مهام NLP؟
الإجابة الصحيحة من خلال موقع بوابة الإجابات هي:
التعرف على الكيانات المسماة (Named Entity Recognition - NER) تحديد الكيانات المعينة في النص مثل الأسماء، الأماكن، التواريخ، وغيرها. تحليل المشاعر (Sentiment Analysis) تحديد العواطف أو المشاعر التي يحملها النص (مثل إيجابي، سلبي، محايد). التصنيف النصي (Text Classification) تصنيف النصوص إلى فئات معينة، مثل تصنيف البريد الإلكتروني إلى رسائل هامّة أو غير هامة. الترجمة الآلية (Machine Translation) ترجمة النصوص من لغة إلى أخرى باستخدام النماذج الآلية. التحليل النحوي (Syntax Parsing) تحليل بنية الجمل وفهم العلاقات بين الكلمات وفقًا للقواعد النحوية. التلخيص (Text Summarization) استخراج أو تلخيص النقاط الرئيسية من النصوص الطويلة. إجابة الأسئلة (Question Answering) تقديم إجابة دقيقة لأسئلة نصية استنادًا إلى المحتوى النصي المتاح. استرجاع المعلومات (Information Retrieval) البحث عن المعلومات في النصوص أو قواعد البيانات استجابة لطلبات معينة. التحليل الدلالي (Semantic Analysis) فهم المعنى العام للكلمات والجمل في سياق النص. إزالة التكرار (Text Deduplication)
## مهام معالجة اللغة الطبيعية (NLP)
معالجة اللغة الطبيعية (NLP) هي مجال في علم الحاسوب يهدف إلى تمكين أجهزة الكمبيوتر من فهم اللغة البشرية والتفاعل معها. إليك شرح مفصل لأهم مهامها:
- التعرف على الكيانات المسماة (Named Entity Recognition - NER): تخيل أن لديك جملة "زار أحمد القاهرة في 15 مايو". مهمة NER هي تحديد أن "أحمد" هو اسم شخص، "القاهرة" هي مكان، و "15 مايو" هو تاريخ. ببساطة، تحدد الكلمات أو العبارات المهمة في النص وتصنفها.
- تحليل المشاعر (Sentiment Analysis): هل تعتقد أن شخصًا ما سعيدًا أم حزينًا من خلال قراءته؟ تحليل المشاعر يفعل ذلك للكمبيوتر. على سبيل المثال، إذا كتب شخص "أحب هذا الفيلم حقًا!"، فإن تحليل المشاعر سيحدد أن المشاعر إيجابية. وإذا كتب "هذا الفيلم كان سيئًا للغاية"، فسيحدد المشاعر سلبية.
- التصنيف النصي (Text Classification): هذه المهمة تشبه فرز الرسائل. لنفترض أن لديك مجموعة من رسائل البريد الإلكتروني. التصنيف النصي يمكن أن يصنفها تلقائيًا إلى "رسائل مهمة" و "رسائل غير مهمة" أو "رسائل عروض" و "رسائل شخصية".
- الترجمة الآلية (Machine Translation): كما هو واضح، هذه المهمة تتعلق بترجمة النصوص من لغة إلى أخرى. مثال: ترجمة جملة من العربية إلى الإنجليزية أو العكس. تعتمد على نماذج تعلم آلي لفهم المعنى ونقله بدقة.
- التحليل النحوي (Syntax Parsing): تخيل أنك تفكك جملة إلى أجزائها الأساسية (فاعل، فعل، مفعول به). التحليل النحوي يفعل ذلك للكمبيوتر، فهو يحلل بنية الجملة لفهم العلاقات بين الكلمات.
- التلخيص (Text Summarization): إذا كان لديك مقال طويل، فالتلخيص يهدف إلى استخراج أهم النقاط وتقديمها في شكل مختصر. يمكن أن يكون التلخيص "استخلاصيًا" (اختيار الجمل الأكثر أهمية) أو "تجريديًا" (إعادة صياغة الأفكار الرئيسية بكلمات جديدة).
- إجابة الأسئلة (Question Answering): هذه المهمة تهدف إلى تمكين الكمبيوتر من الإجابة على الأسئلة المطروحة بلغة طبيعية. مثال: إذا سألت "من هو رئيس مصر؟"، يجب أن يكون الكمبيوتر قادرًا على البحث في النصوص المتاحة وتقديم الإجابة الصحيحة.
- استرجاع المعلومات (Information Retrieval): هذه المهمة تتعلق بالبحث عن المعلومات. عندما تبحث عن شيء ما على الإنترنت، فأنت تستخدم نظام استرجاع معلومات. يهدف إلى العثور على النصوص أو المستندات الأكثر صلة بطلبك.
- التحليل الدلالي (Semantic Analysis): لا يكفي فهم الكلمات الفردية، بل يجب فهم معناها في سياق الجملة. التحليل الدلالي يهدف إلى فهم المعنى العام للنص، بما في ذلك العلاقات بين الكلمات والأفكار.
- إزالة التكرار (Text Deduplication): تحديد وإزالة النصوص المتكررة في مجموعة كبيرة من البيانات. هذا مفيد لتنظيف البيانات وتحسين كفاءة التخزين والبحث.
اذا كان لديك إجابة افضل او هناك خطأ في الإجابة علي سؤال مهام NLP اترك تعليق فورآ.
