كيف يفهم الذكاء الاصطناعي اللغة البشرية؟

معالجة اللغات الطبيعية NLP هي مجال من مجالات الذكاء الاصطناعي الذي يهتم بتفاعل الحواسيب مع اللغة البشرية.

الهدف منها هو تمكين الآلات من فهم، تحليل، ومعالجة اللغة البشرية بشكل يمكنها من إجراء مهام مثل الترجمة الآلية، تحليل المشاعر، الإجابة على الأسئلة، استخراج المعلومات، وتصنيف النصوص.

خطوات عملية معالجة اللغات الطبيعية: 

عمليات معالجة اللغات الطبيعية Natural Language Processing – NLP هي مجموعة من العمليات التي تهدف إلى تمكين الآلات من فهم وتحليل واستخدام اللغة البشرية.

تتضمن هذه العمليات العديد من المراحل التقنية المعقدة، وسأعرض لك نبذة عن بعضها:

يتم التعرف على الكيانات في النصوص مثل: الأسماء، الأماكن، التواريخ، والأشياء التي يمكن أن تكون ذات أهمية خاصة مثل: أسماء الشركات أو المدن. 

التصنيف Text Classification حيث تحليل المشاعر من خلال تصنيف النصوص بناءً على المشاعر المعبر عنها، مثل إيجابي أو سلبي.

تصنيف الموضوعات من خلال تحديد الموضوعات أو الفئات التي ينتمي إليها النص مثل: رياضة، اقتصاد، سياسة، وغيرها.

تحليل البنية النحوية Syntax Parsing من خلال التحليل النحوي من خلال تحديد العلاقات بين الكلمات في الجملة مثل الفاعل، الفعل، المفعول به.

والبنية الشجرية للجمل وذلك بناء شجرة تمثل الهيكل النحوي للجملة.

 

تحليل المعنى من فهم المعنى الكلي للجمل بناءً على السياق واستخدام الكلمات، وهذا يمكن أن يشمل فهم التعدد المعنوي polysemy، حيث يمكن للكلمة أن تحمل معاني مختلفة في سياقات مختلفة.

تحويل النصوص من لغة إلى أخرى باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل: استخدام نموذج الترجمة العصبية Neural Machine Translation – NMT لترجمة الجمل بدقة.

وايضا إنشاء نصوص جديدة بناءً على المدخلات أو السياق المتاح. مثل توليد ردود في المحادثات أو إنشاء مقاطع نصية مبدعة.

وفهم الكلمات والجمل ضمن سياق أكبر مثل: نموذج BERT الذي يقوم بتحليل النصوص من خلال النظر في الكلمات السابقة واللاحقة ثنائي الاتجاه بدلاً من النظر إلى النص بشكل خطي.

وتمكين النظام من الإجابة على الأسئلة بناءً على نصوص معينة أو قواعد بيانات باستخدام تقنيات مثل: الاسترجاع النصي أو النماذج اللغوية المدربة. 

تقنيات لتلخيص النصوص الطويلة إلى نصوص أقصر مع الحفاظ على المعنى الرئيسي.

هذه العمليات مجتمعة تمثل الأساس الذي يمكّن الآلات من فهم واستخدام اللغة البشرية في مختلف التطبيقات مثل المساعدين الذكيين، الترجمة، وتحليل النصوص.

أحد التحديات الرئيسية في معالجة اللغات الطبيعية هو التعامل مع التعدد المعنوي للكلمات، أي أن الكلمة قد تحمل معاني مختلفة في سياقات متعددة.

أقرا ايضاً/كيف تساهم الأتمتة في تحسين الكفاءة؟

كيف يفهم الذكاء الاصطناعي اللغة البشرية؟

يفهم الذكاء الاصطناعي اللغة البشرية من خلال عدة مراحل وتقنيات معقدة ترتكز على معالجة اللغات الطبيعية (NLP). إليك بعض الأساسيات التي تساهم في تمكين الذكاء الاصطناعي من فهم اللغة:

في البداية لا يستطيع الذكاء الاصطناعي فهم النصوص بشكل مباشر. لذلك، يتم تحويل الكلمات إلى تمثيلات رقمية قابلة للمعالجة بواسطة الكمبيوتر،

مثل: التضمين اللغوي Word Embeddings مثل: Word2Vec و GloVe. 

وهذه التمثيلات تحول الكلمات إلى متجهات Vectors يمكن للآلة معالجتها.

كما يتم تحليل الجمل من حيث القواعد النحوية (Syntax) لتحديد العلاقة بين الكلمات. يهدف هذا التحليل إلى فهم هيكل الجملة وكيفية ارتباط الكلمات ببعضها البعض مثل: الفاعل، الفعل، والمفعول به. 

هذه التقنية تساعد الذكاء الاصطناعي على تحديد الكيانات المهمة في النصوص، مثل الأسماء، الأماكن، التواريخ، والعلامات التجارية، مما يساعده في فهم السياق بشكل أفضل.

أقرا ايضاً/ما هو التعلم العميق؟ وكيف يستخدم في التطبيقات الذكيةلذكية؟”

كما يستخدم الذكاء الاصطناعي الشبكات العصبية العميقة Deep Neural Networks، وخاصة الشبكات العصبية التلافيفية،

والشبكات العصبية المتكررة RNNs والمحولات Transformers، لفهم العلاقات المعقدة بين الكلمات والجمل وتحليل السياقات المختلفة.

يتطلب الذكاء الاصطناعي كميات ضخمة من النصوص والبيانات لتحسين دقة الفهم، عبر تدريب النماذج على هذه البيانات، يتمكن الذكاء الاصطناعي من فهم المعاني الدقيقة لكل كلمة وسياقها في الجمل المختلفة.

لذلك من خلال هذه العمليات والتقنيات المتكاملة، يمكن للذكاء الاصطناعي فهم اللغة البشرية، التعامل مع تعقيداتها وتنوعاتها، بل وحتى الرد بشكل طبيعي ومنطقي في بعض الحالات.

دمتم بخير.