تُعد معالجة اللغة الطبيعية (NLP) من أهم فروع الذكاء الاصطناعي، حيث تُمكّن الحواسيب من فهم اللغة البشرية وتحليلها والتفاعل بها. وتتضمن العديد من المهام الأساسية التي يُشار إليها غالبًا برقم أو ترتيب حسب استخدامها وأهميتها.
الاجابة :
برقم (7)
4 و5
المهام الأساسية في NLP:
1. تحليل المشاعر (Sentiment Analysis):
تُستخدم هذه المهمة لتحديد المشاعر (سلبية، إيجابية، محايدة) في النصوص، مثل آراء المستخدمين في مواقع التواصل أو تقييمات المنتجات.
2. ترجمة اللغات (Machine Translation):
القدرة على ترجمة النصوص تلقائيًا بين لغات مختلفة، كما في خدمات Google Translate.
3. التعرف على الكيانات (Named Entity Recognition – NER):
تحديد وتصنيف الكيانات المهمة في النصوص مثل الأسماء، الأماكن، التواريخ، والمنظمات.
4. تحليل النحو والصرف (Parsing & POS Tagging):
تحديد وظائف الكلمات في الجملة مثل الاسم، الفعل، الصفة… وغيرها، مما يساعد في فهم الجملة من الناحية اللغوية.
5. توليد النصوص (Text Generation):
القدرة على إنشاء نصوص جديدة تشبه النصوص البشرية، كما يحدث في كتابة المقالات أو الردود التلقائية.
6. استخراج المعلومات (Information Extraction):
استخلاص بيانات مهمة من النصوص، مثل استنتاج علاقات بين شخصيات أو أحداث.
7. تحليل الكلام وتحويله إلى نص والعكس (Speech-to-Text & Text-to-Speech):
تحويل الكلام الصوتي إلى نص مكتوب، أو تحويل النصوص إلى كلام منطوق، وهي تقنيات تُستخدم في المساعدات الصوتية مثل Siri وAlexa.
تمثل هذه المهام اللبنة الأساسية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي القائمة على اللغة. وكل مهمة منها تُستخدم في عدد كبير من التطبيقات التعليمية، والخدمية، والتجارية، مما يجعل فهمها ضروريًا لكل من يهتم بمجال التقنية والذكاء الاصطناعي.
