ما هي معالجة اللغة الطبيعية (NLP)؟

أبرز النقاط

• تساعد معالجة اللغة الطبيعية الحواسيب على التعامل مع اللغة البشرية، بما في ذلك النصوص المكتوبة والكلام المنطوق.
• تدعم معالجة اللغة الطبيعية مهام مثل الترجمة والبحث والتلخيص وتحليل المشاعر والمحادثات مع روبوتات الدردشة.
• ابدأ بمهمة صغيرة ومنخفضة المخاطر، واحمِ المعلومات الحساسة، وتحقق من النتائج قبل الاعتماد عليها.

معالجة اللغة الطبيعية (NLP) هي فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يساعد الحواسيب على تحليل اللغة البشرية وتفسيرها وتوليدها. وهي تربط الكلمات التي يستخدمها الناس بالمهام التي تستطيع البرمجيات تنفيذها، مثل الإجابة عن سؤال، أو تصنيف تذكرة دعم، أو تلخيص مستند.

كيف تعمل

اللغة البشرية معقدة وغير منتظمة. فنحن نستخدم التعبيرات العامية، ونترك بعض الأمور دون تصريح، ونعطي الكلمة نفسها معاني مختلفة بحسب السياق. فقد تصف عبارة «هذا بارد» الطقس أو مشروبًا أو سلوك شخص ما.

تستخدم أنظمة معالجة اللغة الطبيعية القواعد أو الأساليب الإحصائية أو التعلم الآلي أو مزيجًا منها لاكتشاف أنماط مفيدة في اللغة. وغالبًا ما تتعلم الأنظمة الحديثة هذه الأنماط من مجموعات كبيرة من النصوص بدلًا من الاعتماد بالكامل على تعليمات مكتوبة يدويًا.

تختلف العملية الدقيقة من نظام إلى آخر، لكن هذه بعض مكوناتها الأساسية الشائعة.

1. استقبال اللغة بوصفها مدخلات

قد تكون المدخلات استعلام بحث، أو رسالة بريد إلكتروني، أو مستندًا، أو رسالة إلى روبوت دردشة. أما في حالة المدخلات المنطوقة، فقد يحوّل نظام للتعرف على الكلام الصوت إلى نص أولًا.

2. تقسيم المدخلات إلى أجزاء يسهل التعامل معها

تقسّم أنظمة كثيرة النص إلى *وحدات ترميز*. وقد تكون وحدة الترميز كلمة، أو جزءًا من كلمة، أو علامة ترقيم. وتُقسّم بعض مسارات العمل المستندات أيضًا إلى أقسام أو تحدد حدود الجمل.

3. تمثيل المعنى والسياق

تحوّل النماذج الحديثة وحدات الترميز أو المقاطع النصية إلى تمثيلات عددية. ويمكن لهذه التمثيلات أن تساعد على تحديد العلاقات بين الكلمات والمفاهيم؛ مثل إدراك أن عبارتي «ألغِ اشتراكي» و«أوقف خطتي الشهرية» تعبّران عن نيتين متشابهتين.

للسياق أهمية: فكلمة «عين» تحمل معنى مختلفًا في عبارتي «عين الماء» و«عين الإنسان».

4. تنفيذ مهمة محددة

قد يصنّف النظام رسالة بريد إلكتروني على أنها غير مرغوب فيها، أو يستخرج موعد تسليم، أو يعثر على مستند ذي صلة، أو يولّد ردًا. وقد تستخدم مهام معالجة اللغة الطبيعية المختلفة نماذج وخطوات معالجة مختلفة.

5. تقييم النتيجة

يحتاج النظام المفيد إلى اختباره باستخدام أمثلة واقعية. وبالنسبة إلى نظام توجيه تذاكر الدعم، يعني ذلك التحقق من وصول الرسائل إلى الفريق المناسب. أما بالنسبة إلى التلخيص، فيعني التحقق من الدقة والشمول وما إذا كان النموذج قد أضاف معلومات لا يدعمها المصدر.

تُعد النماذج اللغوية الكبيرة، أو LLMs، أحد الأساليب المستخدمة في معالجة اللغة الطبيعية. وهي قوية، لكن ليست كل مهمة لغوية بحاجة إلى نموذج توليدي كبير؛ فقد يكفي مصنّف أبسط أو نظام قائم على القواعد.

أمثلة من الواقع

من المرجح أنك تصادف معالجة اللغة الطبيعية بانتظام، حتى عندما لا يعلن المنتج عن استخدامها.

دعم العملاء: يمكن لروبوت الدردشة التعرف على الأسئلة الشائعة وتقديم إجابات مناسبة. وقد يوجّه نظام تصنيف منفصل شكاوى الفوترة إلى فريق الحسابات. وعند ربط مساعد بمستندات موثوقة للشركة، يمكنه استرجاع المعلومات قبل صياغة الرد.

العمل على البريد الإلكتروني والمستندات: يمكن لمعالجة اللغة الطبيعية المساعدة في فرز الرسائل، واستخراج الأسماء والتواريخ، وتلخيص التقارير المطولة. فعلى سبيل المثال، يمكن لفريق تحويل ملاحظات الاجتماعات إلى مسودة قائمة مهام، ثم التحقق من المسؤولين عنها والمواعيد النهائية.

البحث: يمكن للبحث القادر على فهم اللغة ربط سؤال بالمعلومات ذات الصلة حتى عند اختلاف الصياغة. فقد يحتاج شخص يبحث عن «نفقات العمل من المنزل» إلى مستند بعنوان «سياسة تعويض نفقات العمل عن بُعد».

الترجمة وإمكانية الوصول: تدعم معالجة اللغة الطبيعية الترجمة بين اللغات وميزات مثل تبسيط النصوص. وبالاقتران مع تقنيات الكلام، تسهم أيضًا في توفير نصوص مصاحبة للكلام وواجهات صوتية.

ملاحظات العملاء: يقدّر تحليل المشاعر ما إذا كان النص يعبّر عن مشاعر إيجابية أو سلبية أو محايدة. ويمكنه المساعدة في تنظيم المراجعات، لكن السخرية والآراء المختلطة تجعلان نتائجه غير مثالية.

تحليل البيانات: يمكن لواجهات اللغة الطبيعية تحويل سؤال متعلق بالأعمال إلى SQL، وهي اللغة الشائعة للاستعلام عن قواعد البيانات. وتُعد Snowflake Copilot مثالًا على أداة لتحويل الطلبات المصاغة باللغة الطبيعية إلى SQL لمستودعات البيانات السحابية. وتظل الاستعلامات المولّدة بحاجة إلى مراجعة، خصوصًا عندما تكون تعريفات مفاهيم الأعمال غامضة.

الفوائد والقيود

تتمثل الفائدة الرئيسية لمعالجة اللغة الطبيعية في تسهيل التعامل مع الأعمال المعتمدة بكثافة على اللغة على نطاق واسع.

فيمكنها تقليل مهام الفرز المتكررة، ومساعدة الناس على العثور على المعلومات بسرعة أكبر، وإنتاج مسودات أولية مفيدة. كما يمكن لواجهات اللغة الطبيعية أن تجعل البرمجيات أسهل استخدامًا: إذ يستطيع المستخدمون طرح سؤال بدلًا من تعلم أمر متخصص.

ومع ذلك، فإن سلاسة المخرجات لا تعني صحتها.

تشمل أبرز القيود ما يلي:

• الغموض: قد يحتمل الطلب القصير عدة تفسيرات معقولة.
• التفاصيل المختلقة: يمكن للأنظمة التوليدية إنتاج عبارات تبدو معقولة لكنها غير مدعومة بالمصدر.
• تفاوت الأداء: قد تختلف النتائج باختلاف اللغات واللهجات والموضوعات المتخصصة وأساليب الكتابة.
• التحيز: قد تؤدي بيانات التدريب وتصميم النظام إلى مخرجات غير منصفة أو مضللة.
• مخاطر الخصوصية: قد يؤدي رفع رسائل العملاء أو المستندات الداخلية إلى كشف معلومات حساسة.
• نقص السياق: قد لا يعرف النموذج مصطلحات مؤسستك أو سياساتها أو أحدث قراراتها.

في القرارات المهمة، استخدم معالجة اللغة الطبيعية أداةً مساعدة لا مرجعًا نهائيًا. وتحقق من المصادر الأصلية، واستعن بمراجعين مؤهلين في المسائل القانونية أو الطبية أو المالية أو الوظيفية ذات التبعات الكبيرة.

كيف تبدأ

لست بحاجة إلى بناء نموذج لاستكشاف معالجة اللغة الطبيعية.

1. اختر مهمة واحدة يسهل التعامل معها

جرّب تلخيص مقال متاح للعامة، أو تصنيف عينة من الملاحظات، أو استخراج التواريخ من مستند غير حساس. وحدد ما ينبغي أن تتضمنه النتيجة الجيدة قبل أن تبدأ.

2. اختر أداة مناسبة

للكتابة الحوارية والتلخيص، يمكن أن يوفر ChatGPT أو Claude نقطة انطلاق سهلة الاستخدام.

وللمطورين الذين يستكشفون البحث المؤسسي، يوفر Cohere تمثيلات متجهية للنصوص وإمكانات التوليد المعزّز بالاسترجاع. يزوّد التوليد المعزّز بالاسترجاع، أو RAG، النموذج بمواد مسترجعة للمساعدة في إسناد إجاباته إلى مصادر؛ لكنه لا يضمن الدقة.

3. قدّم تعليمات واضحة

حدد المهمة، والمادة المصدرية، وتنسيق المخرجات، والحدود. على سبيل المثال:

لخّص النص أدناه في خمس نقاط. أدرج فقط المعلومات المذكورة في النص. حافظ على التواريخ والأرقام، ونبّه إلى أي شيء غير واضح.

4. قارن النتيجة بالأصل

ابحث عن الشروط المحذوفة، والأرقام المتغيرة، والادعاءات المختلقة، والتفسيرات غير الصحيحة. وفي مهام التصنيف، اختبر أمثلة مختلطة وغامضة، لا الأمثلة الواضحة فقط.

5. راجع متطلبات الخصوصية قبل التوسع

تحقق من شروط تعامل الأداة مع البيانات ومن سياسات مؤسستك. وأبقِ على خطوة للموافقة البشرية كلما أمكن أن تتسبب الأخطاء في ضرر.

الأسئلة الشائعة

هل معالجة اللغة الطبيعية هي نفسها الذكاء الاصطناعي؟

لا. الذكاء الاصطناعي هو المجال الأوسع، بينما تركز معالجة اللغة الطبيعية على اللغة البشرية. والتعلم الآلي مجموعة من الأساليب المستخدمة في كثير من أنظمة معالجة اللغة الطبيعية، أما النماذج اللغوية الكبيرة فهي أحد أنواع النماذج المستخدمة في المهام اللغوية.

هل يستخدم كل روبوت دردشة معالجة اللغة الطبيعية؟

ليس بالضرورة. فقد يستخدم روبوت الدردشة الذي يقدم أزرارًا فقط ويتبع قوائم ثابتة قدرًا ضئيلًا من معالجة اللغة الطبيعية، أو قد لا يستخدمها إطلاقًا. أما روبوت الدردشة الذي يفسر الرسائل المكتوبة بحرية، فيستخدم عمومًا تقنيات معالجة اللغة، وإن ظل يعتمد على القواعد في بعض أجزاء المحادثة.

هل أحتاج إلى مهارات برمجية لاستخدام معالجة اللغة الطبيعية؟

لا. يوفر كثير من المساعدين وتطبيقات الأعمال ميزات جاهزة لمعالجة اللغة الطبيعية. وتصبح البرمجة أكثر فائدة عندما ترغب في ربط مصادر بيانات خاصة، أو أتمتة مسار عمل، أو تقييم الأداء بصورة منهجية، أو بناء تطبيق متخصص.