المعالجة باللغات الطبيعية هي مجال في الذكاء الاصطناعي يهتم بتطوير تقنيات وأدوات لتمكين الحواسيب من فهم وتحليل اللغة الطبيعية التي يستخدمها البشر في التواصل مثل اللغة الإنجليزية والعربية وغيرها. يتضمن ذلك مهام مثل تحويل النص إلى صيغة قابلة للتحليل، وفهم النص وتحديد معانيه، واستخراج المعلومات والعلاقات بين الجمل والكلمات. يتم استخدام المعالجة باللغات الطبيعية في تطبيقات مثل الترجمة الآلية، والتحليل اللغوي، والتعرف على الكلام، والتوليف النصي.
تعتبر معالجة اللغات الطبيعية (NLP) مجالًا حيويًا في عالم التكنولوجيا والذكاء الاصطناعي، حيث تساعد في فهم وتحليل وتوليد اللغة الطبيعية بشكل أوتوماتيكي. وتستخدم NLP في العديد من التطبيقات مثل ترجمة اللغة، والتحليل اللغوي للنصوص، والاستجابة الآلية للاستفسارات.
وفي هذه الورشة الأونلاين، ستتعرف على بعض المفاهيم الأساسية لمعالجة اللغات الطبيعية،
سنقدم ورشة اون لاين تتحدث عن بعض مفاهيم معالجة اللغات الطبيعية ودمج هذه المفاهيم مع تصميم شات بوت باستخدام dialog flow ووصل هذا الشات بوت مع فيس بوك.Dialog flow (المعروف سابقًا باسم API.AI) هو إطار عمل لتطوير روبوت الدردشة المملوك لشركة Google. يتم استخدامه لمعالجة اللغة الطبيعية باستخدام التعلم الآلي.
ويقصد باللغات الطبيعية هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي الذي يتعامل مع تحليل وفهم وتوليد اللغات التي يستخدمها البشر بشكل طبيعي من أجل التفاعل مع أجهزة الكمبيوتر في السياقات المكتوبة والمنطوقة باستخدام لغات بشرية طبيعية بدلاً من لغات الكمبيوتر. سنتحدث عن محتويات Dialog flow وتعريف كل منها واستخدامها في تصميم Chatbot
Agent : يمكن وصف الوكلاء على أنهم التطبيق الذي أنشأناه على Dialog flow والذي يحمل تعريفًا للنوايا والكيانات وقاعدة المعرفة والوفاء وما إلى ذلك. يمكننا تصدير ملف zip الخاص بالوكيل .
Intents : ما يريد المستخدم فعله يسمى النية ، أي نية المستخدم . النوايا هي ما يريد المستخدم فعله ، وليس ما نفعله بهذه المعلومات أو كيف نرد. تحتوي النوايا على العديد من الأشياء مثل السياقات والأحداث وعبارات التدريب والاستجابات وما إلى ذلك.
Entities : لإكمال مهمة ، قد نحتاج إلى بعض البيانات من المستخدم. على سبيل المثال ، بالنسبة لحجز الرحلة ، نحتاج إلى المصدر والوجهة والتاريخ وما إلى ذلك. وتسمى هذه الكيانات.
Chatbot: هي أحد أدوات Google Cloud (هي مبادرة من Google لتقديم خدمات الحوسبة السحابية للعملاء)، مدعوم بالذكاء الاصطناعي يمكنه الإجابة على الأسئلة تلقائيًا . تساعد هذه الأداة تساعد على إنشاء smart chatbot ( هي للرد على استفسارات الناس والعملاء ) أي تصميم محادثات تفاعلية ، الغرض الرئيسي هو إشراك العملاء وجمع المعلومات القيمة.
سنتكلم عن معالجة اللغات الطبيعية لصنع Chatbot للرد على الزبائن من الخطوات التالية:
- انشاء agent + تسميتها + وتعيين اللغة والمنطقة (هي لبرمجة المحادثة )
- تجهيز intents كل واحدة تحتوي على الأسئلة والاجوبة المتوقعة، وكل Intents تحتوي على Entities وتعيين خيارات النظام (system) .
- التعرف على prebuilt agents ( وكلاء سابقين ) التي تمكننا من انشاء Chatbot يتوقع الاسئلة والاجوبة لكل عميل بناءً على عملاء سابقين او data set سابقة.
- أهمية Chatbot في Online shopping للعملاء، سيظهر الاسئلة المتوقعة + استيراد prebuilt agents بشكل جاهز.
- عند الدخول الى agent يظهر المتطلبات (intents + entities)، من خلال ذلك تخصيص الأسئلة والأجوبة المتوقعة و نستطيع إنشاء intent جديدة .
- Knowledge base أي تحميل قاعدة معرفية جاهزة ( text\HTML ) لتفعيلها من قائمة الاعدادات وتعيين Enable beta features and APl’s يحتوي على تجربة جاهزة .
- وكيفية جلب المعلومات من أي موقع وتجريبها على ماسنجر، مع نسخ الرابط عند انشاء قاعدة جديدة.
- سنتعرف على كيفية استخدام fulfillment عند انشاء المحادثات وربطها بويب وفيسبوك من خلال اضافة response وتعيين الموقع.
- و small talk لتخصيص الأسئلة القصيرة.
- Documentation معلومات عن Dialog flow
المراجع
