في العالم الديناميكي للذكاء الاصطناعي ، يبشر تقارب معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعلم الآلي (ML) بعصر مقنع من اللغويات الحاسوبية والحوسبة المعرفية. تسارعت وتيرة تطور الذكاء الاصطناعي بشكل كبير من خلال هذا التحالف الفريد ، حيث شكّل بيئة تعمل فيها الآلات على فك رموز اللغة البشرية والاستجابة بطلاقة ودقة مذهلتين.
نحن على استعداد لكشف تعقيدات هذا التقارب ، لتوضيح كيف تقوم خوارزميات التعلم الآلي بشحن أنظمة البرمجة اللغوية العصبية ، مما يمنحها القدرة على معالجة وتحليل وتوليد اللغة البشرية بدقة مذهلة وملاءمة السياق. بينما ننتقل إلى هذا التوليف التكنولوجي الرائع ، سيكون التركيز أيضًا على التقنيات الرائدة مثل الشبكات العصبية المتكررة (RNNs) ونماذج المحولات ، المحركات المبتكرة التي تقود نماذج الجيل اللغوي الأكثر تقدمًا اليوم.
ما هي معالجة اللغة الطبيعية (NLP)؟
تعد معالجة اللغة الطبيعية (NLP) مجالًا حيويًا ضمن النطاق الأكبر للذكاء الاصطناعي ، حيث تسخر التآزر بين اللغويات والتكنولوجيا الحاسوبية. من الابتكارات المهمة في هذا المجال تطبيق التعلم الآلي (ML) ، الذي أدى إلى تغيير جذري في كيفية عمل أنظمة البرمجة اللغوية العصبية وتحسين أدائها بشكل كبير. يتضمن التعلم الآلي ، كما هو مطبق على البرمجة اللغوية العصبية ، تدريب النماذج الحسابية على مجموعة كبيرة من البيانات النصية ، مما يمكّن هذه النماذج من فهم اللغة البشرية وتوليدها بدرجة عالية من الكفاءة.
من خلال الاستفادة من قدرات التعرف على الأنماط لخوارزميات تعلم الآلة ، يمكن لأنظمة البرمجة اللغوية العصبية تنفيذ مهام مثل تحليل المشاعر ، والتعرف على الكيانات المسماة ، والترجمة الآلية ، ونمذجة الموضوع ، من بين أمور أخرى. أدى ظهور تقنيات التعلم العميق مؤخرًا ، مثل الشبكات العصبية المتكررة (RNN) والمحولات (على سبيل المثال ، GPT-4 ، BERT) إلى تصعيد هذه القدرة إلى أبعد من ذلك ، مما منح أنظمة البرمجة اللغوية العصبية بفهم دلالي عميق للغة ، إلى جانب القدرة على توليد استجابات متماسكة ودقيقة من حيث السياق. يبشر هذا الاندماج بين ML و NLP بعصر جديد في التفاعل بين الإنسان والحاسوب ، مما يسهل الأنظمة الذكية التي يمكنها فهم اللغة البشرية والانخراط فيها على نطاق غير مسبوق.
لماذا تعتبر معالجة اللغة الطبيعية (NLP) مهمة؟
تعتبر معالجة اللغة الطبيعية (NLP) مهمة لأنها مكون أساسي للذكاء الاصطناعي الحديث ، مما يمكّن الآلات من فهم اللغة البشرية وتفسيرها وتوليدها والتفاعل معها. هذا له آثار بعيدة المدى في مختلف القطاعات ، وسد الفجوة بين البشر والآلات ، وبالتالي تغيير كيفية تفاعلنا مع التكنولوجيا.
- الاتصال: يسهل البرمجة اللغوية العصبية (NLP) التفاعل بين الإنسان والحاسوب ، مما يسمح للمستخدمين بالتواصل مع أنظمة البرامج باستخدام اللغة الطبيعية ، وبالتالي يلغي الحاجة إلى لغات البرمجة المعقدة. يعد هذا أمرًا حيويًا بشكل خاص في مجالات مثل خدمة العملاء حيث يمكن لبرامج الدردشة والمساعدين الصوتيين فهم استفسارات العملاء والرد عليها بكفاءة وفعالية.
- تحليل البيانات : يلعب البرمجة اللغوية العصبية (NLP) دورًا رئيسيًا في تحليل كميات هائلة من البيانات النصية غير المهيكلة التي سيكون من المستحيل معالجتها يدويًا. تحليل المشاعر ، على سبيل المثال ، يستخدم على نطاق واسع في مراقبة وسائل التواصل الاجتماعي وأبحاث السوق لفهم مشاعر العملاء تجاه منتج أو علامة تجارية أو خدمة.
- إمكانية الوصول: يدعم البرمجة اللغوية العصبية (NLP) إمكانية الوصول ، ويساعد الأشخاص ذوي الإعاقة على التفاعل مع التكنولوجيا. على سبيل المثال ، يمكن أن تساعد تقنيات التعرف على الكلام وتحويل النص إلى كلام الأفراد الذين يعانون من إعاقات بصرية أو إعاقات جسدية.
- استخراج المعلومات: يمكن أن يستخرج البرمجة اللغوية العصبية (NLP) المعلومات الأساسية من البيانات النصية ، مما يتيح اكتشاف العلاقات والكيانات والحقائق. هذا أمر مهم في قطاعات مثل الرعاية الصحية لدعم القرار السريري أو في إنفاذ القانون لاستخراج المعلومات من ملاحظات الحالة.
- الترجمة الآلية: يتيح البرمجة اللغوية العصبية (NLP) إمكانية الترجمة الآلية ، مما يجعل من الممكن ترجمة النص أو الكلام من لغة إلى أخرى ، وبالتالي سد الحواجز اللغوية وتعزيز التواصل العالمي.
ما هي معالجة اللغة الطبيعية (NLP) المستخدمة؟
تجد معالجة اللغة الطبيعية (NLP) فائدتها في عدد لا يحصى من التطبيقات ، وتحول الطريقة التي نتفاعل بها مع التكنولوجيا وكيف نفك تشفير كميات ضخمة من البيانات. أحد التطبيقات البارزة في عالم محركات البحث. تعمل البرمجة اللغوية العصبية (NLP) على تحسين قدرات البحث من خلال تفسير نية المستخدم والسياق وراء استعلامات البحث ، وتقديم نتائج بحث أكثر دقة وذات صلة بالسياق.
في خدمة العملاء ، تعد البرمجة اللغوية العصبية هي القوة الدافعة وراء روبوتات المحادثة والمساعدين الافتراضيين مثل Alexa و Siri. تفهم هذه الأنظمة وتفسر لغة الإنسان في الوقت الفعلي ، وتوفر المعلومات والتوصيات وتنفيذ الأوامر بناءً على مدخلات المستخدم.
تعد البرمجة اللغوية العصبية أيضًا جزءًا لا يتجزأ من تحليل المشاعر ، وهي أداة مهمة تستخدم في إدارة سمعة العلامة التجارية وأبحاث السوق. من خلال تفسير الفروق الدقيقة في اللغة البشرية ، يسمح تحليل المشاعر للشركات باستخلاص رؤى حول مواقف المستهلكين تجاه منتجاتهم أو خدماتهم من منشورات وسائل التواصل الاجتماعي ، والمراجعات ، والاتصالات الرقمية الأخرى.
في قطاع الرعاية الصحية ، يساعد البرمجة اللغوية العصبية في تحليل السجلات الطبية المعقدة واستخراج وتنظيم المعلومات السريرية المهمة التي يمكن أن تساعد في رعاية المرضى والبحوث الطبية. وبالمثل ، في المجال القانوني ، تساعد البرمجة اللغوية العصبية في البحث القانوني عن طريق أتمتة استخراج المعلومات ذات الصلة من المستندات القانونية الشاملة.
أحدثت الترجمة الآلية ، وهي تطبيق آخر من تطبيقات البرمجة اللغوية العصبية ، ثورة في التواصل عبر لغات مختلفة ، مما جعل المعلومات متاحة عبر الحدود اللغوية. من خلال أتمتة ترجمة النص أو الكلام بين اللغات ، جعلت البرمجة اللغوية العصبية (NLP) التواصل العالمي أكثر كفاءة.
كيف تعمل معالجة اللغة الطبيعية (NLP)؟
تدور معالجة اللغة الطبيعية (NLP) في جوهرها حول تصميم وتنفيذ الخوارزميات والنماذج التي تسمح للآلات بفهم اللغة البشرية وتفسيرها وتوليدها والاستجابة لها. تتضمن هذه العملية عدة مراحل وتقنيات مختلفة يمكن تصنيفها على نطاق واسع إلى مجالين: فهم اللغة الطبيعية (NLU) وتوليد اللغة الطبيعية (NLG).
يتضمن فهم اللغة الطبيعية تفسير اللغة البشرية بواسطة آلة. يبدأ بخطوات المعالجة المسبقة مثل الترميز ، الذي يقسم النص إلى كلمات فردية أو "رموز مميزة" ، والتطبيع ، والذي قد يتضمن تصحيح الإملاء أو تحويل النص إلى أحرف صغيرة أو إزالة علامات الترقيم. قد تشمل هذه المرحلة أيضًا الاشتقاق أو اللماتة ، وهي عمليات تختزل الكلمات إلى أشكالها الجذرية.
تتضمن الخطوات اللاحقة وضع علامات على جزء من الكلام ، حيث يتم تصنيف كل كلمة بناءً على دورها في الجملة (مثل الاسم ، والفعل ، والصفة) ، والتعرف على الكيان المسمى ، حيث يتم تحديد كيانات معينة مثل الأشخاص أو المؤسسات أو المواقع. يعد تحليل النحو أو التحليل خطوة مهمة أخرى ، حيث يتم تحليل بنية الجملة لفهم العلاقات بين الكلمات. الخطوة الأخيرة في NLU هي التحليل الدلالي ، حيث يتم فك شفرة معنى الجملة ، غالبًا عن طريق فهم السياق والتعامل مع الغموض وفهم المراجع.
من ناحية أخرى ، يتضمن توليد اللغة الطبيعية إنشاء عبارات وجمل ذات مغزى في اللغة البشرية بواسطة الآلة. تتضمن هذه العملية تخطيط النص ، حيث تقرر الآلة محتوى النص وهيكله ، متبوعًا بتخطيط الجملة ، حيث تختار الآلة الكلمات المناسبة ، وتشكل عبارات ذات مغزى ، وتحافظ على نغمة النص. أخيرًا ، يحول إدراك النص خطة الجملة إلى جملة جيدة التكوين.
أدى التقدم في التعلم الآلي ، وخاصة التعلم العميق ، إلى تحسين فعالية البرمجة اللغوية العصبية بشكل ملحوظ. اليوم ، يتم استخدام نماذج متطورة مثل المحولات (على سبيل المثال ، BERT ، GPT) ، والتي تكون قادرة على فهم السياق عبر تسلسلات نصية أطول ، والتعامل مع الغموض ، وتوليد ردود طبيعية أكثر شبيهة بالبشر. يتم تدريب هذه النماذج على كميات هائلة من البيانات النصية وأنماط التعلم وهياكل اللغة البشرية ، والتي يتم استخدامها بعد ذلك لمعالجة بيانات لغة الإدخال الجديدة.
الأنظمة الأساسية No-code Low-code تشمل البرمجة اللغوية العصبية والتعلم الآلي
أدى ظهور منصات التطوير no-code ومنصات التطوير low-code إلى تعطيل طريقة إنشاء التطبيقات ، مما يجعل من الأسهل والأكثر كفاءة للمؤسسات تطوير تطبيقات معقدة دون الحاجة إلى خبرة واسعة في مجال الترميز. لقد أدركت هذه المنصات إمكانات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعلم الآلي لتعزيز عروضها ، وبدأت في دمج إمكانات الذكاء الاصطناعي المتقدمة في حلولها.
من خلال الاستفادة من البرمجة اللغوية العصبية والتعلم الآلي ، تعمل الأنظمة الأساسية no-code low-code على تمكين المطورين من إنشاء تطبيقات تفهم اللغة البشرية وتفسرها وتحللها ، وتعزز تجربة المستخدم وتمكن من التواصل بشكل أكثر فعالية بين المستخدمين والتطبيقات. يتيح ذلك للمؤسسات تقديم خدمات أفضل وأكثر تخصيصًا مع تبسيط عمليات تطوير التطبيقات وتقليل الوقت والموارد المطلوبة لبناء ونشر التطبيقات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي. علاوة على ذلك ، يمكن لقدرات البرمجة اللغوية العصبية والتعلم الآلي أتمتة المهام والعمليات المختلفة داخل التطبيقات ، مما يقلل العمل اليدوي ويقلل من مخاطر الخطأ البشري. يتيح ذلك للشركات أن تصبح أكثر مرونة وكفاءة أثناء قيادة مبادرات التحول الرقمي والحفاظ على قدرتها التنافسية في صناعاتها.
أعلى تقنيات معالجة اللغات الطبيعية (NLP)
تعد معالجة اللغة الطبيعية (NLP) مجالًا متعدد التخصصات يستفيد من تقنيات اللغويات وعلوم الكمبيوتر والذكاء الاصطناعي. فيما يلي بعض التقنيات الأساسية المستخدمة في البرمجة اللغوية العصبية:
- الترميز : هذه إحدى الخطوات الأساسية في البرمجة اللغوية العصبية وتتضمن تقسيم نص الإدخال إلى كلمات فردية أو رموز مميزة. هذه خطوة معالجة مسبقة مهمة للعديد من مهام البرمجة اللغوية العصبية. على سبيل المثال ، الجملة " OpenAI تقوم بتطوير GPT-4" سيتم تحويلها إلى رموز مميزة إلى ["OpenAI" ، "is" ، "developer" ، "GPT-4"].
- تطبيع النص : تتضمن هذه التقنية تحويل النص إلى تنسيق قياسي يمكن معالجته بشكل أكبر. يمكن أن يشمل ذلك تحويل كل النص إلى أحرف صغيرة ، أو تصحيح الأخطاء الإملائية ، أو تحويل الأرقام إلى كلمات. على سبيل المثال ، قد يتم تطبيع "I LUV NY 2" إلى "أنا أحب نيويورك أيضًا".
- تمييز جزء من الكلام: تتضمن هذه التقنية تحديد المجموعة النحوية لكل كلمة. يمكن تحديد ما إذا كانت الكلمة اسمًا ، أو فعلًا ، أو صفة ، وما إلى ذلك ، من خلال سياقها. على سبيل المثال ، في الجملة "The cat sat on the mat" ، "cat" اسم ، "sat" هو فعل ، "on" هو حرف جر ، و "mat" هو اسم.
- التعرف على الكيانات المسماة (NER) : تحدد هذه التقنية وتصنف الكيانات المسماة في النص إلى فئات محددة مسبقًا مثل الأشخاص والمؤسسات والمواقع وتعبيرات التاريخ والنسب المئوية وما إلى ذلك ، على سبيل المثال ، في الجملة "تأسست Google في سبتمبر 1998" ، "Google" هي منظمة ، و "سبتمبر 1998" تاريخ.
- تحليل المشاعر: تحدد هذه التقنية المشاعر المعبر عنها في جزء من النص. يمكن أن تكون إيجابية أو سلبية أو محايدة. على سبيل المثال ، الجملة "أنا أحب هذا المنتج!" سيتم تحديده على أنه يعبر عن مشاعر إيجابية.
- نمذجة الموضوع: تحدد هذه التقنية الموضوعات الرئيسية الموجودة في مجموعة نصية. تستخدم الخوارزميات مثل Latent Dirichlet Allocation (LDA) بشكل شائع. على سبيل المثال ، في مجموعة من المقالات الإخبارية ، قد تحدد نماذج الموضوعات موضوعات مثل "الرياضة" و "السياسة" و "التكنولوجيا" وما إلى ذلك.
- الترجمة الآلية : يتضمن ذلك ترجمة النص من لغة إلى أخرى. على سبيل المثال ، تستخدم خدمة الترجمة من Google تقنيات البرمجة اللغوية العصبية لترجمة النص بين اللغات المختلفة.
- نماذج التسلسل إلى التسلسل: تُستخدم هذه النماذج في مهام مثل إنشاء النص والترجمة الآلية والتلخيص حيث يمكن أن يختلف طول تسلسل الإدخال عن طول تسلسل الإخراج. على سبيل المثال ، قد يأخذ النموذج جملة إنجليزية كمدخلات ويولد جملة فرنسية كمخرجات.
- نماذج المحولات: تم تقديمها في الورقة البحثية "الاهتمام هو كل ما تحتاجه" ، نماذج المحولات ، وخاصة المتغيرات مثل BERT و GPT ، أدت إلى تحسينات كبيرة في العديد من مهام البرمجة اللغوية العصبية. يستخدمون آلية الانتباه لتقييم تأثير الكلمات المختلفة عند إنشاء ترميز للجملة.
تلعب كل من هذه التقنيات دورًا مهمًا في معالجة وفهم اللغة الطبيعية ، مما يتيح مجموعة واسعة من التطبيقات من روبوتات المحادثة إلى تحليل المشاعر ومحركات البحث وخدمات النسخ في الوقت الفعلي.
AppMaster: إطلاق العنان لقوة البرمجة اللغوية العصبية والتعلم الآلي
تتفهم AppMaster ، وهي منصة تطوير رائدة no-code ، الإمكانات الهائلة في البرمجة اللغوية العصبية والتعلم الآلي لإحداث ثورة في تطوير التطبيقات وقد اتخذت عدة خطوات لدمج هذه التقنيات في نظامها الأساسي. تسمح المنصة بالتكامل السلس مع مجموعة متنوعة من خدمات الذكاء الاصطناعي وواجهات برمجة التطبيقات ، مما يمنح المطورين المرونة لدمج تقنيات البرمجة اللغوية العصبية والتعلم الآلي المتطورة في تطبيقاتهم بسهولة. هذه الميزة ، جنبًا إلى جنب مع واجهتها البديهية no-code ، تسهل على المطورين تجربة القدرات المدعومة بالذكاء الاصطناعي وتقديم تطبيقات متقدمة وذكية دون الحاجة إلى خبرة واسعة في مجال الذكاء الاصطناعي أو خلفية في الترميز.
حالات الاستخدام العملي للغة البرمجة اللغوية العصبية والتعلم الآلي في التطبيقات
إن البرمجة اللغوية العصبية والتعلم الآلي لهما بالفعل تأثير كبير على مختلف الصناعات ، وهناك قائمة متزايدة من حالات الاستخدام العملي لهذه التقنيات في تطوير التطبيقات. تتضمن بعض الأمثلة ما يلي:
- روبوتات المحادثة والمساعدون الظاهريون: يتيح البرمجة اللغوية العصبية لروبوتات الدردشة والمساعدين الافتراضيين فهم استفسارات المستخدم والرد بمعلومات دقيقة وذات صلة ، مما يوفر للمستخدمين تجارب خدمة عملاء عالية الكفاءة وذات طابع شخصي.
- تحليل المشاعر: من خلال تحليل الشعور بالمحتوى الذي ينشئه المستخدم ، مثل المراجعات أو منشورات وسائل التواصل الاجتماعي ، يمكن للشركات اكتساب رؤى حول آراء العملاء وتفضيلاتهم ، مما يسمح لهم باتخاذ قرارات مستنيرة وتحسين منتجاتهم وخدماتهم.
- تصنيف النص: يمكن استخدام البرمجة اللغوية العصبية والتعلم الآلي لتصنيف كميات كبيرة من البيانات النصية غير المهيكلة إلى فئات ، وتبسيط إدارة البيانات ، وتسهيل استخلاص الأفكار من بياناتها على المؤسسات.
- التوصيات المخصصة: من خلال تحليل سلوك المستخدم والتفضيلات والمعلومات السياقية الأخرى ، يمكن لخوارزميات التعلم الآلي إنشاء توصيات مخصصة للمستخدمين ، وتحسين ملاءمة وفعالية المحتوى المعروض في التطبيقات وتعزيز مشاركة المستخدم.
- ترجمة اللغة: يمكن استخدام خوارزميات التعلم الآلي المتقدمة لتوفير خدمات ترجمة اللغات في الوقت الفعلي داخل التطبيقات ، وكسر حواجز اللغة وفتح فرص جديدة للشركات للتواصل مع الجماهير العالمية. مع استمرار تقدم تقنيات البرمجة اللغوية العصبية والتعلم الآلي ، من المتوقع ظهور حالات استخدام أكثر ابتكارًا وتأثيرًا ، مما يؤدي إلى زيادة القيمة للشركات والمستخدمين النهائيين على حد سواء.
من خلال الاستفادة من إمكانات الذكاء الاصطناعي القوية هذه ، يمكن لمنصات التطوير no-code ومنصات low-code مثل AppMaster مساعدة المؤسسات في بناء الجيل التالي من التطبيقات الذكية التي تركز على الإنسان وإطلاق العنان للإمكانات الكاملة لمبادرات التحول الرقمي الخاصة بهم.
