پردازش زبان طبیعی (Natural language processing) و یادگیری ماشین (Machine Learning) هر دو زمینه‌های مهمی در حوزه گسترده هوش مصنوعی (AI) هستند. در حالی که اغلب بهدلیل ماهیت درهم‌تنیده‌شان با هم بحث می‌شوند، هر یک دارای ویژگی‌ها و کاربردهای منحصر به فردی هستند.
یادگیری ماشین یک بخش بسیار مهم است که موجب پیشرفت‌هایی در فناوری هوش مصنوعی، از جمله پیشرفت‌های بزرگی در پردازش زبان طبیعی NLP شده است. اگرچه یادگیری ماشین ML و Natural language processing در بسیاری از موارد همپوشانی دارند، هر حوزه قابلیت‌ها، کاربردها و چالش‌های خاص خود را دارد.
یادگیری ماشین ML شامل استفاده از الگوریتم‌ها برای آموزش و توانمند‌سازی سیستم‌های کامپیوتری جهت اجرای وظایف بدون نیاز به برنامه‌نویسی توسط یک انسان به صورت مستقیم است که وجود چنین چیزی برای کاربردهای مختلف هوش مصنوعی بسیار حیاتی است. در مقابل، Natural language processing به سیستم‌های کامپیوتری کمک می‌کند تا زبان انسانی را درک و تولید کنند و اغلب از الگوریتم‌های ML در فرآیند آموزش بهره می‌برد.
یادگیری ماشین Machine Learning چیست؟
یادگیری ماشین زیر مجموعه‌ای در هوش مصنوعی است که بر آموزش سیستم‌های کامپیوتری برای تفسیر و استفاده موثر از داده‌ها تمرکز دارد. با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین ML، سیستم‌های کامپیوتری از داده‌های تاریخی با شناسایی و یافتن الگوها و روابط در داده‌ها یاد می‌گیرند. یکی از ویژگی‌های اصلی ML توانایی آن در بهبود عملکرد کامپیوترها در طول زمان بدون نیاز به برنامه‌نویسی مستقیم است که آن را به ویژه برای خودکارسازی وظایف مناسب می‌سازد.
تاریخچه مختصر و انواع یادگیری ماشین Machine Learning
اگرچه یادگیری ماشین (ML) اخیراً به ویژه با ظهور هوش مصنوعی مولد محبوبیت زیادی پیدا کرده است، اما ریشه‌های آن به چندین دهه قبل بازمی‌گردد. به کارگیری از یادگیری ماشین در سال ۱۹۴۳ آغاز شد، زمانی که ریاضی‌دان‌ها اولین مدل ریاضی شبکه عصبی را معرفی کردند. این عمل نوآورانه، همراه با پیشرفت‌های محاسباتی دیگر، راه را برای الگوریتم‌ها و تکنیکهای مدرن یادگیری ماشین هموار کرد.
انواع یادگیری ماشین Machine Learning
چهار روش اصلی برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین وجود دارد: یادگیری نظارت‌شده، یادگیری بدون نظارت، یادگیری نیمه‌نظارت‌شده و یادگیری تقویتی. هر یک از این روش‌ها راهکارهای خاص خود را برای جمع‌آوری، برچسب‌گذاری داده و آموزش الگوریتم‌ها دارند:
- یادگیری نظارت‌شده: دانشمندان داده ورودی‌ها، خروجی‌ها و بازخوردها را برای ساخت مدل فراهم می‌کنند.
- یادگیری بدون نظارت: آنها از یادگیری عمیق برای دستیابی به نتایج و الگوها از طریق داده‌های آموزش دیده بدون برچسب استفاده می‌کنند.
- یادگیری نیمه‌نظارت‌شده: یک مدل از طریق ترکیبی از داده‌های برچسب‌دار و بدون برچسب، مجموعه‌ای از دسته‌ها، پیشنهادات و نمونه‌های برچسب ساخته می‌شود
- یادگیری تقویتی: این مدل با استفاده از سیستم پاداش و تنبیه که از طریق آزمایش و خطا آموخته شده است، خودکار است و به دنبال حداکثر پاداش می‌گردد.
موارد استفاده از یادگیری ماشین Machine Learning
یادگیری ماشین مزایای بسیاری برای کسب‌وکارها فراهم می‌کند. خودکارسازی وظایف توسط یادگیری ماشین می‌تواند برای شرکت‌ها موجب صرفه‌جویی زمان و کاهش هزینه‌ها شود، و وظایفی را در مقیاسی که به صورت دستی غیرممکن است، انجام دهد.
اجرای یادگیری ماشین در یک شرکت شامل استراتژی‌ها و تکنیکهای مختلفی است که اغلب نیاز به تخصص فنی بالا و داده‌های دقیق دارد. MLOps، که یادگیری ماشین، DevOps و مهندسی داده را ترکیب می‌کند، می‌تواند به تیم‌ها در مدیریت کارآمد توسعه و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین کمک کند.
بخوانید: GitOps چیست | گیت‌آپس یک قدم فراتر از دواپس DevOps
بهدلیل توانایی آن در بهبود درک و استفاده از داده‌ها، یادگیری ماشین دارای کاربردهای گسترده‌ای در صنایع مختلف، مانند مراقبت‌های بهداشتی، خدمات مالی و خرده‌فروشی است. نمونه‌هایی از موارد استفاده از یادگیری ماشین عبارتند از:
- پیش‌بینی کردن
- تولید محتوا
- طبقه‌بندی و خوشه‌بندی نقاط داده
- تقویت موتورهای توصیه‌کننده
- کمک به فناوری خودروهای خودران
- کمک در تشخیص پزشکی
- تشخیص تقلب یا تهدیدات
- فیلتر کردن اسپم
- خودکارسازی فرآیندهای سازمانی
- تکمیل سایر فرآیندهای مهندسی نرم‌افزار و هوش مصنوعی
پردازش زبان طبیعی چیست؟
پردازش زبان طبیعی (NLP) شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که بر آموزش کامپیوترها برای درک و تقلید زبان انسانی با استفاده از تکنیکهای مختلف، از جمله الگوریتم‌های یادگیری ماشین، تمرکز دارد.
با آموزش یک کامپیوتر به تفسیر زبان طبیعی، Natural language processing ارتباط بین انسان و کامپیوتر را تسهیل کرده و بهره‌وری فرآیندهای کاری را بهبود می‌بخشد. سازمان‌ها از پردازش زبان طبیعی برای تحلیل و آگاهی از داده‌های طبیعی ساختار‌یافته و غیرساختار‌یافته، مانند ایمیل‌ها، اسناد و مقالات استفاده می‌کنند.
پیدایش پردازش زبان طبیعی ، مانند شاخه‌های دیگرهوش مصنوعی، به دهه 1950 باز می‌گردد. یکی از نقاط عطف مهم این دهه در سال 1950 رخ داد که دانشمند کامپیوتر و ریاضی‌دان آلن تورینگ بازی تقلیدimitation game، که بعدها به‌عنوان تست تورینگ شناخته شد، را پیشنهاد کرد.
ابتدا، سیستم‌های Natural language processing به‌جای الگوریتم‌های یادگیری ماشین بر قوانین زبانی تکیه می‌کردند، با پیشرفت کامپیوترها و سخت‌افزارهای مربوطه، Natural language processing تکامل یافت تا با گنجاندن قوانین بیشتر و در نهایت استفاده از الگوریتم‌ها، ارتباط بیشتری با مهندسی و پیشرفت‌های یادگیری ماشین پیدا کند
ظهور یادگیری ماشین (ML) در دهه 2000 باعث افزایش قابلیت‌های پردازش زبان طبیعی (Natural language processing) شد؛ همچنین از روش‌های مبتنی بر قواعد rule-based به رویکردهای مبتنی بر یادگیری ماشینی تغییر جهت داد. امروزه، در عصر هوش مصنوعی مولد Generative AI ، پردازش زبان طبیعی NLP بهدلیل محبوبیت مدل‌های بزرگ زبانی مانند ChatGPT به سطح بی‌سابقه‌ای از آگاهی عمومی رسیده است. توانایی Natural language processing در آموزش سیستم‌های کامپیوتری برای درک و پردازش زبان انسانی، آن را برای چت‌بات‌ها و مدل‌های هوش مصنوعی مولد که ورودی‌های زبان طبیعی را پردازش و خروجی‌های زبان طبیعی تولید می‌کنند، ایده‌آل می‌سازد.
تکنیکهای پردازش زبان طبیعی
NLP از دو تکنیک اصلی استفاده می‌کند: نحو یا سینتکس syntax و معناشناسی semantics
تکنیکهای مبتنی بر syntax بر تحلیل ساختار جملات برای شناسایی الگوها و روابط بین کلمات تمرکز دارند. این شامل تحلیل ساختار دستوری، بخش‌بندی کلمات (تقسیم متن به کلمات منفرد)، شکستن جملات (تقسیم متن به جملات)، و ریشه‌یابی (حذف پسوندهای مشترک از کلمات) می‌شود.
تکنیکهای معناشناسی semantics به فهم معانی کلمات و جملات می‌پردازند. مثال‌هایی از این تکنیک‌ها شامل تشخیص معنای کلمه (تعیین معنای مرتبط کلمه در یک زمینه خاص)، شناسایی اسامی خاص و مفاهیم کلیدی، و تولید زبان طبیعی (ایجاد متن شبیه به متن تولید شده توسط انسان) هستند.
مراحل پردازش زبان طبیعی
Natural language processing شامل دو مرحله اصلی است که اولین مرحله آن پیش‌پردازش داده‌ها است، جایی که داده‌ها برای تجزیه و تحلیل آماده می‌شوند. تکنیکهای مهم برای آماده‌سازی داده‌ها عبارتند از:
- استخراج موجودیت: شناسایی بخش‌های مرتبط از اطلاعات درون متن.
- ریشه‌یابی: تبدیل کلمات به شکل پایه یا ریشه آنها که به آن لمما lemma گفته می‌شود.
- برچسب‌گذاری نقش دستوری: تعیین نقش دستوری هر کلمه.
- حذف کلمات توقف: حذف کلمات رایج و بی‌اهمیت مانند “و” یا…
- نشانه‌گذاری: شکستن متن به واحدهای کوچکتر مانند کلمات، عبارات یا هجاها که به آنها tokens گفته می‌شود.
زمانی که فرایند پیش پردازش پایان یافت . مرحله دوم که توسعه الگوریتم است آغاز می‌شود این بخش شامل دو بخش اصلی الگوریتم‌ها است که بر‌اساس قوانین و یادگیری ماشین می‌باشد.
از دهه 1950 تا دهه 1990، پردازش زبان طبیعی (Natural language processing) عمدتاً بر روش‌های مبتنی بر قوانین متکی بود، جایی که سیستم‌ها با استفاده از قوانین زبانی دقیق برای شناسایی کلمات و عبارات آموزش می‌دیدند. با شهرت یادگیری ماشین (ML) در دهه 2000، الگوریتم‌های یادگیری ماشین ML با پردازش زبان طبیعی NLP تلفیق شدند و امکان ایجاد و توسعه مدل‌های پیچیده‌تر را فراهم کردند. برای مثال، معرفی یادگیری عمیق deep learning به توسعه سیستم‌های پردازش زبان طبیعی بسیار پیشرفته منجر شد.
کاربردهای پردازش زبان طبیعی
NLP در بسیاری از سیستم‌ها و ابزارهای هوش مصنوعی که نیاز به درک و استفاده از زبان طبیعی دارند، به کار می‌رود. در زیر چند مثال از کاربرد از پردازش زبان طبیعی NLP در دنیای واقعی آمده است:
- تجزیه و تحلیل و دسته‌بندی داده‌های متنی
- بررسی دستور زبان و تشخیص سرقت ادبی
- تولید و ترجمه زبان
- تحلیل احساسات
- تشخیص Spam
- تشخیص صوت و صدا
پردازش زبان طبیعی در مقابل یادگیری ماشین Machine Learning
پس از تغییر از پردازش مبتنی بر قوانین، Natural language processing اغلب از تکنیکهای ML و یادگیری عمیق deep learning برای درک زبان طبیعی استفاده می‌کند.
الگوریتم‌های ML و یادگیری عمیق برای پردازش مجموعه داده‌های متنی بزرگ و پیچیده بسیار مناسب هستند و بنابراین زمینه و پایه بسیاری از تکنیکهای NLP را فراهم می‌کنند. یک مثال رایج این است که یادگیری ماشین ML برای Natural language processing مانند ریاضی برای فیزیک است.
تفاوت‌ها و کاربردهای پردازش زبان طبیعی و یادگیری ماشین
در‌حالی‌که بین پردازش زبان طبیعی (NLP) و یادگیری ماشین (ML) همپوشانی وجود دارد – به ویژه در نحوه استفاده پردازش زبان طبیعی NLP از الگوریتم‌های ML و یادگیری عمیق – وظایف ساده‌تر NLP می‌توانند بدون یادگیری ماشین ML انجام شوند. با این حال، برای سازمان‌هایی که با وظایف پیچیده‌تری سر و کار دارند و به دنبال گرفتن بهترین نتیجه با پردازش زبان طبیعی NLP هستند، اغلب توصیه می‌شود ML را نیز با آن تلفیق کنند.
با وجود شباهت‌هایشان، پردازش زبان طبیعی NLP و یادگیری ماشین ML دارای ویژگی‌های متمایزی هستند که آنها را به ویژه در زمینه‌های کاربرد و چالش‌ها از یکدیگر متمایز می‌کند.
کاربردها
به‌طور‌کلی، پردازش زبان طبیعی NLP و ML در زمینه‌های متفاوتی تمرکز دارند. ML سیستم‌های کامپیوتری را برای شناسایی الگوها در داده‌ها به صورت عمومی آموزش می‌دهد، در حالی که NLP به‌طور خاص بر الگوهای زبان تمرکز دارد. این تفاوت موجب ایجاد کاربرد های خاص آنها می‌شود. از جمله پشتیبانی از سایر فرایندهای هوش مصنوعی مانند NLP، در حالی که عملکردهای NLP محدودتر و مربوط به وظایف مرتبط با زبان است.
یادگیری ماشین Machine Learning کاربردهای وسیع‌تری دارد
- شناسایی نقوص: شناسایی نهادها، رویدادها یا داده‌های غیرعادی برای ارزیابی.
- اتوماسیون فرایندهای تجاری: اتوماسیون مجموعه‌ای از وظایف کاری.
- بینایی کامپیوتری: فرایند دیجیتالی کردن و تجزیه و تحلیل تصاویر برای اطلاع رسانی به پیش‌بینی‌ها یا تصمیم‌گیری مدل‌های یادگیری ماشین ML.
- تشخیص پزشکی: شناسایی بیماری‌ها و پیشنهاد راه‌های درمانی.
- تحلیل پیش‌بینی: ایجاد مدل‌هایی که می‌توانند به‌طور دقیق رویدادها، رفتارها و روندها را پیش‌بینی کنند.
- موتورهای توصیه‌گر: پیشنهاد محتوا به کاربران بر اساس فعالیت‌های گذشته آنها.
- مدیریت زنجیره تأمین: بهینه‌سازی فرایندهای زنجیره تأمین و رفع اختلالات.
- شناسایی تهدید: شناسایی نمونه‌هایی از جعل، بدافزار و سایر تهدیدات امنیتی.
چالش‌ها
یادگیری ماشینی (ML) مزایای زیادی به‌همراه داشته و به‌طور قابل توجهی در پیشرفت هوش مصنوعی (AI) طی چند دهه اخیر نقش داشته است. با وجود این مزایا، ML چالش‌های خود را دارد.
یکی از مشکلات اصلی، هزینه‌های مربوط به مدل‌ها و سیستم‌های ML است. این مدل‌ها به داده‌های با کیفیت بالا و در مقیاس بزرگ نیاز دارند که جمع‌آوری و برچسب‌گذاری آنها می‌تواند هزینه‌بر و زمان‌بر باشد. علاوه بر این، ماهیت پیچیده ML نیاز دارد تا با به‌کار‌‌گیری تیمی از متخصصین مانند مهندسان ML این سیستم‌ها را پیاده‌سازی و نگهداری کنند، که این موضوع مانعی دیگر را در مسیر موفقیت کسب‌وکارها ایجاد می‌کند. همچنین، میزان خطا ( هرچقدر کمتر یعنی میزان خطا کمتر است) Bias در ML یک نگرانی اساسی است، زیرا عدم توجه به آن می‌تواند اثرات مخربی برای شرکت‌ها داشته باشد.
از‌آنجا‌که پردازش زبان طبیعی (Natural language processing) اغلب از الگوریتم‌های ML استفاده می‌کند، با چالش‌های مشابهی در زمینه پیچیدگی، هزینه و میزان خطا مواجه است. اما پردازش زبان طبیعی NLP با یک چالش اضافی نیز روبه‌روست، به عنوان پیچیدگی زبان انسانی.
زبان انسانی ذاتاً پیچیده است و پر از طنز، لحن، تأکید، مشخصات فرهنگی و دیگر ظرافت‌ها است. طبیعت متغیر زبان، یادگیری همه این جوانب را برای هر سیستمی دشوار می‌سازد و بنابراین، کامل کردن توانایی یک سیستم در درک و تولید زبان انسانی به‌طور دقیق بسیار مشکل است.
نتیجه‌گیری
درک تفاوت‌ها و هم‌افزایی‌های بین پردازش زبان طبیعی و یادگیری ماشین (ML) برای بهره‌برداری از قدرت ترکیبی آنها در توسعه سیستم‌های هوشمند و پیچیده در صنایع مختلف، از جمله مراقبت‌های بهداشتی، ضروری است. پیشرفت‌های مداوم در این زمینه‌ها وعده نوآوری‌های چشمگیری را می‌دهند که توانایی‌های فناوری و کاربردهای واقعی را بهبود می‌بخشند.
