پردازش زبان طبیعی (NLP) رایانه‌ها را قادر می‌سازد تا زبان انسان را درک، تحلیل و تولید کنند. کسب‌وکارها از NLP برای وظایفی مانند تحلیل احساسات، ترجمه ماشینی، خلاصه‌سازی متن، استخراج اطلاعات، جستجو و هوش مصنوعی مکالمه‌محور در صنایعی از جمله مراقبت‌های بهداشتی، مالی، خرده‌فروشی و بازاریابی استفاده می‌کنند.
از آنجایی که سازمان‌ها به‌طور فزاینده‌ای به دنبال آزادسازی ارزش از داده‌های غیرساختاریافته هستند، NLP به یکی از سریع‌ترین حوزه‌های در حال رشد در هوش مصنوعی تبدیل شده است. «گرند ویو ریسرچ» (Grand View Research) برآورد می‌کند که بازار جهانی NLP از ۵۹.۷ میلیارد دلار در سال ۲۰۲۴ به نزدیک به ۴۴۰ میلیارد دلار تا سال ۲۰۳۰ رشد خواهد کرد که نشان‌دهنده پذیرش سریع سازمانی در صنایع مختلف است.
کسب‌وکارها چگونه می‌توانند از NLP بهره ببرند؟ ارزشمندترین کاربردهای آن چیست؟ این مقاله با تکیه بر تجربه یک شرکت هوش مصنوعی در ارائه راهکارهای NLP برای سازمان‌های مراقبت‌های بهداشتی، به بررسی وظایف اصلی، موارد استفاده در دنیای واقعی و چالش‌های کنونی این فناوری می‌پردازد.
چگونه شرکت‌ها از NLP استفاده می‌کنند
کسب‌وکارها از پردازش زبان طبیعی (NLP) برای تحلیل داده‌های غیرساختاریافته و تبدیل آن‌ها به بینش‌های کاربردی جهت تصمیم‌گیری استفاده می‌کنند. هم‌زمان با افزایش مداوم حجم داده‌های غیرساختاریافته، NLP سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا اطلاعات ذخیره‌شده در توییت‌ها، وبلاگ‌ها، تصاویر، ویدیوها، پروفایل‌های شبکه‌های اجتماعی و سایر منابع را پردازش کنند. هر کسب‌وکاری که به تحلیل داده‌ها وابسته است. از تفسیر پیام‌های متنی کوتاه گرفته تا خلاصه‌سازی مجموعه‌های بزرگی از اسنادمی‌تواند از NLP بهره‌مند شود.
سیستم‌های پیشرفته معمولاً هم شامل NLP و هم الگوریتم‌های یادگیری ماشین هستند که این امر تعداد وظایفی را که این سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند انجام دهند، افزایش می‌دهد. در این حالت، آن‌ها با برچسب‌گذاری، تحلیل و انجام اقدامات مشخص بر اساس نتایج، از زبان انسان رازگشایی می‌کنند. برای مثال، سیری (Siri) یا الکسا (Alexa) را در نظر بگیرید؛ آن‌ها دستیارهای مبتنی بر هوش مصنوعی هستند که گفتار انسان را با استفاده از الگوریتم‌های NLP و تشخیص صدا تفسیر کرده و سپس بر اساس تجربیات قبلی که از طریق الگوریتم‌های یادگیری ماشین کسب کرده‌اند، واکنش نشان می‌دهند.
برای ورود به جزئیات بیشتر، نقش یادگیری ماشین در پردازش زبان طبیعی و تحلیل متن، در ارتقای ویژگی‌های NLP و تبدیل متن غیرساختاریافته به بینش‌های ارزشمند نهفته است. بنابراین، یک رویکرد معمول به این صورت است: شما مدلی را برای انجام یک وظیفه آموزش می‌دهید، سپس درستی مدل را تأیید کرده و آن را برای حل مسئله به کار می‌گیرید. در ادامه، وظایف اصلی که به کمک NLP انجام می‌شوند آورده شده است.
حوزه‌های کاربردی کلیدی NLP
- جستجو: الگوریتم‌های NLP عناصر خاصی را در متن شناسایی می‌کنند. شما می‌توانید کلمات کلیدی را در یک سند جستجو کنید، یک جستجوی زمینه‌ای برای کلمات مترادف انجام دهید، کلمات دارای غلط املایی یا ورودی‌های مشابه را شناسایی کنید و موارد دیگر.
- ترجمه ماشینی: این مورد معمولاً شامل ترجمه یک زبان طبیعی به زبانی دیگر با حفظ معنا و تولید متنی روان به عنوان نتیجه است. روش‌ها و رویکردهای متفاوتی در اینجا استفاده می‌شوند: ترجمه ماشینی مبتنی بر قاعده، آماری و عصبی.
- خلاصه‌سازی: الگوریتم‌های NLP می‌توانند برای ایجاد یک نسخه کوتاه‌شده از یک مقاله، سند، تعدادی ورودی و غیره استفاده شوند که شامل نکات اصلی و ایده‌های کلیدی باشد. دو رویکرد کلی وجود دارد: خلاصه‌سازی انتزاعی (abstractive) و استخراجی (extractive). در حالت اول، مدل NLP از نظر عبارات و جملات به کار رفته در متن تحلیل‌شده، خلاصه‌ای کاملاً جدید ایجاد می‌کند. در حالت دوم، مدل عبارات و جملات را از متن موجود استخراج کرده و آن‌ها را در یک خلاصه دسته‌بندی می‌کند.
- بازشناسی هویت‌های نام‌دار (NER): فرایند NER استخراج، شناسایی و دسته‌بندی موجودیت‌ها است. این فرایند شامل استخراج اسامی مکان‌ها، افراد و اشیاء از متن و قرار دادن آن‌ها در دسته‌بندی‌های مشخصی مانند شخص، شرکت، زمان، مکان و غیره می‌شود. موارد استفاده ممکن است شامل طبقه‌بندی محتوا برای سئو، پشتیبانی مشتری، تحلیل گزارش‌های آزمایشگاهی بیماران، تحقیقات دانشگاهی و موارد دیگر باشد.
- برچسب‌گذاری اجزای کلام (POS): برای ساخت مدل‌های NER و استخراج روابط بین کلمات، مدل NLP ابتدا باید اجزای کلام را برچسب‌گذاری کند: این مدل کلمات متن را بر اساس تعریف کلمه و بافت متن، با توجه به اجزای کلام گروه‌بندی می‌کند. روش‌ها و مدل‌های برچسب‌گذاری POS شامل روش‌های مبتنی بر واژگان، مبتنی بر قاعده، احتمالی و همچنین استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی و موارد دیگر است.
- بازیابی اطلاعات: به کمک NLP می‌توانیم بخش مورد نیاز را در میان داده‌های غیرساختاریافته پیدا کنیم. یک سیستم بازیابی اطلاعات مجموعه‌ای از اسناد را نمایه‌سازی می‌کند، پرس‌وجوی کاربر را تحلیل می‌نماید، سپس شرح هر سند را با پرس‌وجو مقایسه کرده و نتایج مرتبط را ارائه می‌دهد.
- گروه‌بندی اطلاعات: گروه‌بندی یا طبقه‌بندی متن، از طریق برچسب‌های متنی انجام می‌شود. مدل NLP آموزش داده می‌شود تا اسناد را بر اساس ویژگی‌های خاصی طبقه‌بندی کند: موضوع، نوع سند، زمان، نویسنده، زبان و غیره. طبقه‌بندی متن معمولاً نیازمند داده‌های برچسب‌دار است. گروه‌بندی اطلاعات برای یادگیری ماشین نظارت‌شده استفاده می‌شود که متناظراً موارد استفاده متعددی را رقم می‌زند.
- تحلیل احساسات: این یک نوع طبقه‌بندی متن است که در آن الگوریتم‌های NLP بار معنایی مثبت، منفی یا خنثی متن را تعیین می‌کنند. موارد استفاده شامل تحلیل بازخورد مشتریان، شناسایی روندها، انجام تحقیقات بازار و غیره از طریق تحلیل توییت‌ها، پست‌ها، نظرات و سایر واکنش‌ها است. تحلیل احساسات می‌تواند همه چیز را از انتشار یک بازی جدید در اپ استور گرفته تا سخنرانی‌های سیاسی و تغییرات مقررات پوشش دهد.
- پاسخ به پرس‌وجوها: یک سیستم خودکار پاسخ‌گویی به سؤالات، مجموعه‌ای از تکنیک‌های NLP را برای تحلیل اسناد غیرساختاریافته از مقالات ویکی‌پدیا گرفته تا فید اخبار شبکه‌های اجتماعی یا سوابق پزشکی با بازیابی بخش اطلاعاتی مورد نیاز، تحلیل آن و استفاده از بهترین بخش برای پاسخ به سؤال به کار می‌گیرد.
- تشخیص خودکار گفتار (ASR): تکنیک‌های NLP در اصل برای متن طراحی شده‌اند اما می‌توانند روی ورودی گفتاری نیز اعمال شوند. ASR داده‌های شفاهی را به جریانی از کلمات تبدیل (رونویسی) می‌کند. از شبکه‌های عصبی و مدل‌های پنهان مارکوف برای کاهش نرخ خطای تشخیص گفتار استفاده می‌شود، با این حال، هنوز فاصله زیادی با حالت بی‌نقص دارد. چالش اصلی عدم بخش‌بندی (قطعه‌بندی) در اسناد شفاهی است. و در حالی که شنوندگان انسانی می‌توانند ورودی گفتاری را به راحتی بخش‌بندی کنند، سیستم تشخیص خودکار گفتار خروجی بدون نشانه‌گذاری ارائه می‌دهد.
ارزش استفاده از تکنیک‌های NLP آشکار است و حوزه‌های کاربرد پردازش زبان طبیعی بی‌شمارند. اما چالش‌هایی که دانشمندان داده، متخصصان یادگیری ماشین و پژوهشگران با آن‌ها مواجه هستند تا نتایج NLP را به خروجی انسانی شبیه کنند نیز به همان اندازه فراوان است.
چالش‌هایی که مانع از پذیرش گسترده NLP می‌شوند
پردازش زبان طبیعی پیشرفت قابل‌توجهی داشته است، اما درک و تولید دقیق زبان انسان همچنان چالشی پیچیده باقی مانده است. تفاوت در دستور زبان، نحو، زمینه (بافت متن) و سبک‌های نگارش در میان صدها زبان، دستیابی به نتایجی که به‌طور مداوم شبیه به انسان باشد را دشوار می‌سازد. علاوه‌بر چالش‌هایی که پیش‌تر ذکر شد، در ادامه برخی از موانع کلیدی که همچنان مانع از پذیرش گسترده‌تر NLP می‌شوند آورده شده است:
- طرح‌های کدگذاری: متن با استفاده از طرح‌های ASCII، UTF-8، UTF-16 یا Latin-1 کدگذاری می‌شود که در تخصیص کاراکترهای جدید تفاوت‌های جزئی با یکدیگر دارند. علائم نگارشی و اعداد ممکن است نیازمند پردازش خاصی از سوی NLP باشند. همچنین، باید به ایموجی‌ها، هایپرلینک‌ها، پسوندها، نمادهای خاص در نام‌های کاربری و مواردی از این دست توجه کنید.
- توکن‌سازی در برخی زبان‌ها: مدل‌های NLP متن را توکن‌سازی می‌کنند؛ یعنی آن را به توالی‌ای از کلمات (یا توکن‌ها) تجزیه می‌نمایند. با این حال، در زبان‌هایی مانند چینی، از نمادهای منحصربه‌فردی برای کلمات و گاهی عبارات استفاده می‌شود، بنابراین فرایند توکن‌سازی مشابه کلمات تفکیک‌شده عمل نمی‌کند.
- تولید نمودارهای وابستگی: ماشین‌ها باید موقعیت هر کلمه را در جمله بر اساس برچسب‌گذاری اجزای کلام (POS) و همچنین بافت متن تعیین کنند. برای وقوع این امر، نمودارهای وابستگی باید ساخته شوند، اما این فرایند کاملاً دشوار است. یک کلمه می‌تواند متعلق به اجزای کلام متفاوتی باشد، یا یک جزء کلام می‌تواند جایگاه‌های متفاوتی در جمله یا متن داشته باشد.
- درک زمینه (بافت متن): یکی از پیچیده‌ترین وظایف برای هوش مصنوعی است. درک و استخراج زمینه نیازمند گراف‌های دانش اختصاصی برای سیستم‌های NLP است. این گراف‌ها همچنین باید متناسب با حوزه تخصصی مربوطه باشند، بنابراین رویکرد احتمالی باید در اینجا بهبود یابد. درک معناشناسی واژگان در بافت متن نیز مسئله دیگری است که ماشین باید آن را حل کند.
با وجود این دشواری‌ها، NLP قادر است وظایف را در بیشتر موقعیت‌ها به شکل نسبتاً مطلوبی انجام دهد و ارزش افزوده‌ای برای بسیاری از حوزه‌های مسئله فراهم آورد. در حالی که این فناوری به اندازه کافی مستقل نیست تا تجربه‌ای کاملاً شبیه به انسان ارائه دهد، اما هنگام همکاری با انسان‌ها می‌تواند عملکرد وظایف خاصی را به‌طور چشمگیری ارتقا دهد.
تخصص یک شرکت هوش مصنوعی در حوزه NLP برای مراقبت‌های بهداشتی
یک شرکت هوش مصنوعی به ارائه‌دهندگان مراقبت‌های بهداشتی، مؤسسات تحقیقات پزشکی و سازمان‌های پژوهش قراردادی (CRO) کمک می‌کند تا از پردازش زبان طبیعی برای کشف بینش‌ها از داده‌های بالینی و تحقیقاتی، ساده‌سازی فرایندهای پژوهشی و پشتیبانی از کارآزمایی‌های بالینی کارآمدتر استفاده کنند.
سازمان‌های تحقیقات بالینی می‌توانند از سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی که به شناسایی و ثبت‌نام بیماران واجد شرایط کمک می‌کنند، بهره فراوانی ببرند؛ امری که اجرای کارآزمایی‌های بالینی معتبر را آسان‌تر کرده و یکی از چالش‌های دیرینه تحقیقات پزشکی را برطرف می‌سازد. با به‌کارگیری NLP، یک شرکت هوش مصنوعی به مشتریان خود کمک می‌کند تا متخصصان مراقبت‌های بهداشتی را که می‌توانند بیماران واجد شرایط را جذب کرده و مشارکت در تحقیقات بالینی را تشویق نمایند، شناسایی کنند.
پردازش زبان طبیعی و یادگیری ماشین به بهینه‌سازی و ساده‌سازی عملیات روزمره کمک کرده، ارزش بیشتری برای بیماران فراهم می‌آورند و بستری برای فعالیت کارآمدتر و اثربخش‌تر پرسنل ایجاد می‌کنند.
خدمات NLP یک شرکت هوش مصنوعی شامل موارد زیر است:
- بازشناسی هویت‌های نام‌دار (NER)
- خوشه‌بندی موضوعی
- استخراج عبارات کلیدی
- خلاصه‌سازی چندسندی
- استخراج روابط و موارد دیگر
بررسی کنید که چگونه فناوری می‌تواند شرکت‌های بیوتکنولوژی و داروسازی را که به دنبال امکاناتی برای اجرای کارآزمایی‌های بالینی خود با بالاترین کارایی هستند، مجهز و تقویت کند. چنانچه تصمیم به توسعه راهکاری مبتنی بر NLP در حوزه مراقبت‌های بهداشتی گرفته شود، این شرکت هوش مصنوعی آماده ارائه خدمات و پشتیبانی خواهد بود.
نتیجه‌گیری
پردازش زبان طبیعی می‌تواند برای هر کسب‌وکاری که خواهان بهره‌برداری از داده‌های غیرساختاریافته است، ارزش‌آفرین باشد. کاربردهای حاصل از مدل‌های NLP شامل تحلیل احساسات، خلاصه‌سازی، ترجمه ماشینی، پاسخ‌گویی به پرس‌وجوها و موارد بسیار دیگری می‌شود. در حالی که NLP هنوز آن‌قدر مستقل نیست که بتواند تجربیاتی کاملاً شبیه به انسان ارائه دهد، راهکارهایی که از تکنیک‌های NLP و یادگیری ماشین با هدایت انسان استفاده می‌کنند، فرایندهای کسب‌وکار و تصمیم‌گیری را به‌طور چشمگیری بهبود می‌بخشند.
دیدگاهتان را بنویسید