اكتشف كيف تُحلّل spaCy بنية اللغة الطبيعية من خلال التصنيف الإملائي، وتحليل الربط النحوي، وتحديد الكيانات المعرفة، لفهم المعنى الحقيقي للنصوص وربط الكلمات ببعضها، مما يُمكّن تطوير تطبيقات ذكية تفهم النصوص كما يفهمها الإنسان.

في سياق تطوير تطبيقات فهم اللغة الطبيعية، تُعد تقنيات التصنيف النحوي (POS Tagging)، وتحليل الاعتماد النحوي (Dependency Parsing)، وتحديد الكيانات المعرفة (NER) أدوات حاسمة لفهم البنية والمعنى الخفي وراء النصوص. تُصنف هذه التقنيات في مكتبة spaCy، التي تُعد من الأدوات الرائدة في معالجة اللغة الطبيعية، حيث تُمكّن المطورين من تحليل النصوص بدقة عالية. أولًا، يُصنف كل كلمة في الجملة حسب وظيفتها النحوية باستخدام التصنيف النحوي، مثل تحديد ما إذا كانت الكلمة اسمًا (NOUN)، فعلًا (VERB)، صفة (ADJ)، أو حرف جر (ADP). على سبيل المثال، في الجملة "أحب روما، إنها أفضل مدينة في العالم"، يُصنف "روما" كاسم (NOUN)، و"أحب" كفعل ماضٍ (VBD)، و"أفضل" كصفة (ADJ). هذه التصنيفات تُستخدم لفهم الدور الذي تلعبه كل كلمة في الجملة، وتُستمد من نماذج إحصائية تأخذ بعين الاعتبار السياق والكلمات المجاورة. ثانيًا، يُستخدم تحليل الاعتماد النحوي لفهم العلاقات بين الكلمات، حيث يُمثل كل علاقة كاتصال مباشر من كلمة رئيسية (العمود الفقري للجملة) إلى كلمة تابعة (الابن). على سبيل المثال، في عبارة "سيارة حمراء"، تكون "السيارة" هي الكلمة الرئيسية (ROOT)، و"حمراء" تُعد صفة تابعة (amod) تصفها. يُمكن استخراج هذه العلاقات باستخدام السمة token.dep_ في spaCy، وعرضها بصريًا عبر أدوات التصور مثل displacy، مما يُظهر البنية التصورية للجملة كشجرة تُظهر كيفية ارتباط الكلمات. ثالثًا، يُركز التعرف على الكيانات المعرفة (NER) على تحديد الأسماء الخاصة التي تمثل كيانات واقعية مثل المدن (Rome)، الدول (Italy)، أو الشركات (Google). في الجملة "روما هي أفضل مدينة في إيطاليا حسب بحثي على جوجل"، يُحدد spaCy كيانين: "روما" كـ GPE (دول، مدن، ولايات)، و"إيطاليا" كـ GPE أيضًا، و"جوجل" كـ ORG (منظمة). هذه المعلومات تُستخرج عبر السمة doc.ents، وتُمكن من استخراج بيانات مفيدة مثل الأماكن، الأشخاص، والمنظمات من النصوص. باستخدام أدوات مثل spacy.explain()، يمكن التعرف على المعاني الدقيقة للرموز النحوية أو أنواع الكيانات، مما يعزز دقة التحليل. كما يُمكن تصور النتائج النهائية بسهولة عبر displacy، سواء من حيث الاعتماد النحوي أو الكيانات المعرفة. باختصار، تُشكل هذه التقنيات الثلاثة أساس فهم اللغة الطبيعية بعمق، حيث تُمكّن الأنظمة من التمييز بين الكلمات، وفهم كيفية ارتباطها، وتحديد ما تمثله في العالم الحقيقي. وتساهم مكتبة spaCy في تسهيل هذه العمليات عبر واجهة برمجية واضحة وفعّالة، مما يجعلها أداة لا غنى عنها لتطوير تطبيقات ذكية تتعامل مع النصوص بلغة بشرية حقيقية.