آیا تا به حال به این فکر افتاده‌اید که دستیارهای هوش مصنوعی مثل: چت GPT ، بینگ و سیری چگونه کار می‌کنند؟ چطور غلط‌های املایی شما را تشخیص می‌دهند خطاهای که خودتان هم متوجه آن نشده‌اید! چگونه موتور جستجوی گوگل میتواند از چند حرف اول کلماتی که قصد نوشتن آن را دارید موضوعی که دنبال آن هستید را حدس بزند؟ پردازش زبان طبیعی به سامانه‌های هوش مصنوعی توانایی تحلیل، تفسیر و درک زبان انسانی را می‌دهد.
پردازش زبان طبیعی چیست؟
پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing یا NLP) یکی از شاخه‌‌های پر کاربرد هوش مصنوعی (AI) است که به رایانه توانایی تفسیر و درک گفتار انسان را می‌دهد. پردازش زبان طبیعی از فناوری یادگیری ماشین استفاده می‌کند تا الگوها را در اطلاعات تجزیه و تحلیل کند تا درک برنامه از گفتار کاربر را بهبود ببخشد. در این مقاله ما هم قصد داریم تا برخی از کاربردهای پردازش زبان طبیعی را در حوزه‌های مختلف بررسی کنیم.
تاریخچه پردازش زبان طبیعی
پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing یا NLP) به عنوان یک حوزه مهم در علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی است که به تازگی در بین مردم بیشتر شناخته شده است، در این قسمت تاریخچه پردازش زبان طبیعی را بررسی خواهیم کرد:
- اولین مراحل: در دهه ۱۹۵۰، تلاش‌های اولیه برای ترجمه ماشینی و پردازش زبان طبیعی آغاز شد. ایده‌های اولیه این حوزه به تحلیل و تفسیر زبان انسانی توسط ماشین‌ها متمرکز بود.
- دوران شکوفایی: در دهه ۱۹۶۰ و ۱۹۷۰، با پیدایش نظریات و الگوریتم‌های جدید، تلاش‌ها برای توسعه سیستم‌های پردازش زبان طبیعی بیشتر شد. این دوران به عنوان دوران شکوفایی NLP شناخته می‌شود.
- توسعه فناوری: از دهه ۱۹۸۰ به بعد، با پیدایش فناوری‌های جدید و پردازش قدرتمند داده، پردازش زبان طبیعی به سرعت توسعه یافت. این دوران به عنوان دوران توسعه فناوری NLP شناخته می‌شود.
- عصر مدرن: در دوران حال حاضر، با پیشرفت‌های چشمگیر در علوم کامپیوتر، هوش مصنوعی و یادگیری عمیق، پردازش زبان طبیعی به یک حوزه بسیار پویا و پرکاربرد تبدیل شده است. الگوریتم‌های پردازش زبان طبیعی امروزه در بسیاری از صنایع و برنامه‌های کاربردی مورد استفاده قرار می‌گیرند.
در کل، تاریخچه پردازش زبان طبیعی نشان می‌دهد که این حوزه از ابتدا تا کنون تحول چشمگیری را تجربه کرده و به یک حوزه مهم و بسیار کاربردی در علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی تبدیل شده است.
کاربرد پردازش زبان طبیعی NLP چیست؟
امروزه سازمان‌ها با حجم سرسام آوری از داده‌های صوتی و متنی از منابع مختلف مثل ایمیل، پیام‌های متنی، شبکه‌های اجتماعی و رسانه‌های دیجیتال روبرو هستند. برای پردازش و تحلیل این داده‌ها و احساسات موجود در آن‌ها، از فناوری پردازش زبان طبیعی استفاده می‌کنند. این نرم‌افزارها به سازمان‌ها کمک می‌کنند تا به طور خودکار داده‌ها را تجزیه و تحلیل کرده و به صورت لحظه‌ای واکنش نشان دهند.
با استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP) در سازمان‌ها و شرکت‌ها می‌توان داده‌ها را تجزیه و تحلیل کرد و در تصمیم گیری‌ها با دقت بیشتری عمل کرد. اما سوال اینجاست که چگونه پردازش زبان طبیعی میتواند کسب و کار شما را هوشمند کند؟ در ادامه مقاله با ما همراه باشید.
1. پردازش زبان طبیعی (NLP) در آموزش و پرورش
پردازش زبان طبیعی (NLP) در حوزه آموزش و پرورش میتواند اثرات بسیار مثبتی در شیوه‌های یادگیری و بهبود عملکرد تحصیلی دانش آموزان داشته باشد. فناوری NLP با توسعه رویکردهای علمی که میتواند یک فرآیند برای استفاده از رایانه و اینترنت در جهت افزایش یادگیری باشد، هم زمان به توسعه یک روند موثر یادگیری در محیط آموزشی کمک می‌کند.
- آموزش مجازی: با استفاده از NLP، می‌توان سیستم‌های آموزش مجازی را توسعه داد تا به دانش‌آموزان اجازه دهد به صورت تعاملی و با استفاده از زبان طبیعی با محتوای آموزشی در ارتباط باشند. این سیستم‌ها می‌توانند به دانش‌آموزان کمک کنند تا بهترین روش برای یادگیری را شناسایی کنند و محتوای مناسبی برای آموزش و یادگیری دریافت کنند.
- ارزیابی و بازخورد: NLP میتواند به منظور ارزیابی نوشتار و گفتار دانش‌آموزان استفاده شود. الگوریتم‌های NLP می‌توانند نوشتار و گفتار دانش‌آموزان را تحلیل کرده و بازخورد مناسبی را به آن‌ها ارائه دهند تا مهارت نوشتاری و گفتاری خود را بهبود دهند.
- انتقال دانش: با استفاده از NLP، محتوای آموزشی میتواند به صورت خودکار ترجمه و تولید شود. این امر میتواند مهارت دانش‌آموزان را در سطوح و زمینه‌های مختلف افزایش دهد.
- ساماندهی اطلاعات: NLP میتواند به منظور ساماندهی و استخراج اطلاعات از منابع آموزشی مختلف مورد استفاده قرار گیرد. این اطلاعات می‌توانند برای تولید محتوای آموزشی جدید و همچنین برای تصحیح و بهبود منابع آموزشی مورد استفاده قرار بگیرند.
با توجه به این کاربردها، NLP میتواند به عنوان یک ابزار قدرتمند در حوزه آموزش و پرورش مورد استفاده قرار گیرد و به بهبود فرایندهای آموزش و یادگیری کمک کند.
2. استفاده از NLP در فناوری بازاریابی
کاربردهای NLP در فناوری‌های حوزه بازاریابی (MarTech) تکامل جدیدی برای هوش مصنوعی است. ابزارهای فناوری بازاریابی شامل چت‌بات‌ها، جستجوی صوتی، تجزیه و تحلیل احساسات، خلاصه‌سازی خودکار، رونویسی ماشینی و… برای تغییر شکل فعالیت دپارتمان‌ها و نقش‌ها در حوزه بازاریابی بسیار کاربردی است.
3. استفاده از پردازش زبان طبیعی در بهداشت و درمان
از داده کاوی گرفته تا مرتب سازی اسناد، NLP به کارکنان مراقبت‌های بهداشتی کمک می‌کند تا کار پیچیده‌ای را که پیش‌تر امکان‌پذیر نبود، ساده‌سازی کنند. با کمک روش تشخیص گفتار، پزشکان می‌توانند به راحتی یادداشت‌ها را برای داده‌های مفید EHR رونویسی کنند. علاوه بر این، هنگامی‌که NLP با یادگیری ماشین استفاده می‌شود، در روند کارآزمایی‌های بالینی کارآمد و پشتیبانی تصمیمگیری بالینی کمک شایانی به متخصصان خواهد شد. بنابراین، خطرات مربوط به تشخیص و درمان بیماری را کاهش می‌دهد. ادغام NLP در کدگذاری ژنتیکی و همچنین در تعیین فنوتیپ‌ها، الگوهای گفتاری و شرایط عصبی شناختی مانند بیماری آلزایمر کمک می‌کند.
4. استفاده از NLP در بانکداری
در بانکداری، پردازش زبان طبیعی به تجزیه و تحلیل انبوهی از اسناد کمک می‌کند. بنابراین، می‌توان برای توافق‌نامه‌های وام‌های تجاری از بینش‌هایی که به بانک‌ها ارائه می‌دهد استفاده کرد. با ادغام NLP در سیستم بانکداری، بانک‌ها می‌توانند نیازها و رفتارهای مشتری را پیش‌بینی کنند. با کمک تکنیک نویسه خوان نوری (Optical Character recognition technique) و الگوریتم یادگیری ماشین مرتبط با NLP، نمونه‌هایی از مشتری برای آموزش سیستم بدست می‌آید و بنابراین، خطرهای تقلب و کلاهبرداری تا حد زیادی کاهش می‌یابد. علاوه براین، باعث تسریع در شناخت مشتری بانک‌ها و تحلیل سرمایه‌گذاری می‌شود.
5. کاربرد NLP در تولید
پردازش زبان طبیعی در بخش تولید به از بین بردن موانع بین انسان و بهبود ارتباطات و بهره‌وری بیشتر و بهتر کمک می‌کند. سیستم هوش مصنوعی میتواند از داده‌های جمع‌آوری شده در زبان طبیعی، گزارش‌هایی در زمان زمان واقعی تولید کند. به جای اعتماد به یک تحلیلگر داده، مدیران می‌توانند گزارش‌ها را به محض تولید داده‌ها، مشاهده نمایند و الگوها و روندها را برای تصمیم‌گیری‌های مهم تجاری در زمانی نزدیک به زمان واقعی، تشخیص دهند.
6. پردازش زبان طبیعی در تجارت
سازمان‌های تجاری از فناوری‌های پردازش زبان طبیعی برای درک زبان بشر و پرسش‌های انسانی استفاده می‌کنند. پلتفرم شرکت‌ها به جای تلاش برای درک مفاهیم مبتنی بر الگوهای معمول استفاده از زبان انسان، به گراف دانش سفارشی (custom knowledge graph) متکی خواهند شد که برای هر برنامه، به صورت جداگانه‌ای ایجاد می‌شود و در شناسایی مفاهیمی مربوطه به مشتریان مخصوص یک کسب و کار بسیار کاربردی خواهد بود.
7. کاربرد NLP در مراکز نظرسنجی
بسیاری از مراکز نظرسنجی و مراکز تماس، نیاز به تحلیل احساسات مشتریان و کاربران خود دارند تا بتوانند نظر دقیق‌تری نسبت به خدمات خود از مشتریان دریافت کنند. اینجاست که تجزیه و تحلیل احساسات با استفاده از پردازش زبان طبیعی به کمک این مراکز می‌آید.
با توجه به این که انسان‌ها اغلب از طعنه و کنایه استفاده می‌کنند، درک زبان طبیعی در مورد ماشین‌ها بسیار مشکل است. با این حال، تجزیه و تحلیل احساسات میتواند تفاوت‌های ظریف در احساسات و نظرات را تشخیص دهد و میزان مثبت یا منفی بودن آن‌ها را تعیین کند.
با تحلیل احساسات کاربران می‌توان رفتار آن‌ها را زیر نظر گرفت و نظرات منفی را قبل از تشدید شدن مدیریت کرد. مثلا با پردازش زبان طبیعی می‌توانید واکنش مشتریان را نسبت به آخرین کمپین بازاریابی و یا محصول جدیدتان بسنجید!
8. پردازش زبان طبیعی در مرکز تماس
در مراکز تماس طبقه بندی تماس‌های گرفته شده بسیار اهمیت دارد. همچنین تحلیل مکالمات مرکز تماس میتواند دید واقع بینانه تری به مدیران مرکز تماس بدهد. به همین دلیل طبقه بندی مکالمات و تجزیه و تحلیل آن با پردازش زبان طبیعی بسیار کمک کننده است.
فرض کنید می خواهید صدها پاسخ باز به نظرسنجی اخیر در کسب و کار خود را تجزیه و تحلیل کنید. انجام دستی آن زمان زیادی را از شما می‌گیرد و در نهایت بسیار گران تمام می‌شود. 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 بندی‌های از پیش تعیین شده و با استفاده از معیارهای خود برچسب گذاری کند، چقدر کمک کننده است؟
اگر به دنبال تجزیه و تحلیل مکالمات مرکز تماس خود هستید بد نیست سری به محصول آنالتیکس هوشتل نیز بزنید!
9. پردازش زبان طبیعی در وبسایت‌ها
این روزها بسیاری از وبسایت‌ها بخشی برای پاسخ‌دهی آنلاین (لایو چت) و یا چت‌بات دارند. برای برخی از وبسایت‌ها تحلیل و طبقه بندی سوالات پرسیده شده دراین دو بستر اهمیت دارد که برای این تجزیه و تحلیل از پردازش زبان طبیعی می‌توان بهره برد. همچنین برای وبسایت‌هایی که چت‌بات دارند، ارائه پاسخ مناسب از طریق تولید زبان طبیعی طراحی شده است.
سیستم‌های پاسخگویی بر پایه قانون، بر اساس کلمات کلیدی، پاسخ کاربر را می‌دهند اما چت‌بات‌ها قابلیت یادگیری هرگونه تعامل هستند. چت‌بات‌هایی که مبتنی بر هوش مصنوعی و بر اساس پردازش زبان طبیعی تولید شده مانند باتاوا، می‌توانند یک سوال که با جمله بتدی و غلط املایی و… نوشته شده است را پردازش، درک و پاسخ درست به آن را به کاربر بدهد.
10. کاربرد NLP در رسانه‌ها
خبرگزاری‌ها، روزنامه‌ها، تلویزیون و رادیو، رسانه‌های جمعی هستند که روزانه اطلاعات بسیار زیادی را دریافت و منتشر می‌کنند. شاید برایتان سوال باشد که کاربرد پردازش زبان طبیعی در این رسانه‌ها چیست؟
برای پاسخ به این سوال باید گفت که NLP از 2 روش میتواند برای رسانه‌ها کمک کننده باشد. در مرحله اول با استفاده از KWS یا همان استخراج کلمات کلیدی و همچنین استخراج موجودیت‌ها می‌توان موجودیت اخبار را استخراج و بر اساس ویژگی‌های مد نظر، اخبار را خلاصه و دسته بندی کرد.
کاربرد دیگر پردازش زبان طبیعی برای رسانه‌ها، برای خبرنگاران و تسریع در روند خبرنویسی آن‌ها است.
خبرنگاران رسانه‌ها با استفاده از NLP و ASR یا همان تبدیل گفتار به نوشتار می‌توانند صوت گزارش‌ها، نشست‌ها و مصاحبه‌های خود را در کمترین زمان ممکن به متن تبدیل کنند و به روند کار خود سرعت ببخشند. یکی از سرویس‌های تبدیل گفتار به نوشتار که در زبان فارسی قابل استفاده است، سرویس تبدیل گفتار به نوشتار فارس آوا است.
کسب و کار خود را هوشمند کنید
همانطور که در این مقاله خواندید، پردازش زبان طبیعی کاربردهای هیجان انگیز زیادی دارد. پردازش زبان طبیعی به مشاغل کمک می‌کند تا حجم زیادی از داده‌های بدون ساختار را پردازش، پاسخ، توصیه، طبقه بندی و… کند.
برای هوشمندسازی کسب و کار خود با هوش مصنوعی ما در ارتباط باشید.
