شرح خوارزميات معالجة اللغة الطبيعية (NLP)

يصعب فهم اللغات البشرية بالنسبة للآلات ، لأنها تتضمن الكثير من الاختصارات ، والمعاني المختلفة ، والمعاني الفرعية ، والقواعد النحوية ، والسياق ، والعامية ، والعديد من الجوانب الأخرى.

لكن العديد من العمليات والعمليات التجارية تستفيد من الآلات وتتطلب التفاعل بين الآلات والبشر.

لذلك ، احتاج العلماء إلى تقنية من شأنها أن تساعد الآلة في فك رموز اللغات البشرية وتجعل تعلمها أسهل للآلات.

وذلك عندما ظهرت معالجة اللغة الطبيعية أو خوارزميات البرمجة اللغوية العصبية. جعلت برامج الكمبيوتر قادرة على فهم اللغات البشرية المختلفة سواء كانت الكلمات مكتوبة أو منطوقة.

يستخدم البرمجة اللغوية العصبية (NLP) خوارزميات مختلفة لمعالجة اللغات. ومع إدخال خوارزميات البرمجة اللغوية العصبية ، أصبحت التكنولوجيا جزءًا مهمًا من الذكاء الاصطناعي (AI) للمساعدة في تبسيط البيانات غير المنظمة.

في هذه المقالة ، سأناقش البرمجة اللغوية العصبية وبعض أكثر خوارزميات البرمجة اللغوية العصبية التي تحدثنا عنها.

هيا نبدأ!

ما هو البرمجة اللغوية العصبية؟

عملية اللغة الطبيعية (NLP) هي مجال من مجالات علوم الكمبيوتر واللغويات والذكاء الاصطناعي الذي يتعامل مع التفاعل بين لغة الإنسان وأجهزة الكمبيوتر. يساعد في برمجة الآلات بحيث يمكنها تحليل ومعالجة كميات كبيرة من البيانات المرتبطة باللغات الطبيعية.

بمعنى آخر ، البرمجة اللغوية العصبية هي تقنية أو آلية حديثة تستخدمها الآلات لفهم وتحليل وتفسير اللغة البشرية. يمنح الآلات القدرة على فهم النصوص واللغة المنطوقة للبشر. باستخدام البرمجة اللغوية العصبية ، يمكن للآلات إجراء الترجمة والتعرف على الكلام والتلخيص وتجزئة الموضوع والعديد من المهام الأخرى نيابة عن المطورين.

أفضل جزء هو أن البرمجة اللغوية العصبية تقوم بجميع الأعمال والمهام في الوقت الفعلي باستخدام عدة خوارزميات ، مما يجعلها أكثر فاعلية. إنها إحدى تلك التقنيات التي تمزج بين التعلم الآلي والتعلم العميق والنماذج الإحصائية مع النمذجة الحسابية القائمة على القواعد اللغوية.

تسمح خوارزميات البرمجة اللغوية العصبية لأجهزة الكمبيوتر بمعالجة لغة الإنسان من خلال النصوص أو البيانات الصوتية وفك تشفير معناها لأغراض مختلفة. لقد تطورت قدرة أجهزة الكمبيوتر على التفسير لدرجة أن الآلات تستطيع حتى فهم المشاعر البشرية والنية وراء النص. يمكن أن يتنبأ البرمجة اللغوية العصبية أيضًا بالكلمات أو الجمل القادمة التي تخطر ببال المستخدم عند الكتابة أو التحدث.

هذه التكنولوجيا موجودة منذ عقود ، ومع مرور الوقت ، تم تقييمها وحققت دقة عملية أفضل. ترتبط جذور البرمجة اللغوية العصبية بمجال اللغويات وحتى أنها ساعدت المطورين على إنشاء محركات بحث للإنترنت. مع تقدم التكنولوجيا بمرور الوقت ، توسع استخدامها في البرمجة اللغوية العصبية.

اليوم ، تجد البرمجة اللغوية العصبية تطبيقًا في مجموعة واسعة من المجالات ، من التمويل ومحركات البحث وذكاء الأعمال إلى الرعاية الصحية والروبوتات. علاوة على ذلك ، تعمق البرمجة اللغوية العصبية في الأنظمة الحديثة ؛ يتم استخدامه للعديد من التطبيقات الشائعة مثل نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) الذي يعمل بالصوت ، وروبوتات الدردشة لخدمة العملاء ، والمساعدة الرقمية ، وتشغيل الكلام إلى نص ، وغير ذلك الكثير.

كيف يعمل البرمجة اللغوية العصبية؟

البرمجة اللغوية العصبية هي تقنية ديناميكية تستخدم منهجيات مختلفة لترجمة لغة بشرية معقدة للآلات. يستخدم الذكاء الاصطناعي بشكل أساسي لمعالجة الكلمات المكتوبة أو المنطوقة وترجمتها حتى يمكن فهمها بواسطة أجهزة الكمبيوتر.

مثل البشر لديهم أدمغة لمعالجة جميع المدخلات ، تستخدم أجهزة الكمبيوتر برنامجًا متخصصًا يساعدهم في معالجة المدخلات إلى مخرجات مفهومة. تعمل البرمجة اللغوية العصبية على مرحلتين أثناء التحويل ، أحدهما معالجة البيانات والآخر هو تطوير الخوارزمية.

تعمل معالجة البيانات كمرحلة أولى ، حيث يتم إعداد وتنظيف بيانات إدخال النص حتى تتمكن الآلة من تحليلها. تتم معالجة البيانات بطريقة تشير إلى جميع الميزات الموجودة في نص الإدخال وتجعله مناسبًا لخوارزميات الكمبيوتر. في الأساس ، تقوم مرحلة معالجة البيانات بإعداد البيانات في شكل يمكن للآلة فهمه.

التقنيات التي تدخل في هذه المرحلة هي:

المصدر: Amazinum

• الترميز: يتم فصل نص الإدخال إلى أشكال صغيرة بحيث يكون مناسبًا للغة البرمجة اللغوية العصبية (NLP) للعمل عليها.
• Stop Word Removal: أسلوب إزالة الكلمات Stop يزيل كل الكلمات المألوفة من النص ويحولها إلى نموذج يحتفظ بجميع المعلومات في أدنى حالة.
• Lemmatization و Stemming: يتسبب Lemmatization و جذع الكلمات في تقليل بنية الجذر الخاصة بها بحيث يسهل على الآلات معالجتها.
• وضع علامات على جزء من الكلام: بهذه الطريقة ، يتم تمييز كلمات الإدخال بناءً على أسمائها وصفاتها وأفعالها ، ثم تتم معالجتها.

بعد مرور بيانات الإدخال في المرحلة الأولى ، تقوم الآلة بعد ذلك بتطوير خوارزمية حيث يمكنها أخيرًا معالجتها. من بين جميع خوارزميات البرمجة اللغوية العصبية المستخدمة لمعالجة الكلمات المعالجة مسبقًا ، تُستخدم الأنظمة المستندة إلى القواعد والقائمة على التعلم الآلي على نطاق واسع:

• الأنظمة المستندة إلى القواعد: هنا ، يستخدم النظام القواعد اللغوية للمعالجة النهائية للكلمات. إنها خوارزمية قديمة لا تزال مستخدمة على نطاق واسع.
• الأنظمة المستندة إلى التعلم الآلي: هذه خوارزمية متقدمة تجمع بين الشبكات العصبية والتعلم العميق والتعلم الآلي لتحديد قاعدتها الخاصة لمعالجة الكلمات. نظرًا لأنها تستخدم طرقًا إحصائية ، تقرر الخوارزمية معالجة الكلمات بناءً على بيانات التدريب ، وتقوم بإجراء تغييرات أثناء تقدمها.

فئات مختلفة من خوارزميات البرمجة اللغوية العصبية

خوارزميات البرمجة اللغوية العصبية هي خوارزميات تعتمد على ML أو تعليمات تُستخدم أثناء معالجة اللغات الطبيعية. يهتمون بتطوير البروتوكولات والنماذج التي تمكن الآلة من تفسير اللغات البشرية.

يمكن لخوارزميات البرمجة اللغوية العصبية تعديل شكلها وفقًا لنهج الذكاء الاصطناعي وأيضًا بيانات التدريب التي تم تغذيتها بها. تتمثل المهمة الرئيسية لهذه الخوارزميات في استخدام تقنيات مختلفة لتحويل المدخلات المربكة أو غير المنظمة بكفاءة إلى معلومات معرفية يمكن للجهاز التعلم منها.

إلى جانب جميع التقنيات ، تستخدم خوارزميات البرمجة اللغوية العصبية (NLP) مبادئ اللغة الطبيعية لجعل المدخلات مفهومة بشكل أفضل للآلة. هم مسؤولون عن مساعدة الآلة على فهم قيمة السياق لمدخل معين ؛ وإلا فلن تتمكن الآلة من تنفيذ الطلب.

يتم فصل خوارزميات البرمجة اللغوية العصبية إلى ثلاث فئات أساسية مختلفة ، وتختار نماذج الذكاء الاصطناعي أي فئة من الفئات اعتمادًا على نهج عالم البيانات. هذه الفئات هي:

# 1. الخوارزميات الرمزية

تعمل الخوارزميات الرمزية كأحد الأعمدة الأساسية لخوارزميات البرمجة اللغوية العصبية. هذه مسؤولة عن تحليل معنى كل نص إدخال ثم استخدامه لإنشاء علاقة بين المفاهيم المختلفة.

تستفيد الخوارزميات الرمزية من الرموز لتمثيل المعرفة وكذلك العلاقة بين المفاهيم. نظرًا لأن هذه الخوارزميات تستخدم المنطق وتعيين المعاني للكلمات بناءً على السياق ، يمكنك تحقيق دقة عالية.

تلعب الرسوم البيانية المعرفية أيضًا دورًا مهمًا في تحديد مفاهيم لغة الإدخال جنبًا إلى جنب مع العلاقة بين هذه المفاهيم. نظرًا لقدرتها على تحديد المفاهيم بشكل صحيح وفهم سياقات الكلمات بسهولة ، تساعد هذه الخوارزمية في بناء XAI.

ومع ذلك ، فإن الخوارزميات الرمزية تمثل تحديًا لتوسيع مجموعة من القواعد بسبب القيود المختلفة.

# 2. الخوارزميات الإحصائية

يمكن للخوارزميات الإحصائية أن تجعل المهمة سهلة للآلات من خلال مراجعة النصوص وفهم كل منها واسترجاع المعنى. إنها خوارزمية NLP عالية الكفاءة لأنها تساعد الآلات على التعرف على لغة الإنسان من خلال التعرف على الأنماط والاتجاهات في مجموعة نصوص الإدخال. يساعد هذا التحليل الآلات على التنبؤ بالكلمة التي يُحتمل كتابتها بعد الكلمة الحالية في الوقت الفعلي.

من التعرف على الكلام وتحليل المشاعر والترجمة الآلية إلى اقتراح النص ، يتم استخدام الخوارزميات الإحصائية للعديد من التطبيقات. السبب الرئيسي وراء استخدامه على نطاق واسع هو أنه يمكن أن يعمل على مجموعات كبيرة من البيانات.

علاوة على ذلك ، يمكن للخوارزميات الإحصائية اكتشاف ما إذا كانت جملتان في فقرة متشابهة في المعنى وأي جمل تستخدم. ومع ذلك ، فإن الجانب السلبي الرئيسي لهذه الخوارزمية هو أنها تعتمد جزئيًا على هندسة الميزات المعقدة.

# 3. الخوارزميات الهجينة

يجمع هذا النوع من خوارزمية البرمجة اللغوية العصبية بين قوة كل من الخوارزميات الرمزية والإحصائية لإنتاج نتيجة فعالة. من خلال التركيز على الفوائد والميزات الرئيسية ، يمكن بسهولة إبطال الحد الأقصى من الضعف في أي من النهجين ، وهو أمر ضروري للحصول على دقة عالية.

هناك العديد من الطرق التي يمكن من خلالها الاستفادة من كلا النهجين:

• دعم التعلم الآلي الرمزي
• التعلم الآلي الداعم للرموز
• يعمل التعلم الرمزي والآلي بالتوازي

يمكن أن تدعم الخوارزميات الرمزية التعلم الآلي من خلال مساعدتها في تدريب النموذج بطريقة تجعله يبذل جهدًا أقل لتعلم اللغة بمفرده. على الرغم من أن التعلم الآلي يدعم طرقًا رمزية ، إلا أن نموذج ML يمكنه إنشاء مجموعة قواعد أولية للرموز وتجنيب عالم البيانات من بنائها يدويًا.

ومع ذلك ، عندما يعمل التعلم الرمزي والتعلم الآلي معًا ، فإنه يؤدي إلى نتائج أفضل لأنه يمكن أن يضمن فهم النماذج بشكل صحيح لمقطع معين.

أفضل خوارزميات البرمجة اللغوية العصبية

هناك العديد من خوارزميات البرمجة اللغوية العصبية التي تساعد الكمبيوتر على محاكاة اللغة البشرية من أجل الفهم. فيما يلي أفضل خوارزميات البرمجة اللغوية العصبية التي يمكنك استخدامها:

# 1. نمذجة الموضوع

مصدر الصورة: Scaler

نمذجة الموضوع هي واحدة من تلك الخوارزميات التي تستخدم تقنيات البرمجة اللغوية العصبية الإحصائية لاكتشاف الموضوعات أو الموضوعات الرئيسية من مجموعة ضخمة من المستندات النصية.

في الأساس ، يساعد الآلات في العثور على الموضوع الذي يمكن استخدامه لتحديد مجموعة نصية معينة. نظرًا لأن كل مجموعة من المستندات النصية بها العديد من الموضوعات ، فإن هذه الخوارزمية تستخدم أي تقنية مناسبة لمعرفة كل موضوع من خلال تقييم مجموعات معينة من مفردات الكلمات.

يعد تخصيص Latent Dirichlet خيارًا شائعًا عندما يتعلق الأمر باستخدام أفضل تقنية لنمذجة الموضوع. إنها خوارزمية ML غير خاضعة للإشراف وتساعد في تجميع وتنظيم أرشيفات كمية كبيرة من البيانات وهو أمر غير ممكن من خلال التعليقات التوضيحية البشرية.

# 2. تلخيص النص

إنها تقنية متطلبة للغاية في معالجة اللغات الطبيعية حيث تلخص الخوارزمية نصًا بإيجاز وذلك أيضًا بطلاقة. إنها عملية سريعة حيث يساعد التلخيص في استخراج جميع المعلومات القيمة دون المرور بكل كلمة.

يمكن إجراء التلخيص بطريقتين:

• التلخيص المستند إلى الاستخراج: يتسبب في قيام الآلة باستخراج الكلمات والعبارات الرئيسية فقط من المستند دون تعديل المستند الأصلي.
• التلخيص القائم على التجريد: في هذه العملية ، يتم إنشاء كلمات وعبارات جديدة من المستند النصي ، والذي يصور جميع المعلومات والغرض.

# 3. التحليل العاطفي

إنها خوارزمية البرمجة اللغوية العصبية التي تساعد الآلة في فهم المعنى أو القصد من النص من المستخدم. إنه شائع على نطاق واسع ويستخدم في نماذج مختلفة من شركات الذكاء الاصطناعي لأنه يساعد الشركات على فهم ما يفكر فيه العملاء حول منتجاتهم أو خدماتهم.

من خلال فهم الغرض من البيانات النصية أو الصوتية للعميل على منصات مختلفة ، يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي إخبارك بمشاعر العميل ومساعدتك في التعامل معها وفقًا لذلك.

# 4. استخراج الكلمات الرئيسية

استخراج الكلمات الرئيسية هو خوارزمية أخرى شائعة في البرمجة اللغوية العصبية تساعد في استخراج عدد كبير من الكلمات والعبارات المستهدفة من مجموعة ضخمة من البيانات المستندة إلى النصوص.

تتوفر خوارزميات مختلفة لاستخراج الكلمات الرئيسية والتي تتضمن أسماء شائعة مثل TextRank و Term Frequency و RAKE. قد تستخدم بعض الخوارزميات كلمات إضافية ، بينما قد يساعد بعضها في استخراج الكلمات الرئيسية بناءً على محتوى نص معين.

تستخدم كل خوارزميات استخراج الكلمات الرئيسية طرقها النظرية والأساسية. إنه مفيد للعديد من المؤسسات لأنه يساعد في تخزين المحتوى والبحث فيه واسترداده من مجموعة بيانات كبيرة غير منظمة.

# 5. الرسوم البيانية المعرفية

عندما يتعلق الأمر باختيار أفضل خوارزمية البرمجة اللغوية العصبية ، يعتبر الكثيرون خوارزميات الرسم البياني المعرفي. إنها تقنية ممتازة تستخدم ثلاث مرات لتخزين المعلومات.

هذه الخوارزمية هي في الأساس مزيج من ثلاثة أشياء – الموضوع والمسند والكيان. ومع ذلك ، فإن إنشاء الرسم البياني للمعرفة لا يقتصر على أسلوب واحد ؛ بدلاً من ذلك ، يتطلب تقنيات معالجة اللغات الطبيعية المتعددة لتكون أكثر فعالية وتفصيلاً. يتم استخدام نهج الموضوع لاستخراج المعلومات المرتبة من كومة من النصوص غير المهيكلة.

# 6. TF-IDF

TF-IDF هي خوارزمية إحصائية في البرمجة اللغوية العصبية وهي مهمة في تقييم أهمية كلمة ما في وثيقة معينة تنتمي إلى مجموعة ضخمة. تتضمن هذه التقنية مضاعفة القيم المميزة وهي:

• تكرار المصطلح: يمنحك مصطلح قيمة التردد العدد الإجمالي لمرات ظهور كلمة في مستند معين. عادةً ما تحصل كلمات الإيقاف على تردد عالٍ في المستند.
• تردد المستند العكسي: من ناحية أخرى ، يسلط تردد المستند العكسي الضوء على المصطلحات الخاصة جدًا بمستند أو كلمات تحدث بشكل أقل في مجموعة كاملة من المستندات.

# 7. سحابة الكلمات

Words Cloud هي خوارزمية NLP فريدة تتضمن تقنيات لتصور البيانات. في هذه الخوارزمية ، يتم تمييز الكلمات المهمة ، ثم يتم عرضها في جدول.

تتم طباعة الكلمات الأساسية في المستند بأحرف أكبر ، بينما تظهر الكلمات الأقل أهمية في خطوط صغيرة. في بعض الأحيان لا تظهر الأشياء الأقل أهمية على الطاولة.

مصادر التعلم

بصرف النظر عن المعلومات المذكورة أعلاه ، إذا كنت ترغب في معرفة المزيد عن معالجة اللغة الطبيعية (NLP) ، يمكنك التفكير في الدورات والكتب التالية.

# 1. علم البيانات: معالجة اللغة الطبيعية في بايثون

تم تصنيف هذه الدورة من قبل Udemy بدرجة عالية من قبل المتعلمين وتم إنشاؤها بدقة بواسطة Lazy Programmer Inc. وهي تعلم كل شيء عن خوارزميات البرمجة اللغوية العصبية ومعالجة اللغات الطبيعية وتعلمك كيفية كتابة تحليل المشاعر. بطول إجمالي يبلغ 11 ساعة و 52 دقيقة ، تتيح لك هذه الدورة الوصول إلى 88 محاضرة.

# 2. معالجة اللغة الطبيعية: البرمجة اللغوية العصبية مع المحولات في بايثون

مع هذه الدورة التدريبية الشهيرة من Udemy ، لن تتعلم فقط عن البرمجة اللغوية العصبية مع نماذج المحولات ، بل ستحصل أيضًا على خيار إنشاء نماذج محولات دقيقة. تمنحك هذه الدورة التدريبية تغطية كاملة للغة البرمجة اللغوية العصبية من خلال 11.5 ساعة من الفيديو عند الطلب و 5 مقالات. بالإضافة إلى ذلك ، ستتعرف على تقنيات بناء المتجهات والمعالجة المسبقة لبيانات النص من أجل البرمجة اللغوية العصبية.

# 3. معالجة اللغة الطبيعية باستخدام المحولات

تم إصدار هذا الكتاب لأول مرة في عام 2017 وكان يهدف إلى مساعدة علماء البيانات والمبرمجين على التعرف على البرمجة اللغوية العصبية. بمجرد أن تبدأ في قراءة الكتاب ، سوف تحصل على بناء نماذج محولات وتحسينها للعديد من مهام البرمجة اللغوية العصبية. ستتعرف أيضًا على كيفية استخدام المحولات لتعلم النقل عبر اللغات.

# 4. معالجة اللغة الطبيعية العملية

من خلال هذا الكتاب ، أوضح المؤلفون المهام والمشكلات وأساليب الحلول الخاصة بمعالجة اللغات الطبيعية. يعلم هذا الكتاب أيضًا كيفية تنفيذ وتقييم تطبيقات البرمجة اللغوية العصبية المختلفة.

خاتمة

البرمجة اللغوية العصبية هو جزء لا يتجزأ من عالم الذكاء الاصطناعي الحديث الذي يساعد الآلات على فهم اللغات البشرية وتفسيرها. تأتي خوارزميات البرمجة اللغوية العصبية (NLP) مفيدة للعديد من التطبيقات ، من محركات البحث وتكنولوجيا المعلومات إلى التمويل والتسويق وغير ذلك.

بصرف النظر عن التفاصيل المذكورة أعلاه ، فقد أدرجت أيضًا بعضًا من أفضل دورات وكتب البرمجة اللغوية العصبية التي ستساعدك على تعزيز معرفتك بالبرمجة اللغوية العصبية.