پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) یکی از مسائل مهم و اساسی در حوزه‌ی هوش مصنوعی و علوم کامپیوتر می‌باشد. NLP بر روی تعامل بین زبان انسان و کامپیوتر تمرکز کرده است. در طول زمان، زبان انسان به دفعات توسعه یافته و به شیوه‌ای از ارتباطات تبدیل شده که حامل حجم وسیعی از اطلاعاتی است که در کلمات نهفته اند. از NLP به منظور تجزیه و تحلیل اطلاعات موجود در این زبان و متون مختلف استفاده می‌شود که در این راستا، نحوه‌ی چگونه صحبت کردن انسان را برای کامپیوترها قابل درک می کند.

اغلب، زبان گفتار انسان ساده و دقیق نبوده و کامپیوتر به منظور درک این زبان، علاوه بر این که باید معنی تمام کلمات را بداند، علاوه بر آن به درک مفهوم متن و رابطه‌ی کلمات مختلف در یک متن نیز نیاز دارد. با وجود این‌که یادگیری زبان برای انسان کار آسانی است، اما ابهامات موجود در زبان باعث شده تا پردازش زبان طبیعی برای کامپیوترها مسئله‌ای دشوار باشد. امروزه پردازش زبان طبیعی در بسیاری از زمینه‌ها کاربرد داشته و از آن برای دستیابی به اهداف مختلفی استفاده می‌شود. در ادامه با برخی از کاربردهای پردازش زبان طبیعی آشنا می‌شویم.

ترجمه‌ی ماشینی

ترجمه‌ی زبان بصورت آنلاین یکی از چالش‌های اساسی جهان امروز است. کمپانی‌های بسیاری برآنند تا سیستمی را برای رفع این نیاز توسعه دهند. شرکت‌هایی مانند Duolingo با جذب افراد زیادی و آزمایش بر روی آن‌ها در راستای یادگیری یک زبان جدید، در تلاشند تا متدهایی را برای یادگیری یک زبان جدید برای کاربران خود کشف کرده و ارائه دهند. Google یکی از شرکت‌های پیشگام در زمینه‌ی ترجمه‌ی ماشینی است که این کار را با استفاده از یک موتور ترجمه‌ی اختصاصی برای سرویس ترجمه‌ی خود انجام می‌دهد. چالش موجود در سرویس‌های ترجمه‌ی ماشینی، ترجمه‌ی کلمات در متن نیست؛ بلکه در حفظ معنی و مفهوم جملات ارائه شده است. این چالش یک مسئله تکنولوژیک در قلب پردازش زبان طبیعی بوده که با کمک آن می‌توان راهکارهایی را در این راستا ارائه نمود.

مقابله با اسپم

فیلتر سازی اسپم‌ها یکی از مسائل مهم برای مقابله با ایمیل‌های ناخواسته است. اما با وجود این فیلتر نیز افراد با مشکل دریافت چنین ایمیل‌های ناخواسته‌ای روبه‌رو شده‌اند (و یا به اشتباه ایمیل‌های مهم آن‌ها در دام این فیلتر گرفتار شده و اسپم شده است). مسئله‌ی مثبت نادرست (false-positive) و منفی نادرست (false-negative) در پردازش زبان طبیعی یکی از چالش‌های موجود در این زمینه است که بدین منظور باید به استخراج معنی از متن موجود در ایمیل‌ها پرداخت. تکنولوژی فیلتر سازی اسپم بیزی (Bayesian spam filter) یکی از راهکار‌های مفید و اساسی بوده که بسیار مورد توجه قرار گرفته است. این تکنولوژی، یک روش آماری است که میزان وقوع کلمات موجود در یک ایمیل را در برابر میزان وقوع طبیعی و عادی آن کلمات، در یک مجموعه‌ای از ایمیل‌های اسپم و غیر اسپم اندازه گیری کرده و بر اساس این محاسبات نوع ایمیل را تشخیص می‌دهد.

استخراج اطلاعات

امروزه بسیاری از تصمیم گیری‌های مهم در تجارت و بازارهای مالی، توسط انسان امکان پذیر نیست و آینده‌ی بازار غیر قابل پیش‌بینی شده است. در مقابل، روش‌های الگوریتمی به طور گسترده‌ای رشد کرده و محبوب‌تر شده‌اند. بدین ترتیب سرمایه گذاری‌های مالی می‌تواند بصورت کامل توسط این تکنولوژی مدیریت شود. بسیاری از این تصمیم گیری‌ها تحت تاثیر اخبار و روزنامه‌ها قرار دارند. بنابراین، یکی از وظایف مهم پردازش زبان طبیعی در این زمینه، استخراج اطلاعات مفید از این اخبار است. این اطلاعات در آینده می‌تواند به تصمیم گیری‌های حیاتی در حوزه‌ی تجارت کمک نماید. برای مثال، اخباری از قرارداد منعقد شده میان دو شرکت بزرگ و جزییات آن قرارداد (مانند نرخ سرمایه گذاری‌ها، افراد دخیل و …) می‌تواند تاثیر به سزایی بر یک تصمیم گیری تجاری داشته باشد.

خلاصه سازی

یکی از پدیده‌های جهان امروز، وجود داده‌ها و اطلاعات گسترده در حوزه‌های مختلف است. این حجم از اطلاعات در متون، قابل کنترل نیست و ما تنها به دانش مفید نهفته در آن‌ها نیاز داریم. در آینده نیز این داده‌ها با سرعت بیشتری رشد می‌کنند. بنابراین، خلاصه سازی این حجم وسیع از اطلاعات، اسناد و متون موجود یکی از مسائل مهم و چالش‌های اساسی برای هر شرکتی به حساب می‌آید. این مسئله صرفا به این دلیل که به ما این اجازه را می‌دهد تا دانش مربوط و مورد نیازمان را از میان این حجم گسترده از اطلاعات بدست آوریم مفید نمی‌باشد؛ علاوه بر آن، به ما قابلیت درک احساسات موجود در متن را نیز می‌دهد. به عنوان مثال، یک شرکت می‌تواند بر اساس داده‌ها و اخبار دریافتی از رسانه‌های مختلف، بازخورد مشتریان و احساسات و تمایل آن‌ها را به آخرین محصول خود که به بازار عرضه کرده را بدست آورد. این شاخه از پردازش زبان طبیعی، یکی از موارد پرکاربرد و با ارزش در زمینه‌ی بازاریابی می‌باشد.

پاسخ به سوالات

امروزه افراد می‌توانند با استفاده از موتورهای جستجو، پاسخ بسیاری از سوالات خود را از میان حجم وسیعی از اطلاعات در دنیای وب بدست آوردند. هنوز هم بسیاری از این موتورهای جستجو به طور دقیق نمی‌توانند پاسخ بسیاری از سوالات خاص و پیچیده را برای کاربرانشان فراهم نمایند. Google به این عدم رضایت در کاربران پی برده است که برخی از آن‌ها برای رسیدن به پاسخ سوال خود، چندین بار به جستجو پرداخته و نتایج خروجی متعددی را مشاهده می‌کنند. تمرکز عمده‌ی Google در این راستا بر روی استفاده از پردازش زبان طبیعی است. Google با استفاده از NLP و استخراج معنی از سوالات کاربران، سعی در تشخیص مفهوم سوالات کرده و نتایج خروجی را به کاربران نشان می‌دهد؛ که امروزه این تحول را در نتایج Google مشاهده می‌کنیم. هرچند این مسئله تا حد زیادی بهبود یافته است، اما هنوز هم یکی از چالش‌های اساسی بسیاری از موتورهای جستجو بوده و یکی از کاربرد‌های مهم و مفید پردازش زبان طبیعی می‌باشد.

این موارد تنها برخی از کاربردهای مهمِ پردازش زبان طبیعی (NLP) است. از پردازش زبان طبیعی می‌توان در بسیاری از زمینه‌های دیگر مانند طبقه بندی متون، استخراج موضوع، مشخص کردن نقش کلمات در یک متن، ریشه یابی کلمات، تشخیص گفتار و … استفاده نمود. با افزایش اطلاعات و رشد متون و اسناد در جهان امروز، نیاز به متخصصان این حوزه بیش از پیش حس می شود. با یادگیری پردازش زبان طبیعی می‌توانیم بسیاری از این مسائل را در دنیای اطرافمان حل نماییم.