پردازش زبان طبیعی (NLP - Natural Language Processing) 🧠💬

پردازش زبان طبیعی یا NLP شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به تعامل بین کامپیوترها و زبان انسان می‌پردازد. هدف اصلی NLP این است که ماشین‌ها بتوانند متن یا گفتار انسان را بفهمند، تفسیر کنند، تولید کنند و پاسخ دهند—درست مثل یک انسان.

چرا NLP مهم است؟ ⭐

ما انسان‌ها زبان طبیعی را به طور شهودی می‌فهمیم، اما برای ماشین‌ها، زبان انسانی پر از ابهام، ساختارهای پیچیده و مفاهیم وابسته به زمینه است. NLP به کامپیوتر کمک می‌کند تا زبان را به شکل قابل فهم و پردازش‌پذیر برای ماشین تبدیل کند.

کاربردهای رایج NLP 🚀

مفاهیم کلیدی در NLP 🔑

1. Tokenization ✂️
   شکستن یک جمله یا متن به اجزای کوچکتر (کلمات یا جمله‌ها).
   مثال:

   arduino
   CopyEdit
   ورودی: "سلام دنیا!"
   خروجی: ["سلام", "دنیا", "!"]
   

2. Stemming و Lemmatization 🌱
   تبدیل کلمات به ریشه یا شکل پایه‌شان.

   • "رفتن"، "رفته‌ام"، "می‌رود" ← "رو"

3. POS Tagging 🏷️
   شناسایی نقش هر کلمه در جمله (اسم، فعل، صفت و ...).
   مثال:

   swift
   CopyEdit
   "کتاب خوب بود" → [کتاب/NOUN, خوب/ADJ, بود/VERB]
   

4. Named Entity Recognition (NER) 🏙️
   تشخیص موجودیت‌ها مثل نام افراد، مکان‌ها یا سازمان‌ها.
   مثال:

   css
   CopyEdit
   "علی در تهران زندگی می‌کند" → علی [شخص], تهران [مکان]
   

5. Dependency Parsing 🌲
   تحلیل روابط نحوی بین کلمات در جمله.

نمونه کد ساده با Python و کتابخانه spaCy 🐍📘

python
CopyEdit
import spacy

# بارگذاری مدل زبانی
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")

# متن نمونه
text = "Apple is looking at buying a startup in the UK."

# پردازش متن
doc = nlp(text)

# نمایش موجودیت‌ها
for ent in doc.ents:
    print(ent.text, ent.label_)

📤 خروجی:

nginx
CopyEdit
Apple ORG
UK GPE

ابزارها و کتابخانه‌های معروف NLP 🧰

چالش‌های پردازش زبان طبیعی ⚠️

• ابهام معنایی: واژه‌ها ممکن است چند معنی داشته باشند (مثلاً "شیر" = نوشیدنی یا حیوان).

• زبان غیررسمی: مثلاً نوشتار در شبکه‌های اجتماعی، ایموجی‌ها، غلط‌های تایپی.

• وابستگی به زمینه (Context): جمله‌ی "او آن را دید" بدون زمینه، مبهم است.

• زبان‌های مختلف: هر زبان ویژگی‌های خاص خودش را دارد (صرف فعل، ترتیب واژه‌ها و...).

NLP در زبان فارسی 🇮🇷

پردازش زبان فارسی با چالش‌های خاصی مثل صرف فعل پیچیده، نگارش متنوع، جدا و چسبیده نوشتن واژه‌ها مواجه است.

ابزارهای معروف فارسی:

• Hazm – کتابخانه‌ای سبک برای زبان فارسی در پایتون

• ParsBERT – نسخه فارسی مدل BERT

• Virastyar – ابزار بررسی نگارشی متن فارسی

نتیجه‌گیری 🎯

پردازش زبان طبیعی (NLP) به ماشین‌ها توانایی «درک» زبان انسان را می‌دهد. این حوزه، پلی است بین زبان انسانی و منطق ماشین و در دنیای امروز در انواع اپلیکیشن‌ها از موتورهای جستجو گرفته تا دستیارهای هوشمند نقش بسیار مهمی دارد.