تبریز، چهارراه منصور - ساختمان حریر 4، واحد 11

+98 21 1234 5678

پردازش زبان طبیعی (NLP)

پردازش زبان طبیعی (NLP)

تحلیل و فهم متن و گفتار فارسی و انگلیسی؛ دسته‌بندی نظرات، خلاصه‌سازی خودکار، استخراج موجودیت‌ها و موتورهای جستجوی معنایی برای بهره‌برداری از دانش نهفته در متن‌های شما.

هوش مصنوعی

img 1405/06/19

مرور کلی

بخش بزرگی از دانش سازمان‌های ایرانی در قالب متن و گفتار انباشته شده است: تیکت‌های پشتیبانی، نظرات مشتریان در شبکه‌های اجتماعی، قراردادها، گزارش‌های بازدید بازاریابی، ایمیل‌ها و پیام‌های صوتی. پردازش زبان طبیعی همان گنج را باز می‌کند: به کامپیوتر خواندن، فهمیدن و خلاصه‌کردن زبان انسان — فارسی و انگلیسی — را یاد می‌دهد. در داده پرداز مغزهای متفکر، پروژه‌های NLP را روی داده واقعی زبان فارسی می‌سازیم؛ با چالش‌های بومی آن مثل سرهم‌نویسی، تنوع املا و ترکیب فارسی و لاتین در متن‌های روزمره. نتیجه، سامانه‌ای است که حجم انبوه متن را در چند ثانیه به دسته‌های منظم، خلاصه‌های دقیق و پرسش‌های قابل‌پاسخ تبدیل می‌کند؛ کاری که دستی، ماه‌ها طول می‌کشید.

چرا متن، مهم‌ترین دارایی داده‌ای نادیده‌گرفته‌شده است؟

سامانه‌های سازمانی عدد تولید می‌کنند و مدیریت عدد را یاد گرفته است؛ اما متن‌ها بدون ساختار می‌مانند و بی‌استفاده خاک می‌خورند. بررسی‌های صنعتی می‌گوید حدود چهار‌پنجم داده‌های یک سازمان، نیمه‌ساختاریافته یا آزاد است؛ یعنی دقیقاً همان چیزی که رقبای شما هنوز استخراج نکرده‌اند. تحلیل متن، صد مشتری‌ای را که هیچ‌گاه به فرم نظرسنجی پاسخ نداده‌اند می‌شنود، قراردادها را در چند ثانیه اسکن و شرط‌های کلیدی‌شان را بیرون می‌کشد، و هزاران تیکت پشتیبانی را پیش از رسیدن به انسان دسته‌بندی و اولویت‌بندی می‌کند. هرکدام از این‌ها در پروژه‌های واقعی ما تکرار شده و همه از یک جا شروع می‌شوند: از تصمیم آگاهانه که متن، داده درجه‌یک است.

روی متن و گفتار فارسی و انگلیسی چه کارهایی می‌توان کرد؟

کاربرد پرطرفدار اول، دسته‌بندی خودکار و تحلیل احساسات است: مشخص کردن اینکه هر پیام مشتری مثبت است، منفی است یا درباره چیست — برای پایش برند و اولویت‌بندی بحران. کاربرد دوم، خلاصه‌سازی خودکار گزارش‌ها و جلسات است؛ کاربرد سوم، استخراج موجودیت‌ها: بیرون‌کشیدن نام، تاریخ، مبلغ و کدملی از دل متون بی‌ساختار برای ورود به پایگاه داده. کاربرد چهارم، موتور جستجوی معنایی روی دانش سازمان است؛ و کاربرد پنجم، دستیارهای گفتگومحور که به زبان طبیعی پاسخ می‌دهند و می‌توانند در قالب چت‌بات و دستیار مجازی روی سایت و پیام‌رسان‌ها بنشینند.

چه چیزی تحویل می‌گیرید

  • مدل‌های متن فارسی و انگلیسی: آموزش‌دیده روی داده حوزه شما، نه فقط مدل‌های عمومی آماده، با امکان توسعه مدل اختصاصی.
  • خط لوله پردازش اسناد: خوانش خودکار فایل‌ها، تفکیک، پاک‌سازی و استخراج اطلاعات کلیدی به قالب ساخت‌یافته.
  • داشبورد پایش زبان: نمودار حجم، دسته‌ها و روند احساسات در بازه‌های زمانی، قابل اتصال به گزارش‌های تحلیلی موجود.
  • سرویس API: برای تعبیه قابلیت‌های زبانی در سامانه‌ها، سایت یا اپلیکیشن‌های سازمانی.
  • مجموعه داده برچسب‌خورده: دارایی ماندگار شما؛ با مستندات راهنمای برچسب‌گذاری برای ادامه مسیر.
  • گزارش دقت و رفتار مدل: شامل مرزهای خطا و سناریوهایی که مدل باید انسان را دخالت دهد.

مراحل انجام کار

  1. تعریف مسئله و نمونه‌برداری: انتخاب یک مجموعه نمونه واقعی و توافق روی هدف قابل‌سنجش.
  2. آماده‌سازی و نرمال‌سازی متن: یکدست‌سازی املا، جداسازی کلمات فارسی و پرداخت نشانه‌ها.
  3. برچسب‌گذاری و آموزش: ساخت داده آموزشی با کارشناسان دامنه شما و آموزش مدل.
  4. اعتبارسنجی و تنظیم: آزمون دقت روی داده ندیده و اصلاح رفتار مدل در مرزها.
  5. استقرار و اتصال: انتشار سرویس و یکپارچه‌سازی‌اش با فرآیندها در چارچوب اتوماسیون هوشمند سازمان.

فارسی، زبانی که نسخه آماده ندارد

بسیاری از ابزارهای آماده پردازش زبان برای انگلیسی تنظیم شده‌اند و با فارسی واقعی — محاوره‌ای، سرهم، با کلمات لاتین میانی و بدون نقطه‌گذاری — خوب کار نمی‌کنند. پروژه‌های ما از همین‌جا شروع می‌شود که زبان مقصد را جدی بگیریم: ساخت مجموعه داده فارسی، تنظیم مدل‌های چندزبانه روی گویش رایج اینترنتی و سنجش مداوم با نمونه‌های واقعی. اینجاست که تفاوت یک سامانه قابل‌اتکا و یک دموی نمایشی مشخص می‌شود؛ و اگر محتوای متنی شما برای موتورهای جستجو هم اهمیت دارد، می‌توانیم خروجی‌ها را با نگاه سئوی محتوایی هم تنظیم کنیم تا دانش استخراج‌شده به ترافیک و فروش تبدیل شود.

پرسش‌های متداول

مدل‌های زبانی بزرگ جای پروژه اختصاصی NLP را می‌گیرند؟

در بخشی از کاربردها بله، و ما هم از مدل‌های زبانی بزرگ به‌عنوان موتور پروژه استفاده می‌کنیم؛ اما پاسخ خام بدون اتصال به دانش درون سازمان کافی نیست. ترکیب برنده، مدل بزرگ به‌همراه جستجوی معنایی روی پایگاه دانش شماست — الگویی که در پورتال‌های سازمانی هوشمند پیاده‌اش می‌کنیم تا پاسخ‌ها مستند، درون‌سازمانی و قابل‌ردیابی بمانند.

روی صدای فارسی هم کار می‌کنید؟

بله؛ تبدیل گفتار به نوشتار فارسی، همراه با تحلیل محتوای آن، یکی از شاخه‌های پروژه‌های ماست. برای مرکز تماس، جلسات داخلی یا ویزیتوری میدانی، مسیر کامل را پیاده می‌کنیم: از ضبط و انتقال صدا تا متن ساخت‌یافته، دسته‌بندی‌شده و قابل جستجو؛ با در نظر گرفتن محدودیت‌های قانونی ذخیره صدای مشتریان.

داده متنی ما محرمانه است؛ چه تضمینی وجود دارد؟

آموزش و اجرای مدل‌ها روی زیرساخت خودتان یا محیط ابری خصوصی امکان‌پذیر است و قرارداد محرمانگی امضای اولیه همه پروژه‌هاست. در سناریوهای حساس — مثل اسکن قراردادها یا پرونده‌های پزشکی — داده از شبکه شما بیرون نمی‌رود و دسترسی‌ها در سطح نقشه‌های سازمانی محدود می‌شوند.

برای کشف اینکه در متن‌های سازمان شما چه اطلاعات پنهانی وجود دارد، چند نمونه از اسناد و پیام‌هایتان را برای ما بفرستید تا ارزیابی اولیه را رایگان انجام دهیم.

پردازش زبان طبیعی تحلیل متن فارسی دسته‌بندی خودکار متن تحلیل احساسات خلاصه‌سازی خودکار استخراج موجودیت جستجوی معنایی مدل زبانی بزرگ داده‌کاوی متن پردازش گفتار فارسی
اطلاعات خدمت
  • img دسته: هوش مصنوعی

  • img منتشر شده: 1405/06/19

  • img موقعیت: 71

همه خدمات
سایر خدمات