الگوریتم‌های پردازش زبان طبیعی (NLP): از درک متن تا هوش مصنوعی گفتگو 🗣️🤖

پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing - NLP) یکی از جذاب‌ترین شاخه‌های هوش مصنوعی است که به ماشین‌ها کمک می‌کند زبان انسان را بفهمند، پردازش کنند و حتی پاسخ دهند. از دستیاران صوتی مثل Siri تا ترجمه ماشینی گوگل، همه از NLP استفاده می‌کنند.

🔹 الگوریتم‌های کلیدی NLP

1. پردازش اولیه متن (Text Preprocessing)

قبل از هر تحلیل، متن باید پاک‌سازی و استانداردسازی شود:

• توکن‌سازی (Tokenization): شکستن متن به کلمات یا جملات

  
  from nltk.tokenize import word_tokenize
  text = "من عاشق پردازش زبان طبیعی هستم!"
  tokens = word_tokenize(text)  # ['من', 'عاشق', 'پردازش', ...]
  
  

• حذف ایست‌واژه‌ها (Stopword Removal): حذف کلمات کم‌اهمیت (مثل «و»، «در»)

• ریشه‌یابی (Stemming/Lemmatization): کاهش کلمات به ریشه (مثال: «می‌رود» → «رو»)

2. مدل‌های برداری کلمات (Word Embeddings)

تبدیل کلمات به اعداد برای پردازش ماشین:

• Word2Vec/GloVe: نمایش کلمات به صورت برداری

  
  from gensim.models import Word2Vec
  sentences = [["من", "پایتون", "دوست", "دارم"], ["NLP", "جالب", "است"]]
  model = Word2Vec(sentences, vector_size=100, window=5, min_count=1)
  print(model.wv["پایتون"])  # برداری 100 بعدی
  
  

• BERT/GPT: مدل‌های پیشرفته مبتنی بر ترنسفورمر (برای فهم متن)

3. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)

تشخیص احساسات در متن (مثبت/منفی/خنثی):

from transformers import pipeline
classifier = pipeline("sentiment-analysis", model="HooshvareLab/bert-fa-base-uncased-sentiment")
result = classifier("این فیلم واقعا عالی بود!")
print(result)  # [{'label': 'positive', 'score': 0.99}]

4. تولید زبان طبیعی (NLG)

ساخت متن خودکار (مثل چت‌بات‌ها):

from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2")
input_text = "هوش مصنوعی"
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")
output = model.generate(input_ids, max_length=50)
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))

🔹 کاربردهای NLP در دنیای واقعی

• ترجمه ماشینی (Google Translate)

• دستیاران صوتی (Siri, Alexa)

• پاسخ‌دهی خودکار (چت‌بات‌های پشتیبانی)

• خلاصه‌سازی متون (تبدیل مقالات بلند به خلاصه)

🔹 کتابخانه‌های معروف NLP در پایتون

• NLTK: ابزارهای پایه برای پردازش متن

• spaCy: کتابخانه سریع و صنعتی

• Hugging Face Transformers (BERT, GPT): مدل‌های پیشرفته

• Gensim: برای Word2Vec و موضوع‌یابی

🔹 پروژه پیشنهادی: ساخت یک تحلیل‌گر احساسات فارسی

# نصب کتابخانه‌ها: !pip install transformers torch
from transformers import pipeline

# استفاده از مدل از پیش آموزش‌دیده فارسی
analyzer = pipeline("sentiment-analysis", model="HooshvareLab/bert-fa-base-uncased-sentiment")

texts = [
    "این محصول عالی است!",
    "بدترین تجربه خرید بود...",
    "نظر خاصی ندارم."
]

for text in texts:
    result = analyzer(text)
    print(f"متن: {text} | احساس: {result[0]['label']} (امتیاز: {result[0]['score']:.2f})")

خروجی:

متن: این محصول عالی است! | احساس: positive (امتیاز: 0.99)  
متن: بدترین تجربه خرید بود... | احساس: negative (امتیاز: 0.98)  
متن: نظر خاصی ندارم. | احساس: neutral (امتیاز: 0.90)

🔹 نتیجه‌گیری

NLP ترکیبی از علم داده، زبان‌شناسی و هوش مصنوعی است که هر روز پیشرفت می‌کند. با یادگیری آن، می‌توانید سیستم‌های هوشمندی بسازید که با کاربران تعامل انسانی داشته باشند!

📌 پیشنهاد: برای شروع، پروژه‌های ساده مثل اسپم فیلتر یا چت بات را امتحان کنید.