📘 ابزارهای تخصصی پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing | NLP)

در این پست فقط به ابزارها و فناوری‌هایی می‌پردازیم که مخصوص پردازش زبان طبیعی هستند؛
یعنی ابزارهایی که مستقیماً برای درک، تحلیل و تولید زبان انسان (متن و گفتار) استفاده می‌شوند.
با ما همراه باشید. 👇🏽

🔹 ۱️- کتابخانه‌های پایه و کلاسیک
⭐ NLTK
یکی از قدیمی‌ترین و آموزشی‌ترین کتابخانه‌های این حوزه

کاربرد:
● توکن‌سازی (Tokenization)
● ریشه‌یابی (Stemming) و Lemmatization
● تحلیل ساختار جمله
● آموزش مفاهیم پایه NLP
■ بسیار رایج در آموزش دانشگاهی و یادگیری مفهومی

⭐ spaCy
کتابخانه‌ای مدرن و سریع

کاربرد:
● پردازش متن در مقیاس بالا
● شناسایی موجودیت‌های نام‌دار Named Entity Recognition (NER)
● برچسب‌گذاری اجزای گفتار (Part-of-Speech Tagging)
● تجزیه وابستگی (Dependency Parsing)


🔹 ۲️- نمایش عددی متن (Text Representation)

این ابزارها متن را به بردار عددی تبدیل می‌کنند تا مدل‌ها بتوانند با آن کار کنند:
● Bag of Words
● TF-IDF
● Word2Vec
● GloVe
■ پایه‌ی بسیاری از مدل‌های کلاسیک NLP
(اغلب در scikit-learn، gensim و spaCy پیاده‌سازی شده‌اند)


🔹 ۳️- مدل‌های زبانی و معماری‌های مدرن NLP

معماری‌هایی که هسته‌ی NLP را شکل می‌دهند:
● RNN / LSTM
● Transformer
● Attention Mechanism
■ این معماری‌ها امکان درک عمیق‌تر متن و زمینه (Context) را فراهم می‌کنند.


🔹 ۴️- پلتفرم Hugging Face

⭐ Hugging Face

یک پلتفرم جامع هوش مصنوعی است که نقش بسیار مهمی در NLP و یادگیری عمیق دارد.

کاربردها:
● دسترسی به هزاران مدل زبانی ازپیش‌آموزش‌دیده
● بازآموزی (Fine-tuning) مدل‌ها روی داده‌ی اختصاصی
● مدیریت مدل‌ها و دیتاست‌های متنی

■ در این پلتفرم، کتابخانه‌های زیر استفاده می‌شوند:
● transformers ➡️ مدل‌های زبانی عمیق (BERT، GPT و …)
● datasets ➡️ دیتاست‌های متنی
● tokenizers ➡️ توکن‌سازی سریع و بهینه

● Hugging Face = پلتفرم
● transformers / datasets = کتابخانه


🔹 ۵- وظایف و کاربردهای اصلی NLP

این‌ها کاربردهای رایج هستند:
● Text Classification (دسته‌بندی متن)
● Sentiment Analysis (تحلیل احساسات)
● Named Entity Recognition (تشخیص موجودیت‌ها)
● Question Answering (پاسخ به سوال)
● Text Summarization (خلاصه‌سازی متن)
● Machine Translation (ترجمه ماشینی)
■ این وظایف در spaCy و Hugging Face به‌صورت آماده پشتیبانی می‌شوند.


🔹۶- پردازش گفتار (Speech & Language)

برای NLP مبتنی بر گفتار:
● Speech-to-Text
● Text-to-Speech

ابزارها:
● wav2vec (در Hugging Face)
● مدل‌های گفتاری مبتنی بر Transformer


✨ به‌صورت استاندارد، یک سیستم پردازش زبان طبیعی این مراحل را طی می‌کند:
پردازش متن ⬅️ نمایش عددی ⬅️ مدل‌سازی زبانی ⬅️ تحلیل و تولید زبان

اگر این ابزارها را بشناسید،
✅️ می‌توانید چت‌بات، سیستم تحلیل متن، ترجمه ماشینی و مدل‌های زبانی بسازید.

✳️ در ادامه‌ی مسیر ابتدا بیشتر با این ابزارها آشنا خواهیم شد، و بعد سراغ ابزارهای تخصصی
بینایی ماشین (Computer Vision) خواهیم رفت.

📌 منابع:

🔘 IBM — Natural Language Processing
🔘 Stanford University — Speech and Language Processing
🔘 Google — Natural Language Understanding
🔘 Hugging Face — Documentation

#️⃣ #پردازش_زبان_طبیعی #هوش_مصنوعی #مدل_زبانی #تحلیل_متن
#NLP #ArtificialIntelligence #LanguageModels #AI

🌐 @PyVision