الإعلام الآلي — الذكاء الاصطناعي: معالجة اللغات الطبيعية (NLP) — الثالثة ثانوي (شعب علمية) — بكالوريا — المنهاج الجزائري

الإعلام الآلي — الذكاء الاصطناعي: معالجة اللغات الطبيعية (NLP)

المحتوى العلمي

معالجة اللغات الطبيعية (Natural Language Processing) هي فرع من الذكاء الاصطناعي يهتم بتفاعل أجهزة الحاسوب مع اللغة البشرية. تشمل مهام NLP: التقسيم (Tokenization) حيث يتم تقسيم النص إلى وحدات صغيرة مثل الكلمات وإزالة كلمات التوقف (Stop Words Removal) والتجذيع (Stemming) وإرجاع الكلمات لأصلها (Lemmatization) ووسم أجزاء الكلام (POS Tagging) والتعرف على الكيانات المسماة (NER) وتحليل المشاعر (Sentiment Analysis). تقنيات تمثيل النص تشمل Bag of Words وTF-IDF وWord Embeddings مثل Word2Vec. النماذج الحديثة تعتمد على المحولات (Transformers) مثل BERT وGPT. تطبيقات NLP تشمل الترجمة الآلية وتلخيص النصوص وبرامج الدردشة (Chatbots) وتصنيف النصوص. تستخدم مكتبات مثل NLTK وspaCy وTransformers.

أمثلة تطبيقية

مثال: بناء مصنف للمشاعر (إيجابي/سلبي) باستخدام TF-IDF وNaive Bayes. أولا نقوم بتقسيم النصوص إلى كلمات ثم حساب TF-IDF لكل كلمة ثم تدريب المصنف على نصوص مصنفة مسبقا. بعد التدريب يمكن للمصنف تحديد ما إذا كانت الجملة الجديدة تحمل مشاعر إيجابية أم سلبية. التطبيق يستخدم في تحليل آراء العملاء وتغريدات تويتر.

تمارين

التمرين الأول: اشرح الفرق بين التجذيع (Stemming) وإرجاع الكلمات لأصلها (Lemmatization) مع أمثلة.
التمرين الثاني: اشرح كيفية عمل تقنية TF-IDF في تمثيل النصوص.
التمرين الثالث: صمم مخططا معماريا بسيطا لنظام chatbot يجيب على أسئلة المستخدمين حول منهاج الثانوي الجزائري.