ما المقصود بمعالجة اللغة الطبيعية (NLP)؟ 

تُمكِّن معالجة اللغة الطبيعية أجهزة الكمبيوتر والأجهزة الرقمية من التعرف على النصوص والكلام وفهمها وتوليدها من خلال الجمع بين اللغويات الحاسوبية—النمذجة القائمة على القواعد للغة البشرية—مع النمذجة الإحصائية والتعلم الآلي والتعلم العميق.

ساعدت أبحاث معالجة اللغة الطبيعية في تمكين عصر الذكاء الاصطناعي التوليدي، من مهارات الاتصال لدى النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) وصولًا إلى قدرة نماذج توليد الصور على فهم الطلبات. أصبحت معالجة اللغة الطبيعية NLP جزءًا من الحياة اليومية للكثيرين، حيث تدعم محركات البحث، وتشغّل الذكاء الاصطناعي الحواري في روبوتات المحادثة لخدمة العملاء باستخدام الأوامر الصوتية، وأنظمة GPS التي تعمل بالصوت، والمساعدات الرقمية المجيبة عن الأسئلة في الهواتف الذكية مثل Alexa من Amazon، وSiri من آبل، وCortana من Microsoft.

تلعب معالجة اللغة الطبيعية أيضًا دورًا متزايدًا في حلول المؤسسات التي تساعد على تبسيط وأتمتة العمليات التشغيلية وزيادة إنتاجية الموظفين وتبسيط عمليات الأعمال.

تسهّل معالجة اللغة الطبيعية على البشر التواصل والتعاون مع الآلات، من خلال السماح لهم بالقيام بذلك باللغة البشرية الطبيعية التي يستخدمونها كل يوم. وهذا يوفر ميزات عبر العديد من الصناعات والتطبيقات.

• أتمتة المهام المتكررة
• تحسين التحليل البيانات والمعارف
• تحسين البحث
• توليد المحتوى

تعد معالجة اللغة الطبيعية مفيدة بشكل خاص في أتمتة المهام كليًا أو جزئيًا مثل دعم العملاء وإدخال البيانات ومعالجة المستندات. على سبيل المثال، يمكن لروبوتات المحادثة المدعومة بتقنية معالجة اللغة الطبيعية التعامل مع استفسارات العملاء الروتينية، مما يحرر الوكلاء البشريين للتعامل مع المسائل الأكثر تعقيدًا. في معالجة المستندات، يمكن لأدوات معالجة اللغة الطبيعية تصنيف المعلومات الأساسية واستخراجها وتلخيصها تلقائيًا، مما يقلل من الوقت والأخطاء المرتبطة بالمعالجة اليدوية للبيانات. وتعمل معالجة اللغة الطبيعية على تسهيل ترجمة اللغة، وتحويل النص من لغة إلى أخرى مع الحفاظ على المعنى والسياق والفروق الدقيقة.

تعمل معالجة اللغات الطبيعية على تعزيز تحليل البيانات من خلال تمكين استخلاص الرؤى من البيانات النصية غير المنظمة، مثل تقييمات العملاء ومنشورات وسائل التواصل الاجتماعي والمقالات الإخبارية. باستخدام تقنيات استكشاف النصوص، يمكن لمعالجة اللغة الطبيعية تحديد الأنماط والاتجاهات والمشاعر التي لا تكون واضحة بشكل مباشر في مجموعات البيانات الكبيرة. يتيح تحليل المشاعر استخراج الصفات الذاتية—مثل المواقف أو العواطف أو السخرية أو الارتباك أو الشك—من النص. يُستخدم هذا عادةً لتوجيه الاتصالات إلى النظام أو الشخص الذي من المرجح أن يقوم بالرد التالي.

وهذا يسمح للشركات بفهم أفضل لتفضيلات العملاء وظروف السوق والرأي العام. يمكن لأدوات معالجة اللغة الطبيعية أيضًا إجراء تصنيف وتلخيص لكميات هائلة من النصوص، مما يسهل على المحللين تحديد المعلومات الأساسية واتخاذ قرارات قائمة على البيانات بكفاءة أكبر.

تفيد معالجة اللغة الطبيعية البحث من خلال تمكين الأنظمة من فهم القصد من استعلامات المستخدم، مما يوفر نتائج أكثر دقة وذات صلة بالسياق. بدلاً من الاعتماد فقط على مطابقة الكلمات الرئيسية، تقوم محركات البحث المدعومة بتقنية معالجة اللغة الطبيعية بتحليل معنى الكلمات والعبارات، مما يسهل العثور على المعلومات حتى عندما تكون الاستعلامات غامضة أو معقدة. يعمل هذا على تحسين تجربة المستخدم، سواء في عمليات البحث على الويب أو استرجاع المستندات أو أنظمة بيانات المؤسسة.

تعمل معالجة اللغة الطبيعية على تشغيل نماذج اللغة المتقدمة لإنشاء نص يشبه النصوص البشرية لأغراض مختلفة. يمكن للنماذج المُدرَّبة مسبقاً، مثل GPT-4، إنشاء مقالات وتقارير ونسخ تسويقية وأوصاف المنتجات وحتى الكتابة الإبداعية بناءً على موجِّهات المستخدمين. يمكن أن تساعد الأدوات المدعومة بتقنية معالجة اللغة الطبيعية أيضًا في أتمتة المهام مثل صياغة رسائل البريد الإلكتروني أو كتابة منشورات وسائل التواصل الاجتماعي أو الوثائق القانونية. من خلال فهم السياق والنبرة والأسلوب، تتأكد معالجة اللغة الطبيعية من أن المحتوى الذي تم إنشاؤه متماسك وملائم ومتوافق مع الرسالة المقصودة، مما يوفر الوقت والجهد في إنشاء المحتوى مع الحفاظ على الجودة.

تجمع معالجة اللغة الطبيعية بين قوة اللغويات الحاسوبية مع خوارزميات التعلم الآلي والتعلم العميق. تستخدم اللغويات الحاسوبية علم البيانات لتحليل اللغة والكلام. وتشمل نوعين رئيسيين من التحليل: التحليل النحوي والتحليل الدلالي. يحدد التحليل النحوي معنى الكلمة أو العبارة أو الجملة من خلال تحليل تركيب الكلمات وتطبيق قواعد النحو المبرمجة مسبقًا. التحليل الدلالي يستخدم المخرجات النحوية لاستخراج المعنى من الكلمات وتفسير معانيها داخل بنية الجملة.

يمكن أن يتخذ تحليل الكلمات أحد شكلين. يبحث تحليل التبعية في العلاقات بين الكلمات، مثل تحديد الأسماء والأفعال، بينما في حين يبني التحليل التأسيسي بعد ذلك شجرة تحليل (أو شجرة بناء الجملة): تمثيل متجذر ومرتب للبنية النحوية للجملة أو سلسلة من الكلمات. وتُعدّ شجرة التحليل الناتجة أساسًا لوظائف Language Translator والتعرف على الكلام. ومن الناحية المثالية، يجعل هذا التحليل المخرجات - إما نصًا أو خطابًا - مفهومة لكل من نماذج البرمجة اللغوية العصبية والأشخاص.

يعدّ التعلم الخاضع للإشراف الذاتي (SSL) على وجه الخصوص مفيدًا لدعم معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لأن معالجة اللغة الطبيعية تتطلب كميات كبيرة من البيانات المصنفة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. نظرًا لأن مجموعات البيانات المصنفة هذه تتطلب شرحًا توضيحيًا يستغرق وقتًا طويلاً—وهي عملية تنطوي على وضع التصنيفات يدويًا بواسطة البشر—فإن عملية جمع بيانات كافية قد تكون صعبة للغاية. يمكن أن تكون الأساليب الخاضعة للإشراف الذاتي أكثر فعالية من حيث الوقت ومن حيث التكلفة، لأنها تحل محل بعض أو كل بيانات التدريب المصنفة يدويًا.
 
توجد ثلاثة مناهج مختلفة لمعالجة اللغة الطبيعية، منها:

كانت التطبيقات الأولى في معالجة اللغة الطبيعية تعتمد على أشجار قرارات بسيطة تقوم على مبدأ "إذا-فإن (If-Then Rules)" وتتطلب قواعد مبرمجة مسبقًا. هذه الأنظمة قادرة فقط على الإجابة على موجِّهات (Prompts) محددة، مثل النسخة الأصلية من Moviefone التي احتوت على قدرات بدائية لتوليد اللغة الطبيعية (NLG). نظرًا إلى عدم وجود قدرة التعلم الآلي أو الذكاء الاصطناعي في معالجة اللغة الطبيعية القائمة على القواعد، فإن هذه الوظيفة محدودة للغاية وغير قابلة للتوسع.

تم تطوير معالجة اللغة الطبيعية الإحصائية لاحقًا لتقوم تلقائيًا باستخراج عناصر البيانات النصية والصوتية وتصنيفها وتسميتها، ثم تخصص احتمال إحصائي لكل تفسير محتمل لهذه العناصر. هذه العملية تعتمد على التعلم الآلي، مما يتيح تحليلا متطورا للغويات مثل وسم أي جزء من الكلام.
 
قدمت معالجة اللغة الطبيعية الإحصائية تقنية أساسية لتحويل عناصر اللغة - مثل الكلمات وقواعد النحو - إلى تمثيل متجهي للسماح بنمذجة اللغة باستخدام الأساليب الرياضية (الإحصائية)، مثل نماذج الانحدار أو نماذج Markov. وقد أفاد ذلك التطورات المبكرة في مجال معالجة اللغة الطبيعية مثل المدققات الإملائية والرسائل النصية T9 (ميزة كتابة النصوص باستخدام لوحات الأرقام الهاتفية، لاستخدامها على الهواتف التي تعمل باللمس).

في الآونة الأخيرة، أصبحت نماذج التعلم العميق هي النمط السائد في معالجة اللغة الطبيعية، وذلك باستخدام كميات هائلة من البيانات الأولية غير المنظمة —سواء كان نصوصًا أو أصواتًا—لتصبح أكثر دقة من أي وقت مضى. يمكن اعتبار التعلم العميق بمثابة تطور إضافي لمعالجة اللغة الطبيعية الإحصائية، مع اختلاف أنه يستخدم نماذج الشبكة العصبية . هناك عدة فئات فرعية من النماذج:

• نماذج Sequence-to-Sequence (seq2seq):  تعتمد هذه النماذج على الشبكات العصبية المتكررة (RNN)، وتُستخدم بشكل أساسي في ترجمة النصوص الآلية من خلال تحويل جملة من نطاق لغوي معين (مثل اللغة الألمانية) إلى نطاق لغوي آخر (مثل اللغة الإنجليزية).

• نماذج المحوِّلات: تعتمد على تقسيم النصوص إلى رموز  (تحديد موضع كل رمز—سواء كانت كلمة كاملة أو جزء من كلمة) والانتباه الذاتي (تحليل الاعتماديات والعلاقات) لحساب علاقة أجزاء اللغة المختلفة ببعضها البعض. يمكن تدريب نماذج المحوِّلات بكفاءة باستخدام التعلم الخاضع للإشراف الذاتي على قواعد بيانات ضخمة من النصوص. من أبرز إنجازات  نماذج المحوِّلات  تمثيلات التشفير ثنائية الاتجاه من المحولات (BERT) من Google، والتي أصبحت ولا تزال تشكل الأساس لآلية عمل محرك بحث Google.

• نماذج الانحدار الذاتي: يتم تدريب هذا النوع من نماذج المحولات خصيصًا للتنبؤ بالكلمة التالية في التسلسل، وهو ما يمثل تقدمًا كبيرًا في القدرة على توليد النصوص. من الأمثلة النماذج اللغوية الكبيرة ذاتية الانحدار نموذج GPT ونموذج Llama ونموذج Claude ونموذج Mistral مفتوح المصدر.

• نماذج الأساس: يمكن لنماذج الأساس الجاهزة والمنسقة تسريع إطلاق أنظمة معالجة اللغة الطبيعية وتعزيز الثقة في تشغيلها. على سبيل المثال، نماذج أساس IBM® Granite™ قابلة للتطبيق على نطاق واسع عبر مختلف الصناعات. فهي تدعم مهام معالجة اللغة الطبيعية مثل إنشاء المحتوى واستخراج المعارف. بالإضافة إلى ذلك، فإنها تسهل التوليد المعزز بالاسترجاع، وهو إطار لتحسين جودة الاستجابة من خلال ربط النموذج بمصادر المعرفة الخارجية. كما تؤدي النماذج مهام التعرف على الكيانات المسماة، والتي تشمل تحديد المعلومات الأساسية في النص واستخراجها.

تساعد العديد من مهام معالجة اللغة الطبيعية عادةً في معالجة البيانات النصية والصوتية البشرية بطرق تساعد الكمبيوتر على فهم ما يستوعبه. تتضمن بعض هذه المهام ما يلي:

• القرار المرجعي المشترك

• التعرف على الكيانات المسماة

• وضع علامات على جزء من الكلام

• توضيح معنى الكلمة

تتمثل هذه المهمة في تحديد ما إذا كانت كلمتان أو أكثر تشيران إلى نفس الكيان وتحديد وقت حدوث ذلك أكثر الأمثلة شيوعًا هي تحديد الشخص أو الشيء الذي تشير إليه ضمائر معينة (مثل "هي" = "Mary"). كما يمكن استخدامها للكشف عن الاستعارات أو التعابير المجازية في النص (مثل حالة تشير فيها كلمة "دب" ليس إلى الحيوان، بل إلى شخص ضخم وكثيف الشعر).

التعرف على الكيانات المسماة (NER) يتيح تحديد الكلمات أو العبارات بوصفها كيانات مفيدة. حيث يصنف NER "London" كاسم مكان أو "Maria" كاسم شخص.

يُطلق عليه أيضًا الوسم النحوي، وهو عملية تحديد أي الدور النحوي الذي تنتمي إليه كلمة أو عبارة، بناءً على استخدامها وسياقها. على سبيل المثال، تصنيف كلمة "make" فعلًا في "I can make a paper plane"، واسمًا في "What make of car do you own?"

هذا هو اختيار معنى كلمة لكلمة ذات معانٍ متعددة محتملة. يستخدم هذا النهج التحليل الدلالي لفحص الكلمات في سياقها. على سبيل المثال، يساعد تحديد معنى الكلمة في التمييز بين استخدام الفعل "make" في جملة "make the grade" (to achieve) مقابل "make a bet" (to place). يتطلب فهم جملة مثل "I will be merry when I marry Mary" نظام NLP متقدمًا.

تعمل تقنية معالجة اللغة الطبيعية (NLP) من خلال الجمع بين تقنيات حسابية مختلفة لتحليل اللغة البشرية وفهمها وتوليدها بطريقة يمكن للآلات معالجتها. وفيما يلي نظرة عامة على مسار معالجة اللغة الطبيعية النموذجي وخطواته:

تهدف المعالجة المسبقة للنص في معالجة اللغة الطبيعية إلى تحويل النص الخام إلى تنسيق يمكن للآلات فهمه بسهولة أكبر لتحليله. تبدأ هذه العملية بتقسيم النص، الذي يتضمن تقسيم النص إلى وحدات أصغر مثل الكلمات أو الجمل أو العبارات. يساعد ذلك على تقسيم النص المعقد إلى أجزاء يمكن إدارتها. بعد ذلك، يتم تحويل جميع الأحرف إلى أحرف صغيرة لتوحيد النص، عن طريق تحويل كلمات مثل "Apple" إلى "apple" بنفس الطريقة. تشمل الخطوة التالية حذف الكلمات التوقفية (Stop Word Removal)، حيث تُحذف الكلمات الشائعة مثل "is" أو "the" لأنها لا تضيف معنىً مهمًا للنص. ثم تُستخدم تقنيات حذف البادئات واللواحق أو الاشتقاق  (Stemming) أو (Lemmatization) لاختزال الكلمات إلى جذورها (على سبيل المثال: كلمة "running" تصبح "run")، مما يسهل تحليل اللغة عبر تجميع الأشكال المختلفة لنفس الكلمة. بالإضافة إلى ذلك، تُزال العناصر غير المرغوب فيها والتي تشوش عملية التحليل، مثل علامات الترقيم، والأحرف الخاصة، والأرقام خلال تنظيف النص.

بعد المعالجة المسبقة، يصبح النص نظيفاً وموحداً وجاهزاً لنماذج التعلم الآلي لتفسيره بفعالية.

استخراج الميزات هو عملية تحويل النص الخام إلى تمثيلات رقمية يمكن للآلات تحليلها وتفسيرها. يتضمن ذلك تحويل النص إلى بيانات منظمة باستخدام تقنيات معالجة اللغة الطبيعية مثل  Bag of Words و TF-IDF، والتي تحدد وجود الكلمات وأهميتها في المستند. تتضمن الطرق الأكثر تقدمًا عمليات تضمين الكلمات مثل Word2Vec أو GloVe، والتي تمثل الكلمات كمتجهات كثيفة في فضاء مستمر، وتكتشف العلاقات الدلالية بين الكلمات. أما التضمينات السياقية (Contextual Embeddings) فتعزز ذلك بأخذ سياق ظهور الكلمات في الاعتبار، مما يوفر تمثيلات أكثر ثراءً وتعقيدًا.

يتضمن تحليل النص تفسير واستخراج معلومات ذات معنى من البيانات النصية عبر تقنيات حاسوبية متنوعة. وتتضمن هذه العملية مهام مثل وسم أجزاء الكلام (POS)، التي تحدد الأدوار النحوية للكلمات والتعرف على الكيانات المسماة (NER) التي تكتشف كيانات محددة مثل الأسماء والأماكن والتواريخ. يدرس تحليل الاعتماديات العلاقات النحوية بين الكلمات لفهم بنية الجملة، في حين يحدد تحليل المشاعر النبرة العاطفية للنص، وتقييم ما إذا كانت إيجابية أو سلبية أو محايدة. تضطلع نمذجة الموضوعات بتحديد الموضوعات الأساسية داخل النص أو عبر مجموعة من المستندات. فهم اللغة الطبيعية (NLU) هو فرع من فروع معالجة اللغة الطبيعية (NLP) يركز على تحليل المعنى الكامن وراء الجمل. ويمكّن فهم اللغة الطبيعية البرامج من اكتشاف المعاني المتشابهة في الجمل المختلفة أو معالجة الكلمات ذات المعاني المختلفة حسب السياق. باستخدام هذه التقنيات، يحول تحليل النص في تقنية معالجة اللغة الطبيعية النصوص غير المنظمة إلى معلومات.

ثم تُستخدم البيانات المعالجة لتدريب نماذج التعلم الآلي التي تتعلم الأنماط والعلاقات داخل البيانات. أثناء التدريب، يقوم النموذج بضبط معلماته لتقليل الأخطاء وتحسين أدائه. وبعد انتهاء التدريب، يمكن استخدام النموذج لإجراء تنبؤات أو توليد مخرجات من بيانات جديدة لم يعض لها النموذج من قبل. يتم تحسين فعالية نمذجة معالجة اللغة الطبيعية باستمرار من خلال التقييم والتحقق والضبط الدقيق لتعزيز الدقة والملاءمة في التطبيقات الواقعية.

تُستخدم بيئات برمجية مختلفة لدعم هذه العمليات، مثل: مجموعة أدوات اللغة الطبيعية (NLTK) هي مجموعة من المكتبات والبرامج للغة الإنجليزية مكتوبة بلغة البرمجة Python. وهي تدعم وظائف تصنيف النصوص، وتقسيم النصوص، وحذف البادئات واللواحق، والوسم النحوي، والتحليل الدلالي. TensorFlow هي مكتبة برمجيات مجانية ومفتوحة المصدر للتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي يمكن استخدامها لتدريب نماذج لتطبيقات معالجة اللغة الطبيعية. تكثر البرامج التعليمية والشهادات للراغبين في التعرف على هذه الأدوات.

حتى نماذج معالجة اللغة الطبيعية الحديثة ليست مثالية، تمامًا كما الكلام البشري عرضة للخطأ. كما هو الحال مع أي تقنية للذكاء الاصطناعي، تأتي معالجة اللغة الطبيعية مع مخاطر محتملة. تمتلئ اللغة البشرية بالغموض الذي يجعل من الصعب على المبرمجين كتابة برامج تحدد بدقة المعنى المقصود للبيانات النصية أو الصوتية. قد يستغرق الإنسان سنوات حتى يتعلم اللغة البشرية —والكثيرون لا يتوقفون عن التعلم أبداً. ولكن بعد ذلك يجب على المبرمجين تعليم التطبيقات التي تعمل بلغة طبيعية للتعرف على المخالفات وفهمها حتى تكون تطبيقاتهم دقيقة ومفيدة. قد تشمل المخاطر المرتبطة ما يلي:

كما هو الحال مع أي وظيفة للذكاء الاصطناعي، فإن استخدام بيانات متحيزة في التدريب سيؤدي إلى تحريف الإجابات. يزداد هذا الخطر في المجالات الحساسة مثل الخدمات الحكومية، والرعاية الصحية، وإدارة الموارد البشرية، خاصةً عند استخدام بيانات مُجمَّعة من الويب دون تصفية.

كما هو الحال في البرمجة، هناك خطر يعرف باسم "المدخلات غير الصحيحة ينتج مخرجات غير صحيحة (GIGO)". التعرف على الكلام، المعروف أيضًا باسم Speech to Text، هي مهمة تحويل البيانات الصوتية إلى بيانات نصية بشكل موثوق. ولكن يمكن أن تواجه حلول معالجة اللغة الطبيعية صعوبة إذا كانت المدخلات الصوتية بلهجة غير معروفة، أو كانت غير مفهومة أو مليئة بالمصطلحات العامية أو المترادفات أو القواعد النحوية غير الصحيحة أو التعبيرات المجازية أو المقاطع أو النطق الخاطئ أو أجزاء من الكلام أو مسجلة مع الكثير من الضوضاء في الخلفية.

يتم ابتكار أو استيراد كلمات جديدة باستمرار. قواعد اللغة يمكن أن تتطور أو يتم الإخلال بها عمدًا. في هذه الحالات، يمكن لحلول معالجة اللغة الطبيعية إما تقديم أفضل تخمين أو الإقرار بأنها غير متأكدة—وكلا الخيارين قد يسببا في إضافة طبقة من التعقيد..

عندما يتحدث الأشخاص، يمكن أن تعطي طريقة كلامهم أو حتى لغة جسدهم معنى مختلفًا تمامًا عن الكلمات وحدها. ويمكن لعملية معالجة اللغة الطبيعية (NLP) الخلط بين المبالغة بغرض التأثير، والتأكيد على الكلمات للأهمية أو السخرية، مما يجعل التحليل الدلالي أكثر صعوبة وأقل موثوقية.

تُستخدم تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) اليوم في جميع الصناعات تقريبًا:

في القطاع المالي، قد تُحدث أجزاء من الثانية فرقًا كبيرًا عند الوصول إلى البيانات أو تنفيذ التداولات والصفقات. تُساعد معالجة اللغة الطبيعية في تسريع استخراج المعلومات من التقارير المالية، والبيانات التنظيمية، والنشرات الإخبارية، وحتى منشورات وسائل التواصل الاجتماعي.

في القطاع الطبي، قد تظهر الاكتشافات الطبية الجديدة بسرعة تتجاوز قدرة العاملين في مجال الرعاية الصحية على مواكبتها. تُساهم أدوات معالجة اللغة الطبيعية المدعومة بالذكاء الاصطناعي في تحليل السجلات الصحية والأبحاث الطبية بسرعة وكفاءة، مما يتيح اتخاذ قرارات مستنيرة، ويساعد في الكشف المبكر عن الأمراض أو الوقاية منها.

كما يمكن لأنظمة معالجة اللغة الطبيعية تحليل مطالبات التأمين للبحث عن الأنماط التي يمكن أن تحدد جوانب القلق واكتشاف المشكلات المحتملة في معالجة المطالبات—مما يؤدي إلى تحسين المعالجة ويقلل جهود الموظفين.

أما في المجال القانوني، فغالبًا ما تتطلب القضايا مراجعة كميات هائلة من الوثائق والسوابق القانونية. يمكن أن تساعد تقنية معالجة اللغة الطبيعية (NLP) في أتمتة عمليات الاكتشاف القانوني، وتنظيم المعلومات، وتسريع المراجعات، مع ضمان جمع جميع التفاصيل ذات الصلة للنظر فيها.