NLP چیست؟

کلمات و عبارات زمینه ای و مترادف:

کلمات و عبارات یکسان می توانند معانی متفاوتی با توجه به متن جمله داشته باشند و بسیاری از کلمات  به ویژه در انگلیسی تلفظ دقیقاً یکسانی دارند اما معانی کاملاً متفاوتی دارند. درک این موارد برای انسان آسان است زیرا ما متن جمله را می خوانیم و همه تعاریف مختلف را درک می کنیم. در حالی که مدل های زبان NLP ممکن است همه تعاریف را آموخته باشند. هم نام ها، دو یا چند کلمه ای هستند که یکسان تلفظ می شوند اما تعاریف متفاوتی دارند.

مترادف:

مترادف ها می توانند منجر به موضوعاتی مشابه درک متنی شوند. زیرا ما از کلمات مختلف برای بیان یک ایده استفاده می کنیم. علاوه بر این، برخی از این کلمات ممکن است دقیقاً یک معنی را ارائه دهند. در حالی که برخی ممکن است سطوح پیچیدگی کوچک و دقیقه ای باشند و افراد مختلف از مترادف برای نشان دادن معانی کمی متفاوت در واژگان شخصی خود استفاده می کنند.

بنابراین، برای ایجاد سیستم های NLP، مهم است که همه معانی احتمالی یک کلمه و همه مترادف های احتمالی را شامل شود. ممکن است مدل های تجزیه و تحلیل متن گاهی اوقات دچار اشتباه شوند. اما هرچه اطلاعات آموزشی مرتبط تری دریافت کنند، بهتر می توانند مترادف را درک کنند.

کنایه:

کنایه و طعنه برای مدل های یادگیری ماشین مشکلاتی را ایجاد می کند. زیرا آن ها به طور کلی از کلمات و عباراتی استفاده می کنند که به طور دقیق ممکن است مثبت یا منفی باشند. اما در واقع برعکس را نشان می دهند.

مدل ها را می توان با نشانه های خاصی که اغلب با عبارات طنزآمیز یا طعنه آمیز همراه است، نشان داد. مانند: بله، درست، هر چیزی و غیره.

گنگ:

ابهام در NLP به جملات و عباراتی اشاره دارد که به طور بالقوه دارای دو یا چند تفسیر هستند. ابهام لغوی: کلمه ای است که می تواند به عنوان فعل، اسم یا صفت استفاده شود. ابهام معنایی: تفسیر یک جمله در یک زمینه خاص به عنوان مثال: من پسر بچه را با دوربین شکاری خود در ساحل دیدم، می باشد. این جمله می تواند به این معنا باشد که من یک پسر بچه را با دوربین دوچشمی خود دیدم یا پسر بچه دوچشمی مت را با خود داشت. ابهام نحوی: در جمله بالا، این چیزی است که باعث سردرگمی معنا می شود. این عبارت با دوربین دو چشمی من می تواند فعل “saw” یا اسم “boy” را تغییر دهد. حتی برای انسان ها تفسیر این جمله به تنهایی بدون متن متن اطراف دشوار است. برچسب گذاری POS (بخشی از گفتار) یک راه حل NLP است که می تواند تا حدودی به حل مشکل کمک کند.

خطا در نوشتار و گفتار:

کلمات غلط املایی یا سوء استفاده می توانند مشکلاتی را برای تحلیل متن ایجاد کنند. برنامه های تصحیح خودکار و دستور زبان می توانند اشتباهات رایج را حل کنند، اما همیشه قصد نویسنده را درک نمی کنند. استفاده از زبان گفتاری، درک نادرست تلفظ ها، لهجه های مختلف، لکنت زبان و غیره برای دستگاه دشوار است. با این حال، با رشد پایگاه داده های زبان و آموزش دستیاران هوشمند توسط کاربران خود، این مسائل را می توان به حداقل رساند.

محاوره و عامیانه:

عبارات، اصطلاحات و زبان خاص فرهنگ، مشکلات زیادی برای NLP ایجاد می کند. به ویژه برای مدل هایی که برای استفاده گسترده در نظر گرفته شده اند. زیرا به عنوان زبان رسمی، محاوره ها ممکن است اصلاً فرهنگ لغت نداشته باشند و این عبارات حتی ممکن است، در مناطق مختلف جغرافیایی معانی متفاوتی داشته باشند. علاوه بر این، عامیانه فرهنگی دائما در حال تغییر و گسترش است. بنابراین کلمات جدیدی هر روز ظاهر می شوند. اینجاست که آموزش و به روزرسانی منظم مدل های سفارشی می تواند مفید باشد. اگرچه اغلب اوقات به داده های زیادی نیاز دارد.

زبان مخصوص دامنه:

مشاغل و صنایع مختلف اغلب از زبان های بسیار متفاوتی استفاده می کنند. به عنوان مثال، یک مدل پردازش NLP که برای مراقبت های بهداشتی مورد نیاز است، بسیار متفاوت از مدل مورد استفاده برای پردازش اسناد قانونی است. این روزها،  تعدادی ابزار تجزیه و تحلیل برای زمینه های خاص آموزش دیده شده است. اما صنایع فوق العاده ممکن است نیاز به ساخت یا آموزش مدل های خود داشته باشند.

زبان های با منابع کم:

برنامه های کاربردی NLP یادگیری ماشین AI تا حد زیادی برای رایج ترین و پرکاربردترین زبان ها ساخته شده است. و این بسیار شگفت انگیز است که چگونه سیستم های ترجمه دقیق شده اند. با این حال، بسیاری از زبان ها، به ویژه زبان هایی که توسط افرادی با دسترسی کمتر به فناوری صحبت می شود، اغلب نادیده گرفته می شوند و تحت پردازش قرار نمی گیرند. به عنوان مثال، براساس برخی برآوردها، (بسته به زبان در مقابل گویش) بیش از 3000 زبان تنها در آفریقا وجود دارد و به سادگی اطلاعات زیادی در مورد بسیاری از این زبان ها وجود ندارد.

عدم تحقیق و توسعه:

یادگیری ماشین نیاز به مقدار زیادی داده دارد تا بتواند در محدوده بیرونی خود عمل کند. هرچه مدل های NLP بر روی داده های بیشتری آموزش ببینند، هوشمندتر می شوند. با این وجود، داده ها روز به روز در حال رشد هستند. همان طور که تکنیک های جدید یادگیری ماشین و الگوریتم های سفارشی نیز در حال رشد هستند. همه مشکلات بالا نیاز به تحقیقات بیشتر دارند. شیوه های پیشرفته مانند شبکه های عصبی مصنوعی و یادگیری عمیق به بسیاری از تکنیک ها، الگوریتم ها و مدل های NLP اجازه می دهد تا به تدریج عمل کنند. درست مانند ذهن انسان. با رشد و تقویت آن ها، ممکن است در آینده نزدیک راه حل هایی برای برخی از این چالش ها داشته باشیم.

تجزیه و تحلیل احساسات:

با توجه به این که انسان ها اغلب از طعنه و کنایه استفاده می کنند، درک زبان طبیعی در مورد ماشین ها بسیار مشکل است. با این حال، تجزیه و تحلیل احساسات می تواند تفاوت های ظریف در احساسات و نظرات را تشخیص دهد و میزان مثبت یا منفی بودن آن ها را تعیین کند. وقتی احساسات را در زمان واقعی تجزیه و تحلیل می کنید، می توانید موارد ذکر شده در رسانه های اجتماعی را زیر نظر داشته باشید و نظرات منفی را قبل از تشدید آن ها مدیریت کنید. همچنین می توانید واکنش مشتریان را نسبت به آخرین کمپین بازاریابی یا راه اندازی محصول خود بسنجید و به طور کلی احساس مشتریان را در مورد شرکت خود دریافت کنید. بعلاوه این امکان فراهم شده که، به صورت دوره ای تجزیه و تحلیل احساسات را انجام دهید و بفهمید که مشتریان در مورد جنبه های خاص کسب و کار شما چه چیزی را دوست دارند و چه چیزی را دوست ندارند. شاید آن ها ویژگی جدید شما را دوست داشته باشند، اما از خدمات به مشتریان شما ناامید شده اند. این بینش ها می توانند به شما در تصمیم گیری هوشمندانه کمک کنند. زیرا دقیقاً نشان می دهد چه چیزهایی را باید بهبود بخشید.

طبقه بندی متن:

طبقه بندی متن، یک کار تجزیه و تحلیل متن است که شامل تجزیه و تحلیل احساسات نیز می شود. همچنین شامل درک خودکار، پردازش و دسته بندی متن بدون ساختار نیز است.  فرض کنید می خواهید نظرسنجی NPS اخیر خود را تجزیه و تحلیل کنید. انجام دستی این کار زمان زیادی را از شما می گیرد و در نهایت بسیار گران تمام می شود. اما اگر بتوانید یک مدل پردازش زبان طبیعی را آموزش دهید تا به طور خودکار داده های شما را در چند ثانیه با استفاده از دسته بندی های از پیش تعیین شده و با استفاده از معیارهای خود برچسب گذاری کند، به نفعتان خواهد بود. بهتر است، برای پاسخ های نظرسنجی NPS از طبقه بندی کننده موضوعی استفاده کنید که به طور خودکار داده های شما را براساس موضوعاتی مانند: پشتیبانی مشتری، ویژگی ها، سهولت استفاده و قیمت گذاری، برچسب گذاری می کند . آن را امتحان کنید و ببینید چگونه کار می کنند.

ترجمه ماشینی:

ترجمه ماشینی (MT) یکی از اولین کاربردهای پردازش زبان طبیعی است. اگرچه ترجمه های فیسبوک فوق بشری اعلام شده اند، ولی ترجمه ماشینی هنوز با چالش درک زمینه مواجه است. البته اگر در طول این سال ها از کاربران مشتاق گوگل ترنسلیت بوده اید، می دانید که از زمان تأسیس آن تاکنون راه زیادی را پشت سر گذاشته است. ترجمه خودکار به ویژه در تجارت مفید است زیرا ارتباط را تسهیل می کند و به شرکت ها اجازه می دهد تا با مخاطبان بیشتری تماس بگیرند و اسناد خارجی را به روشی سریع و مقرون به صرفه درک کنند.

خلاصه نویسی متن:

خلاصه سازی خودکار کاملاً توضیح می دهد. این متن را با استخراج مهمترین اطلاعات خلاصه می کند. هدف اصلی آن ساده سازی فرایند گذراندن حجم وسیعی از داده ها، مانند مقالات علمی، محتوای خبری یا مستندات قانونی است. دو روش استفاده از پردازش زبان طبیعی برای جمع بندی داده ها وجود دارد: جمع بندی مبتنی بر استخراج که عبارت های کلیدی را استخراج می کند و بدون افزودن هیچ اطلاعات اضافی خلاصه ای ایجاد می کند و خلاصه نویسی مبتنی بر انتزاع، که عبارات جدیدی را ایجاد می کند که منبع اصلی را ترجمه می کند. این رویکرد دوم رایج تر است و عملکرد بهتری دارد.

هوش بازار:

بازاریابان می توانند از پردازش زبان طبیعی برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد مشتریان خود سود ببرند و از این بینش برای ایجاد استراتژی های موثرتر استفاده کنند.  تجزیه و تحلیل موضوعات، احساسات، کلمات کلیدی و مقصود در داده های بدون ساختار می تواند واقعاً تحقیقات بازار شما را تقویت کرده و روندها و فرصت های تجاری را روشن کند. شما همچنین می توانید داده ها را برای شناسایی نقاط دردناک مشتری و نظارت بر رقبای خود تجزیه و تحلیل کنید.

تصحیح خودکار:

پردازش زبان طبیعی نقش مهمی در بررسی دستور زبان و عملکردهای خودکار دارد. برای مثال، ابزارهایی مانند Grammarly، از NLP برای تشخیص نوشتار، غلط های املایی یا ساختار جمله، بسیار مفید هستند.

طبقه بندی قصد:

طبقه بندی قصد شامل شناسایی هدف یا هدفی است که زیرنویس یک متن است. جدا از ربات های چت، تشخیص قصد می تواند مزایایی را در زمینه های فروش و پشتیبانی مشتری به همراه داشته باشد.  با تجزیه و تحلیل تعاملات مشتریان مانند ایمیل ها، چت ها یا پست های رسانه های اجتماعی، می توانید مشتریانی را که آماده خرید هستند را تشخیص دهید. هرچه سریع تر بتوانید این سرنخ ها را شناسایی و طبقه بندی کنید، شانس بیشتری برای تبدیل آن ها به مشتری خواهید داشت. این طبقه بندی کننده ایمیل را امتحان کنید و پاسخ ها را در دسته هایی مانند علاقه مندان و لغو اشتراک دسته بندی کنید. سرانجام، جستجوی هدف مشتری در بلیط های پشتیبانی مشتری یا پست های رسانه های اجتماعی می تواند به شما در مورد مشتریان در معرض خطر هشدار دهد و به شما این امکان را می دهد تا با یک استراتژی برای جلب آن ها اقدام کنید.

تشخیص فوری:

تکنیک های NLP همچنین می توانند به شما در تشخیص فوریت در متن کمک کنند. شما می توانید یک مدل تشخیص فوریت را با استفاده از معیارهای خود آموزش دهید، بنابراین می تواند کلمات و عبارات خاصی را نشان دهد که نشان دهنده گرانش یا نارضایتی است. این می تواند به شما در اولویت بندی مهمترین درخواست ها کمک کند و مطمئن شوید که آن ها زیر انبوهی از بلیط های حل نشده دفن نمی شوند.  تشخیص فوریتی به شما کمک می کند تا زمان پاسخگویی و کارایی را بهبود بخشید و منجر به تأثیر مثبت بر رضایت مشتری شود.

تشخیص گفتار:

فناوری تشخیص گفتار از پردازش زبان طبیعی برای تبدیل زبان گفتاری به فرمت قابل خواندن ماشین استفاده می کند.

حال که دانستید، NLP چیست؟ و کاربرد آن چیست؟ از شما عزیزان دعوت می کنیم تا دیگر سرتیترهای مقاله NLP چیست؟ را بخوانید تا بیشتر بر اطلاعات ذهنتیتان افزوده شود.