پیادهسازی روشهای پردازش زبان طبیعی در بهینهسازی تعامل کاربر با سیستم های توصیهگر پیشرفته

سیستمهای توصیه گر نقشی حیاتی در ارائه محتوای شخصیسازیشده در پلتفرم های دیجیتال مختلف ایفا می کنند. روش های سنتی توصیه، مانند پالایش گروهی (collaborative filtering) و پالایش مبتنی بر محتوا (content-based filtering)، اغلب با مسائلی همچون پراکندگی داده ها (data sparsity)، مشکلات شروع سرد (cold-start problems) و آگاهی متنی محدود دستوپنجه نرم میکنند. ظهور پردازش زبان طبیعی (NLP) با امکان تحلیل دادههای متنی، درک مقصود کاربر و بهبود راهبردهای شخصیسازی، به طور چشمگیری دقت و ارتباط توصیهها را افزایش داده است. این مطالعه به بررسی تاثیر سیستمهای توصیه گر مبتنی بر NLP میپردازد و بر یکپارچه سازی معماریهای یادگیری عمیق، تحلیل احساسات (sentiment analysis) و هوش مصنوعی مکالمهای (conversational AI) تاکید دارد. مدلهای مبتنی بر ترنسفورمر (Transformer-based models) مانند BERT و GPT، عملکرد برتری را در درک وابستگیهای متنی نشان داده اند و امکان ارائه توصیههای دقیق تر و پویاتر را فراهم میکنند. علاوه بر این، تکنیک های مدلسازی موضوعی (topic-modeling) و آگاه از احساسات، با بهکارگیری بازخورد ضمنی کاربر، کیفیت توصیهها را بیش ازپیش بهبود میبخشند. باوجود این پیشرفتها، سیستم های توصیهگر مبتنی بر NLP با چالشهایی ازجمله هزینه های محاسباتی بالا، سوگیری در مدلهای زبانی و نگرانی های مربوط به حریم خصوصی مواجه هستند. پرداختن به این مسائل مستلزم تحقیقات بیشتر در زمینه ی تکنیکهای بهینه سازی، الگوریتمهای آگاه از انصاف (fairness-aware algorithms) و روشهای هوش مصنوعی حافظ حریم خصوصی (privacy-preserving AI methodologies) است. با ادامه تکامل فناوری NLP، آینده سیستمهای توصیه گر با سازگاری، کارایی و شفافیت بیشتر تعریف خواهد شد. یکپارچه سازی هوش مصنوعی مکالمه ای، تلفیق دادههای چندوجهی (multimodal data fusion) و هوش مصنوعی توضیحپذیر (explainable AI) منجر به نسل جدیدی از موتورهای توصیه گر هوشمند خواهد شد که قادر به ارائه تجربیات بسیار شخصیسازیشده و کاربرمحور هستند.

کلیدواژه ها:

پردازش زبان طبیعی ، سیستمهای توصیه گر ، یادگیری عمیق ، شخصیسازی ، مدل های ترنسفورمر