مسرد المصطلحات

معالجة اللغات الطبيعية (NLP)

استكشف معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، وهي التقنية التي تمكّن الحواسيب من فهم اللغة البشرية وتفسيرها ومعالجتها اللغة البشرية ومعالجتها.

تعد معالجة اللغات الطبيعية (NLP) فرعًا متخصصًا من فروع الذكاء الاصطناعي (AI) و وعلوم الكمبيوتر التي تركز على التفاعل بين أجهزة الكمبيوتر و البشر من خلال اللغة الطبيعية. والهدف النهائي من البرمجة اللغوية العصبية هو قراءة وفك رموز وفهم وفهم وفهم اللغات البشرية بطريقة ذات قيمة. وهو يسد الفجوة بين التواصل البشري وفهم الكمبيوتر, تمكين الأنظمة من معالجة كميات هائلة من النصوص غير المنظمة وبيانات الكلام بكفاءة. من روبوتات الدردشة الآلية إلى خدمات الترجمة، تعمل البرمجة اللغوية العصبية على تشغيل العديد من التفاعلات الرقمية التي نختبرها يوميًا.

كيف تعمل البرمجة اللغوية العصبية اللغوية العصبية

تقوم أنظمة البرمجة اللغوية العصبية بتقسيم اللغة إلى أجزاء عنصرية أقصر لفهم العلاقات بينها وكيفية تعمل معًا لخلق المعنى. تتضمن هذه العملية عدة مراحل وتقنيات رئيسية:

• الترميز: الخطوة الأولى في معظم خطوط أنابيب معالجة اللغات الطبيعية، حيث يتم تقسيم النص الخام إلى وحدات أصغر تسمى الرموز (كلمات أو كلمات فرعية أو أحرف).
• النمذجة الإحصائية: اعتمدت البرمجة اللغوية العصبية المبكرة على الأنظمة القائمة على القواعد، لكن المناهج الحديثة تستخدم التعلّم الآلي (ML) لتعلّم الأنماط من مجموعات البيانات الكبيرة.
• التعلُّم العميق (DL): الشبكات العصبية المتقدمة الشبكات العصبية، خاصةً الشبكات العصبية المتكررة (RNNs) و المحولات التي أحدثت ثورة في هذا المجال. إن بنية المحولات، التي تم تقديمها في الورقة الانتباه هو كل ما تحتاجهتسمح للنماذج بالتعامل مع التبعيات بعيدة المدى في النص، وهي أساس النماذج اللغوية الحديثة نماذج اللغات الكبيرة الحديثة (LLMs) مثل GPT-4 و BERT.

تطبيقات واقعية

البرمجة اللغوية العصبية جزء لا يتجزأ من العديد من التقنيات الحديثة. وفيما يلي مثالان ملموسان على تطبيقها:

1. تحليل المشاعر في مجال التمويل و البيع بالتجزئة:تستخدم الشركات والمؤسسات المالية البرمجة اللغوية العصبية لقياس الرأي العام من خلال تحليل النصوص من وسائل التواصل الاجتماعي والأخبار ومراجعات العملاء. من خلال تصنيف النبرة العاطفية للنص على أنها إيجابية أو سلبية أو محايدة، يمكن للشركات التنبؤ باتجاهات سوق الأسهم أو تقييم سمعة العلامة التجارية. أدوات مثل ستانفورد CoreNLP غالبًا ما تُستخدم في مثل هذه المهام.
2. التوثيق السريري في الرعاية الصحية:في المجال الطبي، تستخرج البرمجة اللغوية العصبية تلقائيًا المعلومات المهمة من الملاحظات السريرية غير المنظمة، مثل أعراض المريض وتشخيصاته وأدويته. يعمل هذا على أتمتة عمليات الترميز (مثل التصنيف الدولي للأمراض ICD-10)، ويحسن من مخاطر المرضى والتنبؤ بمخاطر المرضى، وتبسيط سير العمل الإداري، كما أوضحت الأبحاث التي أجرتها منظمات مثل المعاهد الوطنية للصحة (NIH).

البرمجة اللغوية العصبية مقابل المفاهيم ذات الصلة

وعلى الرغم من أن البرمجة اللغوية العصبية مجال واسع، إلا أنه غالبًا ما يتم الخلط بينه وبين مجالات فرعية محددة أو تقنيات ذات صلة:

• فهم اللغة الطبيعية (NLU):NLU هي مجموعة فرعية من البرمجة اللغوية العصبية تركز تحديدًا على فهم القراءة الآلية - تحديد المعنى و القصد من وراء النص. بينما تتضمن البرمجة اللغوية العصبية المعالجة والتوليد، فإن وحدة معالجة اللغات الطبيعية تتعامل بدقة مع الفهم.
• الرؤية الحاسوبية (CV):تركز السيرة الذاتية على تفسير البيانات المرئية (الصور/الفيديو)، بينما تركز البرمجة اللغوية العصبية على البيانات اللغوية. ومع ذلك، فإن هذه المجالات تتقارب بشكل متزايد في تطبيقات الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط، مثل الصور أو الإجابة عن الأسئلة المرئية. يتخصص Ultralytics في السيرة الذاتية مع نماذج مثل YOLO11ولكن دمج السيرة الذاتية بفعالية مع البرمجة اللغوية العصبية (على سبيل المثال، عبر YOLO) يسمح باكتشاف المفردات المفتوحة باستخدام المطالبات النصية.

مثال على الكود: التعرف على الكيانات المسماة

إحدى المهام الشائعة في البرمجة اللغوية العصبية هي التعرف على الكيانات المسماة (NER)الذي يحدد ويصنف الكيانات الرئيسية في النص. يستخدم المثال التالي المثال الشهير spaCy مكتبة ل لاستخراج الكيانات، وهو سير عمل مشابه لكيفية استخدام ultralytics للكشف عن الأجسام.

# Install spaCy: pip install spacy
# Download model: python -m spacy download en_core_web_sm
import spacy

# Load a pre-trained standard NLP model
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")

# Process a text string containing entities
text = "Ultralytics launched YOLO11 in Madrid this year."
doc = nlp(text)

# Iterate over detected entities and print their label
for ent in doc.ents:
    print(f"Entity: '{ent.text}' | Label: {ent.label_}")
# Output: Entity: 'Ultralytics' | Label: ORG, Entity: 'YOLO11' | Label: PRODUCT, ...

الأدوات والموارد الرئيسية للبرمجة اللغوية العصبية

يتطلب تطوير تطبيقات البرمجة اللغوية العصبية أدوات قوية. إن Python يوفر النظام البيئي مكتبات ممتازة:

• سباسي: مصممة للاستخدام في الإنتاج، وتقدم نماذج سريعة ودقيقة نماذج مدربة مسبقًا للعديد من اللغات.
• NLTK (مجموعة أدوات اللغة الطبيعية): منصة رائدة لـ لبناء برامج Python للعمل مع بيانات اللغة البشرية، وهي مثالية للتدريس والبحث.
• منصةUltralytics : بينما تركز على الرؤية، تدعم المنصة تدعم المنصة دورة حياة نماذج الذكاء الاصطناعي، ومع ظهور النماذج متعددة الوسائط، فإنها تسهل إدارة أنظمة الذكاء الاصطناعي المعقدة.

للتعمق أكثر في كيفية الجمع بين البرمجة اللغوية العصبية والرؤية الحاسوبية، اقرأ دليلنا عن الربط بين البرمجة اللغوية العصبية والرؤية الحاسوبية.