wucin gadi hankali yana canza yadda muke tsarawa da samar da abun ciki. Hakanan yana shafar yadda mutane ke gano abu, daga abin da suke nema akan Google zuwa abin da suke kallo akan Netflix.
Mafi mahimmanci, ga masu siyar da abun ciki, yana bawa ƙungiyoyi damar haɓaka ta hanyar sarrafa wasu nau'ikan samar da abun ciki da kuma nazarin kayan yau da kullun don haɓaka abin da kuke bayarwa kuma mafi dacewa da niyyar abokin ciniki.
Akwai nau'ikan motsi da yawa a cikin AI da injin inji matakai. Shin kun taɓa yi wa mataimaki mai wayo (kamar Siri ko Alexa) tambaya?
Wataƙila amsar ita ce "eh," wanda ke nuna kun riga kun saba da sarrafa harshe na halitta akan wani matakin (NLP).
Alan Turing suna ne da kowane mai fasaha ya ji. Shahararren masanin lissafi kuma masanin kwamfuta Alan Turing ne ya fara ƙirƙira sanannen gwajin Turing a shekarar 1950.
Ya yi iƙirari a cikin aikinsa Injin Kwamfuta da Hankali cewa na'ura tana da hankali idan za ta iya yin magana da mutum kuma ta yaudare shi da cewa yana magana da mutum.
Wannan ya zama tushen fasahar NLP. Ingantacciyar tsarin NLP zai iya fahimtar tambayar da mahallinta, bincika ta, zaɓi mafi kyawun tsarin aiki, da amsa cikin yaren da mai amfani zai fahimta.
Matsayin duniya don kammala ayyuka akan bayanai sun haɗa da basirar wucin gadi da dabarun koyon injin. Yaren ɗan adam fa?
Fannin samar da harshe na dabi'a (NLG), fahimtar harshe na dabi'a (NLU), da sarrafa harshe na dabi'a (NLP) duk sun sami kulawa sosai a cikin 'yan shekarun nan.
Amma saboda waɗannan ukun suna da nauyi daban-daban, yana da mahimmanci don guje wa rudani. Mutane da yawa sun gaskata sun fahimci waɗannan ra'ayoyin gaba ɗaya.
Tun da harshe na halitta ya riga ya kasance a cikin sunayen, duk abin da ake yi shi ne sarrafawa, fahimta, da samar da shi. Mun yanke shawarar cewa zai iya zama taimako mu ɗan zurfafa, ko da yake, idan aka yi la’akari da yadda muke ci karo da waɗannan jimloli akai-akai.
Saboda haka, bari mu fara da duban kowannensu sosai.
Menene Tsarin Harshen Halitta?
Duk wani harshe na halitta ana ɗaukarsa azaman rubutu na kyauta ta kwamfutoci. Ya biyo bayan cewa yayin shigar da bayanai, babu ƙayyadaddun kalmomi a ƙayyadaddun wurare. Baya ga rashin tsari, harshe na halitta yana da zaɓuɓɓukan magana iri-iri. Ɗauki waɗannan jimloli guda uku a matsayin misali:
- Yanayin yaya yake a yau?
- Shin yau yana da damar yin ruwan sama?
- Yau ya bukaci in kawo lema ta?
Kowane ɗayan waɗannan maganganun yana tambaya game da hasashen yanayi na yau, wanda shine ma'anar gama gari.
A matsayinmu na mutane, kusan nan da nan za mu iya ganin waɗannan alaƙa na asali kuma mu yi aiki yadda ya kamata.
Koyaya, wannan shine kalubale ga kwamfutoci tunda kowane algorithm yana buƙatar shigarwa don bin takamaiman tsari, kuma duk maganganun uku suna da tsari da tsari daban-daban.
Kuma abubuwa za su yi matukar wahala nan ba da jimawa ba idan muka yi ƙoƙarin tsara ƙa'idodi ga kowace kalma da aka haɗa a cikin kowane harshe na halitta don taimaka wa kwamfuta wajen fahimta. NLP yana shiga cikin hoto a cikin wannan yanayin.
Tsarin Harshen Halitta (NLP), wanda ke ƙoƙarin samfurin harshen ɗan adam na halitta bayanai, sun samo asali daga ilimin harshe na lissafi.
Bugu da ƙari, NLP yana mai da hankali kan yin amfani da koyan injina da hanyoyin ilmantarwa mai zurfi yayin sarrafa babban adadin shigar ɗan adam. Ana yawan aiki dashi a cikin falsafa, ilimin harshe, kimiyyar kwamfuta, tsarin bayanai, da sadarwa.
Linguistics na lissafin lissafi, nazarin haɗin gwiwa, fahimtar magana, fassarar inji, da sauran fagage na NLP kaɗan ne kawai. Sarrafa harshe na dabi'a yana canza kayan da ba a tsara su zuwa tsarin da ya dace ko ingantaccen rubutu don aiki.
Don fahimtar abin da mai amfani ke nufi lokacin da suka faɗi wani abu, yana gina algorithm kuma yana horar da ƙirar ta amfani da adadi mai yawa na bayanai.
Yana aiki ta hanyar haɗa nau'ikan daban-daban tare don ganowa (wanda aka sani da sunan mahaluƙi) da kuma gane ƙirar kalma. Ana amfani da lemmatization, tokenization, da dabaru masu tsauri don nemo ƙirar kalma.
Haɓakar bayanai, tantance murya, alamar sashe na magana, da rarrabawa kaɗan ne daga cikin ayyukan da NLP ke yi.
A cikin duniyar gaske, ana amfani da NLP don ayyuka ciki har da yawan jama'a, ƙirar harshe, tantance tunani, Fitar da batu, Fitowar mahallin mai suna, sassan-na-magana, cirewar haɗin, fassarar inji, da amsa tambaya ta atomatik.
Menene Fahimtar Harshen Halitta?
Ƙananan yanki na sarrafa harshe na halitta shine fahimtar harshe na halitta. Bayan an sauƙaƙa harshen, dole ne software ta kwamfuta ta fahimta, ta cire ma'ana, kuma mai yiyuwa ma ta aiwatar da nazarin ra'ayi.
Nassi iri ɗaya na iya samun ma'anoni da yawa, jimloli da yawa suna iya samun ma'ana iri ɗaya, ko ma'anar tana iya canzawa dangane da yanayin.
Algorithms na NLU suna amfani da hanyoyin lissafi don aiwatar da rubutu daga tushe da yawa don fahimtar rubutun shigarwa, wanda zai iya zama asali kamar sanin ma'anar jumla ko kuma mai rikitarwa kamar fassarar tattaunawa tsakanin mutane biyu.
An canza rubutun ku zuwa tsarin na'ura mai karantawa. Sakamakon haka, NLU tana amfani da dabarun lissafi don tantance rubutu da haifar da sakamako.
Ana iya amfani da NLU a cikin yanayi daban-daban, kamar fahimtar tattaunawa tsakanin mutane biyu, ƙayyade yadda wani yake ji game da wani yanayi, da sauran yanayi na yanayi.
Musamman, akwai matakan yare guda huɗu don fahimtar NLU:
- Syntax: Wannan shine tsarin tantance ko ana amfani da nahawu yadda ya kamata da yadda ake hada jimloli tare. Misali, dole ne a yi la’akari da mahallin jimla da nahawu domin sanin ko tana da ma’ana.
- Semantics: Lokacin da muka bincika rubutun, ma'anar mahallin ma'ana kamar nau'in fi'ili ko zaɓin kalma tsakanin mutane biyu akwai. Hakanan ana iya amfani da waɗannan guntun bayanan ta hanyar NLU algorithm don samar da sakamako daga kowane yanayin da za a iya amfani da kalmar magana iri ɗaya.
- Rage ma'anar kalma: Hanya ce ta gano ma'anar kowace kalma a cikin jimla. Dangane da mahallin, yana ba da kalma ma'anarsa.
- Nazari na Pragmatic: Yana taimakawa wajen fahimtar saiti da manufar aikin.
NLU yana da mahimmanci ga masana kimiyyar bayanai saboda, idan ba tare da shi ba, ba su da ikon fitar da ma'ana daga fasahohi kamar chatbots da software na tantance magana.
Bayan haka, ana amfani da mutane don yin tattaunawa tare da bot mai amfani da magana; kwamfuta, a daya bangaren, ba su da wannan alatu na sauki.
Bugu da ƙari, NLU na iya gane motsin rai da ƙazanta a cikin magana daidai yadda za ku iya. Wannan yana nuna cewa masana kimiyyar bayanai na iya amfani da amfani don bincika nau'ikan abun ciki daban-daban da kuma rarraba rubutu ta amfani da damar NLU.
NLG yana aiki ne da adawa kai tsaye ga fahimtar harshe na halitta, wanda ke da nufin tsarawa da fahimtar bayanan da ba a tsara su ba don canza su zuwa bayanan da za a iya amfani da su. Na gaba, bari mu ayyana NLG kuma mu bincika hanyoyin da masana kimiyyar bayanai ke amfani da shi a cikin lamurra masu amfani.
Menene Ƙarfafa Harshen Halitta?
Har ila yau sarrafa harshe ya haɗa da samar da harshe na halitta. Kwamfuta na iya yin rubutu ta amfani da samar da harshe na halitta, amma fahimtar harshe na halitta yana mai da hankali kan fahimtar karatu.
Ta amfani da wasu bayanan shigar da bayanai, NLG yana ƙirƙirar amsa a rubuce cikin yaren ɗan adam. Sabis na rubutu-zuwa-magana Hakanan ana iya amfani dashi don canza wannan rubutu zuwa magana.
Lokacin da masana kimiyyar bayanai suka ba da tsarin NLG tare da bayanai, tsarin yana nazarin bayanan don samar da labarun da za a iya fahimta ta hanyar tattaunawa.
A taƙaice, NLG tana jujjuya saitin bayanai zuwa yaren da mu duka muke fahimta, wanda ake kira yaren halitta. Ta yadda za ta iya samar da kayan aiki wanda aka yi nazari a hankali kuma daidai gwargwado zuwa iyakar da za a iya yi, NLG tana da ƙwarewar ɗan adam na gaske.
Wannan hanya, wacce za a iya samo ta daga wasu rubuce-rubucen Alan Turing da muka yi magana a kai, na da matukar muhimmanci wajen gamsar da mutane cewa kwamfuta tana tattaunawa da su ta hanyar da ta dace da dabi’a, ba tare da la’akari da batun da ke hannunsu ba.
Ƙungiyoyi na iya amfani da NLG don samar da labarun tattaunawa wanda kowa da kowa a cikin kamfanin zai iya amfani da shi.
NLG, wanda aka fi amfani da shi akai-akai don dashboards na bayanan sirri na kasuwanci, samar da abun ciki mai sarrafa kansa, da ingantaccen bincike na bayanai, na iya zama babban taimako ga ƙwararrun da ke aiki a sassa kamar tallace-tallace, albarkatun ɗan adam, tallace-tallace, da fasahar bayanai.
Wace rawa NLU da NGL suke takawa a cikin NLP?
Ana iya amfani da NLP ta hanyar masana kimiyyar bayanai da wucin gadi hankali ƙwararru don canza saitin bayanan da ba a tsara su zuwa nau'ikan da kwamfutoci za su iya fassara zuwa magana da rubutu - har ma suna iya gina amsoshin da suka dace da tambayar da kuka yi musu (tunanin sake tunani ga mataimakan kama-da-wane kamar Siri da Alexa).
Amma ina NLU da NLG suka dace da NLP?
Ko da yake dukkansu suna taka rawa daban-daban, duk waɗannan fannonin guda uku suna da abu ɗaya: duka suna hulɗa da harshe na halitta. To, menene bambanci tsakanin ukun?
Yi la'akari da shi ta wannan hanyar: yayin da NLU ke da nufin fahimtar harshen da mutane ke amfani da su, NLP tana gano mahimman bayanai kuma ta tsara su cikin abubuwa kamar rubutu da lambobi.
Yana iya ma taimakawa tare da ɓoyayyen sadarwa masu cutarwa. NLG, a gefe guda, tana amfani da tarin bayanan da ba a tsara su ba don samar da labarun da za mu iya fassara su da ma'ana.
Makomar NLP
Kodayake NLP yana da amfani da kasuwanci da yawa na yanzu, yawancin kasuwancin sun sami wahalar ɗaukar shi gabaɗaya.
Wannan yawanci saboda batutuwa masu zuwa: Ɗaya daga cikin batutuwan da ke shafar ƙungiyoyi akai-akai shine yawan bayanai, wanda ya sa ya zama ƙalubale a gare su don gano ko wane nau'in bayanai ne ke da mahimmanci a cikin tekun da ke da alama ba ya ƙarewa.
Bugu da ƙari, don amfani da NLP yadda ya kamata, ƙungiyoyi akai-akai suna buƙatar wasu hanyoyi da kayan aiki waɗanda ke ba su damar fitar da bayanai masu mahimmanci daga bayanai.
A ƙarshe amma ba aƙalla ba, NLP yana nuna cewa kamfanoni suna buƙatar injunan yankan-baki idan suna son riƙewa da riƙe tarin bayanai daga kafofin bayanai daban-daban ta amfani da NLP.
Duk da cikas da ke hana yawancin kamfanoni yin amfani da NLP, da alama waɗannan ƙungiyoyi guda ɗaya za su karɓi NLP, NLU, da NLG don ba da damar robots su ci gaba da yin hulɗar gaskiya, kamar ɗan adam da tattaunawa.
Semantics da syntax su ne sassan bincike na NLP guda biyu waɗanda ke karɓar kulawa sosai.
Kammalawa
Yin la'akari da abin da muka tattauna har zuwa yanzu: Ba da ma'ana ga murya da rubutu, NLU tana karantawa da fahimtar harshe na halitta, kuma NLG tana haɓaka da fitar da sabon harshe tare da taimakon injina.
NLU na amfani da harshe don fitar da gaskiya, yayin da NLG ke amfani da fahimtar da NLU ta samu don samar da harshe na halitta.
Kula da manyan 'yan wasa a cikin masana'antar IT kamar Apple, Google, da Amazon don ci gaba da saka hannun jari a cikin NLP don su iya haɓaka tsarin wanda ke kwaikwayi halayen ɗan adam.
Leave a Reply