آموزش پردازش زبان طبیعی (NLP) با پایتون

پردازش زبان طبیعی با پایتون یک مفهوم کلیدی در دنیای هوش مصنوعی به حساب می‌آید که کاربردهای گسترده‌ای را نیز به همراه دارد. با کمک این علم، انسان و کامپیوتر خیلی راحت‌تر می‌توانند تعامل داشته باشند. NLP یک هدف کلیدی را دنبال می‌کند: استفاده از سیستمی که به کمک آن کامپیوتر مباحث مطرح شده توسط یک انسان را درک کرده و می‌تواند به درستی نسبت به پردازش دستورات وی اقدام نماید. البته که راهکارهای زیادی را می‌توان برای توسعه مدل‌های پردازش زبان طبیعی مورد استفاده قرار داد.

• پردازش زبان طبیعی یک حوزه مهم دنیای کامپیوتر به حساب می آید.
• پردازش زبان طبیعی همواره روی عملکرد مدل های مختلف موثر است.
• معروف ترین مدل های NLP، شامل BERT و GPT هستند.

تاریخچه و تکامل NLP

شاید باور این قضیه برای شما سخت باشد ولی NLP یا پردازش زبان طبیعی مبحث جدیدی در حوزه علوم کامپیوتر به حساب نمی‌آید. این مفهوم برای اولین بار در سال 1950 مطرح شد! در آن بازه زمانی اولین سیستم‌های ترجمه ماشینی توسعه یافتند و کار خود را شروع کردند. طی این سال‌ها NLP مجموعه قواعدی بودند که به صورت دست نویس مورد استفاده قرار می‌گرفتند.

سال 1980 یک نقطه انقلاب برای پردازش زبان طبیعی بود. در این بازه زمانی کارشناسان علوم کامپیوتر توانستند الگوریتم‌های یادگیری ماشین را مطرح نمایند. تا امروز با توسعه مدل‌های یادگیری ماشین و ایجاد پیشرفت در این زمینه، الگوریتم‌های خاصی همچون NLP هم با پیشرفت‌های زیادی مواجه شده‌اند.

به خاطر داشته باشید که تکامل NLP یک فرآیند نسبتا پیچیده بود که طی بازه‌های زمانی طولانی صورت گرفت. تیم‌های مطرح و شناخته شده‌ای همچون IBM روی این مفهوم کار کردند و توانستند سرعت پیشرفت و رشد آن را چند برابر کنند. به خاطر داشته باشید که امروزه از پردازش زبان طبیعی به عنوان یک علم متداول در حوزه هوش مصنوعی یاد می‌شود. تقریبا همه مدل‌ها قابلیت پردازش زبان طبیعی را در خود جای داده‌اند.

نقش یادگیری عمیق در NLP

هنگام کار روی پردازش زبان طبیعی با پایتون، شما می‌توانید الگوریتم‌های مختلفی را مورد استفاده قرار دهید. تا پیش از توسعه یادگیری عمیق، کارشناسان از روش‌های یادگیری ماشین برای ایجاد NLP استفاده می‌نمودند. پس از ایجاد اولین مدل‌های یادگیری عمیق کارشناسان بالاخره توانستند نسبت به ایجاد مدل‌های پیچیده‌تر و حرفه‌ای‌تر اقدام نمایند.

مدل‌هایی که بر پایه یک شبکه عصبی ایجاد شده‌اند همچون مدل‌های GRU و LSTM، معنای یک متن را خیلی بهتر درک می‌کنند. آنها تا حدی قابلیت تفکر دارند و می‌توانند متون ورودی را در بهترین حالت ممکن پردازش نمایند. به خاطر داشته باشید که ترجمه ماشینی و پاسخ به سوالات با استفاده از این مدل‌ها همواره نتایج مطلوبی را به همراه خواهد داشت. سایت realpython :

گفته «NLP تمرکز خود را روی نزدیک کردن زبان کاربران به زبان کامپیوتر قرار داده است».

کتابخانه‌های پردازش زبان طبیعی با پایتون

هنگام توسعه پردازش زبان طبیعی با پایتون، کارشناسان نسبت به استفاده از کتابخانه‌ها و ابزارهای آماده مختلفی اقدام می‌نمایند. هر کدام از این ابزارها به نحوی خاص روند پروژه را تحت تاثیر خود قرار می‌دهند. انتخاب یک کتابخانه حرفه‌ای و مناسب نه تنها سرعت ایجاد مدل را بالا می‌برد، بلکه احتمال خطای شما را نیز پایین می‌آورد.

ابزار NLTK یکی از همین کتابخانه‌های پر اهمیت و کلیدی است که در حوزه پردازش زبان طبیعی یک ابزار کلیدی و پر اهمیت به حساب می‌آید. این کتابخانه مجموعه‌ای از ابزارهای آماده پردازش متن را در خود جای داده است. از جمله این ابزارها باید به تحلیلگر نحوی، ابزارهای مخصوص ریشه یابی و ابزارهای مخصوص توکن سازی اشاره نمود. در کل با استفاده از NLTK شما به راحتی می‌توانید مدل‌های جدید و پیشرفته را ایجاد نمایید.

کتابخانه spaCy از جمله دیگر ابزارهای پردازش زبان طبیعی با پایتون به حساب می‌آید. اگر شما در حال کار با متون بزرگ هستید و به یک کتابخانه حرفه‌ای و پر قدرت نیاز دارید، با خیال راحت می‌توانید نسبت به استفاده از spaCy اقدام نمایید. در نظر داشته باشید که این کتابخانه هم سرعت مطلوبی داشته و به کار گیری آن، سرعت پیشرفت پروژه را چند برابر می‌کند. البته، برای استفاده از این کتابخانه شما باید منابع فنی کافی را در اختیار داشته باشید.

کاربردهای NLP در دنیای واقعی

حتما شما هم از خود می‌پرسید که مهم‌ترین کاربرد پردازش زبان طبیعی با پایتون چیست؟ اصلا ما چرا باید نسبت به استفاده از این مدل‌ها اقدام نماییم؟ تقریبا همه مدل‌های هوش مصنوعی به پردازش زبان طبیعی وابستگی دارند. یک ابزار پیشرفته همچون چت جی پی تی را به عنوان مثال در نظر بگیرید. اگر این مدل نتواند درخواست و نیاز کاربر را به درستی درک کند، خروجی مطلوبی را نیز به همراه ندارد. پس توسعه چت بات‌ها یکی از مهم‌ترین کاربردهای این ابزار هستند.

برای ترجمه ماشینی هم کارشناسان باید نسبت به استفاده از پردازش زبان طبیعی اقدام نمایند. مدل‌هایی همچون Google Translate دائما این تکنیک را برای تحلیل درخواست‌های مختلف کاربران و استفاده از آنها به کار می‌گیرند. البته، مدل‌های زیادی در این زمینه فعالیت نمی‌کنند و این حوزه جای پیشرفت زیادی خواهد داشت.

در شبکه‌های اجتماعی، پردازش زبان طبیعی با پایتون می‌تواند برای تحلیلی احساسات و جستجوی هوشمند مورد استفاده قرار گیرد. بیایید فرض کنیم که سازمان مد نظر شما به دنبال ایجاد یک مدل برای تحلیل احساسات کاربران و نمایش تبلیغات اختصاصی می‌باشد. در این شرایط به کارگیری مدل‌هایی همچون پردازش زبان طبیعی اهمیت زیادی خواهد داشت. پس به صورت کلی، ابزارهای مهم و پر اهمیتی همچون پردازش زبان طبیعی در همه پروژه‌های بزرگ و مهم دنیای هوش مصنوعی مورد استفاده قرار می‌گیرند.

روش‌های پیش‌پردازش متن در NLP

قبل از شروع کار با پردازش زبان طبیعی با پایتون شما باید بتوانید متن خود را آماده سازید. پیش پردازش متن نه تنها اهمیت زیادی دارد، بلکه روی سرعت NLP هم تاثیر می‌گذارد. روش‌های زیادی را می‌توان برای پیش پردازش یک متن مورد استفاده قرار داد. به صورت کلی، روش‌هایی همچون توکن سازی و ریشه یابی از جمله موارد مطرحی هستند که در این زمینه مورد استفاده قرار می‌گیرند. با توکن سازی، شما متن را به کلمات یا جملات کوتاه‌تر تبدیل می‌کنید.

ریشه یابی، حذف توقف کلمات و تبدیل به عدد از جمله دیگر تکنیک‌های مطرحی به حساب می‌آیند که در این زمینه توانسته‌اند مطرح شوند. با هر کدام از این تکنیک‌ها، شما عبارات اضافی را حذف نموده و بازدهی متن را چند برابر می‌کنید. البته، خلاصه سازی متن ورودی مدل هوش مصنوعی همیشه خروجی مطلوبی را به همراه ندارد. در برخی از مواقع این کار می‌تواند روی روند بهینه سازی و خروجی کاربر هم تاثیر گذار باشد. پس شما باید بر اساس شرایط و نیازهای پروژه خود نسبت به استفاده از این تکنیک‌ها اقدام نمایید.

مدل‌های NLP معروف مانند BERT و GPT

متن‌کاوی و تحلیل معنایی کار راحتی به حساب نمی‌آید. توسعه دهندگان و ریاضی دانان زمان زیادی از وقت با ارزش خود را صرف بهینه سازی مدلی نموده‌اند که می‌تواند در این زمینه مورد استفاده قرار گیرد. مدل‌های بزرگی همچون BERT و GPT از جمله مثال‌های مهمی به حساب می‌آیند که در این زمینه مطرح می‌شوند. به صورت کلی، این مدل‌ها با استفاده از پردازش زبان طبیعی توانسته‌اند سرعت مطلوبی پیدا نمایند و در اکثر پروژه‌های بزرگ مورد استفاده قرار گیرند.

البته، به خاطر داشته باشید که در این پروژه‌ها الزاما پردازش زبان طبیعی با پایتون صورت نگرفته است! در پشت صحنه این مدل‌ها کارشناسان نسبت به استفاده از سایر تکنولوژی‌ها نیز اقدام نموده‌اند. GPT متن را به صورت هوشمندانه‌ای تولید نموده و خروجی را در اختیار کاربران قرار می‌دهد. این مدل توسط OpenAi توسعه یافته است.

BERT یا Bidirectional Encoder Representations from Transformers نام تکنیک گوگل برای پردازش زبان متنی با پایتون می‌باشد. گوگل با توسعه این مدل زمان زیادی را صرف کرد و یک الگوریتم فوق العاده ساخت. به صورت کلی، این مدل می‌تواند معنای دو طرفه پیام کاربر را به صورت دقیق بررسی نماید و بهترین خروجی ممکن را ایجاد کند.

ابزارهای محبوب برای NLP

در قسمت‌های قبل ما چند مورد از مهم‌ترین انواع کتابخانه برای توسعه پردازش زبان طبیعی با پایتون را مورد بررسی قرار دادیم. شاید برای شما هم جالب باشد بدانید که ابزارهای زیادی در این زمینه مورد استفاده قرار می‌گیرند. این ابزارها یا کار پردازش داده را سریع‌تر می‌کنند یا روی خروجی آن موثر هستند. لیست زیر حاوی چند مورد از این ابزارها می‌باشد.

• Google Colab: با این ابزار شما می‌توانید مدل را در فضای ابری اجرا کنید.
• Hugging Face: این ابزار حاوی مدل‌های پیش آماده NLP است.
• Fast Text: این ابزار برای نمایش برداری متون مورد استفاده قرار می‌گیرد.

چالش‌های پردازش زبان طبیعی

توسعه مدل‌های پردازش زبان طبیعی با پایتون همیشه کار راحتی به حساب نمی‌آید. یک سری چالش‌های خاص هستند که فرآیند پردازش متن و ایجاد خروجی را با چالش مواجه می‌کنند. مثلا ابهام زبانی یکی از همین موارد مهم به حساب می‌آید. در برخی از جملات، یک کلمه می‌تواند چندین معنای مختلف داشته باشد. قطعا این مسئله روی خروجی شما موثر خواهد بود. نیاز به داده‌های بزرگ و مسائل اخلاقی را می‌توان از جمله دیگر چالش‌های پردازش زبان طبیعی با کمک پایتون معرفی نمود. هر کدام از این موارد به نحوی جلوی پیشرفت مدل‌های NLP را گرفته‌اند.

آینده پردازش زبان طبیعی و چالش‌های پیش‌رو

پردازش زبان طبیعی یک فرآیند کلیدی و مهم به حساب می‌آید. برای توسعه دنیای هوش مصنوعی، پیشرفت این مدل هم اهمیت زیادی خواهد داشت. لازم به ذکر است که پردازش زبان طبیعی آینده مطلوبی دارد و اگر چالش‌های آن رفع شوند، می‌تواند خیلی راحت به دنیای انسان‌ها نزدیک شود. با ایجاد پیشرفت در این حوزه، نیاز به بهینه سازی متون هم کاهش می‌یابد.

نتیجه گیری

در این صفحه ما چیستی و کاربرد پردازش زبان طبیعی با پایتون را زیر ذره بین بردیم. همانطور که گفته شد، کتابخانه‌های زیادی در این زمینه مورد استفاده قرار می‌گیرند. به شما توصیه می‌کنیم تا مفهوم یادگیری عمیق با پایتون را مطالعه کنید. درک مهم ترین کاربرد های پایتون هم به شما اجازه می‌دهد تا NLP را به راحتی پیاده سازی نمایید. علاقه مندان به کسب اطلاعات بیشتر در این زمینه می‌توانند هم اکنون وارد نیچ کورس های رایگان دیتایاد شوند!

سوالات متداول

پردازش زبان طبیعی چیست؟

همانطور که در این صفحه مشاهده کردید، پردازش زبان طبیعی یک مفهوم پر اهمیت در دنیای هوش مصنوعی به حساب می‌آید که روند انجام فعالیت‌های مختلف را تحت تاثیر خود قرار می‌دهد. به فرآیندی که طی آن مدل هوش مصنوعی می‌تواند به درک، تحلیل و تولید زبان انسانی اقدام نماید، NLP گفته می‌شود. همه مدل‌های هوش مصنوعی نوین در جامعه ما از این مبحث استفاده می‌کنند. چت جی پی تی و BERT از جمله پر کاربردترین مثال‌های مطرح شده در این زمینه به حساب می‌آیند.

چگونه از NLTK برای پردازش زبان طبیعی استفاده کنیم؟

ابزار NLTK یکی از کتابخانه‌های کلیدی مورد استفاده قرار گرفته برای پردازش زبان طبیعی به حساب می‌آید که کاربردهای زیادی را نیز در خود جای داده است. با استفاده از این کتابخانه شما می‌توانید به ابزارهایی همچون توکن ساز و ریشه یاب دسترسی داشته باشید. فقط کافی است این کتابخانه را نصب کنید و آن را با استفاده از پایتون به کار گیرید. البته، بسته به نیازها و شرایط پروژه شما می‌توانید نسبت به طراحی کتابخانه‌های اختصاصی خود هم اقدام کنید.

مهم‌ترین تکنیک‌ها در پردازش زبان طبیعی کدام‌اند؟

یک سری از تکنیک‌های مطرح شده حین پردازش زبان طبیعی با پایتون مهم‌تر از سایر موارد هستند. از جمله این تکنیک‌ها باید به مواردی همچون توکن سازی، ریشه یابی، تحلیل نحوی و مدل سازی زبانی اشاره نمود. آشنایی با مباحث کلیدی و مهمی همچون نظریه زبان‌ها و ماشین‌ها همراه با اصول توسعه مدل‌های یادگیری عمیق در این زمینه اهمیت زیادی دارد. در ضمن، برای توسعه این مدل‌ها شما باید وقت خود را صرف شرکت در بهترین دوره‌های آموزشی موجود نیز کنید.

چه مدل‌هایی برای پردازش زبان طبیعی کاربرد دارند؟

اگر بخواهیم به دسته بندی کلی مدل‌های پردازش زبان طبیعی بپردازیم، باید بگوییم که امکان استفاده از یادگیری ماشین و یادگیری عمیق برای ایجاد این تکنولوژی وجود دارد. مدل‌هایی همچون BERT، GPT، FastText, T5 از جمله مواردی هستند که در زمینه پردازش زبان و گفتار کاربردهای گسترده‌ای دارند. از همی نرو، اگر شما هم به دنبال ایجاد یک مدل برای درک احساسات، ترجمه و خلاصه سازی متن هستید، می‌توانید هر کدام از الگوریتم‌های معرفی شده را به کار گیرید. لازم به ذکر است که کارشناسان دائما مدل‌های جدیدی را توسعه داده و آن را در اختیار کاربران نهایی می‌گذارند.