مقدمه‌ای بر پردازش متن

پردازش متن دنیایی است بزرگ و پیچیده و در عین‌حال سرشار از جذابیت‌ها و پازل‌های کوچک و بزرگ؛ می‌توان پیکره‌های متنی بزرگ را به چشم معدن‌هایی سرشار دید که با فرآیندهای مهندسی شده اکتشاف دانش می‌توان از آن‌ها به حجم وسیع و ارزشمندی از تحلیل‌ها و استنتاج‌ها رسید. این معدن سرشار می‌تواند نظرات کاربران در مورد محصولات یا اخبار یک سایت، توییت‌های کاربران در مورد موضوعات متفاوت، مجموعه مقاله‌های چاپ شده در یک کنفرانس، خبرهای یک سایت خبری و یا هر مجموعه دیگری که حاوی اسناد متنی معناردار است باشد.

همه ما خواسته یا ناخواسته، به طور مستقیم یا غیرمستقیم در طول زندگی روزمره خود با پردازش داده و به صورت خاص با پردازش متن سر و کار داریم، استفاده از اپلیکشن‌های مترجم، دستیارهای صوتی هوشمند، فیلتر شدن ایمیل‌های ناخواسته و یا پیشنهاداتی که در سایت‌های خرید آنلاین بر اساس سلیقه و تجربه خرید به ما ارائه می‌شود؛ تنها نمونه‌هایی برای بهره‌گیری از پردازش متن و هوش مصنوعی در زندگی ما هستند.
اما چه چیزی ماشین را قادر می‌سازد تا از متنی که از کنار هم قرار گرفتن واژه‌ها به وجود آمده و گاه معنای یک جمله با مفهومی که از معنی واژه‌های آن برداشت می‌شود کاملا متفاوت است، این چنین هوشمندانه قدرت تشخیص داشته باشد؟ مراحلی که باید طی شوند تا بتوان الگوریتم‌های پیچیده ریاضی را بر روی متن پیاده کرد کدام‌اند؟ چگونه می‌توان از قابلیت‌های مدل‌های هوشمند در توسعه کسب و کار و تجارت استفاده کرد؟
پردازش متن و به بیان دقیق‌تر متن کاوی حوزه‌ای است که با بسیاری از زمینه‌های دیگر هوش مصنوعی مانند پردازش زبان‌های طبیعی، داده‌کاوی، داده‌های بزرگ، شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق مرز مشترک دارد که البته هر کدام از این حوزه‌ها به تنهایی با چالش‌ها و گستردگی‌های خود مواجه هستند. با پیشرفت‌های حاصل شده در سال‌های اخیر و افزایش قدرت پردازنده‌های کامپیوتری و پیدایش علوم بین‌رشته‌ای (مانند علوم شناختی) و مفاهیمی مانند اینترنت اشیا (IOT) کاربردهایی مانند تحلیل احساس و تعیین گرایش کاربران و حتی طراحی و تهیه گجت‌هایی برای کمک به آموزش و ارتقا سلامتی و درمان با استقبالی گسترده مواجه شده‌اند و البته یکی از رهاوردهای آن‌ها دغدغه‌های جدیدی است برای دنیای مهندسی دانش! اگر در سال‌های گذشته چالش متن‌کاوی مواردی مانند انجام پیش پردازش با کارایی موثر، انتخاب ویژگی، کاهش ابعاد فضای ویژگی و یا افزایش دقت مدل‌های آموزش داده شده بوده در سال‌های اخیر با رشد فزاینده حجم داده‌ها به خصوص داده‌های متنی و پیدایش شبکه‌های اجتماعی و نقش تاثیرگذار آن‌ها در ابعاد مختلف زندگی مردم و همین طور ایجاد و گسترش گرایش برای استفاده از ابزارهای تحلیل داده در برنامه‌ریزی‌های تجاری و توسعه کسب و کار (BI) مفاهیم و نیازمندی‌های جدیدی به دنیای تحلیل‌داده و پردازش متن راه پیدا کرده و با شتاب زیادی در حال فراگیر شدن هستند.
در مجموعه مقاله‌هایی که در این سایت ارائه خواهیم کرد سعی می‌کنیم در هر مقاله یکی از این مفاهیم و چالش‌ها را با زبانی که از پیچیدگی‌های دنیای ریاضی و پیاده‌سازی فاصله خواهد داشت معرفی کنیم. با ما همراه باشید.

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *