پردازش زبان طبیعی (NLP) یک فناوری یادگیری ماشین (Machine Learning) است که به کامپیوترها توانایی تفسیر، دستکاری و درک زبان انسان را می دهد.

در حوزه هوش مصنوعی (AI)، پردازش زبان طبیعی یا NLP بر روی قابلیت کامپیوترها در فهم و تعامل با زبان انسان تمرکز دارد. در واقع NLP از ترکیب زبان‌شناسی، علوم کامپیوتر و تکنیک‌های یادگیری ماشین برای پر کردن شکاف بین زبان انسانی و فهم ماشین استفاده می‌کند. هدف این پست، روشن کردن مفاهیم اساسی NLP و بررسی کاربردهای متنوع آن در صنایع مختلف است.

پردازش زبان طبیعی شامل مطالعه‌ای است که بر روی چگونگی درک و تفسیر زبان انسانی توسط کامپیوترها تمرکز دارد و شامل مجموعه ای از وظایف مختلف است که در ادامه برخی از آن ها بررسی می کنیم:

طبقه بندی متن و تجزیه و تحلیل احساسات (Sentiment Analysis): طبقه‌بندی متن شامل دسته‌بندی داده‌های متنی به دسته‌ یا کلاس‌ است. تجزیه احساسات به بررسی احساسات بیان شده در یک متن مانند مثبت، منفی یا خنثی می‌پردازد. این تکنیک‌ها در زمینه‌های مختلفی از جمله پایش رسانه‌های اجتماعی، تحلیل بازخورد مشتریان و تحقیقات بازار استفاده می‌شوند.

شناسایی نام های مستعار (Named Entity Recognition): شناسایی نام‌های مستعار شامل شناسایی و طبقه‌بندی نام‌های مستعار درون متن مانند نام‌های افراد، سازمان‌ها، مکان‌ها و دیگر اصطلاحات خاص است. این تکنیک استخراج اطلاعات در زمینه‌های مختلفی از جمله بازیابی اطلاعات، سیستم‌های پیشنهاددهنده و تولید خودکار محتوا اهمیت دارد.

ترجمه ماشینی (Machine Translation): هدف از ترجمه ماشینی، خودکارسازی ترجمه متن یا سخن از یک زبان به زبان دیگر است.  NLP توسعه مدل‌های ترجمه ماشینی را فراهم می‌کند که دسترسی به محتوای چندزبانه را ممکن می‌سازد و ارتباطات جهانی و همکاری فرهنگی را تسهیل می‌کند.

سیستم های پرسش و پاسخ (Question Answering Systems): سامانه‌های پاسخ به سوال، سعی می‌کنند به سوالات با حالتی طبیعی پاسخ دهند و پاسخ‌های مرتبط و دقیقی را ارائه دهند. این سامانه‌ها اغلب از تکنیک‌های بازیابی اطلاعات، خلاصه سازی مستند و تحلیل معنایی برای بازیابی و تولید پاسخ‌ها استفاده می‌کنند. سامانه‌های پاسخ به سوال در چت‌بات‌های پشتیبانی مشتری و پلتفرم‌های آموزشی، کاربرد دارند.

خلاصه سازی متن (Text Summarization): خلاصه سازی متن شامل فشرده کردن متون بلند به خلاصه‌ای کوتاه با حفظ اطلاعات و مفهوم کلیدی است. این تکنیک در صنایعی که نیاز به پردازش حجم بزرگی از متون دارند مانند مقالات خبری، مقالات تحقیقاتی و اسناد حقوقی بسیار ارزشمند است. الگوریتم‌های خلاصه سازی به کاربران کمک می‌کنند تا به سرعت نکات اصلی را بدون خواندن کامل متن درک کنند.

پردازش زبان های طبیعی (NLP) کاربرد های بسیاری دارد که در ادامه به برخی از مهم ترین آن ها اشاره می کنیم و توضیح کوتاهی برای هر کدام می دهیم:

پشتیبانی مشتری و چت بات ها (Customer Support and Chatbots):  NLP در توسعه چت‌بات‌ها و کمک‌های مجازی هوشمند که قادر به فهم و پاسخ به سوالات مشتریان هستند نقش بسزایی دارد. این برنامه‌ها خدمات پشتیبانی مشتری را تقویت می کنند، وظایف تکراری را خودکارسازی کرده و پاسخ‌ را به صورت فوری را ارائه می‌دهند.

تجزیه و تحلیل احساس و نظارت بر برند (Sentiment Analysis and Brand Monitoring): پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی روزانه حجم عظیمی از محتوا را تولید می‌کنند. NLP به شرکت‌ها امکان تجزیه و تحلیل احساسات کاربران درباره برندها، محصولات یا خدمات را می‌دهد. این نظارت بر برند به شرکت‌ها کمک می‌کند تا بازخورد مشتریان را درک کرده و بهبودهای لازم را اعمال کنند؛ همچنین توسط این روش‌ها می‌توانند مشکلات را شناسایی و پاسخ‌های مناسب را ارائه دهند و رضایت مشتری را جلب دهند.

تحلیل متن و خبرگزاری: در عصر اطلاعات، متون بسیار زیادی در قالب خبرها، مقالات، وبلاگ‌ها و سایر منابع آنلاین وجود دارند. NLP به افراد و سازمان‌ها کمک می‌کند تا از این متون، اطلاعات مفید استخراج کنند. این امر شامل خلاصه سازی متن، تحلیل موضوعات، تشخیص الگوها و روندها، تحلیل ارتباطات بین متون و معنایابی متن است. تحلیلات انجام شده می‌توانند در تحقیقات بازار، بررسی رقبا، تحلیل رفتار مشتری و تصمیم‌گیری استراتژیک مورد استفاده قرار بگیرند.

پردازش زبان طبیعی در صنعت مالی (NLP in Finance): NLP در صنعت مالی نقش مهمی ایفا می‌کند. از طریق تحلیل خبرها، گزارشات مالی، اخبار بازار و رفتارهای مالی، NLP به شرکت‌ها امکان می‌دهد تا اطلاعات مفیدی را برای تحلیل بازار، پیش‌بینی قیمت‌ها، مدیریت ریسک فراهم کند و اتخاذ تصمیمات سرمایه‌گذاری، به صورت هوشمندانه انجام خواهد شد.

تحلیل تونل زبانی (Linguistic tunnel analysis): تونل زبانی به پیام‌ها یا بیانیه‌هایی اشاره دارد که دارای معنای مستقیم نیستند و برای انتقال اطلاعات مخفی استفاده می‌شوند. NLP به تحلیل تونل زبانی می‌پردازد و تلاش می‌کند تا مفهوم و معنای پنهان پشت این پیام‌ها را فهمیده و تفسیر کند. این کاربرد از اهمیت بالایی در زمینه امنیت و اطلاعات محرمانه برخوردار است به ویژه در زمینه‌هایی مانند امنیت ملی، جاسوسی و تحقیقات جنایی.

تولید متن خودکار (Content Generation): NLP قادر است متون جدید را خودکار تولید کند. این شامل تولید مقالات، خلاصه‌ها، نوشتارهای خبری و داستان‌ها است. از این کاربرد می‌توان در زمینه‌هایی مانند تولید محتوا برای وبسایت‌ها، ایجاد خبرنامه‌ها، تولید متون تبلیغاتی و حتی نوشتن داستان‌های کوتاه استفاده کرد.

بهداشت، درمان و پزشکی (Healthcare and Biomedicine): NLP در حوزه بهداشت و پزشکی نقشی حیاتی ایفا می‌کند و امکان استخراج دانش‌های ارزشمند از حجم عظیمی از پرونده‌های پزشکی، یادداشت‌های بالینی و مقالات تحقیقاتی را فراهم می‌کند. این فناوری در پشتیبانی تصمیم‌گیری بالینی، نظارت بر بیمار و بیماری مؤثر است. سیستم‌های مبتنی بر NLP می‌توانند در تشخیص، توصیه‌های درمانی و کشف دارو، در نهایت بهبود نتایج بیماران کمک کنند. در ادامه به بررسی بیشتر موارد استفاده پزشکی NLP پرداخته می‌شود:

•    استخراج اطلاعات پزشکی: NLP به ارائه روش‌هایی برای استخراج اطلاعات پزشکی از سوابق پزشکی الکترونیکی، یادداشت‌های بیماری و گزارشات تصویری کمک می‌کند. این اطلاعات می‌توانند شامل تاریخچه بیمار، علائم بالینی، تشخیص‌ها، درمان‌ها و نتایج تست‌های آزمایشگاهی باشند. تحلیلات NLP به پزشکان کمک می‌کنند تا به سرعت به اطلاعات مهم دسترسی پیدا کنند و تصمیمات درمانی را بر اساس اطلاعات دقیق‌تری اتخاذ کنند.

•    تشخیص بیماری و پیش‌بینی: NLP می‌تواند در تشخیص بیماری‌ها و عوارض کمک کند. با تحلیل مقالات پژوهشی، گزارشات بالینی و سوابق بیماران، NLP می‌تواند الگوها و روندهای بیماری را شناسایی کرده و به پزشکان در تشخیص سریع‌تر، پیشگیری و مدیریت بهتر بیماری‌ها کمک کند.

•    دسترسی به اطلاعات پزشکی: با استفاده از NLP، می‌توان به سرعت و با دقت به اطلاعات پزشکی که در مقالات تحقیقاتی و سایر منابع پزشکی قرار دارد دسترسی پیدا کرد. این اطلاعات می‌توانند شامل آزمایش‌های بالینی، مطالعات کلینیکی، پروتکل‌های درمانی و راهنمایی‌های بالینی باشند. این دسترسی سریع به اطلاعات، به پزشکان و محققان امکان می‌دهد تا از به‌روزترین مطالعات و دانش بهره‌برداری کنند.

•    پشتیبانی تصمیم‌گیری بالینی: استفاده از NLPدر پشتیبانی تصمیم‌گیری بالینی بسیار موثر است. با تحلیل اطلاعات بالینی، سوابق بیماری و راهنمایی‌های درمانی، سیستم‌های NLP می‌توانند پزشکان را در تشخیص‌ها، توصیه‌های درمانی و برنامه‌های پیگیری برای بیماران یاری کنند. این سیستم‌ها می‌توانند بر اساس شواهد علمی و دانش پزشکی به پزشکان کمک کنند تا تصمیمات درمانی بهتری را برای بیماران اتخاذ کنند.

•    کشف دارو: NLP در کشف دارو نقش مهمی دارد. با تحلیل اطلاعات داروشناسی، مقالات تحقیقاتی و پایگاه‌های داده دارویی، سیستم‌های NLP می‌توانند به محققان کمک کنند تا ملکول‌های جدید را شناسایی کنند، ترکیبات موجود را ارزیابی کنند و در پیش‌بینی اثرات و عوارض داروها کمک کنند. این کارها می‌توانند به توسعه داروهای جدید و بهبود فرآیند کشف دارو کمک کنند.

به صورت کلی NLP (Natural Language Processing) یک فناوری است که برای تفسیر و فهمیدن زبان طبیعی انسان استفاده می شود. این فناوری از الگوریتم‌ها و مدل‌های یادگیری ماشینی استفاده می‌کند تا بتواند اطلاعات مفید و معنایی را از متون زبانی استخراج کند و می تواند در حوزه های بسیار زیادی مورد استفاده قرار بگیرد.