ML-For-Beginners/translations/fa/6-NLP/2-Tasks

وظایف و تکنیک‌های رایج پردازش زبان طبیعی

برای اکثر وظایف پردازش زبان طبیعی، متن مورد پردازش باید تجزیه شود، بررسی شود و نتایج ذخیره یا با قوانین و مجموعه داده‌ها مقایسه شوند. این وظایف به برنامه‌نویس اجازه می‌دهند تا معنی، هدف یا فقط تکرار اصطلاحات و کلمات در یک متن را استخراج کند.

آزمون پیش از درس

بیایید تکنیک‌های رایج مورد استفاده در پردازش متن را کشف کنیم. این تکنیک‌ها، همراه با یادگیری ماشین، به شما کمک می‌کنند تا حجم زیادی از متن را به‌طور مؤثر تحلیل کنید. با این حال، قبل از اعمال یادگیری ماشین به این وظایف، بیایید مشکلاتی که متخصصان NLP با آن مواجه می‌شوند را درک کنیم.

وظایف رایج در NLP

راه‌های مختلفی برای تحلیل متنی که روی آن کار می‌کنید وجود دارد. وظایفی وجود دارند که می‌توانید انجام دهید و از طریق این وظایف قادر خواهید بود متن را درک کرده و نتیجه‌گیری کنید. معمولاً این وظایف را به صورت ترتیبی انجام می‌دهید.

توکن‌سازی

احتمالاً اولین کاری که اکثر الگوریتم‌های NLP باید انجام دهند، تقسیم متن به توکن‌ها یا کلمات است. در حالی که این کار ساده به نظر می‌رسد، در نظر گرفتن علائم نگارشی و جداکننده‌های کلمات و جملات در زبان‌های مختلف می‌تواند آن را پیچیده کند. ممکن است نیاز باشد از روش‌های مختلفی برای تعیین مرزها استفاده کنید.

توکن‌سازی یک جمله از غرور و تعصب. اینفوگرافیک توسط Jen Looper

تعبیه‌ها

تعبیه‌های کلمات راهی برای تبدیل داده‌های متنی شما به صورت عددی هستند. تعبیه‌ها به گونه‌ای انجام می‌شوند که کلماتی با معنای مشابه یا کلماتی که با هم استفاده می‌شوند، در کنار هم قرار گیرند.

"من بیشترین احترام را برای اعصاب شما دارم، آنها دوستان قدیمی من هستند." - تعبیه کلمات برای یک جمله در غرور و تعصب. اینفوگرافیک توسط Jen Looper

✅ این ابزار جالب را امتحان کنید تا با تعبیه‌های کلمات آزمایش کنید. کلیک کردن روی یک کلمه خوشه‌هایی از کلمات مشابه را نشان می‌دهد: 'toy' با 'disney'، 'lego'، 'playstation' و 'console' خوشه‌بندی می‌شود.

تجزیه و برچسب‌گذاری بخش‌های گفتار

هر کلمه‌ای که توکن‌سازی شده است می‌تواند به عنوان بخشی از گفتار برچسب‌گذاری شود - اسم، فعل یا صفت. جمله the quick red fox jumped over the lazy brown dog ممکن است به صورت POS برچسب‌گذاری شود: fox = اسم، jumped = فعل.

تجزیه یک جمله از غرور و تعصب. اینفوگرافیک توسط Jen Looper

تجزیه به معنای شناسایی کلماتی است که در یک جمله به یکدیگر مرتبط هستند - برای مثال the quick red fox jumped یک توالی صفت-اسم-فعل است که از توالی lazy brown dog جدا است.

فراوانی کلمات و عبارات

یک روش مفید هنگام تحلیل حجم زیادی از متن، ساخت یک دیکشنری از هر کلمه یا عبارت مورد علاقه و تعداد دفعاتی است که ظاهر می‌شود. عبارت the quick red fox jumped over the lazy brown dog دارای فراوانی کلمه 2 برای the است.

بیایید به یک متن نمونه نگاه کنیم که در آن فراوانی کلمات را شمارش می‌کنیم. شعر The Winners اثر Rudyard Kipling شامل این بیت است:

What the moral? Who rides may read.
When the night is thick and the tracks are blind
A friend at a pinch is a friend, indeed,
But a fool to wait for the laggard behind.
Down to Gehenna or up to the Throne,
He travels the fastest who travels alone.

از آنجا که فراوانی عبارات می‌تواند حساس به حروف بزرگ و کوچک یا غیر حساس باشد، عبارت a friend دارای فراوانی 2 و the دارای فراوانی 6 و travels دارای فراوانی 2 است.

N-grams

یک متن می‌تواند به توالی‌هایی از کلمات با طول مشخص تقسیم شود، یک کلمه (unigram)، دو کلمه (bigram)، سه کلمه (trigram) یا هر تعداد کلمه (n-grams).

برای مثال the quick red fox jumped over the lazy brown dog با امتیاز n-gram برابر 2، n-grams زیر را تولید می‌کند:

1. the quick
2. quick red
3. red fox
4. fox jumped
5. jumped over
6. over the
7. the lazy
8. lazy brown
9. brown dog

ممکن است تصور آن به صورت یک جعبه لغزنده روی جمله آسان‌تر باشد. اینجا برای n-grams سه کلمه‌ای است، n-gram در هر جمله به صورت برجسته نشان داده شده است:

1. the quick red fox jumped over the lazy brown dog
2. the quick red fox jumped over the lazy brown dog
3. the quick red fox jumped over the lazy brown dog
4. the quick red fox jumped over the lazy brown dog
5. the quick red fox jumped over the lazy brown dog
6. the quick red fox jumped over the lazy brown dog
7. the quick red fox jumped over the lazy brown dog
8. the quick red fox jumped over the lazy brown dog

مقدار N-gram برابر 3: اینفوگرافیک توسط Jen Looper

استخراج عبارت اسمی

در اکثر جملات، یک اسم وجود دارد که موضوع یا مفعول جمله است. در زبان انگلیسی، اغلب قابل شناسایی است که قبل از آن 'a' یا 'an' یا 'the' آمده است. شناسایی موضوع یا مفعول جمله با 'استخراج عبارت اسمی' یک وظیفه رایج در NLP است که هنگام تلاش برای درک معنای جمله انجام می‌شود.

✅ در جمله "I cannot fix on the hour, or the spot, or the look or the words, which laid the foundation. It is too long ago. I was in the middle before I knew that I had begun." آیا می‌توانید عبارت‌های اسمی را شناسایی کنید؟

در جمله the quick red fox jumped over the lazy brown dog دو عبارت اسمی وجود دارد: quick red fox و lazy brown dog.

تحلیل احساسات

یک جمله یا متن می‌تواند برای احساسات تحلیل شود، یا اینکه چقدر مثبت یا منفی است. احساسات با قطبیت و عینیت/ذهنیت اندازه‌گیری می‌شوند. قطبیت از -1.0 تا 1.0 (منفی تا مثبت) و 0.0 تا 1.0 (بیشترین عینی تا بیشترین ذهنی) اندازه‌گیری می‌شود.

✅ بعداً یاد خواهید گرفت که روش‌های مختلفی برای تعیین احساسات با استفاده از یادگیری ماشین وجود دارد، اما یک روش این است که لیستی از کلمات و عبارات که توسط یک متخصص انسانی به عنوان مثبت یا منفی دسته‌بندی شده‌اند داشته باشید و آن مدل را به متن اعمال کنید تا امتیاز قطبیت را محاسبه کنید. آیا می‌توانید ببینید که این روش در برخی موارد چگونه کار می‌کند و در موارد دیگر کمتر مؤثر است؟

انعطاف

انعطاف به شما امکان می‌دهد یک کلمه را بگیرید و شکل مفرد یا جمع آن را به دست آورید.

لماتیزاسیون

یک لم ریشه یا کلمه اصلی برای مجموعه‌ای از کلمات است، برای مثال flew، flies، flying دارای لم فعل fly هستند.

WordNet

WordNet یک پایگاه داده از کلمات، مترادف‌ها، متضادها و بسیاری جزئیات دیگر برای هر کلمه در زبان‌های مختلف است. این ابزار برای محققان NLP بسیار مفید است، به ویژه هنگام تلاش برای ساخت ترجمه‌ها، بررسی املا یا ابزارهای زبانی از هر نوع.

کتابخانه‌های NLP

خوشبختانه، نیازی نیست که همه این تکنیک‌ها را خودتان بسازید، زیرا کتابخانه‌های عالی پایتون موجود هستند که این کار را برای توسعه‌دهندگانی که در پردازش زبان طبیعی یا یادگیری ماشین تخصص ندارند، بسیار قابل دسترس‌تر می‌کنند. درس‌های بعدی شامل مثال‌های بیشتری از این موارد هستند، اما در اینجا چند مثال مفید برای کمک به شما در وظیفه بعدی آورده شده است.

تمرین - استفاده از کتابخانه TextBlob

بیایید از کتابخانه‌ای به نام TextBlob استفاده کنیم، زیرا شامل API‌های مفیدی برای انجام این نوع وظایف است. TextBlob "بر شانه‌های غول‌های NLTK و pattern ایستاده است و با هر دو به خوبی کار می‌کند." این کتابخانه مقدار قابل توجهی از یادگیری ماشین را در API خود دارد.

توجه: یک راهنمای شروع سریع مفید برای TextBlob موجود است که برای توسعه‌دهندگان باتجربه پایتون توصیه می‌شود.

هنگام تلاش برای شناسایی عبارت‌های اسمی، TextBlob چندین گزینه از استخراج‌کننده‌ها برای یافتن عبارت‌های اسمی ارائه می‌دهد.

1. به ConllExtractor نگاهی بیندازید.

   from textblob import TextBlob
   from textblob.np_extractors import ConllExtractor
   # import and create a Conll extractor to use later 
   extractor = ConllExtractor()
   
   # later when you need a noun phrase extractor:
   user_input = input("> ")
   user_input_blob = TextBlob(user_input, np_extractor=extractor)  # note non-default extractor specified
   np = user_input_blob.noun_phrases                                    
   

   اینجا چه اتفاقی می‌افتد؟ ConllExtractor یک "استخراج‌کننده عبارت اسمی است که از تجزیه قطعه‌ای آموزش‌دیده با مجموعه داده آموزشی ConLL-2000 استفاده می‌کند." ConLL-2000 به کنفرانس سال 2000 در زمینه یادگیری محاسباتی زبان طبیعی اشاره دارد. هر سال این کنفرانس کارگاهی برای حل یک مشکل دشوار NLP برگزار می‌کرد و در سال 2000 این مشکل قطعه‌بندی اسم بود. یک مدل بر اساس Wall Street Journal آموزش داده شد، با "بخش‌های 15-18 به عنوان داده‌های آموزشی (211727 توکن) و بخش 20 به عنوان داده‌های آزمایشی (47377 توکن)". می‌توانید روش‌های استفاده شده را اینجا و نتایج را مشاهده کنید.

چالش - بهبود ربات خود با NLP

در درس قبلی یک ربات پرسش و پاسخ ساده ساختید. اکنون، ماروین را کمی همدل‌تر کنید، با تحلیل ورودی شما برای احساسات و چاپ یک پاسخ متناسب با احساسات. همچنین باید یک noun_phrase شناسایی کنید و درباره آن سؤال کنید.

مراحل شما هنگام ساخت یک ربات مکالمه‌ای بهتر:

1. چاپ دستورالعمل‌ها برای راهنمایی کاربر در تعامل با ربات
2. شروع حلقه
   1. پذیرش ورودی کاربر
   2. اگر کاربر درخواست خروج داد، خارج شوید
   3. پردازش ورودی کاربر و تعیین پاسخ احساسی مناسب
   4. اگر یک عبارت اسمی در احساسات شناسایی شد، آن را جمع کنید و درباره آن موضوع اطلاعات بیشتری بخواهید
   5. چاپ پاسخ
3. بازگشت به مرحله 2

در اینجا کد نمونه‌ای برای تعیین احساسات با استفاده از TextBlob آورده شده است. توجه داشته باشید که فقط چهار گرادیان پاسخ احساسی وجود دارد (می‌توانید تعداد بیشتری اضافه کنید اگر بخواهید):

if user_input_blob.polarity <= -0.5:
  response = "Oh dear, that sounds bad. "
elif user_input_blob.polarity <= 0:
  response = "Hmm, that's not great. "
elif user_input_blob.polarity <= 0.5:
  response = "Well, that sounds positive. "
elif user_input_blob.polarity <= 1:
  response = "Wow, that sounds great. "

در اینجا نمونه‌ای از خروجی برای راهنمایی شما آورده شده است (ورودی کاربر در خطوطی که با > شروع می‌شوند):

Hello, I am Marvin, the friendly robot.
You can end this conversation at any time by typing 'bye'
After typing each answer, press 'enter'
How are you today?
> I am ok
Well, that sounds positive. Can you tell me more?
> I went for a walk and saw a lovely cat
Well, that sounds positive. Can you tell me more about lovely cats?
> cats are the best. But I also have a cool dog
Wow, that sounds great. Can you tell me more about cool dogs?
> I have an old hounddog but he is sick
Hmm, that's not great. Can you tell me more about old hounddogs?
> bye
It was nice talking to you, goodbye!

یک راه‌حل ممکن برای این وظیفه اینجا موجود است.

✅ بررسی دانش

1. آیا فکر می‌کنید پاسخ‌های همدلانه می‌توانند کسی را فریب دهند که فکر کند ربات واقعاً او را درک کرده است؟
2. آیا شناسایی عبارت اسمی ربات را بیشتر "قابل باور" می‌کند؟
3. چرا استخراج یک "عبارت اسمی" از یک جمله کار مفیدی است؟

---

ربات را در بررسی دانش قبلی پیاده‌سازی کنید و آن را روی یک دوست آزمایش کنید. آیا می‌تواند او را فریب دهد؟ آیا می‌توانید ربات خود را بیشتر "قابل باور" کنید؟

🚀چالش

یک وظیفه در بررسی دانش قبلی را انتخاب کنید و سعی کنید آن را پیاده‌سازی کنید. ربات را روی یک دوست آزمایش کنید. آیا می‌تواند او را فریب دهد؟ آیا می‌توانید ربات خود را بیشتر "قابل باور" کنید؟

آزمون پس از درس

مرور و مطالعه شخصی

در درس‌های بعدی بیشتر درباره تحلیل احساسات خواهید آموخت. این تکنیک جالب را در مقالاتی مانند این‌ها در KDNuggets بررسی کنید.

تکلیف

ربات را به صحبت وادار کنید

---

سلب مسئولیت:
این سند با استفاده از سرویس ترجمه هوش مصنوعی Co-op Translator ترجمه شده است. در حالی که ما تلاش می‌کنیم دقت را حفظ کنیم، لطفاً توجه داشته باشید که ترجمه‌های خودکار ممکن است شامل خطاها یا نادرستی‌ها باشند. سند اصلی به زبان اصلی آن باید به عنوان منبع معتبر در نظر گرفته شود. برای اطلاعات حساس، توصیه می‌شود از ترجمه حرفه‌ای انسانی استفاده کنید. ما مسئولیتی در قبال سوءتفاهم‌ها یا تفسیرهای نادرست ناشی از استفاده از این ترجمه نداریم.