معالجة اللغات الطبيعية (NLP)

المفاهيم الرئيسية في البرمجة اللغوية العصبية

تنطوي البرمجة اللغوية العصبية على العديد من المهام الأساسية التي تقسم تعقيدات اللغة إلى مكونات يمكن للآلات تحليلها والتصرف بناءً عليها:

• الترميز: الخطوة الأولية لتقسيم النص إلى وحدات أصغر، مثل الكلمات أو الكلمات الفرعية (الرموز).
• التعرف على الكيانات المسماة (NER): تحديد وتصنيف الكيانات الرئيسية في النص، مثل أسماء الأشخاص والمنظمات والمواقع والتواريخ والقيم النقدية.
• تحليل المشاعر: تحديد النبرة العاطفية أو الرأي الشخصي المعبر عنه في جزء من النص (على سبيل المثال، إيجابي، سلبي، محايد).
• الترجمة الآلية: ترجمة النص أو الكلام تلقائيًا من لغة إلى أخرى، كما يظهر في أدوات مثل Google Translate.
• نمذجة اللغة: بناء النماذج التي تتنبأ باحتمالية تسلسل الكلمات، وهو أمر بالغ الأهمية لمهام مثل توليد النصوص والتعرف على الكلام.

كيف تعمل البرمجة اللغوية العصبية اللغوية العصبية

وعادةً ما تستخدم أنظمة معالجة اللغات الطبيعية نهجًا يعتمد على خط أنابيب. تخضع البيانات النصية الخام أولاً للمعالجة المسبقة للبيانات، والتي تتضمن مهام مثل تنظيف النص (إزالة الأحرف أو التنسيق غير ذي الصلة)، والترميز، وأحيانًا التطبيع (تحويل الكلمات إلى شكل أساسي). بعد المعالجة المسبقة، يتم استخراج الميزات ذات الصلة بالمهمة. يتم بعد ذلك إدخال هذه الميزات في نماذج التعلم الآلي أو نماذج DL للتحليل أو التوليد.

وتعتمد البرمجة اللغوية العصبية الحديثة بشكل كبير على الشبكات العصبية، لا سيما البنى المتطورة مثل الشبكات العصبية المتكررة (RNNs) للبيانات المتسلسلة، ومؤخراً المحولات. وقد أثبتت المحولات، التي تتميز بآليات انتباهها القوية، فعاليتها الاستثنائية في التقاط التبعيات بعيدة المدى والسياق داخل اللغة. وتدعم هذه البنية العديد من النماذج الحديثة، بما في ذلك المتغيرات من نماذج BERT ونماذج GPT مثل GPT-4. تستضيف المنصات البحثية مثل مختارات ACL العديد من الأوراق البحثية التي تشرح بالتفصيل هذه التطورات.

تطبيقات البرمجة اللغويات العصبية اللغوية العصبية

تعمل البرمجة اللغوية العصبية على تشغيل مجموعة واسعة من التطبيقات التي تعمل على تحويل الصناعات وتعزيز التفاعلات اليومية. فيما يلي مثالان بارزان:

1. المساعدون الافتراضيون وروبوتات الدردشة الآلية: تستخدم أنظمة مثل Siri من Apple وAlexa من Amazon Alexa، إلى جانب عدد لا يحصى من روبوتات الدردشة لخدمة العملاء، البرمجة اللغوية العصبية على نطاق واسع. فهي تستخدم التعرّف على الكلام لتحويل الكلمات المنطوقة إلى نص، وفهم اللغة الطبيعية (NLU) لفهم نية المستخدم، وأحياناً توليد النصوص لصياغة الردود.
2. تصفية البريد الإلكتروني غير المرغوب فيه: تقوم تقنيات البرمجة اللغوية العصبية بتحليل محتوى البريد الإلكتروني لتحديد الأنماط المميزة لمحاولات البريد المزعج أو التصيد الاحتيالي. تصنّف الخوارزميات رسائل البريد الإلكتروني بناءً على الكلمات الرئيسية وسمعة المرسل والبنية اللغوية، مما يساعد في الحفاظ على نظافة البريد الوارد وتأمينه.

تشمل التطبيقات الشائعة الأخرى تلخيص النصوص لتلخيص المستندات الطويلة، ومحركات البحث الدلالية التي تفهم معنى الاستعلام بما يتجاوز مجرد مطابقة الكلمات المفتاحية، وأدوات تصحيح القواعد/الأسلوب مثل Grammarly. تعتمد العديد من حالات استخدام الذكاء الاصطناعي المبتكرة بشكل كبير على البرمجة اللغوية العصبية.

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 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 Hugging Face توفر مستودعاً هائلاً من النماذج المدربة مسبقاً (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 وثائقUltralytics لمزيد من الموارد حول تطوير النماذج ونشرها.