يُستخدم التعلم العميق في تحليل النصوص عبر مجموعة من النماذج والأساليب التي تمكّنه من فهم المعنى والسياق بشكل متقدم، حيث تُحوَّل الكلمات إلى تمثيلات عددية (Embeddings) مثل Word2Vec أوBERT ليتمكن النموذج من التعامل معها. تُستخدم الشبكات العصبية المتكررة (RNN, LSTM, GRU) أو المحولات (Transformers) لاستخراج الأنماط والعلاقات بين الكلمات والجمل. من أبرز تطبيقاته: تصنيف النصوص (مثل تصنيف البريد الإلكتروني كبريد عادي أو مزعج)، تحليل المشاعر (التعرف على النبرة العاطفية للنصوص)، استخراج الكيانات المسماة (مثل أسماء الأشخاص أو المواقع)، الترجمة الآلية، وتلخيص النصوص. هذه القدرات تجعل التعلم العميق أداة قوية في فهم النصوص الطبيعية وتحويلها إلى معلومات قابلة للاستخدام في التطبيقات الذكية.
ا.م.د. علاء طعيمة عبد الكاظم
أستاذ مساعد دكتور في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق