معالجة اللغات الطبيعية (NLP)

معالجة اللغة الطبيعية (NLP) هي فرع ديناميكي من الذكاء الاصطناعي (AI) يركز على التفاعل بين أجهزة الكمبيوتر واللغة البشرية. على عكس البرمجة التقليدية التي تعتمد على مدخلات دقيقة ومنظمة، تتيح معالجة اللغة الطبيعية (NLP) للأجهزة فهم اللغة البشرية وتفسيرها وتوليدها بطريقة قيّمة وذات مغزى. من خلال الجمع بين اللغويات الحاسوبية ونماذج الإحصاء والتعلم الآلي و التعلم العميق (DL) ، تتيح معالجة اللغة الطبيعية (NLP) للأنظمة معالجة البيانات النصية والصوتية بهدف استخراج المعنى والمشاعر والسياق.

الآليات الأساسية

في جوهره، يتضمن NLP تحويل النص الخام إلى تنسيق رقمي يمكن للكمبيوتر معالجته، وهي خطوة غالبًا ما تتحقق من خلال الترميز وإنشاء التضمينات. تستخدم الأنظمة الحديثة بنية Transformer، التي تستخدم آلية الانتباه الذاتي لتقييم أهمية الكلمات المختلفة في الجملة بالنسبة لبعضها البعض. وهذا يسمح للنماذج بالتعامل مع التبعيات طويلة المدى والفروق الدقيقة مثل السخرية أو التعابير الاصطلاحية، التي كان من الصعب على الشبكات العصبية المتكررة (RNN) التعامل معها.

تطبيقات واقعية

تكنولوجيا البرمجة اللغوية العصبية موجودة في كل مكان في البرمجيات الحديثة، حيث تدعم الأدوات التي تستخدمها الشركات والأفراد يوميًا لتبسيط العمليات وتحسين تجارب المستخدمين.

• أتمتة خدمة العملاء: تستخدم العديد من الشركات روبوتات الدردشة والوكلاء الآليين للتعامل مع استفسارات العملاء. تستخدم هذه الأنظمة تحليل المشاعر لتحديد النبرة العاطفية وراء الرسالة - وتحديد ما إذا كان العميل راضياً أو محبطاً أو يطرح سؤالاً - مما يسمح بإعطاء الأولوية للردود. توفر أدوات مثل Google Natural Language API للمطورين نماذج مدربة مسبقاً لتنفيذ هذه الميزات بسرعة.
• تكامل الرؤية واللغة: في مجال الرؤية الحاسوبية (CV)، تسمح NLP بالكشف عن "المفردات المفتوحة". بدلاً من تدريب نموذج على قائمة ثابتة من الفئات (مثل 80 فئة في COCO )، تستخدم نماذج مثل YOLO مشفرات نصية لتحديد الكائنات بناءً على أوصاف اللغة الطبيعية. يتيح هذا الجسر للمستخدمين العثور على عناصر محددة، مثل "شخص يرتدي خوذة حمراء"، دون إعادة تدريب النموذج.
• ترجمة اللغات: تستفيد خدمات مثل Google من الترجمة الآلية لتحويل النصوص من لغة إلى أخرى على الفور، مما يكسر حواجز التواصل العالمية.

التمييز بين المصطلحات ذات الصلة

لفهم نطاق NLP، من المفيد التمييز بينه وبين المفاهيم الوثيقة الصلة به في مجال علم البيانات:

• فهم اللغة الطبيعية (NLU): في حين أن NLP هو المجال الشامل، فإن NLU هو مجموعة فرعية محددة تركز على فهم القراءة. يتعامل NLU مع تحديد المقصد والمعنى وراء النص، والتعامل مع الغموض والسياق.
• نماذج اللغة الكبيرة (LLMs): نماذج اللغة الكبيرة(LLMs)، مثل سلسلة GPT أو Llama، هي نماذج تعلم عميق ضخمة تم تدريبها على بيتابايت من البيانات. وهي الأدوات المستخدمة لأداء مهام NLP المتقدمة، والقادرة على توليد النصوص والتفكير المنطقي.
• التعرف الضوئي على الحروف (OCR): OCR هو تحويل صور النصوص (المستندات الممسوحة ضوئيًا) إلى نصوص مشفرة آليًا. يتولى NLP المهمة بعد أن يقوم OCR برقمنة المحتوى لفهم ما هو مكتوب.

مثال على الكود: ربط النص بالرؤية

يوضح المثال التالي كيفية تفاعل مفاهيم NLP مع الرؤية الحاسوبية. نستخدم ultralytics حزمة لتحميل نموذج يفهم المطالبات النصية. من خلال تعريف فئات مخصصة باللغة الطبيعية ، نستخدم المفردات الداخلية للنموذج (التضمينات) detect في الصورة.

from ultralytics import YOLOWorld

# Load a model with vision-language capabilities
model = YOLOWorld("yolov8s-world.pt")

# Define NLP-based search terms (classes) for the model to find
# The model uses internal text embeddings to understand these descriptions
model.set_classes(["blue bus", "pedestrian crossing", "traffic light"])

# Run inference to detect objects matching the text descriptions
results = model.predict("city_scene.jpg")

# Show the results
results[0].show()

الأدوات والتوجهات المستقبلية

غالبًا ما يتطلب تطوير تطبيقات NLP مكتبات قوية. يستخدم الباحثون بشكل متكرر PyTorch لبناء بنى عصبية مخصصة، بينما تظل مجموعة أدوات اللغة الطبيعية (NLTK) أساسية لمهام المعالجة المسبقة التعليمية . بالنسبة لمعالجة النصوص على مستوى الإنتاج، يتم اعتماد spaCy على نطاق واسع لفعاليته .

مع تطور الذكاء الاصطناعي، أصبح تقارب الأساليب اتجاهاً رئيسياً. تتجه المنصات نحو سير عمل موحد حيث يتم التعامل مع الرؤية واللغة كتيارات بيانات مترابطة. تعمل Ultralytics على تبسيط دورة الحياة هذه، حيث توفر أدوات لإدارة مجموعات البيانات، وتوضيح الصور، وتدريب أحدث النماذج. بينما يتعامل NLP مع الجانب اللغوي، تضمن نماذج الرؤية عالية الأداء مثل YOLO26 معالجة البيانات المرئية بالسرعة والدقة المطلوبة لتطبيقات الحافة في الوقت الفعلي، مما يخلق تجربة سلسة لأنظمة الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط.