فهم اللغة الطبيعية (NLU) هو مجال فرعي من الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) الذي يركز على تفسير وتحليل واستخراج المعنى من اللغة البشرية كما يحدث بشكل طبيعي في شكل مكتوب أو منطوق. تمكن NLU الأجهزة من فهم الفروق الدقيقة والسياق والنية وراء بيانات النص أو الكلام المعقدة لغويًا وغير المنظمة. ومن خلال هذا الفهم، فإنه يعالج المعلومات اللغوية بطريقة أكثر قابلية للتكيف وديناميكية واستجابة للغة البشرية الفعلية، مما يجعل تفاعلات المستخدم مع الأنظمة القائمة على الذكاء الاصطناعي أكثر سلاسة وأكثر بديهية.
من وجهة نظر فنية، تتضمن معالجة اللغات الطبيعية العديد من العمليات المعقدة، مثل الترميز، ووضع علامات على جزء من الكلام، والتحليل النحوي، ووضع العلامات على الأدوار الدلالية، ودقة المرجع الأساسي. تساعد هذه المهام في الكشف عن العلاقات ذات المغزى بين الكلمات والعبارات والجمل داخل نص معين. علاوة على ذلك، تمتد تقنيات البرمجة اللغوية العصبية إلى ما هو أبعد من البنية اللغوية والمعنى من خلال مراعاة الجوانب الأخرى للاتصال، مثل البراغماتية، وتحليل الخطاب، وتحليل المشاعر. يسمح هذا النهج الشامل للأنظمة المعززة بقدرات NLU بفهم مدخلات المستخدم وملاحظاته والاستجابة لها بشكل فعال، وتحديد نقاط الغموض، والتعامل مع مجموعة متنوعة من المهام المتعلقة باللغة.
هناك العديد من الخوارزميات والنماذج المختلفة المستخدمة لتحقيق معالجة اللغات الطبيعية، وبعضها يشمل الأنظمة القائمة على القواعد، وخوارزميات التعلم الآلي، وتقنيات التعلم العميق، ومجموعات منها. أدى ظهور خوارزميات أكثر تقدمًا تعتمد على البيانات، مثل الشبكات العصبية العميقة (DNNs) والنماذج القائمة على المحولات (مثل BERT وGPT-3)، إلى تحسين فعالية NLU بشكل كبير في السنوات الأخيرة. وقد أدت هذه التطورات إلى تقدم ملحوظ في العديد من حالات الاستخدام، مثل
- تصنيف النص: تصنيف البيانات النصية إلى فئات محددة مسبقًا.
- التعرف على الكيانات المسماة: تحديد وتصنيف الكيانات، مثل الأسماء والمنظمات والمواقع وما إلى ذلك، داخل النص.
- الإجابة على الأسئلة: تقديم إجابات دقيقة وذات معنى لأسئلة اللغة الطبيعية.
- التلخيص: إنشاء ملخصات موجزة ومتماسكة من كميات كبيرة من النص.
- الترجمة الآلية: تحويل النص أو الكلام من لغة إلى أخرى مع الاحتفاظ بالسياق والمعنى.
- التعرف على النية: تحديد الغرض أو الهدف وراء إدخال مستخدم معين.
- تحليل المشاعر: تفسير وتصنيف المشاعر (الإيجابية والسلبية والمحايدة وما إلى ذلك) المعبر عنها في بيانات النص أو الكلام.
مع استمرار تقنية NLU في التطور وتحقيق مستويات أعلى من التطور، فقد أصبحت عنصرًا أساسيًا في العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي عبر العديد من الصناعات. على سبيل المثال، لعبت NLU دورًا فعالًا في تطوير واجهات الإنسان والحاسوب مثل المساعدين الافتراضيين وروبوتات الدردشة، والتي تعتمد على الفهم الدقيق والتفسير لمدخلات المستخدم لتوفير استجابات ذات صلة وذات معنى. بالإضافة إلى ذلك، وجدت NLU فائدة في تحليلات النصوص وأبحاث السوق ومراقبة وسائل التواصل الاجتماعي ودعم العملاء والمزيد.
AppMaster ، عبارة عن منصة قوية no-code لإنشاء تطبيقات الواجهة الخلفية والويب والهواتف المحمولة، توضح كيف يمكن دمج NLU في حلول البرامج لتبسيط تفاعلات المستخدم وتحسين تجربة المستخدم الشاملة. من خلال الاستفادة من إمكانات NLU، يمكّن AppMaster مجموعة متنوعة من العملاء - بما في ذلك الشركات الصغيرة والمؤسسات - من إنشاء تطبيقات بديهية وسهلة الاستخدام بسهولة، بغض النظر عن مستوى مهاراتهم. يؤدي هذا في النهاية إلى تطوير تطبيقات أكثر كفاءة وخفض التكاليف، مما يسمح للعملاء بالتركيز على تحقيق نتائج أعمالهم دون القلق بشأن التفاصيل المعقدة لتقنية NLU.
أخيرًا، من الضروري تسليط الضوء على أهمية البيانات في التنفيذ الناجح لـ NLU. تلعب جودة وكمية البيانات المستخدمة لتدريب نماذج NLU دورًا حاسمًا في تحديد أدائها ودقتها. ونتيجة لذلك، فإن الاستثمار في الحصول على بيانات عالية الجودة والتعليقات التوضيحية المناسبة أمر حيوي لتحقيق المستوى المطلوب من الفهم والتفسير. علاوة على ذلك، فإن التقدم المستمر في أبحاث الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي سيستمر بلا شك في المساهمة في توسيع وتحسين تقنيات البرمجة اللغوية العصبية، مما يجعلها جانبًا لا غنى عنه بشكل متزايد في تطوير التطبيقات الحديثة.
