پرش به محتوا 
توانایی درک و پردازش زبان انسانی توسط ماشین ها به یکی از مهم ترین چالش های هوش مصنوعی تبدیل شده است. پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing – NLP) شاخه ای از هوش مصنوعی است که به سیستم های کامپیوتری این امکان را می دهد تا زبان انسان را تحلیل، درک، تفسیر و تولید کنند. از موتورهای جستجو گرفته تا دستیارهای هوشمند و ترجمه ماشینی، NLP نقشی کلیدی در بسیاری از فناوری های مدرن ایفا می کند.
چرا پردازش زبان طبیعی مهم است؟
ارتباطات انسانی پیچیده است و زبان دارای ساختارهای نحوی، معنایی و احساسی متنوعی است که درک آن برای ماشین ها دشوار است. NLP این چالش را برطرف کرده و به ماشین ها کمک می کند تا متن و گفتار را مشابه انسان تحلیل کنند. برخی از کاربردهای کلیدی NLP شامل چت بات ها، تشخیص گفتار، تحلیل احساسات کاربران و ترجمه ماشینی است که بهبود تعامل انسان و ماشین را ممکن می سازد.
آنچه در این مقاله خواهید خواند
در این مقاله، پردازش زبان طبیعی را از جنبه های مختلف بررسی خواهیم کرد:
- NLP چیست و چگونه کار می کند؟
- مهم ترین الگوریتم ها و مدل های زبانی
- کاربردهای مختلف NLP در دنیای واقعی
- چالش های این فناوری و محدودیت های آن
- آینده NLP و تأثیر آن بر هوش مصنوعی
پردازش زبان طبیعی (NLP) چیست؟
تعریف NLP پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing – NLP) یکی از شاخه های هوش مصنوعی است که به تعامل بین کامپیوترها و زبان انسانی می پردازد. هدف اصلی NLP این است که کامپیوترها بتوانند زبان انسان را به طور طبیعی تحلیل، درک، پردازش و تولید کنند. این فناوری امکان پردازش متون، تشخیص گفتار، ترجمه ماشینی و بسیاری از قابلیت های دیگر را برای سیستم های هوشمند فراهم می کند.
تاریخچه مختصر NLP NLP از دهه ۱۹۵۰ به عنوان یکی از حوزه های تحقیقاتی در علوم کامپیوتر مطرح شد. اولین تلاش ها شامل سیستم های مبتنی بر قوانین دست نویس بود که برای تحلیل زبان استفاده می شدند. در دهه های ۱۹۸۰ و ۱۹۹۰، مدل های آماری و الگوریتم های یادگیری ماشین وارد این حوزه شدند که دقت تحلیل زبان را افزایش دادند. با پیشرفت شبکه های عصبی عمیق و ظهور مدل های مبتنی بر یادگیری عمیق مانند BERT و GPT، NLP به سطح جدیدی از دقت و قابلیت ها رسید و اکنون در بسیاری از سرویس های هوشمند به طور گسترده مورد استفاده قرار می گیرد.
تفاوت NLP با زبان شناسی محاسباتی در حالی که زبان شناسی محاسباتی به مطالعه زبان از طریق مدل سازی ریاضی و محاسباتی تمرکز دارد، NLP بیشتر بر توسعه سیستم هایی تمرکز دارد که می توانند وظایف زبانی مانند ترجمه، خلاصه سازی و تحلیل احساسات را انجام دهند. به عبارت دیگر، زبان شناسی محاسباتی یک حوزه تحقیقاتی گسترده تر است، در حالی که NLP یک شاخه عملیاتی از هوش مصنوعی است که در تکنولوژی های روزمره پیاده سازی می شود.
پردازش زبان طبیعی چگونه کار می کند؟
مراحل اصلی پردازش زبان طبیعی
برای اینکه ماشین ها بتوانند زبان انسان را پردازش کنند، چندین مرحله پردازشی روی داده های متنی انجام می شود:
تحلیل واژگانی (Lexical Analysis)
- در این مرحله، متن ورودی به واحدهای کوچکتری مانند کلمات و جملات تقسیم می شود.
- تکنیک هایی مانند Tokenization (توکن سازی) و Stemming (ریشه یابی کلمات) برای شناسایی کلمات کلیدی استفاده می شوند.
تحلیل نحوی (Syntactic Analysis)
- در این مرحله، ساختار گرامری جملات بررسی می شود.
- الگوریتم هایی مانند تحلیل وابستگی (Dependency Parsing) برای تعیین نقش هر کلمه در جمله به کار می روند.
تحلیل معنایی (Semantic Analysis)
- هدف این مرحله استخراج معنای دقیق کلمات و جملات است.
- روش هایی مانند نمایش برداری کلمات (Word Embeddings) و تحلیل معنایی توزیعی (Distributional Semantics) برای این کار استفاده می شوند.
تحلیل گفتمانی (Discourse Analysis)
- این مرحله بررسی می کند که چگونه جملات در متن به هم مرتبط هستند.
- کاربردهای آن شامل تحلیل متون طولانی مانند مقاله ها یا مکالمات پیچیده است.
پردازش کاربردی (Pragmatic Analysis)
- در این مرحله، مدل های NLP تلاش می کنند متن را در بستر واقعی آن تفسیر کنند.
- به عنوان مثال، درک اینکه جمله ای کنایه آمیز است یا دارای چندین معنی است.
مدل های مورد استفاده در NLP
برای انجام این مراحل، از الگوریتم های متعددی استفاده می شود، از جمله:
- مدل های آماری مانند Hidden Markov Models (HMMs)
- مدل های مبتنی بر یادگیری ماشین مانند Random Forest و SVM
- مدل های یادگیری عمیق مانند شبکه های عصبی بازگشتی (RNN)، ترانسفورمرها (Transformers)، BERT و GPT
این مراحل به سیستم ها امکان می دهند که متن را مانند انسان درک کنند و از آن برای کاربردهایی مانند ترجمه ماشینی، خلاصه سازی متن، و تحلیل احساسات کاربران استفاده کنند.
تکنولوژی ها و الگوریتم های NLP
روش های قدیمی vs روش های مبتنی بر یادگیری عمیق
پردازش زبان طبیعی در ابتدا مبتنی بر روش های مبتنی بر قوانین و مدل های آماری بود، اما امروزه با پیشرفت هوش مصنوعی، یادگیری عمیق انقلابی در این حوزه ایجاد کرده است.
- روش های سنتی: شامل استفاده از گرامرهای وابستگی، مدل های آماری مانند مدل مارکوف مخفی (HMMs)، و الگوریتم های مبتنی بر قوانین بودند که به داده های محدود وابسته بودند.
- روش های مدرن: امروزه مدل های مبتنی بر یادگیری عمیق مانند شبکه های عصبی بازگشتی (RNNs)، مدل های ترانسفورمر (Transformers)، BERT و GPT دقت و کارایی پردازش زبان را به سطحی بالاتر رسانده اند.
نقش شبکه های عصبی و مدل های یادگیری ماشین
مدل های یادگیری ماشین مانند Random Forest و Support Vector Machines (SVM) در پردازش زبان طبیعی نقش مهمی ایفا کردند، اما با ظهور یادگیری عمیق، شبکه های عصبی پیچیده مانند LSTM، GRU و Transformer عملکردی بی نظیر را ارائه دادند.
مدل های مهم در NLP
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
- قابلیت درک عمیق تر متن از طریق یادگیری دوسویه
- استفاده در جستجوی گوگل و سیستم های درک زبان طبیعی
GPT (Generative Pre-trained Transformer)
- توانایی تولید متون طبیعی با کیفیت بالا
- کاربرد در چت بات ها و تولید محتوا
LSTM (Long Short-Term Memory)
- مناسب برای پردازش متون طولانی و متوالی
- استفاده در تشخیص گفتار و ترجمه ماشینی
Transformer
- معماری اصلی در مدل های مدرن مانند BERT و GPT
- سرعت پردازش بالا و دقت بهبود یافته نسبت به RNN ها
این مدل ها باعث شده اند NLP در طیف وسیعی از کاربردهای واقعی، از جمله دستیارهای صوتی، جستجوهای هوشمند و تحلیل متون احساسی، دقت و کارایی بی نظیری داشته باشد.
کاربردهای پردازش زبان طبیعی در هوش مصنوعی
پردازش زبان طبیعی (NLP) به هوش مصنوعی این امکان را می دهد تا زبان انسان را به شکل قابل فهم برای کامپیوترها تبدیل کند و به این ترتیب در زمینه های مختلف کاربرد پیدا کند. در ادامه به توضیح چند کاربرد مهم این فناوری پرداخته می شود:
۱. دستیارهای صوتی (Google Assistant, Siri, Alexa):
دستیارهای صوتی با استفاده از تکنیک های NLP قادرند گفتار انسان را به متن تبدیل کرده و منظور کاربر را درک کنند. این فناوری به آن ها اجازه می دهد تا دستورات صوتی را تفسیر کرده، جستجو کنند و پاسخ های مناسب ارائه دهند. به عنوان مثال، هنگام پرسیدن «امروز آب و هوا چگونه است؟»، سیستم با تحلیل گفتار، اطلاعات لازم را از پایگاه داده ها استخراج کرده و پاسخ را به زبان طبیعی به کاربر ارائه می دهد.
۲. ترجمه ماشینی (Google Translate, DeepL):
ابزارهای ترجمه ماشینی از NLP بهره می برند تا متن های ورودی را تحلیل و مفهوم آن ها را به زبان مقصد انتقال دهند. در این فرآیند، الگوریتم ها نه تنها کلمات را به صورت لفظی ترجمه می کنند، بلکه ساختار زبانی و لحن متن را نیز مد نظر قرار می دهند تا ترجمه ای روان و دقیق ارائه شود.
۳. چت بات ها و پشتیبانی مشتریان:
چت بات ها با استفاده از NLP قادرند مکالمات متنی را شبیه سازی کرده و به سوالات مشتریان به صورت خودکار پاسخ دهند. این سیستم ها با تحلیل درخواست های ورودی، قصد کاربر را تشخیص داده و بر اساس آن پاسخ های مناسب ارائه می کنند. استفاده از چت بات ها در خدمات مشتریان باعث افزایش سرعت پاسخگویی، کاهش هزینه های پشتیبانی و بهبود تجربه کاربری می شود.
۴. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis):
تحلیل احساسات به کمک NLP امکان بررسی و طبقه بندی نظرات و بازخوردهای کاربران بر اساس لحن و احساس آن ها (مثبت، منفی یا خنثی) را فراهم می کند. این کاربرد به کسب وکارها کمک می کند تا درک بهتری از نگرش مشتریان نسبت به محصولات و خدمات خود داشته باشند و در جهت بهبود آن ها گام بردارند.
۵. تبدیل متن به گفتار و بالعکس (TTS & STT):
تکنولوژی های تبدیل متن به گفتار (TTS) و تبدیل گفتار به متن (STT) از NLP استفاده می کنند تا به سیستم ها اجازه دهند تا متون را به صدا تبدیل کنند یا برعکس، صدا را به متن. این فناوری ها در سیستم های خواندن کتاب های صوتی، دستیارهای هوشمند و برنامه های آموزشی کاربرد فراوانی دارند و امکان دسترسی آسان تر به اطلاعات را برای افراد فراهم می کنند.
با استفاده از این کاربردها، پردازش زبان طبیعی نقش کلیدی در بهبود تعامل بین انسان و ماشین، افزایش بهره وری و بهبود تجربه کاربری در زمینه های مختلف هوش مصنوعی ایفا می کند.
ابزارها و فریمورک های NLP
ابزارها و کتابخانه های متعددی در حوزه پردازش زبان طبیعی (NLP) وجود دارند که امکان پیاده سازی پروژه های زبانی را با کارایی بالا فراهم می کنند. در ادامه به معرفی برخی از بهترین این ابزارها و بررسی عملکرد آن ها در زبان فارسی می پردازیم:
۱. NLTK (Natural Language Toolkit):
یکی از اولین و محبوب ترین کتابخانه های پایتون برای پردازش زبان طبیعی است. NLTK مجموعه ای جامع از توابع و منابع آموزشی برای وظایفی مانند توکن سازی، ریشه یابی، برچسب گذاری نحوی و تحلیل معنایی فراهم می کند. این کتابخانه برای پروژه های آموزشی و تحقیقاتی بسیار مناسب است.
۲. spaCy:
spaCy یک کتابخانه سریع و قدرتمند برای کاربردهای صنعتی و تجاری است. این ابزار از مدل های پیشرفته یادگیری عمیق بهره می برد و قابلیت هایی مانند تشخیص موجودیت نام گذاری شده (NER)، تحلیل نحوی و توکن سازی را با کارایی بالا ارائه می دهد.
۳. TensorFlow و PyTorch:
این دو چارچوب یادگیری عمیق به توسعه دهندگان امکان می دهند مدل های پیچیده ای را برای وظایف NLP پیاده سازی و آموزش دهند. TensorFlow (توسعه یافته توسط گوگل) و PyTorch (پشتیبانی شده توسط فیسبوک) هر دو انعطاف پذیر بوده و برای ساخت مدل های زبانی پیشرفته مانند ترنسفورمرها به کار می روند.
۴. Hugging Face Transformers:
این کتابخانه مجموعه ای از مدل های پیش آموزش شده مانند BERT، GPT، RoBERTa و دیگر مدل های ترنسفورمر را در اختیار توسعه دهندگان قرار می دهد. استفاده از Hugging Face Transformers امکان پیاده سازی سریع وظایفی مانند طبقه بندی متن، پاسخ به سوالات، ترجمه ماشینی و تولید متن را فراهم می کند.
بررسی عملکرد ابزارهای NLP در زبان فارسی:
با وجود پیشرفت های قابل توجه در NLP، کاربرد این ابزارها در زبان فارسی هنوز با چالش هایی مانند کمبود داده های برچسب گذاری شده و منابع آموزشی مواجه است. اما تلاش های اخیر در جهت توسعه مدل های مخصوص فارسی از طریق چارچوب های spaCy و Hugging Face Transformers منجر به بهبود عملکرد در وظایفی مانند تشخیص موجودیت های نام گذاری شده، تحلیل احساسات و سایر کاربردهای زبانی شده است. پژوهشگران فعال در حوزه ی NLP فارسی به بهبود مستمر مدل ها و افزایش دقت تحلیل های زبانی در این زبان امیدوارند.
چالش های پردازش زبان طبیعی
پردازش زبان طبیعی با وجود پیشرفت های چشمگیر در هوش مصنوعی، با چند چالش اساسی روبروست که در ادامه به آن ها پرداخته می شود:
- ابهام معنایی و چند معنایی بودن کلمات:
زبان انسانی پر از کلماتی است که بسته به بافت یا موقعیت می توانند معانی متفاوتی داشته باشند. این ابهام باعث می شود که مدل های NLP در تشخیص معنای صحیح کلمه دچار مشکل شوند. - پردازش زبان های مختلف و تفاوت های زبانی:
هر زبان ویژگی ها و ساختارهای دستوری منحصربه فردی دارد. ایجاد مدل هایی که بتوانند به دقت بر روی زبان های مختلف، از جمله زبان های با قواعد پیچیده مانند فارسی، کار کنند، همچنان چالشی بزرگ محسوب می شود. - نیاز به داده های عظیم و پردازش سنگین:
آموزش مدل های پیشرفته NLP به حجم زیادی از داده های برچسب گذاری شده نیاز دارد. همچنین پردازش این داده ها و اجرای مدل های عمیق نیازمند زیرساخت های محاسباتی قوی و هزینه بر است. - محدودیت های مدل های یادگیری عمیق:
اگرچه مدل های یادگیری عمیق توانسته اند دقت های بالایی ارائه دهند، اما همچنان با محدودیت هایی مانند عدم توانایی در درک زمینه های فرهنگی یا تغییرات سریع زبانی مواجه اند. همچنین این مدل ها ممکن است نسبت به داده های مغرضانه حساس بوده و سوگیری هایی را به ارث ببرند.
تفاوت بین NLP و زبان شناسی محاسباتی
پردازش زبان طبیعی (NLP) و زبان شناسی محاسباتی هر دو به تجزیه و تحلیل زبان انسانی می پردازند، اما تفاوت های مهمی دارند:
- NLP: تمرکز بیشتر بر توسعه الگوریتم ها و مدل های ریاضیاتی است که قادر به پردازش و درک زبان انسانی به صورت اتوماتیک باشند. در واقع، هدف NLP این است که ماشین ها بتوانند به شیوه ای طبیعی و مؤثر با انسان ها تعامل کنند.
- زبان شناسی محاسباتی: این حوزه بیشتر بر روی تحلیل ساختارهای زبانی و قواعد زبان تمرکز دارد. زبان شناسی محاسباتی معمولاً با هدف درک دقیق تر قوانین ساختار زبان، معناشناسی و نحو، در تلاش است.
تفاوت بین مدل های کلاسیک و یادگیری عمیق در NLP
مدل های کلاسیک: مانند مدل های آماری و الگوریتم های مبتنی بر قوانین از داده های کمتری برای پردازش زبان طبیعی استفاده می کنند و معمولاً کارایی کمتری در شبیه سازی پیچیدگی های زبان دارند.
مدل های یادگیری عمیق: مانند شبکه های عصبی و مدل های ترنسفورمر، از داده های بزرگ برای آموزش مدل ها استفاده می کنند و قادرند روابط پیچیده تر در زبان را درک کنند. این مدل ها می توانند خود را با داده های جدید تطبیق دهند و عملکرد بهتری در پردازش متون طبیعی ارائه دهند.
نحوه بهینه سازی NLP برای زبان فارسی
یکی از چالش های بزرگ پردازش زبان طبیعی در زبان های غیرانگلیسی مانند زبان فارسی، کمبود داده های برچسب گذاری شده و مدل های خاص است. برای بهینه سازی NLP در زبان فارسی، باید از چند روش استفاده کرد:
- گردآوری داده های مناسب: داده های متنی فارسی برای آموزش مدل های NLP باید به طور گسترده جمع آوری شوند.
- استفاده از مدل های پیش آموزش شده: مدل هایی مانند BERT فارسی (PersianBERT) برای زبان فارسی می توانند به طور خاص به این زبان تطبیق پیدا کنند.
- شبیه سازی بهینه سازی های خاص: مانند پردازش حروف جداگانه، اصلاح اشتباهات املایی و تشخیص موجودیت ها در زبان فارسی.
روش های ارزیابی کیفیت و دقت مدل های NLP
برای ارزیابی مدل های NLP از چندین معیار استفاده می شود:
- دقت (Accuracy): میزان درست بودن پیش بینی ها در مقابل پیش بینی های غلط.
- F1-Score: یک معیار متوازن بین دقت و بازیابی که مخصوصاً برای داده های نامتوازن مفید است.
- AUC-ROC: نشان دهنده دقت مدل در تفکیک درست کلاس ها.
- Perplexity: ارزیابی کیفیت مدل های زبان که نشان دهنده پیچیدگی مدل در پیش بینی کلمات است. این معیارها به انتخاب بهترین مدل و بهینه سازی عملکرد آن کمک می کنند.
ملاحظات اخلاقی و مسائل حریم خصوصی در NLP
با گسترش استفاده از NLP در تحلیل داده های شخصی و عمومی، نگرانی هایی در مورد حریم خصوصی و اخلاقیات به وجود آمده است:
- حریم خصوصی: به ویژه در کاربردهایی مانند تحلیل احساسات یا تشخیص چهره، ممکن است داده های حساس بدون رضایت کاربران جمع آوری و پردازش شوند.
- سوگیری ها و تبعیض ها: مدل های NLP می توانند با داده های مغرضانه ای که از جامعه جمع آوری شده اند، آلوده شوند و این ممکن است منجر به تصمیمات تبعیض آمیز یا ناعادلانه شود.
- استفاده نادرست از اطلاعات: الگوریتم های NLP می توانند به طور غیرمجاز اطلاعات شخصی را استخراج و به طور نادرست استفاده کنند، که این موضوع نیازمند نظارت های دقیق است.
کاربردهای تخصصی در حوزه های پزشکی، حقوق و رسانه
پردازش زبان طبیعی در حوزه های خاصی مانند پزشکی، حقوق و رسانه ها کاربردهای ویژه ای دارد:
- پزشکی: استفاده از NLP برای تحلیل اسناد پزشکی، استخراج اطلاعات از گزارش ها و تشخیص بیماری ها از طریق سوابق بیمار.
- حقوق: استفاده از NLP برای تحلیل اسناد قانونی، جستجو در قراردادها، و استخراج اطلاعات کلیدی از دعاوی قضایی.
- رسانه ها: استفاده از NLP در تحلیل اخبار، تشخیص گرایش های سیاسی و اجتماعی، و تحلیل محتوا برای تبلیغات و بازاریابی.
بهره گیری از NLP در تحلیل داده های بزرگ متنی
تحلیل داده های بزرگ متنی، به ویژه در زمینه هایی مانند بازاریابی، شبکه های اجتماعی و تحلیل مشتریان، از جمله کاربردهای مهم NLP است:
- تحلیل متون: استفاده از الگوریتم های NLP برای پردازش حجم وسیعی از داده ها مانند نظرات کاربران، پست های شبکه های اجتماعی، ایمیل ها و گزارش ها.
- استخراج اطلاعات: استخراج داده های کلیدی از منابع بزرگ متنی برای کمک به تصمیم گیری در زمان واقعی.
- تحلیل رفتار مصرف کننده: تحلیل نظرات و رفتار کاربران در وبسایت ها و شبکه های اجتماعی به منظور ایجاد استراتژی های بازاریابی هدفمند.
آینده پردازش زبان طبیعی
با توجه به روندهای فعلی و پیشرفت های اخیر در زمینه NLP، چشم انداز آینده این حوزه بسیار امیدوارکننده است:
- پیشرفت های اخیر در NLP:
توسعه مدل های پیش آموزش شده مانند BERT و GPT، عملکرد مدل های NLP را به طور چشمگیری بهبود داده است. این مدل ها اکنون قادرند با دقت بیشتری متن های پیچیده را تحلیل و تفسیر کنند. - تاثیر هوش مصنوعی مولد بر پردازش زبان:
فناوری های هوش مصنوعی مولد (Generative AI) مانند ChatGPT به توسعه سیستم های تولید متن طبیعی کمک کرده اند. این سیستم ها نه تنها می توانند به صورت واکنشی به سوالات پاسخ دهند، بلکه در تولید محتوا و بهبود مکالمات هوشمند نیز نقشی کلیدی دارند. - روندهای آینده و پتانسیل های توسعه NLP:
انتظار می رود که با افزایش دسترسی به داده های بیشتر و پیشرفت زیرساخت های محاسباتی، مدل های NLP دقت و کارایی بالاتری داشته باشند. علاوه بر این، تلفیق NLP با سایر حوزه های هوش مصنوعی مانند بینایی ماشین و یادگیری تقویتی، امکان ارائه راه حل های جامع تر و بهینه تر را فراهم می کند.
در پایان مقاله، می توان به چند نکته کلیدی اشاره کرد:
- خلاصه ای از نکات کلظیدی مقاله:
پردازش زبان طبیعی یکی از شاخه های مهم هوش مصنوعی است که به ماشین ها امکان می دهد زبان انسان را تحلیل و تفسیر کنند. این فناوری در کاربردهایی مانند ترجمه ماشینی، دستیارهای صوتی، چت بات ها و تحلیل احساسات مورد استفاده قرار می گیرد. همچنین، مدل های پیشرفته یادگیری عمیق توانسته اند عملکرد قابل توجهی در این حوزه ارائه دهند، هرچند با چالش هایی همچون ابهام معنایی و نیاز به داده های عظیم مواجه هستند. - اهمیت NLP در آینده ی هوش مصنوعی:
با توجه به رشد سریع فناوری های هوش مصنوعی و افزایش تعاملات انسان با ماشین ها، پردازش زبان طبیعی نقش اساسی در بهبود تجربه کاربری و افزایش کارایی سیستم ها خواهد داشت. این حوزه، به عنوان پلی بین انسان و ماشین، همچنان در حال توسعه است و نوآوری های آینده آن می تواند به شکل قابل توجهی زندگی روزمره را بهبود بخشد. - پیشنهادات و توصیه ها برای مطالعه بیشتر:
برای آشنایی عمیق تر با پردازش زبان طبیعی، مطالعه مقالات تخصصی، کتاب های مرجع مانند “Natural Language Processing with Python” و شرکت در دوره های آموزشی معتبر در این حوزه توصیه می شود. همچنین پیگیری آخرین پژوهش ها و مدل های نوین از طریق منابع آنلاین و انجمن های علمی می تواند دانش شما را در این زمینه به روز نگه دارد.
منابع:
در اینجا چند منبع معتبر انگلیسی زبان در حوزه پردازش زبان طبیعی (NLP) آورده شده است که اطلاعات متن بر اساس آن ها تدوین شده یا به عنوان منابع تکمیلی پیشنهاد می شوند:
- Jurafsky, D. & Martin, J. H. – Speech and Language Processing
یک کتاب مرجع جامع که مباحث پایه ای و پیشرفته در پردازش زبان طبیعی را پوشش می دهد. - Bird, S., Klein, E. & Loper, E. – Natural Language Processing with Python
این کتاب، همراه با NLTK، مباحث عملی و تئوری NLP را به زبان پایتون معرفی می کند. - Devlin, J., Chang, M.-W., Lee, K. & Toutanova, K. – BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding
مقاله ای کلیدی درباره ی یکی از مدل های پیش آموزش شده که تأثیر بسزایی در بهبود عملکرد NLP داشته است. - Vaswani, A. et al. – Attention is All You Need
مقاله ای که معماری ترنسفورمرها را معرفی کرده و انقلابی در روش های یادگیری عمیق و NLP ایجاد کرده است. - Brown, T. et al. – Language Models are Few-Shot Learners (GPT-3)
مقاله ای که به بررسی مدل های تولید متن مانند GPT-3 پرداخته و کاربردهای آن در پردازش زبان طبیعی را توضیح می دهد.
