پردازش متن

راهنمای جامع آشنایی با مدل زبانی بزرگ (Large Language Model)
حمیدرضا تائبی
هوش مصنوعی
کارگاه
12/07/1402 - 11:50
مدل زبانی بزرگ (Large Language Model) یک نوع مدل هوشمند است که به طور خاص برای پردازش و تولید متن استفاده شود. این مدل‌ها معمولا با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks) پیاده‌سازی می‌...

نسخه الکترونیکی ماهنامه شبکه 266

تصویر الناز قنبری
ارسال شده توسط الناز قنبری در 1402, مرداد 1 - 11:49

نسخه الکترونیکی ماهنامه شبکه 266
در سرمقاله شماره 266 ماهنامه شبکه در ادامه سری مقالات هوش مصنوعی، این بار موضوع مرگ و دغدغه‌های اگزیستانسیال مورد بررسی قرار گرفت، در فصل هوش مصنوعی بررسی ‌می‌شود که چرا هوش مصنوعی به مهم‌ترین فناوری قرن تبدیل شده است، در فصل فناوری شبکه با فناوری ویپ (VoIP) آشنا می‌شوید، در فصل عصر شبکه با استفاده از تکنیک فاینمن، موضوعات پیچیده  را  بیاموزید، در فصل کارگاه بررسی کردیم GPT-4 چه پیشرفت‌های قابل توجهی نسبت به GPT-3 داشته است و در نهایت در پرونده ویژه این شماره به سراغ موضوع داغ این روز‌ها یعنی (پردازش زبان طبیعی) رفتیم.

پرونده ویژه

در پرونده ویژه شماره 266 ماهنامه شبکه، خواهید خواند که پردازش متن چیست، چگونه پیاده‌سازی می‌شود و چه کاربردهایی دارد؛ پیش‌پردازش متن و عبارات باقاعده در پردازش زبان طبیعی چه مفاهیمی هستند؛ تحلیل احساس در پردازش زبان طبیعی چیست و چگونه انجام می‌شود؛ چت‌بات چیست، چه کاربردی دارد و چگونه آن‌را طراحی کنیم؛ چگونه پردازش زبان طبیعی در استخراج اطلاعات به ما کمک می‌کند و ریشه‌یابی در پردازش زبان طبیعی و زبان فارسی به چه صورتی انجام می‌شود. هر یک از مقالات این پرونده ویژه مباحث بسیار عمیق و زیربنایی دارند که با صرف وقت و تمرین قادر هستید به بهترین شکل از آن‌ها استفاده کنید.

‍‍‍پرونده-266.jpg

  • تفکر زبانی ماشین‌ها 
  • پردازش متن چیست، چگونه پیاده‌سازی می‌شود و چه کاربردهایی دارد؟ 
  • تحلیل احساس در پردازش زبان طبیعی چیست و چگونه انجام می‌شود؟ 
  • پیش‌پردازش متن و عبارات باقاعده در پردازش زبان طبیعی چه مفاهیمی هستند؟ 
  • چگونه پردازش زبان طبیعی در استخراج اطلاعات به ما کمک می‌کند؟ 
  • ریشه‌یابی در پردازش زبان طبیعی و زبان پارسی به چه صورتی انجام می‌شود؟ 
  • چت‌بات چیست، چه کاربردی دارد و چگونه آن‌را طراحی کنیم؟

هوش مصنوعی

هوش-مصنوعی-266.jpg

  • هوش مصنوعی چیست و چرا به مهم‌ترین فناوری قرن تبدیل شده است؟
  • پردازش تصویر چیست، چگونه انجام می‌شود و چه کاربردهایی دارد؟ 

فناوری شبکه

فناوری-شبکه-266.jpg

  • فناوری ویپ (VoIP) چیست، چه انواعی دارد و چگونه کار می‌کند؟ 
  • چگونه نظارت بصری جامع و کاملی بر اتفاقات شبکه داشته باشیم؟  
  • Apache یا Nginx کدام وب‌سرو بهتر است؟

عصر شبکه

عصرشبکه266.jpg

  • با استفاده از تکنیک فاینمن، موضوعات پیچیده  را  بیاموزید 
  • جزئی‌نگریی چیست و چرا در کاریابی مهم و ضروری است؟

کارگاه

کارگاه-266.jpg

  •  GPT-4 چه پیشرفت‌های قابل توجهی نسبت به GPT-3 داشته است؟ 
  • معماری پایگاه داده چیست و از چه مفاهیم و مولفه‌هایی تشکیل شده است؟ 

تفکر زبانی ماشین‌ها 
 

پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing)، یکی از حوزه‌های مهم و کاربردی هوش مصنوعی است که به بررسی و پردازش زبان طبیعی با هدف برقراری ارتباط دوستانه‌تر ماشین‌ها با انسان‌ها می‌پردازد. به بیان دیگر، پردازش زبان طبیعی به مجموعه فناوری‌ها و الگوریتم‌هایی گفته می‌شود که به کامپیوترها امکان تفسیر و تولید زبان طبیعی را می‌دهند.

تاریخچه پردازش زبان طبیعی به سال ۱۹۵۰ با بازتاب ایده‌هایی در مقالات علمی شروع شد. در سال ۱۹۵۶، جان مک‌کارتی از دانشگاه دارتموث، کنفرانسی تحت عنوان «تحقیقات خودکار» برگزار کرد که سرآغازی شد بر تحقیقات گسترده پیرامون هوش مصنوعی. 

در دهه ۱۹۶۰، پژوهش‌گران اولین سیستم‌های پردازش زبان طبیعی را پیاده‌سازی کردند. این سیستم‌ها مبتنی بر قواعد دستی بودند که برای تحلیل و تولید متن استفاده می‌شدند. در دهه ۱۹۸۰، با پیشرفت روش‌های آماری، رویکردهای جدیدی برای پردازش زبان طبیعی پیشنهاد شد که به‌صورت گسترده‌ای در این حوزه مورد استفاده قرار گرفت. 

در دهه اول قرن بیست‌ویک، با پیشرفت فناوری و ظهور شبکه‌های اجتماعی، پردازش زبان طبیعی به یکی از حوزه‌های پرکاربرد در صنعت و تحقیقات تبدیل شد. امروزه، پردازش زبان طبیعی به‌عنوان یکی از مهم‌ترین حوزه‌های علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی شناخته می‌شود و در بسیاری از صنایع و حوزه‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد. به‌طور معمول، شرکت‌ها و سازمان‌های کوچک و بزرگ از پردازش زبان طبیعی برای بررسی و تحلیل داده‌های متنی و گفتاری زبان‌های طبیعی مثل انگلیسی، فارسی، عربی و غیره استفاده می‌کنند. هدف این حوزه، تفسیر و تحلیل متن به‌گونه‌ای است که کامپیوتر بتواند با زبان انسان ارتباط برقرار کند و بتواند از اطلاعاتی که در داده‌های متنی و گفتاری موجود است، به درک و تفسیر متون بپردازد.

پردازش زبان طبیعی شامل فرایندهای مختلفی مثل تحلیل گرامری، تحلیل معنایی، تشخیص و تحلیل احساسات، دسته‌بندی و خلاصه‌سازی متن، ترجمه ماشینی و غیره است که باعث شده این فناوری در بسیاری از زمینه‌ها مثل پردازش خودکار اسناد و متون حقوقی، تحلیل اخبار، تحلیل اجتماعی، پردازش خودکار پرسش و پاسخ‌ها، تحلیل تصاویر و ویدئوها و غیره مفید واقع شود. از کاربردهای مهم پردازش زبان طبیعی در حوزه‌های مختلف به موارد زیر باید اشاره کنیم:

پردازش خودکار متن: پردازش زبان طبیعی به شرکت‌ها کمک می‌کند با استفاده از الگوریتم‌های خودکار، متون را بخوانند و پردازش کنند. این کاربرد برای سازمان‌هایی که با حجم بسیار بالایی از اسناد و متون روزانه سروکار دارند بسیار مفید است.

ترجمه ماشینی: در دنیایی که روابط و تجارت در مقیاس بین‌المللی عادی و طبیعی است، ترجمه ماشینی اهمیت زیادی دارد. با این‌حال، اصل مهم این است که فرآیند ترجمه به‌شکل خودکار و با دقت بالایی انجام شود.

دسته‌بندی متن: پردازش زبان طبیعی به شرکت‌ها کمک می‌کند تا بتوانند متن‌های خود را به دسته‌های مختلفی تقسیم کنند، مانند دسته‌بندی خبرها در یک سایت خبری، دسته‌بندی ایمیل‌ها برای تشخیص اولویت و غیره.

پردازش خودکار پرسش و پاسخ: یکی از کاربردهای جالب توجه این فناوری در زمینه پاسخ‌گویی خودکار به پرسش‌های مختلف است که شاید چت‌جی‌‌پی‌تی را باید یکی از معروف‌ترین نمونه‌ها در این زمینه توصیف کنیم. با استفاده از پردازش زبان طبیعی، سیستم‌های خودکار پاسخ‌دهی قادر هستند با دقت بیشتری به پرسش‌های کاربران پاسخ دهند. 

تحلیل احساسات: پردازش زبان طبیعی به سازمان‌ها کمک می‌کند تا بتوانند احساسات موجود در متون را تحلیل کنند. این قابلیت در بسیاری از صنایع مثل بازاریابی، ارتباطات، مدیریت رابطه با مشتریان و غیره مفید است.

تولید متن: پردازش زبان طبیعی به شرکت‌ها و تیم‌های مستقر در سازمان‌ها کمک می‌کند تا بتوانند به‌شکل خودکار متون را تولید کنند. 

با توضیحاتی که ارائه دادیم، به این پرسش جالب می‌رسیم که آیا پردازش زبان طبیعی در حوزه زبان فارسی و همچنین تحلیل احساسات در متن‌های فارسی نیز کاربرد دارد؟ پاسخ مثبت است. شرکت‌ها می‌توانند از پردازش زبان طبیعی در تحلیل احساسات مستتر در متن‌های فارسی استفاده کنند. تحلیل احساسات در متن‌های فارسی، شامل تشخیص و تحلیل احساسات مثبت، منفی و خنثا است. برای مثال، شرکت‌هایی که در فضای اینترنت فعالیت می‌کنند، می‌توانند با استفاده از پردازش زبان طبیعی متن‌های مربوط به محصولات خود را از نظر احساساتی تحلیل و نظرات مثبت و منفی مشتریان را بررسی کنند و در نهایت کیفیت خدمات خود را بهبود ببخشند. 

برای تحلیل احساسات در متن‌های فارسی، ابزارها و تکنیک‌های مختلفی مثل استخراج ویژگی‌های متن، دسته‌بندی احساسات، ارزیابی احساسات و غیره وجود دارند. البته، این‌کار مستلزم دانش بالا و نیز بودجه کافی است تا متخصصان فارغ از مشکلات اقتصادی توانایی انجام این‌کار را داشته باشند. 

همان‌گونه که ممکن است حدس زده باشید، پرونده ویژه این شماره ماهنامه شبکه را به پردازش زبان طبیعی اختصاص داده‌ایم. البته، در این مقاله سعی کردیم از همان ابتدا روی مباحث فنی و تخصصی این فناوری متمرکز شویم. در این پرونده ویژه خواهید خواند که پردازش متن چیست، چگونه پیاده‌سازی می‌شود و چه کاربردهایی دارد؛ پیش‌پردازش متن و عبارات باقاعده در پردازش زبان طبیعی چه مفاهیمی هستند؛ تحلیل احساس در پردازش زبان طبیعی چیست و چگونه انجام می‌شود؛ چت‌بات چیست، چه کاربردی دارد و چگونه آن‌را طراحی کنیم؛ چگونه پردازش زبان طبیعی در استخراج اطلاعات به ما کمک می‌کند و ریشه‌یابی در پردازش زبان طبیعی و زبان فارسی به چه صورتی انجام می‌شود. هر یک از مقالات این پرونده ویژه مباحث بسیار عمیق و زیربنایی دارند که با صرف وقت و تمرین قادر هستید به بهترین شکل از آن‌ها استفاده کنید.

مشتری برای خرید این محصول نیاز به آدرس دارد؟: