آموزش پردازش زبان طبیعی

آقای موسوی، فارغ‌التحصیل رشته مهندسی کامپیوتر از دانشگاه صنعتی شریف، در اینجا به‌صورت منظم مطالب آموزش پردازش زبان طبیعی منتشر می‌کند. این آموزش‌ها شامل مفاهیم پایه، الگوریتم‌های پیشرفته و کاربردهای عملی در حوزه زبان فارسی و انگلیسی هستند که با هدف ارتقای دانش علاقه‌مندان به آموزش پردازش زبان طبیعی ارائه می‌شوند.
مفهوم پردازش زبان طبیعی چیست ؟
پردازش زبان طبیعی یکی از زیرشاخه‌های مهم هوش مصنوعی است که به تعامل بین رایانه و زبان انسان می‌پردازد. هدف اصلی این حوزه، درک، تفسیر، تولید و تحلیل زبان طبیعی به‌گونه‌ای است که ماشین بتواند متون یا گفتار انسان را مانند یک انسان واقعی پردازش کند. پردازش زبان طبیعی ترکیبی از زبان‌شناسی، یادگیری ماشین و آمار است و از آن برای تحلیل متون، استخراج اطلاعات، ترجمه خودکار و... استفاده می‌شود.
مثال کاربردی: یکی از کاربردهای رایج پردازش زبان طبیعی، تشخیص احساسات کاربران در شبکه‌های اجتماعی است. برای نمونه، یک الگوریتم پردازش زبان طبیعی می‌تواند هزاران توییت را تحلیل کند و تشخیص دهد که کاربران درباره یک محصول خاص چه احساسی دارند (مثبت، منفی یا خنثی). این کار به شرکت‌ها کمک می‌کند تا بازخورد مشتریان را به‌صورت خودکار و در مقیاس وسیع بررسی کنند.
 

اولین مبحث : پیش پردازش متن

در حوزه پردازش زبان طبیعی داده‌های متنی خام اغلب شامل نویز، علائم غیرضروری، کلمات زائد و ساختارهای متنوع زبانی هستند. برای آن‌که الگوریتم‌های یادگیری ماشین و مدل‌های زبان بتوانند به‌درستی با این داده‌ها کار کنند، ضروری است ابتدا فرایند پیش پردازش متن صورت گیرد. پیش‌پردازش، گام اولیه و حیاتی در آماده‌سازی داده‌های متنی است که نقش بنیادینی در کیفیت تحلیل‌ها و عملکرد مدل‌ها ایفا می‌کند.

۱. اهمیت پیش‌پردازش متن

پیش‌پردازش باعث کاهش پیچیدگی داده‌ها، حذف اغتشاشات و افزایش دقت الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌شود. همچنین این فرایند موجب کاهش حجم داده، بهبود سرعت پردازش و افزایش توانایی مدل در تشخیص الگوهای معنادار از متن می‌گردد. بدون پیش‌پردازش مؤثر، حتی بهترین مدل‌های زبانی نیز ممکن است خروجی نادقیق یا گمراه‌کننده ارائه دهند.

۲. مراحل اصلی پیش‌پردازش متن

۲.۱. تبدیل به حروف کوچک (Lowercasing)

تبدیل به حروف کوچک (Lowercasing) : تبدیل تمام حروف به شکل کوچک (مثلاً تبدیل "سلام" و "سلام" به یک فرم یکسان) کمک می‌کند که مدل کلمات مشابه را یکسان در نظر بگیرد.

۲.۲. حذف علائم نگارشی و نویزها (Removing Punctuation & Noise)

حذف علائم نگارشی و نویزها (Removing Punctuation & Noise) : علائم نگارشی مانند نقطه، ویرگول، علامت سوال و نویزهایی نظیر ایموجی‌ها، URLها یا کدهای HTML حذف می‌شوند تا فقط محتوای اصلی باقی بماند.

۲.۳. حذف کلمات توقف (Stop Words Removal)

حذف کلمات توقف (Stop Words Removal) : کلماتی مانند "از"، "که"، "با"، "به" که نقش معنایی مهمی در تحلیل ندارند، حذف می‌شوند. این کار باعث کاهش ابعاد و تمرکز بر کلمات کلیدی می‌شود.

۲.۴. توکن‌سازی (Tokenization)

توکن‌سازی (Tokenization) یکی از مهم‌ترین و ابتدایی‌ترین مراحل پیش‌پردازش متن در پردازش زبان طبیعی است. در این مرحله، متن خام به واحدهای کوچکتر زبانی تقسیم می‌شود که به این واحدها "توکن" (Token) می‌گویند. این توکن‌ها می‌توانند کلمات، زیرکلمات، جمله‌ها یا حتی کاراکترها باشند، بسته به اینکه هدف و نوع تحلیل چه باشد.
? هدف توکن‌سازی چیست؟
مدل‌های زبانی نمی‌توانند مستقیماً با متن خام مانند یک انسان تعامل کنند. آن‌ها نیاز دارند تا ابتدا ساختار متن را درک کرده و به اجزای قابل فهم برای رایانه تقسیم کنند. توکن‌سازی به مدل‌ها کمک می‌کند:
ساختار جمله را بشناسند.
وابستگی معنایی بین کلمات را بررسی کنند.
نگاشت بین متن و بردارهای عددی (ورودی مدل) را برقرار کنند.
? انواع توکن‌سازی
۱. کلمه‌ای (Word Tokenization)
متن به کلمات جداگانه تقسیم می‌شود. ? مثال: متن: «او به مدرسه رفت.» توکن‌ها: [او, به, مدرسه, رفت] در زبان فارسی این نوع توکن‌سازی معمولاً با پیچیدگی‌هایی مانند نیم‌فاصله همراه است. ۲. جمله‌ای (Sentence Tokenization)
متن به جمله‌های جداگانه تقسیم می‌شود. ? مثال: متن: «امروز هوا خوب است. من به پارک می‌روم.» توکن‌ها: [امروز هوا خوب است., من به پارک می‌روم.] ۳. کاراکتری (Character Tokenization)
متن به تک‌تک حروف تقسیم می‌شود. ? مثال: «سلام» → [س, ل, ا, م] ۴. زیرکلمه‌ای (Subword Tokenization) کلمات به بخش‌های کوچکتری تقسیم می‌شوند که حتی ممکن است واژه کامل نباشند. این روش در مدل‌هایی مثل BERT و GPT استفاده می‌شود. ? مثال انگلیسی: کلمه "unhappiness" → ["un", "happi", "ness"] ? ابزارهای رایج توکن‌سازی
? زبان فارسی:

• Hazm: توکن‌ساز پرکاربرد برای فارسی
• Parsivar: ابزار متن‌باز دیگر برای تحلیل متون فارسی

? زبان انگلیسی و چندزبانه:

• NLTK (word_tokenize, sent_tokenize)
• SpaCy (nlp(text))
• Hugging Face Tokenizers (برای مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده)

? چالش‌های توکن‌سازی در زبان فارسی
وجود نیم‌فاصله بین اجزای کلمات (مثل: «می‌رود»، «کتاب‌هایم»)
شباهت حروف عربی و فارسی (مثلاً «ی» و «ي»)
ادغام یا جدایی کلمات در گفتار محاوره‌ای و نوشتاری

۲.۵. ریشه‌یابی (Stemming)

در این مرحله، واژه به ریشه خود بازگردانده می‌شود. مثلاً "رفتن"، "رفته"، "می‌رود" ممکن است به ریشه "رو" یا "رفت" تبدیل شوند.

۲.۶. لماتیزیشن (Lemmatization)

برخلاف ریشه‌یابی که از قواعد ساده استفاده می‌کند، لماتیزیشن با درک نحوی و معنایی واژه، آن را به شکل اصلی دستوری‌اش برمی‌گرداند. مثلاً "رفته"، "رفتند"، "می‌رود" همگی به "رفتن" تبدیل می‌شوند.

۲.۷. حذف اعداد و کاراکترهای خاص

اعداد، نمادها و کاراکترهای غیرمتنی (مانند @ یا #) در بسیاری از کاربردها بی‌فایده‌اند و حذف می‌شوند. ۲.۸. حذف فاصله‌های اضافی و نرمال‌سازی فاصله‌های اضافه، نیم‌فاصله‌ها و حروف با شکل متفاوت (مثل «ی» عربی و فارسی) نرمال می‌شوند تا داده همگن‌تر شود. ۳. ابزارها و کتابخانه‌ها برای پیش‌پردازش در زبان انگلیسی و فارسی، کتابخانه‌های متعددی برای انجام پیش‌پردازش متن وجود دارد: برای انگلیسی: NLTK، SpaCy، TextBlob، Scikit-learn، Gensim برای فارسی: Hazm، Parsivar، Stanza (با مدل فارسی)، PyArabic مثلاً کتابخانه Hazm در پایتون امکاناتی مانند توکن‌سازی، ریشه‌یابی، نرمال‌سازی و حذف کلمات توقف را برای زبان فارسی فراهم می‌کند.

۴. چالش‌های پیش‌پردازش در زبان فارسی

پیش‌پردازش متون فارسی به دلیل ویژگی‌های خاص زبان مانند پیوسته‌نویسی، وجود کلمات مرکب، تفاوت نیم‌فاصله، و شباهت حروف عربی و فارسی، چالش‌برانگیزتر از زبان‌های لاتین است. همچنین منابع کمتر و نبود ابزارهای دقیق‌تر نیز مشکلاتی ایجاد می‌کند. انتخاب دقیق روش‌های پیش‌پردازش متناسب با نوع مسئله (تحلیل احساس، ترجمه، خلاصه‌سازی و...) نیز از اهمیت بالایی برخوردار است.

۵. اثر پیش‌پردازش بر عملکرد مدل‌ها

مطالعات و آزمایش‌ها نشان داده‌اند که با استفاده از پیش‌پردازش دقیق و مؤثر، دقت مدل‌های یادگیری ماشین در وظایفی مانند طبقه‌بندی متون یا تشخیص احساسات می‌تواند تا چندین درصد افزایش یابد. حذف داده‌های نامرتبط، کاهش نویز و افزایش انسجام داده‌ها همگی در بهبود عملکرد مدل مؤثرند.  
 
آخرین به روزرسانی این مطالب 1404/04/25 انجام شده است. برچسب ها :