Filter by دسته‌ها
chatGTP
ابزارهای هوش مصنوعی
اخبار
گزارش
تیتر یک
چندرسانه ای
آموزش علوم داده
اینفوگرافیک
پادکست
ویدیو
دانش روز
آموزش‌های پایه‌ای هوش مصنوعی
اصول هوش مصنوعی
یادگیری بدون نظارت
یادگیری تقویتی
یادگیری عمیق
یادگیری نیمه نظارتی
آموزش‌های پیشرفته هوش مصنوعی
بینایی ماشین
پردازش زبان طبیعی
پردازش گفتار
چالش‌های عملیاتی
داده کاوی و بیگ دیتا
رایانش ابری و HPC
سیستم‌‌های امبدد
علوم شناختی
دیتاست
رویدادها
جیتکس
کاربردهای هوش مصنوعی
کتابخانه
اشخاص
شرکت‌های هوش مصنوعی
محصولات و مدل‌های هوش مصنوعی
مفاهیم
کسب‌و‌کار
تحلیل بازارهای هوش مصنوعی
کارآفرینی
هوش مصنوعی در ایران
هوش مصنوعی در جهان
مقاله
 آموزش پردازش زبان طبیعی با اکوسیستم هاگینگ فیس ؛ مفهوم NLP (قسمت سوم)

آموزش پردازش زبان طبیعی با اکوسیستم هاگینگ فیس ؛ مفهوم NLP (قسمت سوم)

زمان مطالعه: 2 دقیقه

پیش از ورود به بحث مدل‌های ترنسفورمر، مروری خواهیم داشت بر مفهوم NLP (پردازش زبان طبیعی) و اهمیت آن. این بخش قسمت سوم از دوره آموزش پردازش زبان طبیعی است که هر یکشنبه در سایت هوشیو منتشر می‌شود. در انتهای مطلب می‌توانید به صفحه مربوط به دوره و قسمت‌های دیگر دسترسی داشته باشید.

مفهوم NLP چیست؟

NLP یا پردازش زبان طبیعی حوزه‌ای از یادگیری ماشینی و زبان‌شناسی است که تمرکز آن بر روی درک هر چیزی است که مربوط به زبان انسان باشد. هدف مسائل NLP فقط درک تک کلمات به صورت جداگانه نیست، بلکه توانایی درک کل مفهوم آن کلمات است.

در زیر فهرستی از مسائل رایج در حوزه NLP، با ذکر چند نمونه از هر یک، آورده شده است:

  • دسته‌بندی جملات: تحلیل نظرات کاربران و احساسات موجود در آن، تشخیص هرزنامه بودن ایمیل‌ها، تعیین صحیح بودن یک جمله از نظر دستوری و بررسی ارتباط منطقی دو جمله با هم.
  • دسته‌بندی کلمات یک جمله: شناسایی اجزای دستوری جمله (اسم ، فعل ، صفت)، یا موجودیت‌های نامگذاری شده (شخص ، مکان ، سازمان).
  • تولید محتوای متنی: تکمیل یک درخواست با تولید یک متن به صورت خودکار، پر کردن جای خالی متن با کلمات مستتر.
  • استخراج پاسخ یک سوال از متن: با توجه به یک سوال و بافت و مفهوم آن، پاسخ سوال براساس اطلاعات ارائه شده در متن استخراج می‌شود.
  • تولید جمله جدید از ورودی متنی: ترجمه متن به زبان دیگر، خلاصه‌نویسی متن

البته استفاده از NLP محدود به متون نوشتاری نیست. NLP می‌تواند مسائل و چالش‌های پیچیده‌تر در حوزه مسائل تشخیص گفتار و بینایی رایانه‌ای از قبیل تولید متن از یک فایل صوتی یا توصیف یک تصویر را نیز حل کند.

چرا این مسائل چالش‌برانگیز هستند؟

رایانه ها اطلاعات را مانند ما انسان‌ها پردازش نمی‌کنند. برای درک بهتر مفهوم NLP به این مثال دقت کنید: ما وقتی جمله «من گرسنه ام» را می‌خوانیم، می‌توانیم به راحتی معنی آن را درک کنیم. به همین ترتیب، می‌توانیم به راحتی شباهات بین دو جمله «من گرسنه ام» و «من ناراحتم» را تعیین کنیم. اما چنین کاری برای مدل‌های یادگیری ماشین (ML)، دشوارتر از این هاست. متن باید به گونه‌ای پردازش شود که مدل بتواند نکات لازم را از آن یاد بگیرد. و از آن‌جا که زبان پیچیده است، باید به دقت در مورد چگونگی انجام این پردازش فکر کنیم. تحقیقات زیادی در مورد نحوه نمایش متن انجام شده است و ما در فصل بعدی به برخی از این روش‌ها خواهیم پرداخت.

از طریق لینک زیر می‌توانید به دیگر قسمت‌ها دسترسی داشته باشید:

[button href=”https://hooshio.com/%D8%B1%D8%B3%D8%A7%D9%86%D9%87-%D9%87%D8%A7/%D8%A2%D9%85%D9%88%D8%B2%D8%B4-%D9%BE%D8%B1%D8%AF%D8%A7%D8%B2%D8%B4-%D8%B2%D8%A8%D8%A7%D9%86-%D8%B7%D8%A8%DB%8C%D8%B9%DB%8C/” type=”btn-default” size=”btn-lg”]آموزش پردازش زبان طبیعی[/button]

میانگین امتیاز / 5. تعداد ارا :

مطالب پیشنهادی مرتبط

اشتراک در
اطلاع از
0 نظرات
بازخورد (Feedback) های اینلاین
مشاهده همه دیدگاه ها
[wpforms id="48325"]