ما هي معالجة اللغات الطبيعية (NLP)؟
معالجة اللغات الطبيعية أو Natural Language Processing واختصارها (NLP) هي فرع من فروع الذكاء الاصطناعي الذي يقوم بتمكين الحواسيب من فهم اللغة البشرية وتحليلها وتوليدها، سواء كانت مكتوبة أو منطوقة.
بمعنى آخر، تهدف NLP إلى جعل الآلة تفهم اللغة الدارجة التي يتحدث بها البشر تمامًا كما نفعل نحن، لتتمكن من قراءة النصوص، الاستماع للكلام، الرد، الترجمة، أو تلخيص المحتوى.
مثال: عندما تكتب سؤالًا على ChatGPT أو تطلب من خلال الأوامر الصوتية في محادثة على الواتساب مدعومة بالذكاء الاصطناعي تقديم طلب أو شكوى أو استفسار معين، جميع هذه المهام تعتمد على تقنيات NLP.
كيف تعمل معالجة اللغات الطبيعية؟
تُستخدم في NLP تقنيات معقدة تشمل اللغويات، الإحصاء، والتعلم الآلي، وتمر غالبًا بالأربع مراحل التالية:
- تحليل اللغة (Linguistic Analysis)
- فهم المعنى (Semantic Understanding)
- نماذج اللغة (Language Models)
- التفاعل مع المستخدم
أولاً: تحليل اللغة (Linguistic Analysis)
تهدف هذه المرحلة إلى "فهم شكل اللغة" على مستوى البنية قبل محاولة فهم معناها.
1. تقطيع النص (Tokenization)
يتم تقسيم الجملة أو النص إلى وحدات صغيرة تُعرف بـ"الرموز" أو "الوحدات اللغوية" (Tokens)، والتي قد تكون كلمات أو جملًا أو حتى حروفًا، بحسب التطبيق.
مثال: الجملة "زار أحمد القاهرة أمس" تُقطّع إلى [زار، أحمد، القاهرة، أمس].
هذا التقطيع هو الخطوة الأولى لفهم ما يدور في النص.
2. تحديد نوع الكلمة (Part-of-Speech Tagging)
في هذه الخطوة، يتم تحديد الوظيفة النحوية لكل كلمة (مثل: اسم، فعل، ظرف...).
مثال: "زار" = فعل، "أحمد" = اسم علم، "أمس" = ظرف زمان.
هذا يسمح للنظام بفهم البنية اللغوية للنص وتفسيره بدقة أكبر.
3. تحليل القواعد النحوية والبنية (Parsing)
يتم بناء "شجرة تركيب نحوي" للجملة، لفهم العلاقات بين الكلمات (مثل الفاعل والمفعول به).
مثال: تحديد أن "أحمد" هو الفاعل، و"القاهرة" هي المفعول به في الجملة.
هذا التحليل ضروري لتفكيك الجمل المعقدة، خاصة في النصوص القانونية أو الأكاديمية.
ثانيًا: فهم المعنى (Semantic Understanding)
بعد فهم بنية النص، يبدأ النظام في محاولة "فهم معناه".
1. استخراج الكيانات (Named Entity Recognition - NER)
يتعرف النموذج على "الأشياء المهمة" في النص، مثل أسماء الأشخاص، الأماكن، التواريخ، المؤسسات.
مثال: في "اجتمع الرئيس في الرياض"، يتم تمييز "الرئيس" كشخص و"الرياض" كمكان.
هذه الخطوة حاسمة لفهم السياق وتحويل النصوص إلى بيانات قابلة للمعالجة.
2. تحليل المعاني والسياق (Semantic Analysis)
يُحلل النص لفهم المقصود الحقيقي خلف الكلمات، خاصة في الحالات التي يكون فيها النص غامضًا أو مجازيًا.
مثال: "كسر السوق" لا تعني تحطيمه فعليًا، بل تحقيق أداء استثنائي.
هنا تلعب المعرفة الخلفية وسياق الاستخدام دورًا كبيرًا.
3. حل اللبس (Disambiguation)
اللغة الطبيعية مليئة بالكلمات المتعددة المعاني. في هذه الخطوة، يتم تحديد المعنى الصحيح للكلمة بناءً على السياق.
مثال: كلمة "عين" قد تعني عضوًا بصريًا أو ينبوع ماء أو جاسوسًا، حسب السياق.
الأنظمة القوية تستخدم السياق الإحصائي ونماذج اللغة لحل هذا اللبس.
ثالثًا: نماذج اللغة (Language Models)
هنا تأتي قوة الذكاء الاصطناعي والتعلّم العميق.
استخدام نماذج مدربة مسبقًا (مثل GPT، BERT)
هذه النماذج تم تدريبها على مليارات الكلمات والنصوص لفهم اللغة وتوليدها.
تُستخدم هذه النماذج في:
- إكمال الجُمل
- الإجابة عن الأسئلة
- تلخيص النصوص
- كتابة المقالات تلقائيًا
مثال: نموذج مثل GPT يستطيع تلخيص مقال سياسي أو كتابة تغريدة بلغة سليمة وسياق دقيق.
رابعًا: التفاعل مع المستخدم
1. تحويل النص إلى صوت (TTS - Text to Speech)
تُستخدم هذه التقنية في تحويل الردود النصية إلى كلام منطوق، مثل ما نجده في المساعدات الصوتية (سيري، أليكسا).
2. تحويل الصوت إلى نص (STT - Speech to Text)
تُحوّل الكلمات المنطوقة إلى نص مكتوب. هذه الخطوة ضرورية في تطبيقات مثل:
- المساعدات الصوتية
- الرد الآلي على المكالمات
- كتابة البريد الإلكتروني عن طريق الصوت
3. الرد التلقائي الذكي
بمجرد أن يفهم النظام ما قاله المستخدم (سواء نصًا أو صوتًا)، فإنه يولد ردًا مناسبًا باستخدام خوارزميات التعلم العميق.
مثال: روبوت دردشة يرد على استفسار المستخدم عن تجديد جواز السفر بطريقة طبيعية وسلسة.
حالات استخدام معالجة اللغات الطبيعية NLP في الحكومات والشركات الكبيرة
في الحكومات:
1. تحليل الخطاب العام
تُستخدم تقنيات NLP لتحليل محتوى وسائل التواصل الاجتماعي، والمدونات، والتقارير الإخبارية لرصد اتجاهات الرأي العام.
يساعد هذا التحليل الحكومات في التعرف على مواقف المواطنين من القضايا المطروحة، وتقييم الأثر الاجتماعي للقرارات السياسية.
2. خدمة المواطن الآلية
توفر روبوتات الدردشة وأنظمة الرد الذكي وسيلة فعالة للرد على استفسارات المواطنين، وتقديم الخدمات العامة من خلال واجهات لغوية طبيعية.
هذا يخفف العبء عن مراكز الاتصال، ويحسن تجربة المواطن من حيث سرعة الحصول على المعلومات.
3. ترجمة الوثائق الحكومية
تُستخدم تقنيات الترجمة الآلية لتوفير ترجمة فورية ودقيقة للوثائق بين لغات متعددة، وهو ما يفيد الجهات الحكومية في التعاون الدولي أو في التعامل مع مجتمعات متعددة اللغات.
4. مكافحة الشائعات
تقوم خوارزميات NLP بتحليل المحتوى المنتشر عبر الإنترنت لتحديد الأخبار الزائفة والمضللة، وتنبيه الجهات المختصة بسرعة.
يسهم هذا في تقليل آثار الشائعات على الرأي العام، خصوصًا في فترات الأزمات.
5. تحليل القوانين والوثائق
تُستخدم أدوات تحليل النصوص لاستخراج البنود المهمة من القوانين والقرارات الرسمية، وتصنيفها وربطها بالتشريعات السابقة.
يساعد هذا على تسريع عمل المحامين والمشرّعين، وتفادي التكرار أو التعارض في السياسات.
في الشركات:
1. خدمة العملاء عبر الشات بوت
تستخدم الشركات روبوتات محادثة ذكية للرد على استفسارات العملاء بشكل فوري باستخدام اللغة الطبيعية.
هذه الحلول تتيح دعمًا على مدار الساعة، وتقلل من كلفة تشغيل فرق الدعم.
2. تحليل المشاعر
يمكن تحليل تعليقات العملاء ومراجعاتهم لفهم مشاعرهم الحقيقية تجاه المنتجات أو الخدمات.
هذا التحليل يساعد الشركات على اتخاذ قرارات تحسين المنتج، أو تعديل استراتيجية التسويق.
3. تلخيص الوثائق والعقود
توفر خوارزميات التلخيص التلقائي وسيلة فعالة لاختصار المستندات الطويلة، ما يسهل مراجعتها بسرعة دون فقدان المعنى الأساسي.
تُستخدم بكثرة في الشؤون القانونية، والتقارير المالية، والعقود المؤسسية.
4. المساعدات الذكية
يُدمج الذكاء اللغوي في تطبيقات الأعمال لتقديم مساعدات ذكية للموظفين مثل كتابة التقارير، إعداد العروض، أو تقديم معلومات داخلية عند الطلب.
يؤدي هذا إلى زيادة الكفاءة، وتقليل الحاجة للتدريب المتكرر.
5. التصنيف الأوتوماتيكي للبريد الإلكتروني
تساعد تقنيات NLP في فرز البريد الإلكتروني الداخلي والخارجي بشكل تلقائي بحسب الموضوع أو الأولوية، وتوجيهه للجهة المختصة داخل المؤسسة.
هذا يقلل من ضياع الرسائل المهمة، ويسرع من دورة اتخاذ القرار.
مستقبل معالجة اللغات الطبيعية
1. فهم أعمق للسياق
تتجه تقنيات NLP نحو فهم أعمق للغة يتجاوز الكلمات الفردية إلى استيعاب النوايا والمعاني الخفية، بما يقربها من مستوى الفهم البشري.
2. دعم لغات ولهجات أكثر
تتطور النماذج اللغوية لتشمل دعمًا أكثر دقة للغات منخفضة الموارد مثل اللهجات العربية المحلية، مما يعزز الشمول الرقمي.
3. زيادة الاعتماد في الحكومات
من المتوقع أن تلعب NLP دورًا متزايدًا في تحليل الرأي العام، صياغة السياسات، ودعم عمليات التشريع الذكي وصناعة القرار.
4. التكامل مع الروبوتات
سيزداد دمج NLP مع أنظمة الروبوتات العاملة في المجالات الخدمية، مثل الاستقبال والإرشاد وتقديم الدعم المباشر للمواطنين أو العملاء.
5. الذكاء اللغوي التنبؤي
تُطوّر أنظمة قادرة على توقع احتياجات المستخدمين من المعلومات حتى قبل أن يطلبوها، مما يحوّل واجهات الاستخدام إلى أدوات تفاعلية استباقية.
