કૃત્રિમ બુદ્ધિ અમે જે રીતે યોજના બનાવીએ છીએ અને સામગ્રી જનરેટ કરીએ છીએ તે રીતે પરિવર્તન કરી રહ્યું છે. તે લોકો સામગ્રી કેવી રીતે શોધે છે, તેઓ Google પર શું શોધે છે તેનાથી લઈને તેઓ Netflix પર શું જુએ છે તેના પર પણ અસર કરે છે.
વધુ નિર્ણાયક રીતે, કન્ટેન્ટ માર્કેટર્સ માટે, તે અમુક પ્રકારના કન્ટેન્ટ જનરેશનને સ્વચાલિત કરીને અને વર્તમાન સામગ્રીનું વિશ્લેષણ કરીને તમે જે ડિલિવરી કરી રહ્યાં છો તેમાં સુધારો કરવા અને ગ્રાહકના ઉદ્દેશ્ય સાથે વધુ સારી રીતે મેળ કરીને ટીમોને વિકાસ કરવામાં સક્ષમ કરે છે.
AI માં ઘણા ફરતા ટુકડાઓ છે અને મશીન શિક્ષણ પ્રક્રિયાઓ શું તમે ક્યારેય સ્માર્ટ સહાયક (જેમ કે સિરી અથવા એલેક્સા) ને પ્રશ્ન પૂછ્યો છે?
પ્રતિભાવ મોટે ભાગે "હા" હોય છે, જે સૂચવે છે કે તમે પહેલાથી જ અમુક સ્તર (NLP) પર કુદરતી ભાષાની પ્રક્રિયાથી પરિચિત છો.
એલન ટ્યુરિંગ એક એવું નામ છે જે દરેક ટેકનીએ સાંભળ્યું હશે. જાણીતા ગણિતશાસ્ત્રી અને કોમ્પ્યુટર વૈજ્ઞાનિક એલન ટ્યુરિંગ દ્વારા 1950માં જાણીતી ટ્યુરિંગ ટેસ્ટ સૌપ્રથમ ઘડી કાઢવામાં આવી હતી.
તેમણે તેમના કામમાં દાવો કર્યો હતો કમ્પ્યુટિંગ મશીનરી અને ઇન્ટેલિજન્સ કે મશીન કૃત્રિમ રીતે બુદ્ધિશાળી છે જો તે વ્યક્તિ સાથે વાતચીત કરી શકે અને તેને એવું વિચારીને છેતરે કે તે માનવ સાથે ચેટ કરી રહ્યો છે.
આ NLP ટેક્નોલોજી માટે આધાર તરીકે સેવા આપી હતી. એક કાર્યક્ષમ NLP સિસ્ટમ ક્વેરી અને તેના સંદર્ભને સમજવામાં, તેનું વિશ્લેષણ કરવા, ક્રિયાનો શ્રેષ્ઠ માર્ગ પસંદ કરવા અને વપરાશકર્તા સમજી શકે તેવી ભાષામાં જવાબ આપવા સક્ષમ હશે.
ડેટા પરના કાર્યો પૂર્ણ કરવા માટેના વિશ્વવ્યાપી ધોરણોમાં આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ અને મશીન લર્નિંગ તકનીકોનો સમાવેશ થાય છે. જો કે, માનવ ભાષા વિશે શું?
નેચરલ લેંગ્વેજ જનરેશન (NLG), નેચરલ લેંગ્વેજ અન્ડરસ્ટેન્ડિંગ (NLU), અને નેચરલ લેંગ્વેજ પ્રોસેસિંગ (NLP) ના ક્ષેત્રોએ તાજેતરના વર્ષોમાં ઘણું ધ્યાન મેળવ્યું છે.
પરંતુ ત્રણેયની જવાબદારીઓ અલગ-અલગ હોવાથી, મૂંઝવણ ટાળવી મહત્વપૂર્ણ છે. ઘણા માને છે કે તેઓ આ વિચારોને સંપૂર્ણ રીતે સમજે છે.
નામોમાં પ્રાકૃતિક ભાષા પહેલેથી જ હાજર હોવાથી, દરેક વ્યક્તિ તેની પ્રક્રિયા, સમજણ અને ઉત્પાદન કરે છે. અમે નક્કી કર્યું છે કે આ શબ્દસમૂહો એકબીજાના બદલે વાપરવામાં આવે છે તે જોતાં, અમે થોડીક ઊંડાણમાં જવું મદદરૂપ થઈ શકે છે.
પરિણામે, ચાલો તેમાંથી દરેકને નજીકથી જોઈને શરૂ કરીએ.
નેચરલ લેંગ્વેજ પ્રોસેસિંગ શું છે?
કોઈપણ પ્રાકૃતિક ભાષાને કોમ્પ્યુટર દ્વારા ફ્રી-ફોર્મ ટેક્સ્ટ તરીકે ગણવામાં આવે છે. તે અનુસરે છે કે ડેટા દાખલ કરતી વખતે, નિશ્ચિત સ્થળોએ કોઈ નિશ્ચિત કીવર્ડ્સ નથી. અસંગઠિત હોવા ઉપરાંત, કુદરતી ભાષામાં અભિવ્યક્તિના વિવિધ વિકલ્પો પણ છે. આ ત્રણ શબ્દસમૂહોને ઉદાહરણ તરીકે લો:
- હવામાન કેવું છે આજે?
- શું આજે વરસાદની કોઈ શક્યતા છે?
- શું આજે મારે મારી છત્રી લાવવાની જરૂર છે?
આ દરેક નિવેદનો આજના હવામાનની આગાહી વિશે પૂછે છે, જે સામાન્ય છેદ છે.
મનુષ્ય તરીકે, આપણે લગભગ તરત જ આ મૂળભૂત જોડાણોને જોઈ શકીએ છીએ અને યોગ્ય રીતે કાર્ય કરી શકીએ છીએ.
જો કે, આ એ કમ્પ્યુટર્સ માટે પડકાર કારણ કે દરેક અલ્ગોરિધમને ચોક્કસ ફોર્મેટને અનુસરવા માટે ઇનપુટની જરૂર પડે છે, અને ત્રણેય સ્ટેટમેન્ટમાં અલગ-અલગ સ્ટ્રક્ચર અને ફોર્મેટ હોય છે.
અને જો આપણે કોમ્પ્યુટરને સમજવામાં મદદ કરવા માટે દરેક પ્રાકૃતિક ભાષામાં દરેક અને દરેક શબ્દ સંયોજન માટે નિયમોને કોડીફાઈ કરવાનો પ્રયાસ કરીએ તો વસ્તુઓ ખૂબ જ ટૂંક સમયમાં મુશ્કેલ બનશે. NLP આ પરિસ્થિતિમાં ચિત્ર તરફ આગળ વધે છે.
નેચરલ લેંગ્વેજ પ્રોસેસિંગ (NLP), જે પ્રયાસ કરે છે કુદરતી માનવ ભાષાનું મોડેલ ડેટા, કોમ્પ્યુટેશનલ ભાષાશાસ્ત્રમાંથી ઉદ્ભવ્યો છે.
વધુમાં, એનએલપી માનવ ઈનપુટની નોંધપાત્ર માત્રાની પ્રક્રિયા કરતી વખતે મશીન લર્નિંગ અને ડીપ લર્નિંગ અભિગમોનો ઉપયોગ કરવા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે. તે અવારનવાર ફિલસૂફી, ભાષાશાસ્ત્ર, કોમ્પ્યુટર સાયન્સ, ઇન્ફોર્મેશન સિસ્ટમ્સ અને કોમ્યુનિકેશન્સમાં કાર્યરત છે.
કોમ્પ્યુટેશનલ ભાષાશાસ્ત્ર, વાક્યરચના વિશ્લેષણ, વાણી ઓળખ, મશીન અનુવાદ અને NLP ના અન્ય પેટાક્ષેત્રો માત્ર થોડા જ છે. નેચરલ લેંગ્વેજ પ્રોસેસિંગ અનસ્ટ્રક્ચર્ડ સામગ્રીને યોગ્ય ફોર્મેટમાં અથવા સ્ટ્રક્ચર્ડ ટેક્સ્ટમાં રૂપાંતરિત કરે છે.
જ્યારે વપરાશકર્તા કંઈપણ બોલે ત્યારે તેનો અર્થ શું છે તે સમજવા માટે, તે અલ્ગોરિધમ બનાવે છે અને વિશાળ માત્રામાં ડેટાનો ઉપયોગ કરીને મોડેલને તાલીમ આપે છે.
તે ઓળખ માટે (એન્ટિટી ઓળખ તરીકે ઓળખાય છે) અને શબ્દ પેટર્નને ઓળખવા માટે અલગ-અલગ એન્ટિટીઓને એકસાથે જૂથ બનાવીને કાર્ય કરે છે. શબ્દની પેટર્ન શોધવા માટે લેમ્મેટાઈઝેશન, ટોકનાઈઝેશન અને સ્ટેમિંગ તકનીકોનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે.
માહિતી નિષ્કર્ષણ, વૉઇસ રેકગ્નિશન, પાર્ટ-ઓફ-સ્પીચ ટેગિંગ અને પાર્સિંગ એ NLP દ્વારા કરવામાં આવતી કેટલીક નોકરીઓ છે.
વાસ્તવિક દુનિયામાં, એનએલપીનો ઉપયોગ ઓન્ટોલોજી પોપ્યુલેટીંગ, લેંગ્વેજ મોડેલીંગ સહિતના કાર્યો માટે થાય છે. ભાવના વિશ્લેષણ, વિષય નિષ્કર્ષણ, નામવાળી એન્ટિટી રેકગ્નિશન, પાર્ટ-ઓફ-સ્પીચ ટેગિંગ, કનેક્શન નિષ્કર્ષણ, મશીન અનુવાદ અને સ્વચાલિત પ્રશ્નના જવાબ.
નેચરલ લેંગ્વેજ સમજ શું છે?
પ્રાકૃતિક ભાષા પ્રક્રિયાનો એક નાનો ભાગ કુદરતી ભાષાની સમજ છે. ભાષાને સરળ બનાવ્યા પછી, કોમ્પ્યુટર સોફ્ટવેરને સમજવું જોઈએ, અર્થ કાઢવો જોઈએ અને સંભવતઃ લાગણીનું વિશ્લેષણ પણ કરવું જોઈએ.
એક જ ટેક્સ્ટના ઘણા અર્થો હોઈ શકે છે, ઘણા શબ્દસમૂહોના સમાન અર્થ હોઈ શકે છે અથવા સંજોગોના આધારે અર્થ બદલાઈ શકે છે.
NLU એલ્ગોરિધમ્સ ઇનપુટ ટેક્સ્ટને સમજવા માટે ઘણા સ્રોતોમાંથી ટેક્સ્ટ પર પ્રક્રિયા કરવા માટે કોમ્પ્યુટેશનલ પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરે છે, જે શબ્દસમૂહનો અર્થ શું છે તે જાણવા જેટલું મૂળભૂત અથવા બે વ્યક્તિઓ વચ્ચેની વાતચીતનું અર્થઘટન કરવા જેટલું જટિલ હોઈ શકે છે.
તમારું લખાણ મશીન વાંચી શકાય તેવા ફોર્મેટમાં રૂપાંતરિત થાય છે. પરિણામે, NLU લખાણને સમજવા અને પરિણામ જનરેટ કરવા માટે કોમ્પ્યુટેશનલ તકનીકોનો ઉપયોગ કરે છે.
NLU વિવિધ પરિસ્થિતિઓમાં લાગુ થઈ શકે છે, જેમ કે બે વ્યક્તિઓ વચ્ચેની વાતચીતને સમજવી, કોઈ ચોક્કસ સંજોગો વિશે કોઈને કેવું લાગે છે તે નક્કી કરવું, અને સમાન પ્રકૃતિની અન્ય પરિસ્થિતિઓમાં.
ખાસ કરીને, NLU ને સમજવા માટે ચાર ભાષા સ્તરો છે:
- વાક્યરચના: આ વ્યાકરણનો યોગ્ય ઉપયોગ થઈ રહ્યો છે કે કેમ અને વાક્યો કેવી રીતે એકસાથે મૂકવામાં આવે છે તે નક્કી કરવાની પ્રક્રિયા છે. દાખલા તરીકે, વાક્યના સંદર્ભ અને વ્યાકરણને ધ્યાનમાં લેવું આવશ્યક છે કે કેમ તે નિર્ધારિત કરવા માટે કે તે અર્થપૂર્ણ છે.
- સિમેન્ટિક્સ: જ્યારે આપણે ટેક્સ્ટની તપાસ કરીએ છીએ, ત્યારે સંદર્ભાત્મક અર્થની ઘોંઘાટ જેમ કે ક્રિયાપદની મુદત અથવા બે વ્યક્તિઓ વચ્ચે શબ્દ પસંદગી. માહિતીના આ બિટ્સનો ઉપયોગ NLU અલ્ગોરિધમ દ્વારા પણ કરી શકાય છે જેથી તે કોઈપણ પરિસ્થિતિમાંથી પરિણામો પ્રદાન કરે જેમાં સમાન બોલાયેલ શબ્દનો ઉપયોગ કરી શકાય.
- શબ્દ સંવેદના અસંદિગ્ધતા: તે શબ્દસમૂહમાંના દરેક શબ્દનો અર્થ શું છે તે શોધવાની પ્રક્રિયા છે. સંદર્ભ પર આધાર રાખીને, તે શબ્દને તેનો અર્થ આપે છે.
- વ્યવહારિક વિશ્લેષણ: તે કાર્યના સેટિંગ અને હેતુને સમજવામાં મદદ કરે છે.
NLU માટે નોંધપાત્ર છે માહિતી વૈજ્ .ાનિકો કારણ કે, તેના વિના, તેઓ ચેટબોટ્સ અને સ્પીચ રેકગ્નિશન સોફ્ટવેર જેવી ટેકનોલોજીમાંથી અર્થ કાઢવાની ક્ષમતાનો અભાવ ધરાવે છે.
છેવટે, લોકો ભાષણ-સક્ષમ બૉટ સાથે વાતચીત કરવા માટે ટેવાયેલા છે; બીજી બાજુ, કોમ્પ્યુટરો પાસે આ સરળતા નથી.
વધુમાં, NLU તમે જે રીતે કરી શકો તે રીતે ભાષણમાં લાગણીઓ અને અપવિત્રતાને ઓળખી શકે છે. આ સૂચવે છે કે ડેટા વૈજ્ઞાનિકો ઉપયોગી રીતે વિવિધ સામગ્રી ફોર્મેટનું પરીક્ષણ કરી શકે છે અને NLU ની ક્ષમતાઓનો ઉપયોગ કરીને ટેક્સ્ટનું વર્ગીકરણ કરી શકે છે.
NLG કુદરતી ભાષાની સમજણના સીધા વિરોધમાં કામ કરે છે, જેનો ઉદ્દેશ્ય તેને વાપરી શકાય તેવા ડેટામાં રૂપાંતરિત કરવા માટે અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટાને ગોઠવવા અને તેને સમજવાનો છે. આગળ, ચાલો NLG ને વ્યાખ્યાયિત કરીએ અને વ્યવહારિક ઉપયોગના કેસોમાં ડેટા વૈજ્ઞાનિકો તેનો ઉપયોગ કેવી રીતે કરે છે તેનું અન્વેષણ કરીએ.
નેચરલ લેંગ્વેજ જનરેશન શું છે?
કુદરતી ભાષાની પ્રક્રિયામાં કુદરતી ભાષાના ઉત્પાદનનો પણ સમાવેશ થાય છે. કોમ્પ્યુટર કુદરતી ભાષાના ઉત્પાદનનો ઉપયોગ કરીને લખી શકે છે, પરંતુ કુદરતી ભાષાની સમજ વાંચન સમજ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે.
ચોક્કસ ડેટા ઇનપુટનો ઉપયોગ કરીને, NLG માનવ ભાષામાં લેખિત જવાબ બનાવે છે. ટેક્સ્ટ-ટુ-સ્પીચ સેવાઓ આ ટેક્સ્ટને ભાષણમાં રૂપાંતરિત કરવા માટે પણ વાપરી શકાય છે.
જ્યારે ડેટા વૈજ્ઞાનિકો ડેટા સાથે NLG સિસ્ટમને સપ્લાય કરે છે, ત્યારે સિસ્ટમ વાર્તાઓ ઉત્પન્ન કરવા માટે ડેટાનું વિશ્લેષણ કરે છે જે સંવાદ દ્વારા સમજી શકાય છે.
સારમાં, NLG ડેટા સેટને એવી ભાષામાં રૂપાંતરિત કરે છે જે આપણે બંને સમજીએ છીએ, જેને કુદરતી ભાષા કહેવાય છે. જેથી કરીને તે આઉટપુટ પ્રદાન કરી શકે જેનો કાળજીપૂર્વક અભ્યાસ કરવામાં આવે અને શક્ય તેટલી સચોટ હોય, NLG વાસ્તવિક જીવનના માનવીના અનુભવથી સંપન્ન છે.
આ પદ્ધતિ, જે એલન ટ્યુરિંગના કેટલાક લખાણોમાંથી શોધી શકાય છે જેની આપણે પહેલાથી જ ચર્ચા કરી છે, તે માનવોને ખાતરી આપવા માટે નિર્ણાયક છે કે કોમ્પ્યુટર તેમની સાથે બુદ્ધિગમ્ય અને કુદરતી રીતે વાતચીત કરી રહ્યું છે, તે વિષયને ધ્યાનમાં લીધા વગર.
NLG નો ઉપયોગ સંસ્થાઓ દ્વારા વાતચીતના વર્ણનો બનાવવા માટે થઈ શકે છે જેનો ઉપયોગ કંપનીની અંદર દરેક વ્યક્તિ કરી શકે છે.
NLG, જેનો ઉપયોગ મોટાભાગે બિઝનેસ ઇન્ટેલિજન્સ ડેશબોર્ડ્સ, સ્વચાલિત સામગ્રી ઉત્પાદન અને વધુ અસરકારક ડેટા વિશ્લેષણ માટે થાય છે, તે માર્કેટિંગ, માનવ સંસાધન, વેચાણ અને માહિતી તકનીક જેવા વિભાગોમાં કામ કરતા વ્યાવસાયિકો માટે મોટી મદદ બની શકે છે.
NLP માં NLU અને NGL શું ભૂમિકા ભજવે છે?
NLP નો ઉપયોગ ડેટા વૈજ્ઞાનિકો દ્વારા કરી શકાય છે અને કૃત્રિમ બુદ્ધિ વ્યવસાયિકો અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટા સેટને ફોર્મમાં રૂપાંતરિત કરવા માટે કે જે કમ્પ્યુટર્સ વાણી અને ટેક્સ્ટમાં ભાષાંતર કરી શકે છે - તેઓ એવા જવાબો પણ બનાવી શકે છે કે જે તમે તેમને પૂછેલા પ્રશ્ન માટે સંદર્ભમાં યોગ્ય હોય (સિરી અને એલેક્સા જેવા વર્ચ્યુઅલ સહાયકો પર ફરીથી વિચાર કરો).
પરંતુ NLU અને NLG NLP માં ક્યાં ફિટ થાય છે?
ભલે તેઓ બધા જુદી જુદી ભૂમિકાઓ ભજવે છે, આ ત્રણેય શાખાઓમાં એક વસ્તુ સમાન છે: તે બધા કુદરતી ભાષા સાથે વ્યવહાર કરે છે. તો, ત્રણ વચ્ચે શું તફાવત છે?
તેને આ રીતે ધ્યાનમાં લો: જ્યારે NLU એ ભાષાને સમજવાનું લક્ષ્ય રાખે છે જે મનુષ્યો વાપરે છે, NLP સૌથી નિર્ણાયક ડેટાને ઓળખે છે અને તેને ટેક્સ્ટ અને સંખ્યાઓ જેવી વસ્તુઓમાં ગોઠવે છે.
તે હાનિકારક એન્ક્રિપ્ટેડ સંચારમાં પણ મદદ કરી શકે છે. બીજી બાજુ, NLG, અસંરચિત ડેટાના સંગ્રહનો ઉપયોગ વાર્તાઓ બનાવવા માટે કરે છે જેને આપણે અર્થપૂર્ણ તરીકે અર્થઘટન કરી શકીએ.
NLP નું ભવિષ્ય
NLP ના વર્તમાન વ્યાપારી ઉપયોગો અસંખ્ય હોવા છતાં, ઘણા વ્યવસાયોને તેને વ્યાપક રીતે અપનાવવામાં મુશ્કેલી પડી છે.
આ મોટે ભાગે નીચેની સમસ્યાઓને કારણે છે: એક મુદ્દો જે સંસ્થાઓને વારંવાર અસર કરે છે તે માહિતી ઓવરલોડ છે, જે તેમના માટે વધુ ડેટાના દેખીતી રીતે અનંત સમુદ્ર વચ્ચે કયા ડેટા સેટ નિર્ણાયક છે તે ઓળખવા માટે પડકારરૂપ બનાવે છે.
વધુમાં, NLPનો અસરકારક રીતે ઉપયોગ કરવા માટે, સંસ્થાઓને વારંવાર અમુક પદ્ધતિઓ અને સાધનોની જરૂર પડે છે જે તેમને ડેટામાંથી મૂલ્યવાન માહિતી કાઢવા માટે સક્ષમ બનાવે છે.
છેલ્લું પરંતુ ઓછામાં ઓછું, NLP સૂચવે છે કે જો કંપનીઓ NLP નો ઉપયોગ કરતા વિવિધ ડેટા સ્ત્રોતોમાંથી ડેટાના સંગ્રહને સંભાળવા અને જાળવી રાખવા માંગતી હોય તો તેમને અદ્યતન મશીનરીની જરૂર છે.
મોટાભાગની કંપનીઓને NLP અપનાવવામાં અવરોધો હોવા છતાં, એવું લાગે છે કે આ જ સંસ્થાઓ આખરે NLP, NLU અને NLGને સ્વીકારશે જેથી તેઓ તેમના રોબોટ્સને વાસ્તવિક, માનવ જેવી ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓ અને ચર્ચાઓ ટકાવી શકે.
સિમેન્ટિક્સ અને સિન્ટેક્સ એ સંશોધનના બે NLP પેટાક્ષેત્રો છે જે ઘણું ધ્યાન મેળવી રહ્યાં છે.
ઉપસંહાર
અમે અત્યાર સુધી જે ચર્ચા કરી છે તેને ધ્યાનમાં લેતા: અવાજ અને લેખનનો અર્થ સોંપવો, NLU કુદરતી ભાષા વાંચે છે અને સમજે છે, અને NLG મશીનોની મદદથી નવી ભાષા વિકસાવે છે અને આઉટપુટ કરે છે.
ભાષાનો ઉપયોગ NLU દ્વારા તથ્યો કાઢવા માટે થાય છે, જ્યારે NLG કુદરતી ભાષા બનાવવા માટે NLU દ્વારા મેળવેલી આંતરદૃષ્ટિનો ઉપયોગ કરે છે.
IT ઉદ્યોગમાં Apple, Google અને Amazon જેવા મોટા ખેલાડીઓ પર ધ્યાન રાખો કે તેઓ NLPમાં રોકાણ કરવાનું ચાલુ રાખે જેથી તેઓ કરી શકે સિસ્ટમો વિકસાવો જે માનવ વર્તનની નકલ કરે છે.
એક જવાબ છોડો