أفضل 8 أدوات للذكاء الاصطناعي لمعالجة اللغة الطبيعية في عام 2023

معالجة اللغة الطبيعية (NLP) هي فرع من فروع الذكاء الاصطناعي تركز على التفاعل بين أجهزة الكمبيوتر واللغة البشرية. إنه يمكّن الآلات من فهم لغة الإنسان وتفسيرها والاستجابة لها ، مما يسمح بالتواصل والتفاعل السلس بين البشر والتكنولوجيا. يلعب البرمجة اللغوية العصبية (NLP) دورًا محوريًا في العديد من التطبيقات ، من روبوتات المحادثة والمساعدات الافتراضية إلى ترجمة اللغة وتحليل المشاعر.

في السنوات الأخيرة ، أدت التطورات الكبيرة في الذكاء الاصطناعي إلى تطوير أدوات قوية للذكاء الاصطناعي لمعالجة اللغة الطبيعية والتي تسخر قدرات التعلم الآلي والتعلم العميق والشبكات العصبية. أحدثت هذه الأدوات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي ثورة في معالجة اللغة ، مما يسهل على الشركات والباحثين والمطورين استخراج الأفكار وأتمتة المهام وتحسين تجارب المستخدم.

في هذه المقالة ، سوف نستكشف قائمة منسقة من أدوات الذكاء الاصطناعي لمعالجة اللغة الطبيعية. تعمل هذه الأدوات على تمكين المستخدمين من معالجة وتحليل كميات هائلة من البيانات النصية وإجراء تحليل المشاعر وترجمة اللغة وتلخيص النص وغير ذلك الكثير. انضم إلينا في هذه الرحلة لاكتشاف أدوات الذكاء الاصطناعي المتطورة لمعالجة اللغة الطبيعية التي تعيد تشكيل طريقة تفاعلنا مع الآلات وإطلاق العنان لإمكانيات جديدة لمستقبل معالجة اللغة.

ما هي معالجة اللغة الطبيعية؟

معالجة اللغة الطبيعية (NLP) هي حقل فرعي من الذكاء الاصطناعي (AI) يركز على التفاعل بين أجهزة الكمبيوتر واللغة البشرية. إنه ينطوي على تطوير الخوارزميات والنماذج التي تمكن الآلات من فهم وتفسير وتوليد اللغة البشرية بطريقة هادفة ومفيدة.

تتيح تقنية البرمجة اللغوية العصبية لأجهزة الكمبيوتر معالجة وتحليل واشتقاق المعنى من كميات كبيرة من بيانات اللغة الطبيعية ، بما في ذلك النص والكلام. يتضمن مجموعة من المهام ، مثل:

1. تحليل النص: يمكن أن يقوم البرمجة اللغوية العصبية (NLP) بتحليل واستخراج المعلومات من البيانات النصية غير المهيكلة ، بما في ذلك تحديد الكيانات (الأسماء والأماكن والمؤسسات) وتحليل المشاعر (تحديد المشاعر الإيجابية أو السلبية) وتصنيف النص بناءً على الموضوعات.
2. ترجمة اللغة: تستخدم البرمجة اللغوية العصبية في أنظمة الترجمة الآلية التي يمكنها ترجمة النص أو الكلام تلقائيًا من لغة إلى أخرى.
3. التعرف على الكلام: تتيح تقنيات البرمجة اللغوية العصبية للأجهزة تحويل اللغة المنطوقة إلى نص مكتوب ، مما يسمح بالتفاعلات الصوتية مع أجهزة الكمبيوتر والمساعدات الافتراضية.
4. روبوتات المحادثة والمساعدات الافتراضية: البرمجة اللغوية العصبية هي مكون رئيسي في تطوير روبوتات المحادثة والمساعدين الافتراضيين الذين يمكنهم فهم استفسارات وأوامر اللغة الطبيعية والرد عليها.
5. توليد النص: يمكن استخدام نماذج البرمجة اللغوية العصبية لإنشاء نص يشبه الإنسان ، مثل نماذج اللغة التي يمكنها كتابة المقالات أو الإجابة عن الأسئلة بناءً على المدخلات.
6. تلخيص النص: يمكن تطبيق البرمجة اللغوية العصبية (NLP) لتلخيص النصوص الكبيرة تلقائيًا في ملخصات أقصر وموجزة.

الهدف من البرمجة اللغوية العصبية هو سد الفجوة بين التواصل البشري وفهم الآلة ، مما يسهل على البشر التفاعل مع أجهزة الكمبيوتر والعكس صحيح. مع التقدم في التعلم الآلي والتعلم العميق ، شهد البرمجة اللغوية العصبية تقدمًا كبيرًا ، مما أتاح معالجة لغة أكثر تعقيدًا وفهمًا طبيعيًا للغة. يحتوي البرمجة اللغوية العصبية على العديد من التطبيقات في مختلف الصناعات ، بما في ذلك دعم العملاء والرعاية الصحية والتمويل والتسويق وغير ذلك ، حيث تكون القدرة على معالجة وفهم اللغة البشرية ذات أهمية قصوى.

اقرأ أيضًا: 10 أدوات أساسية لمطوري الواجهة الأمامية

استخدامات معالجة اللغة الطبيعية في تحليلات البيانات

تلعب معالجة اللغة الطبيعية (NLP) دورًا مهمًا في تحليلات البيانات ، مما يمكّن المؤسسات من استخراج رؤى قيمة من بيانات نصية غير منظمة. فيما يلي بعض الاستخدامات الرئيسية للغة البرمجة اللغوية العصبية في تحليلات البيانات:

1. تحليل المشاعر: يمكن أن يقوم البرمجة اللغوية العصبية (NLP) بتحليل ملاحظات العملاء ومنشورات وسائل التواصل الاجتماعي ومراجعات المنتجات والبيانات النصية الأخرى لتحديد المشاعر (الإيجابية والسلبية والحيادية) المرتبطة بعلامة تجارية أو منتج أو خدمة معينة. تساعد هذه المعلومات الشركات على فهم تصورات العملاء ومشاعرهم.
2. تصنيف النص: يمكن أن يقوم البرمجة اللغوية العصبية (NLP) تلقائيًا بتصنيف البيانات النصية إلى فئات أو موضوعات محددة مسبقًا ، مما يسمح للشركات بتنظيم وتحليل كميات كبيرة من المعلومات النصية بكفاءة. يجد تطبيقات في وضع علامات على المحتوى ، وتصنيف الأخبار ، ونمذجة الموضوع.
3. التعرف على الكيانات المسماة (NER): يمكن لـ NLP تحديد الكيانات المسماة وتصنيفها مثل أسماء الأشخاص والمؤسسات والمواقع والتواريخ داخل البيانات النصية. يساعد NER في استخراج معلومات قيمة من نص غير منظم ويسهل اكتشاف المعرفة.
4. تلخيص النص: يمكن استخدام تقنيات البرمجة اللغوية العصبية لإنشاء ملخصات موجزة للمستندات النصية الطويلة تلقائيًا ، مما يسهل على المحللين استيعاب النقاط الأساسية والرؤى بسرعة.
5. تحليلات الكلام: يمكن تطبيق البرمجة اللغوية العصبية (NLP) لتحليل مكالمات خدمة العملاء المسجلة واستخراج معلومات قيمة مثل مشاعر العملاء والمشكلات المتكررة والاتجاهات ، مما يوفر رؤى قيمة لتحسين تجربة العملاء.
6. تعدين النص: يمكن استخدام البرمجة اللغوية العصبية لتعدين النص لاكتشاف الأنماط والاتجاهات والعلاقات في مجموعات البيانات النصية الكبيرة. إنه يمكّن المؤسسات من تحديد الموضوعات الناشئة واستخراج معلومات قيمة من نص غير منظم.
7. الاستعلام عن اللغة الطبيعية: يسمح البرمجة اللغوية العصبية للمستخدمين بالتفاعل مع منصات تحليل البيانات باستخدام استعلامات اللغة الطبيعية. هذا يبسط عملية الاستعلام عن البيانات والوصول إليها ، مما يجعلها في متناول المستخدمين غير التقنيين.
8. الترجمة اللغوية: تتيح ترجمة اللغات المدعومة من البرمجة اللغوية العصبية للمؤسسات تحليل وفهم البيانات متعددة اللغات ، وتسهيل تحليل البيانات وصنع القرار عبر اللغات.
9. إنشاء التقارير الآلي: يمكن استخدام البرمجة اللغوية العصبية لإنشاء التقارير والملخصات تلقائيًا بناءً على نتائج تحليل البيانات ، مما يوفر الوقت والجهد في عملية إعداد التقارير.

يُمكِّن البرمجة اللغوية العصبية (NLP) محللي البيانات وعلماء البيانات من الاستفادة من البيانات النصية غير المهيكلة جنبًا إلى جنب مع البيانات المنظمة ، مما يؤدي إلى رؤى أكثر شمولاً ودقة. من خلال الجمع بين البرمجة اللغوية العصبية وتقنيات تحليل البيانات التقليدية ، يمكن للمؤسسات إطلاق الإمكانات الكاملة لبياناتها واتخاذ قرارات تعتمد على البيانات بشكل أكثر فعالية.

اقرأ أيضًا: الدليل الكامل لقوانين ولوائح البريد الإلكتروني

إليك 8 من أفضل أدوات الذكاء الاصطناعي لمعالجة اللغة الطبيعية (NLP)

1. واجهة برمجة تطبيقات Google Cloud Natural Language

واجهة برمجة تطبيقات NLP المستندة إلى مجموعة النظراء من Google والتي تقدم تحليل المشاعر والتعرف على الكيانات وتصنيف المحتوى. تعد Google Cloud Natural Language API خدمة قوية قائمة على السحابة تقدمها Google والتي توفر إمكانات معالجة اللغة الطبيعية. إنها تمكن المطورين من استخراج الأفكار والمعنى من البيانات النصية غير المهيكلة باستخدام نماذج التعلم الآلي المتقدمة التي طورتها Google.

تتضمن الميزات الرئيسية لواجهة برمجة تطبيقات Google Cloud Natural Language ما يلي:

1. تحليل المشاعر: يمكن لواجهة برمجة التطبيقات تحديد المشاعر في جزء من النص ، مما يشير إلى ما إذا كان يعبر عن مشاعر إيجابية أو سلبية أو محايدة.
2. التعرف على الكيان: يمكنه تحديد وتصنيف الكيانات مثل الأشخاص والمؤسسات والمواقع والتواريخ والمزيد داخل النص.
3. تحليل بناء الجملة: يمكن لواجهة برمجة التطبيقات تحليل البنية النحوية للجملة ، وتوفير معلومات حول أجزاء الكلام ، والعلاقات النحوية ، والتبعيات بين الكلمات.
4. تصنيف المحتوى: يمكنه تصنيف المستند إلى فئات محددة مسبقًا ، مما يسهل تنظيم وتحليل كميات كبيرة من البيانات النصية.
5. اكتشاف اللغة: يمكن لواجهة برمجة التطبيقات اكتشاف لغة المستند النصي تلقائيًا ، مما يتيح تحليل النص متعدد اللغات.
6. تحليل مشاعر الكيان: يمكنه تحديد المشاعر المرتبطة بالكيانات المحددة المذكورة في النص.

تم تصميم Google Cloud Natural Language API لتكون سهلة الاستخدام وقابلة للتطوير ويمكن الوصول إليها من خلال واجهة برمجة تطبيقات RESTful. يمكن دمجها في تطبيقات وخدمات مختلفة لاستخراج رؤى قيمة من البيانات النصية وتعزيز فهم اللغة الطبيعية.

يمكن للمطورين الاستفادة من Google Cloud Natural Language API لمجموعة واسعة من حالات الاستخدام ، بما في ذلك تحليل المشاعر لتعليقات العملاء ، والتعرف على الكيانات في بيانات الوسائط الاجتماعية ، وتصنيف المحتوى للمقالات الإخبارية ، والمزيد. إنها أداة قيمة للشركات والمطورين الذين يسعون لتسخير قوة معالجة اللغة الطبيعية لاكتساب رؤى أعمق من بيانات النص غير المهيكلة.

اقرأ أيضًا: أفضل مدققات الانتحال للمحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي

2. فهم لغة IBM Watson الطبيعية

جزء من منصة IBM Watson AI ، يوفر إمكانات البرمجة اللغوية العصبية مثل تحليل المشاعر واستخراج الكلمات الرئيسية وتحليل المشاعر. تعد IBM Watson Natural Language Understanding خدمة متطورة مدعومة بالذكاء الاصطناعي مقدمة من شركة IBM Watson والتي توفر إمكانات متقدمة لمعالجة اللغة الطبيعية. إنه يمكّن المطورين من تحليل واستخراج رؤى قيمة من بيانات نصية غير منظمة ، مما يمكّن الشركات من اتخاذ قرارات أكثر استنارة بناءً على المعلومات النصية.

تشمل الميزات الرئيسية لفهم اللغة الطبيعية من IBM Watson ما يلي:

1. تحليل المشاعر: يمكن للخدمة تحليل النص لتحديد المشاعر المعبر عنها ، سواء كانت إيجابية أو سلبية أو محايدة ، مما يسمح للشركات بفهم آراء العملاء وردود أفعالهم.
2. التعرف على الكيانات: يمكنه تحديد وتصنيف الكيانات مثل الأشخاص والمؤسسات والمواقع والمزيد ضمن البيانات النصية ، مما يوفر معلومات قيمة لتحليل البيانات واكتشاف المعرفة.
3. تحليل المفهوم والفئة: يمكن للخدمة تحديد المفاهيم وتصنيف النص إلى مجالات أو موضوعات محددة مسبقًا ، مما يساعد في تنظيم المحتوى وتحليله.
4. تحليل المشاعر: يمكنه اكتشاف المشاعر المعبر عنها في النص ، مثل الفرح أو الحزن أو الغضب أو الخوف ، مما يمكّن الشركات من قياس الاستجابات العاطفية من العملاء أو المستخدمين.
5. بناء الجملة والتحليل الدلالي: يمكن لـ IBM Watson Natural Language Understanding إجراء تحليل نحوي ودلالي ، وكشف البنية النحوية ومعاني الجمل.
6. استخراج الكلمات الرئيسية: يمكن للخدمة استخراج المفاهيم الأساسية والكلمات الرئيسية من البيانات النصية ، وتسهيل استرجاع المعلومات وتلخيصها.

تعد IBM Watson Natural Language Understanding خدمة شاملة وقابلة للتخصيص في البرمجة اللغوية العصبية تزود المطورين بأدوات قيمة لتحليل وفهم واشتقاق الرؤى من البيانات النصية. يمكن دمجها بسهولة في تطبيقات مختلفة ، بما في ذلك أنظمة دعم العملاء ، وأبحاث السوق ، وتحليل المحتوى ، ومراقبة وسائل التواصل الاجتماعي.

اقرأ أيضًا: دورة التسويق عبر الإنترنت: 5 طرق لتقوية شبكتك

3. Microsoft Azure Text Analytics

خدمة Microsoft Azure تقدم تحليل المشاعر واستخراج عبارة المفاتيح واكتشاف اللغة. Microsoft Azure Text Analytics عبارة عن خدمة سحابية قوية تقدمها Microsoft Azure والتي توفر إمكانات متقدمة لمعالجة اللغة الطبيعية (NLP). إنها تمكن المطورين من تحليل البيانات النصية غير المهيكلة واكتساب رؤى قيمة من كميات كبيرة من المعلومات النصية.

تشمل الميزات الرئيسية لبرنامج Microsoft Azure Text Analytics ما يلي:

1. تحليل المشاعر: يمكن للخدمة تحديد المشاعر المعبر عنها في النص ، وتحديد ما إذا كانت إيجابية أم سلبية أم محايدة أم مختلطة. هذا يسمح للشركات بقياس آراء العملاء ومشاعرهم.
2. التعرف على الكيانات المسماة (NER): يمكنه التعرف على الكيانات وتصنيفها مثل الأشخاص والمؤسسات والمواقع والتواريخ والمزيد ضمن البيانات النصية ، مما يسهل استخراج المعلومات وتحليلها.
3. اكتشاف اللغة: يمكن للخدمة الكشف تلقائيًا عن لغة نص معين ، مما يسهل تحليل البيانات متعددة اللغات.
4. استخراج العبارة الرئيسية: يمكنه تحديد العبارات الرئيسية والمصطلحات المهمة في البيانات النصية ، مما يساعد الشركات على فهم الموضوعات والمفاهيم الرئيسية التي تمت مناقشتها.
5. ربط الكيان: يمكن للخدمة ربط الكيانات المعترف بها بقاعدة المعرفة ذات الصلة ، مما يوفر سياقًا ومعلومات إضافية.
6. الكشف عن معلومات تحديد الهوية الشخصية (PII): يمكن لـ Microsoft Azure Text Analytics الكشف عن معلومات التعريف الشخصية (PII) في البيانات النصية ، مما يساعد المؤسسات على الالتزام بخصوصية البيانات ولوائح الامتثال.
7. النماذج القابلة للتخصيص: يمكن للمطورين تدريب النماذج المخصصة لتخصيص إمكانات تحليلات النص بما يتناسب مع صناعتهم المحددة أو حالة الاستخدام.

تم تصميم Microsoft Azure Text Analytics ليكون سهل الاستخدام وقابل للتطوير ويمكن الوصول إليه من خلال RESTful API. إنها أداة قيمة للشركات التي تتطلع إلى الاستفادة من معالجة اللغة الطبيعية لاكتساب رؤى أعمق من البيانات النصية غير المهيكلة وتعزيز فهم العملاء.

اقرأ أيضًا: أفضل 10 إضافات ووردبريس لنجاح التجارة الإلكترونية

4. Amazon Comprehend

خدمة AWS توفر ميزات البرمجة اللغوية العصبية مثل التعرف على الكيانات وتحليل المشاعر واكتشاف اللغة. Amazon Comprehend هي خدمة معالجة لغة طبيعية (NLP) تقدمها Amazon Web Services (AWS). يوفر نطاقًا واسعًا من إمكانيات البرمجة اللغوية العصبية لمساعدة المطورين على تحليل واستخراج الرؤى من البيانات النصية غير المنظمة.

تشمل الميزات الرئيسية لبرنامج Amazon Comprehend ما يلي:

1. تحليل المشاعر: يمكن للخدمة تحديد المشاعر المعبر عنها في النص ، وتصنيفها على أنها إيجابية ، أو سلبية ، أو محايدة ، أو مختلطة. هذا يسمح للشركات بفهم آراء العملاء ومشاعرهم.
2. التعرف على الكيانات المسماة (NER): يمكن لـ Amazon Comprehend التعرف على الكيانات وتصنيفها مثل الأشخاص والمؤسسات والمواقع والمزيد داخل البيانات النصية ، مما يسهل استخراج المعلومات وتحليلها.
3. اكتشاف اللغة: يمكن للخدمة الكشف تلقائيًا عن لغة نص معين ، مما يسهل تحليل البيانات متعددة اللغات.
4. استخراج العبارة الرئيسية: يمكن لـ Amazon Comprehend تحديد العبارات الرئيسية والمصطلحات المهمة في البيانات النصية ، مما يساعد الشركات على فهم الموضوعات والمفاهيم الرئيسية التي تمت مناقشتها.
5. نمذجة الموضوع: يمكن للخدمة تجميع المستندات النصية في موضوعات محددة مسبقًا ، مما يسهل تنظيم كميات كبيرة من البيانات النصية وتحليلها.
6. تحليل بناء الجملة: يمكن لـ Amazon Comprehend إجراء تحليل نحوي للكشف عن البنية النحوية والتبعيات بين الكلمات في الجملة.
7. النماذج القابلة للتخصيص: يمكن للمطورين استخدام Amazon Comprehend Custom Entities لتدريب النماذج المخصصة للتعرف على الكيانات المحددة ذات الصلة بصناعتهم أو حالة الاستخدام.

تم تصميم Amazon Comprehend لتكون سهلة الاستخدام وقابلة للتطوير ومتكاملة مع خدمات AWS الأخرى. يمكن الوصول إليه من خلال واجهة برمجة تطبيقات بسيطة ، مما يجعله متاحًا للمطورين لدمج إمكانات البرمجة اللغوية العصبية في تطبيقاتهم ومهام سير العمل الخاصة بهم.

تجد الخدمة تطبيقات في مختلف الصناعات ، بما في ذلك تحليل ملاحظات العملاء ، وتصنيف المحتوى ، ومراقبة المشاعر ، وأبحاث السوق ، مما يساعد الشركات على اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات بناءً على البيانات النصية.

اقرأ أيضًا: إجراء تدقيق إمكانية الوصول باستخدام مدقق الوصول

5. تعانق محولات الوجه

مكتبة شهيرة تقدم نماذج مدربة مسبقًا لمختلف مهام البرمجة اللغوية العصبية ، بما في ذلك إنشاء النصوص وتحليل المشاعر والترجمة. Hugging Face Transformers هي مكتبة مفتوحة المصدر شهيرة تقدم نماذج مدربة مسبقًا لمهام معالجة اللغة الطبيعية ، بما في ذلك إنشاء النص والترجمة وتحليل المشاعر والإجابة على الأسئلة والمزيد. تم تطويره بواسطة Hugging Face ، وهي شركة معروفة بإسهاماتها في مجتمع البرمجة اللغوية العصبية.

تشمل الميزات الرئيسية لمحولات Hugging Face Transformers ما يلي:

1. النماذج التي تم تدريبها مسبقًا: توفر محولات الوجه المعانقة مجموعة واسعة من النماذج المدربة مسبقًا والتي تم ضبطها بدقة على مجموعات البيانات الكبيرة لمختلف مهام البرمجة اللغوية العصبية. يمكن استخدام هذه النماذج بسهولة لتطبيقات محددة بأقل قدر من التدريب.
2. واجهة برمجة تطبيقات سهلة الاستخدام: توفر المكتبة واجهة برمجة تطبيقات بسيطة وسهلة الاستخدام تتيح للمطورين استخدام نماذج مدربة مسبقًا للاستدلال وإنشاء نص ببضعة سطور من التعليمات البرمجية.
3. قابلية التشغيل البيني للنموذج: تدعم Hugging Face Transformers إمكانية التشغيل البيني بين بنى النماذج المختلفة ، مثل BERT و GPT و RoBERTa والمزيد. هذا يسمح للمطورين بالتبديل بين النماذج المختلفة بسلاسة.
4. الضبط الدقيق: تسمح المكتبة للمطورين بضبط النماذج المدربة مسبقًا على مجموعات البيانات المخصصة لتكييفها مع مهام البرمجة اللغوية العصبية المحددة وتحقيق أداء أفضل.
5. أداء حديث: تُعرف نماذج Hugging Face Transformers المدربة مسبقًا بأدائها المتطور في مختلف معايير ومسابقات البرمجة اللغوية العصبية.
6. دعم المجتمع: تضم المكتبة مجتمعًا كبيرًا ونشطًا من المطورين والباحثين وعشاق البرمجة اللغوية العصبية الذين يساهمون في تحسين المكتبة وتوسيعها.

تُستخدم Hugging Face Transformers على نطاق واسع في مجتمع البرمجة اللغوية العصبية (NLP) وأصبحت الخيار المفضل للعديد من المطورين الذين يعملون على إنشاء النصوص وترجمة اللغة وتحليل المشاعر وروبوتات الدردشة ومهام البرمجة اللغوية العصبية الأخرى. مجموعتها الواسعة من النماذج المدربة مسبقًا وواجهة برمجة التطبيقات سهلة الاستخدام تجعلها أداة أساسية للاستفادة من قوة البرمجة اللغوية العصبية الحديثة في مختلف التطبيقات.

6. سباسي

مكتبة البرمجة اللغوية العصبية مفتوحة المصدر التي توفر معالجة نصية فعالة وميزات لغوية لمختلف مهام البرمجة اللغوية العصبية. SpaCy هي مكتبة مفتوحة المصدر لمعالجة اللغات الطبيعية (NLP) مكتوبة بلغة Python. تم تصميمه ليكون سريعًا وفعالًا وجاهزًا للإنتاج ، مما يجعله خيارًا ممتازًا لمختلف مهام البرمجة اللغوية العصبية ، بما في ذلك وضع علامات على جزء من الكلام ، والتعرف على الكيانات المسماة ، والتحليل النحوي ، والمزيد.

تشمل الميزات الرئيسية لـ spaCy ما يلي:

1. سريع وفعال: يشتهر spaCy بسرعته وكفاءته ، مما يجعله مناسبًا لمعالجة كميات كبيرة من البيانات النصية بسرعة.
2. النماذج المدربة مسبقًا: تقدم المكتبة نماذج مدربة مسبقًا للغات متعددة ، مما يسمح للمطورين بأداء مهام البرمجة اللغوية العصبية المختلفة دون الحاجة إلى تدريب مكثف.
3. واجهة برمجة تطبيقات سهلة الاستخدام: يوفر spaCy واجهة برمجة تطبيقات بسيطة وبديهية تتيح للمطورين الوصول إلى وظائف البرمجة اللغوية العصبية بأدنى حد من التعليمات البرمجية.
4. الميزات اللغوية: تقدم المكتبة ميزات لغوية قوية ، بما في ذلك الترميز ، واللغة ، وتجزئة الجملة ، والتي تساعد في معالجة النصوص وتحليلها.
5. وضع علامات على جزء من الكلام: يمكن لـ spaCy تعيين علامات جزء من الكلام تلقائيًا لكلمات في جملة ، مما يسهل التحليل النحوي والفهم.
6. التعرف على الكيانات المسماة (NER): يمكن للمكتبة تحديد وتصنيف الكيانات المسماة مثل الأشخاص والمؤسسات والمواقع داخل البيانات النصية.
7. تحليل التبعية: يقوم spaCy بتحليل التبعية لتحليل العلاقات النحوية بين الكلمات في الجملة ، مما يوفر رؤى قيمة لتحليل النص.
8. التخصيص: يمكن للمطورين ضبط وتخصيص نماذج spaCy على مجموعات البيانات الخاصة بهم لتحقيق أداء أفضل لمهام محددة في البرمجة اللغوية العصبية.

يستخدم spaCy على نطاق واسع في مختلف الصناعات ومجالات البحث نظرًا لسرعته ودقته وسهولة استخدامه. إنها مناسبة للمبتدئين والممارسين ذوي الخبرة في البرمجة اللغوية العصبية ، مما يجعلها أداة قيمة لتطبيقات معالجة اللغة الطبيعية.

اقرأ أيضًا: أفضل برنامج ويب للطباعة

7. NLTK (مجموعة أدوات اللغة الطبيعية)

مكتبة شاملة للغة البرمجة اللغوية العصبية في بايثون تقدم أدوات للترميز ووضع العلامات والتحليل. NLTK (مجموعة أدوات اللغة الطبيعية) هي مكتبة قوية مفتوحة المصدر لمعالجة اللغة الطبيعية (NLP) في بايثون. تم تصميمه لمساعدة المطورين والباحثين والمعلمين في بناء تطبيقات البرمجة اللغوية العصبية وإجراء تحليل البيانات اللغوية.

تشمل الميزات الرئيسية لـ NLTK ما يلي:

1. معالجة النص: يوفر NLTK نطاقًا واسعًا من وظائف معالجة النصوص ، مثل الترميز ، والاشتقاق ، واللمماتة ، وتقسيم الجملة.
2. وضع علامات على جزء من الكلام: تتضمن المكتبة نماذج مدربة مسبقًا لوضع علامات على جزء من الكلام ، مما يسمح للمستخدمين بتسمية الكلمات في جملة بأجزاء الكلام المقابلة لها.
3. التعرف على الكيانات المسماة (NER): يوفر NLTK إمكانات NER ، مما يمكّن المستخدمين من تحديد وتصنيف الكيانات المسماة مثل الأشخاص والمؤسسات والمواقع والمزيد داخل البيانات النصية.
4. تحليل المشاعر: يوفر NLTK الأدوات والنماذج المدربة مسبقًا لتحليل المشاعر ، مما يسمح للمستخدمين بتحديد المشاعر (الإيجابية والسلبية والحيادية) المعبر عنها في النص.
5. تكامل WordNet: يتضمن NLTK واجهات لـ WordNet ، وهي قاعدة بيانات معجمية كبيرة توفر المرادفات والمتضادات والعلاقات الدلالية بين الكلمات.
6. نصوص Corpora و Corpora Readers: يأتي NLTK مع مجموعة من النصوص النصية للغات مختلفة ، مما يجعلها موردا قيما لمهام البرمجة اللغوية العصبية الخاصة بلغة معينة.
7. التوافق والتجميع: يوفر NLTK أدوات لتحليل التوافق والتجميع ، مما يساعد المستخدمين على استكشاف استخدام الكلمات والأنماط في النص.
8. موارد اللغة: يوفر NLTK الوصول إلى العديد من البيانات والموارد اللغوية ، مما يجعله مجموعة أدوات شاملة لمهام معالجة اللغة.

يستخدم NLT على نطاق واسع في الأوساط الأكاديمية والصناعية لأبحاث البرمجة اللغوية العصبية ، وتدريس مفاهيم البرمجة اللغوية العصبية ، وتطوير تطبيقات البرمجة اللغوية العصبية. إنه موثق جيدًا ومدعوم من قبل مجتمع نشط من المطورين والباحثين.

اقرأ أيضًا: أفضل أدوات إنشاء نصوص على YouTube

8. ستانفورد البرمجة اللغوية العصبية

مجموعة من أدوات البرمجة اللغوية العصبية التي طورتها جامعة ستانفورد ، تقدم الدعم للغات والمهام المختلفة. الرابط: Stanford NLP (Natural Language Processing) هي مجموعة من أدوات ونماذج معالجة اللغة الطبيعية التي طورتها مجموعة Stanford NLP Group. يتضمن مجموعة من الخوارزميات والنماذج الحديثة لمختلف مهام البرمجة اللغوية العصبية ، مما يوفر للمطورين أدوات قوية لتحليل النص وفهمه.

تشمل الميزات الرئيسية لـ Stanford NLP ما يلي:

1. وضع علامات على جزء من الكلام: يمكن لـ Stanford NLP تلقائيًا تعيين علامات جزء من الكلام للكلمات في جملة ، مما يوفر معلومات نحوية قيمة لتحليل النص.
2. التعرف على الكيانات المسماة (NER): تتضمن المجموعة إمكانيات NER ، مما يمكّن المستخدمين من تحديد وتصنيف الكيانات المسماة مثل الأشخاص والمؤسسات والمواقع والمزيد ضمن البيانات النصية.
3. تحليل التبعية: تقوم Stanford NLP بتحليل التبعية لتحليل العلاقات النحوية بين الكلمات في الجملة ، مما يوفر رؤى قيمة لتحليل النص.
4. تحليل المشاعر: تقدم المجموعة أدوات لتحليل المشاعر ، مما يسمح للمستخدمين بتحديد المشاعر (إيجابية ، سلبية ، محايدة) المعبر عنها في النص.
5. حل Coreference: يمكن لـ Stanford NLP حل المراجع في النص ، وتحديد الضمائر التي تشير إلى نفس الكيانات في المستند.
6. الترميز: توفر المجموعة إمكانيات الترميز ، وتقسيم النص إلى كلمات فردية أو وحدات فرعية لمزيد من التحليل.
7. الترجمة الآلية: تتضمن Stanford NLP نماذج الترجمة الآلية لترجمة النص من لغة إلى أخرى.

يستخدم Stanford NLP على نطاق واسع في الأوساط الأكاديمية والبحثية لمقارنة نماذج البرمجة اللغوية العصبية وإجراء الدراسات اللغوية. يوفر وظائف معالجة اللغات الطبيعية الشاملة والفعالة ، مما يجعله مجموعة أدوات قيمة لتطبيقات البرمجة اللغوية العصبية المختلفة.

يمكن للمطورين الوصول إلى Stanford NLP من خلال Java أو Python APIs ودمجها في تطبيقاتهم لمهام معالجة اللغة الطبيعية.

اقرأ أيضًا: قائمة أفضل 10 أدوات للذكاء الاصطناعي

تحليلات البيانات العملية وفصول التعلم الآلي

تحليلات البيانات العملية ودروس التعلم الآلي عبارة عن جلسات تدريبية تفاعلية وعملية توفر للمشاركين خبرة عملية في تطبيق تقنيات تحليل البيانات والتعلم الآلي على مجموعات البيانات الواقعية. تركز هذه الفصول على التعلم التجريبي ، وتمكين المشاركين من اكتساب المهارات والمعرفة اللازمة لتحليل البيانات بشكل فعال ، واستخلاص الأفكار ، وبناء نماذج التعلم الآلي.

تشمل الميزات الرئيسية لتحليلات البيانات العملية وفصول التعلم الآلي ما يلي:

1. مشاريع Real-World: يعمل المشاركون في مشاريع بيانات واقعية في جميع الفصول ، مما يسمح لهم بتطبيق تحليلات البيانات ومفاهيم التعلم الآلي لحل مشاكل الأعمال العملية.
2. تمارين عملية: تشمل الفصول تمارين عملية وأنشطة تعزز المواد التعليمية وتسمح للمشاركين بممارسة تحليل البيانات وتقنيات التعلم الآلي.
3. الأدوات ذات الصلة بالصناعة: يتعلم المشاركون استخدام تحليلات البيانات المتوافقة مع معايير الصناعة وأدوات وبرامج التعلم الآلي ، مثل Python أو R أو SQL أو TensorFlow أو scikit-Learn.
4. إرشادات الخبراء: يوجه المدربون ذوو الخبرة وعلماء البيانات المشاركين خلال عملية التعلم ، ويقدمون رؤى قيمة وأفضل الممارسات.
5. تعاون الفريق: تشجع الأنشطة التعاونية المشاركين على العمل في فرق ، وتعزيز التواصل وحل المشكلات والتعلم من الأقران.
6. تصور البيانات: يتعلم المشاركون كيفية إنشاء تصورات بيانات مقنعة لتوصيل الرؤى والنتائج بشكل فعال.
7. تقييم النموذج والنشر: تغطي الفصول الدراسية تقنيات تقييم النموذج وتناقش كيفية نشر نماذج التعلم الآلي في تطبيقات العالم الحقيقي.
8. حالات الاستخدام العملي: يستكشف المشاركون حالات استخدام مختلفة في تحليلات البيانات والتعلم الآلي ، بما في ذلك النمذجة التنبؤية وتحليل المشاعر وأنظمة التوصية والمزيد.

تعد تحليلات البيانات العملية ودروس التعلم الآلي مناسبة لمحللي البيانات الطموحين وعلماء البيانات ومحللي الأعمال وأي شخص مهتم باستكشاف قوة صنع القرار المستند إلى البيانات. من خلال الجمع بين المفاهيم النظرية والتطبيقات العملية ، تزود هذه الفصول المشاركين بالمهارات والثقة للتعامل مع تحديات البيانات في العالم الحقيقي والتفوق في مجال تحليلات البيانات والتعلم الآلي.

استنتاج حول أدوات الذكاء الاصطناعي لمعالجة اللغة الطبيعية

أحدثت أدوات الذكاء الاصطناعي الخاصة بمعالجة اللغة الطبيعية (NLP) ثورة في طريقة تفاعلنا مع بيانات اللغة الطبيعية ومعالجتها. توفر هذه الأدوات المتطورة ، المدعومة بالتعلم الآلي وخوارزميات التعلم العميق ، مجموعة واسعة من القدرات لفهم وتحليل وتوليد اللغة البشرية.

من تحليل المشاعر والتعرف على الكيانات المسماة إلى ترجمة اللغة وتلخيص النص ، تمكّن أدوات الذكاء الاصطناعي لمعالجة اللغة الطبيعية الشركات والباحثين والمطورين من استخراج رؤى قيمة من بيانات نصية غير منظمة. لقد وجدوا تطبيقات في مختلف الصناعات ، بما في ذلك خدمة العملاء ، وأبحاث السوق ، وتحليل المحتوى ، ومراقبة وسائل التواصل الاجتماعي.

لقد عملت أدوات الذكاء الاصطناعي هذه على إضفاء الطابع الديمقراطي على البرمجة اللغوية العصبية ، مما جعلها في متناول جمهور أوسع من المطورين وعلماء البيانات. لقد قاموا بتبسيط عملية التطوير ، مما سمح بنشر أسرع لتطبيقات البرمجة اللغوية العصبية وتقليل الحاجة إلى الترميز اليدوي الشامل.

قراءات مثيرة للاهتمام:

إضافات WordPress التي ستجعل موقع الويب الخاص بك مناسبًا للجوّال

WP-Optimize vs WP Rocket: ما هو البرنامج المساعد الأفضل؟

أفضل ملحقات WordPress لمساعدتك على تحسين Google Core Web Vitals 2023