همه چیز درباره پردازش زبان طبیعی در هوش مصنوعی آن آکادمی ۲۴

بسیاری از این موارد در Natural Language Toolkit یا NLTK، مجموعه ای منبع باز از کتابخانه ها، برنامه ها و منابع آموزشی برای ساخت برنامه های NLP پیدا می شوند. تحلیل و «فراکاوی» (Analytics) داده‌ها، فرایند بیرون کشیدن بینش از داده‌های ساختارمند و بدون ساختار است که با هدف تصمیم‌گیری‌های داده‌محور در مشاغل یا علوم به‌کار می‌رود. NLP در زمره سایر کاربردهای هوش مصنوعی، قابلیت‌‌های فراکاوی را به مراتب، ارتقا می‌دهد. NLP به‌طور خاص در فراکاوی داده‌ها بسیار سودمند است چون «استخراج» (Extraction)، «دسته‌بندی» (Classification) و درک متن یا صدای کاربر را فراهم می‌کند. پردازش زبان طبیعی با این فناوری عناوین اخبار مربوط به شرکت‌ها و سهام را بررسی کرده و تلاش می‌کند تا معنای آنها را درک کند که آیا باید سهام خاصی را بخرید، بفروشید یا نگهداری کنید.

حالا که اطلاعات بیشتری درباره پردازش زبان طبیعی به دست آوردیم، به این مسئله پی می‌بریم که هدف اصلی NLP، پر کردن شکاف بین زبان انسان و کامپیوتر است. NLP فقط مربوط به پردازش متن نیست، بلکه شامل رمزگشایی زبان، رفع ابهامات و استخراج معنا از حجم عظیمی از داده‌های متنی است. NLP روز به روز به پیشرفت خود ادامه می‌دهد تا تعاملات بین انسان و ماشین را بهبود ببخشد. به همین دلیل در آینده، شاهد تحولات عظیمی در ارتباط بین انسان و کامپیوترها از طریق پردازش زبان طبیعی خواهیم بود. پردازش زبان طبیعی یکی از امیدوار کننده‌ترین زمینه‌ها در هوش مصنوعی به حساب می‌آید، و در حال حاضر در بسیاری از برنامه‌هایی که ما به‌صورت روزانه از آن‌ها استفاده می‌کنیم، از چت‌بات‌ها گرفته تا موتورهای جستجو، کاربرد دارد.

با پیشرفت‌های روزافزون در این حوزه، انتظار می‌رود که الگوریتم‌های جدید و بهبود یافته‌ای نیز به زودی معرفی شوند که توانایی‌های پردازش زبان طبیعی را به سطح جدیدی برسانند. در دهه 2010، ظهور یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی تحول عظیمی در NLP ایجاد کرد. مدل‌هایی مانند BERT و GPT توانایی تحلیل و تولید زبان انسانی را به سطحی بی‌ سابقه رساندند. اکنون NLP در بسیاری از کاربردها، از ترجمه ماشینی تا تحلیل احساسات، به یک ابزار کلیدی تبدیل شده است. NLP شامل مجموعه‌ای از تکنیک‌ها و روش‌ها است که به پردازش و تحلیل داده‌های متنی و صوتی کمک می‌کند. از جمله این تکنیک‌ها می‌توان به توکن‌ سازی، ریشه‌ یابی، Lemmatization و مدل‌ سازی موضوع اشاره کرد.

پس از اینکه درخواست خود را ارسال کردید، هوش مصنوعی deepseek در مدت زمانی بسیار کوتاه در حد چند ثانیه، یک پاسخ دقیق و مرتبط به شما ارائه می‌دهد. پاسخ‌های ارائه شده معمولاً شامل اطلاعات جامع و مفیدی هستند که می‌توانند به شما در حل مشکلات یا کسب اطلاعات جدید کمک کنند. دیپ سیک می‌تواند کدهای مختلف در زبان‌های برنامه‌نویسی متنوع تولید کرده و خطاها را شناسایی و پیشنهاداتی برای بهینه‌سازی کد ارائه دهد. همچنین، هوش مصنوعی deepseek برای آموزش کدنویسی به برنامه‌نویسان مبتدی و حرفه‌ای مفید است. ادغام NLP با هوش مصنوعی عمومی می‌تواند تعامل انسان و ماشین را به سطح جدیدی برساند.

این امر به کامپیوترها کمک می‌کند تا متن گفتاری یا نوشتاری را مانند انسان بخوانند و درک کنند. از سال ۱۹۸۳ تا ۱۹۹۳، محققان در تمرکز بر تجربه‌گرایی و مدل‌های احتمالی متحدتر شدند. محققان توانستند برخی استدلال‌های چامسکی و دیگران را در دهه‌های ۱۹۵۰ و ۶۰ آزمایش کنند و کشف کردند که بسیاری از استدلال‌هایی که در متن قانع‌کننده بودند، از نظر تجربی دقیق نیستند. بنابراین، تا سال ۱۹۹۳، روش‌های احتمالی و آماری پردازش زبان طبیعی رایج‌ترین انواع مدل‌ها بودند. در دهه گذشته، NLP به دلیل حجم وسیعی از اطلاعات پراکنده در اینترنت، بیشتر بر استخراج و تولید اطلاعات متمرکز شده است. علاوه بر این، رایانه‌های شخصی اکنون در همه جا وجود دارند، و بنابراین کاربردهای NLP در سطح مصرف‌کننده بسیار رایج‌تر و انگیزه‌ای برای تحقیقات بیشتر هستند.

فهم زبان طبیعی به فرایندی اطلاق می شود که در آن مدل ها به تحلیل و تفسیر معنای زبان های انسانی می پردازند. در این ویدیو، شما با تکنیک های مختلفی که برای فهم بهتر زبان طبیعی استفاده می شوند، آشنا می شوید. این شامل روش های مختلف پردازش معنایی و نحوگرا می شود که به مدل ها کمک می کنند تا به طور دقیق تر و عمیق تر معنای متون را درک کنند. دومین ویرایش این کتاب، ابزارها و تکنيک های كاربردی برای اجرای پردازش زبان طبیعی در كامپیوتر را ارائه می دهد. این ویرایش هر فصل را با مطالب جدید و كاربردی نظیر تحلیل احساسات به روز رسانی کرده و محتوای آن را توسعه داده می باشد. زبان برنامه نویسی پایتون طیف وسیعی از ابزارها و کتابخانه ها را برای به كارگیری در وظایف خاص پردازش زبان طبیعی فراهم می کند.

همه‌ی این داده‌های تجاری حاوی تعداد زیادی اطلاعات ارزشمند هستند و پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) می‌تواند به مشاغل کمک کند به‌سرعت به این اطلاعات دست یابند. برخلاف NLU که بر درک تمرکز دارد، تولید زبان طبیعی (NLG) به تولید محتوا توسط ماشین می‌پردازد. هدف NLG این است که متنی مشابه انسان تولید شود که برای خواننده قابل فهم و طبیعی باشد. برای مثال، تولید گزارش‌های مالی یا محتوای خبری به‌ صورت خودکار، یکی از کاربردهای NLG است. این فرآیند شامل انتخاب کلمات، تنظیم ساختار جملات و رعایت قوانین دستوری است. حتما شما هم به طور روزانه با بسیاری از برنامه‌های NLP مانند تصحیح خودکار متن و ترجمه سروکار دارید.

کلاس‌های آموزش علم داده کافه‌تدریس به‌صورت کاملاً تعاملی و پویا و مبتنی بر پروژه‌های واقعی علم داده برگزار می‌شود و شکل کارگاهی دارد. برچسب گذاری زمانی انجام می شود که کلمات براساس بخشی از گفتار برای مثال اسم ، فعل و صفت علامت گذاری می شوند. این دوره به نحوی تهیه و تدوین شده است که مباحث آن به ساده‌ترین شکل ممکن بیان شوند و مخاطبان دوره بتوانند به‌سادگی متوجه موضوعات مطرح شده شوند. به همین جهت برای شرکت در این دوره هیچ پیش‌نیاز به خصوصی وجود ندارد و افراد با هر سطحی از آگاهی و تحصیلات می‌توانند از مباحث این دوره نهایت استفاده را داشته باشند. با استفاده از NLTK، سازمان ها می توانند محصول برچسب گذاری بخشی از گفتار را مشاهده کنند.

نمونه دیگری از استفاده‌های NLP در استخراج متن وجود دارد، که شامل بیرون کشیدن قطعات خاصی از داده‌هایی است که قبلاً در یک متن وجود داشتند. رایج‌ترین نمونه‌های مدل‌های استخراج عبارت از «استخراج کلمات کلیدی» (Keyword Extraction) و «تشخیص موجودیت‌های نامدار» (Named Entity Recognition | NER) است که در ادامه توضیحات بیشتری درمورد آن‌ها خواهیم خواند. مجهز بودن به NLP، یک طبقه‌بندی احساسات می‌تواند تفاوت ظریفی که در هر نظر و عقیده‌ای وجود دارد را درک کند، و به طور خودکار دیدگاه‌ها را به عنوان مثبت یا منفی برچسب‌گذاری کند. تصور کنید یک جهش ناگهانی از نظرات منفی درباره برند شما در رسانه‌های اجتماعی شکل گرفته باشد، ابزارهای تحلیل احساسات توانایی تشخیص این اتفاقات را به سرعت دارند، و با استفاده از آن‌ها می‌توان از بروز مشکلات بزرگ‌تر جلوگیری کرد. ابزارهای NLP داده‌ها را بلادرنگ، ۲۴ ساعته و ۷ روز هفته پردازش و شاخص‌های یکسانی را برای همه داده‌های شما اعمال می‌کنند.

در حالی که شرکت آنتروپیک با هدف افزایش دقت در حال بهینه‌سازی هوش مصنوعی است، در حال حاضر کلود کامل نیست و از همان مشکلات توهم که GPT-3.5 و GPT-4 با آن مواجه هستند رنج می‌برد. NLU (Natural Language Understanding)به درک زبان انسانی توسط ماشین‌ها اشاره دارد، در حالی که NLG (Natural Language Generation) به تولید متن طبیعی از داده‌ها می‌پردازد. کیسه کلمات یک روش ساده برای نمایش متن است که در آن متن به مجموعه‌ای از کلمات تبدیل می‌شود و ترتیب آن‌ها نادیده گرفته می‌شود. در این روش، هر کلمه به عنوان یک ویژگی در نظر گرفته می‌شود و تعداد دفعات تکرار آن در متن محاسبه می‌شود. این روش به تحلیل متن و استخراج ویژگی‌ها کمک می‌کند، اما اطلاعات مربوط به ترتیب کلمات و ساختار جملات را از دست می‌دهد.

یکی از پلتفرم‌های هوشمندی که به صورت رایگان در دسترس همه قرار گرفته DeepSeek است. این هوش مصنوعی به شما امکان می‌دهد بدون نیاز به تخصص فنی از امکانات آن از جمله تولید محتوا، تحلیل اطلاعات و حتی گرفتن مشاوره برا مسائل مختلف استفاده کنید. اگر به دنبال یک راه ساده و کاربردی برای استفاده از هوش مصنوعی هستید، DeepSeek می‌تواند تجربه جالبی برایتان باشد. Claude AI قابلیت پشتیبانی از زبان فارسی را دارد، اما کیفیت و دقت پاسخ‌ها به زبان فارسی ممکن است نسبت به زبان‌هایی مانند انگلیسی کمی متفاوت باشد. این مدل برای زبان‌های مختلف بهینه‌سازی شده، اما تمرکز اصلی آن روی زبان انگلیسی بوده است. جدا از این مسئله، شبیه به هوش مصنوعی چت جی پی تی فارسی، در حال حاضر هوش مصنوعی ایرانی تحت عنوان کلود فارسی طراحی نشده تا صرفا کاربران ایرانی بتوانند از این ابزار پرکاربرد به آسانی و بدون نیاز به VPN استفاده کنند.

خلاصه‌سازی متن به معنی کوتاه کردن اسناد، مقالات یا سایر منابع متنی به صورتی است که اطلاعات مهم آن حفظ شوند. این کاربرد پردازش زبان طبیعی زمانی مفید است که افراد می‌خواهند به سرعت نکات اصلی اسناد طولانی مانند مقالات خبری، مقالات تحقیقاتی یا اسناد قانونی را درک کنند. خلاصه کردن متن ممکن است شامل استخراج نکات مهم و کلیدی از متن یا تولید جملات جدیدی باشد که معنای اصلی متن را منتقل می‌کنند. در بسیاری از برنامه ها در حوزه های کسب و کار و تعامل با مشتری برای مثال چت بات ها ، امنیت سایبری ، موتورهای جستجو و تحلیل کلان داده ها از NLP استفاده می شود. گرچه استفاده از آن بدون چالش نیست اما پردازش زبان طبیعی به بخش جدایی ناپذیر زندگی روزمره ی افراد تبدیل خواهد شد.

چالش برانگیزترین موردی كه در پردازش زبان طبیعی وجود دارد این است كه زبان طبیعی و رایج میان انسانها بسیار پیچیده می باشد. فرآیند درک و دستكاری يک زبان بسیار پیچیده و به همین دلیل از تکنيک های مختلفی استفاده می شود. زبان های برنامه نویسی مثل پایتون (Python) یا R برای اجرای این تکنيک ها بسیار مورد استفاده قرار می گیرند، اما قبل از آشنایی با چگونگی کدنویسی با این زبانها، درک مفاهیم مقدماتی هم بسیار مهم می باشد. به همین دلیل به شرح بعضی از الگوریتم های پركاربرد در پردازش زبان طبیعی می پردازیم. برای کمک به شناسایی اخبار جعلی، گروه پردازش زبان طبیعی در MIT سیستم جدیدی را برای تعیین درستی یا مغرضانه بودن يک منبع ایجاد کرد و تشخیص داد كه آیا می توان به يک منبع خبری اعتماد کرد یا خیر.

از طریق تکنیک‌هایی مانند تجزیه و تحلیل معنایی و تجزیه و تحلیل احساسات، NLP به موتورهای جستجو اجازه می‌دهد تا هدف و تفاوت‌های پرس‌و‌جوهای کاربر را درک کنند و نتایج جستجوی دقیق‌تر و مرتبط‌تری را به او نشان دهند. با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، موتورهای جستجو می‌توانند الگوهای زبان و خواسته‌های کاربر را بهتر درک کنند و در نهایت، نتایج کارآمدتری را برای کاربران در حوزه‌ها و زبان‌های مختلف فراهم کنند. ان ال پی به ماشین‌ها کمک می‌کند تا بتوانند حجم زیادی از داده‌های مرتبط با زبان‌های طبیعی را تحلیل و پردازش کنند. تاریخچه NLP به قرن هفدهم برمی‌گردد، زمانی که فیلسوفانی مانند لایب نیتس و دکارت پیشنهاداتی را برای کدهایی ارائه کردند که کلمات را بین زبان‌ها مرتبط می‌کرد. البته تمامی این پیشنهادات در حد تئوری باقی ماندند و هیچ یک به توسعه‌ی ماشینی واقعی منجر نشد.

استخراج کلمه کلیدی به شناسایی و استخراج کلمات یا عبارات مهم از یک متن اشاره دارد. این فرآیند به کاربران کمک می‌کند تا به سرعت به اطلاعات کلیدی و مهم دسترسی پیدا کنند. استخراج کلمه کلیدی معمولاً در زمینه‌های جستجو، بهینه‌ سازی موتور جستجو (SEO) و تحلیل محتوا کاربرد دارد. بزرگ‌ترین مزیت الگوریتم‌های یادگیری ماشین توانایی آن‌ها در یادگیری خودکار است. در این روش به تعریف قوانین دستی نیازی نداریم؛ درعوض ماشین‌ها از داده‌های قبلی یاد می‌گیرند تا خودشان به‌تنهایی خروجی را پیش‌بینی کنند.

با پیشرفت‌های اخیر در یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی، NLP به یکی از ابزارهای کلیدی در بسیاری از کاربردها مانند ترجمه ماشینی، تحلیل احساسات و خدمات مشتری خودکار تبدیل شده است. این فناوری به ما کمک می‌کند تا ارتباطات بهتری با ماشین‌ها برقرار کنیم و از داده‌های متنی بهره‌ برداری بیشتری داشته باشیم. پس از سال ۱۹۷۰، محققان حتی بیشتر از این هم تقسیم شدند و با در دسترس قرار گرفتن فناوری و دانش بیشتر، حوزه‌های جدیدی از NLP معرفی شد. یکی از این حوزه‌های جدید، پارادایم‌های مبتنی بر منطق (logic-based paradigms) بود، زبان‌هایی که بر کدگذاری قواعد و زبان در منطق‌های ریاضی تمرکز داشتند. درک زبان طبیعی (Natural Language Understanding) یکی دیگر از حوزه‌های NLP بود که به ویژه تحت تأثیر SHRDLU، پایان نامه دکتری پروفسور تری وینوگراد (Professor Terry Winograd’s doctoral thesis) قرار گرفت.

به دلیل پیچیدگی زبان انسانی، پردازش زبان طبیعی همچنان یکی از چالش های اصلی در حوزه هوش مصنوعی است و محققان در حال توسعه روش ها و تکنیک های جدید برای بهبود عملکرد این فناوری هستند. در این مطلب از مجله فرادرس بیان کردیم که NLP شاخه‌ای از هوش مصنوعی به‌شمار می‌رود که تمرکز اصلی آن روی تعامل بین کامپیوتر و انسان به‌وسیله زبان طبیعی است. هدف نهایی NLP آن است که کامپیوترها را یاری دهد تا به‌خوبی انسان‌ها این زبان را بفهمند. همچنین گفتیم که NLP در کاربردها و اپلیکیشن‌‌های گوناگونی نظیر دستیاران مجازی، تشخیص گفتار، تحلیل احساسات، خلاصه‌سازی خودکار متن، ترجمه ماشینی و غیره به‌کار می‌رود. NLP در کاربردهایی مانند دستیاران صوتی، ترجمه ماشینی، و تحلیل احساسات به کار می‌رود و به سازمان‌ها این امکان را می‌دهد که داده‌های متنی را به صورت مؤثر تحلیل کنند.

در این ویدیو، شما با ساختار کلی دوره و نحوه پیشروی در آن آشنا می شوید و مبانی اصلی را که در طول دوره با آن ها سر و کار خواهید داشت، می آموزید. پردازش زبان طبیعی یا Natural Language Processing (NLP) شاخه‌ای از علوم کامپیوتر، هوش مصنوعی و زبان‌شناسی است که به تحلیل، تفسیر و تفهیم زبان طبیعی انسانی توسط کامپیوترها می‌پردازد. هدف اصلی پردازش زبان طبیعی این است که به کامپیوترها قدرت فهم و تعامل با زبان انسانی را بخشیده و امکاناتی مانند تولید متن، ترجمه، تحلیل محتوا، استخراج اطلاعات و پاسخگویی به سوالات را فراهم کند. در حوزه هوش مصنوعی (AI)، پردازش زبان طبیعی یا NLP بر روی قابلیت کامپیوترها در فهم و تعامل با زبان انسان تمرکز دارد. در واقع NLP از ترکیب زبان‌شناسی، علوم کامپیوتر و تکنیک‌های یادگیری ماشین برای پر کردن شکاف بین زبان انسانی و فهم ماشین استفاده می‌کند.

در این بخش، شما با مدل های احتمالاتی مانند مدل های مخفی مارکوف و چگونگی استفاده از آن ها برای برچسب گذاری توالی آشنا می شوید. يک بسته جاوا است كه تخصیص پنهان دیریکله (Latent Dirichlet Allocation)، دسته بندی اسناد، خوشه بندی، مدل سازی موضوعی و استخراج اطلاعات را ارائه می‎ دهد. در اصل، وظیفه این بخش، برش يک متن به قطعاتی به نام نشانه و در عین حال دور انداختن كاراکترهای خاص مثل علائم نگارشی می باشد. با این که امكان دارد در زبان هایی مثل انگلیسی این فرآیند ابتدایی به نظر برسد، اما باید بدانید كه همه زبان ها یکسان رفتار نمی کنند و حتی در خود زبان انگلیسی هم فضاهای خالی به تنهایی كافی نیستند. در این حالت كامپیوتر به وضوح قادر بود روابط بین اشیاء را حل کند و ابهامات خاصی را درک کند. چهارمین حوزه NLP كه پس از سال ۱۹۷۰ به وجود آمد، كه مدل سازی گفتمان  (discourse modeling)نام داشت.

یکی از دلایل اهمیت پردازش زبان طبیعی برای مشاغل این است كه می توان از آن برای تجزیه وتحلیل حجم زیادی از داده های متنی، مثل نظرات كاربران رسانه های اجتماعی، نقدهای آنلاین، گزارش های خبری و غیره، استفاده کرد. پردازش زبان انسانی، رفته رفته پیچیده‌تر می‌شود و در عین حال کارهای زیادی باقی مانده است که می‌توانیم انجام بدهیم. با وجود چالش‌هایی که در این زمینه وجود دارد، مهندسان یادگیری ماشین، هنوز هم فرصت‌های زیادی در پیشِ رو دارند تا NLP را به‌صورتی پیش ببرند که برای عملکرد جامعه مناسب‌تر باشد. تولید زبان طبیعی یا NLG، به‌عنوان یکی از زیرشاخه‌های NLP، کاربرد سودمندی از هوش مصنوعی برای تولیدکنندگان محتوا و بازاریاب‌ها محسوب می‌شود. با این حال، به نظر می‌رسد که شرکت‌های بیشتری از تولید خودکار متن و ابزارهای ویرایشگر محتوای NLPمحور استفاده خواهند کرد.

همچنین با وجود تمام تردیدها، پردازش زبان طبیعی در زمینه تصویربرداری پزشکی نیز، پیشرفت‌های قابل توجهی داشته است. برای مثال رادیولوژیست‌ها از هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی بهره می‌برند تا نتایج خود را مرور کرده و آن‌ها را با یکدیگر مقایسه کنند. کسب و کارها از مدل‌های NLP برای خودکارسازی وظایف خسته‌کننده و وقت‌گیر در زمینه‌هایی مانند خدمات مشتریان استفاده می‌کنند. این منجر به فرآیندهای کارآمدتری می‌شود و نمایندگان پشتیبانی، زمان بیشتری را برای تمرکز روی آنچه مهم است، یعنی «ارائه تجربهٔ پشتیبانی برجسته» صرف خواهند کرد. اتوماسیون خدمات مشتری با استفاده از ان ال پی مجموعه‌ای از فرآیندها، از مسیریابی تیکت‌ها به مناسب‌ترین فرد گرفته تا استفاده از چت‌بات برای حل سؤالات مکرر را شامل می‌شود.

مدل‌ها همچنین شناسایی موجودیت نام‌گذاری شده را انجام می‌دهند که شامل شناسایی و استخراج اطلاعات کلیدی در یک متن است. تحلیل احساسات فرآیند بررسی عواطف موجود در متن و طبقه‌بندی آنها به عنوان مثبت، منفی یا خنثی است. بیش از ۶۵۰۰ زبان در جهان وجود دارد که هر کدام از آن‌ها قوانین سینتکسی و معنایی خاص خود را دارند. بنابراین برای اینکه ماشین‌ بتواند زبان طبیعی را درک کند، زبان طبیعی ابتدا باید به چیزی تبدیل شود که توسط رایانه‌ها قابل تفسیر باشد. از زمان به اصطلاح «انقلاب آماری» در اواخر دهه ۱۹۸۰ و اواسط دهه ۱۹۹۰، بسیاری از تحقیقات پردازش زبان طبیعی به شدت بر یادگیری ماشین تکیه کردند.

مرحله تحلیل «معنایی» (Semantic)، فرایندی است که ساختارهای نحوی را به معانی مستقل از زبانشان مرتبط می‌سازد و این کار از سطوح عبارات و بندها (بخشی از جملات)، جملات و پاراگراف‌ها تا مرحله کلی نوشتار صورت می‌گیرد. با فناوری nlp می‌توان با پشتیبانی شخصی و به‌موقع مشتری، تجربه و رضایت کلی مشتری را بهبود بخشند. به این ترتیب کلمات ورودی بر اساس اسم، صفت و افعال علامت‌گذاری و سپس پردازش می‌شوند. DeepSeek به اتصال پایدار به اینترنت نیاز دارد و در شرایطی که دسترسی به اینترنت قطع یا محدود باشد، کارایی آن کاهش می‌یابد. اگر از ایران یا کشورهایی با محدودیت دسترسی قصد ثبت نام دارید احتمالا ارور تصویر زیر مواجه خواهید شد.

شبکه‌های عصبی کانولوشن پرطرفدارترین انتخاب برای مسائل دسته‌بندی متون هستند، به این دلیل که آن‌ها لغات چپ و راست کلمات را نیز به عنوان ویژگی در نظر می‌گیرند و این امر می‌تواند مشکل چند معنایی را حل کند. این تجزیه و تحلیل‌ها به سازمان‌ها کمک می‌کند تا تصمیمات استراتژیک‌تری اتخاذ کنند و در بازار رقابتی موفق‌تر عمل کنند. استخراج کلمه کلیدی به وب‌سایت‌ها کمک می‌کند تا محتوای خود را بهینه‌ سازی کنند و نتایج بهتری در جستجوها کسب کنند. هوش مصنوعی موضوعات واقعاً جذابی را پوشش می‌دهد، از نحوه طراحی ماشین‌های هوشمند گرفته تا اینکه وقتی این ماشین‌ها بیشتر از انسان‌ها در همه جا حضور دارند، آینده ما چگونه خواهد بود. هرچند تکنولوژی NLP پیشرفت‌های چشمگیری داشته است، اما هنوز هم دقت آن نسبت به فهم عمیق متن‌ها و زبان انسانی محدود است.

مدل سازی موضوع روشی برای کشف ساختارهای پنهان در مجموعه ای از متون یا اسناد است. این روش در اصل متون را خوشه بندی می‌کند تا موضوعات پنهان را بر اساس محتوای آنها کشف کند، تک تک کلمات را پردازش کند و بر اساس توزیع به آنها مقادیر را اختصاص دهد. این تکنیک بر این فرض استوار است که هر سند از ترکیبی از موضوعات تشکیل شده است و هر موضوع از مجموعه‌ای از کلمات تشکیل شده است، به این معنی که اگر بتوان این موضوعات پنهان را شناسایی کرد، می‌توان به معنای متن اصلی نیز دست یافت. از میان تکنیک‌های مدل‌سازی موضوعی، تخصیص دیریکله پنهان (LDA) احتمالاً رایج‌ترین مورد استفاده است که در ادامه آن را معرفی می‌کنیم. در بیشتر زمینه‌های عملی یا تئوری، یک زبان برنامه نویسی شامل یک کامپیوتر است. زبان‌های برنامه نویسی با زبان‌های طبیعی تفاوت‌های فراوانی دارند زیرا زبان‌های طبیعی فقط برای تعامل بین افراد استفاده می‌شوند، این در حالی است که زبان‌های برنامه نویسی به انسان اجازه می‌دهند دستورالعمل‌ها را به ماشین‌ها منتقل کنند.

در این مقاله به بررسی کاربردهای پردازش زبان طبیعی در حوزه‌های مختلف می‌ پردازیم. هوش مصنوعی (AI)، استفاده از رایانه برای انجام کارهایی است که به طور سنتی به هوش انسانی نیاز دارد. هوش مصنوعی می‌تواند حجم زیادی از داده‌ها را به روشی پردازش کند که انسان نمی‌تواند. هدف هوش مصنوعی این است که بتواند کارهایی مانند تشخیص الگوها، تصمیم‌گیری و قضاوت را مانند انسان‌ها انجام دهد. برای انجام این کار، ما به داده‌های زیادی نیاز داریم که به ماشین‌ها به عنوان ورودی داده شود. هوش مصنوعی اساس برخی از فناوری‌های مهم حال حاضر، مانند تشخیص و طبقه‌بندی تصاویر است.

بدیهی است که در راستای تحقق این هدف، نیاز به دانشی وسیع از زبان است و علاوه بر محققان علوم رایانه، نیاز به دانش زبان شناسان نیز در این حوزه می‌باشد. با پردازش اطلاعات زبانی می‌توان آمار مورد نیاز برای کار با زبان طبیعی را استخراج کرد. به زبان ساده، يک ماشین با کمک پردازش زبان طبیعی می تواند زبان طبیعی انسان را از روی متن به طور كامل تشخیص داده و آن را درک کند. هرچند اینکه يک ماشین چطور می تواند این مسائل را تشخیص دهد به خودی خود جذاب است، اما نتایج پردازش زبان طبیعی دارای كاربردهای زیادی در زندگی روزمره می باشد. برای مثال از NLP همینطور در هر دو مرحله جستجو و انتخاب جذب استعداد، شناسایی مهارت های استخدام های بالقوه و همینطور شناسایی افراد ماهر قبل از ورود به بازار كار استفاده می شود.

در سالهای اخیر NLP به یک ابزار تجاری ضروری برای کشف تاثیر داده‌های پنهان به خصوص در رسانه‌های اجتماعی تبدیل شده است. با استفاده از تحلیل احساسات می‌توان نوشته‌های موجود در رسانه‌های اجتماعی، پاسخ‌ها و.... را برای استخراج نگرش‌ها و احساسات در پاسخ به محصولات، تبلیغات و رویدادها تجزیه و تحلیل کرد. همچنین شرکت‌ها می‌توانند از این اطلاعات در طراحی محصول، کمپین‌های تبلیغاتی و موارد دیگر استفاده کنند. گوگل ترنسلیت (Google Translate) نمونه‌ای از کاربرد مستقیم NLP است که به طور گسترده در دسترس همه قرار دارد. یک ترجمه مناسب باید معنی و لحن زبان ورودی را به دقت دریافت کرده و آن را به متنی با همان معنا و تاثیر دلخواه در زبان دوم ترجمه کند.

NLTK یا (Natural Language Toolkit) شامل کتابخانه‌هایی به‌صورت Open source است که بسیاری از وظایف nlp را در بر می‌گیرد. به‌طور خلاصه و مفید، SLIP شامل مجموعه‌ای از توابع «دسترس» FORTRAN بود که بر روی فهرست‌های دایره‌ای با پیوند دوگانه با فیلدهای داده با اندازه ثابت کار می‌کردند. درست مانند آنکه یک شخص، مکان یا سازمانی از شناسایی موجودیت‌های نام‌دار استفاده می‌کند. اگر قصد دارید از نسخه‌ی رایگان استفاده کنید، هیچ مشکلی وجود ندارد اما به طور کلی امکانات کلود در بخش رایگان محدود است. به غیر از تکنیک «Keyword Hashing» سایر تکنیک‌ها همه برای تطبیق انعطاف‌پذیر متن استفاده می‌شوند. شروع هرچیزی سخته، ولی وقتی مسیر درستی رو انتخاب کنی،
با خیال راحت و بدون استرس میتونی از مسیر لذت ببری.