كيف تكتب طلب مشروع معالجة لغة طبيعية (NLP) بالعربية ليفهمه المهندس المناسب

معالجة اللغة الطبيعية (NLP) هي الجزء من الذكاء الاصطناعي الذي يتعامل مع النصوص والكلام: فهم رسائل الزبائن، وتصنيفها، واستخراج المعلومات منها، وتلخيصها، والإجابة عنها. ومشاريع NLP بالعربية لها خصوصياتها، فمن يكتب طلباً غامضاً يتلقّى عروضاً متباعدة لا يمكن مقارنتها. هذا الدليل يساعدك على وصف مشروعك في قسم الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة على فراسة. وللقواعد العامة اقرأ دليلنا عن نشر المشاريع البرمجية.

كلمة «ذكاء اصطناعي» لا تكفي. حدّد أيّ مهمة تريد: روبوت محادثة يجيب عن أسئلة زبائنك، أو تصنيف الرسائل (شكوى، استفسار، طلب)، أو استخراج معلومات من نصوص (أسماء، تواريخ، مبالغ)، أو تلخيص مستندات طويلة، أو تحليل مشاعر التعليقات، أو بحث ذكي في أرشيف مستنداتك، أو ترجمة. ولكل مهمة طريقة وتكلفة وبيانات مختلفة.

اكتب بوضوح ما اللغة التي ستُعالَج: فصحى، أم لهجة عراقية، أم مزيج من العربية والإنجليزية، أم عربية مكتوبة بحروف لاتينية على الإنترنت. النموذج الذي يعمل جيداً على أخبار فصيحة قد يتعثر مع رسائل واتساب بلهجة محلية. أرفق عشرات الأمثلة الحقيقية إن استطعت، فهي أصدق وصف لمشكلتك.

اذكر كم رسالة أو مستنداً لديك، ومن أين تأتي، وهل هي موسومة (أي هل صنّف أحدهم كل رسالة يدوياً). بعض المشاريع لا تحتاج بيانات تدريب كبيرة لأن نماذج لغوية جاهزة تؤدي المهمة بتعليمات مناسبة، وبعضها يحتاج آلاف الأمثلة الموسومة. المتقدّم الجيد سيسألك عن ذلك ويقترح الأنسب، وأفضل أن تُظهر ما لديك من البداية.

اتفق على مقياس قبل البدء: «يصنّف 90٪ من الرسائل تصنيفاً صحيحاً على عينة من 200 رسالة لم يرها النموذج»، أو «يجيب عن الأسئلة الشائعة دون أن يخترع معلومات». واطلب أن يُختبر النظام على نصوصك الحقيقية لا على أمثلة جاهزة. وفكّر في تكلفة الخطأ: خطأ في تصنيف شكوى مختلف عن خطأ في إجابة قانونية أو طبية.

كثير من المشاريع تُحلّ اليوم بنماذج لغوية جاهزة عبر واجهة برمجية، وهذا أسرع وأرخص، لكنه يعني إرسال نصوصك إلى خدمة خارجية. وإن كانت بياناتك حساسة أو كانت تكلفة الاستخدام الكبير مهمة، فقد تحتاج نموذجاً يعمل على خادمك. اذكر قيودك على الخصوصية والتكلفة واسأل المتقدمين عن اقتراحهم مع التبرير.

أين سيعمل النظام؟ داخل موقعك، أم في تطبيق واتساب أو تلغرام، أم كخدمة يستدعيها نظامك؟ وهل يحتاج لوحة تتابع المحادثات؟ وهل يُحال الزبون إلى موظف عند عجز النظام؟ هذه التفاصيل تحدد حجم العمل أكثر من النموذج نفسه.

النصوص قد تتضمن أسماء وأرقام هواتف ومعلومات مالية. لا تُرسل بيانات حساسة قبل الاتفاق، وابدأ بعينة بعد إخفاء المعلومات الشخصية. واذكر إن كان يجب أن تبقى البيانات داخل العراق أو على خادمك.

«نظام يصنّف رسائل زبائن شركة توصيل في بغداد إلى: استفسار، شكوى، تغيير عنوان، إلغاء. الرسائل بلهجة عراقية ومزيج عربي وإنجليزي، ولدي 5000 رسالة منها 800 موسومة يدوياً. أريد دقة لا تقل عن 90٪ على عينة اختبار جديدة، وأن يُحال ما لا يفهمه النظام إلى موظف. سيعمل عبر واجهة برمجية يستدعيها نظام الطلبات عندي. الميزانية: سعر ثابت للمرحلة الأولى (التصنيف) ضمن نطاق (ضع نطاقك). ابدأ عرضك بذكر مشروع NLP نفّذته وكيف قيّمت نتائجه.»

حدّد المهمة، وصِف لغتك ولهجتك، وأظهر بياناتك، واتفق على مقياس نجاح يُختبر على نصوصك، وحدّد قيود الخصوصية والتكامل. بهذا يصلك مهندس يفهم مشكلتك فعلاً. انشر مشروع معالجة اللغة الطبيعية على فراسة.