زبان رقص پیچیده کلمات و معانی، ابزاری اساسی برای بیان و درک انسان است.

برای قرن ها، این رقص منحصر به فرد انسانی بود. اما با ظهور محاسبات مدرن، یک سوال جدید مطرح شد: آیا ماشین ها می توانند زبان ما را درک کنند؟

پاسخ، همانطور که بسیاری از ما می دانیم، یک "بله" قاطع است! - اما آنها چگونه این را انجام میدهند؟ بیایید ببینیم که چگونه پردازش زبان طبیعی (NLP) به رایانه‌ها کمک می‌کند تا زمینه را از زبان ما رمزگشایی و استخراج کنند.

Building Blocks: Tokens

تصور کنید در حال خواندن یک جمله هستید.

برای درک آن، مغز شما آن را تجزیه می‌کند و تک تک کلمات و نقش آن‌ها را می‌شناسد. کامپیوترها کاری مشابه به نام توکن سازی انجام می دهند.

Tokenization یک قطعه متن را به واحدهای کوچکتر یا "Tokens" تقسیم می کند که معمولاً کلمات یا زیر کلمات هستند. این اولین گام کامپیوتر در پردازش داده های متنی است.

به عنوان مثال، جمله "کامپیوترها هوشمند هستند" به صورت ["رایانه ها"، "هستند"، "هوشمند"] تبدیل می شود.

آشنایی با فرم‌های کلمه: ریشه‌یابی و واژه‌سازی

هنگامی که یک کامپیوتر یک متن را نشانه گذاری می کند، باید اشکال مختلف کلمه را درک کند.

کلمات "دونده"، "دونده" و "دویدن" را در نظر بگیرید. برای ما، آنها مرتبط هستند. اما یک کامپیوتر آنها را به عنوان کلمات جداگانه می بیند. stemming و lemmatization را وارد کنید.

ساقه زدن

ریشه کردن کلمات را به شکل اساسی آنها ساده می کند. به عنوان مثال، در این مثال، تغییراتی مانند "running"، "runner" یا "run" همگی به ریشه اصلی، که "run" است، حذف می شوند.

Stemming به ساده سازی داده های متنی کمک می کند و تجزیه و تحلیل و پردازش الگوریتم ها را آسان تر می کند. در حالی که برای کارهای خاصی مفید است، مهم است که توجه داشته باشید که ریشه یابی گاهی اوقات می تواند منجر به نتایج نادرست شود، زیرا ممکن است کلمات را بیش از حد کوتاه کند و برخی از معنای اصلی خود را از دست بدهد.

برای کارهای ظریف تر، تکنیک های دیگری مانند واژه سازی ممکن است مناسب تر باشد.

Lemmatization

Lemmatization یک کلمه را به شکل اصلی یا متعارف آن کاهش می دهد که لم نامیده می شود.

بر خلاف stemming، که به سادگی کلمات را کوتاه می کند، لماتیزاسیون زمینه و معنای کلمه را در نظر می گیرد. این تضمین می کند که کلمات به یک فرم پایه معتبر تبدیل می شوند. به عنوان مثال، کلمه "بهتر" ممکن است به "خوب" و "دویدن" به "دویدن" تبدیل شود.

با استفاده از واژه‌سازی، می‌توانیم اشکال مختلف یک کلمه را با هم گروه‌بندی کنیم تا به عنوان یک مورد واحد در نظر گرفته شوند. این هنگام تجزیه و تحلیل داده‌های متنی مفید است، زیرا به تشخیص اینکه اشکال مختلف کلمه اساساً مفهوم یکسانی را منتقل می‌کنند کمک می‌کند.

Lemmatization اغلب به منابع محاسباتی بیشتری نسبت به ریشه نیاز دارد زیرا باید معانی و ساختار کلمات را در نظر بگیرد. همچنین معمولاً به فرهنگ لغت یا ابزارهای تجزیه و تحلیل مورفولوژیکی وابسته است.

درک زمینه با نحو و معناشناسی

کلمات با یکدیگر تعامل دارند و بر معانی خود بر اساس کلمات همسایه خود تأثیر می گذارند. برای درک این زمینه، رایانه ها هم نحو و هم معنایی را تجزیه و تحلیل می کنند.

به عنوان مثال کلمه "خفاش" را در نظر بگیرید. در جمله «با خفاش بازی کردم»، «خفاش» به ابزار ورزشی اشاره دارد. با این حال، در جمله "خفاش در شب پرواز کرد"، "خفاش" نشان دهنده یک پستاندار در حال پرواز است.

از طریق نحو، رایانه ها عملکرد یک کلمه را در جمله تعیین می کنند و با معناشناسی، معنای دقیق آن را با توجه به آن عملکرد تفسیر می کنند.

قدرت جاسازی کلمات

کامپیوترها با اعداد عالی هستند، اما نه چندان با کلمات.

برای پر کردن این شکاف، کلمات اغلب در فرآیندی به نام جاسازی کلمه به بردارهای اعداد تبدیل می شوند. این بردارها معنای معنایی کلمات را در بر می گیرند.

کلماتی که معانی مشابه دارند بردارهای مشابهی دارند. این نمایش عددی به رایانه‌ها اجازه می‌دهد تا عملیات ریاضی را روی کلمات انجام دهند که منجر به کارهایی مانند یافتن شباهت‌های کلمات یا حتی تشابهات می‌شود.

من اخیراً مقاله ای در مورد تعبیه کلمه منتشر کرده ام و می توانید مقاله کامل را اینجا بخوانید .

قطعه نهایی: یادگیری ماشینی

تمامی فرآیندهای فوق به مدل های یادگیری ماشینی وارد می شوند.

این مدل‌ها که بر روی مجموعه داده‌های وسیع آموزش داده شده‌اند، از الگوهایی در متن برای تصمیم‌گیری استفاده می‌کنند. مجموعه داده‌ها می‌توانند شامل مثال‌ها و سناریوهای مختلفی باشند که به مدل‌ها اجازه می‌دهد الگوها، روندها و روابط درون متن را یاد بگیرند و تشخیص دهند.

هنگامی که این مدل ها آموزش دیدند، زمانی که این مدل ها با اطلاعات متنی جدیدی مواجه می شوند، آن ها را با جستجوی الگوهای آشنای که آموخته اند، تجزیه و تحلیل می کنند. به عنوان مثال، آیا یک قطعه متن از نظر احساس مثبت است یا منفی؟ یا نقدی که او میگوید «فیلم گیرا بود»، در مقابل «ساعت کسل‌کننده‌ای بود».

این مدل‌ها می‌توانند محصولاتی مانند ترجمه زبان و ترانسفورماتورها را تامین کنند. مراحل بیشتری برای تجزیه زبان برای NLP وجود دارد، اما اینها همه مواردی هستند که تقریباً به صورت روزانه به عنوان یک مهندس هوش مصنوعی از آنها استفاده خواهید کرد.

خلاصه

سفر از متن به معنا، حتی برای انسان ها، یک سفر پیچیده است. از شکستن جملات گرفته تا درک زمینه و استفاده از قدرت یادگیری ماشینی، رایانه ها راه طولانی را در رمزگشایی زبان انسان پیموده اند.

همانطور که تکنولوژی به پیشرفت خود ادامه می دهد، ما فقط می توانیم تعاملات عمیق تر بین انسان و ماشین را پیش بینی کنیم که توسط قدرت پردازش زبان طبیعی تسهیل می شود.

اگر این مقاله برای شما جالب بود، به خبرنامه من بپیوندید و من هر جمعه یک ایمیل با محتوای خود برای شما ارسال می کنم.