مقدمة
داخل الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي)، يعد تحليل النصوص جزءا فرعيا من معالجة اللغة الطبيعية (NLP) الذي يمكن الآلات من استخراج المعنى والبنية والرؤى من النص غير المنظم. تستخدم المؤسسات تحليل النصوص لتحويل ملاحظات العملاء، وتذاكر الدعم، والعقود، ومنشورات وسائل التواصل الاجتماعي إلى معلومات استخباراتية قابلة للتنفيذ.
تطورت تقنيات معالجة وتحليل النص على مدى سنوات عديدة، من حسابات إحصائية بسيطة تعتمد على تكرار المصطلحات إلى نماذج لغوية تعتمد على المتجهات التي تلخص المعنى الدلالي. بعض حالات الاستخدام الشائعة لتحليل النصوص تشمل:
- استخراج المصطلحات الرئيسية: تحديد الكلمات والعبارات المهمة في النص، للمساعدة في تحديد المواضيع والمواضيع التي يناقشها.
- اكتشاف الكيانات: تحديد الكيانات المسماة المذكورة في النص؛ على سبيل المثال، الأماكن، الأشخاص، المواعيد، والمنظمات.
- تصنيف النصوص: تصنيف المستندات النصية بناء على محتواها. على سبيل المثال، تصفية البريد الإلكتروني كبريد مزعج أو غير مزعج.
- تحليل المشاعر: شكل معين من تصنيف النص الذي يتنبأ بمشاعر النص - على سبيل المثال، تصنيف منشورات وسائل التواصل الاجتماعي إلى إيجابية أو محايدة أو سلبية.
- تلخيص النص: تقليل حجم النص مع الحفاظ على نقاطه البارزة. على سبيل المثال، إنشاء ملخص قصير من فقرة واحدة من مستند متعدد الصفحات.
تحليل النصوص يمثل تحديا لأن اللغة معقدة، وتجد الحواسيب صعوبة في فهمها. في النهاية، تعتمد جميع تقنيات تحليل النصوص على الحاجة لاستخراج المعنى من نص اللغة الطبيعية.
Note
نحن ندرك أن الأشخاص المختلفين يحبون التعلم بطرق مختلفة. يمكنك اختيار إكمال هذه الوحدة بتنسيق مستند إلى الفيديو أو يمكنك قراءة المحتوى كنص وصور. يحتوي النص على تفاصيل أكبر من مقاطع الفيديو ، لذلك في بعض الحالات قد ترغب في الإشارة إليه كمادة تكميلية لعرض الفيديو.