پردازش زبان طبیعی (NLP) چیست؟

پردازش زبان طبیعی (NLP) یکی از زیرشاخه‌های علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی (AI) هست که با استفاده از یادگیری ماشین به کامپیوترها این قابلیت رو می‌ده تا زبان انسان‌ها رو درک کنن و باهاش ارتباط برقرار کنن.

پردازش زبان طبیعی یا همون NLP، با ترکیب زبان‌شناسی محاسباتی (مدل‌سازی مبتنی بر قوانین زبان انسان) با مدل‌سازی آماری، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، به کامپیوترها و دستگاه‌های دیجیتال این قدرت رو می‌ده که متن و گفتار رو تشخیص بدن، بفهمن و حتی تولید کنن.

تحقیقات NLP به شکل‌گیری عصر هوش مصنوعی مولد کمک زیادی کرده؛ از مهارت‌های ارتباطی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMها) گرفته تا توانایی مدل‌های تولید تصویر در درک درخواست‌های ما. در حال حاضر، NLP بخشی از زندگی روزمره خیلی از ما شده. موتورهای جستجو، چت‌بات‌های پشتیبانی مشتری که با دستورات صوتی کار می‌کنن، سیستم‌های GPS صوتی و دستیارهای دیجیتال پرسش و پاسخ روی گوشی‌های هوشمند مثل الکسای آمازون، سیری اپل و کورتانای مایکروسافت، همگی با قدرت NLP کار می‌کنن.

NLP همچنین نقش مهمی رو در راهکارهای سازمانی بازی می‌کنه که به بهینه‌سازی و خودکارسازی عملیات تجاری، افزایش بهره‌وری کارمندان و ساده‌سازی فرآیندهای کسب‌وکار کمک می‌کنن.

مزایای NLP

NLP ارتباط و همکاری انسان با ماشین‌ها رو خیلی راحت‌تر می‌کنه، چون به ما اجازه می‌ده با همون زبان طبیعی و روزمره‌ای که استفاده می‌کنیم، باهاشون حرف بزنیم. این ویژگی مزایای زیادی در صنایع و کاربردهای مختلف داره.

• خودکارسازی کارهای تکراری
• تحلیل داده و کسب بینش بهتر
• بهبود تجربه جستجو
• تولید محتوا

خودکارسازی کارهای تکراری

NLP به خصوص برای خودکارسازی کامل یا بخشی از کارهایی مثل پشتیبانی مشتری، ورود داده‌ها و مدیریت اسناد خیلی مفیده. مثلاً، چت‌بات‌های مجهز به NLP می‌تونن به سوالات روتین مشتری‌ها جواب بدن و اینطوری کارشناس‌های انسانی فرصت می‌کنن روی مسائل پیچیده‌تر تمرکز کنن. توی پردازش اسناد، ابزارهای NLP می‌تونن به طور خودکار محتوا رو دسته‌بندی، اطلاعات کلیدی رو استخراج و خلاصه‌سازی کنن که این کار باعث کاهش زمان و خطاهای مربوط به مدیریت دستی داده‌ها می‌شه. NLP همچنین ترجمه زبان رو هم راحت‌تر می‌کنه و متن رو از یک زبان به زبان دیگه، با حفظ معنی، زمینه و ظرافت‌های کلامی، برمی‌گردونه.

تحلیل داده بهتر

NLP با فراهم کردن امکان استخراج بینش از داده‌های متنی بدون ساختار، مثل نظرات مشتریان، پست‌های شبکه‌های اجتماعی و مقالات خبری، تحلیل داده رو تقویت می‌کنه. با استفاده از تکنیک‌های متن‌کاوی، NLP می‌تونه الگوها، روندها و احساساتی رو که در نگاه اول توی مجموعه داده‌های بزرگ مشخص نیستن، شناسایی کنه. تحلیل احساسات این امکان رو می‌ده که ویژگی‌های ذهنی، نگرش‌ها، احساسات، کنایه‌ها، سردرگمی یا حتی شک و تردید رو از متن استخراج کنیم. این قابلیت اغلب برای هدایت ارتباطات به سمت سیستم یا فردی که به احتمال زیاد بهترین پاسخ بعدی رو می‌ده، استفاده می‌شه.

این به کسب‌وکارها اجازه می‌ده تا ترجیحات مشتری، شرایط بازار و افکار عمومی رو بهتر درک کنن. ابزارهای NLP همچنین می‌تونن حجم عظیمی از متن رو دسته‌بندی و خلاصه‌سازی کنن و اینطوری به تحلیل‌گرها کمک می‌کنن تا اطلاعات کلیدی رو راحت‌تر پیدا کنن و تصمیمات داده‌محور رو با کارایی بیشتری بگیرن.

بهبود تجربه جستجو

NLP با درک هدف پشت جستجوی کاربر، به سیستم‌ها کمک می‌کنه تا نتایج دقیق‌تر و مرتبط‌تری رو ارائه بدن و به این ترتیب تجربه جستجو رو بهتر می‌کنه. موتورهای جستجوی مجهز به NLP به جای اینکه فقط به تطبیق کلمات کلیدی اکتفا کنن، معنای کلمات و عبارات رو تحلیل می‌کنن. این باعث می‌شه پیدا کردن اطلاعات، حتی وقتی که عبارت جستجو شده مبهم یا پیچیده‌ست، راحت‌تر بشه. این قابلیت، تجربه کاربری رو چه در جستجوهای وب، چه در بازیابی اسناد یا سیستم‌های داده سازمانی، به شکل چشمگیری بهبود می‌ده.

تولید محتوای قدرتمند

NLP مدل‌های زبانی پیشرفته رو قادر می‌سازه تا برای اهداف مختلف، متنی شبیه به متن انسان تولید کنن. مدل‌های از پیش آموزش‌دیده، مثل GPT-4، می‌تونن بر اساس دستوراتی که کاربر بهشون می‌ده، مقاله، گزارش، متن تبلیغاتی، توضیحات محصول و حتی نوشته‌های خلاقانه تولید کنن. ابزارهای مجهز به NLP همچنین می‌تونن در خودکارسازی کارهایی مثل نوشتن پیش‌نویس ایمیل، پست‌های شبکه‌های اجتماعی یا اسناد حقوقی کمک کنن. NLP با درک زمینه، لحن و سبک، مطمئن می‌شه که محتوای تولید شده منسجم، مرتبط و هم‌راستا با پیام مورد نظر باشه و به این ترتیب در زمان و انرژی لازم برای تولید محتوا صرفه‌جویی می‌کنه و کیفیت رو هم حفظ می‌کنه.

رویکردهای مختلف در NLP

NLP قدرت زبان‌شناسی محاسباتی رو با الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق ترکیب می‌کنه. زبان‌شناسی محاسباتی از علم داده برای تحلیل زبان و گفتار استفاده می‌کنه و شامل دو نوع تحلیل اصلی می‌شه: تحلیل نحوی (syntactical) و تحلیل معنایی (semantical). تحلیل نحوی با تجزیه ساختار کلمات و به کار بردن قوانین دستوری از پیش برنامه‌ریزی شده، معنی یک کلمه، عبارت یا جمله رو مشخص می‌کنه. تحلیل معنایی هم از خروجی تحلیل نحوی استفاده می‌کنه تا از کلمات معنی استخراج کنه و مفهوم اون‌ها رو در ساختار جمله تفسیر کنه.

تجزیه کلمات به دو شکل انجام می‌شه. تجزیه وابستگی (Dependency parsing) به روابط بین کلمات نگاه می‌کنه، مثلاً اسم‌ها و فعل‌ها رو شناسایی می‌کنه. در مقابل، تجزیه ساختاری (Constituency parsing) یک درخت تجزیه (یا درخت نحوی) می‌سازه که یک نمایش ریشه‌دار و مرتب از ساختار نحوی جمله یا رشته‌ای از کلمات هست. درخت‌های تجزیه حاصل، اساس کار مترجم‌های زبان و تشخیص گفتار رو تشکیل می‌دن. در حالت ایده‌آل، این تحلیل باعث می‌شه خروجی (چه متن و چه گفتار) هم برای مدل‌های NLP و هم برای انسان‌ها قابل فهم باشه.

یادگیری خودنظارتی (SSL) به طور خاص برای پشتیبانی از NLP خیلی مفیده، چون NLP برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی به حجم زیادی از داده‌های برچسب‌گذاری شده نیاز داره. از اونجایی که این مجموعه‌داده‌های برچسب‌گذاری شده به حاشیه‌نویسی زمان‌بر (یک فرآیند برچسب‌گذاری دستی توسط انسان) نیاز دارن، جمع‌آوری داده‌های کافی می‌تونه خیلی سخت و پرهزینه باشه. رویکردهای خودنظارتی می‌تونن از نظر زمانی و هزینه به صرفه‌تر باشن، چون جایگزین بخشی یا تمام داده‌های آموزشی برچسب‌گذاری شده به صورت دستی می‌شن.

سه رویکرد متفاوت در NLP عبارتند از:

NLP مبتنی بر قوانین

اولین کاربردهای NLP، درخت‌های تصمیم ساده «اگر-آنگاه» بودن که به قوانین از پیش برنامه‌ریزی شده نیاز داشتن. این سیستم‌ها فقط می‌تونستن در پاسخ به دستورات خاصی جواب بدن، مثل نسخه اولیه Moviefone که قابلیت‌های ابتدایی تولید زبان طبیعی (NLG) رو داشت. از اونجایی که در NLP مبتنی بر قوانین هیچ قابلیت یادگیری ماشین یا هوش مصنوعی وجود نداره، این روش خیلی محدود و غیرقابل مقیاس‌پذیره.

NLP آماری

NLP آماری که بعداً توسعه پیدا کرد، به طور خودکار عناصر داده‌های متنی و صوتی رو استخراج، دسته‌بندی و برچسب‌گذاری می‌کنه و بعد به هر معنی ممکن برای اون عناصر، یک احتمال آماری اختصاص می‌ده. این روش به یادگیری ماشین متکی هست و امکان تجزیه و تحلیل پیچیده زبانی مثل برچسب‌گذاری اجزای کلام (part-of-speech tagging) رو فراهم می‌کنه.

NLP آماری تکنیک ضروری نگاشت عناصر زبان، مثل کلمات و قوانین دستوری، به یک نمایش برداری (vector representation) رو معرفی کرد تا بشه زبان رو با استفاده از روش‌های ریاضی (آماری)، از جمله رگرسیون یا مدل‌های مارکوف، مدل‌سازی کرد. این روش الهام‌بخش پیشرفت‌های اولیه NLP مثل غلط‌گیرهای املایی و سیستم پیام‌رسان T9 (متن روی ۹ کلید برای تلفن‌های لمسی) بود.

NLP مبتنی بر یادگیری عمیق

اخیراً، مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از حجم عظیمی از داده‌های خام و بدون ساختار (هم متنی و هم صوتی) برای رسیدن به دقت بالاتر، به روش غالب در NLP تبدیل شدن. یادگیری عمیق رو می‌شه تکامل یافته‌ی NLP آماری دونست، با این تفاوت که از مدل‌های شبکه عصبی استفاده می‌کنه. این مدل‌ها چند زیرشاخه دارن:

• مدل‌های توالی به توالی (Sequence-to-Sequence): این مدل‌ها که مبتنی بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) هستن، بیشتر برای ترجمه ماشینی استفاده می‌شدن و یک عبارت رو از یک دامنه (مثلاً زبان آلمانی) به عبارتی در دامنه دیگه (مثلاً زبان انگلیسی) تبدیل می‌کردن.

• مدل‌های ترنسفورمر (Transformer): این مدل‌ها از توکنیزه کردن زبان (موقعیت هر توکن، یعنی کلمات یا زیرکلمات) و خود-توجهی (self-attention) برای محاسبه رابطه بخش‌های مختلف زبان با یکدیگر استفاده می‌کنن. مدل‌های ترنسفورمر رو می‌شه با استفاده از یادگیری خودنظارتی روی پایگاه‌داده‌های متنی عظیم، به طور کارآمد آموزش داد. یکی از نقاط عطف در مدل‌های ترنسفورمر، مدل BERT گوگل (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) بود که به اساس کار موتور جستجوی گوگل تبدیل شد و هنوز هم هست.

• مدل‌های خودرگرسیو (Autoregressive): این نوع از مدل‌های ترنسفورمر به طور خاص برای پیش‌بینی کلمه بعدی در یک توالی آموزش دیدن که این خودش یک جهش بزرگ در توانایی تولید متن محسوب می‌شه. نمونه‌هایی از LLMهای خودرگرسیو شامل GPT، Llama، Claude و مدل منبع‌باز Mistral هستن.

• مدل‌های پایه (Foundation Models): مدل‌های پایه از پیش ساخته شده و مدیریت شده می‌تونن به شروع یک پروژه NLP سرعت ببخشن و اعتماد به عملکرد اون رو افزایش بدن. به عنوان مثال، مدل‌های پایه IBM® Granite™ در صنایع مختلف کاربرد گسترده‌ای دارن. این مدل‌ها از وظایف NLP مثل تولید محتوا و استخراج بینش پشتیبانی می‌کنن. علاوه بر این، اون‌ها چارچوب تولید افزوده با بازیابی (RAG) رو تسهیل می‌کنن که برای بهبود کیفیت پاسخ با پیوند دادن مدل به منابع دانش خارجی به کار میره. این مدل‌ها همچنین تشخیص موجودیت نام‌دار (NER) رو هم انجام می‌دن که شامل شناسایی و استخراج اطلاعات کلیدی در یک متن می‌شه.

وظایف NLP

چندین وظیفه در NLP به پردازش داده‌های متنی و صوتی انسان کمک می‌کنن تا کامپیوتر بتونه محتوایی که دریافت می‌کنه رو بهتر درک کنه. بعضی از این وظایف عبارتند از:

• حل ارجاع مشترک (Coreference resolution)

• تشخیص موجودیت نام‌دار (Named entity recognition)

• برچسب‌گذاری اجزای کلام (Part-of-speech tagging)

• ابهام‌زدایی از معنای کلمه (Word sense disambiguation)

حل ارجاع مشترک

این وظیفه شناسایی اینه که آیا و چه زمانی دو کلمه به یک موجودیت یکسان اشاره دارن. رایج‌ترین مثال، تعیین شخص یا شیئی هست که یک ضمیر خاص به اون اشاره می‌کنه (مثلاً «او» = «مریم»). اما این فرآیند می‌تونه یک استعاره یا اصطلاح رو هم در متن تشخیص بده (مثلاً جایی که کلمه «خرس» به یک حیوان اشاره نداره، بلکه به یک شخص درشت‌هیکل و پرمو اشاره داره).

تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)

NER کلمات یا عبارات رو به عنوان موجودیت‌های مفید شناسایی می‌کنه. مثلاً «تهران» رو به عنوان یک مکان یا «ماریا» رو به عنوان نام یک شخص تشخیص می‌ده.

برچسب‌گذاری اجزای کلام

این فرآیند که بهش برچسب‌گذاری دستوری هم میگن، تعیین می‌کنه که یک کلمه یا بخشی از متن، بر اساس کاربرد و زمینه‌ش، چه نقشی در کلام داره (اسم، فعل، صفت و…). برای مثال، این فرآیند کلمه «ساخت» رو در جمله «من می‌تونم یک هواپیمای کاغذی بسازم» به عنوان فعل و در جمله «ماشین شما ساخت کجاست؟» به عنوان اسم تشخیص می‌ده.

ابهام‌زدایی از معنای کلمه

این فرآیند، انتخاب معنی مناسب برای کلمه‌ای هست که چندین معنی ممکن داره. برای این کار از یک فرآیند تحلیل معنایی برای بررسی کلمه در متن استفاده می‌شه. برای مثال، این فرآیند به تشخیص تفاوت معنای فعل «گرفتن» در جمله «منظورت رو گرفتم» (فهمیدن) در مقابل «من تاکسی گرفتم» (کرایه کردن) کمک می‌کنه. فهمیدن جمله‌ای مثل «شیر آب رو باز کن تا شیر بخورم» به یک سیستم NLP پیچیده نیاز داره.

NLP چطور کار می‌کنه؟

NLP با ترکیب تکنیک‌های محاسباتی مختلف برای تحلیل، درک و تولید زبان انسان به روشی که برای ماشین‌ها قابل پردازش باشه، کار می‌کنه. در ادامه یک نمای کلی از خط لوله (pipeline) یک سیستم NLP و مراحل اون رو می‌بینید:

پیش‌پردازش متن

پیش‌پردازش متن در NLP، متن خام رو برای تحلیل آماده می‌کنه و اون رو به فرمتی تبدیل می‌کنه که ماشین‌ها بتونن راحت‌تر بفهمنش. این فرآیند با توکنیزه کردن (tokenization) شروع می‌شه که متن رو به واحدهای کوچکتری مثل کلمات، جملات یا عبارات تقسیم می‌کنه. این کار به شکستن متن‌های پیچیده به بخش‌های قابل مدیریت کمک می‌کنه. بعد، برای استانداردسازی متن، همه حروف به حروف کوچک تبدیل می‌شن تا کلماتی مثل «اپل» و «اپل» یکسان در نظر گرفته بشن. حذف کلمات توقف (Stop word removal) یکی دیگه از مراحل رایج هست که در اون کلمات پرتکرار مثل «است» یا «که» حذف می‌شن، چون معنی قابل توجهی به متن اضافه نمی‌کنن. ریشه‌یابی (Stemming) یا لماتیزیزاسیون (lemmatization) کلمات رو به شکل ریشه اون‌ها برمی‌گردونه (مثلاً «دویدن» تبدیل به «دو» می‌شه) و با گروه‌بندی اشکال مختلف یک کلمه، تحلیل زبان رو ساده‌تر می‌کنه. علاوه بر این، پاک‌سازی متن عناصر ناخواسته مثل علائم نگارشی، کاراکترهای خاص و اعداد رو که ممکنه تحلیل رو به هم بریزن، حذف می‌کنه.

بعد از پیش‌پردازش، متن تمیز، استاندارد شده و آماده‌ست تا مدل‌های یادگیری ماشین بتونن اون رو به طور موثر تفسیر کنن.

استخراج ویژگی (Feature extraction)

استخراج ویژگی فرآیند تبدیل متن خام به نمایش‌های عددی هست که ماشین‌ها بتونن اون‌ها رو تحلیل و تفسیر کنن. این کار شامل تبدیل متن به داده‌های ساختاریافته با استفاده از تکنیک‌های NLP مثل کیسه کلمات (Bag of Words) و TF-IDF می‌شه که حضور و اهمیت کلمات در یک سند رو اندازه‌گیری می‌کنن. روش‌های پیشرفته‌تر شامل جاسازی کلمات (word embeddings) مثل Word2Vec یا GloVe هستن که کلمات رو به صورت بردارهای متراکم در یک فضای پیوسته نمایش می‌دن و روابط معنایی بین کلمات رو ثبت می‌کنن. جاسازی‌های متنی (Contextual embeddings) با در نظر گرفتن زمینه‌ای که کلمات در اون ظاهر می‌شن، این فرآیند رو تقویت می‌کنن و امکان نمایش‌های غنی‌تر و دقیق‌تری رو فراهم می‌کنن.

تحلیل متن

تحلیل متن شامل تفسیر و استخراج اطلاعات معنادار از داده‌های متنی از طریق تکنیک‌های محاسباتی مختلفه. این فرآیند شامل وظایفی مثل برچسب‌گذاری اجزای کلام (POS tagging) که نقش‌های دستوری کلمات رو مشخص می‌کنه و تشخیص موجودیت نام‌دار (NER) که موجودیت‌های خاصی مثل اسامی، مکان‌ها و تاریخ‌ها رو شناسایی می‌کنه، می‌شه. تجزیه وابستگی (Dependency parsing) روابط دستوری بین کلمات رو برای درک ساختار جمله تحلیل می‌کنه، در حالی که تحلیل احساسات لحن عاطفی متن رو مشخص می‌کنه و ارزیابی می‌کنه که آیا مثبت، منفی یا خنثی هست. مدل‌سازی موضوعی (Topic modeling) مضامین یا موضوعات اساسی رو در یک متن یا در مجموعه‌ای از اسناد شناسایی می‌کنه. درک زبان طبیعی (NLU) زیرمجموعه‌ای از NLP هست که روی تحلیل معنای پشت جملات تمرکز می‌کنه. NLU به نرم‌افزارها این امکان رو می‌ده که معانی مشابه رو در جملات مختلف پیدا کنن یا کلماتی رو که معانی متفاوتی دارن، پردازش کنن. از طریق این تکنیک‌ها، تحلیل متن در NLP، متن بدون ساختار رو به بینش‌های ارزشمند تبدیل می‌کنه.

آموزش مدل

داده‌های پردازش شده بعداً برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین استفاده می‌شن که الگوها و روابط درون داده‌ها رو یاد می‌گیرن. در طول آموزش، مدل پارامترهای خودش رو برای به حداقل رسوندن خطاها و بهبود عملکردش تنظیم می‌کنه. وقتی مدل آموزش دید، می‌شه از اون برای پیش‌بینی یا تولید خروجی روی داده‌های جدید و دیده‌نشده استفاده کرد. اثربخشی مدل‌سازی NLP به طور مداوم از طریق ارزیابی، اعتبارسنجی و تنظیم دقیق بهبود پیدا می‌کنه تا دقت و ارتباط اون در کاربردهای دنیای واقعی افزایش پیدا کنه.

محیط‌های نرم‌افزاری مختلفی در طول فرآیندهای گفته شده مفید هستن. برای مثال، جعبه‌ابزار زبان طبیعی (NLTK) مجموعه‌ای از کتابخانه‌ها و برنامه‌ها برای زبان انگلیسی هست که به زبان برنامه‌نویسی پایتون نوشته شده. این ابزار از قابلیت‌های طبقه‌بندی متن، توکنیزه کردن، ریشه‌یابی، برچسب‌گذاری، تجزیه و استدلال معنایی پشتیبانی می‌کنه. TensorFlow یک کتابخانه نرم‌افزاری رایگان و منبع‌باز برای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی هست که می‌شه از اون برای آموزش مدل‌ها برای کاربردهای NLP استفاده کرد. آموزش‌ها و گواهینامه‌های زیادی برای کسانی که علاقه‌مند به آشنایی با این ابزارها هستن، وجود داره.

چالش‌های NLP

حتی پیشرفته‌ترین مدل‌های NLP هم بی‌نقص نیستن، درست همونطور که گفتار انسان هم مستعد خطاست. مثل هر فناوری هوش مصنوعی دیگه‌ای، NLP هم با چالش‌های بالقوه‌ای روبروست. زبان انسان پر از ابهاماتیه که نوشتن نرم‌افزاری که بتونه به درستی معنی مورد نظر داده‌های متنی یا صوتی رو تشخیص بده، برای برنامه‌نویس‌ها سخت می‌کنه. یادگیری زبان انسان ممکنه سال‌ها طول بکشه و خیلی‌ها هیچ‌وقت یادگیری رو متوقف نمی‌کنن. حالا برنامه‌نویس‌ها باید به اپلیکیشن‌های مبتنی بر زبان طبیعی یاد بدن که بی‌قاعدگی‌ها رو تشخیص بدن و درک کنن تا اپلیکیشن‌هاشون دقیق و مفید باشن. ریسک‌های مرتبط با این موضوع می‌تونه شامل موارد زیر باشه:

آموزش سوگیرانه (Biased)

مثل هر عملکرد دیگه‌ای در هوش مصنوعی، استفاده از داده‌های سوگیرانه در آموزش، پاسخ‌ها رو منحرف می‌کنه. هرچقدر کاربران یک عملکرد NLP متنوع‌تر باشن، این ریسک اهمیت بیشتری پیدا می‌کنه، مثلاً در خدمات دولتی، مراقبت‌های بهداشتی و تعاملات منابع انسانی. برای مثال، مجموعه‌داده‌های آموزشی که از وب جمع‌آوری می‌شن، مستعد سوگیری هستن.

تفسیر نادرست

مثل برنامه‌نویسی، اینجا هم ریسک «ورودی بی‌ارزش، خروجی بی‌ارزش» (GIGO) وجود داره. تشخیص گفتار، که بهش گفتار به متن هم میگن، وظیفه تبدیل قابل اعتماد داده‌های صوتی به داده‌های متنی رو بر عهده داره. اما اگه ورودی گفتاری با یک لهجه نامفهوم، زیرلبی، پر از اصطلاحات عامیانه، کلمات هم‌آوا، گرامر نادرست، کنایه‌ها، جملات ناقص، تلفظ‌های اشتباه، کلمات مخفف یا با نویز پس‌زمینه زیاد ضبط شده باشه، راه‌حل‌های NLP ممکنه گیج بشن.

واژگان جدید

کلمات جدید به طور مداوم ابداع یا وارد زبان می‌شن. قواعد دستوری ممکنه تکامل پیدا کنن یا عمداً شکسته بشن. در این موارد، NLP یا یک حدس خوب می‌زنه یا اعتراف می‌کنه که مطمئن نیست و در هر دو صورت، این یک پیچیدگی ایجاد می‌کنه.

لحن صدا

وقتی آدم‌ها صحبت می‌کنن، نحوه بیان کلمات یا حتی زبان بدنشون می‌تونه معنای کاملاً متفاوتی نسبت به خود کلمات داشته باشه. اغراق برای تأثیرگذاری، تأکید روی کلمات برای اهمیت دادن یا کنایه می‌تونه توسط NLP اشتباه فهمیده بشه و این تحلیل معنایی رو سخت‌تر و کمتر قابل اعتماد می‌کنه.

کاربردهای NLP در صنایع مختلف

کاربردهای NLP امروزه تقریباً در هر صنعتی پیدا می‌شن.

امور مالی

در معاملات مالی، نانوثانیه‌ها می‌تونن تفاوت بین موفقیت و شکست در دسترسی به داده‌ها یا انجام معاملات رو رقم بزنن. NLP می‌تونه استخراج اطلاعات از صورت‌های مالی، گزارش‌های سالانه و نظارتی، اخبار منتشر شده یا حتی شبکه‌های اجتماعی رو سرعت ببخشه.

مراقبت‌های بهداشتی

بینش‌ها و پیشرفت‌های پزشکی جدید می‌تونن سریع‌تر از اونی اتفاق بیفتن که خیلی از متخصصان مراقبت‌های بهداشتی بتونن خودشون رو باهاشون به‌روز نگه دارن. NLP و ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تونن به تسریع تحلیل سوابق پزشکی و مقالات تحقیقاتی کمک کنن و امکان تصمیم‌گیری‌های پزشکی آگاهانه‌تر رو فراهم کنن یا به تشخیص و حتی پیشگیری از بیماری‌ها کمک کنن.

بیمه

NLP می‌تونه درخواست‌های خسارت رو برای پیدا کردن الگوهایی که می‌تونن حوزه‌های نگران‌کننده رو مشخص کنن و ناکارآمدی‌ها رو در فرآیند رسیدگی به خسارت پیدا کنن، تحلیل کنه. این کار به بهینه‌سازی بیشتر فرآیند و تلاش‌های کارمندان منجر می‌شه.

حقوق

تقریباً هر پرونده حقوقی ممکنه به بررسی حجم زیادی از اسناد، اطلاعات پس‌زمینه و سوابق قانونی نیاز داشته باشه. NLP می‌تونه به خودکارسازی کشف اسناد حقوقی کمک کنه، در سازماندهی اطلاعات یاری برسونه، بررسی رو سرعت ببخشه و مطمئن بشه که تمام جزئیات مرتبط برای بررسی در نظر گرفته شدن.