كيفية استخدام Hugging Face لتلخيص النصوص

يواجه معظم المطورين الذين ينشئون برنامج Hugging Face summarization نفس المشكلة: الملخص يعمل بشكل مثالي في أجهزتهم الطرفية. ولكنه نادرًا ما يرتبط بالعمل الفعلي الذي من المفترض أن يدعمه.

يوجهك هذا الدليل خلال عملية إنشاء أداة تلخيص النصوص باستخدام مكتبة Transformers من Hugging Face، ثم يوضح لك لماذا حتى التنفيذ المثالي يمكن أن يخلق مشاكل أكثر مما يحل عندما يحتاج فريقك إلى ملخصات ترتبط فعليًا بالمهام والمشاريع والقرارات.

ما هو تلخيص النص؟

الفرق غارقة في المعلومات. أنت تواجه مستندات طويلة، ومحاضر اجتماعات لا نهاية لها، وأوراق بحثية كثيفة، وتقارير ربع سنوية تستغرق ساعات لفهمها يدويًا. هذا الحمل الزائد المستمر من المعلومات يبطئ عملية اتخاذ القرار ويقضي على الإنتاجية.

تلخيص النص هو عملية استخدام معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لتكثيف هذا المحتوى في نسخة قصيرة ومتسقة تحافظ على المعلومات الأكثر أهمية. فكر في الأمر على أنه ملخص تنفيذي فوري لأي مستند. تستخدم تقنية تلخيص NLP هذه بشكل عام إحدى طريقتين:

الملخص الاستخراجي: تعمل هذه الطريقة عن طريق تحديد واستخراج الجمل الأكثر أهمية مباشرة من النص المصدر. إنها تشبه استخدام قلم تمييز يختار لك النقاط الرئيسية تلقائيًا. الملخص النهائي هو مجموعة من الجمل الأصلية.

الملخص الاستخلاصي: هذه الطريقة الأكثر تقدمًا تولد جملًا جديدة تمامًا لالتقاط المعنى الأساسي للنص المصدر. وهي تعيد صياغة المعلومات، مما ينتج عنه ملخص أكثر سلاسة وشبهًا بالبشر، تمامًا مثلما يشرح الشخص قصة طويلة بكلماته الخاصة.

يمكنك رؤية نتائج ذلك في كل مكان. يتم استخدامه لتلخيص ملاحظات الاجتماعات إلى بنود عمل، وتلخيص ملاحظات العملاء إلى اتجاهات، وإنشاء لمحات عامة سريعة عن وثائق المشروع. الهدف دائمًا هو نفسه: الحصول على المعلومات الأساسية دون قراءة كل كلمة.

لماذا تستخدم Hugging Face لتلخيص النصوص؟

يعد إنشاء نموذج مخصص لتلخيص النصوص من الصفر مهمة ضخمة. فهي تتطلب مجموعات بيانات ضخمة للتدريب، وموارد حاسوبية قوية ومكلفة، وفريقًا من خبراء التعلم الآلي. هذا الحاجز الكبير يمنع معظم فرق الهندسة والمنتجات من البدء في هذا المجال.

Hugging Face هي المنصة التي تحل هذه المشكلة. إنها منصة مجتمعية مفتوحة المصدر وعلمية للبيانات تمنحك الوصول إلى آلاف النماذج المدربة مسبقًا، مما يؤدي إلى إتاحة تلخيص LLM للمطورين بشكل فعال. بدلاً من البناء من الصفر، يمكنك البدء بنموذج قوي تم إنجاز 99% منه بالفعل.

إليك سبب لجوء العديد من المطورين إلى Hugging Face: 🛠️

الوصول إلى النماذج المدربة مسبقًا: Hugging Face Hub هو مستودع ضخم يضم أكثر من 2 مليون نموذج عام تم تدريبه من قبل شركات مثل Google وMeta وOpenAI. يمكنك تنزيل واستخدام نقاط التحقق المتطورة هذه لمشاريعك الخاصة.

واجهة برمجة تطبيقات مبسطة: وظيفة pipeline هي واجهة برمجة تطبيقات عالية المستوى تتعامل مع جميع الخطوات المعقدة، مثل المعالجة المسبقة للنص، واستنتاج النموذج، وتنسيق المخرجات، في بضع أسطر من التعليمات البرمجية.

تنوع النماذج: لست مقيدًا بخيار واحد. يمكنك الاختيار من بين مجموعة واسعة من البنى مثل BART و T5 و Pegasus، لكل منها نقاط قوة وأحجام وخصائص أداء مختلفة.

مرونة إطار العمل: تعمل مكتبة Transformers بسلاسة مع إطارَي العمل الأكثر شيوعًا في مجال التعلم العميق، وهما PyTorch و TensorFlow. يمكنك استخدام أي منهما يفضل فريقك.

دعم المجتمع: بفضل الوثائق الشاملة والدورات الرسمية والمجتمع النشط من المطورين، من السهل العثور على البرامج التعليمية والحصول على المساعدة عند مواجهة أي مشاكل.

على الرغم من أن Hugging Face قوي للغاية بالنسبة للمطورين، من المهم أن نتذكر أنه حل قائم على الكود. يتطلب خبرة تقنية لتنفيذه وصيانته. هذا ليس دائمًا مناسبًا للفرق غير التقنية التي تحتاج فقط إلى تلخيص عملها.

ما هي محولات Hugging Face؟

لقد قررت استخدام Hugging Face، ولكن ما هي التكنولوجيا الفعلية التي تقوم بهذا العمل؟ التكنولوجيا الأساسية هي بنية تسمى Transformer. عندما تم تقديمها في ورقة بحثية عام 2017 بعنوان "Attention Is All You Need" (الانتباه هو كل ما تحتاجه)، غيرت مجال NLP تمامًا.

قبل Transformers، كانت النماذج تكافح لفهم سياق الجمل الطويلة. الابتكار الرئيسي في Transformer هو آلية الانتباه، التي تسمح للنموذج بتقييم أهمية الكلمات المختلفة في النص المدخل عند معالجة كلمة معينة. وهذا يساعده على التقاط التبعيات بعيدة المدى وفهم السياق، وهو أمر بالغ الأهمية لإنشاء ملخصات متماسكة.

مكتبة Hugging Face Transformers هي حزمة Python تجعل من السهل للغاية استخدام هذه النماذج المعقدة. لا تحتاج إلى درجة الدكتوراه في التعلم الآلي. المكتبة تستخلص الأعمال الشاقة.

المكونات الأساسية الثلاثة التي تحتاج إلى معرفتها

اثنان من أكثر النماذج شيوعًا للتلخيص هما BART و T5. BART (Bidirectional and Auto-Regressive Transformer) جيد بشكل خاص في التلخيص التجريدي، حيث ينتج ملخصات تقرأ بشكل طبيعي للغاية. T5 (Text-to-Text Transfer Transformer) هو نموذج متعدد الاستخدامات يضع كل مهمة NLP في إطار مشكلة تحويل النص إلى نص، مما يجعله أداة قوية ومتعددة الاستخدامات.

🎥 شاهد هذا الفيديو لمشاهدة مقارنة بين أفضل أدوات تلخيص PDF بالذكاء الاصطناعي — وتعرف على الأدوات التي تقدم ملخصات أسرع وأدق دون فقدان السياق.

كيفية إنشاء أداة تلخيص النصوص باستخدام Hugging Face

هل أنت مستعد لإنشاء مثال خاص بك لبرنامج تلخيص؟ كل ما تحتاجه هو بعض المعرفة الأساسية بلغة Python ومحرر أكواد مثل VS Code واتصال بالإنترنت. تستغرق العملية بأكملها أربع خطوات فقط. ستحصل على برنامج تلخيص فعال في غضون دقائق.

الخطوة 1: تثبيت المكتبات المطلوبة

أولاً، تحتاج إلى تثبيت المكتبات الضرورية. أهمها هو transformers. ستحتاج أيضًا إلى إطار عمل للتعلم العميق مثل PyTorch أو TensorFlow. سنستخدم PyTorch في هذا المثال.

افتح محطة العمل أو موجه الأوامر وقم بتشغيل الأمر التالي:

تتطلب بعض النماذج، مثل T5، مكتبة sentencepiece من أجل أداة الترميز الخاصة بها. من المستحسن تثبيتها أيضًا.

الخطوة 2: قم بتحميل النموذج والمُعرف

أسهل طريقة للبدء هي استخدام وظيفة pipeline. فهي تتولى تلقائيًا تحميل النموذج الصحيح والمُعالج اللغوي لمهمة التلخيص.

في البرنامج النصي Python الخاص بك، قم باستيراد خط الأنابيب وقم بتهيئته على النحو التالي:

هنا، نحدد أمرين:

المهمة: نخبر خط الأنابيب أننا نريد إجراء "تلخيص".

النموذج: نختار نقطة فحص نموذج محددة مسبقًا من Hugging Face Hub. facebook/bart-large-cnn هو خيار شائع تم تدريبه على مقالات إخبارية ويعمل جيدًا للتلخيص للأغراض العامة. لإجراء اختبار أسرع، يمكنك استخدام نموذج أصغر مثل t5-small.

عند تشغيل هذا الرمز لأول مرة، سيتم تنزيل أوزان النموذج من Hub، وهو ما قد يستغرق بضع دقائق. بعد ذلك، سيتم تخزين النموذج مؤقتًا على جهازك المحلي لتحميله على الفور.

الخطوة 3: إنشاء وظيفة التلخيص

لجعل الكود الخاص بك نظيفًا وقابلًا لإعادة الاستخدام، من الأفضل تضمين منطق التلخيص في دالة. هذا يسهل أيضًا تجربة معلمات مختلفة.

دعنا نحلل المعلمات التي يمكنك التحكم فيها:

max_length: يحدد هذا الحد الأقصى لعدد الرموز (تقريبًا، الكلمات) للملخص الناتج.

min_length: يحدد هذا الحد الأدنى لعدد الرموز لمنع النموذج من إنشاء ملخصات قصيرة جدًا أو فارغة.

do_sample: عند ضبطه على False، يستخدم النموذج طريقة حتمية (مثل البحث الشعاعي) لإنشاء الملخص الأكثر احتمالية. ضبطه على True يضيف عنصر العشوائية، مما قد ينتج عنه نتائج أكثر إبداعًا ولكن أقل قابلية للتنبؤ.

يعد ضبط هذه المعلمات أمرًا أساسيًا للحصول على جودة المخرجات التي تريدها.

الخطوة 4: قم بإنشاء ملخصك

الآن حان وقت الجزء الممتع. مرر النص إلى الدالة واطبع النتيجة. 🤩

يجب أن ترى نسخة مختصرة من المقالة مطبوعة على وحدة التحكم الخاصة بك. إذا واجهتك مشكلات، فإليك بعض الحلول السريعة:

النص المدخل طويل جدًا: قد يظهر النموذج خطأً إذا تجاوز المدخل الحد الأقصى للطول (غالبًا 512 أو 1024 رمزًا). أضف truncation=True داخل استدعاء summarizer() لقطع المدخلات الطويلة تلقائيًا.

الملخص عام للغاية: حاول زيادة معلمة num_beams (على سبيل المثال، num_beams=4). هذا يجعل النموذج يبحث بشكل أكثر شمولاً عن ملخص أفضل، ولكنه قد يكون أبطأ قليلاً.

هذه الطريقة القائمة على الكود رائعة للمطورين الذين يبنون تطبيقات مخصصة. ولكن ماذا يحدث عندما تحتاج إلى دمج هذا في العمل اليومي للفريق؟ هنا تبدأ القيود في الظهور.

قيود Hugging Face على تلخيص النصوص

يعد Hugging Face خيارًا رائعًا عندما تريد المرونة والتحكم. ولكن بمجرد محاولة استخدامه في سير عمل الفريق الحقيقي (وليس مجرد دفتر ملاحظات تجريبي)، تظهر بعض التحديات المتوقعة بسرعة.

حدود الرموز المميزة ومشاكل المستندات الطويلة

تحتوي معظم نماذج التلخيص على طول إدخال أقصى ثابت. على سبيل المثال، تم تكوين facebook/bart-large-cnn بـ max_position_embeddings = 1024. وهذا يعني أن المستندات الأطول تتطلب غالبًا اقتطاعًا أو تقسيمًا.

إذا كنت بحاجة فقط إلى أساس سريع، فيمكنك تمكين الاقتطاع في خط الأنابيب والمضي قدمًا. ولكن إذا كنت بحاجة إلى ملخصات موثوقة لوثائق طويلة، فعادةً ما ينتهي بك الأمر إلى إنشاء منطق تقسيم إلى أجزاء ثم إجراء مراجعة ثانية، وهي "ملخص الملخصات"، لربط النتائج معًا. وهذا يتطلب هندسة إضافية، ومن السهل الحصول على نتائج غير متسقة.

خطر الهلوسة (وضريبة التحقق)

قد تحدث أحيانًا هلوسات في النماذج التجريدية، مما يؤدي إلى إنشاء نصوص تبدو معقولة ولكنها غير صحيحة من الناحية الواقعية. بالنسبة للاستخدامات المهمة للأعمال، فإن هذا يخلق مشكلة: كل ملخص يحتاج إلى تحقق يدوي. عند هذه النقطة، لا تكون قد وفرت وقتًا حقًا، بل تكون قد نقلت العمل إلى جزء مختلف من العملية.

عدم إدراك السياق

لا يعرف نموذج Hugging Face سوى النص الذي تزوده به. فهو لا يفهم أهداف مشروعك أو الأشخاص المشاركين فيه أو كيفية ارتباط وثيقة بأخرى، ويفتقر إلى الذكاء السياقي للأنظمة الحديثة. لا يمكنه إخبارك ما إذا كان ملخص مكالمة مع أحد العملاء يتعارض مع وثيقة متطلبات المشروع، لأنه يعمل بشكل منفصل.

تكاليف التكامل (مشكلة "المرحلة الأخيرة")

عادةً ما يكون إنشاء الملخص هو الجزء السهل. الصعوبة الحقيقية تكمن في ما يأتي بعد ذلك.

أين تذهب الملخصات؟ من يراها؟ كيف تتحول إلى مهمة قابلة للتنفيذ؟ كيف تربطها بالعمل الذي أدى إلى إنشائها؟

حل مشكلة "المرحلة الأخيرة" يعني إنشاء تكاملات مخصصة ورمز ربط. وهذا يضيف عملًا إضافيًا للمطورين في البداية، وغالبًا ما يخلق سير عمل غير سلس للجميع.

الحاجز التقني والصيانة المستمرة

النهج القائم على Python متاح في الغالب للأشخاص الذين يمكنهم البرمجة. وهذا يخلق عائقًا عمليًا أمام فرق التسويق والمبيعات والعمليات، مما يعني أن اعتماده يظل محدودًا.

كما أنه يأتي مع صيانة مستمرة: إدارة التبعيات، وتحديث المكتبات، والحفاظ على عمل كل شيء مع تطور واجهات برمجة التطبيقات والنماذج. ما يبدأ كفوز سريع يمكن أن يتحول بهدوء إلى نظام آخر تحتاج إلى رعايته.

المشكلة الأكبر: توسع السياق

حتى إذا كان برنامج التلخيص الخاص بك يعمل بشكل مثالي، فقد يضيع فريقك الوقت لأن النتيجة النهائية منفصلة عن مكان العمل الفعلي.

هذا هو ما يُعرف بـ " تشتت السياق"، عندما تضيع الفرق ساعات في البحث عن المعلومات، والتبديل بين التطبيقات، والبحث عن الملفات عبر منصات غير متصلة.

هذا هو المكان الذي تغير فيه مساحة العمل المتقاربة قواعد اللعبة. بدلاً من إنشاء ملخصات في مكان واحد ومحاولة "نقلها إلى العمل" لاحقًا، يحافظ النظام المتقارب على تجميع المشاريع والوثائق والمحادثات معًا، مع تضمين ClickUp Brain كطبقة ذكاء. تظل ملخصاتك مرتبطة بالمهام والمستندات، لذا فإن الخطوة التالية واضحة، ويتم التسليم على الفور.

تلخيص يتحول إلى إجراءات مع ClickUp

يمكن أن يعمل برنامج تلخيص بشكل مثالي، ولكنه لا يزال يفشل فريقك بطريقة مزعجة: ينتهي المطاف بالملخص في مكان منفصل عن العمل.

تؤدي هذه الفجوة إلى تشتت السياق، حيث تنتشر المعلومات عبر المستندات ومواضيع الدردشة والمهام و" الملاحظات السريعة" في أدوات غير متصلة ببعضها. يقضي الناس وقتًا أطول في البحث عن الملخصات أكثر من استخدامها. الفوز الحقيقي لا يكمن في إنشاء ملخص فحسب، بل في إبقاء هذا الملخص مرتبطًا بالقرارات والمسؤولين والخطوات التالية حيث يتم العمل فعليًا.

هذا ما يميز ClickUp Brain عن غيره. فهو يلخص المهام والوثائق والمحادثات داخل نفس مساحة العمل التي توجد فيها مشاريعك، بحيث يمكن لفريقك فهم شيء ما والتصرف بناءً عليه دون الحاجة إلى الانتقال بين الأدوات.

ClickUp BrainGPT: تفاعل مع الملخصات باستخدام اللغة الطبيعية

على سطح المكتب، BrainGPT هو واجهة المحادثة لـ ClickUp Brain. بدلاً من فتح البرامج النصية أو دفاتر الملاحظات أو أدوات الذكاء الاصطناعي الخارجية، يمكن لفريقك أن يطلب ما يحتاج إليه بلغة بسيطة، مباشرة في ClickUp.

يمكنك الكتابة (أو استخدام ميزة التحويل الصوتي إلى نص) للقيام بما يلي:

نظرًا لأن ClickUp Brain يعمل داخل مساحة العمل الخاصة بك، فإن الناتج يستند إلى السياق المباشر: أوصاف المهام والتعليقات والمهام الفرعية والمستندات المرتبطة وهيكل المشروع. أنت لا تقوم بلصق النص في أداة منفصلة وتأمل ألا يفوتك أي شيء مهم.

لماذا يتفوق هذا على سير عمل الملخصات القائم على الكود بالنسبة لمعظم الفرق

يمكن لسير العمل الذي أنشأه المطورون إنشاء ملخصات قوية. تظهر المشكلة بعد ذلك، عندما يضطر شخص ما إلى نسخ الناتج إلى المكان الذي يتم فيه العمل، ثم ترجمته إلى مهام، ثم متابعة التنفيذ.

ClickUp Brain يغلق هذه الحلقة:

لا حاجة إلى البرمجةيمكن لأي فرد من أعضاء الفريق تلخيص مستند أو سلسلة مهام أو مجموعة تعليقات غير منظمة دون تثبيت أي شيء أو كتابة أي كود.

ملخصات تراعي السياق يمكن أن يتضمن ClickUp Brain الأجزاء التي عادةً ما ينساها الناس: القرارات المدفونة في التعليقات، والعوائق المذكورة في الردود، والمهام الفرعية التي تغير معنى "تم".

الملخصات موجودة حيث يوجد العمل يمكنك متابعة المهام، وإضافة ملخص في أعلى ClickUp Docs، أو تلخيص المناقشة بسرعة دون إنشاء "وثيقة ملخص" أخرى لا يقرأها أحد.

تقليل انتشار الأدوات لا تحتاج إلى نصوص برمجية منفصلة أو دفاتر Jupyter أو مفاتيح API أو سير عمل لا يفهمه سوى شخص واحد. تظل مستنداتك ومهامك وملخصاتك في نفس النظام.

هذه هي الميزة العملية لمساحة العمل المتقاربة: يتم إجراء الملخصات والأعمال والتعاون معًا بدلاً من ربطها معًا بعد حدوثها.

هذه هي الميزة العملية لمساحة العمل المتقاربة: يتم إجراء الملخصات والأعمال والتعاون معًا بدلاً من ربطها معًا بعد حدوثها.

كيف يعمل في الحياة الواقعية

فيما يلي بعض الأنماط الشائعة التي تستخدمها الفرق:

من الملخصات إلى التنفيذ مع Super Agents

الملخصات مفيدة. الصعوبة تكمن في ضمان تحويلها باستمرار إلى متابعة، خاصة عندما يزداد حجمها.

وهنا يأتي دور ClickUp Super Agents . يمكنهم استخدام المعلومات الملخصة والمضي قدمًا في العمل بناءً على المحفزات والشروط، داخل نفس مساحة العمل.

مع Super Agents، يمكن للفرق:

بدلاً من أن يكون الملخص نصًا ثابتًا، يساعد الوكلاء في ضمان أن يصبح الملخص خطة، وأن تصبح الخطة تقدمًا.

تلخيص يعيش حيث يحدث العمل

تعد Hugging Face Transformers رائعة عندما تحتاج إلى تطبيق مخصص أو خط أنابيب مخصص أو تحكم كامل في سلوك النموذج.

ولكن بالنسبة لمعظم الفرق، فإن المشكلة الأكبر ليست "هل يمكننا تلخيص هذا؟" بل هي "هل يمكننا تلخيص هذا وتحويله على الفور إلى عمل، مع تحديد المالكين والمواعيد النهائية والرؤية؟"

إذا كان هدفك هو إنتاجية الفريق والتنفيذ السريع، فإن ClickUp Brain يوفر لك ملخصات في سياقها، في مكان العمل نفسه، مع مسار واضح من "هذا هو الجوهر" إلى "هذا ما سنفعله بعد ذلك".

هل أنت مستعد لتخطي الإعداد والبدء في تلخيص مكان عملك الفعلي؟ ابدأ مجانًا مع ClickUp ودع Brain يتولى المهام الصعبة.