رپرتاژ آگهی- امروزه پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing یا به اختصار NLP) به‌عنوان یکی از شاخه‌های کلیدی هوش مصنوعی، جایگاه ویژه‌ای در میان متخصصان نرم‌افزار و کسب‌وکارهای مختلف پیدا کرده است. با گسترش روزافزون داده‌های متنی و گفتاری (اعم از پیامک‌ها، ایمیل‌ها، شبکه‌های اجتماعی و مکالمات صوتی)، بهره‌گیری از توانایی ماشین‌ها در فهم، تحلیل و تولید زبان انسانی، به یک ضرورت تبدیل شده است. در این مقاله، به شکلی جامع به بررسی کاربردهای پردازش زبان طبیعی و چالش‌های پیش روی آن می‌پردازیم. با ما همراه باشید.

مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی

پردازش زبان طبیعی، یکی از شاخه‌های مهم هوش مصنوعی است که به ماشین‌ها امکان می‌دهد زبان انسان را دریافت، تحلیل و درک کرده و حتی در صورت نیاز، پاسخی در همان زبان تولید کنند. با توجه به پیچیدگی‌های زبان انسان، این حوزه ترکیبی از زبان‌شناسی رایانشی، یادگیری ماشین، آمار، علوم کامپیوتر و سایر شاخه‌های مرتبط است. هدف اصلی NLP، دستیابی به سطحی از فهم است که ماشین قادر باشد متون نوشتاری یا گفتاری انسان را مشابه درک یک انسان، پردازش و معناگذاری کند.

جالب است بدانید از منظر تاریخی، ایده‌ی تعامل رایانه با زبان طبیعی به دهه‌های ۵۰ و ۶۰ میلادی بازمی‌گردد؛ اما کمبود داده و توان محاسباتی باعث شد پیشرفت در این حوزه با کندی مواجه شود. اکنون، با ظهور شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks)، در دسترس بودن داده‌های عظیم (Big Data) و بهبود زیرساخت‌های محاسباتی (نظیر پردازنده‌های گرافیکی و واحدهای پردازشی تنسور)، NLP به سرعت رشد کرده و ابزارها و چارچوب‌های قدرتمندی برای توسعه‌ی آن فراهم شده است.

۱۰ کاربردهای اصلی پردازش زبان طبیعی در صنعت

اکنون که با مفاهیم پایه آشنا شدیم، بهتر است سراغ سؤال اصلی برویم: این دانش چگونه در صنعت و کاربردهای واقعی استفاده می‌شود؟ واقعیت این است که پردازش زبان طبیعی در سال‌های اخیر آن‌قدر پیشرفت کرده است که تقریباً در هر زمینه‌ای می‌توان ردی از آن پیدا کرد؛ از تحلیل احساسات مشتریان در شبکه‌های اجتماعی گرفته تا ترجمه ماشینی و چت‌بات‌های پشتیبانی. در این بخش، به سراغ اصلی‌ترین موارد استفاده از NLP در صنایع مختلف می‌رویم و شرح می‌دهیم که هر یک چه نقشی در بهبود فرایندها و افزایش بهره‌وری ایفا می‌کند.

۱- طبقه‌بندی و خوشه‌بندی متن (Text Classification & Clustering)

یکی از شناخته‌شده‌ترین کاربردهای NLP، طبقه‌بندی متن است. در این حالت، مدل‌های یادگیری ماشین یا عمیق، متنی را دریافت کرده و بر اساس معیارها یا برچسب‌هایی که قبلا به سیستم آموزش داده شده، آن را در یکی از دسته‌های موجود قرار می‌دهند. برای مثال در تحلیل نظرسنجی‌ها، می‌توان پاسخ‌ها را بر اساس موضوع یا احساس (مثبت، منفی، خنثی) دسته‌بندی کرد.

خوشه‌بندی (Clustering) نیز زمانی استفاده می‌شود که برچسب از پیش تعیین‌شده‌ای وجود ندارد. در این روش داده‌ها بر اساس شباهت‌های درونی در گروه‌هایی قرار می‌گیرند. به کمک این روش، شرکت‌ها می‌توانند بدون داشتن دانش اولیه از برچسب‌ها، الگوهای پنهانی را در داده‌های خود شناسایی کنند. این روش در کشف ترندهای جدید، گروه‌بندی مقالات پژوهشی یا سازمان‌دهی انبوهی از مستندات کاربرد دارد.

۲- تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)

تحلیل احساسات به ماشین اجازه می‌دهد احساس یا نگرش گوینده را از یک متن یا گفتار شناسایی کند. این کاربرد به‌ ویژه در رصد شبکه‌های اجتماعی مفید است؛ شرکت‌ها می‌توانند با نظارت بلادرنگ (Real-time) بر پست‌های توییتر، کامنت‌های اینستاگرام یا نظرات کاربران در وب‌سایت‌ها، واکنش مخاطبان نسبت به محصولات جدید، کمپین‌های بازاریابی یا تغییرات خدماتی خود را سریعا درک کرده و در صورت نیاز اقدام لازم را انجام دهند.

استفاده از تحلیل احساسات، علاوه بر تشخیص قطبیت (مثبت، منفی یا خنثی)، امکان استخراج عواطفی مانند خشم، شادی، ترس و شگفتی را هم فراهم می‌کند. هرچه سطح پیشرفته‌تری از NLP به‌کار گرفته شود، تشخیص ظرافت‌های زبانی مانند کنایه، طنز یا استعاره بهتر امکان‌پذیر خواهد بود.

۳- چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی (Chatbots & Virtual Assistants)

چت‌بات‌ها و دستیارهای صوتی مانند الکسا، سیری و گوگل اسیستنت، از ترکیبی از تشخیص گفتار (Speech Recognition)، تحلیل زبان طبیعی (NLP) و تولید متن یا گفتار (Natural Language Generation) بهره می‌برند. این دستیارها:

• می‌توانند درخواست‌های کاربر را شناسایی کرده و با پایگاه داده یا سرویس‌های مناسب تعامل داشته باشند.
• قادرند با تشخیص نیات کاربر (Intent Detection) به سوالات پاسخ دهند یا وظایف مشخصی را انجام دهند (نظیر تنظیم زنگ هشدار، یادآوری رویدادها یا ارائه اطلاعات آب‌و‌هوا).
• با گذشت زمان و تعامل با کاربران متعدد، یادگیری کرده و کیفیت پاسخ‌های خود را بهبود می‌بخشند.

در حوزه‌ی پشتیبانی مشتری، چت‌بات‌های مبتنی بر NLP می‌توانند تا ۸۰٪ پرسش‌های رایج را پاسخ داده و نیروی انسانی را از رسیدگی به موارد تکراری بی‌نیاز کنند. این امر به شرکت‌ها کمک می‌کند در هزینه و زمان صرفه‌جویی کرده و خدمات بهتری به مشتریان ارائه دهند.

۴- ترجمه ماشینی (Machine Translation)

امروزه ابزارهایی نظیر گوگل ترنسلیت، دیپ‌ال (DeepL) یا مایکروسافت ترنسلیت، به‌صورت چشمگیری بهبود یافته و می‌توانند متون را با دقت مناسبی از یک زبان به زبان دیگر ترجمه کنند. ترجمه ماشینی عصبی (Neural Machine Translation) با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق و به‌کمک تکنیک‌های مبتنی بر Sequence-to-Sequence و مکانیزم توجه (Attention Mechanism)، ترجمه‌هایی روان‌تر و دقیق‌تر تولید می‌کند.

البته همچنان چالش‌هایی نظیر ابهام واژگان، اصطلاحات تخصصی، درک بافت فرهنگی و تشخیص کنایه وجود دارد. با این حال، استفاده از ترجمه ماشینی در کسب‌وکارهای بین‌المللی، تولید محتوا و حتی متون علمی به‌سرعت در حال رشد است و روند بهبود کیفیت ترجمه‌ها به‌ واسطه داده‌های بیشتر و مدل‌های پیشرفته‌تر ادامه خواهد داشت.

۵- استخراج متن و شناسایی موجودیت‌ها (Text Extraction & Named Entity Recognition)

تکنیک استخراج متن (Text Extraction) یا اطلاعات (Information Extraction)، به پیدا کردن و دریافت اطلاعات خاص از متون اشاره دارد. برای مثال، از دل هزاران ایمیل دریافتی، می‌توان به‌ صورت خودکار شماره سفارش، نام شرکت یا آدرس را استخراج کرد. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER)، زیرمجموعه‌ای از این حوزه است که انواع مشخصی از موجودیت‌ها (اشخاص، زمان، مکان، سازمان و غیره) را برچسب‌گذاری می‌کند.

کاربردهای این حوزه عبارت‌اند از:

• مدیریت اسناد: تسریع در بازیابی اطلاعات از میان انبوهی از پرونده‌ها، گزارش‌ها یا مقالات.
• بانکداری و مالی: استخراج داده‌های کلیدی از فاکتورها، گزارش‌های مالی یا فرم‌های مختلف.
• حوزه سلامت: استخراج اطلاعات حساس از گزارش‌های پزشکی یا پرونده‌های بیماران.

۶- جست‌وجوی هوشمند (Intelligent Search)

جست‌وجوی مبتنی بر NLP فراتر از جست‌وجوی کلمه‌ به‌ کلمه است. موتورهای جست‌وجوی هوشمند، از مدل‌های معنایی و شبکه‌های عصبی برای درک زمینه و مفهوم سوال استفاده می‌کنند. بدین ترتیب، نتایج جست‌وجو به پرسش کاربر نزدیک‌تر می‌شود.

برای مثال، در یک پایگاه دانش سازمانی، متخصصان می‌توانند به سرعت مقالات یا مستندات مرتبط را بر اساس مفهوم جست‌وجوی خود پیدا کنند نه صرفا بر اساس کلمات کلیدی. این امر راندمان و سرعت دستیابی به اطلاعات را افزایش می‌دهد و تجربه کاربری بهتری ارائه می‌کند.

۷- خوشه‌بندی و خلاصه‌سازی مستندات (Document Clustering & Summarization)

خلاصه‌سازی متن (Text Summarization) روش دیگری از NLP است که می‌تواند حجم بالایی از داده را به شکل کوتاه و مفید ارائه دهد. برای مثال:

• استخراج چند جمله‌ی کلیدی از گزارش‌های طولانی مدیریتی.
• خلاصه‌سازی مقالات پژوهشی در مجلات علمی.
• ارائه چکیده‌ای از نقدها یا کامنت‌های کاربران در شبکه‌های اجتماعی.

این تکنیک به دو روش استخراجی (Extractive) و انتزاعی (Abstractive) تقسیم می‌شود. در روش استخراجی، جملاتی از متن اصلی انتخاب می‌شوند و کنار یکدیگر قرار می‌گیرند؛ اما در روش انتزاعی، مدل با درک مفاهیم، خلاصه‌ای جدید تولید می‌کند که لزوما کلمات متن اصلی را عینا تکرار نمی‌کند.

۸- تحلیل بازار و هوش تجاری (Market Intelligence)

از آنجایی که بخش قابل توجهی از اطلاعات مربوط به بازار (نظرات مشتریان، مطالب رسانه‌های اجتماعی، مقالات تحلیلی و…) به صورت متنی در دسترس است، پردازش زبان طبیعی ابزار توانمندی برای تحلیل بازار به‌شمار می‌رود. با استفاده از NLP، می‌توان:

• ترندهای بازار را در شبکه‌های اجتماعی رصد کرد.
• نظرسنجی‌های مشتریان را به طور خودکار بررسی و دسته‌بندی کرد.
• پایش رفتار رقبا را از طریق مقالات، گزارش‌ها و محتوای منتشر شده انجام داد.

شرکت‌ها با این تحلیل‌ها می‌توانند استراتژی‌های بازاریابی هدفمندتر ارائه دهند، محصولات خود را بهبود بخشند یا خلأهای بازار را شناسایی کنند.

۹- فیلترهای ایمیل و مدیریت پیام‌ها (Email Filtering & Management)

یکی از ساده‌ترین مثال‌های عملی NLP در زندگی روزمره، فیلترهای ایمیل است. سیستم‌های ایمیل نظیر جیمیل، از فنون طبقه‌بندی متن و تحلیل محتوا برای تشخیص ایمیل‌های اسپم یا طبقه‌بندی خودکار پیام‌ها در بخش‌های «اصلی»، «تبلیغات»، «اجتماعی» و غیره استفاده می‌کنند. این امر تجربه‌ی کاربر را بهبود می‌بخشد و سبب می‌شود کاربران بتوانند به شکل سازمان‌دهی‌شده‌تری به پیام‌های خود دسترسی داشته باشند.

۱۰- بازشناسی گفتار (Speech Recognition)

در بسیاری از دستیارهای صوتی و نرم‌افزارهای تبدیل گفتار به متن، از ترکیب تکنیک‌های بازشناسی گفتار (ASR: Automated Speech Recognition) و NLP استفاده می‌شود. روند کار معمولا به شکل زیر است:

1. تبدیل صوت به متن با استفاده از مدل‌های آکوستیک و زبانی.
2. تحلیل معنایی متن به دست آمده.
3. پاسخ یا اجرای فرمان بر اساس تحلیل صورت گرفته.

نمونه‌های کاربردی شامل دیکته گفتاری (Voice Typing)، رونوشت خودکار جلسات، مسیر‌یاب‌های صوتی و … است. هرچند هنوز چالش‌هایی مانند تشخیص درست لهجه‌ها و عدم وجود علائم نگارشی در گفتار خام وجود دارد، اما پیشرفت مدل‌های عمیق سبب شده بازشناسی گفتار به سرعت در حال بهبود باشد.

جمع‌بندی

متخصصانی که به حوزه NLP علاقه‌مند هستند، می‌توانند از ابزارهای متن‌باز (نظیر TensorFlow، PyTorch و Hugging Face) و پایگاه‌های داده‌ای رایگان استفاده کنند تا راهکارهای شخصی‌سازی‌شده را برای مشکلات خاص کسب‌وکار خود ارائه دهند.