پردازش متن چیست، چگونه پیاده‌سازی می‌شود و چه کاربردهایی دارد؟

پردازش متن در حوزه پردازش زبان طبیعی 

همان‌گونه که اشاره کردیم، پردازش متن به معنای پردازش داده‌های متنی به‌صورت دقیق و ساختاری است. در این روش، داده‌های متنی به‌عنوان یک سری کاراکتر یا کلمات به‌صورت رشته‌های متنی در نظر گرفته می‌شوند و از ابزارها و تکنیک‌هایی مانند جست‌وجوی الگو، تجزیه‌و‌تحلیل نحوی و غیره برای پردازش آن‌ها استفاده می‌شوند. 

در این روش، داده‌های متنی به‌عنوان زبان طبیعی در نظر گرفته می‌شوند و متخصصان پردازش زبان طبیعی از تکنیک‌هایی مثل تحلیل گرامری، تشخیص مولفه‌های زبانی، تحلیل احساسات، تشخیص موضوع و غیره برای پردازش داده‌ها استفاده می‌شوند. به‌طور کلی، پردازش متن بیشتر در مورد پردازش داده‌های متنی به‌صورت دقیق و ساختاری است تا پردازش زبان طبیعی بتواند به درک زبان طبیعی و درک مفاهیم آن بپردازد. 

پردازش متن در چه صنایعی مورد استفاده قرار می‌گیرد؟

پردازش متن در سال‌های اخیر به‌دلیل کاربردهای مختلفی که دارد به یکی از حوزه‌های مهم در علوم کامپیوتر تبدیل شده است. برخی از کاربردهای این فناوری در صنایع مختلف به‌شرح زیر است: 

• صنعت فناوری اطلاعات: در این صنعت، پردازش متن و پردازش زبان طبیعی برای جست‌وجو و استخراج اطلاعات از متون، پاسخ‌دهی به پرسش‌های متنی، تحلیل احساسات کاربران و تشخیص موضوع متون مورد استفاده قرار می‌گیرند.
• صنعت خدمات مالی: در این صنعت، پردازش متن برای تحلیل اخبار و رویدادهای مالی، پیش‌بینی قیمت‌های بازار، تحلیل اسناد قانونی و تشخیص تقلب مالی استفاده می‌شوند.
• صنعت بهداشت و پزشکی: در این صنعت، پردازش متن برای تحلیل گزارشات پزشکی، تشخیص بیماری‌ها و ایجاد سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری برای پزشکان مورد استفاده قرار می‌گیرند.
• صنعت خدمات مشتریان: در این صنعت، پردازش متن برای پاسخ‌گویی به پرسش‌ها و شکایات مشتریان، تحلیل احساسات مشتریان و پیشنهاد محصولات و خدمات به مشتریان استفاده می‌شوند.
• صنعت بازیابی اطلاعات: در این صنعت، پردازش متن و پردازش زبان طبیعی برای بازیابی اطلاعات از پایگاه‌های داده، تحلیل موضوعی مقالات علمی، ترجمه ماشینی و خلاصه‌سازی متون مورد استفاده قرار می‌گیرند.

یکی دیگر از کاربردهای مهم پردازش متن، در صنعت بازاریابی است. به‌طوری که تیم‌های بازاریابی دیجیتال قادر هستند از مزایای بالقوه این فناوری به بهترین شکل استفاده کنند. مزایای شاخص پردازش متن در صنعت بازاریابی را می‌توان به‌شرح زیر توصیف کرد:

• تحلیل احساسات: با استفاده از پردازش متن و پردازش زبان طبیعی، می‌توان احساسات کاربران درباره محصولات و خدمات را تحلیل کرد و نظرات مثبت و منفی آن‌ها را شناسایی کرد. این اطلاعات می‌تواند به‌عنوان بازخورد برای بهبود محصولات و خدمات استفاده شود.
• تشخیص موضوع: با استفاده از پردازش زبان طبیعی، می‌توان موضوعات مورد علاقه و علاقه‌مندی‌های کاربران را شناسایی کرد. با تحلیل این اطلاعات، می‌توان بهترین راه‌های بازاریابی و تبلیغاتی برای هر موضوع خاص را پیدا کرد.
• تحلیل محتوا: می‌توان محتوای تبلیغاتی و مطالب بازاریابی را تحلیل کرد و کمپین‌های بازاریابی را به‌شکل دقیق‌تر پیاده‌سازی کرد. 
• ترجمه ماشینی: فناوری فوق اجازه می‌دهد تا متون بازاریابی و تبلیغاتی را به زبان‌های مختلف ترجمه کرد. در نتیجه شرکت‌های فعال در عرضه بین‌المللی قادر هستند در مقیاس جهانی فعالیت کنند. 
• پاسخ به پرسش‌های مشتری: فناوری مذکور به شرکت‌هایی که بخش‌های ارتباط با مشتریان دارند اجازه می‌دهد به‌صورت خودکار به پرسش‌های مشتریان در شبکه‌های اجتماعی و پلتفرم‌های مختلف پاسخ دهند.
• تحلیل ارجاعات: یکی از کاربردهای جالب توجه این فناوری در ارتباط با تحلیل ترافیک و ارجاعات به بخش‌های مختلف یک وب‌سایت است. به‌طوری که شرکت‌ها می‌توانند بر مبنای این تکنیک به بهبود رتبه‌بندی سایت در موتورهای جست‌وجو بپردازند. 

به‌طور کلی، پردازش متن و پردازش زبان طبیعی به بازاریابان کمک می‌کنند تا بهترین روش‌های بازاریابی را برای محصولات خود پیدا کنند و با مشتریان در ارتباط باشند.

مثالی از پردازش متن در حوزه پردازش زبان طبیعی 

یک مثال جالب از کاربرد پردازش متن، سامانه خودکار پاسخ‌گویی گوگل به پرسش‌های مطرح‌شده توسط کاربران در موتور جست‌وجوی این شرکت است. این سامانه با استفاده از روش‌های پردازش متن و پردازش زبان طبیعی به پرسش‌های مطرح‌شده توسط کاربران پاسخ می‌دهد. به‌طور مثال، اگر کاربر پرسش «هوا در تهران چطور است؟» را جست‌وجو کند، گوگل با تحلیل متن پرسش، به دنبال کلمات کلیدی مانند «هوا» و «تهران» می‌گردد و با استفاده از داده‌های هواشناسی، پاسخی به پرسش کاربر ارائه می‌دهد. این سامانه به‌صورت خودکار و بدون نیاز به مداخله انسانی، به پرسش‌های کاربران پاسخ می‌دهد و از توانایی‌های پردازش متن و پردازش زبان طبیعی استفاده می‌کند. البته، پردازش متن در سامانه‌های دیگری نیز قابل استفاده است که از مهم‌ترین آن‌ها به موارد زیر باید اشاره کرد: 

• سامانه‌های پاسخگویی خودکار: سامانه‌های پاسخگویی خودکار مانند سیری، الکسا و کورتانا از پردازش متن و پردازش زبان طبیعی به‌شکل گسترده‌ای استفاده می‌کنند تا به پرسش‌های کاربران پاسخ دهند و دستورات کاربران را تفسیر کنند.
• تحلیل احساسات: سامانه‌های تحلیل احساسات مانند Brandwatch و Hootsuite از پردازش متن و پردازش زبان طبیعی برای تحلیل نظرات و احساسات کاربران در شبکه‌های اجتماعی و سایر منابع آنلاین استفاده می‌کنند.
• تحلیل گفتمانی: سامانه‌های تحلیل گفتمانی مانند IBM Watson و RapidMiner از پردازش متن و پردازش زبان طبیعی برای تحلیل تعداد زیادی از متون مانند نظرات کاربران، مقالات، خبرها و غیره استفاده می‌کنند.
• تحلیل متن: سامانه‌های تحلیل متن مانند Aylien و MonkeyLearn از پردازش متن و پردازش زبان طبیعی برای تحلیل متن‌هایی مانند پست‌های وبلاگی، مقالات و ایمیل‌ها استفاده می‌کنند.
• ترجمه ماشینی: سامانه‌های ترجمه ماشینی مانند Google Translate و Microsoft Translator از پردازش متن و پردازش زبان طبیعی برای ترجمه متن‌ها و مکالمات استفاده می‌کنند. 

به‌طور کلی، پردازش متن و پردازش زبان طبیعی در سامانه‌های مختلفی مانند خدمات مشتری، بازیابی اطلاعات، تحلیل داده‌ها، ترجمه، تحلیل احساسات و غیره استفاده می‌شود.

چگونه پردازش متن را با پایتون پیاده‌سازی کنیم؟

پایتون یکی از زبان‌های برنامه‌نویسی قدرتمند است که امکانات فراوانی در زمینه پردازش متن و پردازش زبان طبیعی دارد. خوشبختانه، کتاب‌خانه‌های مختلفی در زمینه پردازش متن در دسترس متخصصان قرار دارد که از مهم‌ترین آن‌ها به موارد زیر باید اشاره کرد: 

NLTK 

NLTK سرنام Natural Language Toolkit، یکی از معروف‌ترین کتابخانه‌های پردازش زبان طبیعی در پایتون است. این کتاب‌خانه امکانات مختلفی برای پردازش متن، تحلیل گرامر، تحلیل احساسات و پردازش واژگان ارائه می‌کند. 

spaCy 

یکی دیگر از کتاب‌خانه‌های پردازش زبان طبیعی در پایتون است. این کتاب‌خانه به‌صورت خودکار تحلیل گرامر و نحوه یافتن واژگان را انجام می‌دهد.

TextBlob 

یک کتاب‌خانه پایتون برای پردازش متن است که امکاناتی مانند تحلیل احساسات، تحلیل گرامر و تحلیل موضوعی را ارائه می‌کند.

Gensim 

یک کتاب‌خانه پایتون در زمینه پردازش زبان طبیعی است که بیشتر برای پردازش متن و تحلیل موضوعی استفاده می‌شود.

TensorFlow 

یکی از کتاب‌خانه‌های محبوب و همه‌کاره مخصوص پایتون است که در زمینه ساخت شبکه‌های عصبی عمیق، پردازش زبان طبیعی و یادگیری ماشین در پایتون مورد استفاده قرار می‌گیرد. این کتاب‌خانه را می‌توان برای ترجمه ماشینی، تحلیل گفتمانی و تحلیل احساسات استفاده کرد.

برای شروع کار با هر یک از این کتاب‌خانه‌ها، بهتر است ابتدا مستندات آن‌ها را مطالعه کنید و سپس با استفاده از مثال‌های موجود، دانش خود را در این زمینه ارتقاء دهید. اکنون، اجازه دهید فرآیند انجام این‌کار را با استفاده از کتاب‌خانه NLTK مورد بررسی قرار دهیم. در این مثال، ما یک متن ساده را به‌عنوان ورودی می‌گیریم و سپس با استفاده از  NLTK، تعداد واژگان و جملات موجود در آن را شمارش می‌کنیم:

import nltk

# دانلود داده های مورد نیاز برای NLTK

nltk.download(‘punkt’)

# متن ورودی

text = “This is a sample sentence. We will use this sentence to count the number of 

words and sentences in it.”

# شمارش تعداد واژگان

word_count = len(nltk.word_tokenize(text))

# شمارش تعداد جملات

sentence_count = len(nltk.sent_tokenize(text))

# چاپ نتیجه

print(“Number of words:”, word_count)

print(“Number of sentences:”, sentence_count)

خروجی مثال بالا به‌صورت زیر خواهد بود:

Number of words: 20

Number of sentences: 2

در این مثال، ابتدا با استفاده از تابع nltk.download داده‌های مربوط به پردازش زبان طبیعی دریافت می‌شوند. سپس، متن ورودی به‌عنوان یک رشته در متغیر text ذخیره می‌شود. با استفاده از تابع nltk.word_tokenize تعداد واژگان موجود در متن شمرده می‌شود و با استفاده از تابع nltk.sent_tokenize تعداد جملات شمرده می‌شود. در نهایت، نتایج به کمک تابع print چاپ می‌شوند.

برای درک بهتر موضوع اجازه دهید مثال پیشرفته‌تری را مورد بررسی قرار دهیم. در این مثال، ما یک متن دلخواه را به‌عنوان ورودی می‌گیریم و سپس با استفاده از  NLTKتحلیل گرامری روی آن انجام می‌دهیم و واژگانی را که فعل هستند استخراج می‌کنیم:

import nltk

# دانلود داده های مورد نیاز برای NLTK

nltk.download(‘punkt’)

nltk.download(‘averaged_perceptron_tagger’)

# متن ورودی

text = “John is eating a delicious cake in the kitchen.”

# تحلیل گرامری متن

tokens = nltk.word_tokenize(text)

tagged = nltk.pos_tag(tokens)

# استخراج فعل ها

verbs = [word for word, tag in tagged if tag.startswith(‘V’)]

# چاپ نتیجه

print(“Verbs:”, verbs)

خروجی مثال بالا به‌صورت زیر خواهد بود:

Verbs: [‘is’, ‘eating’]

در این مثال، ابتدا با استفاده از تابع nltk.download داده‌های مورد نیاز برای پردازش زبان طبیعی دریافت می‌شوند. سپس، متن ورودی به‌عنوان یک رشته در متغیر text ذخیره می‌شود. با استفاده از تابع nltk.word_tokenize تحلیل گرامری متن انجام می‌شود و با استفاده از تابع nltk.pos_tag برچسب‌گذاری برای واژگان موجود در متن انجام می‌شود. سپس، با استفاده از یک لیست توصیف‌کننده برچسب‌های مختلف، فعل‌های موجود در متن استخراج می‌شوند و در نهایت با استفاده از تابع print چاپ می‌شوند.

نحوه پردازش متن با استفاده از کتاب‌خانه SpaCy

همان‌گونه که اشاره کردیم، کتاب‌خانه‌های مختلفی برای پردازش متن در اختیار ما قرار دارند که spaCy و TextBlob دو گزینه محبوب دیگر هستند که امکان استفاده از آن‌ها در پایتون وجود دارد. نحوه استفاده از کتاب‌خانه‌های فوق به‌شرح زیر است:

import spacy

# بارگیری مدل زبانی انگلیسی

nlp = spacy.load(‘en_core_web_sm’)

# متن ورودی

text = “John is eating a delicious cake in the kitchen.”

# تحلیل گرامری متن

doc = nlp(text)

# استخراج فعل ها

verbs = [token.text for token in doc if token.pos_ == “VERB”]

# چاپ نتیجه

print(“Verbs:”, verbs)

خروجی مثال بالا به‌صورت زیر خواهد بود:

Verbs: [‘eating’]

در این مثال، ابتدا با استفاده از تابع spacy.load مدل زبانی انگلیسی برای spaCy بارگیری می‌شود. سپس، متن ورودی به‌عنوان یک رشته در متغیر text ذخیره می‌شود. با استفاده از تابع nlp تحلیل گرامری متن انجام می‌شود و با استفاده از خاصیت pos فعل‌های موجود در متن استخراج می‌شوند و در نهایت با استفاده از تابع print چاپ می‌شوند.

مثالی با TextBlob

from textblob import TextBlob

# متن ورودی

text = “John is eating a delicious cake in the kitchen.”

# تحلیل احساسات متن

blob = TextBlob(text)

sentiment = blob.sentiment

# چاپ نتیجه

print(“Sentiment:”, sentiment)

خروجی مثال بالا به‌صورت زیر خواهد بود:

Sentiment: Sentiment(polarity=0.6, subjectivity=0.9)

در این مثال، ابتدا کتاب‌خانه TextBlob برای پردازش متن بارگیری می‌شود. سپس، متن ورودی به‌عنوان یک رشته در متغیر text ذخیره می‌شود. با استفاده از تابع TextBlob تحلیل احساسات متن انجام می‌شود و نتیجه به‌صورت یک شیء Sentiment با خصوصیت‌های polarity و subjectivity بازگردانده می‌شود. در نهایت با استفاده از تابع print نتیجه چاپ می‌شود.

کدامیک از کتاب‌خانه‌های spaCy یا TextBlob برای پردازش متن مناسب هستند؟

spaCy و TextBlob هر دو کتاب‌خانه‌های بسیار قدرتمندی برای پردازش متن در پایتون هستند، اما هر کدام ویژگی‌ها و محدودیت‌های خود را دارند و برای کاربردهای مختلف ممکن است بهتر یا بدتر باشند. در زیر به برخی از ویژگی‌های مهم هر کتاب‌خانه اشاره می‌کنیم:

spaCy: یکی از مهم‌ترین ویژگی‌های spaCy، سرعت بالای آن در پردازش متن و توانایی استفاده از پردازنده‌های چند هسته‌ای است. spaCy قابلیت پردازش جملات به زبان‌های مختلف را دارد و برای پردازش متن‌های بزرگ و پیچیده بسیار مناسب است. همچنین، spaCy قابلیت تشخیص مولفه‌های زبانی مختلف مانند اسم‌ها، فعل‌ها، صفت‌ها و غیره را دارد که برای تحلیل گرامری متن بسیار مناسب است. برای درک بهتر این مسئله اجازه دهید به مثالی درباره نحوه تشخیص مولفه‌های زبانی با استفاده از spaCy اشاره کنیم.

import spacy

# بارگیری مدل زبانی انگلیسی

nlp = spacy.load(‘en_core_web_sm’)

# متن ورودی

text = “John is eating a delicious cake in the kitchen.”

# تحلیل گرامری متن

doc = nlp(text)

# استخراج مولفه‌های زبانی

for token in doc:

    print(token.text, token.pos_, token.dep_)

خروجی مثال بالا به‌صورت زیر خواهد بود:

John PROPN nsubj

is AUX aux

eating VERB ROOT

a DET det

delicious ADJ amod

cake NOUN dobj

in ADP prep

the DET det

kitchen NOUN pobj

. PUNCT punct

در این مثال، ابتدا با استفاده از تابع spacy.load مدل زبانی انگلیسی برای spaCy بارگیری می‌شود. سپس، متن ورودی به‌عنوان یک رشته در متغیر text ذخیره می‌شود. با استفاده از تابع nlp تحلیل گرامری متن انجام می‌شود و یک شیء Doc بازگردانده می‌شود. سپس، با استفاده از حلقه for، مولفه‌های زبانی مختلفی مانند واژگان، برچسب‌های نحوی و نقش آن‌ها در جمله استخراج و چاپ می‌شوند. در این مثال، برچسب‌های نحوی از مجموعه برچسب‌های Universal Dependencies استفاده شده است.

TextBlob: یکی از ویژگی‌های مهم TextBlob، قابلیت تحلیل احساسات متن است. با استفاده از TextBlob می‌توانید نظرات و متون را به‌صورت خودکار تحلیل کرده و میزان احساسات مثبت، منفی و بی‌طرف آن‌ها را با دقت نسبتا بالا تخمین بزنید. همچنین، TextBlob دارای ویژگی‌هایی مانند تحلیل گرامری و شمارش واژگان و جملات است که برای پردازش متن مفید هستند. یکی از ویژگی‌های شاخص TextBlob، قابلیت تشخیص مولفه‌های زبانی است. با استفاده از TextBlob می‌توانید مولفه‌های زبانی مختلفی مانند اسم‌ها، فعل‌ها، صفت‌ها، قیدها و غیره را تشخیص دهید. برای این کار، می‌توانید از ویژگی tags در شیء TextBlob استفاده کنید. این ویژگی یک فهرست از تاپل‌ها است که هر تاپل شامل دو عنصر است: واژه و برچسب زبانی آن. در زیر یک مثال برای تشخیص مولفه‌های زبانی با استفاده از TextBlob آورده شده است:

from textblob import TextBlob

# متن ورودی

text = “John is eating a delicious cake in the kitchen.”

# ساخت شیء TextBlob

blob = TextBlob(text)

# تشخیص اجزای زبانی

tags = blob.tags

# چاپ نتیجه

print(“Tags:”, tags)

خروجی مثال بالا به‌صورت زیر خواهد بود:

Tags: [(‘John’, ‘NNP’), (‘is’, ‘VBZ’), (‘eating’, ‘VBG’), (‘a’, ‘DT’), (‘delicious’, ‘JJ’), (‘cake’, ‘NN’), (‘in’, ‘IN’), (‘the’, ‘DT’), (‘kitchen’, ‘NN’)]

در این مثال، ابتدا متن ورودی به‌عنوان یک رشته در متغیر text ذخیره می‌شود. سپس، با استفاده از تابع TextBlob یک شیء TextBlob با متن ورودی ایجاد می‌شود. با استفاده از ویژگی tags، تشخیص مولفه‌های زبانی انجام می‌شود و نتیجه به‌صورت یک لیست از تاپل‌ها با واژه‌ها و برچسب زبانی آن‌ها بازگردانده می‌شود. در نهایت با استفاده از تابع print نتیجه چاپ می‌شود.

کلام آخر

همان‌گونه که مشاهده کردید، پردازش متن در پایتون با استفاده از کتاب‌خانه‌های مختلفی که در دسترس قرار دارند، کار سختی نیست و بیشتر به تمرین، به‌کارگیری راهکارهای خلاقانه و تجربه نیاز دارد، اما در مقابل قابلیت‌های شاخصی در اختیار ما قرار می‌دهد که با استفاده از آن‌ها قادر هستیم بخش عمده‌ای از عملیات مربوطه به تحلیل اطلاعات و متون را به‌شکل خودکار انجام دهیم.