معالجة اللغة الطبيعية (NLP) – أو معالجة اللغة الطبيعية – هو مجال من مجالات الذكاء الاصطناعي (AI) يركز على تمكين الحواسيب من فهم والتفاعل مع لغة الإنسان. ببساطة، يستخدم NLP طرق تعلم الآلة (machine learning) لمنح الحواسيب القدرة على تفسير، التفاعل وفهم اللغة الطبيعية التي نستخدمها يوميًا.

يُعتبر هذا من أصعب التحديات في الذكاء الاصطناعي، لأن اللغة هي أداة تعبير وتواصل معقدة للغاية للبشر، وتتطلب من الآلات "فهم" المعاني الضمنية وراء الكلمات.

اللغة الطبيعية هنا تعني لغات البشر مثل العربية، الإنجليزية، الصينية... بخلاف لغات الحاسوب. هدف NLP هو برمجة الحواسيب لـمعالجة وفهم هذه اللغات تلقائيًا، بل وقد إنشاء نصوص تشبه تلك التي يكتبها البشر.

على سبيل المثال، عند التحدث مع مساعد افتراضي أو روبوت محادثة، أو طرح سؤال على Siri، Alexa، أو ترجمة نص عبر Google Translate – جميع هذه التطبيقات تستخدم تقنيات معالجة اللغة الطبيعية في الخلفية.

لماذا تُعد معالجة اللغة الطبيعية مهمة؟

في العصر الرقمي، تتزايد كميات البيانات اللغوية (نصوص، صوت، محادثات) بشكل هائل من مصادر متعددة مثل البريد الإلكتروني، الرسائل، وسائل التواصل الاجتماعي، الفيديوهات، وغيرها. بخلاف البيانات المهيكلة (كالأرقام والجداول)، تُعد البيانات اللغوية نصوصًا وأصواتًا غير مهيكلة – ومن الصعب معالجتها تلقائيًا بدون NLP.

تساعد تقنية معالجة اللغة الطبيعية الحواسيب على تحليل هذه البيانات غير المهيكلة بفعالية، وفهم النوايا، السياق، والمشاعر في كلمات الإنسان. وبفضل ذلك، أصبح NLP مفتاحًا لتمكين الآلات من التواصل و خدمة البشر بذكاء أكبر.

تُعد معالجة اللغة الطبيعية مهمة لأنها تفتح آفاق التفاعل الطبيعي بين الإنسان والحاسوب. بدلاً من تعلم لغات الحاسوب، يمكننا إصدار الأوامر أو طرح الأسئلة للحاسوب بلغتنا الأم. يساعد NLP في أتمتة العديد من المهام المعقدة المتعلقة باللغة، مما يوفر الوقت والتكاليف ويرفع من تجربة المستخدم في معظم المجالات.

على سبيل المثال، يمكن للشركات استخدام NLP لتحليل آلاف تعليقات العملاء على وسائل التواصل الاجتماعي لاستخلاص رؤى مهمة، أو يمكن لروبوتات المحادثة التي تعتمد على NLP الرد على العملاء على مدار الساعة بشكل متسق. التطبيق الصحيح لـNLP يساعد الشركات على تحسين العمليات ، زيادة الإنتاجية ، وحتى تخصيص الخدمات لكل مستخدم.

في الواقع، NLP موجود بالفعل في حياتنا اليومية. أدوات البحث مثل Google تفهم ما تريد حتى لو كانت الاستعلامات غير واضحة. أنظمة المساعدين الافتراضيين مثل Amazon Alexa، Apple Siri، أو Microsoft Cortana يمكنها الاستماع والرد على المستخدمين، ومساعدتهم في مهام متعددة من إجراء المكالمات إلى تشغيل الموسيقى والبحث عن المعلومات.

حتى ميزات التنبؤ بالكلمات أثناء كتابة الرسائل أو التدقيق الإملائي التلقائي تعتمد على NLP. بوضوح، أصبحت معالجة اللغة الطبيعية تقنية أساسية تدعم العديد من التطبيقات الذكية حولنا، مما يجعل الآلات تفهم اللغة أفضل من أي وقت مضى.

التطبيقات الشائعة لمعالجة اللغة الطبيعية

بفضل القدرة على "فهم" اللغة، يُستخدم NLP على نطاق واسع في مجالات متعددة. فيما يلي بعض التطبيقات البارزة لمعالجة اللغة الطبيعية:

• المساعدون الافتراضيون وروبوتات المحادثة: 

يتيح NLP إنشاء مساعدين افتراضيين مثل Siri، Alexa أو روبوتات محادثة على المواقع الإلكترونية، Facebook Messenger... يمكنهم فهم أسئلة المستخدمين والرد تلقائيًا. يساعدون في الإجابة على الأسئلة المتكررة، دعم الحجز، التسوق، أو حل مشكلات العملاء بسرعة وفي أي وقت.

• تحليل الآراء والمشاعر: 

تستخدم الشركات NLP لـتحليل تعليقات العملاء على وسائل التواصل الاجتماعي، الاستطلاعات أو تقييم المنتجات. يمكن لخوارزميات NLP التعرف على المشاعر (إيجابية/سلبية)، المواقف، أو حتى السخرية في النصوص. هذا يساعد الشركات على فهم آراء العملاء واتجاهات السوق لتحسين المنتجات والخدمات في الوقت المناسب.

• الترجمة الآلية: 

الترجمة الآلية هي تطبيق كلاسيكي لـNLP. تستخدم برامج الترجمة (مثل Google Translate) NLP لـ تحويل النصوص أو الكلام من لغة إلى أخرى مع محاولة الحفاظ على المعنى والسياق. بفضل NLP، تتحسن جودة الترجمة الآلية باستمرار، مما يسهل تجاوز حواجز اللغة.

• معالجة الصوت والكلام: 

تحويل الكلام إلى نص (speech recognition) يسمح لك بـإصدار أوامر صوتية للهاتف أو الحاسوب (مثل ميزة التحويل من الصوت إلى النص، إجراء المكالمات الصوتية). بالمقابل، يساعد NLP أيضًا في توليد الصوت من النص (text-to-speech)، لإنشاء أصوات طبيعية للكتب الصوتية، المساعدين الافتراضيين، وغيرها. تعتمد أنظمة التحكم الصوتي في السيارات والمنازل الذكية على هذه التقنيات.

• تصنيف واستخراج المعلومات: 

يمكن لـNLP تلقائيًا تصنيف النصوص حسب الموضوع (مثل تصنيف البريد الإلكتروني كرسائل مزعجة أو غير مزعجة، تصنيف الأخبار حسب المجال) واستخراج المعلومات المهمة. في الشركات، يُستخدم NLP لترتيب الملفات والوثائق؛ وفي الطب لاستخراج بيانات السجلات الطبية؛ وفي القانون لتصفية النصوص من ملايين الصفحات.

• إنشاء المحتوى تلقائيًا: 

تقدم NLP خطوة جديدة تتمثل في القدرة على توليد اللغة الطبيعية – أي إنشاء نصوص تشبه تلك التي يكتبها البشر. يمكن لـنماذج اللغة الحديثة (مثل GPT-3، GPT-4) كتابة مقالات، صياغة رسائل بريد إلكتروني، نظم شعر، كتابة أكواد برمجية... بناءً على طلب المستخدم.

يفتح هذا آفاقًا مثيرة مثل دعم إنشاء المحتوى ، الرد التلقائي في خدمة العملاء، أو حتى كتابة مسودات الأبحاث للطلاب. بالطبع، يجب مراقبة المحتوى الذي تنتجه الآلات لضمان الدقة والأخلاقيات.

بشكل عام، يمكن تطبيق NLP في أي مهمة تتعلق بـاللغة الطبيعية (نصوص، كلام) لأتمتتها أو تحسين فعاليتها. من البحث عن المعلومات ، الإجابة على الأسئلة ، تحليل الوثائق إلى دعم التعليم (مثل تصحيح المقالات تلقائيًا، التدريس الافتراضي) – تلعب معالجة اللغة الطبيعية دورًا محوريًا.

كيف تعمل معالجة اللغة الطبيعية؟

لكي تفهم الحواسيب لغة الإنسان، يجمع NLP بين تقنيات علوم الحاسوب و اللغويات. بشكل أساسي، يجب أن يمر نظام NLP بعدة مراحل رئيسية عند معالجة اللغة:

المعالجة المسبقة للغة: 

أولاً، يتم تحويل النص أو الصوت إلى بيانات خام للحاسوب. على سبيل المثال مع النص، يقوم NLP بـتقسيم الجمل والكلمات (tokenization)، تحويل كل النص إلى حروف صغيرة (lowercasing)، إزالة علامات الترقيم والكلمات الشائعة غير المهمة (مثل "the"، "is").

ثم يمكن تطبيق التجذير/التصريف (stemming/lemmatization) – لإرجاع الكلمات إلى شكلها الأساسي (مثلاً "running" تصبح "run"). مع الصوت، تبدأ العملية بـالتعرف على الصوت لتحويله إلى نص. نتيجة هذه المرحلة هي بيانات لغوية نظيفة وموحدة جاهزة للتعلم الآلي.

استخراج الميزات (feature extraction): 

لا تفهم الحواسيب الكلمات مباشرة، لذا يجب على NLP تمثيل اللغة بأرقام. هذه المرحلة تحول النص إلى ميزات رقمية أو متجهات (vectors).

تشمل التقنيات الشائعة نماذج حقيبة الكلمات (Bag of Words)، TF-IDF (حساب شيوع الكلمات) أو الأحدث مثل تضمين الكلمات (word embedding) (مثل Word2Vec، GloVe) – حيث يُعطى كل كلمة متجهًا يمثل معناها. تساعد هذه المتجهات الخوارزميات على فهم العلاقات الدلالية بين الكلمات (مثلاً "ملك" أقرب إلى "ملكة" منه إلى "سيارة" في فضاء المتجهات).

تحليل وفهم السياق: 

بعد الحصول على البيانات الرقمية، يستخدم النظام نماذج وخوارزميات تعلم الآلة لتحليل النحو (syntax) و الدلالة (semantics).

مثلاً، تحدد مرحلة التحليل النحوي دور الكلمات في الجملة (من هو الفاعل، الفعل، المفعول به...)، بينما يساعد التحليل الدلالي على فهم معنى الجملة في سياق معين. تستخدم NLP الحديثة نماذج التعلم العميق (deep learning) لأداء هذه المهام، مما يمكن الحواسيب تدريجيًا من فهم المعنى بشكل يشبه البشر.

توليد اللغة أو اتخاذ الإجراءات: 

حسب الهدف، قد تكون المرحلة الأخيرة هي تقديم النتائج للمستخدم. مثلاً، عند سؤال، يبحث نظام NLP عن إجابة مناسبة من البيانات ويرد عليها (نصًا أو صوتًا). أو عند أمر، ينفذ NLP إجراءً على الجهاز (مثل تشغيل الموسيقى عند سماع أمر "تشغيل الموسيقى").

في حالة الترجمة الآلية، هذه المرحلة تولد الترجمة إلى اللغة المستهدفة. أما مع روبوتات المحادثة، فهي تولد ردودًا طبيعية بناءً على الفهم المكتسب من المراحل السابقة.

في الواقع، قد تكون العملية أكثر تعقيدًا، ولا تكون المراحل منفصلة بوضوح. تستخدم العديد من أنظمة NLP الحديثة نماذج end-to-end، أي الشبكات العصبية تتعلم كامل العملية من البداية للنهاية بدلاً من معالجة كل خطوة على حدة. مع ذلك، تقسيم العملية يساعدنا على تصور كيفية عمل NLP لتحويل لغة الإنسان إلى شكل تفهمه الحواسيب وتقديم ردود مناسبة.

الأساليب المتبعة في NLP

على مر التاريخ، معالجة اللغة الطبيعية مرت بعدة أجيال من الأساليب المختلفة. منذ خمسينيات القرن الماضي وحتى الآن، يمكننا تمييز ثلاث مناهج رئيسية في NLP:

معالجة اللغة الطبيعية المعتمدة على القواعد (Rule-based)

هذا هو الأسلوب الأولي. يكتب المبرمجون مجموعة من قواعد اللغة بصيغة if-then (إذا-فإن) لمعالجة النصوص.

مثلاً، كانت أنظمة الرد الآلي الأولى ترد فقط على نماذج محددة مسبقًا. هذا الأسلوب لا يستخدم تعلم الآلة، لذا فهو محدود جدًا – يفهم النظام فقط ما يُعلَّم له بشكل صارم، ولا يتعلم بنفسه. يتطلب NLP القائم على القواعد خبراء لغويين لكتابة القوانين، ويصعب توسيع نطاقه بسبب تنوع اللغة الكبير.

معالجة اللغة الطبيعية الإحصائية (Statistical)

بدأت الثورة في التسعينيات، حيث تحول NLP إلى تعلم الآلة الإحصائي. بدلاً من كتابة القواعد يدويًا، يستخدم الباحثون خوارزميات تعلم الآلة لتعليم الحواسيب نماذج اللغة بناءً على البيانات. يسمح هذا الأسلوب بمعالجة اللغة الطبيعية بشكل أكثر مرونة ودقة، حيث يمكن للحاسوب حساب احتمالات اختيار المعنى المناسب لكلمة أو جملة بناءً على السياق.

مثلاً، تتعلم خوارزمية تصنيف أجزاء الكلام (POS tagging) من بيانات معنونة لتحديد احتمال كون كلمة ما اسمًا أو فعلًا في سياق معين. ساعدت NLP الإحصائية في تطوير تطبيقات مثل التدقيق الإملائي، واقتراح الكلمات (مثل T9 في الهواتف القديمة) بشكل فعال.

معالجة اللغة الطبيعية باستخدام التعلم العميق (Deep learning)

من أواخر العقد الأول من الألفية الجديدة، أصبح التعلم العميق باستخدام الشبكات العصبية المنهج السائد في NLP. بفضل الكم الهائل من البيانات النصية على الإنترنت وقوة الحوسبة المتزايدة، يمكن لنماذج التعلم العميق تعلم تمثيلات اللغة على مستويات تجريدية عالية جدًا. 

نموذج Transformer (المقدم عام 2017) كان طفرة كبيرة: حيث يتعلم هذا النموذج العلاقات الدلالية بين الكلمات في الجملة عبر آلية الانتباه الذاتي (self-attention)، مما يسمح بفهم أفضل للسياق. أطلقت Google نموذج BERT المبني على Transformer لتحسين جودة البحث بشكل ملحوظ.

لاحقًا، تم تدريب نماذج التوليد الذاتي (autoregressive) مثل GPT-2، GPT-3 على توقع الكلمة التالية، مما أتاح إمكانية توليد نصوص سلسة لم يسبق لها مثيل. اليوم، بفضل التعلم العميق، لدينا نماذج لغوية ضخمة (LLM) مثل GPT-4، LLaMA، PaLM... يمكنها فهم وإنشاء لغة طبيعية بشكل طبيعي، بل وتصل إلى مستوى يشبه البشر في العديد من المهام اللغوية.

بالإضافة إلى ذلك، هناك توجه حديث لاستخدام نماذج أساسية (foundation models) – وهي نماذج ذكاء اصطناعي ضخمة تم تدريبها مسبقًا على مليارات الكلمات. يمكن تخصيص هذه النماذج (مثل GPT-4 من OpenAI أو Granite من IBM) بسرعة لمهام NLP مختلفة، من توليد النصوص ذات المعنى إلى استخراج المعلومات المتعمق.

يُسهم الاستفادة من النماذج الجاهزة في توفير وقت التدريب وتحقيق نتائج عالية، كما يفتح طرقًا جديدة مثل التوليد المعزز بالاسترجاع (retrieval-augmented generation) لتحسين دقة الإجابات. هذا يدل على أن NLP يتطور بسرعة ويجدد تقنياته باستمرار.

التحديات والاتجاهات الجديدة في NLP

رغم الإنجازات الكبيرة، لا تزال معالجة اللغة الطبيعية تواجه تحديات ملحوظة. لغة الإنسان غنية ومتنوعة للغاية: قد تحمل جملة واحدة معانٍ متعددة حسب السياق، ناهيك عن العاميات، التعابير الاصطلاحية، التلاعب بالألفاظ، والسخرية. مساعدة الحواسيب على فهم المعنى الصحيح في كل الحالات ليست مهمة سهلة.

مثلاً، جملة "التفاحة لا تسقط بعيدًا عن الشجرة" – يجب على الحاسوب أن يفهم أنها تعبير مجازي وليس عن تفاحة حقيقية. وللرد بدقة على أسئلة المستخدمين، يجب أن يمتلك نظام NLP معرفة خلفية واسعة وقدرة على الاستنتاج ، وليس فقط فهم الكلمات منفردة.

تحدٍ آخر يتعلق بـ اللغات المحلية ومتعددة اللغات. لكل لغة خصائصها الخاصة (العربية تختلف عن الإنجليزية في الأبجدية وبنية الجملة؛ اليابانية والصينية لا تفصل الكلمات؛...).

يجب أن يتكيف NLP مع كل لغة. اليوم، الاتجاه هو تطوير نماذج متعددة اللغات، أو حتى متعددة الوسائط (multimodal NLP – معالجة النصوص، الصور، والصوت معًا) لتمكين الفهم في سياقات أوسع.

أما الاتجاه الحديث في NLP فهو إنشاء أنظمة أكثر ذكاءً و"فهمًا". نماذج اللغة الكبيرة الحديثة (ذات المعلمات الكثيرة وبيانات التدريب الضخمة) مثل GPT-4، GPT-5... من المتوقع أن تحسن قدرات الفهم والتوليد اللغوي الطبيعي.

كما يهتم الباحثون بجعل NLP قابلًا للتفسير (explainable NLP) – أي أن نفهم كيف تتخذ الآلة قراراتها بناءً على خصائص اللغة، بدلاً من أن تكون "صندوقًا أسود" يصعب فهمه. هذا مهم جدًا عند تطبيق NLP في مجالات حساسة مثل الطب والقانون، حيث يجب معرفة أساس القرار.

اتجاه بارز آخر هو دمج المعرفة الواقعية في NLP. يمكن للنماذج الجديدة دمج معالجة اللغة مع قواعد المعرفة أو البيانات الخارجية لفهم السياق بشكل أفضل.

مثلاً، يمكن لنظام الأسئلة والأجوبة أن يبحث في ويكيبيديا أو الإنترنت في الوقت الحقيقي ليقدم إجابات دقيقة، بدلاً من الاعتماد فقط على ما تعلمه سابقًا. كما يقترب NLP من الذكاء الاصطناعي العام من خلال أبحاث مشتركة مع علوم الإدراك و علم الأعصاب، لمحاكاة كيفية فهم الإنسان الحقيقي للغة.

>>> هل تعلم:

ما هو التعلم الآلي؟

ما هو التعلم العميق؟

باختصار، معالجة اللغة الطبيعية كانت، ولا تزال، وستظل مجالًا أساسيًا في الذكاء الاصطناعي مع إمكانات هائلة. من مساعدة الحواسيب على فهم لغة الإنسان إلى أتمتة العديد من المهام اللغوية، تُحدث NLP تأثيرًا عميقًا في جميع جوانب الحياة والتكنولوجيا.

مع تطور التعلم العميق و البيانات الضخمة، يمكننا توقع أجيال جديدة من الآلات أكثر ذكاءً وتواصلًا طبيعيًا في المستقبل القريب. معالجة اللغة الطبيعية هي المفتاح لتقريب المسافة بين الإنسان والحاسوب، وجعل التكنولوجيا أكثر طبيعية و فعالية.