الترميز في معالجة اللغات الطبيعية هو عملية تقسيم جزء من النص إلى مجموعات أصغر من الكلمات أو العبارات أو عناصر أخرى ذات معنى تسمى الرموز المميزة. وهو مكون شائع في العديد من مهام معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، مثل تحليل المشاعر وتلخيص النص والترجمة الآلية. بشكل عام، يتضمن الترميز عدة خطوات، بما في ذلك تحديد مكان تقسيم النص إلى رموز مميزة، وإزالة أحرف أو كلمات معينة، وتطبيع الرموز المميزة الناتجة وفقًا لبعض المعايير (مثل تحويل كل شيء إلى أحرف صغيرة).
يعد الترميز عملية أساسية في العديد من تطبيقات البرمجة اللغوية العصبية لأنه في كثير من الحالات، قد يعتمد معنى الجملة أو العبارة على السياق الذي تظهر فيه الكلمات. على سبيل المثال، عند البحث عن عبارة معينة في مستند ما، قد يكون من الضروري تقسيم النص إلى أجزاء صغيرة لمطابقة المعنى بشكل صحيح. ولهذا السبب يلعب الترميز دورًا مهمًا في استرجاع المستندات واستخراج المعلومات.
عند ترميز جملة ما، يكون الهدف هو تحديد أصغر الوحدات ذات المعنى في النص. يمكن أن يكون هذا صغيرًا مثل الكلمات الفردية أو حتى مجرد مورفيمات (أجزاء من الكلمة). على سبيل المثال، يمكن أن يساعد ترميز كلمة "قراءة" إلى "قراءة" (فعل) و"er" (لاحقة اسم) النظام على فهم نوع العلاقات المعجمية بين الكلمات.
يُستخدم الترميز أيضًا لعزل أجزاء معينة من النص لمزيد من المعالجة. يُستخدم هذا غالبًا لاستخراج معلومات مهمة من النص، مثل العبارات الرئيسية أو الأسماء. بالإضافة إلى ذلك، يمكن استخدام الترميز لاكتشاف الأنماط في النص. على سبيل المثال، من خلال ترميز النص حسب طول العبارة، يمكن استخدامه لتحديد لهجة جملة معينة.
بالإضافة إلى عزل العناصر الفردية للنص، يمكن أيضًا استخدام الرمز المميز لتطبيع النص لجعله أكثر قابلية لخوارزميات التعلم الآلي. على سبيل المثال، إذا تم تدريب النظام على التعرف على الكلمات المكتوبة بأحرف صغيرة فقط، فإن الترميز سيمكنه من التعرف على الكلمات الكبيرة والصغيرة.
بشكل عام، يعد الترميز في معالجة اللغة الطبيعية أداة قوية لمعالجة اللغة وفهمها. ومن خلال تقسيم النص إلى رموز أو عبارات أصغر، يمكن للأنظمة استخراج المعلومات ذات الصلة بسهولة أكبر، واكتشاف الأنماط، وتطبيع النص.
