پردازش زبان طبیعی و یادگیری ماشین

پردازش زبان طبیعی (NLP) بخشی از زندگی روزمره است و برای زندگی ما در خانه و محل کار ضروری است. بدون اینکه فکر زیادی کنیم ، ما دستورات صوتی را به دستیاران خانه مجازی ، تلفن های هوشمند و حتی وسایل نقلیه خود می فرستیم. برنامه های فعال شده صوتی مانند Alexa ، Siri و Assistant Google از NLP و Leaing Machine (ML) برای پاسخ به سؤالات ما ، اضافه کردن فعالیت ها به تقویم های ما و تماس با مخاطبین که در دستورات صوتی خود بیان می کنیم ، استفاده می کنند. NLP نه تنها زندگی ما را آسانتر می کند ، بلکه انقلابی در نحوه کار ، زندگی و بازی ما دارد.

تفاوت بین پردازش زبان طبیعی و یادگیری ماشین

اگرچه پردازش زبان طبیعی ، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی گاهی به صورت متناوب مورد استفاده قرار می گیرد ، اما تعاریف متفاوتی دارند. هوش مصنوعی یک اصطلاح چتر برای ماشینهایی است که می توانند هوش انسانی را شبیه سازی کنند ، در حالی که NLP و ML هر دو زیر مجموعه AI هستند.

هوش مصنوعی بخشی از حوزه بیشتر علوم رایانه است که رایانه ها را قادر می سازد تا مشکلاتی را که قبلاً توسط سیستم های بیولوژیکی برطرف شده بودند ، حل کنند. هوش مصنوعی در جامعه امروز کاربردهای زیادی دارد. NLP و ML هر دو بخش AI هستند.

پردازش زبان طبیعی نوعی هوش مصنوعی است که به ماشین ها این امکان را می دهد که نه فقط بخوانند بلکه درک و تفسیر زبان انسانی را انجام دهند. با NLP ، ماشین ها می توانند متن کتبی یا گفتاری را حس کنند و وظایفی از جمله تشخیص گفتار ، تجزیه و تحلیل احساسات و خلاصه خودکار متن را انجام دهند.

یادگیری ماشین کاربردی از هوش مصنوعی است که امکان یادگیری و بهبود خودکار از تجربه را فراهم می کند بدون اینکه به صراحت برنامه ریزی شود. از یادگیری ماشین می توان برای کمک به حل مشکلات هوش مصنوعی و بهبود NLP با استفاده از فرایندها و ارائه پاسخ های دقیق استفاده کرد.

همانطور که در شکل 1 می بینیم ، NLP و ML بخشی از هوش مصنوعی هستند و هر دو زیر مجموعه تکنیک ها ، الگوریتم ها و دانش را به اشتراک می گذارند.

چگونه می توان از پردازش زبان طبیعی استفاده کرد

برخی از راه حل های مبتنی بر NLP شامل ترجمه ، تشخیص گفتار ، تجزیه و تحلیل احساسات ، سیستم های سؤال/پاسخ ، چت بابات ، خلاصه خودکار متن ، هوش بازار ، طبقه بندی خودکار متن و بررسی گرامر خودکار است. این فناوری ها به سازمانها کمک می کنند تا داده ها را تجزیه و تحلیل کنند ، بینش را کشف کنند ، فرآیندهای وقت گیر را خودکار کنند و یا مزایای رقابتی کسب کنند.

ترجمه

ترجمه زبان ها پیچیده تر از یک روش جایگزین کلمه به کلمه ساده است. از آنجایی که هر زبان قواعد گرامری دارد، چالش ترجمه یک متن انجام این کار بدون تغییر معنا و سبک آن است. از آنجایی که رایانه ها گرامر را نمی فهمند، به فرآیندی نیاز دارند که در آن بتوانند یک جمله را تجزیه کنند، سپس آن را به زبانی دیگر به روشی منطقی بازسازی کنند.

Google Translate یکی از شناخته شده ترین ابزارهای ترجمه آنلاین است. Google Translate زمانی از ترجمه ماشینی مبتنی بر عبارت (PBMT) استفاده می کرد که عبارات مشابه را بین زبان های مختلف جستجو می کرد. در حال حاضر، گوگل به جای آن از ترجمه ماشین عصبی گوگل (GNMT) استفاده می کند که از ML با NLP برای جستجوی الگوها در زبان ها استفاده می کند.

تشخیص گفتار

تشخیص گفتار توانایی ماشین برای شناسایی و تفسیر عبارات و کلمات از زبان گفتاری و تبدیل آنها به قالب قابل خواندن توسط ماشین است. از NLP برای شبیه سازی تعامل انسانی و ML برای شبیه سازی پاسخ های انسان استفاده می کند.

گوگل ناو، الکسا و سیری از محبوب ترین نمونه های تشخیص گفتار هستند. به سادگی با گفتن «تماس با جین»، یک دستگاه تلفن همراه معنای آن فرمان را تشخیص می دهد و اکنون با مخاطبی که به عنوان جین ذخیره شده است، تماس می گیرد.

تحلیل احساسات

تحلیل احساسات از NLP و ML برای تفسیر و تحلیل احساسات در داده های ذهنی مانند مقالات خبری و توییت ها استفاده می کند. نظرات مثبت، منفی و خنثی را می توان برای تعیین احساسات مشتری نسبت به یک نام تجاری، محصول یا خدمات شناسایی کرد. تجزیه و تحلیل احساسات برای سنجش افکار عمومی، نظارت بر شهرت برند و درک بهتر تجربیات مشتری استفاده می شود.

بازار سهام حوزه حساسی است که می تواند به شدت تحت تاثیر احساسات انسانی قرار گیرد. احساسات منفی می تواند منجر به کاهش قیمت سهام شود، در حالی که احساسات مثبت ممکن است باعث شود مردم بیشتر سهام شرکت را خریداری کنند و باعث افزایش قیمت سهام شود.

چت ربات ها

چت بات ها برنامه هایی هستند که برای ارائه پاسخ های خودکار به سوالات رایج مشتریان استفاده می شوند. آنها دارای سیستم های تشخیص الگو با پاسخ های اکتشافی هستند که برای برقراری گفتگو با انسان ها استفاده می شود. در ابتدا، ربات های چت برای پاسخ به سؤالات اساسی برای کاهش حجم سنگین مراکز تماس و ارائه خدمات پشتیبانی سریع مشتری استفاده می شدند.

اما Chatbots با قدرت AI به گونه ای طراحی شده است که درخواست های پیچیده تری را انجام دهند و تجربیات مکالمه ای را به طور فزاینده ای بصری انجام دهند. به عنوان مثال ، Chatbots در مراقبت های بهداشتی می تواند داده های دریافتی را جمع آوری کند ، به بیماران کمک کند تا علائم خود را ارزیابی کرده و مراحل بعدی را تعیین کنند. این chatbots می توانند قرار ملاقات ها را با پزشک مناسب تنظیم کنند و حتی درمان را نیز توصیه کنند.

سیستم های پرسشنامه

سیستم های پاسخ به سؤال سیستم های هوشمندانه ای هستند که برای ارائه پاسخ به پرس و جوهای مشتری استفاده می شوند. به غیر از چت بابات ، سیستم های پاسخ به سؤال از دانش و درک خوب زبان به جای پاسخ های کنسرو شده برخوردار هستند. آنها می توانند به سؤالاتی مانند "ابراهیم لینکلن ترور شود؟"یا "چگونه می توانم به فرودگاه بروم؟"و می تواند برای مقابله با داده های متنی ، صوتی ، تصاویر و فیلم ها ایجاد شود.

سیستم های پاسخ به پرسش را می توان در چت های رسانه های اجتماعی و ابزارهایی مانند Siri و IBM's Watson یافت. در سال 2011 ، رایانه IBM 'Watson در Jeopardy به رقابت پرداخت ، یک نمایش بازی که در طی آن ابتدا پاسخ ها داده می شود ، و شرکت کنندگان سوالات را ارائه می دهند. این کامپیوتر در برابر دو بزرگترین قهرمان تمام وقت این نمایش به رقابت پرداخت و صنعت فناوری را در حالی که مقام اول را کسب کرد ، حیرت کرد.

خلاصه متن خودکار

خلاصه متن خودکار وظیفه چگالش یک قطعه متن به نسخه کوتاه تر ، با استخراج ایده های اصلی آن و حفظ معنای محتوا است. این کاربرد NLP در عناوین خبری ، قطعه های نتیجه در جستجوی وب و بولتن گزارش های بازار استفاده می شود.

هوش اقتصادی

هوش بازار جمع آوری بینش های ارزشمند پیرامون روندها ، مصرف کنندگان ، محصولات و رقبا برای استخراج اطلاعات عملی است که می تواند برای تصمیم گیری استراتژیک مورد استفاده قرار گیرد. هوش بازار می تواند مباحث ، احساسات ، کلمات کلیدی و قصد در داده های بدون ساختار را تجزیه و تحلیل کند و نسبت به تحقیقات میز سنتی زمان کمتری دارد.

با استفاده از اطلاعات بازار ، سازمان ها می توانند در مورد نمایش داده های جستجو انتخاب کنند و مترادف مربوط به متن را به نتایج جستجو اضافه کنند. همچنین می تواند به سازمانها کمک کند تا تصمیم بگیرند که کدام محصولات یا خدمات را برای قطع کردن یا اینکه مشتریان برای هدف قرار دادن آنها چه چیزی را هدف قرار می دهند.

طبقه بندی متن خودکار

طبقه بندی خودکار متن یکی دیگر از راه حل های اساسی NLP است. این روند اختصاص برچسب ها به متن با توجه به محتوای و معناشناسی آن است که امکان بازیابی سریع و آسان اطلاعات در مرحله جستجو را فراهم می کند. این برنامه NLP می تواند اسپم را از غیر اسپم بر اساس محتوای آن متمایز کند.

بررسی گرامر خودکار

بررسی خودکار دستور زبان، وظیفه تشخیص و تصحیح خطاهای دستوری و غلط های املایی در متن بسته به زمینه، یکی دیگر از بخش های اصلی NLP است. Automatic Grammar Checking با خط قرمز کردن زیر کلمه به شما از خطای احتمالی هشدار می دهد.

مزایا و معایب پردازش زبان طبیعی

مانند بسیاری از انواع دیگر هوش مصنوعی، استفاده از پردازش زبان طبیعی دارای مزایا و همچنین معایبی است.

مزایای NLP عبارتند از:

1. پس از اجرا، استفاده از NLP نسبت به استخدام یک فرد هزینه کمتر و زمان کارآمدتری دارد.
2. NLP همچنین می تواند به کسب وکارها کمک کند تا زمان پاسخ دهی سریع تری به خدمات مشتری ارائه دهند. بدون توجه به زمان روز یا روز هفته، مشتریان بلافاصله پاسخ سوالات خود را دریافت می کنند.
3. مدل های یادگیری ماشینی از پیش آموزش دیده برای توسعه دهندگان به طور گسترده در دسترس هستند تا کاربردهای مختلف NLP را تسهیل کنند و پیاده سازی آن ها را آسان می کنند.

پیشرفت در NLP امیدوارکننده است، اما معایبی نیز برای NLP وجود دارد.

معایب NLP عبارتند از:

• آموزش می تواند زمان بر باشد. اگر نیاز به توسعه یک مدل جدید بدون استفاده از یک مدل از پیش آموزش دیده باشد، ممکن است هفته ها طول بکشد تا به سطح بالایی از عملکرد دست یابد.
• یکی دیگر از معایب NLP این است که ML 100 درصد قابل اعتماد نیست. همیشه احتمال خطا در پیش بینی ها و نتایج وجود دارد که باید در نظر گرفته شود.

اضافه کردن NLP و ML به محصول شما

دلیل شماره یک برای اضافه کردن پردازش زبان طبیعی و یادگیری ماشین به محصول نرم افزاری خود، کسب مزیت رقابتی است. کاربران شما می توانند با استفاده از ربات های چت، پاسخ فوری و 24 ساعته به درخواست های خدمات مشتری دریافت کنند.

سرعت ارزیابی ریسک با الگوریتم های ML می تواند به شرکت شما ارزش بدهد.

برای کسب اطلاعات بیشتر با یک متخصص Encora صحبت کنید.

نتیجه

پردازش زبان طبیعی تمرین آموزش ماشین ها برای درک و تفسیر ورودی های مکالمه از انسان است. NLP مبتنی بر یادگیری ماشینی می تواند برای ایجاد کانال های ارتباطی بین انسان و ماشین استفاده شود. اگرچه NLP به طور مداوم در حال تکامل است، اما قبلاً در زمینه های مختلف مفید واقع شده است. پیاده سازی های مختلف NLP می تواند به کسب و کارها و افراد در صرفه جویی در زمان، بهبود کارایی و افزایش رضایت مشتری کمک کند.

خوراکی های کلیدی

• پردازش زبان طبیعی (NLP) نوعی هوش مصنوعی است که به ماشین ها توانایی خواندن و تفسیر زبان انسان را می دهد. با NLP، ماشین ها می توانند متن نوشتاری یا گفتاری را معنا کنند.
• NLP به طور مداوم در حال تحول است ، اما راه حل های مبتنی بر NLP موجود شامل ترجمه ، تشخیص گفتار ، تجزیه و تحلیل احساسات ، سیستم های پرسش/پاسخ ، خلاصه خودکار متن ، چت بابات ، هوش بازار ، طبقه بندی خودکار متن و بررسی خودکار گرامر است.
• استفاده از پردازش زبان طبیعی دارای مزایا و همچنین مضرات است. مشاغل می توانند هزینه ها را پس انداز کنند ، زمان انتظار مشتری را کاهش دهند و رضایت مشتری را هنگام اجرای NLP افزایش دهند. اما آموزش می تواند زمان ببرد و ML هرگز 100 ٪ قابل اعتماد نیست.

در صورت تمایل بهبا ما تماس بگیریدبرای کسب اطلاعات بیشتر در مورد چگونگی NLP می تواند به رشد تجارت شما کمک کند.

یک Encora Bout

Encora از طریق نوآوری محصول دیجیتال پیشرو ، نتایج کسب و کار را برای مشتریان تسریع می کند. ما خدمات نوآورانه و راه حل های مهندسی نرم افزار را در طیف گسترده ای از فن آوری های پیشرو ، از جمله داده های بزرگ ، تجزیه و تحلیل ، یادگیری ماشین ، IoT ، موبایل ، ابر ، UI/UX و اتوماسیون تست ارائه می دهیم.اینجا کلیک کنیدبرای کسب اطلاعات بیشتر در مورد خدمات ما. بیایید بحث کنیم که چگونه می توانیم به تجارت شما کمک کنیم.