فناوری پردازش زبان طبیعی چیست؟

به گزارش خبرنگار خبرگزاری آنا، در سال‌های اخیر شاهد انقلابی در توانایی کامپیوتر‌ها در مورد فهم زبان‌های انسانی، زبان‌های برنامه‌نویسی و حتی توالی‌های زیستی و شیمیایی - مانند ساختار‌های پروتئینی و DNA که همانند زبان هستند - بوده‌ایم. تازه‌ترین مدل‌های هوش مصنوعی راه را برای این حوزه‌ها هموار کرده‌اند تا معانی متن دریافتی را تحلیل و خروجی معناداری را تولید کنند.

پردازش زبان طبیعی این امکان را برای کامپیوتر‌ها فراهم می‌کند تا گفتار انسان‌ها را بفهمند و نمونه‌ای از آن را تولید کنند.

فناوری پردازش زبان طبیعی (NLP) شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که در آن کامپیوتر‌ها معنی زبان انسان‌ها را به شکل هوشمندانه و کاربردی آنالیز، درک و تفسیر می‌کنند.

الگوریتم‌های NLP کاربرد‌های بسیار متنوعی دارد. این فناوری به برنامه‌نویس‌ها اجازه می‌دهد نرم‌افزاری طراحی کنند که زبان انسان را می‌فهمد. از آنجایی که زبان بشر ماهیت پیچیده‌ای دارد، یادگیری و اجرای صحیح زبان برای NLP می‌تواند کار دشواری باشد. 

چرا پردازش زبان طبیعی اهمیت دارد؟

یکی از دلایل اهمیت پردازش زبان طبیعی خصوصا برای مشاغل این است که می‌توان از آن برای تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده‌های متنی، مانند نظرات کاربران رسانه‌های اجتماعی، نقد‌های آنلاین، گزارش‌های خبری و ... استفاده کرد.

تمام این داده‌های تجاری حاوی تعداد زیادی اطلاعات ارزشمند هستند و پردازش زبان طبیعی می‌تواند به مشاغل کمک کند تا به‌سرعت به این اطلاعات دست یابند.

پردازش زبان طبیعی با کمک به ماشین‌ها امکان درک زبان انسان به‌شیوه‌ای سریع‌تر، دقیق‌تر و سازگارتر از انسان را فراهم می‌کند. ابزار‌های پردازش زبان طبیعی داده‌ها را به‌صورت ۲۴ ساعته و برای هفت روز هفته پردازش می‌کنند و معیار‌های یکسانی را برای همه داده‌ها اعمال می‌کنند؛ بنابراین می‌توان با دقت به نتایج خروجی اعتماد کرد.

در پایان باید اشاره کرد که پردازش زبان طبیعی یکی از حوزه‌های در حال رشد و امیدوارکننده در هوش مصنوعی (AI) است. در حال حاضر این فناوری در بسیاری از برنامه‌های کاربردی که روزانه از آنها استفاده می‌کنیم، از چت‌بات‌ها گرفته تا موتور‌های جست‌و‌جو حضور دارد.

به لطف پردازش زبان طبیعی مشاغل برخی از فرایند‌های روزانه‌ی خود را به‌صورت خودکار انجام می‌دهند و از داده‌های بدون ساختار خود حداکثر استفاده را می‌کنند. آنها از این داده‌ها بینش‌های عملی را به دست می‌آورند که می‌توانند برای بهبود رضایت مشتری از آنها استفاده کنند.