پردازش زبان طبیعی (NLP) چیست؟ | کاربردها، نحوه کار و چالش‌ها

همیشه با روش‌های مختلفی از جمله تایپ کردن با دنیای دیجیتال ارتباط برقرار می‌کنیم، اما تا به حال فکر کرده‌اید که کامپیوتر چگونه زبان انسانی ما را درک می‌کند؟ وقتی عبارتی را در گوگل یا سایر موتورهای جستجو وارد می‌کنیم، چگونه نتایج مرتبط از میان حجم انبوهی از اطلاعات برایمان نمایان می‌شوند؟ برای یافتن پاسخ این سوال‌ها باید با پردازش زبان طبیعی آشنا شوید. اگر می‌خواهید پردازش زبان طبیعی، کاربردها، نحوه کار کردن و خلاصه هر چیزی را درباره این موضوع کشف کنید، این مطلب از آسا را از دست ندهید.

پردازش زبان طبیعی یا همان NLP چیست؟

NLP مخفف Natural Language Processing به معنای پردازش زبان طبیعی است. NLP شاخه‌ای از هوش مصنوعی محسوب می‌شود که تعامل بین کامپیوتر و انسان را از طریق زبان انسان امکان‌پذیر می‌کند. به عبارت ساده‌تر، با استفاده از پردازش زبان طبیعی، کامپیوترها می‌توانند زبان انسانی را درک، تفسیر و تولید کنند. مثلا، پلتفرم‌های ترجمه زبان مانند Google Translate از NLP استفاده می‌کنند. این مترجم‌ها با استفاده از الگوریتم‌های پیچیده NLP، ساختار و معنای متن ورودی را تجزیه و تحلیل می‌کنند و پس از ترجمه آن به زبان مقصد، یک خروجی قابل فهم ارائه می‌دهند. به طور کلی، هدف پردازش زبان طبیعی این است که کامپیوترها، گفتار و نوشتار انسان را با دقتی مشابه انسان درک کنند.

نحوه کار پردازش زبان طبیعی

پردازش زبان طبیعی پس از دریافت ورودی از دنیای واقعی، با استفاده از هوش مصنوعی آن را به گونه‌ای پردازش می‌کند تا کامپیوتر بتواند آن را درک کند. فرقی نمی‌کند که این ورودی گفتاری باشد یا نوشتاری! همانطور که انسان‌ها حسگرهای مختلفی دارند (مانند گوش برای شنیدن و چشم برای دیدن) کامپیوترها هم حسگرهایی برای خواندن و میکروفون‌هایی برای جمع‌آوری صدا دارند. به طور مشابه، همانطور که انسان‌ها برای پردازش این ورودی مغز دارند، کامپیوترها هم دارای برنامه‌ای برای پردازش ورودی‌های مربوطه هستند. دو مرحله اصلی برای پردازش زبان طبیعی وجود دارد:

مرحله اول: پیش ‌پردازش داده‌ها

پیش پردازش داده‌ها مانند آماده کردن مواد اولیه قبل از پختن یک وعده غذایی است. در این مرحله، داده‌های ورودی جداسازی و سازماندهی می‌شوند تا کامپیوتر بتواند آن را بفهمد و با آن کار کند. در ادامه، آنچه در طول پیش پردازش داده‌ها در NLP اتفاق می‌افتد را مرحله به مرحله شرح می‌دهیم:

1. پاکسازی متن: عناصر غیرضروری مانند علائم نگارشی، کاراکترهای خاص و فاصله‌های اضافی از متن حذف می‌شوند. این کار پردازش را برای کامپیوتر آسان‌تر می‌کند.
2. توکن‌سازی: در این مرحله، متن به واحدهای کوچک‌تری (معمولا کلمات یا عبارت‌ها) تقسیم می‌شود. این مرحله تجزیه و تحلیل و دستکاری متن را آسان‌تر می‌کند.
3. تبدیل حروف بزرگ: در زبان انگلیسی، تمام متن به حروف کوچک تبدیل می‌شوند تا کلماتی مانند «hello» و «HELLO» به یک شکل درک شوند و سردرگمی از بین برود.
4. حذف حروف اضافه: کلماتی مانند «با»، «از» و غیره از متن حذف می‌شوند؛ زیرا معنای مهمی ندارند و در تجزیه و تحلیل متن مشکل ایجاد می‌کنند.
5. تبدیل کلمات مشابه: در این مرحله، کلماتی که معنی مشابهی دارند، یکسان‌سازی می‌شوند. مثلا، «پاسخ» و «جواب» یا «ویژه» و «مخصوص» معنی‌های یکسانی دارند.

در این مرحله، مواد اولیه‌ی غذای خود را شستیم، خرد و آماده کردیم، حالا به مرحله‌ی پخت غذا می‌رسیم!

مرحله دوم، توسعه الگوریتم

پس از آماده‌سازی مواد غذایی، باید دستور پخت را اجرا کنیم و مرحله توسعه الگوریتم دقیقا همان است. این مرحله شامل طراحی و ساخت روش‌ها و تکنیک‌هایی است که کامپیوترها را قادر می‌سازد تا زبان انسان را به طور موثر درک و پردازش کنند. مراحل زیر نشان می‌دهند که در طول فرآیند توسعه الگوریتم چه اتفاقی می‌افتد:

1. انتخاب الگوریتم: در این مرحله، الگوریتم‌ها و تکنیک‌های مناسب بر اساس وظیفه خاصی که کامپیوتر می‌خواهد انجام دهد، انتخاب می‌شوند. به عنوان مثال، اگر در حال ساختن یک سیستم تحلیل احساسات هستیم، از الگوریتم‌هایی استفاده می‌کنیم که درک و دسته‌بندی احساسات بیان شده در متن را به خوبی انجام دهند.
2. آماده‌سازی داده‌های آموزشی: در این مرحله باید داده‌های برچسب‌گذاری شده برای آموزش الگوریتم‌ها جمع‌آوری شوند. مثلا، اگر در حال ساخت یک جداساز ایمیل هرزنامه باشیم، به مجموعه داده‌ای نیاز داریم که حاوی برچسب ایمیل‌های هرزنامه (اسپم) و غیرهرزنامه باشد.
3. مدل‌سازی: حالا با استفاده از الگوریتم‌های انتخاب شده و داده‌های آموزشی، مدلی ساخته می‌شود که الگوها و روابط درون داده‌های متنی را یاد بگیرد. در این مرحله، به کامپیوتر گفته می‌شود که چگونه متن را پردازش کند تا به نتیجه دلخواه برسد.
4. آموزش: در این مرحله، داده‌های آموزشی وارد مدل می‌شوند و با این کار، کامپیوتر الگوریتم را به خوبی یاد می‌گیرد. در نتیجه، پارامترها و تنظیمات داخلی برای به حداقل رساندن خطاها و بهبود عملکرد، تنظیم می‌شوند.
5. ارزیابی: حالا باید ببینیم که آیا الگوریتم با داده‌های جدیدی که تا حالا ندیده هم کار می‌کند یا نه! در واقع این مرحله، چگونگی پاسخ الگوریتم به داده‌های متنی جدید را نشان می‌دهد. مثل این است که غذا را بچشیم تا ببینیم خوشمزه است و انتظارات ما را برآورده می‌کند یا نه!
6. بهینه‌سازی: اگر عملکرد مدل رضایت‌بخش نباشد، باید پارامترهای آن را به دقت تنظیم کنیم یا الگوریتم‌های مختلفی را برای بهبود دقت و اثربخشی آن امتحان کنیم. یعنی همان اضافه کردن چاشنی برای رسیدن به طعم دلخواه!
7. استقرار: در نهایت، هنگامی که از عملکرد مدل راضی شدیم، آن را در خروجی قرار می‌دهیم تا بتوان از آن برای پردازش داده‌های متنی دنیای واقعی استفاده کرد.

برخی از کاربردهای پردازش زبان طبیعی

حتما شما هم به طور روزانه با بسیاری از برنامه‌های NLP مانند تصحیح خودکار متن و ترجمه سروکار دارید. با این حال، کاربردهای پردازش زبان طبیعی به همین موارد ختم نمی‌شود و بسیار گسترده‌تر از چیزی است که تصور می‌کنید. در ادامه، به برخی از مهم‌ترین کاربردهای پردازش زبان طبیعی اشاره می‌کنیم.

۱- موتورهای جستجو

پردازش زبان طبیعی به طور قابل توجهی به موتورهای جستجو کمک می‌کند تا پرس‌وجوهای زبان انسانی را به طور موثرتری درک و تفسیر کنند. از طریق تکنیک‌هایی مانند تجزیه و تحلیل معنایی و تجزیه و تحلیل احساسات، NLP به موتورهای جستجو اجازه می‌دهد تا هدف و تفاوت‌های پرس‌و‌جوهای کاربر را درک کنند و نتایج جستجوی دقیق‌تر و مرتبط‌تری را به او نشان دهند. با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، موتورهای جستجو می‌توانند الگوهای زبان و خواسته‌های کاربر را بهتر درک کنند و در نهایت، نتایج کارآمدتری را برای کاربران در حوزه‌ها و زبان‌های مختلف فراهم کنند.

۲- تشخیص گفتار خودکار یا ASR

اپلیکیشن‌های تشخیص گفتار خودکار یا ASR (Automatic Speech Recognition) از NLP برای تبدیل زبان گفتاری به متن استفاده می‌کنند. این قابلیت در برنامه‌هایی مانند سیری یا الکسا کاربردی است. در سیستم تشخیص گفتار خودکار، الگوریتم‌های NLP ورودی صوتی را تجزیه و تحلیل و با تشخیص الگوهای گفتار، آن‌ها را به متن قابل فهم تبدیل می‌کنند. در نتیجه، انسان می‌تواند از طریق گفت‌وگوی صوتی با کامپیوتر ارتباط برقرار کند. علاوه بر این، NLP با درک زمینه و اصلاح خطاها بر اساس الگوهای زبانی، به بهبود دقت سیستم‌های تشخیص گفتار کمک می‌کند.

• تعامل از طریق گفتگو و بدون نیاز به دخالت دست
• قابلیت دسترسی برای افراد معلول یا ناتوان
• کاهش زمان برای وارد کردن داده‌های ورودی

۳- شبکه‌های اجتماعی

حتما شما هم هنگام گشت‌وگذار در شبکه‌های اجتماعی متوجه شدید که پست‌های دلخواهتان بیشتر از هرچیزی نمایش داده می‌شوند. این به لطف همکاری پردازش زبان طبیعی با دیگر تکنولوژی‌های هوش مصنوعی اتفاق می‌افتد. در کنار تکنولوژی‌های هوش مصنوعی دیگر مانند پردازش تصویر، NLP محتوا و ماهیت پست‌ها را درک می‌کند تا بتواند محتوای مناسب را به افرادی که به دنبال آن محتوا هستند، نمایش دهد. NLP با تسهیل کارهایی مانند تجزیه و تحلیل پیام‌ها در شبکه‌های اجتماعی، به بهبود تعامل با کاربر در این رسانه‌ها کمک می‌کند. در نتیجه، کسب و کارها می‌توانند با سنجش افکار عمومی و شناسایی ترندها، به سرعت مشکلات کاربران را برطرف کنند.

۴- چت‌بات‌ها در فروشگاه‌های اینترنتی

بسیاری از فروشگاه‌های اینترنتی، از چت‌بات‌های مبتنی بر NLP برای کمک فوری به مشتریان استفاده می‌کنند. این چت‌بات‌ها می‌توانند زبان طبیعی مشتریان را درک کنند و با اطلاعات مرتبط، مانند جزئیات محصول، شرایط ارسال یا بازگشت محصول، به سوال مشتری پاسخ دهند.

مزایا:

• تسریع پاسخگویی به مشتری
• پاسخ به حجم بیشتری از سوالات مشتریان
• بهبود تجربه‌ی کلی مشتری

۵- تحلیل احساسات برای بررسی محصول

تجزیه و تحلیل احساسات یکی از تکنیک‌های NLP است که بینشی عمیق از نظرات و بازخورد مشتریان ارائه می‌دهد. با درک احساسات بیان شده در نظرات محصول، فروشگاه‌های اینترنتی می‌توانند نتایج ارزشمندی درباره ترجیحات مشتری، سطح رضایت و نکات بهبود به دست آورند.

مزایا:

• توسعه محصول
• بهبود استراتژی‌های بازاریابی
• رضایت مشتری
• افزایش وفاداری مشتری

۶- تولید متن

برخی از مدل‌های NLP، مانند ChatGPT، می‌توانند متنی شبیه نوشته‌های انسان را بر اساس درخواست‌های ورودی تولید کنند. تولید متن در زمینه‌های مختلفی مانند تولید محتوا برای وب‌سایت‌ها، تولید توضیحات محصول، نوشتن پیام‌های شخصی یا حتی سرودن شعر و داستان کاربرد دارد.

مزایا:

صرفه‌جویی در زمان و هزینه برای تولید محتوای متنی

افزایش خلاقیت در نویسندگی

تولید متن با زبان دلخواه

۷- خلاصه کردن متن

خلاصه‌سازی متن به معنی کوتاه کردن اسناد، مقالات یا سایر منابع متنی به صورتی است که اطلاعات مهم آن حفظ شوند. این کاربرد پردازش زبان طبیعی زمانی مفید است که افراد می‌خواهند به سرعت نکات اصلی اسناد طولانی مانند مقالات خبری، مقالات تحقیقاتی یا اسناد قانونی را درک کنند. خلاصه کردن متن ممکن است شامل استخراج نکات مهم و کلیدی از متن یا تولید جملات جدیدی باشد که معنای اصلی متن را منتقل می‌کنند.

مزایا:

• تسریع درک متن‌های طولانی
• تبدیل متن‌های پیچیده به متن ساده و قابل درک
• حذف جزئیات غیرضروری از متن‌ها
• زبان‌های برنامه‌نویسی و ابزارهای NLP

پردازش زبان طبیعی (NLP) را می‌توان با استفاده از زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف پیاده‌سازی کرد.

برخی از زبان‌های برنامه‌نویسی رایج NLP عبارتند از:

• پایتون: این زبان به دلیل داشتن کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌های گسترده، در NLP پرکاربرد است. این ابزارها مانند NLTK، spaCy و TensorFlow قابلیت‌های قدرتمندی برای پردازش متن، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق ارائه می‌دهند.
• جاوا: فریم‌ورک‌های مختلف جاوا مانند Stanford CoreNLP و Apache OpenNLP در پردازش زبان طبیعی محبوب هستند. جاوا به دلیل مقیاس‌پذیری و عملکرد خوب خود در برنامه‌های NLP با مقیاس بزرگ مناسب است.
• R: R یک زبان برنامه‌نویسی آماری است که برای متن‌کاوی، تجزیه و تحلیل احساسات، مدل‌سازی موضوع و سایر وظایف NLP کاربردی است. بسته‌های tm و quanteda اغلب در R برای NLP استفاده می‌شوند.
• C++: این زبان به دلیل کارایی و سرعت خود برای توسعه برنامه‌های NLP با منابع فشرده مناسب است. کتابخانه‌هایی مانند Boost و کتابخانه‌های گروه Stanford NLP عملکردهای قوی برای پردازش زبان طبیعی ارائه می‌دهند.
• جاوا اسکریپت: جاوا اسکریپت برای توسعه برنامه‌های NLP مبتنی بر وب، مانند چت‌بات‌ها استفاده می‌شود. کتابخانه‌های محبوب مانند Natural، Compromise و NLP.js قابلیت‌های خوبی را در NLP ارائه می‌کنند.

پردازش زبان طبیعی از چه تکنولوژی‌هایی استفاده می‌کند؟

پردازش زبان طبیعی (NLP) از رویکردها و تکنولوژی‌های مختلفی برای پردازش و درک زبان انسان استفاده می‌کند. اگر می‌خواهید درباره این موضوع بیشتر بدانید، در اینجا برخی از تکنولوژی‌های رایج در NLP را توضیح می‌دهیم:

• تکنولوژی یادگیری ماشین: فناوری یادگیری ماشین در پردازش زبان طبیعی به معنی آموزش کامپیوترها برای درک زبان انسان است. در این تکنولوژی از داده‌های آموزشی و نمونه‌های فراوان استفاده می‌شود تا کامپیوتر الگوها را یاد بگیرد و آن‌ها را روی متن‌های جدید اعمال کند.
• مدل‌ شبکه عصبی: در این مدل، از یک شبکه عصبی مصنوعی استفاده می‌شود که شبیه مدلی ساده شده از مغز انسان است. از این شبکه، برای درک و تولید زبانی شبیه زبان انسان استفاده می‌شود. این فناوری به کامپیوترها کمک می‌کند تا زبان انسان را با دقت بیشتری درک کنند و برنامه‌هایی مانند تصحیح و تکمیل خودکار جملات، بات‌های گفتگو و سیستم‌های تشخیص گفتار بسازند.
• رویکردهای آماری: هدف رویکردهای آماری در NLP به دست آوردن ویژگی‌های آماری زبان است. تکنیک‌هایی مانند مدل‌های n-gram، مدل‌های پنهان مارکوف (HMM) و مدل‌های گرافیکی احتمالی برای کارهایی مانند مدل‌سازی زبان، برچسب‌گذاری و تشخیص گفتار استفاده می‌شوند. این رویکردها برای تحلیل زبان، بر استنباط و تخمین آماری تکیه می‌کنند.

• رویکردهای واژگانی: رویکردهای واژگانی بر تجزیه و تحلیل کلمات و معانی آن‌ها تمرکز دارند. منابع واژگانی مانند لغت‌نامه‌ها و اصطلاح‌نامه‌ها برای استخراج اطلاعات معنایی استفاده می‌شوند. در این رویکرد، از روش‌های مختلفی برای سازماندهی لغات مترادف یا هم‌معنا استفاده می‌شود.
• رویکردهای معنایی: در رویکردهای معنایی، هدف درک کل متن است، نه فقط درک تک به تک کلمات! این رویکردها بر معناشناسی جملات و اسناد تمرکز می‌کنند. تکنیک‌هایی مانند تشابه معنایی برای به دست آوردن معنا و روابط بین کلمات و حتی عبارات استفاده می‌شوند.
• رویکردهای ترکیبی: در رویکردهای ترکیبی، چندین تکنیک و مدل برای انجام وظایف مختلف NLP ترکیب می‌شوند. به عنوان مثال، یک رویکرد ترکیبی ممکن است از یک تکنولوژی مبتنی بر قانون برای تجزیه و تحلیل اولیه و سپس از تکنیک‌های یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل بیشتر استفاده کند. این رویکردها از نقاط قوت روش‌های مختلف برای بهبود عملکرد و رفع محدودیت‌های رویکردهای فردی استفاده می‌کنند.

پردازش زبان طبیعی در چه صنایعی مورد استفاده قرار می‌گیرد؟

NLP بسیاری از فرآیندهای تجاری را ساده‌تر کرده است، به خصوص فرآیندهایی که شامل حجم زیادی از داده‌های متنی بدون ساختار مانند ایمیل‌ها، نظرسنجی‌ها، مکالمات شبکه‌های اجتماعی و موارد مشابه هستند. از جمله صنایعی که پردازش زبان طبیعی در آن نقش دارد، عبارتند از:

• صنایع پزشکی: از آنجایی که سوابق پزشکی بیماران به سمت الکترونیکی شدن می‌روند، صنعت پزشکی با حجم زیادی از داده‌های بدون ساختار مواجه می‌شود. NLP می‌تواند برای تجزیه و تحلیل و به دست آوردن بینش‌های جدید در مورد سوابق پزشکی استفاده شود.
• حقوقی: وکیل‌ها برای بررسی یک پرونده باید ساعت‌های زیادی را صرف بررسی اسناد و جستجوی مطالب مرتبط با یک پرونده خاص کنند. فناوری NLP می‌تواند فرآیند کشف قانونی را خودکار کند و با بررسی حجم زیادی از اسناد، زمان و خطای انسانی را کاهش دهد.
• امور مالی: در زمینه مالی، معامله‌گران از فناوری NLP برای استخراج خودکار اطلاعات از اسناد و اخبار شرکت‌ها برای به دست آوردن اطلاعات مرتبط با پرتفوی و تصمیمات تجاری خود استفاده می‌کنند.
• خدمات مشتری: بسیاری از شرکت‌های بزرگ از دستیاران مجازی یا ربات‌های گفتگو برای پاسخگویی به سوالات مشتری و سوالات متداول استفاده می‌کنند.
• بیمه: شرکت‌های بیمه بزرگ از NLP برای بررسی اسناد و گزارش‌های مربوط به خسارت‌ها استفاده می‌کنند تا فرآیند تجارت را ساده‌تر کنند.

مزایای پردازش زبان طبیعی برای کسب ‌و کارها

پردازش زبان طبیعی (NLP) مزایای بی‌شماری را به صورت مستقیم و غیرمستقیم برای اهداف مختلف ارائه می‌دهد. برخی از این مزایا برای کسب وکارها عبارتند از:

• افزایش نرخ تبدیل: NLP به کسب و کارها کمک می‌کند تا با تجزیه و تحلیل نظرات مشتریان، استراتژی‌های بازاریابی و پیام‌های خود را بهبود ببخشند و در نهایت ارتباط بهتری با مخاطبان خود برقرار کنند. این باعث افزایش نرخ تبدیل و فروش خواهد شد.
• نظارت بر شبکه‌های اجتماعی: NLP با تجزیه و تحلیل مکالمات شبکه‌های اجتماعی، به کسب و کارها در شناسایی ترندها و درک احساسات مردم نسبت به برند کمک می‌کند. با این اطلاعات ارزشمند، می‌توان شهرت و وفاداری برند را افزایش داد.
• انجام جستجوهای پیچیده: NLP با انجام جستجوهای پیچیده در داده‌های بزرگ، اطلاعات و بینش‌های مرتبط را به سرعت و با دقت استخراج می‌کند. در نتیجه، تصمیم‌گیری و تنظیم استراتژی بهبود پیدا می‌کند.
• افزایش رضایت مشتری: ارائه خدمات فوری به مشتری، تجزیه و تحلیل احساسات، شناسایی نیازها و ترجیحات مشتری، همگی از نتایج NLP هستند که باعث افزایش رضایت مشتری خواهند شد.
• صرفه‌جویی در هزینه و زمان: NLP با خودکارسازی کارهای تکراری مانند پشتیبانی مشتری و تولید محتوای متنی، به کسب و کارها کمک‌ می‌کند تا در زمان و هزینه صرفه‌جویی کنند.
• مدیریت ریسک: NLP با تجزیه و تحلیل داده‌ها، تهدیدات امنیت سایبری و نقض قوانین را شناسایی می‌کند که باعث کاهش خطرات امنیتی خواهد شد.

چالش‌های NLP

در کنار همه‌ی مزایا و کاربردهایی که پردازش زبان طبیعی ارائه می‌دهد، چالش‌هایی هم وجود دارند که برای رفع آن‌ها تلاش‌های زیادی توسط متخصصان صورت گرفته است. این چالش‌ها عبارتند از:

• تفاوت زبان: تفاوت زبان، به خصوص اگر به دنبال جذب مخاطبان بین‌المللی باشید، یک چالش بزرگ خواهد بود. در نتیجه، باید زمانی را صرف آموزش مجدد سیستم NLP خود برای هر زبان کنید.
• داده‌های آموزشی: حتی بهترین هوش مصنوعی باید زمان قابل توجهی را صرف خواندن و استفاده از یک زبان کند. اگر داده‌های اشتباه یا مشکوک را به سیستم بدهید، چیزهای اشتباهی را یاد می‌گیرد و در نهایت درست کار نمی‌کند.
• زمان توسعه: برای اینکه یک هوش مصنوعی به اندازه کافی آموزش ببیند، باید میلیون‌ها داده را بررسی کند که این فرآیند زمان‌بر خواهد بود.
• ابهامات عبارتی: گاهی حتی برای یک انسان سخت است که ابهامات عبارتی را درک کند. بنابراین، هوش مصنوعی هم ممکن است معنای واضحی در تحلیل کلمات پیدا نکند و از کاربر شفافیت بیشتری بخواهد.
• غلط املایی: برای یک کامپیوتر، تشخیص غلط املایی دشوارتر از انسان است. برای حل این مشکل، باید از یک ابزار NLP با قابلیت تشخیص غلط املایی‌های رایج استفاده کنید.
• سوگیری‌های ذاتی: گاهی ابزارهای NLP سوگیری‌های برنامه‌نویسان خود یا سوگیری‌هایی در مجموعه داده‌های آموزشی وجود دارد را به ارث می‌برند، در نتیجه نتایج ناعادلانه‌ای به دست می‌آید.
• تجزیه و تحلیل احساسات: معنای یک جمله می‌تواند بر اساس احساسات مرتبط با آن تغییر کند و تشخیص دقیق احساسات از متن مستلزم درک نشانه‌های زبانی ظریف، طعنه و کنایه‌ها است.

سخن پایانی

حالا که اطلاعات بیشتری درباره پردازش زبان طبیعی به دست آوردیم، به این مسئله پی می‌بریم که هدف اصلی NLP، پر کردن شکاف بین زبان انسان و کامپیوتر است. NLP فقط مربوط به پردازش متن نیست، بلکه شامل رمزگشایی زبان، رفع ابهامات و استخراج معنا از حجم عظیمی از داده‌های متنی است. NLP روز به روز به پیشرفت خود ادامه می‌دهد تا تعاملات بین انسان و ماشین را بهبود ببخشد. به همین دلیل در آینده، شاهد تحولات عظیمی در ارتباط بین انسان و کامپیوترها از طریق پردازش زبان طبیعی خواهیم بود.

منابع:

aws.amazon.com | www.oracle.com | www.ibm.com | www.coursera.org