مسرد المصطلحات

معالجة اللغات الطبيعية (NLP)

اكتشف مفاهيم وتقنيات وتطبيقات معالجة اللغات الطبيعية (NLP) مثل روبوتات الدردشة الآلية وتحليل المشاعر والترجمة الآلية.

معالجة اللغات الطبيعية (NLP) هو مجال ديناميكي للذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) مخصص لتمكين أجهزة الكمبيوتر من فهم اللغة البشرية وتفسيرها وتوليدها والتفاعل معها بطريقة قيّمة. الهدف النهائي من البرمجة اللغوية العصبية هو سد فجوة التواصل بين البشر والآلات، مما يسمح للبرمجيات بمعالجة وتحليل النصوص وبيانات الكلام على نطاق وسرعة يفوقان القدرات البشرية. ويتضمن ذلك تطوير خوارزميات ونماذج يمكنها التعامل مع التعقيدات والفروق الدقيقة والسياق المتأصل في اللغات الطبيعية.

كيف تعمل البرمجة اللغوية العصبية اللغوية العصبية؟

تستخدم أنظمة البرمجة اللغوية العصبية اللغوية الحاسوبية - النمذجة القائمة على القواعد اللغوية للغة البشرية - إلى جانب نماذج إحصائية ونماذج التعلم العميق لمعالجة البيانات اللغوية. وتبدأ العملية عادةً بالمعالجة المسبقة للبيانات، حيث يتم تقسيم النص الخام إلى وحدات أصغر يمكن التحكم فيها من خلال عملية تسمى الترميز.

وبمجرد تحويلها إلى رموز، تستفيد خطوط أنابيب البرمجة اللغوية العصبية الحديثة من بنيات الشبكات العصبية المتقدمة مثل الشبكات العصبية المتكررة (RNNs) ، ومؤخراً بنية المحولات ذات التأثير الكبير. هذه النماذج، التي تشكل أساس نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) اليوم، تقوم بتحليل العلاقات السياقية بين الكلمات. وهذا يُمكِّنها من أداء مهام معقدة مثل التعرف على النوايا وترجمة اللغات وحتى إنشاء محتوى أصلي. وتحتل مؤسسات رائدة مثل مجموعة ستانفورد للبرمجة اللغوية العصبية ومنظمات مثل جمعية اللغويات الحاسوبية (ACL) موقع الصدارة في هذا البحث.

التطبيقات الواقعية

تعمل البرمجة اللغوية العصبية على تشغيل مجموعة واسعة من التطبيقات التي يستخدمها الكثير منا يومياً. ومن أبرز الأمثلة على ذلك:

  1. الترجمة الآلية: تستخدم أدوات مثل ترجمة Google Translate نماذج متطورة في مجال البرمجة اللغوية العصبية لترجمة النصوص والكلام من لغة إلى أخرى تلقائيًا. تقوم هذه الأنظمة بتحليل بنية الجملة والمعنى في اللغة المصدر ومن ثم توليد ترجمة صحيحة نحويًا ومناسبة من حيث السياق في اللغة الهدف. يتم تدريب هذه النماذج على مجموعات بيانات ضخمة من النصوص المتوازية من مصادر مثل إجراءات الأمم المتحدة.

  2. تحليل المشاعر: تستخدم الشركات البرمجة اللغوية العصبية لتحليل تعليقات العملاء من وسائل التواصل الاجتماعي ومراجعات المنتجات واستطلاعات الرأي. من خلال تصنيف النبرة العاطفية للنص إلى إيجابية أو سلبية أو محايدة، يمكن للشركات الحصول على رؤى حول الرأي العام ورضا العملاء وتصور العلامة التجارية، مما يسمح باتخاذ قرارات قائمة على البيانات.

تشمل التطبيقات الشائعة الأخرى المساعدين الافتراضيين الأذكياء مثل Siri و Alexa، ومرشحات البريد الإلكتروني غير المرغوب فيه، وأدوات تلخيص النصوص، وروبوتات الدردشة لخدمة العملاء.

البرمجة اللغه اللغه العصبية اللغوية العصبية مقابل المفاهيم ذات الصلة

على الرغم من ارتباطها ببعضها البعض، إلا أن البرمجة اللغوية العصبية تختلف عن بعض المصطلحات المشابهة:

  • فهم اللغة الطبيعية (NLU): إن NLU هي مجموعة فرعية من البرمجة اللغوية العصبية تركز بشكل خاص على جانب الفهم - استخراج المعنى والمقصد والسياق من اللغة. البرمجة اللغوية العصبية أوسع نطاقًا وتشمل أيضًا مهام مثل توليد النصوص وتوليف الكلام.
  • توليد النص: هذه قدرة أو مهمة محددة داخل البرمجة اللغوية العصبية تركز على إنتاج نص شبيه بالإنسان. على الرغم من أنها جزء أساسي من العديد من تطبيقات البرمجة اللغوية العصبية (مثل روبوتات الدردشة أو الترجمة)، إلا أنها لا تغطي جوانب الفهم أو التحليل في البرمجة اللغوية العصبية.
  • الرؤية الحاسوبية (CV): تتعامل السيرة الذاتية مع تفسير المعلومات وفهمها من المدخلات المرئية مثل الصور ومقاطع الفيديو، مع التركيز على مهام مثل اكتشاف الأشياء أو تجزئة الصور. وعلى العكس من ذلك، تركز البرمجة اللغوية العصبية على البيانات اللغوية. ومع ذلك، يتقاطع المجالان بشكل متزايد في النماذج متعددة الوسائط التي تعالج كلاً من النصوص والصور، مما يتيح تطبيقات مثل التعليق التلقائي على الصور. يمكنك قراءة المزيد حول الربط بين البرمجة اللغوية العصبية والسيرة الذاتية. تتخصص شركة Ultralytics في السيرة الذاتية، حيث تقدم نماذج مثل Ultralytics YOLO11 للمهام التي تتطلب دقة وسرعة عالية.

الأدوات والمنصات

غالبًا ما يتضمن تطوير تطبيقات البرمجة اللغوية العصبية ونشرها الاستفادة من المكتبات والمنصات المتخصصة:

  • المكتبات: توفر المكتبات مفتوحة المصدر مثل spaCy و NLTK أدوات لمهام البرمجة اللغوية العصبية الشائعة مثل الترميز والتحليل والتعرف على الكيانات.
  • المنصات: يوفر Hugging Face مستودعًا هائلاً من النماذج المدربة مسبقًا (خاصةً المحولات) ومجموعات البيانات والأدوات التي تسرّع عملية التطوير بشكل كبير. لإدارة دورة حياة نماذج التعلم الآلي من البداية إلى النهاية، بما في ذلك النماذج المستخدمة في البرمجة اللغوية العصبية أو خطوط أنابيب السيرة الذاتية والبرمجة اللغوية العصبية المدمجة، توفر منصات مثل Ultralytics HUB قدرات قوية في مجال MLOps، مما يسهل التدريب والنشر والمراقبة. استكشف وثائق Ultralytics لمزيد من الموارد حول تطوير النماذج ونشرها.

انضم إلى مجتمع Ultralytics

انضم إلى مستقبل الذكاء الاصطناعي. تواصل وتعاون ونمو مع المبتكرين العالميين

انضم الآن
تم نسخ الرابط إلى الحافظة