسرعة وتحديد الأنماط والاتجاهات والمعلومات الرئيسية دون التأثر بالعوامل الإنسانية مثل التعب أو التحيز, هذا يسمح بتحليل البيانات بشكل متسق وموثوق مما يجعلها قيمة للعديد من التطبيقات في مختلف المجالات.

من أهمية معالجة اللغة الطبيعية كذلك, السماح للحواسيب بقراءة النصوص المكتوبة وفهم محتواها, هذا يمكن أن يكون مفيدا في العديد من التطبيقات مثل قراءة وتحليل المستندات النصية أو استخراج المعلومات من المقالات والأبحاث, ليس هذا فحسب, بل أيضا تتيح لها القدرة على الاستماع الى الكلام المنطوق وتحويله الى نص يمكن معالجته وتحليله, هذا تماما ما يحدث في تطبيقات التعرف على الكلام والمساعد الصوتي مثل Siri وغيرها. 

لا تقتصر أهمية معالجة اللغة الطبيعية على فهم النص فحسب, بل أيضا يمكنها تحديد المشاعر والاتجاهات العاطفية في النص, على سبيل المثال يمكنها تحديد ما إذا كان النص يعبر عن شعور إيجابي أو سلبي, وهذا يكون مفيدا في حالات مثل تقييم ردود الفعل على المنتجات والخدمات. 

ما هي التقنيات المستخدمة في عملية معالجة اللغة الطبيعية؟ 

لتتمكن الأنظمة الحاسوبية من فهم اللغة البشرية أو اللغة الطبيعية لابد من تحليل النص من حيث ترتيب الكلمات في الجملة و من حيث فهم المعنى المراد من الكلمة, وهما ما يعرفان ب: تحليل بناء الجملة Syntax Analysis و التحليل الدلالي Semantic Analysis, لكل واحد منهما تقنيات متعددة, لنبدأ بتقنيات تحليل بناء الجملة Syntax Analysis : 

لنفهم أولا معنى تحليل بناء الجملة Syntax Analysis: هي عملية تتمثل في تحليل هيكل الجملة اللغوية وترتيب الكلمات فيها وفقا لقواعد النحو الصحيحة, يهدف تحليل الصياغة إلى فهم كيفية تكوين الجمل والتركيب النحوي الصحيح لها، مما يساعد في استخلاص المعاني وفهم النصوص بشكل أفضل.

من الطرق المستخدمة للقيام ب Syntax Analysis أو تحليل بناء الجملة: [3]

• الترميز Tokenization: هي عملية تقسيم النص إلى وحدات أصغر ذات معنى، تسمى الرموز Tokens, مثلا لو أن لدينا الجملة الأتية: "ذهب خالد إلى المتجر لشراء حليب", عملية الترميز ستقوم بتقسيم هذه الجملة إلى وحدات أصغر مثل الكلمات الفردية ("ذهب"، "خالد"، "إلى"، "المتجر", "لشراء", "الحليب"). يمكن أن تشمل الرموز أيضا أشياء أخرى مثل علامات الترقيم ("،"، ".") أو الرموز التعبيرية () 

• التحليل النحوي Parsing: وهي عملية تقسيم الجملة الى كلمات ثم تحديد وظيفة كل منها حسب التصنيف الصرفي الى اسم أو فعل أو صفة وهكذا, وهذا تماما يشبه الإعراب في اللغة العربية, لو أدخلنا الجملة الآتية الى نموذج معالجة لغة طبيعية: "أنا أحب اللغة العربية", سيقوم النموذج بتقسيم الجملة الى كلمات وتصنيف هذه الكلمات بحسب وظيفتها في الجملة على النحو الآتي: 

انا: فاعل, أحب: فعل, اللغة العربية: مفعول به. 

يمكن التحدي هنا في أن العديد من الكلمات قد تحتمل أكثر من معنى حسب سياق الجملة فكيف سيتغلب النموذج على هذا الغموض, مثلا قد تأتي كلمة "سحب" بمعنى الغيوم أو عملية جر شيء ما (يسحب), وفي اللغة الإنجليزية كذلك, لنأخذ مثلا كلمة Book قد تأتي بمعنى كتاب أو بمعنى يحجز حسب سياق الجملة. 

تم التغلب على هذا الغموض من خلال تدريب النموذج على مجموعات النصوص, وهي نصوص تم وضع علامات عليها أي تم تحديد أجزاء الكلام فيها لكل كلمة (اسم, فعل الخ), بهذه الطريقة يتعلم النموذج كيفية استخدام هذه الكلمات في سياقات مختلفة من خلال تعلم قواعد اللغة. 

•  Lemmatization: هي عملية إرجاع صيغ مختلفة لكلمة معنية الى الجذر الأصلي لها , وهذا يؤدي الى تحويل مختلف صيغ الكلمة، مثل صيغة المفرد والجمع، وصيغ الماضي والحاضر والمستقبل، وصيغ الفعل والاسم، إلى صيغة واحدة أساسية.

على سبيل المثال: يمكن تحويل الكلمات "يفكر", "فكر", "تفكير" إلى الكلمة الأساسية "فكر".

ويمكن تحويل الكلمات "كتاب", "كتب", "كتابة" إلى الكلمة الأساسية "كتب".

وفي اللغة الإنجليزية يتم إرجاع كلمة huge الى big, الكلمات مثل running و ran و runner ترجع الى الجذر run.

الكلمات مثل am, is, are ترجع الى الجذر be.

• Stemming: هي تقنية تقوم على مبدأ إزالة اللواحق أو الإضافات في بداية أو نهاية الكلمة, ولكن المشكلة في هذه التقنية هي أنه قد يتم حذف أجزاء من الكلمة الأصلية على أنها إضافات مما قد يؤدي إلى فقدان المعنى أو إنشاء كلمات مختلفة. 

فمثلا الكلمة الإنجليزية happily قد تزال منها "ly" لتصبح happi بدون الـ "y"، وكتابة هذه الكلمة غير صحيحة وهذا يمكن أن يؤدي إلى فهم غير دقيق.

لكن بالرغم من هذا, إلا أنها مهمة لتصحيح الأخطاء الإملائية كما أنها تتميز بسرعة وسهولة التنفيذ مما يجعلها مناسبة للتطبيقات واسعة النطاق, بالإضافة الى أنها تؤدي الى تحسين كفاءة خوارزميات معالجة اللغة الطبيعية من خلال تقليل عدد الكلمات التي يجب معالجتها.

أما عن Semantic Analysis فهي عملية تهدف إلى فهم وتفسير المعاني المختلفة للكلمات والجمل في سياقها, وتقنيات معالجة اللغة الطبيعية المستخدمة لذلك هي: [4]

• التعرف على الكيانات المسماة Named Entity Recognition: يمكنك أن تستنتج ماهية هذه التقنية من خلال اسمها, إذ أنها تهدف الى تحديد الكيانات والعناصر في النص وتصنيفها الى فئات مثل أسماء, مواقع, أحداث, تواريخ, أوقات, أرقام وغيرها. 

• توضيح معنى الكلمات Word Sense Disambiguation: كنا قد وضحنا أن هناك كلمات قد تحتمل أكثر من معنى مما يؤدي الى حدوث لبس في المعنى العام للجملة, هنا تأتي أهمية هذه التقنية حيث أنها تفسر معنى الكلمة بناء على السياق العام. 

لنأخذ الجملة التالية: He saw a bat flying in the sky, كلمة bat قد تحتمل معنيين, الأول خفاش والثاني مضرب, ولكن حسب سياق الجملة سيتم تفسير الكلمة على أنها خفاش. 

• توليد اللغة الطبيعية Natural Language Generation: و هي عملية تستخدم قاعدة بيانات لفهم المعاني والدلالات وراء الكلمات، ثم يقوم بتوليد نصوص جديدة بناء على هذا الفهم, هذه النصوص المولدة تكون مكتوبة بطريقة طبيعية تشبه طريقة الكتابة البشرية. 

يمكنك أيضا الاطلاع على المقال الآتية عن تضمين الكلمات وهي تقنية أخرى في معالجة اللغة الطبيعية: 

كيف يمكن تضمين الكلمات باستخدام Word2vec؟ 

كيف تستخدم معالجة اللغة الطبيعية في حياتنا اليومية؟ 

تدخل معالجة اللغة الطبيعية في العديد من الاستخدامات دون أن تعي ذلك, من ضمن هذه الاستخدامات: [5]

• محرك البحث: هل كنت تتوقع استخدام معالجة اللغة الطبيعية في محرك البحث, أو هل فكرت كيف يعرف Google على سبيل المثال ما المقصود من البحث, هنا يأتي دورها, إذ أنها تعد المسؤولة عن إظهار نتائج البحث ذات صلة بناء على نيتك كمستخدم.

يستخدم Google تقنيات معالجة اللغة الطبيعية المتقدمة لفهم سياق استفسارك بشكل أعمق، بدلا من الاعتماد فقط على كلمات البحث المحددة, فمع بدء الكتابة، يتنبأ بعمليات البحث الشائعة ذات الصلة باستفسارك، ويفهم ما تحاول قوله بدقة، حتى لو لم تكن قد عبرت عنه بكلمات دقيقة, لذلك يظهر آلة حاسبة عند كتابة معادلة رياضية في مربع البحث. 

• المساعد الافتراضي: اكتسب المساعد الافتراضي شهرة واسعة مؤخرا, مثل siri و alexa, حيث أصبحت جزء لا يتجزأ من يومنا, فمثلا قد نستعين بهم للإجابة عن أسئلتنا أو حتى القيام بأمور محددة مثل تغيير الإضاءة سواء أكان من خلال الهاتف الذكي أو من خلال المساعد الافتراضي الموجود في أجهزة مثل مفاتيح الإضاءة أو السيارة أو غيرها. 

بفضل معالجة اللغة الطبيعية, امتلكت هذه المساعدات الافتراضية القدرة على فهم أنماط الكلام بسبب خاصية التعرف على الصوت, فإنها تجيب على أسئلتنا بغض النظر عن الأسلوب الذي تم استخدامه وتحلل ما قلناه ثم تقدم الاستجابة المطلوبة. 

•  الترجمة من لغة الى أخرى: هل هناك أسوأ من الترجمة الحرفية؟ هذا ما كانت عليه تطبيقات الترجمة قديما حيث كانت جودة الترجمة رديئة نوعا ما ولا توصل المعنى المطلوب من الجملة بسبب اختلاف بنية الجملة من لغة الى أخرى, لكن مع وجود معالجة اللغة الطبيعية أصبحت الترجمة تتم بشكل دقيق مع مراعاة القواعد اللغوية والنحوية لكل لغة وليس بشكل حرفي, ومن الطرق التي ساعدت في تطوير أنظمة الترجمة هو التقييم ثنائي اللغة (بلو) والذي يعمل على تقييم جودة الترجمات المنتجة بواسطة أنظمة معالجة اللغة الطبيعية، تمكن المطورون من تحديد نقاط القوة والضعف في هذه الأنظمة وتحسينها بشكل مستمر. هذا ينعكس إيجابيا على التواصل مع أشخاص من لغات مختلفة بسبب إيصال المعنى الصحيح والمراد من الكلام. 

• تحليل البيانات: إذا كنت تعمل في مجال تحليل البيانات, فهذه النقطة لك, تم دمج معالجة اللغة الطبيعية في أدوات تحليل البيانات, فمثلا بدلا من الاعتماد على الرموز والرسومات الثابتة في عرض البيانات, وفرت أدوات تحليل البيانات طرق جديدة وأكثر فعالية. 

على سبيل المثال أصبح بإمكان المستخدمين طرح أسئلة بسيطة باستخدام اللغة الطبيعية بأي لغة يريدونها للتفاعل مع الرسوم البيانية والبيانات مثل: ما هي أكثر المنتجات شعبية في هذا الربع؟ أو كيف تغيرت مبيعاتنا خلال العام الماضي؟, باستخدام لغة بسيطة تفهم أدوات تحليل البيانات هذه الأسئلة وتستخدم تقنيات معالجة اللغة الطبيعية لفهم المعنى المقصود, ثم تستخرج المعلومات ذات الصلة من البيانات وتقديمها للمستخدم في شكل سهل الفهم. 

هذا من شأنه أن يؤدي الى زيادة الوصول الى أشخاص أكثر داخل المؤسسات بما في ذلك أولئك الذين ليس لديهم خبرة تقنية متقدمة.

لماذا يجب أن تهتم بتعلم معالجة اللغة الطبيعية؟ 

لماذا قد نسلط الضوء على علم كمعالجة اللغة الطبيعية, لما لها أهمية كبيرة في العديد من المجالات كما ذكرنا سابقا بالإضافة الى الأسباب الآتية: 

1. زيادة فرص العمل: مع زيادة اعتماد الشركات على الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات، يتزايد الطلب على المتخصصين في معالجة اللغة الطبيعية.

2.تحسين المهارات التقنية: تعلمها يعزز مهارات البرمجة والتحليل لديك، مما يجعلك أكثر قدرة على التعامل مع مجموعة متنوعة من المشكلات التقنية.

3. تطوير التطبيقات الذكية: القدرة على تطوير تطبيقات تعتمد على اللغة الطبيعية مثل المساعدات الافتراضية، أدوات التحليل النصي، وترجمة النصوص.

4.تحليل البيانات الضخمة: استخدام تقنيات معالجة اللغة الطبيعية لاستخراج معلومات قيمة من مجموعات البيانات الضخمة غير المنظمة مثل النصوص والمحادثات.

5. الابتكار في البحث العلمي: تسهيل البحث في مجالات متعددة مثل اللغويات، علم النفس، والطب من خلال تحليل النصوص والأبحاث بطريقة أكثر فعالية.

6. تحسين تجربة المستخدم: تصميم واجهات مستخدم ذكية وتفاعلية تعتمد على اللغة الطبيعية، مما يحسن تجربة المستخدم ويسهل التفاعل مع التكنولوجيا.

أما عن الفئات التي تستفيد من تعلم معالجة اللغة الطبيعية:

1. المهندسون والمطورون: خاصة الذين يعملون في مجالات تطوير البرمجيات، الذكاء الاصطناعي، وتحليل البيانات.

2. محللو البيانات: الذين يحتاجون إلى أدوات قوية لتحليل النصوص واستخراج البيانات.

3. الباحثون الأكاديميون: في مجالات مثل اللغويات، علم النفس، والعلوم الاجتماعية الذين يستخدمون النصوص كبيانات للبحث.

4. مدراء الأعمال: الذين يرغبون في فهم أفضل للسوق والعملاء من خلال تحليل النصوص والمحادثات.

5. الصحفيون وكتّاب المحتوى: الذين يستفيدون من تقنيات تحليل النصوص لتحسين البحث وإنشاء المحتوى.

6. خبراء التسويق: الذين يمكنهم استخدام تحليل النصوص لفهم توجهات العملاء والمحتوى الأكثر تأثيرا.

7. الأطباء والباحثون في المجال الطبي: الذين يستخدمون تحليل النصوص لاستخراج المعلومات من الأبحاث الطبية والسجلات الصحية.

الخاتمة

برزت معالجة اللغة الطبيعية كعلم مهم جدا, حيث طورت قدرة الأنظمة الحاسوبية على فهم وتحليل اللغة الطبيعية و التفاعل معها، سواء كانت مكتوبة أو مسموعة، وفهم نوايا ومشاعر الكاتب, من خلال علوم مثل 

 مثل اللغويات الحاسوبية والنماذج الإحصائية وأنظمة التعلم الآلي والتعلم العميق.

 تستخدم معالجة اللغة الطبيعية في العديد من التطبيقات مثل أنظمة تحديد المواقع الصوتية، تطبيقات الترجمة، برامج تحويل الكلام إلى نص، وروبوتات الدردشة. 

يتيح تعلم معالجة اللغة الطبيعية فرص عمل مجزية في مجالات الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات وتطوير التطبيقات، كما يعزز مهارات البرمجة والتحليل ويُتيح استخراج معلومات قيمة من البيانات الضخمة. 

وبشكلٍ عام، يعد تعلم معالجة اللغة الطبيعية استثمارا ذا فوائد جمة على الصعيدين الشخصي والمهني, والآن بعد قراءتك لهذا المقال, هل اتخذت قرارك بتعلمها؟ 

المصادر

1. Natural Language Processing (NLP) - Overview - GeeksforGeeks
2. What is Natural Language Processing and why it matters|SaS
3. What Is Natural Language Processing (NLP) & How Does It Work?
4. What is natural language processing? | Definition from TechTarget.
5. Natural Language Processing (NLP) Examples | Tableau