پردازش زبان‌ طبیعی چیست و بازار کار آن چگونه است؟

پردازش زبان طبیعی چیست؟

داده‌ها در دنیای کامپیوتری به دو گروه ساخت‌یافته و غیر‌ساخت‌یافته تقسیم می‌شوند. داده‌های ساخت‌یافته به شکل قالب‌بندی شده درون مخازن (بانک‌های اطلاعاتی) ذخیره‌سازی شده‌اند و بهره‌برداری از آن‌ها با سهولت امکان‌پذیر است. در نقطه مقابل داده‌های غیرساخت‌یافته قرار دارند که فاقد مدل داده‌ای از پیش تعیین شده هستند (مثل فیلم، تصاویر و متون) یا به صورت پیش‌فرض سازمان‌دهی نشده‌اند. داده‌های غیر‌ساخت‌یافته حجم زیادی دارند و به دلیل پیچیدگی زیاد در پردازش و تجزیه و تحلیل برای استخراج اطلاعات از درون آن‌ها به زمان زیادی نیاز دارند. دانشمندان برای حل این مشکل فناوری پردازش زبان طبیعی را ابداع کردند که اجازه می‌دهد با کمک گرفتن از ابزارها، تکنیک‌ها و الگوریتم‌های منحصر به فرد پردازش داده‌های غیر‌ساخت‌یافته نظیر متن‌ها، فایل‌های ویدیویی و صوتی را با سرعت بیشتری انجام داد. در این مقاله ابتدا پردازش زبان طبیعی را بررسی می‌کنیم، در ادامه نیم نگاهی به بازار کار متخصصان این فناوری خواهیم داشت و در انتها مهارت‌های موردنیاز یک متخص پردازش زبان طبیعی را بررسی می‌کنیم. 

پردازش زبان طبیعی یک نیاز مهم جامعه ایرانی

پردازش زبان‌ طبیعی حوزه‌ای تخصصی در هوش مصنوعی است که ریشه در زبان‌شناسی محاسباتی دارد. چالش اصلی در این حوزه، طراحی، ساخت و پیاده‌سازی سامانه‌هایی است که امکان برقراری ارتباط میان ماشین‌ها و زبان‌های طبیعی را فراهم کنند. به‌گونه‌ای که این تعامل برای انسان‌ها قابل درک باشد. به بیان دقیق‌تر، پردازش زبان‌ طبیعی به استفاده از کامپیوتر برای پردازش زبان گفتاری و زبان نوشتاری اشاره دارد. به این معنا که کامپیوتر بتواند گفتار یا نوشتار تولید شده در قالب و ساختار یک زبان طبیعی را تحلیل و درک کرده یا خود متن را تولید کند. مدلی که بر مبنای این فناوری ساخته می‌شود قادر است به ترجمه زبان‌ها بپردازد، از صفحات وب و بانک‌های اطلاعاتی نوشتاری جهت پاسخ‌گویی به پرسش‌ها استفاده کند یا با سایر ماشین‌ها به تعامل بپرازد. موارد یاد شده تنها نمونه‌ کوچکی از کاربردهای گسترده پردازش زبان‌ طبیعی است. کاربرانی که تصمیم می‌گیرند به دنیای علم داده‌ها و پردازش زبان طبیعی وارد شوند پس از ورود به این حوزه متوجه می‌شوند که تحلیل و مدل‌سازی داده‌های متنی کار چندان ساده‌ای نیست، اما به مرور زمان که تجربه بیشتری در این حوزه به دست می‌آورند با جذابیت‌ها، تکنیک‌ها، راه‌حل‌ها و گردش کارهای خاصی آشنا می‌شوند که اجازه می‌دهند برای حل طیف گسترده‌ای از مسائل از اندوخته‌های خود استفاده کنند. 

چرا از پردازش زبان طبیعی استفاده می‌کنیم؟

هدف اصلی از به‌کارگیری پردازش زبان طبیعی، پیاده‌سازی فرضیه‌های محاسباتی در ارتباط با زبان‌ها با استفاده از الگوریتم‌ها و ساختارهای داده‌ای موجود در علوم کامپیوتر است. در راستای تحقق این هدف، نیاز به دانشی وسیع از زبان است و محققان علوم کامپیوتر به تعامل با زبان‌شناسان نیاز دارند. با پردازش اطلاعات زبانی می‌توان آمار مورد نیاز برای کار با زبان طبیعی را استخراج کرد. کاربردهای پردازش زبان طبیعی به دو دسته کلی کاربردهای نوشتاری و کاربردهای گفتاری تقسیم می‌شوند. از کاربردهای نوشتاری می‌توان به استخراج اطلاعاتی خاص از یک متن، ترجمه یک متن به زبانی دیگر یا یافتن مستنداتی خاص در یک پایگاه داده نوشتاری (یافتن کتاب‌های مرتبط به هم در یک کتابخانه) اشاره کرد. از کاربردهای گفتاری پردازش زبان می‌توان به سیستم‌های پرسش و پاسخ انسان با کامپیوتر، سرویس‌های خودکار ارتباط با مشتری از طریق تلفن، سیستم‌های آموزش به فراگیران یا سیستم‌های کنترلی توسط صدا اشاره کرد. 

پردازش زبان‌های طبیعی چه محدودیت‌هایی دارد؟

پردازش زبان‌ طبیعی یکی از جذاب‌ترین مباحث دنیای هوش مصنوعی است، زیرا به ارتباط مستقیم میان انسان و ماشین اشاره دارد و اگر به‌طور کامل محقق شود، تحولات شگفت‌انگیزی را به همراه دارد. سامانه‌های قدیمی با کارکرد محدود نظیر SHRDLU که با واژه‌های محدود و مشخصی در ارتباط بودند در زمان خود عملکرد قابل تحسینی داشتند، به‌طوری‌که پژوهشگران را نسبت به این حوزه امیدوار کردند، اما در تقابل با چالش‌های جدی‌تر زبانی، پیچیدگی‌ها و ابهام‌های زبان‌ها، فروغ این پروژه‌ها به سرعت کم‌رنگ شد. به‌طور معمول، مسائل مرتبط با پردازش زبان‌ طبیعی به‌نام مسائل AI-Complete شناخته می‌شوند، زیرا برای پیاده‌سازی درست و تحقق مدل‌ها باید طراحان درک کامل و دقیقی از مباحث و چگونگی برقراری ارتباط انسان‌ها با مسائل داشته باشند. از مهم‌ترین چالش‌های مرتبط با پردازش زبان طبیعی به موارد زیر باید اشاره کرد:

• نیاز به درک معانی: کامپیوترها برای آن‌که بتوانند شناخت درستی از یک جمله‌ داشته باشند و معانی مستتر در جمله‌ها را درک کنند باید برداشتی کلی از معنای کلمات موجود در جمله به دست آورند و تنها آشنایی با دستور زبان کافی نیست. به‌طور مثال، آرش آب را نخورد، زیرا آب سرد بود و آرش آب را نخورد، زیرا آب گرم بود به لحاظ ساختار دستوری یکسان هستند و تشخیص این‌که کلمات داغ و سرد به آرش بر می‌گردد یا به آب، بدون داشتن اطلاعات قبلی درباره ماهیت آرش و آب امکان‌پذیر نیست. 
• عدم جامعیت دستور زبان‌ها: دستور هیچ زبانی به اندازه کافی دقیق نیست که با استفاده از قواعد دستوری بتوان به نقش هر یک از مولفه‌های یک زبان پی برد. علاوه بر این، هر زبانی دستور زبان متخص خود را دارد. به‌طور مثال، در زبان فارسی شما ماضی التزامی دارید، در حالی که در زبان انگلیسی این‌گونه نیست و به جای آن آینده در گذشته دارید که عملکردش همانند ماضی التزامی در فارسی است. با این‌حال، برای یک مدل هوشمند، تطابق دادن زمان دو زبان متفاوت از یکدیگر کار ساده‌ای نیست.

پردازش زبان طبیعی چگونه کار می‌کند؟

در پردازش زبان طبیعی، متخصصان به دنبال طراحی، پیاده‌سازی و کشف الگوریتم‌هایی هستند تا داده‌های غیر‌ساختاری زبان انسان را به داده‌های منظم و قابل فهم برای کامپیوترها تبدیل کنند. زمانی که متنی در اختیار کامپیوترها قرار می‌گیرد، کامپیوتر سعی می‌کند تمام جملات متن را بررسی کند و از الگوریتم‌های مختلف برای فهم معنای آن جملات استفاده کند. گاهی اوقات کامپیوتر نمی‌تواند معنای یک داده متنی خاص را تشخیص دهد. در پردازش زبان طبیعی به‌طور معمول از دو تکنیک اصلی تجزیه و تحلیل نحوی (Syntactic analysis) و تجزیه و تحلیل معنایی (Semantic Analysis) استفاده می‌شود. 

• تحلیل ترکیب نحوی در پردازش زبان طبیعی
• ترکیب نحوی به چینش صحیح کلمات در کنار یکدیگر برای ساخت جمله‌ای که به لحاظ دستوری درست است اشاره دارد. در پردازش زبان طبیعی از تحلیل نحوی برای درک قواعد گرامری یک زبان استفاده می‌شود. کامپیوترها، تکنیک‌ها و الگوریتم‌های خاصی را روی مجموعه‌ای از واژگان اعمال می‌کنند تا جمله‌هایی به لحاظ دستوری درست ایجاد شود. از جمله این تکنیک‌ها به موارد زیر باید اشاره کرد:
• کاهش (Lemmatization): در روش فوق برای تجزیه و تحلیل آسان‌تر، شکل‌های مختلف یک کلمه به فرمی واحد تبدیل می‌شود. 
• تقسیم‌بندی مورفولوژیکی (Morphological segmentation): در روش فوق واژه‌ها به واحدهای کوچک‌تری به نام واژک (morpheme) تبدیل می‌شود. 
• تقسیم‌بندی واژه‌گان (Word segmentation): در روش فوق یک متن طولانی به بخش‌های کوچک‌تر (واژگان) تبدیل می‌شود. 
• تشخیص نقش کلمات (Part-of-speech tagging):‌ در روش فوق نقش هر کلمه در جمله مشخص می‌شود. به‌طور مثال، یک کلمه فعل، صفت، فاعل، مفعول و.... است. 
• تجزیه (Parsing):‌ در روش فوق گرامر جملات ارزیابی می‌شود. 
• تعیین جمله‌ها (Sentence breaking):‌ یکی از مهم‌ترین اصولی که در پردازش زبان طبیعی باید به آن دقت شود شناخت درست شروع و خاتمه جمله‌ها است. 
• ریشه‌یابی (Stemming): در روش فوق متخصصان سعی می‌کنند شکل ساده و اولیه‌ کلماتی که با تغییراتی در جمله معنای آن‌ها متفاوت می‌شود را پیدا کنند. 

تجزیه و تحلیل معنایی در پردازش زبان طبیعی

در مکانیزم تجزیه و تحلیل معنایی، هدف شناسایی معنای درست یک متن است. تجزیه و تحلیل معنایی یکی از سخت‌ترین فرآیندها در پردازش زبان طبیعی است که متخصصان هنوز موفق نشده‌اند راه‌حل جامعی برای آن پیدا کنند. در تجزیه و تحلیل معنایی با پیاده‌سازی الگوریتم‌ها و روش‌های مختلف، سعی می‌شود معنای درست متن استخراج شود. از مهم‌ترین تکنیک‌های استفاده شده در روش فوق به موارد زیر باید اشاره کرد:

• شناسایی اسامی (Named entity recognition): در روش فوق بخش‌هایی از متن در گروه‌های از پیش تعریف شده قرار می‌گیرند. به‌طور مثال، نام‌های خاص اشخاص و اماکن از متن استخراج و با کلیدواژه‌های متعلق به گروه‌های مختلف مقایسه می‌شود. 
• ابهام‌زدایی از معنای کلمات (Word sense disambiguation): یک کلمه ممکن است معانی زیادی داشته باشد. در روش فوق با توجه به سایر بخش‌های متن، معنای درستی برای یک کلمه پیشنهاد می‌شود. 
• تولید زبان طبیعی (Natural language generation): در روش فوق از بانک‌های اطلاعاتی در دسترس مفاهیم جدیدی ایجاد و معانی جدید به زبان طبیعی تبدیل می‌شوند. 

چرا پردازش زبان طبیعی یکی از نیازهای مهم است؟

پردازش زبان طبیعی به کامپیوترها اجازه می‌دهد با انسان‌ها به زبان خودشان ارتباط برقرار کنند و به صحبت‌های انسان‌ها گوش دهند، متون را بخوانند، اطلاعات دریافتی را تحلیل کنند و بخش‌های مهم آن‌را مشخص کنند. ماشین‌های هوشمند امروزی این توانایی را به دست آورده‌اند تا حجم بیش‌تری از داده‌های متنی را در زمان کم‌تری نسبت به انسان‌ها تحلیل کنند، در حالی که ضریب اشتباه یا برداشت‌های مغرضانه‌ کمتری نسبت به انسان‌ها داشته باشند. با توجه به حجم زیاد داده‌هایی که روزانه در شبکه‌های اجتماعی تولید می‌شود، متخصصان مجبور هستند از پردازش زبان طبیعی برای تحلیل و تفسیر اطلاعات استفاده کنند. دومین دلیل نیاز به پردازش زبان طبیعی ساختاربندی حجم زیادی از داده‌های فاقد ساختار است. انسان‌ها با پیچیدگی زیادی صحبت می‌کنند که گاهی اوقات فهمیدن معنای یک جمله سخت می‌شود. علاوه بر این، زبان‌های زیادی در جهان وجود دارد که هر یک قواعد دستوری خاص خود را دارند. برای آن‌که بتوان در شبکه‌های اجتماعی متنی را نوشت که برای سایر زبان‌ها قابل درک باشد، الگوریتم‌های یک شبکه اجتماعی باید توانایی ترجمه صحیح زبان‌ها را داشته باشند و علاوه بر این، علایم نگارشی، قواعد دستوری و حتا گویش‌ها و لهجه‌های درون متون را درک و تفسیر کنند. از دیگر کاربردهای مهم پردازش زبان‌ طبیعی می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

•  خلاصه‌سازی خودکار (کوتاه کردن مجموعه‌ای از داده‌ها به صورت محاسباتی است)
• استخراج اطلاعات (واکشی خودکار اطلاعات از اسناد و مدارک ساختارمند، بدون ساختار یا نیمه‌ساختاریافته)
• بازیابی اطلاعات (علم جست‌وجو اطلاعات در یک سند، جست‌وجو برای خود سندها
• جست‌وجو برای فراداده‌ها که داده‌ها را توصیف می‌کنند)
• ترجمه ماشینی (نحوه استفاده از نرم‌افزار برای ترجمه متن یا گفتار از یک زبان به زبان دیگر)
• تشخیص نوری کاراکترها (تشخیص خودکار متون موجود در تصاویر، اسناد و تبدیل آن‌ها به متون قابل جست‌جو و ویرایش توسط کامپیوتر)
• تشخیص گفتار (طراحی و پیاده‌سازی سیستمی که اطلاعات گفتاری را دریافت می‌کند) 

یک کارشناس زبان طبیعی به چه مهارت‌هایی نیاز دارد؟

به‌طور معمول، شرکت‌ها به دنبال جذب افرادی هستند که حداقل مدرک کارشناسی در رشته‌های مرتبط با علوم کامپیوتر یا فناوری اطلاعات داشته باشد. هرچند بیشتر شرکت‌ها سعی می‌کنند افرادی که مدرک کارشناسی ارشد هوش مصنوعی دارند را استخدام کنند. در مقایسه با سایر حوزه‌های هوش مصنوعی، مجموعه مهارت‌هایی که یک کارشناس پردازش زبان طبیعی به آن‌ها نیاز دارد مشخص هستند. از جمله این مهارت‌ها به موارد زیر باید اشاره کرد:

• تسلط به زبان برنامه‌نویسی پایتون یا جاوا.
• تسلط به مباحث متن‌کاوی (Text Mining).
• تسلط بر مفاهیم بنیادین یادگیری ماشین. 
• آشنایی با چارچوب تنسورفلو (Tensorflow).
• آشنایی با مفاهیم پایگاه داده‌های NoSQL.
• مهارت در حل مسئله و طراحی الگوریتم و پیاده‌سازی الگوریتم‌ها.
• آشنایی با الگوریتم‌های پردازش متن (WordNet).
• آشنایی با کتابخانه‌هایNLTK ، OpenNlp و Rweka.
• تسلط بر گیت.
• آشنایی با مفاهیم REST و Web Service.
• تجربه کار در زمینه الگوریتم‌های رتبه‌بندی، جست‌وجو و استخراج اطلاعات.
• آشنایی با پای‌تورچ، پانداز، scikit-learn و numpy

وضعیت بازار کار متخصصان پردازش زبان طبیعی چگونه است؟

همان‌گونه که اشاره شد، پردازش زبان طبیعی در حال فراگیر شدن است و تقریبا تمامی شرکت‌های پیشرو در زمینه به‌کارگیری فناوری‌های نوین و به ویژه شرکت‌های دانش‌بیان که حوزه کاری آن‌ها تولید و توسعه محصولات راهبردی و فراگیر هوش مصنوعی و دستیاران هوشمند است اقدام به جذب این افراد می‌کنند. میزان حقوقی که یک متخصص پردازش زبان طبیعی دریافت می‌کند به‌طور کامل به تجربه، سطح مهارت‌ها و شرکتی که انتخاب کرده بستگی دارد. با توجه به این‌که انجام این فرآیند کار ساده‌ای نیست و برای انجام فعالیت‌های تجاری باید بر طیف گسترده‌ای از مهارت‌ها تسلط داشته باشید، بنابراین پیشنهاد می‌کنیم اگر مهارت کافی در این زمینه دارید و پروژه‌های موفقی در این زمینه داشته‌اید، حداقل حقوقی را که پیشنهاد می‌کنید 11 میلیون تومان در نظر بگیرید