आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस जिस तरह से हम योजना बनाते हैं और सामग्री उत्पन्न करते हैं उसे बदल रहा है। यह इस बात को भी प्रभावित कर रहा है कि लोग सामग्री की खोज कैसे करते हैं, Google पर वे क्या खोजते हैं और नेटफ्लिक्स पर वे क्या देखते हैं।
अधिक महत्वपूर्ण रूप से, सामग्री विपणक के लिए, यह कुछ प्रकार की सामग्री निर्माण को स्वचालित करके और वर्तमान सामग्री का विश्लेषण करके टीमों को विकसित करने में सक्षम बनाता है ताकि आप जो वितरित कर रहे हैं उसे बेहतर बना सकें और ग्राहक के इरादे से बेहतर मेल खा सकें।
एआई और . में कई गतिमान टुकड़े हैं यंत्र अधिगम प्रक्रियाएं। क्या आपने कभी किसी स्मार्ट असिस्टेंट (जैसे सिरी या एलेक्सा) से कोई सवाल पूछा है?
प्रतिक्रिया सबसे अधिक संभावना "हां" है, जो बताती है कि आप पहले से ही कुछ स्तर (एनएलपी) पर प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण से परिचित हैं।
एलन ट्यूरिंग एक ऐसा नाम जिसके बारे में हर तकनीकी विशेषज्ञ ने सुना है। प्रसिद्ध ट्यूरिंग टेस्ट पहली बार 1950 में प्रसिद्ध गणितज्ञ और कंप्यूटर वैज्ञानिक एलन ट्यूरिंग द्वारा तैयार किया गया था।
उन्होंने अपने काम में दावा किया कम्प्यूटिंग मशीनरी और इंटेलिजेंस कि एक मशीन कृत्रिम रूप से बुद्धिमान है यदि वह किसी व्यक्ति के साथ बातचीत कर सकती है और उसे यह सोचकर धोखा दे सकती है कि वह एक इंसान से बात कर रहा है।
यह एनएलपी प्रौद्योगिकी के आधार के रूप में कार्य करता है। एक कुशल एनएलपी प्रणाली क्वेरी और उसके संदर्भ को समझने, उसका विश्लेषण करने, कार्रवाई का सर्वोत्तम तरीका चुनने और उपयोगकर्ता को समझने वाली भाषा में उत्तर देने में सक्षम होगी।
डेटा पर कार्यों को पूरा करने के लिए विश्वव्यापी मानकों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग तकनीक शामिल हैं। हालांकि मानव भाषा के बारे में क्या?
प्राकृतिक भाषा निर्माण (एनएलजी), प्राकृतिक भाषा समझ (एनएलयू), और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) के क्षेत्रों ने हाल के वर्षों में बहुत अधिक ध्यान आकर्षित किया है।
लेकिन चूंकि तीनों की अलग-अलग जिम्मेदारियां हैं, इसलिए भ्रम से बचना महत्वपूर्ण है। बहुत से लोग मानते हैं कि वे इन विचारों को पूरी तरह समझते हैं।
चूंकि नामों में पहले से ही प्राकृतिक भाषा मौजूद है, इसलिए जो कुछ भी कर रहा है वह उसे संसाधित करना, समझना और बनाना है। हमने तय किया कि यह थोड़ा और गहराई में जाने में मददगार हो सकता है, हालांकि, यह देखते हुए कि हम कितनी बार इन वाक्यांशों का परस्पर उपयोग करते हैं।
नतीजतन, आइए उनमें से प्रत्येक पर करीब से नज़र डालकर शुरू करें।
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण क्या है?
किसी भी प्राकृतिक भाषा को कंप्यूटरों द्वारा एक मुक्त रूप का पाठ माना जाता है। यह इस प्रकार है कि डेटा दर्ज करते समय, निश्चित स्थानों पर कोई निश्चित कीवर्ड नहीं होते हैं। असंरचित होने के अलावा, प्राकृतिक भाषा में कई प्रकार के अभिव्यक्ति विकल्प भी होते हैं। इन तीन वाक्यांशों को एक दृष्टांत के रूप में लें:
- आज मौसम कैसा है?
- क्या आज बारिश की कोई संभावना है?
- क्या आज की आवश्यकता है कि मैं अपना छाता लेकर आऊं?
इनमें से हर एक बयान आज के मौसम की भविष्यवाणी के बारे में पूछ रहा है, जो आम भाजक है।
मनुष्य के रूप में, हम इन मूलभूत संबंधों को लगभग तुरंत देख सकते हैं और उचित रूप से कार्य कर सकते हैं।
हालाँकि, यह एक है कंप्यूटर के लिए चुनौती चूंकि प्रत्येक एल्गोरिदम को एक विशिष्ट प्रारूप का पालन करने के लिए इनपुट की आवश्यकता होती है, और सभी तीन कथनों में अलग-अलग संरचनाएं और प्रारूप होते हैं।
और चीजें बहुत जल्द ही बहुत मुश्किल हो जाएंगी यदि हम कंप्यूटर को समझने में सहायता करने के लिए प्रत्येक प्राकृतिक भाषा में प्रत्येक शब्द संयोजन के लिए नियमों को संहिताबद्ध करने का प्रयास करें। एनएलपी इस स्थिति में तस्वीर में कदम रखता है।
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी), जो करने की कोशिश करता है मॉडल प्राकृतिक मानव भाषा डेटा, कम्प्यूटेशनल भाषाविज्ञान से उत्पन्न हुआ।
इसके अतिरिक्त, एनएलपी मानव इनपुट की एक महत्वपूर्ण मात्रा को संसाधित करते समय मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग एप्रोच का उपयोग करने पर ध्यान केंद्रित करता है। यह अक्सर दर्शन, भाषा विज्ञान, कंप्यूटर विज्ञान, सूचना प्रणाली और संचार में कार्यरत है।
कम्प्यूटेशनल भाषाविज्ञान, वाक्य रचना विश्लेषण, वाक् पहचान, मशीनी अनुवाद और एनएलपी के अन्य उपक्षेत्र कुछ ही हैं। प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण असंरचित सामग्री को कार्य करने के लिए उपयुक्त प्रारूप या संरचित पाठ में बदल देता है।
यह समझने के लिए कि जब उपयोगकर्ता कुछ भी कहता है तो उसका क्या मतलब होता है, यह एल्गोरिथम बनाता है और बड़ी मात्रा में डेटा का उपयोग करके मॉडल को प्रशिक्षित करता है।
यह पहचान (इकाई मान्यता के रूप में जाना जाता है) के लिए अलग-अलग संस्थाओं को एक साथ समूहीकृत करके और शब्द पैटर्न को पहचानकर संचालित करता है। शब्द पैटर्न खोजने के लिए लेमेटाइजेशन, टोकनाइजेशन और स्टेमिंग तकनीकों का उपयोग किया जाता है।
सूचना निष्कर्षण, आवाज की पहचान, पार्ट-ऑफ-स्पीच टैगिंग और पार्सिंग कुछ ऐसे काम हैं जो एनएलपी करता है।
वास्तविक दुनिया में, एनएलपी का उपयोग ऑन्कोलॉजी पॉप्युलेटिंग, भाषा मॉडलिंग, सहित कार्यों के लिए किया जाता है। भावना विश्लेषण, विषय निष्कर्षण, नामित निकाय मान्यता, भाषण के भाग टैगिंग, कनेक्शन निष्कर्षण, मशीन अनुवाद, और स्वचालित प्रश्न उत्तर।
प्राकृतिक भाषा समझ क्या है?
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का एक छोटा सा हिस्सा प्राकृतिक भाषा की समझ है। भाषा के सरल होने के बाद, कंप्यूटर सॉफ्टवेयर को समझना चाहिए, अर्थ निकालना चाहिए, और संभवतः भावना विश्लेषण भी करना चाहिए।
एक ही पाठ के कई अर्थ हो सकते हैं, कई वाक्यांशों का एक ही अर्थ हो सकता है, या परिस्थिति के आधार पर अर्थ बदल सकता है।
एनएलयू एल्गोरिदम इनपुट टेक्स्ट को समझने के लिए कई स्रोतों से टेक्स्ट को प्रोसेस करने के लिए कम्प्यूटेशनल विधियों का उपयोग करते हैं, जो कि एक वाक्यांश का अर्थ जानने या दो व्यक्तियों के बीच बातचीत की व्याख्या करने जितना जटिल हो सकता है।
आपका पाठ मशीन-पठनीय प्रारूप में रूपांतरित हो गया है। एक परिणाम के रूप में, एनएलयू पाठ को समझने और परिणाम उत्पन्न करने के लिए कम्प्यूटेशनल तकनीकों को नियोजित करता है।
एनएलयू को कई तरह की स्थितियों में लागू किया जा सकता है, जैसे कि दो लोगों के बीच बातचीत को समझना, यह निर्धारित करना कि कोई व्यक्ति किसी खास परिस्थिति के बारे में कैसा महसूस करता है, और इसी तरह की अन्य स्थितियों में।
विशेष रूप से, एनएलयू को समझने के लिए चार भाषा स्तर हैं:
- सिंटैक्स: यह निर्धारित करने की प्रक्रिया है कि क्या व्याकरण का उचित उपयोग किया जा रहा है और वाक्यों को एक साथ कैसे रखा जाता है। उदाहरण के लिए, यह निर्धारित करने के लिए कि क्या यह समझ में आता है, एक वाक्य के संदर्भ और व्याकरण को ध्यान में रखा जाना चाहिए।
- शब्दार्थ: जब हम पाठ की जांच करते हैं, तो दो व्यक्तियों के बीच क्रिया अवधि या शब्द चयन जैसी प्रासंगिक अर्थ बारीकियां होती हैं। जानकारी के इन बिट्स को किसी भी परिदृश्य से परिणाम प्रदान करने के लिए एनएलयू एल्गोरिदम द्वारा नियोजित किया जा सकता है जिसमें एक ही बोले गए शब्द का उपयोग किया जा सकता है।
- शब्द भाव असंबद्धता: यह पता लगाने की प्रक्रिया है कि वाक्यांश में प्रत्येक शब्द का क्या अर्थ है। संदर्भ के आधार पर, यह एक शब्द को उसका अर्थ देता है।
- व्यावहारिक विश्लेषण: यह कार्य की सेटिंग और उद्देश्य को समझने में सहायता करता है।
एनएलयू महत्वपूर्ण है डेटा वैज्ञानिकों क्योंकि, इसके बिना, उनके पास चैटबॉट्स और स्पीच रिकग्निशन सॉफ्टवेयर जैसी तकनीकों से अर्थ निकालने की क्षमता का अभाव है।
आखिरकार, लोगों को वाक्-सक्षम बॉट के साथ बातचीत करने की आदत होती है; दूसरी ओर, कंप्यूटरों में यह आराम की विलासिता नहीं है।
इसके अलावा, एनएलयू एक भाषण में भावनाओं और अपशब्दों को ठीक वैसे ही पहचान सकता है जैसे आप कर सकते हैं। इसका तात्पर्य यह है कि डेटा वैज्ञानिक उपयोगी रूप से विभिन्न सामग्री प्रारूपों की जांच कर सकते हैं और एनएलयू की क्षमताओं का उपयोग करके पाठ को वर्गीकृत कर सकते हैं।
एनएलजी प्राकृतिक भाषा समझ के सीधे विरोध में काम करता है, जिसका उद्देश्य असंरचित डेटा को व्यवस्थित करना और समझना है ताकि इसे प्रयोग करने योग्य डेटा में परिवर्तित किया जा सके। इसके बाद, आइए एनएलजी को परिभाषित करें और उन तरीकों का पता लगाएं, जो डेटा वैज्ञानिक व्यावहारिक उपयोग के मामलों में इसका उपयोग करते हैं।
प्राकृतिक भाषा पीढ़ी क्या है?
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में प्राकृतिक भाषा उत्पादन भी शामिल है। कंप्यूटर प्राकृतिक भाषा उत्पादन का उपयोग करके लिख सकते हैं, लेकिन प्राकृतिक भाषा की समझ पढ़ने की समझ पर केंद्रित है।
कुछ डेटा इनपुट का उपयोग करके, एनएलजी मानव भाषा में लिखित उत्तर तैयार करता है। पाठ से वाक् सेवाएं इस पाठ को भाषण में बदलने के लिए भी इस्तेमाल किया जा सकता है।
जब डेटा वैज्ञानिक डेटा के साथ एक एनएलजी सिस्टम की आपूर्ति करते हैं, तो सिस्टम उन आंकड़ों का विश्लेषण करता है, जिन्हें संवाद के माध्यम से समझा जा सकता है।
संक्षेप में, एनएलजी डेटा सेट को एक ऐसी भाषा में परिवर्तित करता है जिसे हम दोनों समझते हैं, जिसे प्राकृतिक भाषा कहा जाता है। ताकि यह आउटपुट प्रदान कर सके जिसका सावधानीपूर्वक अध्ययन किया गया हो और अधिकतम संभव सीमा तक सटीक हो, एनएलजी वास्तविक जीवन के मानव के अनुभव से संपन्न है।
यह विधि, जिसे एलन ट्यूरिंग के कुछ लेखों में खोजा जा सकता है, जिन पर हम पहले ही चर्चा कर चुके हैं, मनुष्यों को यह समझाने के लिए महत्वपूर्ण है कि कंप्यूटर उनके साथ एक व्यावहारिक और प्राकृतिक तरीके से बातचीत कर रहा है, चाहे विषय कुछ भी हो।
एनएलजी का उपयोग संगठनों द्वारा संवादी आख्यान तैयार करने के लिए किया जा सकता है जिसका उपयोग कंपनी के अंदर हर कोई कर सकता है।
एनएलजी, जिसका उपयोग अक्सर व्यावसायिक खुफिया डैशबोर्ड, स्वचालित सामग्री उत्पादन और अधिक प्रभावी डेटा विश्लेषण के लिए किया जाता है, विपणन, मानव संसाधन, बिक्री और सूचना प्रौद्योगिकी जैसे प्रभागों में काम करने वाले पेशेवरों के लिए एक बड़ी मदद हो सकती है।
एनएलपी में एनएलयू और एनजीएल की क्या भूमिका है?
एनएलपी का उपयोग डेटा वैज्ञानिकों द्वारा किया जा सकता है और कृत्रिम बुद्धिमत्ता पेशेवरों को असंरचित डेटा सेट को ऐसे रूपों में बदलने के लिए जो कंप्यूटर भाषण और पाठ में अनुवाद कर सकते हैं - वे उन उत्तरों का निर्माण भी कर सकते हैं जो आपके द्वारा पूछे गए प्रश्न के लिए प्रासंगिक रूप से उपयुक्त हैं (सिरी और एलेक्सा जैसे आभासी सहायकों के लिए फिर से सोचें)।
लेकिन एनएलयू और एनएलजी एनएलपी में कहां फिट होते हैं?
भले ही वे सभी अलग-अलग भूमिकाएँ निभाते हैं, इन तीनों विषयों में एक बात समान है: वे सभी प्राकृतिक भाषा से संबंधित हैं। तो, तीनों में क्या अंतर है?
इसे इस तरह से देखें: जबकि एनएलयू का उद्देश्य उस भाषा को समझना है जो मनुष्य उपयोग करता है, एनएलपी सबसे महत्वपूर्ण डेटा की पहचान करता है और इसे टेक्स्ट और नंबर जैसी चीजों में व्यवस्थित करता है।
यह हानिकारक एन्क्रिप्टेड संचार के साथ भी सहायता कर सकता है। दूसरी ओर, एनएलजी असंरचित डेटा के संग्रह का उपयोग कहानियों को तैयार करने के लिए करता है जिसे हम सार्थक समझ सकते हैं।
एनएलपी का भविष्य
हालांकि एनएलपी के कई मौजूदा व्यावसायिक उपयोग हैं, लेकिन कई व्यवसायों के लिए इसे व्यापक रूप से अपनाना मुश्किल हो गया है।
यह ज्यादातर निम्नलिखित मुद्दों के कारण है: एक मुद्दा जो अक्सर संगठनों को प्रभावित करता है वह है सूचना अधिभार, जो उनके लिए यह पहचानना चुनौतीपूर्ण बनाता है कि अधिक डेटा के प्रतीत होने वाले अंतहीन समुद्र के बीच कौन से डेटा सेट महत्वपूर्ण हैं।
इसके अतिरिक्त, एनएलपी को प्रभावी ढंग से उपयोग करने के लिए, संगठनों को अक्सर कुछ विधियों और उपकरणों की आवश्यकता होती है जो उन्हें डेटा से मूल्यवान जानकारी निकालने में सक्षम बनाते हैं।
अंतिम लेकिन कम से कम, एनएलपी का तात्पर्य है कि कंपनियों को अत्याधुनिक मशीनरी की आवश्यकता होती है यदि वे एनएलपी का उपयोग करने वाले विभिन्न डेटा स्रोतों से डेटा के संग्रह को संभालना और बनाए रखना चाहते हैं।
बड़ी संख्या में फर्मों को एनएलपी को अपनाने से रोकने में बाधाओं के बावजूद, ऐसा प्रतीत होता है कि ये वही संगठन अंततः एनएलपी, एनएलयू और एनएलजी को गले लगाएंगे ताकि उनके रोबोट यथार्थवादी, मानव-जैसी बातचीत और चर्चाओं को बनाए रख सकें।
शब्दार्थ और वाक्य-विन्यास अनुसंधान के दो एनएलपी उप-क्षेत्र हैं जिन पर बहुत ध्यान दिया जा रहा है।
निष्कर्ष
अब तक हमने जो चर्चा की है उसे ध्यान में रखते हुए: आवाज और लेखन को अर्थ प्रदान करते हुए, एनएलयू प्राकृतिक भाषा को पढ़ता और समझता है, और एनएलजी मशीनों की सहायता से नई भाषा विकसित और आउटपुट करता है।
तथ्यों को निकालने के लिए एनएलयू द्वारा भाषा का उपयोग किया जाता है, जबकि एनएलजी प्राकृतिक भाषा का निर्माण करने के लिए एनएलयू द्वारा प्राप्त अंतर्दृष्टि का उपयोग करता है।
एनएलपी में निवेश जारी रखने के लिए ऐप्पल, गूगल और अमेज़ॅन जैसे आईटी उद्योग में प्रमुख खिलाड़ियों के लिए देखें ताकि वे कर सकें सिस्टम विकसित करें जो मानव व्यवहार की नकल करते हैं।
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