עיבוד שפה טבעית בפרונט-אנד: שילוב NLP.js ו-Compromise

עיבוד שפה טבעית (NLP) הפך לחשוב יותר ויותר באפליקציות ווב. משתמשים מצפים לממשקים אינטואיטיביים שמבינים ומגיבים לקלט שלהם בצורה טבעית. שילוב NLP ישירות בפרונט-אנד יכול לשפר משמעותית את חוויית המשתמש, ולאפשר תכונות כמו חיפוש חכם, יצירת תוכן דינמי, ואפילו ממשקים שיחתיים.

מאמר זה בוחן כיצד למנף שתי ספריות JavaScript חזקות, NLP.js ו-Compromise, כדי להביא יכולות NLP ישירות לפרונט-אנד שלכם. נסקור את היתרונות של NLP בפרונט-אנד, נשווה בין שתי הספריות, ונספק דוגמאות מעשיות כיצד לשלב אותן באפליקציות הווב שלכם.

למה NLP בפרונט-אנד?

באופן מסורתי, משימות NLP מטופלות בשרת הצד-אחורי (backend), אשר מעבד את קלט המשתמש ושולח בחזרה את התוצאות. למרות שגישה זו עובדת, היא מציגה השהיה (latency) ותלות במשאבי השרת. NLP בפרונט-אנד מציע מספר יתרונות:

• השהיה מופחתת: עיבוד קלט משתמש ישירות בדפדפן מבטל את הצורך בתקשורת הלוך ושוב עם השרת, מה שמוביל לזמני תגובה מהירים יותר ולחוויית משתמש רספונסיבית יותר.
• פונקציונליות במצב לא מקוון: NLP בפרונט-אנד יכול לאפשר פונקציות מסוימות גם כאשר המשתמש לא מחובר לאינטרנט, כמו ניתוח טקסט בסיסי או זיהוי כוונות.
• הפחתת עומס על השרת: העברת משימות NLP לפרונט-אנד מפחיתה את העומס על השרת, ומאפשרת לו להתמקד בפעולות קריטיות אחרות.
• פרטיות משופרת: עיבוד נתונים רגישים בצד הלקוח יכול לשפר את פרטיות המשתמש על ידי הימנעות מהצורך לשלוח אותם לשרת.

NLP.js מול Compromise: השוואה

NLP.js ו-Compromise הן שתי ספריות JavaScript פופולריות לעיבוד שפה טבעית, שלכל אחת מהן יש חוזקות וחולשות משלה.

NLP.js

NLP.js היא ספריית NLP מקיפה המספקת מגוון רחב של פונקציות, כולל:

• זיהוי כוונות: מזהה את כוונת המשתמש על בסיס הקלט שלו.
• חילוץ ישויות: מחלצת ישויות רלוונטיות מהטקסט, כמו תאריכים, מיקומים ושמות.
• ניתוח סנטימנט: קובעת את הסנטימנט הכללי (חיובי, שלילי או ניטרלי) של הטקסט.
• הבנת שפה: מספקת הבנה עמוקה של משמעות הטקסט והקשרו.
• ניהול דיאלוגים: מנהלת זרימות שיחה ואינטראקציות.
• תמיכה בריבוי שפות: תומכת במגוון רחב של שפות.

יתרונות של NLP.js:

• סט תכונות מקיף.
• יכולות הבנת שפה חזקות.
• תמיכה טובה בריבוי שפות.
• קהילה פעילה ותיעוד טוב.

חסרונות של NLP.js:

• גודל חבילה (bundle) גדול יותר בהשוואה ל-Compromise.
• יכול להיות מורכב יותר להגדרה ולשימוש עבור משימות פשוטות.

Compromise

Compromise היא ספריית NLP קלת משקל המתמקדת במתן API פשוט ויעיל למשימות NLP נפוצות. היא מצטיינת ב:

• תיוג חלקי דיבר: מזהה את התפקיד הדקדוקי של כל מילה בטקסט.
• חילוץ צירופים שמניים: מחלצת צירופים שמניים מהטקסט.
• חילוץ צירופים פועליים: מחלצת צירופים פועליים מהטקסט.
• פיצול למשפטים (Tokenization): מפצלת את הטקסט למשפטים.
• מניפולציה של טקסט: מספקת כלים למניפולציה ושינוי של טקסט.

יתרונות של Compromise:

• גודל חבילה קטן.
• קל ללמידה ולשימוש.
• ביצועים מהירים ויעילים.
• טוב למשימות בסיסיות של ניתוח ומניפולציה של טקסט.

חסרונות של Compromise:

• סט תכונות מוגבל בהשוואה ל-NLP.js.
• יכולות הבנת שפה פחות מתוחכמות.
• מתמקדת בעיקר באנגלית.

בחירת הספרייה הנכונה

הבחירה בין NLP.js ו-Compromise תלויה בדרישות הספציפיות של הפרויקט שלכם. אם אתם זקוקים לפתרון NLP מקיף עם יכולות הבנת שפה מתקדמות ותמיכה בריבוי שפות, NLP.js היא בחירה טובה. אם אתם זקוקים לספרייה קלת משקל וקלה לשימוש למשימות בסיסיות של ניתוח ומניפולציה של טקסט, Compromise היא אפשרות טובה יותר.

עבור פרויקטים רבים, שילוב של שתי הספריות עשוי להיות הגישה הטובה ביותר. ניתן להשתמש ב-Compromise לעיבוד וניקוי טקסט בסיסי, ולאחר מכן להשתמש ב-NLP.js למשימות מתקדמות יותר כמו זיהוי כוונות וניתוח סנטימנט.

שילוב NLP.js בפרונט-אנד שלכם

להלן מדריך צעד-אחר-צעד כיצד לשלב את NLP.js באפליקציית הפרונט-אנד שלכם:

1. התקנת NLP.js:

   ניתן להתקין את NLP.js באמצעות npm או yarn:

               npm install @nlpjs/nlp @nlpjs/lang-en
   yarn add @nlpjs/nlp @nlpjs/lang-en
               
   
                 
                   Copy
                 
               
             

2. ייבוא NLP.js:

   ייבאו את המודולים הדרושים לקובץ ה-JavaScript שלכם:

               const { NlpManager } = require('@nlpjs/nlp');
               
   
                 
                   Copy
                 
               
             

3. יצירת מנהל NLP:

   צרו מופע של המחלקה NlpManager:

               const manager = new NlpManager({ languages: ['en'] });
               
   
                 
                   Copy
                 
               
             

4. אימון מודל ה-NLP:

   אמנו את מודל ה-NLP עם דוגמאות של אמירות (utterances) וכוונות. זהו השלב המכריע ביותר, שכן דיוק אפליקציית ה-NLP שלכם תלוי באיכות ובכמות של נתוני האימון.

               manager.addDocument('en', 'hello', 'greetings.hello');
   manager.addDocument('en', 'hi', 'greetings.hello');
   manager.addDocument('en', 'how are you', 'greetings.howareyou');
   
   manager.addAnswer('en', 'greetings.hello', 'Hello!');
   manager.addAnswer('en', 'greetings.hello', 'Hi there!');
   manager.addAnswer('en', 'greetings.howareyou', 'I am doing well, thank you!');
   
   await manager.train();
   manager.save();
               
   
                 
                   Copy
                 
               
             

   דוגמה - בינאום (Internationalization): כדי לאמן את המודל לשפות שונות, פשוט שנו את קוד השפה והוסיפו נתוני אימון מתאימים. לדוגמה, עבור ספרדית:

               manager.addDocument('es', 'hola', 'greetings.hello');
   manager.addDocument('es', 'qué tal', 'greetings.howareyou');
   
   manager.addAnswer('es', 'greetings.hello', '¡Hola!');
   manager.addAnswer('es', 'greetings.howareyou', '¡Estoy bien, gracias!');
               
   
                 
                   Copy
                 
               
             

5. עיבוד קלט משתמש:

   השתמשו במתודה process כדי לנתח קלט משתמש ולחלץ את הכוונה והישויות.

               const response = await manager.process('en', 'hello');
   console.log(response.answer); // Output: Hello! or Hi there!
   console.log(response.intent);  // Output: greetings.hello
               
   
                 
                   Copy
                 
               
             

דוגמה - בניית צ'אטבוט פשוט:

הנה דוגמה פשוטה לאופן השימוש ב-NLP.js לבניית צ'אטבוט בסיסי:

            // Get the user input from a text field or input box
const userInput = document.getElementById('userInput').value;

// Process the user input
const response = await manager.process('en', userInput);

// Display the chatbot's response in a chat window
const chatWindow = document.getElementById('chatWindow');
chatWindow.innerHTML += '<p>You: ' + userInput + '</p>';
chatWindow.innerHTML += '<p>Bot: ' + response.answer + '</p>';

            

              
                Copy
              
            
          

שילוב Compromise בפרונט-אנד שלכם

להלן מדריך צעד-אחר-צעד כיצד לשלב את Compromise באפליקציית הפרונט-אנד שלכם:

1. התקנת Compromise:

   ניתן להתקין את Compromise באמצעות npm או yarn:

               npm install compromise
   yarn add compromise
               
   
                 
                   Copy
                 
               
             

2. ייבוא Compromise:

   ייבאו את ספריית Compromise לקובץ ה-JavaScript שלכם:

               import nlp from 'compromise'
               
   
                 
                   Copy
                 
               
             

3. עיבוד טקסט:

   השתמשו בפונקציה nlp כדי לעבד טקסט ולבצע משימות NLP שונות.

               const doc = nlp('Hello, world! This is a sentence.');
   
   // Get the parts of speech
   doc.terms().forEach(term => {
     console.log(term.text(), term.tags)
   });
   
   // Extract noun phrases
   console.log(doc.nouns().out('array'));
   
   // Extract verbs
   console.log(doc.verbs().out('array'));
   
   // Get Sentiment
   console.log(doc.compute('sentiment').json());
               
   
                 
                   Copy
                 
               
             

דוגמה - הדגשת טקסט דינמית:

הנה דוגמה כיצד להשתמש ב-Compromise כדי להדגיש באופן דינמי חלקי דיבר ספציפיים בטקסט:

            const text = 'The quick brown fox jumps over the lazy dog.';
const doc = nlp(text);

// Highlight all nouns
doc.nouns().forEach(noun => {
  const term = noun.termList()[0];
  const element = document.getElementById('textElement'); // Assuming you have an element with id 'textElement'
  const originalText = element.innerHTML;
  const highlightedText = originalText.replace(term.text(), '<span style="background-color: yellow;">' + term.text() + '</span>');
  element.innerHTML = highlightedText;
});
            

              
                Copy
              
            
          

שילוב NLP.js ו-Compromise

עבור אפליקציות מורכבות יותר, ניתן לשלב את החוזקות של NLP.js ו-Compromise. לדוגמה, ניתן להשתמש ב-Compromise לעיבוד וניקוי טקסט ראשוני, ולאחר מכן להשתמש ב-NLP.js לזיהוי כוונות וחילוץ ישויות.

דוגמה:

            import nlp from 'compromise'
const { NlpManager } = require('@nlpjs/nlp');

const manager = new NlpManager({ languages: ['en'] });

//Train the NLP model (same as before)
manager.addDocument('en', 'hello', 'greetings.hello');
manager.addDocument('en', 'hi', 'greetings.hello');
manager.addDocument('en', 'how are you', 'greetings.howareyou');

manager.addAnswer('en', 'greetings.hello', 'Hello!');
manager.addAnswer('en', 'greetings.hello', 'Hi there!');
manager.addAnswer('en', 'greetings.howareyou', 'I am doing well, thank you!');

await manager.train();
manager.save();

//User Input
const userInput = "clean the data and then hello";

//Clean the data using Compromise
const doc = nlp(userInput);
const cleanedText = doc.normalize().out('text'); //Normalize text for better accuracy.


//Process using NLP.js
const response = await manager.process('en', cleanedText);

console.log("User Input: ", userInput);
console.log("Cleaned Input: ", cleanedText);
console.log("Intent: ", response.intent);
console.log("Answer: ", response.answer);
            

              
                Copy
              
            
          

שיטות עבודה מומלצות ל-NLP בפרונט-אנד

להלן מספר שיטות עבודה מומלצות שכדאי לזכור בעת יישום NLP בפרונט-אנד:

• אופטימיזציה של גודל החבילה: צמצמו את גודל ספריית ה-NLP שלכם כדי לשפר את זמני טעינת הדף. שקלו להשתמש בטכניקות tree-shaking כדי להסיר קוד שאינו בשימוש.
• טיפול חינני בשגיאות: הטמיעו טיפול בשגיאות כדי להתמודד בצורה חלקה עם קלט לא צפוי או שגיאות עיבוד.
• מתן משוב למשתמש: ספקו משוב ברור ואינפורמטיבי למשתמש לגבי עיבוד ה-NLP, כגון ציון מתי האפליקציה מנתחת את הקלט.
• התחשבות באבטחה: היו מודעים להשלכות האבטחה בעת עיבוד נתונים רגישים בצד הלקוח. הטמיעו אמצעי אבטחה מתאימים להגנה על פרטיות המשתמש.
• בדיקות יסודיות: בדקו את אפליקציית ה-NLP שלכם ביסודיות עם מגוון רחב של קלטים כדי להבטיח דיוק ואמינות.
• ניטור ביצועים: נטרו ביצועים כדי לזהות ולטפל בצווארי בקבוק.

יישומים בעולם האמיתי

ניתן להשתמש ב-NLP בפרונט-אנד במגוון אפליקציות ווב, כולל:

• חיפוש חכם: שיפור דיוק החיפוש על ידי הבנת כוונת המשתמש והקשרו.
• יצירת תוכן דינמי: יצירת תוכן דינמי על בסיס קלט והעדפות המשתמש.
• המלצות מותאמות אישית: מתן המלצות מותאמות אישית על בסיס תחומי עניין והתנהגות המשתמש.
• צ'אטבוטים: יצירת ממשקים שיחתיים המאפשרים למשתמשים לתקשר עם האפליקציה בצורה טבעית.
• אימות טפסים: אימות קלט בטפסים באמצעות כללי שפה טבעית.
• תכונות נגישות: שיפור הנגישות למשתמשים עם מוגבלויות על ידי מתן ממשקי שפה טבעית.

דוגמה - המלצות במסחר אלקטרוני: אתר מסחר אלקטרוני גלובלי יכול להשתמש ב-NLP.js כדי לנתח שאילתות חיפוש של משתמשים כמו "שמלה אדומה לחתונה בקיץ" כדי להבין את הכוונה (למצוא שמלה אדומה המתאימה לחתונה בקיץ) ולספק המלצות מוצר מדויקות ורלוונטיות יותר בהשוואה לחיפוש מבוסס מילות מפתח.

דוגמה - צ'אטבוט שירות לקוחות רב-לשוני: תאגיד רב-לאומי יכול לפרוס צ'אטבוט שירות לקוחות המשתמש ב-NLP.js עם מודלי שפה מרובים כדי לסייע ללקוחות בשפת האם שלהם. הבוט יכול להבין פניות של לקוחות, לזהות את הכוונה (למשל, מעקב אחר הזמנה, בקשת החזר כספי), ולספק תגובות מתאימות או להעביר את הפנייה לנציג אנושי.

סיכום

NLP בפרונט-אנד הוא טכניקה רבת עוצמה לשיפור חוויית המשתמש באפליקציות ווב. על ידי שילוב ספריות כמו NLP.js ו-Compromise, תוכלו ליצור ממשקים דינמיים וחכמים המבינים ומגיבים לקלט המשתמש בצורה טבעית. בין אם אתם בונים צ'אטבוט פשוט או אפליקציה מורכבת עם יכולות הבנת שפה מתקדמות, NLP בפרונט-אנד יכול לעזור לכם ליצור חוויה מרתקת וידידותית יותר למשתמש.

ככל שטכנולוגיית ה-NLP ממשיכה להתפתח, אנו יכולים לצפות לראות יישומים חדשניים עוד יותר של NLP בפרונט-אנד בעתיד. על ידי אימוץ טכנולוגיות אלו, מפתחים יכולים ליצור אפליקציות ווב שהן באמת חכמות ומגיבות לצרכים של המשתמשים שלהם ברחבי העולם.

מקורות נוספים

• התיעוד של NLP.js
• התיעוד של Compromise