رمزگشایی از فناوریِ جادوییِ پردازش زبان طبیعی؛ مروری بر پیشینه، نقاط عطف، کاربردها و محدودیت‌ها
در ماه‌های اخیر، ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی به محبوبیت چشم‌گیری دست یافته‌اند و کاربران زیادی [به طور روزانه] از این سرویس‌ها برای تولید متن، تصویر، صوت و … استفاده می‌کنند. بنابراین، بدنیست با یکی از فناوری‌های زیرساختی آن‌ها یعنی «پردازش زبان طبیعی» یا همان NLP معروف، آشنا شویم. این فناوری که در واقع ترکیبی از هوش مصنوعی، علوم زبان‌شناسی و هم‌چنین علوم کامپیوتر است، کامپیوترها را قادر به درک و پردازش زبان ارتباطی انسان‌ها می‌سازد. در دنیای تکنولوژی-محور امروز، NLP نه‌تنها باعث تعامل راحت‌تر انسان با کامپیوتر می‌شود، بلکه به یکی از ابزارهای مهم و حیاتی در کسب‌وکارها، دانشگاه‌ها، امور شخصی و … تبدیل شده‌است.
همان‌طور که می‌دانید، کامپیوترْ سخت‌افزاری برای اجرای فرامین انسان‌هاست. از این رو، انسان‌ها برای طراحی و توسعهٔ سرویس‌های گوناگون، نیازمند دانش برنامه‌نویسی و نوشتن کدهای مورد نیاز برای اجرای آن برنامه‌ها هستند. هدف اصلی افزایش پژوهش‌ها در حوزهٔ زبان‌شناسی، هوش مصنوعی و علوم کامپیوتر، دستیابی به فناوری نظیر NLP برای پرکردنِ شکافِ بین ارتباطات انسانی و درک کامپیوتر از آن‌هاست. این روزها به شکل آشکار می‌بینیم که NLP با توسعهٔ الگوریتم‌ها و مدل‌هایی با قابلیت تجزیه‌وتحلیل، درک و تولید محتوا به زبان انسان، نحوهٔ تعامل ما با تکنولوژی را به طور کلی دگرگون ساخته‌است. این فناوری حدود یک دههٔ پیش در دستیارهای صوتی شخصی نظیر سیری، الکسا و … مورد استفاده قرار گرفت اما در ماه‌های اخیر به دلیل معرفی و همه‌گیری چت‌بات‌های هوش صمنوعی مانند ChstGPT، Bard و …، فناوری NLP هم بیش‌تر مورد توجه رسانه‌ها و مردم قرار گرفته‌است.
از همهٔ این‌ها که بگذریم، با افزایش سرسام‌آور و نماییِ حجم داده‌هایی که به صورت روزانه توسط ما انسان‌ها تولید می‌شود، اهمیت توسعهٔ ابزارها و الگوریتم‌هایی جهت پردازش زبان طبیعی - یعنی زبان ارتباطی انسان‌ها - بیش از پیش نمایان شده‌است. به همین دلیل، NLP با پردازش حجم وسیعی از داده‌ها، نه‌تنها اطلاعات ارزش‌مندی را از بین داده‌های غیرساخت‌یافته کاوش می‌کند، بلکه فرآیند تصمیم‌گیری توسط کسب‌وکارها را تسهیل کرده و علاوه بر آن، تجربهٔ خوشایندتری هم برای مشتریان فراهم می‌کند. در مقالهٔ حاضر، ضمن بیان کاسنپت‌ها و مفاهیم بنیادی NLP، تاریخچهٔ این فناوری حیرت‌انگیز را مرور کرده و نگاهی بر تکنیک‌ها، کاربردها، محدودیت‌های فعلی و آیندهٔ جذاب آن انداخته‌ایم. با ما همراه باشید.
پردازش زبان طبیعی (NLP) دقیقا چیست؟
اگر بخواهیم ساده بگوییم، پردازش زبان طبیعی (موسوم به NLP) در واقع شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که کامپیوترها را قادر به درک، تفسیر، تجزیه‌وتحلیل و پردازش زبان انسان می‌سازد. به عبارت دیگر، NLP تعامل انسان با کامپیوتر و پردازش حجم عظیمی از داده‌های تولیدشده به زبان انسان را امکان‌پذیر می‌کند. این فناوری را می‌توان ترکیبی از «زبان‌شناسیِ محاسباتی و مدل‌سازی مبتنی بر قوانین زبان انسان» و «مدل‌های آماری، یادگیری ماشین و یادگیری تقویتی» در نظر گرفت. این علوم در کنار یک‌دیگر به کامپیوتر در پردازش زبان انسان در قالب متن/صوت ورودی و ‘درک کامل‘ منظور و مقصود نویسنده/گوینده کمک می‌کنند.
احتمالا حالا دیگر متوجه شده‌اید که هرگاه از ابزارهای ترجمه و خلاصه‌سازی متن، دستیارهای صوتی، نرم‌افزارهای تبدیل صوت به متن، راهنمایی دستیار صوتی تعبیه‌شده در نرم‌افزارهای GPS و … استفاده می‌کنید، در واقع در حال کار با فناوری اعجازانگیر NLP هستید. امروزه به لطف پیش‌رفت تکنولوژی در حوزهٔ سخت‌افزار و نرم‌افزار، فرآیند پردازش زبان طبیعی در سرویس‌های مذکور به صورت Realtime انجام می‌شود. اگرچه بسیاری از محصولات و سرویس‌های مبتنی بر NLP برای کاربران و مصرف‌کنندگان عادی طراحی می‌شوند، اما این فناوری نقش تأثیرگذاری در ساده‌سازی کسب‌وکارها، افزایش بهره‌وری کارمندان، بهبود رضایت‌مندی مشتریان و … ایفا می‌کند.
تاریخچهٔ مختصری از پردازش زبان طبیعی (NLP)
شاید برایتان جالب باشد اگر بدانید تاریخچهٔ پردازش زبان طبیعی - یا همان NLP - به قرن هفدهم میلادی بر می‌گردد. در آن زمان، فیلسوفانی مانند Leibniz و Descartes کدهای زبانی را به منظور تسهیل ارتباط افراد با زبان‌های مختلف پیشنهاد کردند. اگرچه طرح‌های این‌چنینی تا امروز به صورت تئوری باقی مانده‌اند و هیچ‌یک از آن‌ها منجر به طراحی و توسعهٔ یک ابزار واقعی مختص این کار نشد.
در سال‌های دههٔ ۵۰ میلادی، تلاش‌های زیادی برای توسعهٔ یک مترجم کامپیوتری قابل اتکا صورت گرفت اما سرعت پیش‌رفت تحقیقات در این زمینه بسیار کند بود و علاوه بر این، نتایج حاصل از آن هم چندان رضایت‌بخش نبود. متأسفانه بعد از گزارش «کمیتهٔ شورای پردازش خودکار» یا همان ALPAC مبنی بر عدم اثربخشی و موفقیت تحقیقات ۱۰-ساله در برآورده‌کردن انتظارات، بخش قابل‌توجه‌ای از بودجهٔ مربوط به پژوهش در این حوزه کاهش یافت. بنابراین، از آن سال تا اواخر دههٔ ۸۰ میلادی که اولین سیستم‌های مترجم کامپیوتریِ آماری توسعه یافتند، تحقیقات بسیار کمی در زمینهٔ NLP صورت گرفت.
تا دههٔ ۸۰ میلادی، بسیاری از سیستم‌های NLP بر پایهٔ مجموعهٔ حجیم و پیچیده‌ای از قوانین دست‌نوشتهٔ انسان توسعه یافته‌بودند. خوش‌بختانه اواخر دههٔ ۸۰ میلادی با معرفی الگوریتم‌های یادگیری ماشین مخصوص پردازش زبان، انقلاب بزرگی در حوزهٔ پردازش زبان طبیعی رخ داد. به لطف این الگوریتم‌ها، سیستم‌های NLP می‌توانستند حجم عظیمی از داده‌ها را پردازش کرده، اطلاعات مهم و معنادار آن را یاد گرفته و [در نتیجه] عملکردشان را به مرور زمان بهبود دهند.
با پیش‌رفت تکنولوژی و توسعهٔ رویکردهای مبتنی بر یادگیری عمیق، سیستم‌های NLP کنونی نه‌تنها می‌توانند نحوهٔ بازنمایی زبان در حجم وسیعی از اطلاعات را یاد بگیرند، بلکه توانایی مقابله با پدیده‌های پیچیدهٔ زبانی مانند ابهام و … را نیز خواهندداشت.
منابع:
https://www.ibm.com/topics/natural-language-processing
https://www.geeksforgeeks.org/natural-language-processing-overview/
https://www.geeksforgeeks.org/top-7-applications-of-natural-language-processing/
https://www.javatpoint.com/nlp
https://www.dataversity.net/a-brief-history-of-natural-language-processing-nlp/
https://hbr.org/2022/04/the-power-of-natural-language-processing
https://severinperez.medium.com/the-most-influential-nlp-papers-on-google-scholar-9df707f55259
https://www.digital-adoption.com/nlp-techniques/
https://www.wgu.edu/blog/12-applications-natural-language-processing2108.html
https://www.deeplearning.ai/resources/natural-language-processing/
