Natural Language Processing: Crash Course AI #7

Summary

تتناول هذه الحلقة من Crash Course AI مفهوم معالجة اللغة الطبيعية (NLP) وأساسياتها. يتم استكشاف كيفية فهم وتوليد اللغة باستخدام الذكاء الاصطناعي، بدءًا من كيفية تعلم الآلات لمعاني الكلمات وتحديد السياقات. يتعرف المشاهدون على تقنيات مثل تمثيلات الكلمات والشبكات العصبية المتكررة، ويشمل المثال التنبؤ بالكلمات المفقودة في الجمل. كما يتطرق الفيديو إلى التطبيقات المختلفة لـ NLP مثل الترجمة الآلية والتفاعل مع الأجهزة الذكية، ويختتم بتوضيح كيف تساهم هذه التقنيات في فهم اللغة البشرية والتفاعل معها باستخدام الذكاء الاصطناعي.

Takeaways

• 😀 اللغة هي إحدى أعظم الأشياء التي يفعلها البشر، وهي وسيلة لنقل المعرفة من الدماغ إلى الدماغ.
• 😀 الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) يستخدمان لفهم وتوليد اللغة البشرية، مثل تصنيف البريد المزعج أو ترجمة النصوص.
• 😀 فهم اللغة يتطلب استخراج المعنى من الكلمات، لكن الكلمات لا تحمل معنى في حد ذاتها، بل نحن من نعطيها المعنى.
• 😀 المعنى الذي تحمله الكلمات قد يختلف بناءً على السياق، مثل كلمة "bank" التي يمكن أن تشير إلى ضفة نهر أو مكان للسحب المالي.
• 😀 الكلمة "great" تحمل معانٍ مختلفة في جمل مختلفة اعتمادًا على السياق، مثل الإطراء مقابل السخرية.
• 😀 لمعالجة اللغة الطبيعية، يمكن مقارنة الكلمات بناءً على الحروف المشتركة بينهما، لكن هذا لا يعمل مع كل الكلمات.
• 😀 يمكن استخدام الفهم التوزيعي للكلمات لمعرفة مدى التشابه بين الكلمات من خلال الكلمات التي تظهر معًا بشكل متكرر في نفس السياقات.
• 😀 تمثل النماذج الرياضية مثل المتجهات العددية طريقة فعالة للتعامل مع الكلمات وفهم العلاقات بينها.
• 😀 النماذج مثل "encoder-decoder" تُستخدم في معالجة اللغة الطبيعية لتوليد التنبؤات أو ترجمة النصوص عبر تمثيل الكلمات بشكل مكثف.
• 😀 الشبكات العصبية المتكررة (RNN) تستخدم في تدريب النماذج لفهم السياقات وتحليل النصوص في ترتيب زمني.
• 😀 يمكن للنماذج المدربة على أساليب غير خاضعة للإشراف تعلم التمثيلات اللغوية وتحليل العلاقات بين الكلمات بناءً على السياقات التي تظهر فيها.

Q & A

ما هو معنى المعالجة الطبيعية للغة (NLP)؟

المعالجة الطبيعية للغة (NLP) هي مجال من مجالات الذكاء الاصطناعي الذي يركز على كيفية تمكين الكمبيوترات من فهم وتوليد اللغة البشرية. تشمل الفهم الطبيعي للغة وتوليد اللغة الطبيعية.

ما هو الفرق بين الفهم الطبيعي للغة (NLU) وتوليد اللغة الطبيعية (NLG)؟

الفهم الطبيعي للغة (NLU) يهتم بفهم المعنى من الكلمات والجمل، مثل تصنيف البريد المزعج أو تحليل طلبات البحث. بينما توليد اللغة الطبيعية (NLG) يتعلق بإنشاء نصوص جديدة استنادًا إلى المعرفة، مثل الترجمة أو تلخيص الوثائق.

كيف يتم تحديد معنى الكلمة في اللغة؟

الكلمات لا تحمل معاني ذاتية، بل نقوم نحن بتخصيص المعاني لها. في العديد من الحالات، المعنى يعتمد على السياق الذي يتم استخدام الكلمة فيه.

ما هو التحدي الرئيسي في تعلم المعنى من الكلمات؟

التحدي الرئيسي يكمن في أن اللغة قد تكون غامضة، حيث يعتمد معنى الكلمة على السياق الذي تستخدم فيه. على سبيل المثال، كلمة 'bank' قد تعني ضفة النهر أو البنك المالي حسب السياق.

كيف يمكن للذكاء الاصطناعي مقارنة الكلمات بناءً على المعنى؟

يمكن للذكاء الاصطناعي مقارنة الكلمات باستخدام مفهوم يسمى 'التوزيعات الدلالية'، حيث يتم مقارنة الكلمات بناءً على الكلمات التي تظهر معها بشكل متكرر في نفس الجمل.

ما هي تقنية 'count vectors'؟

تقنية 'count vectors' هي طريقة لحساب عدد المرات التي تظهر فيها الكلمات مع كلمات أخرى معينة في نفس المقالة أو الجملة، مما يساعد على تحديد الكلمات التي تحمل معاني مشابهة.

ما هي مشكلة استخدام count vectors؟

المشكلة الرئيسية في count vectors هي الحاجة لتخزين كميات ضخمة من البيانات، مما يجعلها غير قابلة للإدارة عندما نقارن العديد من الكلمات.

ما هو نموذج الترميز-فك الترميز؟

نموذج الترميز-فك الترميز هو إطار يستخدم في معالجة اللغة الطبيعية حيث يقوم الترميز بتحديد ما يجب أن نتذكره عن الجملة المدخلة، بينما يقوم فك الترميز باستخدام هذه الذاكرة لتحديد ما يجب قوله أو القيام به.

كيف يعمل نموذج الشبكة العصبية المتكررة (RNN)؟

الشبكة العصبية المتكررة (RNN) هي نوع من الشبكات العصبية التي تحتوي على حلقة تسمح لها باستخدام طبقة مخفية واحدة تتحديث مع مرور الكلمات واحدة تلو الأخرى، مما يساعدها في بناء فهم كامل للجملة.

كيف يتم تدريب نموذج على التنبؤ بالكلمة التالية في الجملة؟

يتم تدريب النموذج باستخدام بيانات جمل تحتوي على فراغات، حيث يحاول النموذج التنبؤ بالكلمة التي ينبغي أن تملأ الفراغ. يتم تعديل الأوزان في الشبكة العصبية باستخدام طريقة الانتشار العكسي بناءً على الإجابة الصحيحة.