کاربردهای پردازش زبان طبیعی (NLP)

چکیده مقاله:
کاربردهای پردازش زبان طبیعی در دنیای امروز بسیار گسترده و متنوع می باشد. این حوزه از هوش مصنوعی به ماشین ها امکان می دهد زبان انسان را درک کرده و پردازش نمایند. از ترجمه متون و گفتار تا تحلیل احساسات کاربران در شبکه های اجتماعی، پردازش زبان طبیعی نقش مهمی در ساده تر کردن ارتباط میان انسان و رایانه ایفا می کند. همچنین در موتورهای جستجو، سیستم های پاسخگوی هوشمند و چت بات ها نیز از این فناوری استفاده می شود تا کاربران بتوانند سریع تر و دقیق تر به اطلاعات مورد نیاز خود دسترسی پیدا کنند.

یکی دیگر از زمینه های مهم در پردازش زبان طبیعی، کمک به سازمان ها برای تحلیل حجم بالای داده های متنی می باشد. این تحلیل ها می توانند شامل استخراج اطلاعات کلیدی از اسناد، تشخیص موضوعات اصلی متون و حتی شناسایی گرایش ها و روندهای موجود در گفتار و نوشتار کاربران باشند. علاوه بر این، در حوزه آموزش و یادگیری نیز پردازش زبان طبیعی به طراحی ابزارهایی کمک کرده است که یادگیری زبان های جدید یا اصلاح اشتباهات نوشتاری را برای کاربران ساده تر و کارآمدتر می سازند.

کاربردهای پردازش زبان طبیعی، از ساده سازی کار های روزمره گرفته تا تحول در صنایع مختلف، به شکلی فزاینده در زندگی دیجیتال شما نقش ایفا می کنند. پردازش زبان طبیعی (NLP) در نقطه تلاقی علوم کامپیوتر، هوش مصنوعی و زبان شناسی قرار دارد. این فناوری جذاب به ماشین ها امکان می دهد زبان انسان را درک کرده، آن را به صورت معنادار تفسیر کنند و به آن پاسخ دهند و در نتیجه، مزایای مختلفی حاصل شود. در این مقاله قصد داریم به 13 مورد از کاربرد های پردازش زبان طبیعی بپردازیم پس اگر شما هم به این موضوع علاقه مند هستید با ما همراه باشید.

• پردازش زبان طبیعی (NLP)

پردازش زبان طبیعی چیست؟

پیش از آنکه وارد بررسی کاربرد های خاص شویم، باید بدانیم که NLP پلی است میان جهان دیجیتال و دنیای انسانی که به ماشین ها اجازه می دهد زبان انسان را بفهمند.

زبان طبیعی یا همان زبان انسانی، به مراتب پیچیده تر از زبان های مصنوعی است که معمولا برای برقراری ارتباط با رایانه استفاده می شود. حتی زبان های سطح بالا مانند Python نیز از دستورات خاصی استفاده می کنند که در مکالمات انسانی غیر معمول به نظر می رسد. برای مثال، اگر بخواهید در Python لیستی از دستورات Git را مشاهده کنید، کافی است در خط فرمان بنویسید “git help”. اما اگر بخواهید از همکار خود بخواهید در پروژه ای به شما کمک کند، گفتن “Project, help” هم بی ادبانه است و هم باعث تعجب او خواهد شد. در زبان طبیعی، شما ممکن است بگویید: “می تونی توی این پروژه کمکم کنی؟”

• پردازش زبان طبیعی با پایتون

پردازش زبان طبیعی به رایانه ها این توانایی را می دهد که گفتار انسان را درک کنند، و همچنین ظرافت ها، تفاوت لحن ها، پیچیدگی ها و معنای ضمنی کلمات را بفهمند.

کاربردهای پردازش زبان طبیعی

پردازش زبان طبیعی کاربرد های وسیعی در صنایع مختلف دارد؛ از جمله حوزه های مالی، بیمه، سلامت، آموزش و تجارت. این فناوری به طور چشمگیری بر نحوه تعامل ما با تکنولوژی تأثیر گذاشته و به کسب و کار ها این امکان را می دهد که حجم عظیمی از داده های متنی را به شکل هوشمندانه تحلیل و پردازش کنند.

از جمله مهم ترین کاربرد های NLP می توان به موارد زیر اشاره کرد: دستیار های صوتی، ترجمه ماشینی، تحلیل احساسات، چت بات ها و پشتیبانی مجازی، طبقه بندی و دسته بندی متون، سیستم های پیشنهاد محتوا، خلاصه سازی متون، تشخیص گفتار، و تولید زبان طبیعی.

• پردازش تصویر چیست؟

1. دستیار های صوتی

پردازش زبان طبیعی در ساخت دستیار های صوتی کاربرد بسیار مهمی دارد. اگر تا به حال از دستیارهایی مانند Siri یا Alexa استفاده کرده باشید، در واقع تجربه ای از NLP داشته اید. این فناوری به این دستیار ها امکان می دهد که دستورات صوتی شما را درک کنند و به آن ها پاسخ دهند. شما می توانید با زبان عادی خود با این ابزار ها صحبت کنید، سوال بپرسید، دستگاه های هوشمند منزل را کنترل کنید و حتی کار های روزمره را انجام دهید.

• برنامه نویسی

2. ترجمه ماشینی

یکی از شناخته شده ترین کاربرد های پردازش زبان طبیعی در خدمات ترجمه ماشینی مانند Google Translate مشاهده می شود. این فناوری امکان ترجمه خودکار متون و گفتار را بین زبان های مختلف فراهم کرده است و ارتباطات بین المللی را بسیار ساده تر نموده است NLP. قواعد دستوری و ساختاری زبان ها را تحلیل می کند و تلاش می کند که مفاهیم را به دقیق ترین شکل ممکن بین زبان ها منتقل کند.

• مشاوره برنامه نویسی

3. تحلیل احساسات مشتریان با NLP

یکی از کاربرد های پردازش زبان طبیعی در کسب و کارها، تحلیل احساسات است. این فناوری به شرکت ها کمک می کند تا نظر مشتریان، میزان رضایت آن ها و واکنش بازار نسبت به محصولات خود را بهتر درک کنند. این کار از طریق بررسی پست های شبکه های اجتماعی، نظرات کاربران و پاسخ های نظرسنجی انجام می شود. با تکیه بر این داده ها، تصمیم گیری های آینده به شکل آگاهانه تری انجام می شود و استراتژی های بلندمدت کسب و کار نیز با دقت بیشتری طراحی خواهند شد.

• هوش مصنوعی

4. پشتیبانی هوشمند با چت بات ها و دستیارهای مجازی

یکی دیگر از کاربرد های پردازش زبان طبیعی در حوزه خدمات مشتری، استفاده از چت بات ها می باشد. چت بات ها به لطف NLP قادرند به صورت محاوره ای سوالات مشتریان را درک کرده و پاسخ دهند. این فناوری در پشتیبانی مشتریان کاربرد فراوان دارد؛ از ارائه پاسخ فوری گرفته تا رزرو وقت ملاقات یا حل مشکلات متداول. هوشمندی این چت بات ها باعث می شود که تجربه کاربر بهبود یابد و نیاز به نیروی انسانی کاهش یابد.

• پردازش تصویر با آردوینو: راه اندازی، کاربرد و چالش ها

5. دسته بندی و طبقه بندی خودکار متن

الگوریتم های پردازش زبان طبیعی می توانند متون را به صورت خودکار در دسته های از پیش تعیین شده طبقه بندی کنند. این قابلیت در سیستم های مدیریت اطلاعات، فیلتر کردن ایمیل ها (مانند تشخیص اسپم) و سازماندهی مجموعه های بزرگ از متون کاربرد زیادی دارد. فیلتر ایمیل را می توان یکی از رایج ترین نمونه های استفاده از این فناوری دانست؛ به این صورت که سیستم با تحلیل محتوای ایمیل، تشخیص می دهد کدام پیام ها مهم هستند و کدام ها اسپم محسوب می شوند.

• بهترین هوش مصنوعی برای برنامه نویسی

6. سیستم های پیشنهاد محتوا بر اساس متن

پلتفرم های بزرگ نیز از کاربرد های پردازش زبان طبیعی بهره می برند تا بتوانند به صورت هوشمند محتوای شخصی سازی شده را به کاربران پیشنهاد دهند. این سیستم ها با تحلیل تعاملات قبلی کاربران و بررسی متن محتوا، پیشنهادهایی متناسب با سلیقه افراد ارائه می دهند. حتی با استفاده از تحلیل احساسات کاربران نسبت به فیلم ها، موسیقی یا سایر محصولات، این سیستم ها قادرند پیشنهادهایی ارائه دهند که بیشترین تطابق را با سلیقه و تمایلات کاربران داشته باشد.

• پردازش تصویر به روش هیستوگرام

7. خلاصه سازی متون به صورت خودکار

ابزارهای خلاصه سازی متون، از جمله کاربرد های پردازش زبان طبیعی هستند که با تحلیل هوشمند محتوای طولانی، آن را به صورت خلاصه و مفید در اختیار کاربر قرار می دهند. این قابلیت به ویژه در مواقعی مفید است که نیاز به مطالعه حجم بالایی از اطلاعات دارید اما وقت کافی برای خواندن همه مطالب در اختیار ندارید. چنین ابزارهایی با تمرکز بر حفظ اطلاعات اصلی و مهم، به تصمیم گیری سریع تر و آگاهانه تر کمک می کنند.

• شبیه سازی با پایتون: انواع، کاربرد، مثال با کد

8. تشخیص گفتار و تبدیل آن به متن

تبدیل گفتار به متن در زمان واقعی، یکی دیگر از فناوری های مهمی است که به کمک NLP ممکن شده است. این قابلیت برای نرم افزارهای دیکته، سیستم های بدون نیاز به لمس (hands-free) و خدمات رونویسی همزمان کاربرد دارد. از آنجا که هر فرد با سرعت، لهجه و نحوه تلفظ خاص خود صحبت می کند، این سیستم ها پس از تبدیل گفتار به متن، از قدرت پردازش زبان طبیعی برای درک معنای گفته ها و ارائه پاسخ مناسب بهره می گیرند.

• بینایی کامپیوتری

9. تولید خودکار متن (NLG)

یکی از پیشرفته ترین کاربرد های پردازش زبان طبیعی، تولید زبان طبیعی یا همان Natural Language Generation می باشد. این فناوری امکان تولید خودکار متن از داده ها را فراهم می کند. از جمله موارد استفاده می توان به تولید گزارش های اتوماتیک، ساخت محتوای شخصی سازی شده و نوشتن مقالات اشاره کرد. به عنوان مثال، برخی دستیارهای صوتی مانند Siri یا Alexa با استفاده از همین فناوری قادرند به سوالات کاربران پاسخ هایی شبیه مکالمه انسانی ارائه دهند.

• شبیه سازی

تحول در صنایع مختلف با NLP

کاربرد های پردازش زبان طبیعی تنها محدود به تکنولوژی یا ارتباط با مشتری نیست. امروزه این فناوری نقش پررنگی در صنایع مختلف از جمله بهداشت و درمان، امور مالی، آموزش، خرده فروشی و تجارت الکترونیک دارد. NLP با بهبود تصمیم گیری، افزایش بهره وری، صرفه جویی در هزینه ها و تسهیل دسترسی به اطلاعات شرکتی، در حال متحول کردن فرآیندهای کلیدی سازمان ها می باشد. در دنیای پرشتاب امروز، این ابزار می تواند نقطه تمایز بین کسب و کارهای موفق و دیگران باشد.

• یادگیری ماشین

10. کاربرد های پردازش زبان طبیعی در حوزه سلامت

در حوزه سلامت، متخصصان به سه روش اصلی از پردازش زبان طبیعی استفاده می کنند: مستندسازی بالینی، کمک به تشخیص بیماری و طراحی برنامه های درمانی شخصی سازی شده.

مستندسازی بالینی همواره یکی از چالش های بزرگ در نظام سلامت بوده است، چرا که اطلاعات پزشکی بیماران از منابع گوناگون و با فرمت های مختلف دریافت می شود. استفاده از NLP می تواند این چالش را کاهش دهد. با پردازش و سازماندهی یادداشت های غیرساختار یافته، اطلاعات به گونه ای به پزشکان، پرستاران و سایر متخصصان ارائه می شود که تعامل با آن ها بسیار ساده تر خواهد بود.

• اینترنت اشیا چیست؟ انواع، کاربردها، مزایا و ویژگی ها

به عنوان مثال، پزشک می تواند اطلاعات بیمار را در اختیار مدل هوش مصنوعی قرار دهد و درباره علائم کنونی با آن مکالمه داشته باشد. این مدل با بررسی پایگاه داده آموزشی خود، می تواند چند تشخیص احتمالی ارائه کند. سپس، بر اساس وضعیت ویژه هر بیمار، یک برنامه درمانی شخصی سازی شده پیشنهاد می دهد. این سطح از تحلیل و پیشنهاددهی، یکی از پیشرفته ترین کاربرد های پردازش زبان طبیعی در پزشکی محسوب می شود.

• پردازش تصویر با متلب

11. پردازش زبان طبیعی در خدمات مالی

در صنایع مالی نیز کاربرد های پردازش زبان طبیعی رو به افزایش است. برای نمونه، تحلیلگران یا سرمایه گذاران می توانند از تحلیل احساسات برای ارزیابی نگرش مشتریان نسبت به بازار یا وضعیت اقتصادی استفاده کنند. همچنین، شرکت های مالی از چت بات های کم هزینه برای پاسخگویی به سوالات مشتریان بهره می برند که سرعت و دقت خدمات را افزایش می دهد.

علاوه بر این، مشابه با استفاده پزشک از چت بات برای تحلیل سوابق بیمار، یک تحلیلگر مالی می تواند از NLP برای بررسی حجم عظیمی از داده های متنی استفاده کند. این بررسی شامل شناسایی روندهای بازار، تحلیل عملکرد مالی شرکت ها و پیش بینی واکنش بازارها نسبت به رویدادهای خاص می شود. توانایی درک و استخراج معنا از داده های پیچیده، یکی دیگر از برجسته ترین کاربرد های پردازش زبان طبیعی در فضای مالی است.

• برنامه نویسی شی گرا در پایتون همراه با کد

12. تحول تجارت خرده فروشی و آنلاین با NLP

در دنیای خرده فروشی و تجارت الکترونیک، NLP به مشتریان کمک می کند تا محصولات مورد نظر خود را راحت تر پیدا کنند و تجربه ای شخصی سازی شده تر از خرید داشته باشند.

از اولین مراحل خرید یعنی جستجوی محصول، NLP نقش موثری دارد. کاربران ممکن است با شیوه های گوناگونی محصولات را توصیف کنند. مدل جستجوی هوش مصنوعی با بهره گیری از NLP قادر است مفهوم اصلی جستجو را درک کرده و مناسب ترین گزینه ها را پیشنهاد دهد.

همچنین، مشتریان می توانند با یک دستیار مجازی گفتگویی واقعی داشته باشند. این دستیار از بازخورد مشتری استفاده می کند تا محصولاتی متناسب با بودجه، سلیقه و نیازهای آن ها پیشنهاد دهد. در نتیجه، فرآیند خرید ساده تر، سریع تر و دلنشین تر خواهد بود. از این منظر، کاربرد های پردازش زبان طبیعی نه تنها تجربه کاربری را ارتقا می دهند، بلکه می توانند میزان تبدیل بازدید به خرید را نیز بهبود بخشند.

• توسعه وب با پایتون

13. کاربرد NLP در آموزش و یادگیری

با وجود بحث های زیادی که درباره مزایا، معایب و ملاحظات اخلاقی استفاده از هوش مصنوعی در آموزش وجود دارد، نمی توان از تاثیر مثبت NLP در این حوزه چشم پوشی کرد.

برای نمونه، معلمان می توانند با استفاده از تحلیل های NLP، عملکرد تحصیلی دانش آموزان را ارزیابی کرده و بر اساس آن برنامه های آموزشی شخصی سازی شده ارائه دهند. این روش به خصوص برای یادگیری موثرتر دانش آموزان با نیازهای خاص بسیار مفید است.

• تفاوت مدل سازی و شبیه سازی

علاوه بر این، معلمان می توانند از نرم افزارهای مبتنی بر NLP برای آموزش زبان های خارجی مانند انگلیسی، اسپانیایی یا ژاپنی استفاده کنند. این ابزارها توانایی تحلیل ساختار جمله، گرامر و واژگان را دارند و می توانند فرایند یادگیری را تعاملی تر و جذاب تر کنند. حتی در ارزیابی های نوشتاری نیز الگوریتم های NLP می توانند انشاها را از نظر قواعد دستوری، نحو و دایره لغات بررسی کرده و نمره دهی هوشمند انجام دهند. به این ترتیب، کاربرد های پردازش زبان طبیعی به بهبود فرآیند آموزش و صرفه جویی در زمان معلمان کمک شایانی می کنند.