معالجة اللغة الطبيعية
معالجة اللغة الطبيعية البرمجة اللغوية العصبية (NLP) هي موضوع متعدد التخصصات يتضمن الذكاء الاصطناعي واللغويات وعلوم الكمبيوتر وغيرها من التخصصات. يستكشف هذا الكتاب مشكلة السماح لأجهزة الكمبيوتر بمعالجة اللغة الطبيعية.
تعتمد معالجة اللغة الطبيعية على تقنيات وموارد مثل البيانات الضخمة ورسوم المعرفة والتعلم الآلي واللغويات لتحقيق التفاعل بين أجهزة الكمبيوتر واللغة الطبيعية.
بناءً على المدخلات والمخرجات للغة الطبيعية، يمكن تقسيم معالجة اللغة الطبيعية إلى مجالين تقنيين:
- تتوافق لغة الإدخال الطبيعية للكمبيوتر معفهم اللغة الطبيعية ؛
- تتوافق اللغة الطبيعية لمخرجات الكمبيوتر معتوليد اللغة الطبيعية .
صعوبات البرمجة اللغوية العصبية
تتركز صعوبات البرمجة اللغوية العصبية على الغموض، والمتانة، والاعتماد على المعرفة، والفهم السياقي، وما إلى ذلك.
حاليًا، هناك ثلاث طرق لتنفيذ معالجة اللغة الطبيعية: الأساليب القائمة على القواعد، والأساليب الإحصائية، والتعلم العميق.
التطبيقات الرئيسية للبرمجة اللغوية العصبية
- تحويل النص إلى كلام
- تركيب الكلام
- التعرف على الكلام
- تقسيم الكلمات الصينية
- وسم أجزاء الكلام
- التحليل
- توليد اللغة الطبيعية
- تصنيف النص
- الإجابة على الأسئلة
- الترجمة الآلية
- التلخيص التلقائي
- الاستلزام النصي
- استرجاع المعلومات
- استخراج المعلومات
- تدقيق النصوص
اتجاهات تطوير البرمجة اللغوية العصبية
- لقد تم التشكيك في القواعد النحوية والدلالية التقليدية. مع صعود بناء النصوص وعلم اللغويات، أصبحت معالجة النصوص الحقيقية على نطاق واسع هي الاتجاه الرئيسي في مجال معالجة اللغة الطبيعية.
- تكتسب أساليب الرياضيات الإحصائية اهتمامًا متزايدًا، ويستخدم مجال معالجة اللغة الطبيعية بشكل متزايد أساليب التعلم الآلي لاكتساب المعرفة اللغوية؛
- يتم التركيز على المعالجة السطحية والعميقة، وعلى الأساليب الإحصائية والأساليب القائمة على القواعد، وبالتالي تشكيل نظام هجين؛
- تضع البرمجة اللغوية العصبية (NLP) التركيز المتزايد على تطبيق المفردات، وقد ظهرت نزعة قوية نحو "المعجمية". لقد أصبح بناء قاعدة معرفية للمفردات محل اهتمام مشترك.