كشف المغالطات المنطقية: تصنيف النصوص بالتعلم الآلي

ما الذي تفعله التجربة

المغالطة المنطقية حجة تبدو مقنعة وفي استدلالها خلل، مثل مهاجمة صاحب الرأي بدل الرد على رأيه. بنينا نموذجاً يقرأ نصاً ويصنّفه ضمن أنواع معروفة من هذه المغالطات. ويختبر النموذج مهارة تحتاجها كثير من الشركات، وهي فرز النصوص الواردة حسب نوعها قبل أن يقرأها أحد.

كيف تعمل

يبدأ العمل بنص يدخل إلى النموذج. يقسّم البرنامج النص إلى كلمات ويوحّد صيغها، فتُحسب صيغ الكلمة الواحدة كلمة واحدة. ثم يحوّل النص إلى أرقام يستطيع المصنِّف مقارنتها. وقد تعلّم المصنِّف قبل ذلك من أمثلة صُنّفت مسبقاً حسب نوع المغالطة. فيقارن أرقام النص الجديد بما تعلّمه، ويُخرج النوع الأقرب إليه. والصعوبة أن تبقى الأنواع متمايزة، فالمغالطة نمط في بناء الحجة، وقد تتشابه الكلمات بين نوعين مختلفين. ولأن خطوات المسار كلها مبرمجة، نعيد تشغيله متى شئنا، ونضيف أمثلة جديدة، ونعيد تدريب النموذج.

ما يمكن أن نبنيه لك

• نصنّف الرسائل الواردة حسب موضوعها، فتصل الشكوى أو الطلب إلى الفريق المختص دون فرز يدوي.
• ندرّب النموذج على فئات عملك وأمثلتك، فيفرز النصوص بالتسميات التي يستخدمها فريقك أصلاً.
• نسلّمك المسار كاملاً مبرمجاً تعيد تشغيله بنفسك، فتضيف فئة جديدة وتعيد التدريب متى احتجت.

كيف بُني

كتبنا المسار كله بلغة Python، وهي اللغة الأوسع انتشاراً في معالجة النصوص والتعلم الآلي. وتقسّم مكتبة NLTK النص إلى كلمات وتوحّد صيغها، وهي من أقدم مكتبات معالجة اللغة وأوسعها استخداماً. وتدرّب مكتبة Scikit-learn المصنِّف وتطبّقه، لأنها تقدّم نماذج تصنيف مجرّبة يسهل فحصها ومقارنتها.

• Python
• Scikit-learn
• NLTK