NLTK

NLTK هي مجموعة أدوات شاملة للغة بايثون لمعالجة اللغة الطبيعية الرمزية والإحصائية، وتقدم ميزات مثل التقسيم إلى وحدات، والتجذير، والتصريف، ووضع علامات الأجزاء الكلامية، والمزيد. تُستخدم على نطاق واسع في الأوساط الأكاديمية والصناعية لمهام تحليل النصوص ومعالجة اللغة.

مجموعة أدوات اللغة الطبيعية (NLTK) هي مجموعة شاملة من المكتبات والبرامج المصممة لمعالجة اللغة الطبيعية الرمزية والإحصائية، وتعمل كجسر بين التفاعل البشري الحاسوبي. اكتشف ميزاتها الرئيسية، وآلية عملها، وتطبيقاتها اليوم! تم تطويرها في البداية بواسطة ستيفن بيرد وإدوارد لوبر، وتُعد NLTK مشروعًا مجانيًا مفتوح المصدر يُستخدم على نطاق واسع في الأوساط الأكاديمية والصناعية لتحليل النصوص ومعالجة اللغة. وتتميز بسهولة الاستخدام وتوافر مجموعة واسعة من الموارد، بما في ذلك أكثر من 50 مجموعة نصوص وموارد معجمية. تدعم NLTK مجموعة متنوعة من مهام معالجة اللغة الطبيعية مثل التقسيم إلى وحدات، والتجذير، ووضع العلامات، والتحليل النحوي، والاستدلال الدلالي، مما يجعلها أداة متعددة الاستخدامات للغويين والمهندسين والمعلمين والباحثين على حد سواء.

الميزات والقدرات الرئيسية

التقسيم إلى وحدات

التقسيم إلى وحدات هو عملية تقسيم النص إلى وحدات أصغر مثل الكلمات أو الجمل. في NLTK، يمكن تنفيذ التقسيم إلى وحدات باستخدام دوال مثل word_tokenize وsent_tokenize، وهي ضرورية لتحضير بيانات النص للتحليل اللاحق. توفر مجموعة الأدوات واجهات سهلة الاستخدام لهذه المهام، مما يسمح للمستخدمين بمعالجة البيانات النصية بكفاءة.

مثال:

from nltk.tokenize import word_tokenize, sent_tokenize
text = "NLTK is a great tool. It is widely used in NLP."
word_tokens = word_tokenize(text)
sentence_tokens = sent_tokenize(text)

إزالة الكلمات الشائعة

الكلمات الشائعة هي كلمات متكررة غالبًا ما تتم إزالتها من بيانات النص لتقليل الضوضاء والتركيز على المحتوى الهام. توفر NLTK قائمة بالكلمات الشائعة للغات مختلفة، مما يساعد في مهام مثل تحليل التردد وتحليل المشاعر. وتعد هذه الوظيفة ضرورية لتحسين دقة تحليل النصوص عن طريق تصفية الكلمات غير المهمة.

مثال:

from nltk.corpus import stopwords
stop_words = set(stopwords.words('english'))
filtered_words = [word for word in word_tokens if word.lower() not in stop_words]

التجذير

التجذير هو تقليل الكلمات إلى جذرها، غالبًا عن طريق إزالة البادئات أو اللاحقات. توفر NLTK عدة خوارزميات للتجذير مثل Porter Stemmer، والتي تُستخدم عادةً لتبسيط الكلمات لأغراض التحليل. ويعد التجذير مفيدًا بشكل خاص في التطبيقات التي لا تكون فيها الصيغة الدقيقة للكلمة مهمة مثل معناها الجذري.

مثال:

from nltk.stem import PorterStemmer
stemmer = PorterStemmer()
stems = [stemmer.stem(word) for word in word_tokens]

التصريف

التصريف مشابه للتجذير لكنه ينتج كلمات صحيحة لغويًا، غالبًا باستخدام قاموس لتحديد الجذر الصحيح للكلمة. تُعد أداة التصريف WordNetLemmatizer في NLTK أداة شائعة لهذا الغرض، وتسمح بتوحيد النص بدقة أكبر.

مثال:

from nltk.stem import WordNetLemmatizer
lemmatizer = WordNetLemmatizer()
lemmas = [lemmatizer.lemmatize(word) for word in word_tokens]

وضع علامات الأجزاء الكلامية (POS Tagging)

وضع علامات الأجزاء الكلامية يخصص لكل كلمة في النص جزء الكلام الخاص بها مثل اسم أو فعل أو صفة، وهو أمر ضروري لفهم البنية النحوية للجمل. تسهل دالة pos_tag في NLTK هذه العملية، مما يمكّن من إجراء تحليل لغوي أكثر تفصيلاً.

مثال:

import nltk
pos_tags = nltk.pos_tag(word_tokens)

التعرف على الكيانات المسماة (NER)

التعرف على الكيانات المسماة يحدد ويصنف الكيانات الرئيسية في النص مثل أسماء الأشخاص والمنظمات والأماكن. توفر NLTK دوال لتنفيذ NER: أداة ذكاء اصطناعي رئيسية في معالجة اللغة الطبيعية لتحديد وتصنيف الكيانات في النص، مما يعزز تحليل البيانات."، مما يسمح بتحليل نصوص أكثر تقدمًا واستخلاص رؤى ذات مغزى من الوثائق.

مثال:

from nltk import ne_chunk
entities = ne_chunk(pos_tags)

توزيع التردد

توزيع التردد يُستخدم لتحديد أكثر الكلمات أو العبارات شيوعًا في النص. تساعد دالة FreqDist في NLTK على تصور وتحليل تكرار الكلمات، وهو أمر أساسي لمهام مثل استخراج الكلمات المفتاحية ونمذجة المواضيع.

مثال:

from nltk import FreqDist
freq_dist = FreqDist(word_tokens)

التحليل النحوي وتوليد شجرة البنية

التحليل النحوي يتضمن تحليل البنية النحوية للجمل. يمكن لـ NLTK توليد أشجار بنية تمثل التركيب النحوي، مما يساعد في التحليل اللغوي الأعمق. وهذا ضروري لتطبيقات مثل الترجمة الآلية والتحليل النحوي.

مثال:

from nltk import CFG
from nltk.parse.generate import generate
grammar = CFG.fromstring("""
  S -> NP VP
  NP -> 'NLTK'
  VP -> 'is' 'a' 'tool'
""")
parser = nltk.ChartParser(grammar)

مجموعات النصوص

تتضمن NLTK الوصول إلى مجموعة متنوعة من مجموعات النصوص، والتي تعد ضرورية لتدريب وتقويم نماذج معالجة اللغة الطبيعية. يمكن الوصول إلى هذه الموارد واستخدامها بسهولة لمهام المعالجة المختلفة، مما يوفر مجموعة بيانات غنية للبحث اللغوي وتطوير التطبيقات.

مثال:

from nltk.corpus import gutenberg
sample_text = gutenberg.raw('austen-emma.txt')

حالات الاستخدام والتطبيقات

البحث الأكاديمي

تُستخدم NLTK على نطاق واسع في البحث الأكاديمي لتعليم وتجربة مفاهيم معالجة اللغة الطبيعية. وتعد وثائقها الشاملة ومواردها سببًا رئيسيًا لتفضيلها من قبل المعلمين والطلاب. كما أن تطويرها من قِبل المجتمع يضمن مواكبتها لأحدث التطورات في معالجة اللغة الطبيعية.

معالجة النصوص وتحليلها

في مهام مثل تحليل المشاعر، ونمذجة المواضيع، واستخراج المعلومات، تقدم NLTK مجموعة من الأدوات التي يمكن دمجها في أنظمة أكبر لمعالجة النصوص. وتُعد هذه القدرات قيمة للشركات التي تسعى للاستفادة من بيانات النصوص لاستخلاص رؤى مفيدة.

دمج تعلم الآلة

يمكن دمج NLTK مع مكتبات تعلم الآلة مثل scikit-learn وTensorFlow لبناء أنظمة أكثر ذكاءً قادرة على فهم ومعالجة اللغة البشرية. يسمح هذا التكامل بتطوير تطبيقات معالجة لغة طبيعية متقدمة مثل روبوتات الدردشة وأنظمة الذكاء الاصطناعي.

اللسانيات الحاسوبية

يستخدم الباحثون في مجال اللسانيات الحاسوبية NLTK لدراسة ونمذجة الظواهر اللغوية، مستفيدين من مجموعتها الشاملة لتحليل وتفسير بيانات اللغة. وبدعمها لعدة لغات، تشكل NLTK أداة متعددة الاستخدامات للدراسات عبر اللغات المختلفة.

التثبيت والإعداد

يمكن تثبيت NLTK عبر pip، ويمكن تنزيل مجموعات البيانات الإضافية باستخدام دالة nltk.download(). تدعم الأداة عدة منصات منها ويندوز وماك ولينكس، وتتطلب بايثون 3.7 أو أحدث. يُنصح بتثبيت NLTK في بيئة افتراضية لإدارة التبعيات بكفاءة.

أمر التثبيت:

pip install nltk

الأبحاث

1. NLTK: مجموعة أدوات اللغة الطبيعية (تاريخ النشر: 2002-05-17)
   تقدم هذه الورقة التأسيسية التي كتبها إدوارد لوبر وستيفن بيرد NLTK كمجموعة شاملة من الوحدات مفتوحة المصدر والدروس والمشكلات الموجهة إلى اللسانيات الحاسوبية. تغطي NLTK طيفًا واسعًا من مهام معالجة اللغة الطبيعية الرمزية والإحصائية، وتوفر واجهة لمجموعات النصوص المشروحة. تم تصميم مجموعة الأدوات لتسهيل التعلم من خلال التجربة العملية، مما يسمح للمستخدمين بالتعامل مع نماذج متقدمة وتعلم البرمجة المنظمة. اقرأ المزيد

2. تطبيع النصوص للغات الأفريقية محدودة الموارد (تاريخ النشر: 2021-03-29)
   تستكشف هذه الدراسة تطبيق NLTK في تطبيع النصوص وتدريب نماذج اللغة للغات الأفريقية ذات الموارد المحدودة. تسلط الورقة الضوء على التحديات التي تواجه تعلم الآلة عند التعامل مع بيانات ذات جودة مشكوك فيها وتوافر محدود. من خلال استخدام NLTK، طور المؤلفون أداة تطبيع نصوص باستخدام إطار عمل Pynini، وأظهروا فعاليتها في التعامل مع عدة لغات أفريقية، مما يبرز مرونة NLTK في بيئات لغوية متنوعة. اقرأ المزيد

3. معالجة اللغة الطبيعية، تحليل المشاعر والتحليلات السريرية (تاريخ النشر: 2019-02-02)
   تدرس هذه الورقة تقاطع معالجة اللغة الطبيعية، وتحليل المشاعر، والتحليلات السريرية، مع التركيز على فائدة NLTK. وتناقش كيف مكنت تطورات البيانات الضخمة المهنيين الصحيين من استخراج المشاعر والعواطف من بيانات وسائل التواصل الاجتماعي. تم إبراز NLTK كأداة أساسية في تطبيق نظريات معالجة اللغة الطبيعية المختلفة، مما يسهل استخراج وتحليل رؤى قيمة من البيانات النصية، وبالتالي تعزيز عمليات اتخاذ القرار السريري. اقرأ المزيد