پردازش زبان طبیعی

زمان تخمینی مطالعه: 17دقیقه 

پردازش زبان طبیعی NLP سرنام (Natural Language Processing) زمینه‌ای از علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی است که به بررسی و تفسیر زبان طبیعی انسان می‌پردازد. هدف اصلی پردازش زبان طبیعی، امکان برقراری ارتباط موثر بین کامپیوتر و انسان با استفاده از زبان طبیعی است. در پردازش زبان طبیعی، سعی می‌شود به ماشین‌ها اجازه داده شود تا متوجه مفهوم و ساختار جملات زبان طبیعی، تشخیص الفاظ کلیدی و اجزای جمله، استخراج اطلاعات و معنا از متن، ترجمه ماشینی، خلاصه‌سازی متن، تولید خودکار متن و پاسخ به سوالات مطرح شده توسط انسان شوند.

برای دست‌یابی به این اهداف، در پردازش زبان طبیعی مجموعه‌ای از روش‌ها، الگوریتم‌ها و تکنیک‌های مختلف استفاده می‌شود. این فرآیند شامل استفاده از قواعد گرامری، الگوریتم‌های استخراج اطلاعات، مدل‌های آماری، شبکه‌های عصبی عمیق و همچنین ترکیبی از این روش‌ها می‌شود. با پیشرفت تکنولوژی و روش‌های پردازش زبان طبیعی، بسیاری از کاربردهای مهم و کاربردی این حوزه به مرحله تکامل رسیده‌اند، به طوری که شاهد استفاده از آن‌ها در سیستم‌های تحلیل متن، تشخیص احساسات، سیستم‌های پرسش و پاسخ، ترجمه ماشینی، پردازش گفتار، خلاصه‌سازی متن و بسیاری از فعالیت‌های دیگر مرتبط با هوش مصنوعی و علوم کامپیوتر هستیم.

چرا پردازش زبان طبیعی اهمیت دارد؟

به دلایل مختلفی مبنی بر مهم بودن پردازش زبان طبیعی می‌توان استناد کرد که برخی از آن‌ها به شرح زیر هستند:

تسهیل ارتباطات بین انسان و کامپیوتر: پردازش زبان طبیعی با تبدیل زبان انسانی به زبان قابل فهم برای کامپیوتر، ارتباطات بین انسان و سیستم‌های کامپیوتری را تسهیل می‌کند. این امر باعث می‌شود تا کاربران بتوانند به راحتی و به شکل طبیعی با سیستم‌ها تعامل کنند، بدون اینکه نیاز به یادگیری زبان‌های برنامه‌نویسی خاص داشته باشند.

تسهیل دسترسی به اطلاعات: با استفاده از پردازش زبان طبیعی می‌توان از حجم عظیمی از اطلاعات موجود در متن‌ها بهره برد. این فناوری به تحلیل و استخراج اطلاعات از متون کمک می‌کند و امکاناتی مانند جستجوی پیشرفته، خلاصه‌سازی خودکار، ترجمه ماشینی و استخراج اطلاعات از متن را فراهم می‌کند. این امر به کاربران اجازه می‌دهد تا به طور سریع و دقیق به اطلاعات مورد نیاز خود دسترسی پیدا کنند. به طور کلی، فرآیند تسهیل دسترسی به اطلاعات در پردازش زبان طبیعی شامل مجموعه‌ای از فعالیت‌ها و تکنیک‌ها است که به منظور بهبود و سهولت در دسترسی به اطلاعات در متون و سند‌های زبان طبیعی استفاده می‌شود.

تحلیل و فهم کلان داده‌ها: در دنیای امروز، حجم زیادی از داده‌ها و اطلاعات وجود دارد. پردازش زبان طبیعی به تحلیل و فهم این داده‌های بزرگ کمک می‌کند و الگوها، روابط و اطلاعات مفید را در داده‌ها شناسایی می‌کند. این فناوری به تجزیه و تحلیل متن‌ها، خوشه‌بندی اسناد، تحلیل احساسات و تشخیص الگوهای رفتاری کمک می‌کند و در تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده‌ها ارزشمند است. فرآیند تحلیل و فهم کلان داده‌ها در پردازش زبان طبیعی شامل مجموعه‌ای از فعالیت‌ها و الگوریتم‌ها است که به منظور استخراج اطلاعات معنایی و ساختاری از متن‌ها و سند‌های زبان طبیعی انجام می‌شود. این فرآیند به منظور تبدیل داده‌های متنی به یک قالب قابل فهم و قابل استفاده برای تحلیل و پردازش بیشتر ارائه می‌شود.

ارتقای تجربه کاربری: پردازش زبان طبیعی می‌تواند تجربه کاربری را در سیستم‌ها و برنامه‌ها بهبود ببخشد. با استفاده از پردازش زبان طبیعی، می‌توان سیستم‌ها را قادر به درک و پاسخ به دستورات و سوالات کاربران کرد و تعامل کاربری را ساده‌تر و طبیعی‌تر ساخت. این امر به کاربران اجازه می‌دهد تا به طور راحت‌تر با سیستم‌ها تعامل کنند و از تجربه بهتری برخوردار شوند.

کاربردهای پردازش زبان طبیعی در حوزه متن

پردازش زبان طبیعی در حوزه متن، کاربردهای گسترده‌ای دارد. برخی از کاربردهای اصلی پردازش زبان طبیعی در این حوزه به شرح زیر است:

1. تحلیل و خلاصه‌سازی متن: پردازش زبان طبیعی می‌تواند به تحلیل و استخراج اطلاعات از متن‌های بلند کمک کند. این فرآیند شامل شناسایی کلمات کلیدی، تشخیص موضوعات، تحلیل ساختار جملات و خلاصه‌سازی متن است. این کاربرد در خلاصه‌‌سازی خودکار متن، خلاصه‌سازی خبر و مقاله و در کاربردهای مانند جستجوی اطلاعات و استخراج دانش مفید مورد استفاده قرار می‌گیرد.
2. تحلیل احساسات: پردازش زبان طبیعی می‌تواند به تحلیل احساسات و نظرات موجود در متن کمک کند. با استفاده از الگوریتم‌های پردازش زبان، می‌توان احساسات مثبت، منفی و خنثا را در متن شناسایی کرد. این کاربرد در تحلیل نظرات کاربران، پیش‌بینی رفتار مشتریان، ارزیابی محصولات و خدمات نقش مهمی در افزایش سطح رضایت‌مندی کاربران دارد.
3. ترجمه ماشینی: پردازش زبان طبیعی می‌تواند در ترجمه ماشینی بین زبان‌های مختلف به عنوان یک ابزار قدرتمند استفاده شود. این موضوع شامل ترجمه متن‌های کوتاه و بلند، ترجمه وب‌سایت‌ها، ترجمه مستندات فنی و غیره است. این فرآیند چند مرحله‌ای است، به طوری که ابتدا، فرآیند تجزیه و تحلیل ساختار جمله انجام می‌شود تا عناصر گرامری مانند فعل، اسم، صفت، حرف اضافه و غیره شناسایی شود. در مرحله بعد، ترجمه و معادل‌سازی واژگان انجام می‌شود، فرآیند رفع ابهامات و ترجمه معنایی انجام می‌شود، پس‌پردازش و بهینه‌سازی ترجمه انجام می‌شود، پیش‌پردازش متن که شامل توکن‌بندی، حذف علائم نگارشی زائد، تنظیم حروف بزرگ و کوچک، حذف کلمات از لغت‌نامه‌ها و تبدیل کلمات به شکل اصلی یا ریشه است، انجام می‌شود. ترجمه ساختاری انجام می‌شود و در نهایت مرحله بهبود کیفیت ترجمه انجام می‌شود.
4. پردازش گفتار: پردازش گفتار به فرآیندی اشاره دارد که در آن صوت یا گفتار به متن تبدیل می‌شود. در این فرآیند، الگوریتم‌ها و تکنیک‌های NLP برای تشخیص و شناسایی الگوها و ویژگی‌های گفتار استفاده می‌شوند. سپس، متن حاصل از تبدیل گفتار به متن، مورد پردازش و تحلیل زبانی قرار می‌گیرد تا اطلاعات مفهومی و ساختاری موجود در گفتار استخراج شود. این استخراج اطلاعات می‌تواند شامل تشخیص کلمات و عبارات، تجزیه ساختار جملات و ترجمه به زبان دیگر باشد.
5. پرسش و پاسخ: پردازش زبان طبیعی می‌تواند در سیستم‌های پرسش و پاسخ به سوالات مطرح شده توسط کاربران کمک کند. با استفاده از تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی می‌توان سوالات را تفسیر کرده و به طور موثر به آن‌ها پاسخ داد.
6. تحلیل موجودیت‌ها و استخراج اطلاعات: تحلیل موجودیت‌ها و استخراج اطلاعات به فرآیندی اشاره دارد که در آن اجزای معنایی و مفهومی متن تشخیص داده می‌شود. این فرآیند شامل تشخیص و تحلیل موجودیت‌های نامدار مانند افراد، مکان‌ها، سازمان‌ها و مفاهیم وابسته به صنعت و حوزه متن است. با استفاده از روش‌های NLP، موجودیت‌ها شناسایی و برچسب‌گذاری می‌شوند و اطلاعات مفهومی و ویژگی‌های آن‌ها استخراج می‌شود. به‌عنوان مثال، می‌توان اطلاعات مربوط به نام یک شرکت، مکان یک رویداد یا سمت یک فرد را از متن استخراج کرد. این تحلیل و استخراج اطلاعات می‌تواند در بسیاری از کاربردهای NLP مانند استخراج اطلاعات از اخبار، تحلیل رسانه‌های اجتماعی، خلاصه‌سازی متن و سیستم‌های پرسش و پاسخ مورد استفاده قرار بگیرد. به طور کلی، این راهکار در استخراج اطلاعات از متن‌ها مانند تشخیص نام شخص در یک ایمیل، تحلیل محتوای پست‌های اجتماعی و در برنامه‌های مرتبط با تحلیل متن‌های حقوقی و پزشکی مورد استفاده قرار می‌گیرد.
7. استخراج اطلاعات از سند‌ها: استخراج اطلاعات از سند‌ها به فرآیندی اشاره دارد که در آن اطلاعات مفهومی و ساختاری از متن‌ها استخراج می‌شود. در این فرآیند، الگوریتم‌ها و تکنیک‌های NLP برای تحلیل و پردازش متن بهره می‌برند. این فرآیند شامل تشخیص و تجزیه کلمات، تشخیص عبارات و جملات، استخراج معنا و مفهوم، تشخیص ارتباطات بین اجزا و تحلیل ساختاری متن است. به عنوان مثال، از طریق پردازش زبان طبیعی می‌توان اطلاعات مشخصات فردی از یک رزومه استخراج کرد، موضوعات مهم یک مقاله را شناسایی کرد، نظرات کاربران درباره یک محصول را تحلیل کرد و اطلاعات جغرافیایی از یک متن استخراج کرد. استخراج اطلاعات از سند‌ها در بسیاری از حوزه‌ها مانند جستجوی اطلاعات، تحلیل متن، سامانه‌های خبرخوان و مدیریت داده‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد.

پردازش زبان طبیعی چگونه به تشخیص هرزنامه کمک می‌کند

یکی از فناوری‌های مهم و کلیدی که در زمینه تشخیص هرزنامه‌ها (Spam) مورد استفاده قرار می‌گیرد، پردازش زبان طبیعی است. پردازش زبان طبیعی از روش‌ها و رویکردهای مختلفی برای این منظور استفاده می‌کند که برخی از آن‌ها به شرح زیر است:

1. استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین: با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، مدل‌ها قادر به تشخیص هرزنامه‌ها خواهند بود. این مدل‌ها با استفاده از داده‌های آموزشی که شامل هرزنامه‌ها و ایمیل‌های معمولی (غیر هرزنامه) است، یاد می‌گیرند که چگونه الگوها و ویژگی‌های مشخصی را در ایمیل‌ها شناسایی کنند. سپس، با استفاده از این مدل‌ها، می‌توان به صورت خودکار و بر اساس ویژگی‌هایی که در یک ایمیل وجود دارد، تشخیص داد که آیا آن ایمیل هرزنامه است یا خیر.
2. تحلیل ویژگی‌های متنی: پردازش زبان طبیعی به ما امکان می‌دهد تا ویژگی‌های مختلف مستتر در متن‌های موجود در یک ایمیل را استخراج کنیم و آن‌ها را برای تشخیص هرزنامه استفاده کنیم. این ویژگی‌ها شامل مواردی مانند فرکانس کلمات مشخص در ایمیل، طول ایمیل، وجود لینک‌های مشکوک، وجود کلمات کلیدی مرتبط با هرزنامه و غیره است. با استفاده از روش‌های تحلیل زبانی و استخراج ویژگی، می‌توانیم الگوهای مشترک در ایمیل‌های هرزنامه را شناسایی کرده و بر اساس آن‌ها ایمیل‌ها را دسته‌بندی کنیم.
3. استفاده از فیلترهای هرزنامه: با استفاده از پردازش زبان طبیعی می‌توان فیلترهای هوشمندی را برای عبور یا عدم عبور ایمیل‌ها از صندوق پستی ایجاد کرد. این فیلترها می‌توانند بر اساس الگوها، کلمات کلیدی، ساختار جملات و دیگر ویژگی‌های متنی ایمیل‌ها تصمیم بگیرند. با تنظیم این فیلترها، می‌توان ایمیل‌های هرزنامه را تشخیص داده و به صورت خودکار به پوشه هرزنامه منتقل کرد یا آن‌ها راحذف کرد.
4. استفاده از مدل‌های زبانی پیشرفته: با پیشرفت پردازش زبان طبیعی و ظهور مدل‌های زبانی پیشرفته مانند مدل‌های مبتنی بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و ترنسفورمر (Transformer)، توانایی تشخیص هرزنامه بهبود یافته است. این مدل‌ها می‌توانند ساختار و قواعد زبانی پیچیده‌تر را در متن‌ها بشناسند و بر اساس آن‌ها تصمیم‌گیری کنند. علاوه بر ویژگی‌های متنی معمول، این مدل‌ها قادر به درک مفهوم و معنای جملات و ایمیل‌ها هستند که می‌تواند بهبود قابل توجهی در تشخیص هرزنامه داشته باشد.

ترجمه ماشینی به چه صورتی از پردازش زبان طبیعی  استفاده می‌کند؟

ترجمه ماشینی از پردازش زبان طبیعی استفاده می‌کند تا متن یک زبان را به زبان دیگری ترجمه کند. در فرایند ترجمه ماشینی، مدل‌های فوق بر اساس الگوها و قواعد زبانی موجود در داده‌های آموزشی، ساختار جملات و معنای کلمات را درک می‌کنند و سپس با استفاده از این دانش، متن ورودی را به زبان مقصد ترجمه می‌کنند.

در روش‌های ترجمه ماشینی مبتنی بر قواعد، قوانین زبانی و قواعد ترجمه از پیش تعیین شده‌ای استفاده می‌شود. این قوانین به صورت دستی توسط متخصصان زبان و مترجمان تعریف می‌شوند و به مدل ترجمه ماشینی داده می‌شوند. مدل با استفاده از این قوانین، متن را ترجمه می‌کند. این روش معمولا نیازمند تعریف قوانین زبانی برای زبان‌های مختلف است و می‌تواند محدودیت‌هایی در ترجمه داشته باشد.

روش‌های مبتنی بر یادگیری ماشین برای ترجمه ماشینی نیز استفاده می‌شوند. در این روش‌ها، مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از داده‌های آموزشی که شامل جفت جملات معادل در زبان مبدا و زبان مقصد هستند، آموزش داده می‌شوند. این مدل‌ها با تحلیل الگوها و ویژگی‌های مشترک در جفت جملات معادل، قواعد و قوانین ترجمه را خودکار یاد می‌گیرند. سپس با ورودی گرفتن یک جمله در زبان مبدا، مدل جمله معادل در زبان مقصد را تولید می‌کند.

روش‌های مبتنی بر یادگیری ماشین معمولا بر اساس شبکه‌های عصبی عمیق مانند شبکه‌های بازگشتی (RNN) و ترنسفورمر (Transformer) ساخته می‌شوند. این مدل‌ها با توجه به ویژگی‌های مختلف متنی مانند ساختار جملات، کلمات کلیدی و ارتباطات معنایی، قادر به ترجمه متون با دقت بالا هستند. علاوه بر آن، با استفاده از مدل‌های زبانی پیشرفته، می‌توانند مفاهیم و معانی پیچیده‌تر را در ترجمه در نظر بگیرند و ترجمه‌های بهتری ارائه دهند. با توجه به پیشرفت‌های اخیر در زمینه یادگیری عمیق و پردازش زبان طبیعی، ترجمه ماشینی به طور کلی بهبود یافته است، اما هنوز هم ممکن است خطاها و نقص‌هایی در ترجمه‌ها وجود داشته باشد.

چت‌بات‌های گفت‌وگو به چه صورتی از پردازش زبان طبیعی استفاده می‌کند؟

چت بات‌های گفتگو نیز از پردازش زبان طبیعی استفاده می‌کنند تا بتوانند به پرسش‌ها و درخواست‌های کاربران پاسخ دهند و در یک گفت‌وگوی طبیعی با آن‌ها در ارتباط باشند. این بات‌ها به صورت خودکار و بر اساس الگوریتم‌ها و مدل‌های پردازش زبان طبیعی طراحی شده‌اند.

برای شروع، چت بات‌های گفتگو از مدل‌های یادگیری ماشین استفاده می‌کنند که با استفاده از داده‌های آموزشی، قواعد و الگوهای زبانی را یاد می‌گیرند. این مدل‌ها نیز بر پایه شبکه‌های عصبی عمیق مانند شبکه‌های بازگشتی (RNN)، شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)، یا تبدیل‌کننده (Transformer) ساخته می‌شوند. این مدل‌ها با تحلیل الگوها و ویژگی‌های موجود در داده‌های آموزشی، آموزش داده می‌شوند تا بتوانند جملات و پرسش‌ها را درک کرده و پاسخ مناسب را ارائه دهند.

همچنین، برای مقابله با چالش‌هایی مانند مفهوم‌بندی صحیح جملات، تشخیص اهمیت و ترتیب کلمات و درک معنای کلمات و جملات، چت بات‌های گفتگو معمولا از تکنیک‌های پیشرفته‌تری استفاده می‌کنند. به عنوان مثال، می‌توانند از شبکه‌های ترنسفورمر استفاده کنند که توانایی درک ارتباطات طولانی بین کلمات را دارند و معماری‌هایی مثل مکانیزم توجه (attention mechanism) را مورد استفاده قرار دهند.  همچنین، برای بهبود تجربه کاربری، برخی از چت بات‌های گفتگو از تکنیک‌هایی مانند تولید پاسخ با استفاده از مدل‌های زبانی مبتنی بر یادگیری تقویتی (reinforcement learning) و یا بهینه‌سازی بر اساس اهداف (objective-based optimization) نیز استفاده می‌کنند.

فرآیند انجام تحلیل احساسات در پردازش زبان طبیعی به چه صورتی است؟

تجزیه و تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) یکی از مهم‌ترین و پر کاربرد‌ترین کاربردهای پردازش زبان طبیعی در حال حاضر است که به بررسی و تحلیل احساسات و نظرات موجود در متون می‌پردازد. در این فرایند، مدل‌های پردازش زبان طبیعی سعی می‌کنند احساسات مثبت، منفی یا بی‌طرف موجود در جملات یا متون را تشخیص دهند. مدل‌های فوق برای تجزیه و تحلیل احساسات از مجموعه‌ای از روش‌ها و الگوریتم‌ها استفاده می‌کنند. برخی از این روش‌ها به شرح زیر هستند:

روش‌های مبتنی بر ویژگی‌ها (Feature-based Methods): روش‌های فوق از ویژگی‌ها و الگوهای موجود در متن‌ها برای تحلیل و پردازش استفاده می‌کنند. این روش‌ها بر اساس استخراج و تفسیر ویژگی‌های زبانی مانند ترتیب و تکرار واژگان، عبارات و جملات، ساختار نحوی و دستور زبان استوار هستند. با استفاده از این روش‌ها، ویژگی‌های متن شناسایی، تحلیل و استخراج می‌شوند و اطلاعات مفهومی و ساختاری موجود در آن‌ها استخراج می‌شود. روش‌های مبتنی بر ویژگی‌ها می‌توانند شامل بردارهای ویژگی، شبکه‌های عصبی مصنوعی، روش‌های ماشین برداری و الگوریتم‌های یادگیری ماشین باشند. این روش‌ها در بسیاری از بخش‌های NLP مانند تشخیص اسناد متنی، تحلیل احساسات، تشخیص ارتباطات وابستگی و ترجمه ماشینی مورد استفاده قرار می‌گیرند.

روش‌های مبتنی بر واژگان (Lexicon-based Methods): در روش فوق از واژگان و اطلاعات لغوی در متن‌ها برای تحلیل و پردازش استفاده می‌کنند. این روش‌ها شامل استفاده از فهرست واژگان، دیکشنری‌ها، فرهنگ لغت و پایگاه داده‌های واژگانی می‌شوند. با استفاده از این روش‌ها، واژگان در متن شناسایی، تحلیل و استخراج می‌شوند و معانی آن‌ها مورد تفسیر قرار می‌گیرد. روش‌های مبتنی بر واژگان می‌توانند شامل تطبیق الگوهای واژگانی، تحلیل معنای واژگان، تشخیص ارتباط وابستگی واژگانی و همچنین ترجمه و تولید متن بر اساس واژگان باشند. این روش‌ها در بسیاری از بخش‌های NLP مانند خلاصه‌سازی متن، خوشه‌بندی واژگانی، تحلیل احساسات و استخراج اطلاعات مفهومی مورد استفاده قرار می‌گیرند.

روش‌های مبتنی بر شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Learning-based Methods): در این روش، شبکه‌های عصبی عمیق مانند شبکه‌های بازگشتی (RNN) و تبدیل‌کننده (Transformer) برای تجزیه و تحلیل احساسات استفاده می‌شوند. این مدل‌ها ساختار جملات را در نظر می‌گیرند و با استفاده از لایه‌های پردازش زبانی عمیق، احساسات را تشخیص می‌دهند.

روش‌های مبتنی بر یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning-based Methods): در این روش، مدل‌ها بدون نیاز به برچسب‌های احساسی قبلی آموزش می‌بینند و با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت، سعی در خوشه‌بندی و تفکیک احساسات مثبت و منفی می‌کنند. به عنوان مثال، می‌توان از الگوریتم‌های خوشه‌بندی مانند K-means یا DBSCAN استفاده کرد.

در عمل، برخی از روش‌ها از ترکیبی از این الگوریتم‌ها و روش‌های دیگر استفاده می‌کنند تا نتایج بهتری در تجزیه و تحلیل احساسات به دست آید. همچنین، برای دست‌یابی به دقت بیشتر در تشخیص احساسات، ممکن است نیاز به داده‌های آموزشی برچسب‌دار (Supervised Training) باشد که توسط متخصصان برچسب‌گذاری شده‌اند. در نهایت، مدل‌های تجزیه و تحلیل احساسات با توجه به ویژگی‌های مختلف متن، مانند کلمات کلیدی، ساختار جملات، معنای کلمات و روابط بین کلمات، برچسب‌های احساسی را نسبت می‌دهند و احساس کلی موجود در متن را تشخیص می‌دهند. این اطلاعات می‌توانند در تحلیل نظرات کاربران و برنامه‌ریزی استراتژی‌های تجاری و بسیاری از کاربردهای دیگر مورد استفاده قرار بگیرند.

خلاصه‌سازی متن به چه صورتی از پردازش زبان طبیعی استفاده می کند؟

خلاصه‌سازی متن (Text Summarization) چند وقتی است مورد توجه شرکت‌ها قرار گرفته که مبتنی بر پردازش زبان طبیعی  است. این مفهوم به درک و خلاصه‌سازی محتوای یک متن با استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های NLP می‌پردازد. در واقع، هدف خلاصه‌سازی متن تولید یک نمایش خلاصه و مشخص از مطالب موجود در متن اصلی است. برای خلاصه‌سازی متن، مدل‌ها و الگوریتم‌های پردازش زبان طبیعی از روش‌ها و تکنیک‌های مختلفی استفاده می‌کنند. برخی از این تکنیک‌ها به شرح زیر هستند:

روش‌های مبتنی بر استخراج (Extraction-based Methods): در این روش، جملات یا بخش‌های مهم و معنادار متن اصلی استخراج می‌شوند و به عنوان خلاصه استفاده می‌شوند. این روش از روش‌های استخراج اطلاعات و تحلیل متن استفاده می‌کند تا جملات مهم را مشخص کند. به‌عنوان مثال، این روش می‌تواند از الگوریتم‌های تشدیدکننده جملات (Sentence Ranking)، الگوریتم‌های مبتنی بر تکرار و الگوریتم‌های احتمالاتی استفاده کند.

روش‌های مبتنی بر انتزاع (Abstraction-based Methods): در این روش، خلاصه با تولید جملات جدید و مشخص کردن جنبه‌های کلیدی متن اصلی ایجاد می‌شود. این روش از الگوریتم‌های تولید متن و ترکیب جملات استفاده می‌کند تا جملات جدیدی با کیفیت و معنای مشابه با متن اصلی تولید کند. این روش ممکن است از تکنیک‌های مانند ترجمه ماشینی و شبکه‌های ترنسفورمر استفاده کند.

روش‌های ترکیبی (Hybrid Methods): در این روش، از ترکیب روش‌های استخراج و تولید برای خلاصه‌سازی استفاده می‌شود. به عنوان مثال، ابتدا جملات مهم و جنبه‌های کلیدی از متن استخراج می‌شوند و سپس با تولید جملات جدید، خلاصه نهایی تولید می‌شود. این روش تلاش می‌کند به مزایای هر دو روش استخراج و تولید بهره‌برداری کند و خلاصه‌ای کامل‌تر و با کیفیت‌تر ایجاد کند.

در تمام این روش‌ها، مدل‌های پردازش زبان طبیعی با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی عمیق، اطلاعات متنی را تجزیه و تحلیل می‌کنند، وابستگی‌ها و الگوها را استخراج می‌کنند و سپس خلاصه‌ای مختصر و معنادار را ایجاد می‌کنند. این مدل‌ها معمولا با استفاده از مجموعه‌های آموزشی که شامل متون و خلاصه‌های مربوطه است، آموزش دیده و پارامترهای خود را بهینه می‌کنند تا بتوانند خلاصه‌های متنی را برای متون جدید تولید کنند. همچنین، برای بهبود کیفیت خلاصه‌سازی متن، مدل‌های NLP می‌توانند از تکنیک‌هایی مانند توجه (Attention)، مکانیزم‌های ترنسفورمر، شبکه‌های بازگشتی (Recurrent Neural Networks) و شبکه‌های پیچشی (Convolutional Neural Networks) استفاده کنند.

بخوانید: حمله مرد میانی (Man-in-the-Middle) چیست ؟