تم التحديث: 11 أغسطس 2024
المساهمون: Cole Stryker, Jim Holdsworth
معالجة اللغة الطبيعية (NLP) هي مجال فرعي في علوم الكمبيوتر والذكاء الاصطناعي (AI) الذي يستخدم التعلم الآلي لتمكين أجهزة الكمبيوتر من فهم اللغة البشرية والتواصل معها.
تُمكِّن معالجة اللغة الطبيعية أجهزة الكمبيوتر والأجهزة الرقمية من التعرف على النصوص والكلام وفهمها وتوليدها من خلال الجمع بين اللغويات الحاسوبية—النمذجة القائمة على القواعد للغة البشرية—مع النمذجة الإحصائية والتعلم الآلي والتعلم العميق.
ساعدت أبحاث معالجة اللغة الطبيعية في تمكين عصر الذكاء الاصطناعي التوليدي، من مهارات الاتصال لدى النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) إلى قدرة نماذج توليد الصور على فهم الطلبات. إن معالجة اللغة الطبيعية هي بالفعل جزء من الحياة اليومية للعديد من الناس، فهي تعمل على تشغيل محركات البحث، وتحفيز روبوتات المحادثة لخدمة العملاء باستخدام الأوامر المنطوقة، وأنظمة تحديد المواقع العالمية التي تعمل بالصوت، والمساعدين الرقميين للإجابة على الأسئلة على الهواتف الذكية مثل Alexa من أمازون، و Siri من آبل، و Cortana من مايكروسوفت.
تلعب معالجة اللغة الطبيعية أيضًا دورًا متزايدًا في حلول المؤسسات التي تساعد على تبسيط وأتمتة العمليات التشغيلية وزيادة إنتاجية الموظفين وتبسيط عمليات الأعمال.
استخدم إطار عمل تحديد النماذج هذا لاختيار النموذج الأنسب مع تحقيق التوازن بين متطلبات الأداء في مؤسستك، واحتياجات التكلفة، والنشر، والمخاطر.
تسهّل معالجة اللغة الطبيعية على البشر التواصل والتعاون مع الآلات، من خلال السماح لهم بالقيام بذلك باللغة البشرية الطبيعية التي يستخدمونها كل يوم. وهذا يوفر ميزات عبر العديد من الصناعات والتطبيقات.
- أتمتة المهام المتكررة
- تحسين التحليل البيانات والمعارف
- تحسين البحث
- توليد المحتوى
أتمتة المهام المتكررة
تعد معالجة اللغة الطبيعية مفيدة بشكل خاص في أتمتة المهام كليًا أو جزئيًا مثل دعم العملاء وإدخال البيانات ومعالجة المستندات. على سبيل المثال، يمكن لروبوتات المحادثة المدعومة بتقنية معالجة اللغة الطبيعية التعامل مع استفسارات العملاء الروتينية، مما يحرر الوكلاء البشريين لمشكلات أكثر تعقيدًا. في معالجة المستندات، يمكن لأدوات معالجة اللغة الطبيعية تصنيف المعلومات الأساسية واستخراجها وتلخيصها تلقائيًا، مما يقلل من الوقت والأخطاء المرتبطة بالمعالجة اليدوية للبيانات. وتعمل معالجة اللغة الطبيعية على تسهيل ترجمة اللغة، وتحويل النص من لغة إلى أخرى مع الحفاظ على المعنى والسياق والفروق الدقيقة.
تحسين تحليل البيانات
تعمل معالجة اللغات الطبيعية على تعزيز تحليل البيانات من خلال تمكين استخراج الرؤى من البيانات النصية غير المنظمة، مثل مراجعات العملاء ومنشورات وسائل التواصل الاجتماعي والمقالات الإخبارية. باستخدام تقنيات التنقيب عن النص، يمكن لمعالجة اللغة الطبيعية تحديد الأنماط والاتجاهات والمشاعر التي لا تكون واضحة على الفور في مجموعات البيانات الكبيرة. يتيح تحليل المشاعر استخراج الصفات الذاتية—المواقف أو العواطف أو السخرية أو الارتباك أو الشك—من النص. ويُستخدم هذا غالباً لتوجيه الاتصالات إلى النظام أو الشخص الذي من المرجح أن يقوم بالاستجابة التالية.
وهذا يسمح للشركات بفهم أفضل لتفضيلات العملاء وظروف السوق والرأي العام. يمكن لأدوات معالجة اللغة الطبيعية أيضًا إجراء تصنيف وتلخيص لكميات هائلة من النصوص، مما يسهل على المحللين تحديد المعلومات الأساسية واتخاذ قرارات قائمة على البيانات بكفاءة أكبر.
البحث المحسّن
تفيد معالجة اللغة الطبيعية البحث من خلال تمكين الأنظمة من فهم القصد من استعلامات المستخدم، مما يوفر نتائج أكثر دقة وذات صلة بالسياق. بدلاً من الاعتماد فقط على مطابقة الكلمات الرئيسية، تقوم محركات البحث المدعومة بتقنية معالجة اللغة الطبيعية بتحليل معنى الكلمات والعبارات، مما يسهل العثور على المعلومات حتى عندما تكون الاستعلامات غامضة أو معقدة. يعمل هذا على تحسين تجربة المستخدم، سواء في عمليات البحث على الويب أو استرجاع المستندات أو أنظمة بيانات المؤسسة.
توليد محتوى قوي
تعمل معالجة اللغة الطبيعية على تشغيل نماذج اللغة المتقدمة لإنشاء نص يشبه الإنسان لأغراض مختلفة. يمكن للنماذج المُدرَّبة مسبقاً، مثل GPT-4، إنشاء مقالات وتقارير ونسخ تسويقية وأوصاف المنتجات وحتى الكتابة الإبداعية بناءً على مطالبات المستخدمين. يمكن أن تساعد الأدوات المدعومة بتقنية معالجة اللغة الطبيعية أيضًا في أتمتة المهام مثل صياغة رسائل البريد الإلكتروني أو كتابة منشورات وسائل التواصل الاجتماعي أو الوثائق القانونية. من خلال فهم السياق والنبرة والأسلوب، تتأكد معالجة اللغة الطبيعية من أن المحتوى الذي تم إنشاؤه متماسك وملائم ومتوافق مع الرسالة المقصودة، مما يوفر الوقت والجهد في إنشاء المحتوى مع الحفاظ على الجودة.
تجمع معالجة اللغة الطبيعية بين قوة اللغويات الحاسوبية مع خوارزميات التعلم الآلي والتعلم العميق. تستخدم اللغويات الحاسوبية علم البيانات لتحليل اللغة والكلام. وتشمل نوعين رئيسيين من التحليل: التحليل النحوي والتحليل الدلالي. يحدد التحليل النحوي معنى الكلمة أو العبارة أو الجملة من خلال تحليل تركيب الكلمات وتطبيق قواعد النحو المبرمجة مسبقًا. ويستخدم التحليل الدلالي المخرجات النحوية لاستخلاص المعنى من الكلمات وتفسير معناها داخل بنية الجملة.
يمكن أن يتخذ تحليل الكلمات أحد شكلين. يبحث تحليل التبعية في العلاقات بين الكلمات، مثل تحديد الأسماء والأفعال، بينما في حين يبني التحليل التأسيسي بعد ذلك شجرة تحليل (أو شجرة بناء الجملة): تمثيل متجذر ومرتب للبنية النحوية للجملة أو سلسلة من الكلمات. وتُعدّ شجرة التحليل الناتجة أساسًا لوظائف Language Translator والتعرف على الكلام. ومن الناحية المثالية، يجعل هذا التحليل المخرجات - إما نصًا أو خطابًا - مفهومة لكل من نماذج البرمجة اللغوية العصبية والأشخاص.
يعد التعلم تحت الإشراف الذاتي (SSL) على وجه الخصوص مفيدًا لدعم معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لأن معالجة اللغة الطبيعية تتطلب كميات كبيرة من البيانات المصنفة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. نظرًا لأن مجموعات البيانات المصنفة هذه تتطلب شرحًا توضيحيًا يستغرق وقتًا طويلاً—وهي عملية تنطوي على وضع التصنيفات يدويًا بواسطة البشر—فإن جمع بيانات كافية قد يكون صعبًا للغاية. يمكن أن تكون الأساليب الخاضعة للإشراف الذاتي أكثر فعالية من حيث الوقت ومن حيث التكلفة، لأنها تحل محل بعض أو كل بيانات التدريب المصنفة يدويًا.
ثلاثة مناهج مختلفة لمعالجة اللغة الطبيعية تشمل:
معالجة اللغة الطبيعية القائمة على القواعد
كانت التطبيقات الأولى في معالجة اللغة الطبيعية عبارة عن أشجار قرارات بسيطة تقوم على مبدأ "إذا ثم" وتتطلب قواعد مبرمجة مسبقًا. ويمكنها فقط تقديم إجابات على مطالب محددة، مثل الإصدار الأصلي من Moviefone، كانت ذات قدرات أساسية في توليد اللغة الطبيعية (NLG). نظرًا إلى عدم وجود قدرة التعلم الآلي أو الذكاء الاصطناعي في معالجة اللغة الطبيعية القائمة على القواعد، فإن هذه الوظيفة محدودة للغاية وغير قابلة للتوسع.
معالجة اللغة الطبيعية الإحصائية
تم تطوير البرمجة اللغوية العصبية الإحصائية اللغوية العصبية التي تم تطويرها لاحقًا، حيث تقوم تلقائيًا باستخراج عناصر البيانات النصية والصوتية وتصنيفها وتسميتها ثم تعيين احتمال إحصائي لكل معنى محتمل لتلك العناصر. يعتمد هذا على التعلم الآلي ، مما يتيح تحليلا متطورا للغويات مثل وضع علامات على جزء من الكلام.
قدمت معالجة اللغة الطبيعية الإحصائية التقنية الأساسية لتعيين عناصر اللغة—مثل الكلمات والقواعد النحوية—إلى تمثيل متجه بحيث يمكن نمذجة اللغة باستخدام الأساليب الرياضية (الإحصائية)، بما في ذلك نماذج الانحدار أو نماذج ماركوف. وقد أفاد ذلك التطورات المبكرة في مجال معالجة اللغة الطبيعية مثل المدققات الإملائية والرسائل النصية T9 (النص على 9 مفاتيح، لاستخدامها على الهواتف التي تعمل باللمس).
التعلم العميق لمعالجة اللغة الطبيعية
في الآونة الأخيرة، أصبحت نماذج التعلم العميق هي النمط السائد في معالجة اللغة الطبيعية، وذلك باستخدام كميات هائلة من البيانات الخام غير المنظمة—سواء النصية أو الصوتية—لتصبح أكثر دقة من أي وقت مضى. يمكن اعتبار التعلم العميق بمثابة تطور إضافي لمعالجة اللغة الطبيعية الإحصائية، مع اختلاف أنه يستخدم نماذج الشبكة العصبية . هناك عدة فئات فرعية من النماذج:
نماذج من تسلسل إلى تسلسل (seq2seq): تعتمد هذه النماذج على الشبكات العصبية المتكررة (RNN)، وقد استُخدمت في الغالب للترجمة الآلية من خلال تحويل عبارة من مجال ما (مثل اللغة الألمانية) إلى عبارة من مجال آخر (مثل اللغة الإنجليزية).
نماذج المحولات: يستخدمون ترميز اللغة (موضع كل رمز—كلمات أو كلمات فرعية) والانتباه الذاتي (التقاط التبعيات والعلاقات) لحساب علاقة أجزاء اللغة المختلفة ببعضها البعض. يمكن تدريب نماذج المحولات بكفاءة باستخدام التعلم تحت الإشراف الذاتي على قواعد بيانات نصية ضخمة. كان أحد المعالم البارزة في نماذج المحولات هو تمثيلات التشفير ثنائية الاتجاه من المحولات (BERT) من Google، والتي أصبحت ولا تزال الأساس لكيفية عمل محرك بحث Google.
نماذج الانحدار الذاتي: يتم تدريب هذا النوع من نماذج المحولات خصيصًا للتنبؤ بالكلمة التالية في التسلسل، وهو ما يمثل قفزة هائلة إلى الأمام في القدرة على توليد النص. تتضمن أمثلة النماذج اللغوية الكبيرة ذاتية الانحدار GPT و Llama و Claude و Mistral مفتوح المصدر.
نماذج الأساس: يمكن لنماذج الأساس المبنية مسبقًا والمنسقة تسريع إطلاق جهود معالجة اللغة الطبيعية وتعزيز الثقة في تشغيلها. على سبيل المثال، نماذج أساس ™®IBM Granite قابلة للتطبيق على نطاق واسع عبر الصناعات. فهي تدعم مهام معالجة اللغة الطبيعية بما في ذلك إنشاء المحتوى واستخراج المعارف. بالإضافة إلى ذلك، فإنها تسهل التوليد المعزز بالاسترجاع، وهو إطار لتحسين جودة الاستجابة من خلال ربط النموذج بمصادر المعرفة الخارجية. تقوم النماذج أيضًا بتطبيق التعرف على الكيانات المسماة والذي يتضمن تحديد المعلومات الأساسية في النص واستخراجها.
تساعد العديد من مهام معالجة اللغة الطبيعية عادةً في معالجة البيانات النصية والصوتية البشرية بطرق تساعد الكمبيوتر على فهم ما يستوعبه. تتضمن بعض هذه المهام ما يلي:
القرار المرجعي المشترك
التعرف على الكيانات المسماة
وضع علامات على جزء من الكلام
توضيح معنى الكلمة
القرار المرجعي المشترك
هذه هي مهمة تحديد ما إذا كانت الكلمتان تشيران إلى نفس الكيان ومتى تشير الكلمتان إلى نفس الكيان. المثال الأكثر شيوعًا هو تحديد الشخص أو المفعول به الذي يشير إليه ضمير معين (مثل "هي" = "ماري"). ولكن يمكنه أيضًا تحديد استعارة أو مصطلح في النص (مثل حالة لا يكون فيها "الدب" حيوانًا، بل شخصًا ضخمًا كثيف الشعر).
التعرف على الكيانات المسماة (NER)
يقوم
التعرف على الكيانات المسماة (NER) بتحديد الكلمات أو العبارات بوصفها كيانات مفيدة، حيث يحدد NER "لندن" كموقع أو "ماريا" كاسم شخص.
وضع علامات على جزء من الكلام
يُطلق عليه أيضًا الوسم النحوي، وهو عملية تحديد أي جزء من الكلام تنتمي إليه كلمة أو جزء من النص، بناءً على استخدامه وسياقه. على سبيل المثال، يحدد جزء من الكلام "ملك" كفعل في "ملك الرجل بيتًا"، وكاسم في "هذا ملك عظيم؟"
توضيح معنى الكلمة
هذا هو اختيار معنى كلمة لكلمة ذات معانٍ متعددة محتملة. وهذه العملية تستخدم التحليل الدلالي لفحص الكلمة في سياقها. على سبيل المثال، يساعد توضيح معنى الكلمة في التمييز بين معنى الفعل "جعل" في "جعل الدرجة" (لتحقيق) مقابل "جعل الرهان" (لوضع). يتطلب فرز عبارة "سأكون سعيدًا عندما أتزوج مريم" نظامًا متطورًا لمعالجة اللغة الطبيعية.
تعمل تقنية معالجة اللغة الطبيعية (NLP) من خلال الجمع بين تقنيات حسابية مختلفة لتحليل اللغة البشرية وفهمها وتوليدها بطريقة يمكن للآلات معالجتها. وفيما يلي نظرة عامة على مسار معالجة اللغة الطبيعية النموذجي وخطواته:
المعالجة المسبقة للنص
تُعدّ المعالجة المسبقة للنص في معالجة اللغة الطبيعية النص الخام للتحليل من خلال تحويله إلى تنسيق يمكن للآلات فهمه بسهولة أكبر. يبدأ بالترميز، والذي يتضمن تقسيم النص إلى وحدات أصغر مثل الكلمات أو الجمل أو العبارات. يساعد ذلك على تقسيم النص المعقد إلى أجزاء يمكن إدارتها. بعد ذلك ، يتم تطبيق الأحرف الصغيرة لتوحيد النص عن طريق تحويل جميع الأحرف إلى أحرف صغيرة، مما يضمن معاملة كلمات مثل "Apple" و "apple" بنفس الطريقة. تعد إزالة كلمات التوقف خطوة شائعة أخرى، حيث يتم تصفية الكلمات المستخدمة بشكل متكرر مثل "هو" أو "الـ" لأنها لا تضيف معنىً مهمًا للنص. يقلل الاستخراج أو التقطيع اللغوي الكلمات إلى شكلها الجذري (على سبيل المثال، "التشغيل" يصبح "تشغيل")، مما يسهل تحليل اللغة عن طريق تجميع أشكال مختلفة من نفس الكلمة. بالإضافة إلى ذلك، فإن تنظيف النص يزيل العناصر غير المرغوب فيها مثل علامات الترقيم والرموز الخاصة والأرقام التي قد تشوش التحليل.
بعد المعالجة المسبقة، يصبح النص نظيفاً وموحداً وجاهزاً لنماذج التعلم الآلي لتفسيره بفعالية.
استخراج الميزات
استخراج السمات هو عملية تحويل النص الخام إلى تمثيلات رقمية يمكن للآلات تحليلها وتفسيرها. يتضمن ذلك تحويل النص إلى بيانات منظمة باستخدام تقنيات معالجة اللغة الطبيعية مثل Bag of Words و TF-IDF، والتي تحدد وجود الكلمات وأهميتها في المستند. تتضمن الطرق الأكثر تقدمًا عمليات تضمين الكلمات مثل Word2Vec أو GloVe، والتي تمثل الكلمات كمتجهات كثيفة في مساحة مستمرة، وتلتقط العلاقات الدلالية بين الكلمات. تعزز عمليات التضمين السياقية هذا الأمر من خلال النظر في السياق الذي تظهر فيه الكلمات، مما يسمح بتمثيلات أكثر ثراءً ودقة.
تحليل النص
يتضمن تحليل النصوص التفسير والاستخراج لمعلومات ذات معنى من البيانات النصية من خلال تقنيات حاسوبية مختلفة. وتتضمن هذه العملية مهام مثل وضع علامات على جزء من الكلام (POS) تحدد الأدوار النحوية للكلمات والتعرف على الكيانات المسماة (NER) التي تكتشف كيانات محددة مثل الأسماء والمواقع والتواريخ. ويحلل تحليل التبعية العلاقات النحوية بين الكلمات لفهم بنية الجملة، بينما يحدد تحليل المشاعر النغمة العاطفية للنص، وتقييم ما إذا كانت إيجابية أو سلبية أو محايدة. وتحدد نمذجة الموضوع المواضيع أو الموضوعات الأساسية داخل النص أو عبر مجموعة من المستندات. فهم اللغة الطبيعية (NLU) هو جزء من علم معالجة اللغة الطبيعية (NLP) يركز على تحليل المعنى وراء الجمل. ويمكّن فهم اللغة الطبيعية البرامج من العثور على المعاني المتشابهة في الجمل المختلفة أو معالجة الكلمات ذات المعاني المختلفة. من خلال هذه التقنيات، يحول تحليل النص في تقنية معالجة اللغة الطبيعية النص غير المنظم إلى معارف.
تدريب النموذج
ثم تُستخدم البيانات المعالجة لتدريب نماذج التعلم الآلي التي تتعلم الأنماط والعلاقات داخل البيانات. أثناء التدريب، يقوم النموذج بضبط معلماته لتقليل الأخطاء وتحسين أدائه. وبمجرد التدريب، يمكن استخدام النموذج لإجراء تنبؤات أو توليد مخرجات على بيانات جديدة غير مرئية. يتم تحسين فعالية نمذجة معالجة اللغة الطبيعية باستمرار من خلال التقييم والتحقق والضبط الدقيق لتعزيز الدقة والأهمية في تطبيقات العالم الحقيقي.
تعد بيئات البرامج المختلفة مفيدة خلال العمليات المذكورة. على سبيل المثال، مجموعة أدوات اللغة الطبيعية (NLTK) هي مجموعة من المكتبات والبرامج للغة الإنجليزية مكتوبة بلغة البرمجة Python. وهي تدعم وظائف تصنيف النصوص، والترميز، والاستخراج، والوقف، ووضع العلامات، والتحليل الدلالي. TensorFlow هي مكتبة برمجيات مجانية ومفتوحة المصدر للتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي يمكن استخدامها لتدريب نماذج لتطبيقات معالجة اللغة الطبيعية. تكثر البرامج التعليمية والشهادات للراغبين في التعرف على هذه الأدوات.
حتى نماذج معالجة اللغة الطبيعية الحديثة ليست مثالية، تمامًا كما الكلام البشري عرضة للخطأ. كما هو الحال مع أي تقنية للذكاء الاصطناعي، تأتي معالجة اللغة الطبيعية مع مخاطر محتملة. تمتلئ اللغة البشرية بالغموض الذي يجعل من الصعب على المبرمجين كتابة برامج تحدد بدقة المعنى المقصود للبيانات النصية أو الصوتية. قد يستغرق الإنسان سنوات حتى يتعلم اللغة البشرية —والكثيرون لا يتوقفون عن التعلم أبداً. ولكن بعد ذلك يجب على المبرمجين تعليم التطبيقات التي تعمل بلغة طبيعية للتعرف على المخالفات وفهمها حتى تكون تطبيقاتهم دقيقة ومفيدة. قد تشمل المخاطر المرتبطة ما يلي:
التدريب المتحيز
كما هو الحال مع أي وظيفة للذكاء الاصطناعي، فإن البيانات المتحيزة المستخدمة في التدريب ستؤدي إلى تحريف الإجابات. وكلما زاد تنوع مستخدمي وظيفة معالجة اللغة الطبيعية كلما زادت أهمية هذا الخطر، كما هو الحال في الخدمات الحكومية والرعاية الصحية وتفاعلات الموارد البشرية. فمجموعات بيانات التدريب المأخوذة من الويب، على سبيل المثال، عرضة للتحيز.
التفسير الخاطئ
كما هو الحال في البرمجة، هناك خطر إدخال وإخراج بيانات غير صحيحة (GIGO). التعرف على الكلام، المعروف أيضًا باسم Speech to Text، هي مهمة تحويل البيانات الصوتية إلى بيانات نصية بشكل موثوق. ولكن يمكن أن تصبح حلول البرمجة اللغوية العصبية مشوشة إذا كانت المدخلات المنطوقة بلهجة غامضة، أو كانت غير مفهومة أو مليئة بالعامية أو المترادفات أو القواعد النحوية غير الصحيحة أو التعابير الاصطلاحية أو المقاطع أو النطق الخاطئ أو التقطيعات أو مسجلة مع الكثير من الضوضاء في الخلفية.
مفردات جديدة
يتم اختراع أو استيراد كلمات جديدة باستمرار. يمكن أن تتطور قواعد النحو أو يتم كسرها عمدًا. في هذه الحالات، يمكن لمعالجة اللغة الطبيعية إما أن تقوم بأفضل تخمين أو تعترف بأنها غير متأكدة—وفي كلتا الحالتين، يخلق هذا تعقيدًا.
نبرة الصوت
عندما يتحدث الأشخاص، يمكن أن تعطي طريقة إلقائهم اللفظية أو حتى لغة الجسد معنى مختلفًا تمامًا عن الكلمات وحدها. ويمكن لعملية معالجة اللغة الطبيعية (NLP) الخلط بين المبالغة في التأثير، والتأكيد على الكلمات للأهمية أو السخرية، مما يجعل التحليل الدلالي أكثر صعوبة وأقل موثوقية.
يمكن الآن العثور على تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية في كل صناعة تقريبًا.
الشؤون المالية
في التعاملات المالية، قد تُحدث النانو ثانية الفرق بين النجاح والفشل عند الوصول إلى البيانات أو إجراء التداولات أو الصفقات. يمكن لمعالجة اللغة الطبيعية تسريع استخراج المعلومات من البيانات المالية والتقارير السنوية والتنظيمية والبيانات الإخبارية أو حتى وسائل التواصل الاجتماعي.
الرعاية الصحية
يمكن أن تصل الرؤى والاكتشافات الطبية الجديدة بشكل أسرع من قدرة العديد من أخصائيي الرعاية الصحية على مواكبة ذلك. يمكن أن تساعد معالجة اللغة الطبيعية والأدوات القائمة على الذكاء الاصطناعي في تسريع تحليل السجلات الصحية وأوراق البحوث الطبية، مما يجعل القرارات الطبية المستنيرة ممكنة، أو المساعدة في اكتشاف الحالات الطبية أو حتى الوقاية منها.
التأمين
يمكن لمعالجة اللغة الطبيعية تحليل المطالبات للبحث عن الأنماط التي يمكن أن تحدد مجالات الاهتمام والعثور على أوجه القصور في معالجة المطالبات—مما يؤدي إلى تحسين المعالجة وجهود الموظفين.
مجال القانون
قد تتطلب أي قضية قانونية تقريبًا مراجعة كميات كبيرة من المستندات والمعلومات الأساسية والسوابق القانونية. يمكن أن تساعد تقنية معالجة اللغة الطبيعية (NLP) في أتمتة الاكتشاف القانوني، والمساعدة في تنظيم المعلومات، وتسريع المراجعة والتأكد من التقاط جميع التفاصيل ذات الصلة للنظر فيها.
تسريع قيمة الأعمال باستخدام مجموعة قوية ومرنة من مكتبات وخدمات وتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
دمج الذكاء الاصطناعي الفعّال للغة الطبيعية في التطبيقات التجارية من خلال مكتبة حاويات مصممة لتمكين شركاء IBM بمرونة أكبر.
Granite هي سلسلة IBM الرائدة من نماذج أساس LLM التي تعتمد على بنية المحول المدعومة بآلية فك التشفير فقط. حيث يتم تدريب نماذج Granite اللغوية على بيانات المؤسسات الموثوقة التي تشمل الإنترنت والبيانات الأكاديمية والتعليمات البرمجية والبيانات القانونية والمالية.
تعرّف على المفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي التوليدي، بما في ذلك هندسة التلقين والنماذج اللغوية الكبيرة وأفضل المشاريع مفتوحة المصدر.
اكتشف كيف يمكن أن تساعدك معالجة اللغة الطبيعية على التحدث بشكل أكثر طبيعية مع أجهزة الكمبيوتر.
تعرّف على Scout Advisor - وهي أداة مبتكرة لمعالجة اللغة الطبيعية (NLP) مبنية على منصة IBM® watsonx™ خصيصًا لنادي إشبيلية الإسباني لكرة القدم.
تشرح هذه المقالة كيف يمكن أن يساعدك IBM Watson في استخدام خدمات معالجة اللغة الطبيعية لتطوير تطبيقات ذكية بشكل متزايد، مع التركيز على فهم اللغة الطبيعية.