معالجة اللغة الطبيعية (NLP) هي مجال دراسة يركز على التفاعل بين البشر وأجهزة الكمبيوتر باستخدام اللغة الطبيعية. يتضمن مهامًا مختلفة مثل التعرف على الكلام وتحليل المشاعر والترجمة الآلية وتلخيص النص. أثر ظهور نماذج المحولات التوليدية المدربة مسبقًا (GPT) بشكل كبير على تطوير تطبيقات البرمجة اللغوية العصبية.
تطبيقات GPT في معالجة اللغة الطبيعية NLP
فيما يلي بعض تطبيقات GPT في معالجة اللغة الطبيعية:
- ترجمة اللغة: أظهرت نماذج GPT إمكانات كبيرة في مهام ترجمة اللغة. من خلال ضبط نموذج GPT مُدرَّب مسبقًا ، يمكن تدريبه على الترجمة بين اللغات. يمكن للنموذج أن يتعلم الفروق الدلالية والنحوية للغات المختلفة ويمكن أن يترجمها بدقة عالية.
- روبوتات المحادثة: يمكن استخدام نماذج GPT لبناء روبوتات محادثة يمكنها التفاعل مع المستخدمين باستخدام لغة طبيعية. من خلال تدريب النموذج على مجموعة بيانات كبيرة من بيانات المحادثة ، يمكنه تعلم إنشاء استجابات متماسكة وذات صلة لإدخالات المستخدم.
- تلخيص النص: يمكن استخدام نماذج GPT لإنشاء ملخصات للنصوص الطويلة. يمكن للنموذج تحديد أهم الجمل والعبارات في النص وإنشاء ملخص موجز يجسد جوهر النص الأصلي.
- تحليل المشاعر: يمكن استخدام نماذج GPT لتحليل المشاعر في النص. من خلال تدريب النموذج على مجموعة بيانات كبيرة من البيانات المصنفة ، يمكن أن يتعلم التعرف على المشاعر في جزء من النص وتصنيفه على أنه إيجابي أو سلبي أو محايد.
- الإجابة على الأسئلة: يمكن استخدام نماذج GPT لبناء أنظمة للإجابة على الأسئلة. من خلال تدريب النموذج على مجموعة بيانات مكونة من أزواج من الأسئلة والأجوبة ، يمكنه تعلم إنشاء إجابات دقيقة لأسئلة المستخدم.
- إنشاء النص: يمكن استخدام نماذج GPT لإنشاء أجزاء نصية جديدة. من خلال تدريب النموذج على مجموعة بيانات من النص ، يمكنه تعلم إنشاء نص مشابه في الأسلوب والمحتوى للنص الأصلي.
