התפתחות עולם הבינה המלאכותית חשפה את מומחי הטכנולוגיה ואת משתמשי הקצה לתחום ייחודי, מאתגר וחשוב: עיבוד שפה טבעית, או בשמו המקצועי – NLP (Natural Language Processing).

תת-תחום זה משלב בין שני עולמות שונים – עולם המחשוב ועולם הבלשנות – ולמעשה משתמש ביכולות ה-AI כדי לאפשר למחשבים ללמוד, לנתח ולהבין שפות אנושיות. לשימוש ב-NLP יישומים פרקטיים רבים, וגופים בכל המגזרים משקיעים בו כדי לשפר את ביצועיהם – החל מהתחום המודיעיני, דרך איסוף מודיעין עסקי וכלה בניתוח תכתובות של עובדים, של לקוחות וכיו”ב.

וכמו הרבה עולים חדשים, מסתבר שגם תחום ה-NLP נתקל בקשיים ומהמורות כשהוא מגיע למחוזותינו. הביטוי השחוק ‘עברית שפה קשה’ תקף גם פה, ומומחי NLP הבינו מהר מאוד שעיבוד שפה טבעית אינו טבעי כלל וכלל כשמדובר בעברית. הנה כמה מהאתגרים והקשיים של ה-NLP בשפה העברית:

לאתגרי השפה מצטרף נתון נוסף שמסבך עוד יותר את העניינים – גודל השוק. כאמור, בגלל המבנה הדקדוקי והלשוני של העברית, המאמץ הנדרש לפיתוח טכנולוגי גדול יותר מהמאמץ הנדרש בשפות אחרות. ומכיוון ששוק דוברי העברית קטן מאוד ועומד על מיליונים ספורים בלבד, פחות משתלם לפתח טכנולוגיה כזו המיועדת לעברית. כך, למשל, סטארט-אפ שירצה לפתח פיצ’ר לניתוח שפה יעדיף להתמקד בשפות כמו אנגלית, סינית או איטלקית, ולא בשפה זניחה יחסית כמו העברית.

אבל אנחנו אופטימיים, אז נסיים בביטוי ישראלי שחוק נוסף – ‘קשה יש רק בלחם’ – ואין לנו ספק שאומת הסטארט-אפ עוד תביא את ה-NLP בשפה העברית ליכולות ולשיאים חדשים.