پردازش زبان طبیعی (NLP) در داده کاوی چیست؟

پردازش زبان طبیعی(NLP) در داده کاوی چیست؟

پردازش زبان طبیعی (NLP) در داده کاوی چیست؟ در این مقاله می‌خواهیم این موضوع را تعریف و طبقه‌بندی کنیم. با ما همراه باشید.

بیشتر بخوانید: داده کاوی چیست؟ ، پردازش داده چیست؟ چرخه پردازش داده کدام است؟ ، انواع پردازش داده چیست؟

همان‌طور که در مقالات داده کاوی به دفعات گفته‌ایم، داده کاوی به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا بینش‌های مورد نیاز را از داده‌ها استخراج کنند. درک و استفاده از این بینش‌ها از فرآیندهای تصمیم‌گیری کسب‌وکارها پشتیبانی می‌کنند و به آن‌ها کمک می‌کنند تا تصمیم‌های مبتنی بر داده را بگیرند، که این امر برای رشد هر سازمانی مهم است.

هنگامی که اکثر مردم اصطلاح “داده کاوی” را می‌شنوند، به داده‌های عددی فکر می‌کنند. دلیل آن این است که در بیشتر موارد، داده کاوی شامل استخراج بینش از داده‌های عددی است. با این حال، این بدان معنا نیست که داده کاوی برای داده‌های متنی و صوتی قابل اجرا نیست. واقعیت این است که داده‌های متنی و صوتی سرشار از اطلاعات هستند که این امر می‌تواند برای تصمیم‌گیری مفید باشد. به عنوان مثال، نظرات شبکه‌های اجتماعی در مورد برند شما می‌تواند به شما کمک کند تا افکار مشتریان و چشم‌اندازهای خود را نسبت به برند خود بدانید.

مفهوم NLP (پردازش زبان طبیعی) به مهندسان داده کمک می‌کند تا بینش‌هایی را از زبان‌های طبیعی مانند انگلیسی استخراج کنند. در این مقاله نحوه استفاده از NLP در داده کاوی را خواهید آموخت.

پردازش زبان طبیعی (NLP) چیست؟

پردازش زبان طبیعی (NLP) شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که در آن رایانه‌ها زبان‌های انسان را برای درک و استخراج معنا به روشی هوشمندانه و مفید تجزیه‌وتحلیل می‌کنند. با استفاده از NLP، توسعه‌دهندگان قادر به ساختار و سازمان‌دهی دانش برای انجام وظایفی مانند ترجمه، خلاصه‌سازی، استخراج رابطه، تشخیص موجودیت نامگذاری شده، تشخیص گفتار، تجزیه‌وتحلیل احساسات و تقسیم‌بندی موضوع هستند.

این امر با شناخت ساختار سلسله مراتبی زبان‌ها کار می‌کند، که چندین حرف یک واژه را می‌سازند، چندین واژه یک جمله را می‌سازند و چندین جمله ایده می‌آفرینند. با تجزیه‌وتحلیل معنای یک زبان، از سیستم‌های NLP برای انجام کارهای مهمی مانند تصحیح دستور زبان، ترجمه خودکار بین زبان‌ها و تبدیل گفتار به متن استفاده شده است.

این مطلب را نیز حتما بخوانید:  بیودیزل چیست؟

اهمیت NLP در داده کاوی

ارتباطات در هر سازمانی بسیار مهم است و NLP در داده کاوی می.تواند نحوه اجرای عملیات تجاری و تجربیات مشتری را بهبود بخشد.

هم‌چنین NLP به رایانه‌ها کمک می‌کند تا به تحلیل و استخراج معنا از زبان‌های گفتاری انسان بپردازند. موقعیتی را در نظر بگیرید که در آن نرم‌افزار رایانه کسب‌وکار شما به زبان خارجی صحبت می‌کند که شما نمی‌دانید یا به آن مسلط نیستید. NLP می‌تواند مترجم شما باشد. می‌تواند ورودی‌های انسانی را از شما دریافت کند، آن را دوباره سازمان‌دهی کند، و آنچه را که می‌گویید به گونه‌ای توضیح دهد که نرم‌افزار بتواند آن را تجزیه کند.

مثال گوگل ترنسلیت را در نظر بگیرید. گوگل ترنسلیت، یک سرویس ترجمه ماشینی چندزبانه است که توسط گوگل به صورت رایگان ارائه می‌شود و توسط NLP پشتیبانی می‌شود. هم‌چنین ممکن است دستیار گوگل یا آمازون الکسا را ​​امتحان کرده باشید که خدمات تشخیص گفتار را ارائه می‌دهند، و این دو توسط NLP ارائه می‌شوند.

این نشان می‌دهد که NLP در داده کاوی، نحوه تعامل انسان با داده‌ها را تغییر داده است و در آینده نیز این کار را ادامه خواهد داد، بدون اینکه حجم عظیمی از داده‌های متنی و صوتی که هر روز توسط مشاغل تولید می شود را فراموش کنیم.

تکنیک‌های NLP در داده کاوی

در ادامه این بحث که پردازش زبان طبیعی (NLP) در داده کاوی چیست، به بحث و معرفی تکنیک‌های NLP در داده کاوی می‌پردازیم.

NLP با فعال کردن رمزگشایی داده‌ها و متن با استفاده از ماشین‌ها، تجزیه‌وتحلیل داده‌ها را متحول کرده است. در زیر تکنیک‌های NLP مورد استفاده برای استخراج اطلاعات از داده‌ها آمده است:

۱. تحلیل احساسات

۲. شناسایی موجودیت‌های نام‌گذاری شده

۳. خلاصه متن

۴. مدل‌سازی موضوع

۵. طبقه‌بندی متن

۶. استخراج کلمه کلیدی

۷. تکنیک‌های ریشه‌یابی و اشتقاق دستوری (Lemmatization and Stemming)

تحلیل احساسات

این تکنیک NLP در تکنیک داده کاوی شامل کالبدشکافی احساسی داده‌ها (ویدئو، متن و غیره) برای تعیین منفی، خنثی یا مثبت بودن آن است. استخراج‌کنندگان داده از آن برای تبدیل حجم عظیمی از نظرات مشتریان، بازخوردها و واکنش‌های شبکه‌های اجتماعی به نتایج قابل اجرا و کمی استفاده می‌کنند.

این مطلب را نیز حتما بخوانید:  تفاوت سخت افزار پایه و تجاری

سپس نتایج را می‌توان برای کسب بینش تجزیه‌وتحلیل کرد و به کسب‌وکارها کمک می‌کند محصولات و مشتریان خود را بهتر درک کنند.

شناسایی موجودیت نام‌گذاری شده

این تکنیک NLP در تکنیک داده کاوی، موجودیت‌های حاضر در متن را نام‌گذاری می‌کند و آن‌ها را برای تجزیه‌ونحلیل استخراج می‌کنند. این کار، تقریباً شبیه به تحلیل احساسات است. با این حال، فقط نام‌ها برچسب‌گذاری می‌شوند، خواه نام افراد، سازمان‌ها، مکان‌ها، اسامی خاص و غیره باشند.

تعداد دفعاتی که یک موجودیت در بازخورد مشتری ظاهر می‌شود می‌تواند نشانه‌ای از نیاز به اصلاح آن موجودیت باشد. هنگام کار با داده‌های بررسی و جستجو شده، ظهور این موجودیت‌ها می‌تواند نشان‌دهنده اولویت مشتریان برای محصولات خاص باشد.

خلاصه متن

این تکنیک NLP در داده کاوی شامل فروشکستن اصطلاحات تخصصی، اعم از پزشکی، علمی، فنی یا هر نوع دیگر، به ابتدایی‌ترین اصطلاحات است تا قابل درک‌تر شود.

اگرچه این امر پیچیده به نظر می‌رسد، اما پس از استفاده از الگوریتم‌های پیوند اسم-فعل، امر پردازش این زبان پیچیده، آسان و تولید خروجی مناسب راحت می‌شود.

مدل‌سازی موضوع

مدل‌سازی موضکع، یک تکنیک NLP بدون نظارت در تکنیک داده کاوی است که از برنامه‌های هوش مصنوعی برای گروه‌بندی و برچسب‌گذاری خوشه‌های متنی با موضوعات مشترک استفاده می‌کند. برای شناسایی شباهت‌ها و تفاوت‌های بین داده‌های متنی خوب است.

طبقه‌بندی متن

این تکنیک NLP در داده کاوی شامل سازمان‌دهی حجم عظیمی از داده‌های بدون ساختار به دست آمده یا دریافت شده از مشتریان است. مجموعه داده شما را به صورت متنی می‌گیرد و آن را برای تجزیه‌وتحلیل ساختار می‌دهد. معمولاً برای استخراج اطلاعات مفید از بررسی‌های مشتریان و گزارش‌های خدمات مشتری استفاده می‌شود.

استخراج کلمه کلیدی

این تکنیک NLP در داده کاوی شامل استفاده از هوش مصنوعی و الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای استخراج مفیدترین بخش‌های متن است.

تکنیک‌های ریشه‌یابی و اشتقاق دستوری (Lemmatization and Stemming)

هر دوی این تکنیک‌های NLP در داده کاوی شامل تجزیه، بازسازی، و برچسب‌گذاری داده‌های متنی بر اساس ریشه یا تعریف است. به عنوان مثال، کلمه اصلی برای واژه مشتق “روانه”، بن “رو” است.

این مطلب را نیز حتما بخوانید:  زبان های برنامه نویسی داده کاوی چیست؟ زبان‌های ترند شده در سال 2022

نمونه‌های عملی NLP در داده کاوی

در زیر چند نمونه از دنیای واقعی وجود دارد که نشان می‌دهد چگونه شرکت‌ها از NLP در داده کاوی برای دستیابی به نتایج بهتر استفاده می‌کنند:

اوبر ربات مسنجر فیسبوک را در سال 2015 راه‌اندازی کرد. آن‌ها می‌خواستند به مشتریان بیشتری دسترسی پیدا کنند و داده‌ها را جمع‌آوری کنند. پس از تجزیه‌وتحلیل داده‌های جمع‌آوری شده از طریق برنامه، آن‌ها توانستند تجربه مشتری را بهبود بخشند. این ربات هم‌چنین به آن‌ها کمک کرد تا از تبلیغات درآمد بیشتری کسب کنند.

مسترکارت چت‌بات مسنجر فیسبوک خود را در سال 2016 راه‌اندازی کرد. این چت‌بات قرار بود خدمات پشتیبانی مشتریان را با تجزیه‌وتحلیل داده‌های آن‌ها ارائه دهد. آن‌ها را از اتلاف وقت و توسعه برنامه‌های زاید دیگر برای پشتیبانی مشتری نجات داد و به آن‌ها کمک کرد تا تجربه مشتری را بهبود بخشند.

بیشتر مشاغل تجارت الکترونیک از Klevu استفاده می‌کنند که یک موتور جستجوی NLP برای بهبود تجربه مشتری است. موتور جستجو اطلاعاتی را در هنگام تعامل کاربر با فروشگاه دریافت می‌کند. نیز، وظایفی مانند جستجوی نیمه‌خودکار، افزودن مترادف‌های متنی مرتبط و غیره را انجام می‌دهد.

اطلاعات را از داده‌های متنی استخراج می‌کند و از آن برای ارائه توصیه‌های جستجوی شخصی استفاده می‌کند.

جمع‌بندی و نتیجه‌گیری

در این مقاله متوجه شدیم که NLP رشته‌ای از هوش مصنوعی است که در آن رایانه‌ها زبان‌های صحبت شده توسط انسان را تجزیه‌وتحلیل می‌کنند تا اطلاعات معنی‌داری را استخراج کنند. با NLP در داده کاوی، رایانه‌ها می‌توانند داده‌های متنی و صوتی را تجزیه‌وتحلیل کنند تا بینش‌های معناداری را به دست آورند.

برخی از تکنیک‌های رایج NLP در داده کاوی عبارتند از تجزیه‌وتحلیل احساسات، شناسایی موجودیت‌های نام‌گذاری شده، خلاصه‌سازی متن، مدل‌سازی موضوع، استخراج کلمه کلیدی و غیره.

کسب‌وکارها از NLP در تکنیک‌های داده کاوی برای بهبود نحوه اجرای عملیات خود و تجربه مشتری استفاده کرده‌اند. به عنوان مثال، ربات مسنجر فیسبوک اوبر که در سال 2015 راه اندازی شد، ارائه دهنده جستجوی هوشمند Klevu، Google Translate و غیره.

در این مقاله درباره این که پردازش زبان طبیعی (NLP) در داده کاوی چیست، مطالبی را بیان کردیم. با تشکر از مطالعه شما.

منابع

۱. پردازش زبان طبیعی NLP – ترجمه از انگلیسی

سهراب محمدی

مهندس سهراب محمدی هستم، دانش آموخته کامپیوتر از دانشگاه خوارزمی تهران؛ رتبه ۹۲۸ کنکور سراسری؛ متخصص ماشین لرنینگ و علم داده؛ انجام دهنده پروژه های صنعتی دانشگاهی معتبر ؛ و سابقه فعالیت به عنوان مسئول آنالیز دیتا و تنظیم الگوریتم دارم.

مطالب مرتبط
انواع واقعیت مجازی چیست 1 دقیقه

انواع واقعیت مجازی چیست؟

golearnwork

انواع واقعیت مجازی چیست؟ در این نوشتار به بررسی این موضوع باتوجه‌به پارامتری به نام فراگیر بودن می‌پردازیم. با ما همراه باشید. واقعیت مجازی یک محیط تجربی تمام دیجیتال، تولید شده توسط کامپیوتر و ابزارهای سه بعدی ساز است. برخلاف رابط‌های کاربری سنتی که فقط به کاربران اجازه می‌دهند یک صفحه نمایش را مشاهده کنند، […]

روش دلفی چیست؟ 1 دقیقه

روش دلفی چیست و چه کاربردی دارد؟

گروه تجاری و کارآفرینی پرداس

روش دلفی چیست و چه کاربردی دارد؟ در این نوشتار آموزشی قصد داریم روش دلفی را توضیح داده و نکات مربوط به آن را شرح دهیم. با ما همراه باشید. روش دلفی یک چارچوب فرآیند پیش‌بینی است که بر اساس نتایج چندین دور پرسش‌نامه ارسال شده به پانل خبرگان است. پس از هر دور پرسش‌نامه، […]

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

سبد خرید
Subtotal 0 تومان