بناء نماذج معالجة اللغة الطبيعية (NLP): من الحل الجاهز إلى التخصيص

بمساعدة نماذج معالجة اللغة الطبيعية (NLP) القائمة على التعلم الآلي، يمكن لشركتك تسريع العمليات، وإجراء توقعات أكثر دقة، واكتشاف رؤى جديدة من البيانات الموجودة لديك. للحصول على أقصى قيمة من جهودك، من المهم اختيار خدمة معالجة اللغة الطبيعية (NLP) المبنية على التعلم الآلي المناسبة لحالتك الخاصة. في IBM، كثيرًا ما نتلقى أسئلة مثل: "كيف يعرف نموذج التعلم الآلي كيفية قراءة بياناتي؟" أو "كيف يعرف نموذج التعلم الآلي ما الذي يجب البحث عنه؟" تعتمد الإجابة على النموذج الذي تستخدمه.

لنناقش طريقتين مختلفتين لبناء حلول التعلم الآلي باستخدام NLP: النماذج الجاهزة والنماذج المخصصة. عندما تحتاج إلى اكتشاف رؤى عامة بسرعة، ربما تحتاج إلى نموذج جاهز. وعندما تتضمن حالة الاستخدام الخاصة بك بيانات متخصصة في صناعة معينة أو مجال محدد، مثل البيانات المتخصصة أو المصطلحات الخاصة، يكون النموذج المخصص هو الأنسب.

كثيرًا ما نسمع أن بناء حلول التحليل النصي عملية مرهقة وتستغرق وقتًا طويلًا. وقضاء ساعات في تصنيف المستندات أو تصنيف الكلمات المفتاحية أو تحديد المشاعر في النص ليس أفضل استخدام لوقتك. تعمل النماذج الجاهزة أو المدرَّبة مسبقًا في معالجة اللغة الطبيعية على أتمتة تلك المهام نيابةً عنك. توفِّر النماذج الجاهزة ميزة هائلة عندما يكون لديك وقت محدود أو عندما لا يكون لديك بيانات للتدريب عليها. وهي فعَّالة لاختبار المفهوم بسرعة ولديهم عائد استثمار مرتفع، خاصةً عندما تحتاج لفهم عناصر متقدمة مثل الفئات أو المفاهيم في مستنداتك. غالبًا ما يتم تدريب النماذج مسبقة الإنشاء على مصادر بيانات ذات أغراض عامة ولا تكون مصممة خصيصًا لأي صناعة أو مجال واحد.

عندما تتضمن حالة الاستخدام الخاصة بك مصطلحات متخصصة في صناعة معينة، قد تلبي النماذج المدرَّبة مسبقًا جزءًا فقط من احتياجاتك. في مختلف الصناعات، قد تحمل بعض الكيانات (الأشخاص أو الأماكن أو الأحداث أو غير ذلك) معانٍ مختلفة، لذا قد لا يتمكن النموذج الجاهز من التقاط هذه الفروق الدقيقة حسب السياق. على سبيل المثال، قد تعني كلمة "premium" أعلى مستوى في نطاق المنتجات، أو قد تُشير إلى المبلغ المدفوع مقابل وثيقة تأمين. في أستراليا، يُشار إلى دفعة التأمين هذه باسم "the cover".

يمكن تدريب النموذج المخصص الخاص بك لفهم الفروق الدقيقة والمعاني والعلاقات الكامنة الخاصة بحالة الاستخدام ومجال صناعتك. كما ذُكر أعلاه، يمكنك تعليم النموذج معنى كلمة "premium" في سياق عملك. يمكن بناء هذه النماذج بعدة طرق، ولا يلزم أن تكون عالم بيانات أو مطوِّر برمجيات لإنشائها. باستخدام أدوات لا تتطلب كتابة كود، كل ما تحتاجه هو خبرتك في المجال. سيعمل خبير متخصص على تحديد المعلومات المهمة للنموذج، ورفع المستندات الخاصة بالتدريب، ثم اختيار أمثلة داخل تلك المستندات، وغالبًا ما يُشار إليها بالتعليقات التوضيحية.

التعليقات التوضيحية على مستنداتك تزوِّد النظام بأمثلة دقيقة تشكِّل المرجع الأساسي للنموذج. وسواء أكان الأمر يتعلق بتحديد كائنات محددة للاستخراج من مستند أم بالعلاقات بينها، فإنك من خلال التدريب ستُجري التحسينات التي تضمن فعالية النموذج.

عند الجمع بين نماذج معالجة اللغة الطبيعية (NLP) الجاهزة مع نماذج معالجة اللغة الطبيعية المخصصة، ستحصل على أفضل ما في العالمين. نوصي بتدريب نموذجك على فهم العناصر البسيطة أولًا، مثل المواقع أو المؤسسات. بهذه الطريقة، يركِّز نموذج معالجة اللغة الطبيعية الخاص بك على العناصر المهمة لأعمالك، ما يساعد في اتخاذ قرارات أكثر ذكاءً.

تعرف على المزيد عن الفروقات بين نماذج معالجة اللغة الطبيعية الجاهزة ونماذج معالجة اللغة الطبيعية المخصصة، أو اطلع على Watson Natural Language Understanding وWatson Discovery لبناء نماذج معالجة لغة طبيعية (NLP) تعتمد على التعلم الآلي تناسب احتياجاتك.