بازار کار حوزه‌ی پردازش زبان طبیعی
می‌توان این گونه بیان کرد که پردازش زبان طبیعی یکی از بازارهای جذاب برای بازار داخلی و خارجی به شمار می‌آید. زمانی که شما یادگیری مباحث را یاد می‌گیرید می‌توانید روی متن‌های انگلیسی و متن‌های فارسی نیز کار کنید و آن‌ها را عملی سازید. شما می‌توانید با کار برای بازار های داخلی درآمد خوبی داشته ولی زمانی که شما با دورکاری برای کشور‌های خارجی کار می‌کنید باعث می‌شود که بر روی پروژه‌های خارجی تمرکز کافی پیدا کنید و بتوانید درآمدهای دلاری را برای خود دارد. زمانی که شما بر روی پروژه‌های خارجی کار می‌کنید می‌توانید به این نتیجه برسید که پروژه‌های زیادی به شما پیشنهاد داده می‌شود و این که شما می‌توانید برای کار روی متن‌های انگلیسی از کتابخانه‌های بیش‌تر و البته قوی‌تری کار کنید و این کار برای شما آسان‌تر نیز است.
بازار کار حوزه‌ی پردازش زبان طبیعی
ان ال پی (NLP)
یکی از حوزه‌هایی که می‌توان گفت از محبوب‌ترین حوزه‌های یادگیری ماشین است نیز ان ال پی (NLP) هست، که نام کامل آن Natural Language Processing است. برای درک بهتر این موضوع می‌توان گفت که هدف اصلی ان ال پی این است که شما بتوانید زبان انسان را به ماشین‌ها بفهمانید و ماشین‌ها زبان شما را درک کنند. اگر می‌خواهید درک درستی از این موضوع پیدا کنند، کافی است در گوگل NLP jobs را جستجو کنید و آن را بیش‌تر بشناسید.
می‌توانید این را در بین جستجوها متوجه شوید که تعداد جستجوهای بسیار بالا است، و کارشناسی پردازش زبان طبیعی در بسیاری از کسب و کارهای جهانی توانسته جای خود را باز کند، که این کار باعث شده به مرور زمان این کار همیشه در حال گسترش است. اگر می‌خواهید تصویر نسبتا جامعی از این موضوع و رشته در ایران داشته، می‌توانید عباراتی مانند کارشناس پردازش متن را در سبکه‌های اجتماعی و اینترنت مشاهده کنید تا درک صحیحی پیدا کنید. یکی از معایبی که می‌توان در این باره دید که این حوزه منابع مناسبی که ساختار یافته است را برای کسانی که علاقه زیادی به این موضوع دارند وجود ندارد، که این مورد تاسف است. می‌توان این گونه بیان کرد که آموزش های کامل متنی و یا ویدیویی نیز وجود ندارد که بتواند این موضوع را کامل توضیح دهد و زمانی که شما به توضیحاتی نیاز دارید باید زمان زیادی را صرف جستجو کنید تا اطلاعاتی که می‌خواهید را پیدا کنید. زمانی که اطلاعاتی منتشر می‌شود می‌توان گفت که هدف آن جمع بندی و دسته بندی است که برای برخی از آموزش‌های پردازش زبان طبیعی می‌توان بیان کرد.
پردازش زبان طبیعی
زمانی که پردازش زبان اسمش می‌آید به این معنی است که با استفاده از زبانی که انسان‌ها یاد دارند می‌توانند با یک دیگر صحبت کنند و یا می‌توانند نوشته‌های خود را با بر روی کاغذ مکتوب کنند، و در پردازش زبان طبیعی می‌توان به این نکته اشاره کرد که می‌توان به کمک الگوریتم‌ها اطلاعات‌های مهمی را از کلماتی که وجود دارند در نوشتار و گفتار استخراج کرد.
بحث NLP را می‌توان به دو دسته مهم active و passive تقسیم بندی کرد:
- برای فرموله کردن عبارات و کلمات می‌توان از Natural Language Generatoin استفاده کرد. (NLG)
- برای هدف هر کلمه و هدف توانایی درک عبارت‌ها می‌توان از Natural Language Understanding استفاده می‌شود. (NLU)
کاربرد NLP
- حقوق: استفاده از ان ال پی برای پیدا کردن پرونده‌های مشابه.
- اقتصای: استفاده از ان ال پی برای بررسی اخبار و کمک به خرید و فروش.
- پزشکی: برای آن که کلیه سوابق بیمار خلاصه شود.
- بازاریابی: بررسی دیدگاه افراد نسبت به برند‌های خود.
- بیمه: هوشمندی در راهنمای خرید و ربات چت خودکار.
دستاوردهای NLP
یکی از دستاوردهای مهم NLP می‌توان به دستیار صوتی اشاره نمود که برای مثال می‌توان به Alexa که برای شرکت Amazon است و Siri که برای شرکت Apple ساخته شده است اشاره کرد. یکی دیگر دستاوردهای NLP را که می‌توان به آن اشاره کرد که ترجمه خودکار جزو این دستاورد‌ها است که برای مثال می‌توان به ترجمه خودکار برای گول و مترجم‌ها برای مایکروسافت نیز از این حوزه استفاده می‌کنند.
البته به چیزی که باید اشاره کرد این است که در این روزها و می‌توان گفت حتی روز به روز پردازش زبان طبیعی در حال گسترده شدن است. یکی از ساده‌ترین کاربردهای پردازش زبان در روزمره که می‌توان به آن اشاره نمود و همه شما با آن آشنا هستید این است که شما عبارت یا کلمه‌ای را در گوگل تایپ کنید باعث می‌شود که کلمات پیشنهادی برای شما آورده شود، یا می‌توان به درون گوشی‌ها به مواقعی که می‌خواهید پیامی را ارسال کنید و شما نوشتن اولین کلمه می‌تواند باقی کلمات بعدی را به شما نشان دهد اشاره کرد. یکی از مطالبی که باید به آن اشاره نمود این است که NLP در زندگی روزمره انقدر نفوذ پیدا کرده است که شما در روز ممکن است تمام کار خود را با آن‌ها انجام دهید و اطلاعی از این ماجرا نداشته، که این خبر بسیار خوب است.
NLP، فعالیت سخت
این که زبانی که ما از آن استفاده می‌کنیم ابهام‌های زیادی را درون خود جای داده است، و برای این که شما درک بهتری از آن پیدا کنید باید به محتوای آن‌ها پی ببرید. برای مثال می‌توان جمله‌ای را مثال زد که این ابهامات را نشان می‌دهد. جمله بخشش لازم نیست اعدامش کنید اگر بخواهید این جمله را برای کسی توضیح دهید می‌توانید دو برداشت متفاوت را به او بگویید این گونه که شما می‌توانید برای او توضیح دهید که شما درخواست اعدام آن فرد را دارید و برداشت دوم شما می‌تواند این گونه برداشت شود که شما درخواست بخشش او را دارید.
این جملات نیز برای خود انسان سخت است و برای ربات‌ها و پردازش آن‌ها نیز بسیار مشکل است. بنابراین شما می‌توانید این را درک کنید که یک جمله ساده می‌تواند معنای متفاوتی پیدا کند. پس از این قرار متوجه می‌شوید که چرا NLP سخت است، زیرا همین ابهامات و پیچیدگی‌ها باعث سخت شدن این ماجرا می‌شود، هرچند که در زبان فارسی جملاتی مانند کنایه و ضرب المثل‌ها نیز این کار را دشوار‌تر کرده‌اند. و این که در مرور زمان جملاتی که طولانی بوده‌اند بسیار کوتاه شده است که این کار را سخت‌تر از قبل کرده است و برای پردازش زبان طبیعی دردسر ساز شده‌اند.
تجربه‌های خود را از بازار کار این حوزه در بخش نظرات برای ما بنویسید.