پردازش زبان طبیعی یا NLP چیست ؟ مفاهیم و کاربردها شرکت هوش تجاری نمودار

زبان های برنامه نویسی مثل پایتون (Python) یا R برای اجرای این تکنيک ها بسیار مورد استفاده قرار می گیرند، اما قبل از آشنایی با چگونگی کدنویسی با این زبانها، درک مفاهیم مقدماتی هم بسیار مهم می باشد. به همین دلیل به شرح بعضی از الگوریتم های پركاربرد در پردازش زبان طبیعی می پردازیم. در آن زمان، مردم اهمیت ترجمه از يک زبان به زبان دیگر را درک کردند و امیدوار بودند كه ماشینی ایجاد کنند كه بتواند این نوع ترجمه را به صورت خودكار انجام دهد. با این حال، واضح است كه این كار آن طور كه مردم در ابتدا تصور می کردند آسان نبود. روش‌های قانون محور در NLP، در بر گیرنده ایجاد الگوها و قوانین زبانی به‌صورت دستی است تا متن را پردازش و تحلیل کند.

با این حال، Lemmatization، با در نظر گرفتن زمینه و قواعد دستوری، هر دو کلمه را به شکل پایه «Love» تبدیل می‌کند. این فرآیند به تجزیه و تحلیل مداوم متن، به ویژه در کارهایی مانند طبقه بندی متن و بازیابی اطلاعات، کمک می‌کند. پردازش زبان طبیعی حالا بیش از هر زمان دیگری زبان کامپیوتر‌ها و انسان‌ها را به هم نزدیک کرده است. در واقع دیگر شاید برای ارتباط با این ماشین‌های خشک و بی روح نیاز به برنامه نویسی‌‌ها نداشته باشیم. شاید حتی این فناوری به کلی ساختار دنیای کامپیوتر و حتی صنعت و شکل کامپیوتر و موبایل‌ها و کل دنیای دیجیتال را تغییر دهد.

شرکت‌های بزرگی مانند گوگل، مایکروسافت و … در پروژه‌های هوش مصنوعی خود از ++C بهره می‌برند. مایکروسافت نیز در توسعه Cognitive Toolkit  که یک چارچوب یادگیری عمیق است، از این زبان بهره برده است. در زمینه NLP، جاوا معمولا برای توسعه اپلیکیشن‌های تحت وب، سرویس‌های مبتنی بر پردازش زبان و سیستم‌های بزرگ مقیاس مورد استفاده قرار می‌گیرد. قابلیت مقیاس‌پذیری و استحکام این زبان، آن را به گزینه‌ای مناسب برای پروژه‌های سطح سازمانی و پروژه‌هایی با حجم بالای داده تبدیل کرده است. Ronnie Sheer یک توسعه‌دهنده فول‌استک نرم‌افزار، سخنران و علاقه‌مند به پایتون است. او در حال حاضر به‌عنوان یک توسعه‌دهنده تمام‌وقت در شرکت Bluevine فعالیت می‌کند، جایی که به توسعه راه‌حل‌های بانکی نوآورانه برای کسب‌وکارهای کوچک کمک می‌کند.

ترجمه ماشینی (Machine translation) زیر شاخه‌ای از زبان‌شناسی محاسباتی است که نحوه استفاده از نرم‌افزار برای ترجمه متن یا گفتار از یک زبان به زبان دیگر را بررسی می‌کند. در سطح مقدماتی، ترجمه ماشینی یک جایگزینی ساده برای کلمات از زبان طبیعی به زبان دیگری است. با استفاده از تکنیک‌های زبان‌شناسی پیکره‌ای، ترجمه‌های پیچیده بیشتری قابل دستیابی هستند. همچنین این تکنیک‌ها کنترل بهتر تفاوت‌های گونه‌شناسی در زبان، تشخیص عبارات و ترجمه اصطلاحات را به خوبی و درستی جدا کردن عبارات نامتعارف در متن، مقدور می‌سازند. نرم‌افزارهای ترجمه ماشینی کنونی اغلب به کاربر اجازه تغییر دلخواه بر اساس حوزه کاری یا حرفه‌ای دلخواه را می‌دهند (همانند گزارش آب و هوا). در واقع ارتقاء کیفیت خروجی با استفاده از محدود کردن کلمات جایگزین شونده، انجام می‌شود.

همچنین، این تعادل در استفاده از منابع باعث می‌شود که DeepSeek V3 بتواند پاسخ‌های سریع و دقیقی به پرسش‌ها و درخواست‌ها ارائه دهد. نویسه‌خوان نوری ابتدا تنها در مورد بازشناسی ارقام و حروف چاپی بکار گرفته می‌شد. سامانه نویسه خوان مثل یک نفر ماشین‌نویس، متن سند را می‌خواند و آن را به قالب مناسب برای ذخیره در رایانه تبدیل می‌کند. سامانه نویسه‌خوان، اشیاء موجود در تصویر سند را که ارقام، حروف، علائم و کلمات هستند، بازشناسی کرده و رشته‌ی متناظر با آن‌ها را در قالب مناسب ذخیره می‌کند. این در حالی است که فایل خروجی سامانه‌ نویسه خوان بسیار کم حجم و قابل جستجو است. سامانه‌های نویسه خوان مثل بسیاری از سامانه‌های هوشمند دیگر، پیچیدگی زیادی دارد.

این مرحله نقش مهمی در ساختار امنیتی وب‌سایت ایفا می‌کند و به کاربران اطمینان می‌دهد که اطلاعات آنان محافظت می‌شود. این قابلیت در پاسخ به سؤالات تحقیقاتی و علمی بسیار مفید است و کاربران می‌توانند راه‌حل‌های دقیق‌تر و عمیق‌تری دریافت کنند. DeepSeek از مدل‌های به‌روزی مانند DeepSeek-V3 و DeepSeek-R1 استفاده می‌کند. بنیانگذار استارتاپ DeepSeek لیانگ ونفنگ است که در عرصه فناوری و نوآوری به عنوان یک شخصیت برجسته شناخته می‌شود. این شرکت در ماه مه ۲۰۲۳ تأسیس شد و دفتر مرکزی آن در شهر هانگژو واقع در استان ژجیانگ چین قرار دارد.

جستجوگرهای گوگل، یاهو و بینگ سه نمونه از پراستفاده‌ترین سیستم‌های بازیابی اطلاعات هستند که به کاربران برای بازیابی اطلاعات متنی، تصویری، ویدئویی و غیره کمک می‌کنند. لازم به توضیح است که تفاوت بازیابی داده و بازیابی اطلاعات دو مفهوم متفاوت از هم هستند. داده‌ها ابهام ندارند، اما اطلاعات نیاز به تفسیر دارد و در نتیجه مبهم می‌شوند. سیستمی که برای بازیابی داده طراحی شده نیازی به رفع این ابهام‌ها ندارد، اما در سیستم بازیابی اطلاعات باید هر چه بهتر اطلاعات را مدل کرد تا ابهام در درک اطلاعات توسط سیستم کمتر شوند. بازیابی اطلاعات (Information Retrieval) فعالیت بدست آوردن منابع سیستم اطلاعاتی که مربوط به اطلاعات لازم از یک مجموعه است را می‌گویند. جستجوها می‌توانند برپایه جستجوی تمام متن یا سایر جستجوهای مبتنی بر محتوا نمایه گذاری شوند.

هوش مصنوعی هم همین است، شاید بتواند با پردازش زبان طبیعی حرف انسان را بفهمد اما انسان در حال حاضر می‌تواند او را فریب دهد و استفاده‌های غیر اخلاقی از آن بکند. همین موضوع باعث شده است که موضوع استفاده اخلاقی و مسئولانه از هوش مصنوعی به یک چالش جدی تبدیل شود. مثلا همانطور که در معرفی هوش مصنوعی Claude گفتیم، این شرکت بسیار به اخلاقیان توجه کرده است تا یک هوش مصنوعی مفید خلق کنند. پردازش زبان طبیعی برای استخراج اطلاعات با ارزش از یادداشت های بالینی، مقالات تحقیقاتی و سوابق بیمار استفاده می شود و به تشخیص و درمان بهتر کمک می کند. حالا پزشکان می‌توانند تمامی سوابق بیمار را به راحتی و خلاصه بررسی کنند و بر اساس آن‌ها به تجویز دارو و تعیین روش درمانی اقدام کنند. چت‌بات‌های معروفی که در همین یکی دو سال اخیر معرفی شدند همگی از پردازش زبان طبیعی استفاده می‌کنند.

محصول شما چه یک فیلم کاملاً جدید باشد یا یک ابزار یا هر چیز دیگری، نظرات مخاطبان در مورد آن‌ها بسیار مهم خواهد بود، از این‌ رو، بررسی احساسات مردم در رابطه با یک محصول، اکنون بیش از هر زمان دیگری ضروری است. استراتژی ان ال پی با تکنولوژی BOW روی این مسئله متمرکزشده و در کشف احساسات نقش اساسی ایفا می‌کند. این رویکرد از تکنیک‌های آماری برای گروه‌بندی کلمات استفاده می‌کند و و پردازش زبان طبیعی در بک‌اند این مسئله قرار می‌گیرد. شما در این دوره، با فناوری پردازش زبان طبیعی و با کمک زبان پایتون و NLTK آشنا می شوید. در واقع از طریق يک رویکرد عملی، به طور مستقیم، كار با تجزیه و تحلیل متن را تجربه خواهید کرد. شما به عنوان دانشجوی این دوره، جدیدترین مطالب كه شامل مرور کنفرانس ها و سخنرانی ها، نمونه کدهای جدید و پروژه  های جدید است را به صورت رایگان دریافت خواهید کرد.

این معیار به توانایی یک برنامه رایانه ای برای جعل هویت انسان در یک مکالمه مکتوب در لحظه با یک داور انسان می‌پردازد. در سال 1957، ساختارهای نحوی نوام چامسکی، زبان‌شناسی را با « گرامر جهانی » متحول کرد. سپس بودجه برای مدتی در حوزه پردازش زبان طبیعی به طور چشمگیری کاهش یافت و در نتیجه تحقیقات کمی در این زمینه تا اواخر دهه 1980 انجام شد. پس تا دهه 1980، اکثر سیستم‌های NLP براساس مجموعه‌ای پیچیده از قوانین دست نوشته بودند. با شروع از اواخر دهه 1980، با معرفی الگوریتم‌های یادگیری ماشین در زمینه پردازش زبان، انقلابی در NLP رخ داد.

توجه داشته باشید که سیگنال تبدیل شده فوریه باید برای موارد بزرگ و همچنین بزرگ تنظیم شود. وقتی باید سیگنال صوتی را از یک فایل بخوانید، ابتدا آن را با استفاده از میکروفون ضبط کنید. NLP این قابلیت را دارد تا وظایف بازاریاب‌ها را به دلایل کاربردهای بیان شده در زیر، تسهیل کند. در تجزیه نحوی این جمله به صورت درختی تجزیه می‌شود تا نقش تک تک کلمات مشخص شود. NLTK یا (Natural Language Toolkit) شامل کتابخانه‌هایی به‌صورت Open source است که بسیاری از وظایف nlp را در بر می‌گیرد.

محققان و متخصصان بر روی توسعه چارچوب‌ها و دستورالعمل‌های قوی برای اطمینان از استفاده عادلانه و شفاف از سیستم های NLP تمرکز خواهند کرد. الگوریتم‌های ان ال پی، دستورالعمل‌های مبتنی بر ML یا ماشین لرنینگ هستند که هنگام پردازش زبان‌های طبیعی استفاده می‌شوند. آنها به توسعه پروتکل‌ها و مدل‌هایی می‌پردازند که ماشین را قادر می‌سازد زبان‌های انسانی را تفسیر کند. یادگیری عمیق یا دیپ لرنینگ زیرمجموعهٔ یادگیری ماشینی است که به رایانه‌ها یاد می‌دهد مانند انسان‌ها فکر کنند. این فناوری شامل یک شبکه عصبی است که از گره‌هایی شبیه مغز انسان تشکیل شده است.

فرآیند درک و دستکاری یک زبان بسیار پیچیده است و به همین دلیل از تکنیک‌های مختلفی استفاده می‌شود. زبان‌های برنامه‌نویسی مانند پایتون (Python) یا R برای اجرای این تکنیک‌ها بسیار مورد استفاده قرار می‌گیرند، اما قبل از آشنایی با چگونگی کدنویسی با این زبانها، درک مفاهیم مقدماتی نیز بسیار مهم است. در سالهای اخیر NLP به یک ابزار تجاری ضروری برای کشف تاثیر داده‌های پنهان به خصوص در رسانه‌های اجتماعی تبدیل شده است. با استفاده از تحلیل احساسات می‌توان نوشته‌های موجود در رسانه‌های اجتماعی، پاسخ‌ها و.... را برای استخراج نگرش‌ها و احساسات در پاسخ به محصولات، تبلیغات و رویدادها تجزیه و تحلیل کرد.

قبل از ورود به بحث پردازش زبان طبیعی، کمی درمورد هوش مصنوعی صحبت کنیم و ببینیم دقیقا به چه معناست. هوش مصنوعی (AI) موضوعی است كه دهه ها در فلسفه و داستان های علمی تخیلی مورد بحث قرار گرفته است، اما به سرعت در حال تبدیل شدن به واقعیت می باشد. پردازش زبان انسانی، رفته رفته پیچیده‌تر می‌شود و در عین حال کارهای زیادی باقی مانده است که می‌توانیم انجام بدهیم. سیستم‌های کنونی مستعد «سو گیری» (Bias) و «عدم انسجام» (Incoherence) هستند. با وجود چالش‌هایی که در این زمینه وجود دارد، مهندسان یادگیری ماشین، هنوز هم فرصت‌های زیادی در پیشِ رو دارند تا NLP را به‌صورتی پیش ببرند که برای عملکرد جامعه مناسب‌تر باشد.

این قابلیت در شرایط سلامتی مختلفی بررسی می‌شود؛ از بیماری‌های قلبی عروقی گرفته تا افسردگی و حتی اسکیزوفرنی. به عنوان مثال، Comprehend Medical یکی از سرویسهای آمازون است که از NLP برای استخراج شرایط بیماری، داروها و نتایج درمان از یادداشت‌های بیمار، گزارش‌های کارآزمایی بالینی و سایر سوابق سلامت الکترونیکی استفاده می‌کند. شناسایی موجودیت نامگذاری شده  یا NEM، کلمات یا عبارات را به عنوان موجودیت‌های مفید شناسایی می‌کند. NEM "شیراز" را به عنوان یک مکان یا "بابک" را به عنوان نام یک مرد شناسایی می‌کند. آنها همچنین تمایل دارند که علیه گروه‌های خاصی از مردم (مانند زنان یا اقلیت‌ها) تعصب داشته باشند و این مسئله به دلیل نحوهٔ آموزش مدل‌های ان ال پی در مجموعه داده‌هایی است که منعکس‌کنندهٔ این سوگیری‌ها هستند.

شما همچنین با تئوری‌های اساسی از آمار، احتمالات، یادگیری ماشینی که برای این رشته بسیار پر اهمیت است، آشنا می‌شوید. این دوره الگوریتم‌های اساسی مانند زبان مدلسازی n-gram، naive bayes، طبقه‌بندی متن، مدل‌های متوالی مانند مدل‌های پنهان مارکوف و وابستگی احتمالی را در اختیار شما قرار می‌دهد. به طور خلاصه، پردازش زبان طبیعی به عنوان یک منطقه هیجان انگیز از تحقیق و توسعه است که نوید انقلابی در نحوه ارتباط ما با ماشین ها را می دهد. با توانایی خود در درک و تولید زبان انسانی، به تقویت تعامل بین انسان و فناوری کمک می کند و طیف گسترده ای از امکانات را در زمینه هایی مانند کمک مجازی، جستجوی اطلاعات، تجزیه و تحلیل احساسات و بسیاری موارد دیگر باز می کند. با بهبود تکنیک ها و غلبه بر چالش ها، پردازش زبان طبیعی مطمئناً به رشد خود ادامه می دهد و نحوه تعامل ما با دنیای دیجیتال را تغییر می دهد. از طریق تجزیه و تحلیل و درک زبان انسان، NLP به ماشین‌ها اجازه می‌دهد تا متون را به طور خودکار از یک زبان به زبان دیگر ترجمه کنند و به نتایج دقیق‌تر و طبیعی‌تری دست یابند.

این دوره الگوریتم های اساسی مثل زبان مدلسازی n-gram، naive bayes، طبقه بندی متن، مدل های متوالی مثل مدل های پنهان مارکوف و وابستگی احتمالی را در اختیار شما قرار می دهد. (به دلیل کمبود متن، اشتباهات املایی یا تفاوت‌های گویش) در مارس 2016 مایکروسافت Tay را راه اندازی کرد ، یک چت ربات هوش مصنوعی (AI) که در توییتر به عنوان یک آزمایش NLP منتشر شد. خوب، نتیجه این شد که پس از 16 ساعت، تای به دلیل اظهارات نژادپرستانه و توهین آمیزش حذف شد J مایکروسافت از تجربه خود استفاده کرد و چند ماه بعد Zo را منتشر کرد، نسل دوم چت‌بات انگلیسی زبان که دچار اشتباهات مشابه قبلی نمی‌شد. Zo از ترکیبی از رویکردهای نوآورانه برای شناسایی و ایجاد مکالمه استفاده می‌کند و سایر شرکت‌ها در حال بررسی با ربات‌هایی هستند که می‌توانند جزئیات خاص یک مکالمه را به خاطر بسپارند. اگر درمورد اینکه پردازش زبان طبیعی چیست سوال دارید یا در این حوزه تجربه‌ای دارید که می‌تواند مفید باشد، می‌توانید آن را در بخش نظرات با ما و سایر کاربران سون لرن درمیان بگذارید.

این کتاب در نوع خود اولین اثری است که به طور کامل زبان فناوری، تمام سطوح آن و تمام فناوری‌های مدرن را پوشش می‌دهد. این اثر با به کارگیری آمار و الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای نهاد‌های بزرگ، رویکردی تجربی را ارائه می‌دهد. مزیت اصلی NLP این است که نحوه ارتباط انسان و کامپیوتر با یکدیگر را بهبود می‌بخشد. با قادر ساختن رایانه‌ها به درک زبان انسان، تعامل با رایانه برای انسان بسیار شهودی‌تر می‌شود. چت بات ها یکی دیگر از ابزار پرکاربرد در کسب و کارها هستند که امکان تشخیص گفتار را دارند. چت باتها امروزه در همه جا دیده می شوند ، چه در وب سایت ها و چه در پلتفرم های پیام رسان .

عملیات پردازش‌کننده‌ی کلمه، با متن مثل رشته‌ای از نمادها برخورد می‌کند، در حالی‌ که NLP زبان را ساختاری با سلسله‌مراتب در نظر می‌گیرد. خلاصه‌سازی متن از تکنیک‌های NLP برای هضم حجم عظیمی از متن دیجیتالی و ایجاد خلاصه‌ها و همچنین خلاصه‌هایی برای نمایه‌ها، پایگاه‌های اطلاعاتی پژوهشی یا خوانندگان پرمشغله‌ای که وقت خواندن متن کامل را ندارند، استفاده می‌کند. با شناخت دستیارهای مجازی مانند الکسا ، دریافته ایم که ماشین ها در رمزگشایی از صدای انسانها روز به روز در حال پیشرفت هستند. در حقیقت ، روش تعامل انسان با ماشین و جستجوی اطلاعات در حال تغییر می باشد و این امر تاثیر به سزایی در آینده ی تحلیل داده خواهد داشت. بر اساس شبکه ‌های عصبی مکرر (RNN)، بیشتر برای ترجمه ماشینی با تبدیل عبارتی از یک دامنه (مانند زبان آلمانی) به عبارت یک دامنه دیگر (مانند) استفاده می ‌شوند. از زمان روی آوردن به شبکه‌های عصبی، روش‌های آماری در تحقیقات NLP تا حد زیادی با شبکه‌های عصبی جایگزین شده‌اند.

شاید بتوان گفت پردازش زبان طبیعی که ما امروزه در ابتدای آن هستیم، تنها یک فناوری نیست. این یک الگوریتم پیشرفته است که شبکه‌های عصبی، یادگیری عمیق و یادگیری ماشین را ترکیب می‌کند تا قانون خود را برای پردازش کلمات تعیین کند. ازآنجایی که از روش‌های آماری استفاده می‌کند، الگوریتم براساس داده‌های آموزشی برای پردازش کلمات تصمیم می‌گیرد و در ادامه تغییرات را ایجاد می‌کند. در واقع در این روش ماشین‌ها از داده‌های قبلی یاد می‌گیرند و خروجی نهایی را پیش‌بینی ‌می‌کنند. دیپ سیک می‌تواند کدهای مختلف در زبان‌های برنامه‌نویسی متنوع تولید کرده و خطاها را شناسایی و پیشنهاداتی برای بهینه‌سازی کد ارائه دهد.

لازم است بدانیم که تشخیص گفتار، در پی تجزیه زبان گفتاری (شفاهی) به کلمات، تبدیل صدا به متن (و برعکس) است. «تکمیل جمله»‌ (Sentence Completion)، یکی از معروف‌ترین کاربردهای پردازش زبان طبیعی است که به‌طور روزانه از آن استفاده می‌کنیم. در این کاربرد، NLP با برخی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین ترکیب شده است که در ادامه، آن‌ها را توصیف کرده‌ایم. پردازش زبان طبیعی، این امکان را برای کامپیوترها فراهم می‌کند تا گفتار انسان‌ها را بفهمند و نمونه‌ای از آن را تولید کنند. این شامل ایجاد روش هایی برای شناسایی و کاهش سوگیری ها، اجرای اقدامات سختگیرانه حفاظت از داده‌ها، و ترویج استفاده اخلاقی از محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی است.

با توجه به ابزارهای مورد استفاده در NLP و زبان شناسی محاسباتی، گزینه های مختلفی در دسترس است. برخی از محبوب‌ترین آنها شامل کتابخانه‌ها و چارچوب‌هایی مانند NLTK، SpaCy و OpenNLP هستند. این ابزارها به NLP و متخصصان زبان شناسی محاسباتی اجازه می دهد تا برنامه ها و مدل هایی را توسعه دهند راه کارآمد، با استفاده از الگوریتم های از پیش تعریف شده برای حل مسائل مختلف زبان طبیعی. یکی از مزایای استفاده از جاوا اسکریپت در حوزه هوش مصنوعی، توانایی آن در ایجاد رابط‌های کاربری تعاملی و واکنش‌گر است. این ویژگی باعث می‌شود که بتوان برنامه‌های هوش مصنوعی با رابط کاربری جذاب و پویا توسعه داد. با راهنمایی "رونی شیر"، توسعه‌دهنده و مدرس باتجربه، شما با مدل‌های زبانی بزرگ آشنا می‌شوید، یاد می‌گیرید این مدل‌ها چه هستند و چگونه می‌توانند در حل چالش‌های مختلف به کار گرفته شوند.

این مدل با یادگیری از داده‌های قبلی، تجربه پشتیبانی بهتری ارائه می‌دهد و قابلیت پردازش چندزبانه و ارائه پاسخ‌های شخصی‌سازی شده را دارد. DeepSeek AI با ارائه نسخه‌ها و مدل‌های گوناگون، امکانات وسیعی را برای کاربران فراهم می‌آورد که بر اساس نیازهای خاص خود بتوانند از قابلیت‌های متنوع این ابزار بهره‌برداری کنند. این تنوع در نسخه‌ها موجب می‌شود که هر کاربر با هر سطح از نیاز بتواند به راحتی از این فناوری پیشرفته استفاده کند و به اهداف خود دست یابد. یک ابزار یادگیری ماشینی است که توکن‌سازی، تقسیم‌بندی جملات، نقش دستوری کلمات، متن‌کاوی، قطعه‌بندی، تجزیه، تفکیک‌پذیری نقش را ارائه می‌دهد. Google Translate نمونه‌ای از فناوری NLP می‌باشد که در همه‌ی مکان‌ها در دسترس است.

همچنین، هوش مصنوعی deepseek برای آموزش کدنویسی به برنامه‌نویسان مبتدی و حرفه‌ای مفید است. DeepSeek-Lite به عنوان نسخه‌ای سبک‌تر و سریع‌تر از هوش مصنوعی deepseek، به‌طور خاص برای کاربران با نیازهای ساده‌تر و فوری ساخته شده است. این نسخه به کسانی که به دنبال پاسخ‌های سریع و ساده هستند مناسب بوده و به دلیل حجم کمتر داده‌ها و پردازش‌های سریع‌تر، در شرایطی که سرعت اولویت دارد، گزینه‌ای ایده‌آل و مفید محسوب می‌شود. کاربران این مدل قادر هستند به آسانی به اطلاعات ضروری دست پیدا کنند و به سرعت به تصمیم‌گیری‌های خود پرداخته و به اهداف خود برسند. این کتاب اولین اثر کامل و جامع برای معرفی پردازش آماری زبان طبیعی است و شامل تئوری‌ها و الگوریتم‌های لازم برای ابزار NLP است.

اصلی‌ترین وسیله ارتباطی که ما انسان‌ها در اختیار داریم، زبان است که به کمک آن می‌توانیم صحبت کنیم، بخوانیم یا بنویسیم. پردازش زبان طبیعی (NLP) یکی از زیرشاخه‌های علوم کامپیوتر است و به طور جزئی‌تر به حوزه هوش مصنوعی (AI) ارتباط دارد؛ به گونه‌ای که با استفاده از آن، کامپیوترها این توانایی را دارند که زبان ما انسان‌ها را درک یا پردازش کنند. پردازش زبان طبیعی NLP این قابلیت را دارد که یک متن را از یک زبان به زبان دیگر ترجمه کند و همچنین می‌تواند دستورات گفتاری را کدگشایی کند و پردازش متن‌های زیاد را با سرعت بالا انجام دهد. کاربران با استفاده از پردازش زبان طبیعی NLP به سیستم‌های GPS، دستیارهای دیجیتال، نرم‌افزار تبدیل گفتار به متن، چت ربات‌های خدمات مشتری و سایر امکانات دسترسی خواهند داشت. بنابراین، NLP نقش رو به رشدی در سازمان ایفا می‌کند که به ساده‌سازی عملیات تجاری، افزایش بهره‌وری کارکنان و ساده‌سازی فرآیندهای کسب‌وکار کمک می‌کند. NLP توسعه برنامه ها و ابزارهایی را امکان پذیر کرده است که کارایی و دقت را در کارهایی مانند ترجمه ماشینی، تجزیه و تحلیل احساسات، استخراج اطلاعات و تولید محتوا بهبود می بخشد.

Lemmatization (بن واژه سازی) و stemming (ریشه یابی) تکنیک‌هایی هستند که برای کاهش کلمات به شکل پایه یا ریشه آنها استفاده می شود. Stemming شامل بریدن انتهای کلمات برای تبدیل آنها به شکل ریشه است که اغلب منجر به کلمات غیر استاندارد می شود. از سوی دیگر، Lemmatization با در نظر گرفتن زمینه و بخشی از گفتار، کلمات را به شکل متعارف خود (lemma یا بن‌واژه) تقلیل می‌دهد و در نتیجه نتایج دقیق‌تر و معنی‌داری ارائه می‌دهد. الگوریتم همه اسناد را به‌گونه‌ای به موضوعات مرتبط می‌کند که کلمات در هر سند عمدتاً توسط آن موضوعات خیالی گرفته می‌شوند. الگوریتم هر کلمه را به صورت تکراری مرور می‌کند و با در نظر گرفتن احتمال تعلق کلمه به یک موضوع و احتمال ایجاد سند توسط یک موضوع، کلمه را دوباره به یک موضوع اختصاص می‌دهد. مدل‌های ان ال پی به افراد کمک می‌کنند تا ارتباط موثرتری با رایانه‌ها و ماشین‌ها برقرار کنند و فناوری را برای همه در دسترس‌تر می‌کنند.