ما هو البرمجة اللغوية العصبية؟
معالجة اللغات الطبيعية (NLP) هي حقل فرعي من الذكاء الاصطناعي (AI). إنها تمكن الروبوتات من تحليل وفهم اللغة البشرية ، وتمكينها من القيام بأنشطة متكررة دون تدخل بشري. تشمل الأمثلة الترجمة الآلية والتلخيص وتصنيف التذاكر والتدقيق الإملائي.
معالجة اللغة الطبيعية (NLP) هي قدرة الكمبيوتر على تحليل وفهم اللغة البشرية. البرمجة اللغوية العصبية هي مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي تركز على اللغة البشرية وترتبط ارتباطًا وثيقًا باللغويات الحاسوبية ، والتي تركز أكثر على الأساليب الإحصائية والرسمية لفهم اللغة.
تُستخدم البرمجة اللغوية العصبية عادةً لتلخيص المستندات ، وتصنيف النص ، واكتشاف الموضوعات وتتبعها ، والترجمة الآلية ، والتعرف على الكلام ، وغير ذلك الكثير.
كيف يعمل البرمجة اللغوية العصبية؟
تستخدم أنظمة البرمجة اللغوية العصبية خوارزميات التعلم الآلي لتحليل كميات كبيرة من البيانات غير المهيكلة واستخراج المعلومات ذات الصلة. يتم تدريب الخوارزميات على التعرف على الأنماط وعمل استنتاجات بناءً على تلك الأنماط. وإليك كيف يعمل:
- يجب على المستخدم إدخال جملة في نظام معالجة اللغة الطبيعية (NLP).
- ثم يقوم نظام البرمجة اللغوية العصبية (NLP) بتقسيم الجملة إلى أجزاء أصغر من الكلمات ، تسمى الرموز المميزة ، وتحويل الصوت إلى نص.
- بعد ذلك ، يقوم الجهاز بمعالجة البيانات النصية وإنشاء ملف صوتي بناءً على البيانات التي تمت معالجتها.
- يستجيب الجهاز بملف صوتي بناءً على بيانات نصية تمت معالجتها.
حجم السوق والنمو في البرمجة اللغوية العصبية
سيكون الذكاء الاصطناعي هو الشيء الكبير التالي في عالم التكنولوجيا. بفضل قدرته على فهم السلوك البشري والتصرف وفقًا لذلك ، أصبح الذكاء الاصطناعي بالفعل جزءًا لا يتجزأ من حياتنا اليومية. تطور استخدام الذكاء الاصطناعي ، حيث كانت الموجة الأخيرة هي معالجة اللغة الطبيعية (NLP).
تقدر قيمة حجم السوق العالمية لمعالجة اللغات الطبيعية بنحو 15.7 مليار دولار أمريكي في عام 2022 ، ومن المتوقع أن ينمو بمعدل نمو سنوي مركب يزيد عن 25٪ خلال الفترة المتوقعة 2022-2027. من المتوقع أن يصل السوق إلى 49.4 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2027 بمعدل نمو سنوي مركب يبلغ 25.7٪.
فوائد البرمجة اللغوية العصبية
زيادة كفاءة ودقة التوثيق
تلخص الوثيقة التي تم إنشاؤها في البرمجة اللغوية العصبية بدقة أي نص أصلي لا يستطيع البشر إنشاؤه تلقائيًا. أيضًا ، يمكنه تنفيذ مهام متكررة مثل تحليل أجزاء كبيرة من البيانات لتحسين الكفاءة البشرية.
القدرة على إنشاء ملخص للمحتوى النصي الكبير والمعقد تلقائيًا
يمكن استخدام لغة المعالجة الطبيعية في مهام التنقيب عن النص البسيطة مثل استخراج الحقائق من المستندات أو تحليل المشاعر أو تحديد الكيانات المسماة. يمكن أيضًا استخدام المعالجة الطبيعية في مهام أكثر تعقيدًا ، مثل فهم السلوكيات والعواطف البشرية.
تمكن المساعدين الشخصيين مثل Alexa من تفسير الكلمات المنطوقة
البرمجة اللغوية العصبية مفيد للمساعدين الشخصيين مثل Alexa ، مما يمكّن المساعد الافتراضي من فهم أوامر الكلمات المنطوقة. كما أنه يساعد في العثور بسرعة على المعلومات ذات الصلة من قواعد البيانات التي تحتوي على ملايين المستندات في ثوانٍ.
تمكن من استخدام روبوتات المحادثة لمساعدة العملاء
يمكن استخدام البرمجة اللغوية العصبية في روبوتات المحادثة وبرامج الكمبيوتر التي تستخدم الذكاء الاصطناعي للتواصل مع الأشخاص من خلال النص أو الصوت. يستخدم chatbot البرمجة اللغوية العصبية لفهم ما يكتبه الشخص والاستجابة بشكل مناسب. كما أنها تمكن المؤسسة من تقديم دعم العملاء على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع عبر قنوات متعددة.
إجراء تحليل المشاعر أبسط
تحليل المشاعر هو عملية تتضمن تحليل مجموعة من الوثائق (مثل المراجعات أو التغريدات) المتعلقة بموقفهم أو حالتهم العاطفية (مثل الفرح والغضب). يمكن استخدام تحليل المشاعر لتصنيف منشورات وسائل التواصل الاجتماعي أو نصوص أخرى وتصنيفها إلى عدة فئات: إيجابية أو سلبية أو محايدة.
رؤى التحليلات المتقدمة التي كانت بعيدة المنال في السابق
أدى الانتشار الأخير لأجهزة الاستشعار والأجهزة المتصلة بالإنترنت إلى انفجار في حجم وتنوع البيانات التي تم إنشاؤها. نتيجة لذلك ، تستفيد العديد من المؤسسات من البرمجة اللغوية العصبية (NLP) لفهم بياناتها لاتخاذ قرارات عمل أفضل.
التحديات مع البرمجة اللغوية العصبية
أخطاء إملائية
اللغات الطبيعية مليئة بالأخطاء الإملائية والأخطاء المطبعية والتناقضات في الأسلوب. على سبيل المثال ، يمكن تهجئة كلمة "عملية" على أنها إما "عملية" أو "معالجة". تتفاقم المشكلة عند إضافة علامات التشكيل أو الأحرف الأخرى غير الموجودة في قاموسك.
اختلافات اللغة
قد يقول أحد المتحدثين باللغة الإنجليزية ، "سأذهب إلى العمل صباح الغد" ، بينما يقول متحدث إيطالي ، "دوماني ماتينا فادو ألافورو". على الرغم من أن هاتين الجملتين تعنيان نفس الشيء ، فإن البرمجة اللغوية العصبية لن تفهم الأخير إلا إذا قمت بترجمته إلى اللغة الإنجليزية أولاً.
التحيزات الفطرية
تعتمد لغات المعالجة الطبيعية على المنطق البشري ومجموعات البيانات. في بعض الحالات ، قد تقوم أنظمة البرمجة اللغوية العصبية بتنفيذ تحيزات مبرمجيها أو مجموعات البيانات التي يستخدمونها. يمكن أيضًا أن يفسر السياق أحيانًا بشكل مختلف بسبب التحيزات الفطرية ، مما يؤدي إلى نتائج غير دقيقة.
كلمات ذات معاني متعددة
يعتمد البرمجة اللغوية العصبية على افتراض أن اللغة دقيقة ولا لبس فيها. في الواقع ، اللغة ليست دقيقة ولا غامضة. العديد من الكلمات لها معانٍ متعددة ويمكن استخدامها بطرق مختلفة. على سبيل المثال ، عندما نقول "لحاء" ، يمكن أن يكون لحاء الكلب أو لحاء الشجر.
عدم اليقين والإيجابيات الكاذبة
تحدث الإيجابيات الكاذبة عندما يكتشف البرمجة اللغوية العصبية مصطلحًا يجب أن يكون مفهومًا ولكن لا يمكن الرد عليه بشكل صحيح. الهدف هو إنشاء نظام البرمجة اللغوية العصبية (NLP) الذي يمكنه تحديد حدوده وتوضيح الالتباس باستخدام الأسئلة أو التلميحات.
بيانات التدريب
تعد بيانات التدريب غير الدقيقة من أكبر التحديات التي تواجه لغة المعالجة الطبيعية. كلما زادت بيانات التدريب لديك ، كانت نتائجك أفضل. إذا أعطيت النظام بيانات غير صحيحة أو متحيزة ، فسوف يتعلم الأشياء الخاطئة أو يتعلم بشكل غير فعال.
مثال البرمجة اللغوية العصبية
ترجمة اللغة الطبيعية ، أي ترجمة Google
الترجمة من Google هي خدمة ترجمة مجانية تستند إلى الويب وتدعم أكثر من 100 لغة ويمكنها ترجمة المحتوى الخاص بك تلقائيًا إلى هذه اللغات. للخدمة وضعان: اقتراحات الترجمة والترجمة.
تستخدم معالجات الكلمات ، أي MS Word & Grammarly ، البرمجة اللغوية العصبية للتحقق من الأخطاء النحوية
تستخدم معالجات النصوص مثل MS Word و Grammarly البرمجة اللغوية العصبية لفحص النص بحثًا عن الأخطاء النحوية. يفعلون ذلك من خلال النظر إلى سياق الجملة بدلاً من الكلمات نفسها.
التعرف على الكلام / أنظمة الرد الصوتي التفاعلي المستخدمة في مراكز الاتصال
يعد التعرف على الكلام مثالًا ممتازًا لكيفية استخدام البرمجة اللغوية العصبية لتحسين تجربة العميل. إنه مطلب شائع جدًا للشركات أن يكون لديها أنظمة IVR في مكانها بحيث يمكن للعملاء التفاعل مع منتجاتهم وخدماتهم دون الحاجة إلى التحدث إلى شخص حي. يتيح ذلك لهم التعامل مع المزيد من المكالمات ولكنه يساعد أيضًا في خفض التكاليف.
المساعد الرقمي الشخصي ، مثل Google Home و Siri و Cortana و Alexa
أصبح استخدام البرمجة اللغوية العصبية أكثر انتشارًا في السنوات الأخيرة مع تقدم التكنولوجيا. تم تحديث تطبيقات المساعد الرقمي الشخصي مثل Google Home و Siri و Cortana و Alexa جميعها بإمكانيات البرمجة اللغوية العصبية. تستخدم هذه الأجهزة البرمجة اللغوية العصبية لفهم كلام الإنسان والاستجابة بشكل مناسب.
استخدم حالات
معالجة المستندات بذكاء
تتضمن حالة الاستخدام هذه استخراج المعلومات من البيانات غير المهيكلة ، مثل النصوص والصور. يمكن استخدام البرمجة اللغوية العصبية لتحديد الأجزاء الأكثر صلة بهذه المستندات وتقديمها بطريقة منظمة.
تحليل المشاعر
يعد تحليل المشاعر طريقة أخرى يمكن للشركات من خلالها استخدام البرمجة اللغوية العصبية في عملياتها. يقوم البرنامج بتحليل منشورات وسائل التواصل الاجتماعي حول شركة أو منتج لتحديد ما إذا كان الناس يفكرون بشكل إيجابي أو سلبي في ذلك.
الكشف عن الغش
يمكن أيضًا استخدام البرمجة اللغوية العصبية للكشف عن الاحتيال من خلال تحليل البيانات غير المنظمة مثل رسائل البريد الإلكتروني والمكالمات الهاتفية وما إلى ذلك ، وقواعد بيانات التأمين لتحديد الأنماط أو الأنشطة الاحتيالية بناءً على الكلمات الرئيسية.
كشف اللغة
يستخدم البرمجة اللغوية العصبية لاكتشاف لغة المستندات النصية أو التغريدات. قد يكون هذا مفيدًا لشركات الإشراف على المحتوى وترجمة المحتوى.
AI للمحادثة / Chatbot
الذكاء الاصطناعي للمحادثة (غالبًا ما يسمى روبوت المحادثة) هو تطبيق يفهم مدخلات اللغة الطبيعية ، سواء كانت منطوقة أو مكتوبة ، وينفذ إجراءً محددًا. يمكن استخدام واجهة المحادثة لخدمة العملاء أو المبيعات أو الأغراض الترفيهية.
تلخيص النص
يمكن تدريب نظام البرمجة اللغوية العصبية على تلخيص النص بسهولة أكبر من النص الأصلي. هذا مفيد للمقالات والنصوص المطولة الأخرى حيث قد لا يرغب المستخدمون في قضاء الوقت في قراءة المقالة أو المستند بالكامل.
ترجمة النص
يتم استخدام البرمجة اللغوية العصبية لترجمة النص تلقائيًا من لغة إلى أخرى باستخدام طرق التعلم العميق مثل الشبكات العصبية المتكررة أو الشبكات العصبية التلافيفية.
الإجابة على الأسئلة
الإجابة على الأسئلة (QA) هي مهمة في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) تتلقى سؤالاً كمدخلات وترجع إجابته. إن أبسط شكل من أشكال الإجابة على الأسئلة هو العثور على إدخال مطابق في قاعدة المعرفة وإرجاع محتوياتها ، المعروفة باسم "استرداد المستند" أو "استرداد المعلومات".
التعرف على الكيانات المسماة
التعرف على الكيان المحدد هو قدرة أساسية في معالجة اللغة الطبيعية (NLP). إنها عملية استخراج الكيانات المسماة من نص غير منظم إلى فئات محددة مسبقًا. تتضمن أمثلة الكيانات المسماة الأشخاص والمؤسسات والمواقع.
رصد وسائل الإعلام الاجتماعية
يمكن لأدوات مراقبة وسائل التواصل الاجتماعي استخدام تقنيات البرمجة اللغوية العصبية لاستخراج إشارات لعلامة تجارية أو منتج أو خدمة من منشورات وسائل التواصل الاجتماعي. بمجرد اكتشاف هذه الإشارات ، يمكن تحليلها للمشاعر والمشاركة والمقاييس الأخرى. يمكن لهذه المعلومات بعد ذلك إبلاغ استراتيجيات التسويق أو تقييم فعاليتها.
نص تنبؤي
يستخدم النص التنبؤي البرمجة اللغوية العصبية للتنبؤ بالكلمة التي سيكتبها المستخدمون بعد ذلك بناءً على ما كتبوه في رسالتهم. يؤدي ذلك إلى تقليل عدد ضغطات المفاتيح اللازمة للمستخدمين لإكمال رسائلهم وتحسين تجربة المستخدم عن طريق زيادة السرعة التي يمكنهم بها كتابة الرسائل وإرسالها.
