ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ನಾವು ಯೋಜಿಸುವ ಮತ್ತು ವಿಷಯವನ್ನು ರಚಿಸುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತಿದೆ. ಜನರು Google ನಲ್ಲಿ ಏನನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದರಿಂದ ಹಿಡಿದು ನೆಟ್ಫ್ಲಿಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಅವರು ಏನನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ವೀಕ್ಷಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದರವರೆಗೆ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಕಂಡುಹಿಡಿಯುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಇದು ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ.
ಹೆಚ್ಚು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ, ವಿಷಯ ಮಾರಾಟಗಾರರಿಗೆ, ಕೆಲವು ಪ್ರಕಾರದ ವಿಷಯ ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ನೀವು ವಿತರಿಸುತ್ತಿರುವುದನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಹೊಂದಿಸಲು ಪ್ರಸ್ತುತ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ ತಂಡಗಳನ್ನು ಬೆಳೆಯಲು ಇದು ಶಕ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
AI ನಲ್ಲಿ ಹಲವಾರು ಚಲಿಸುವ ತುಣುಕುಗಳಿವೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು. ನೀವು ಎಂದಾದರೂ ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಸಹಾಯಕರಿಗೆ (ಸಿರಿ ಅಥವಾ ಅಲೆಕ್ಸಾದಂತಹ) ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಕೇಳಿದ್ದೀರಾ?
ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ "ಹೌದು" ಆಗಿರುತ್ತದೆ, ಇದು ನೀವು ಈಗಾಗಲೇ ಕೆಲವು ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ (NLP) ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಪರಿಚಿತರಾಗಿರುವಿರಿ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.
ಅಲನ್ ಟ್ಯೂರಿಂಗ್ ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬ ಟೆಕ್ಕಿಯೂ ಕೇಳಿದ ಹೆಸರು. ಸುಪ್ರಸಿದ್ಧ ಟ್ಯೂರಿಂಗ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಮೊದಲು 1950 ರಲ್ಲಿ ಹೆಸರಾಂತ ಗಣಿತಜ್ಞ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಜ್ಞಾನಿ ಅಲನ್ ಟ್ಯೂರಿಂಗ್ ರೂಪಿಸಿದರು.
ಅವರು ತಮ್ಮ ಕೃತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳಿಕೊಂಡರು ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಮೆಷಿನರಿ ಮತ್ತು ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ ಯಂತ್ರವು ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಭಾಷಿಸಿದರೆ ಮತ್ತು ಅವನು ಮನುಷ್ಯನೊಂದಿಗೆ ಚಾಟ್ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದಾನೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸುವಂತೆ ಅವನನ್ನು ಮೋಸಗೊಳಿಸಿದರೆ ಅದು ಕೃತಕವಾಗಿ ಬುದ್ಧಿವಂತವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಇದು NLP ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಕ್ಕೆ ಆಧಾರವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಿತು. ದಕ್ಷ NLP ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಮತ್ತು ಅದರ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಗ್ರಹಿಸಲು, ಅದನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು, ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಕ್ರಮವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಉತ್ತರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಲು ವಿಶ್ವಾದ್ಯಂತ ಮಾನದಂಡಗಳು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ. ಆದರೆ ಮಾನವ ಭಾಷೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಏನು?
ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಉತ್ಪಾದನೆ (ಎನ್ಎಲ್ಜಿ), ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ತಿಳುವಳಿಕೆ (ಎನ್ಎಲ್ಯು), ಮತ್ತು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ (ಎನ್ಎಲ್ಪಿ) ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು ಇತ್ತೀಚಿನ ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಗಮನವನ್ನು ಗಳಿಸಿವೆ.
ಆದರೆ ಮೂವರಿಗೂ ಬೇರೆ ಬೇರೆ ಜವಾಬ್ದಾರಿಗಳಿರುವುದರಿಂದ ಗೊಂದಲವನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವುದು ಬಹುಮುಖ್ಯ. ಅನೇಕರು ಈ ವಿಚಾರಗಳನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಗ್ರಹಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ನಂಬುತ್ತಾರೆ.
ಹೆಸರುಗಳಲ್ಲಿ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷೆ ಈಗಾಗಲೇ ಇರುವುದರಿಂದ, ಅದನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವುದು, ಗ್ರಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದಿಸುವುದು ಮಾತ್ರ. ಈ ಪದಗುಚ್ಛಗಳನ್ನು ಪರಸ್ಪರ ಬದಲಿಯಾಗಿ ಬಳಸುವುದನ್ನು ನಾವು ಎಷ್ಟು ಬಾರಿ ಎದುರಿಸುತ್ತೇವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸಿದರೆ, ಸ್ವಲ್ಪ ಆಳವಾಗಿ ಹೋಗಲು ಇದು ಸಹಾಯಕವಾಗಬಹುದು ಎಂದು ನಾವು ನಿರ್ಧರಿಸಿದ್ದೇವೆ.
ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಯೊಂದನ್ನು ಹತ್ತಿರದಿಂದ ನೋಡುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರಾರಂಭಿಸೋಣ.
ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಎಂದರೇನು?
ಯಾವುದೇ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳಿಂದ ಮುಕ್ತ-ರೂಪದ ಪಠ್ಯವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾವನ್ನು ನಮೂದಿಸುವಾಗ, ಸ್ಥಿರ ಸ್ಥಳಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಸ್ಥಿರ ಕೀವರ್ಡ್ಗಳಿಲ್ಲ ಎಂದು ಅದು ಅನುಸರಿಸುತ್ತದೆ. ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಜೊತೆಗೆ, ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷೆಯು ವಿವಿಧ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಈ ಮೂರು ನುಡಿಗಟ್ಟುಗಳನ್ನು ವಿವರಣೆಯಾಗಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಿ:
- ಹವಾಮಾನ ಇಂದು ಹೇಗಿದೆ?
- ಇಂದು ಮಳೆಯಾಗುವ ಸಾಧ್ಯತೆ ಇದೆಯೇ?
- ಇಂದು ನಾನು ನನ್ನ ಛತ್ರಿ ತರಲು ಅಗತ್ಯವಿದೆಯೇ?
ಈ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಹೇಳಿಕೆಗಳು ಇಂದಿನ ಹವಾಮಾನ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಕೇಳುತ್ತಿವೆ, ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಛೇದವಾಗಿದೆ.
ಮಾನವರಾಗಿ, ನಾವು ಈ ಮೂಲಭೂತ ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ತಕ್ಷಣವೇ ನೋಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಸೂಕ್ತವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು.
ಆದಾಗ್ಯೂ, ಇದು ಎ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳಿಗೆ ಸವಾಲು ಪ್ರತಿ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಅನುಸರಿಸಲು ಇನ್ಪುಟ್ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಾ ಮೂರು ಹೇಳಿಕೆಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ರಚನೆಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ವರೂಪಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ.
ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಅನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪದ ಸಂಯೋಜನೆಯ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಕ್ರೋಡೀಕರಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದರೆ ವಿಷಯಗಳು ಬಹಳ ಬೇಗ ಕಷ್ಟಕರವಾಗುತ್ತವೆ. ಈ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ NLP ಚಿತ್ರಕ್ಕೆ ಹೆಜ್ಜೆ ಹಾಕುತ್ತದೆ.
ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ (NLP), ಇದು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ ಮಾದರಿ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಮಾನವ ಭಾಷೆ ಡೇಟಾ, ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಭಾಷಾಶಾಸ್ತ್ರದಿಂದ ಹುಟ್ಟಿಕೊಂಡಿದೆ.
ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಗಮನಾರ್ಹ ಪ್ರಮಾಣದ ಮಾನವ ಇನ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವಾಗ NLP ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ತತ್ತ್ವಶಾಸ್ತ್ರ, ಭಾಷಾಶಾಸ್ತ್ರ, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಜ್ಞಾನ, ಮಾಹಿತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಂವಹನಗಳಲ್ಲಿ ಇದನ್ನು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಭಾಷಾಶಾಸ್ತ್ರ, ಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಸ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ಯಂತ್ರ ಅನುವಾದ ಮತ್ತು NLP ಯ ಇತರ ಉಪಕ್ಷೇತ್ರಗಳು ಕೆಲವೇ. ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಸೂಕ್ತವಾದ ಸ್ವರೂಪ ಅಥವಾ ರಚನಾತ್ಮಕ ಪಠ್ಯವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ.
ಬಳಕೆದಾರರು ಏನನ್ನಾದರೂ ಹೇಳಿದಾಗ ಅವರು ಏನನ್ನು ಅರ್ಥೈಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು, ಇದು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಾಗಿ (ಎಂಟಿಟಿ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ) ಮತ್ತು ಪದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮೂಲಕ ವಿಭಿನ್ನ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವ ಮೂಲಕ ಇದು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಪದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಲೆಮ್ಮಟೈಸೇಶನ್, ಟೋಕನೈಸೇಶನ್ ಮತ್ತು ಸ್ಟೆಮ್ಮಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಮಾಹಿತಿ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ, ಧ್ವನಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ಭಾಷಣದ ಭಾಗವಾಗಿ ಟ್ಯಾಗಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಪಾರ್ಸಿಂಗ್ NLP ಮಾಡುವ ಕೆಲವು ಕೆಲಸಗಳಾಗಿವೆ.
ನೈಜ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ, ಆಂಟಾಲಜಿ ಪಾಪ್ಯುಲೇಟಿಂಗ್, ಲಾಂಗ್ವೇಜ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್, ಸೇರಿದಂತೆ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ NLP ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ವಿಷಯದ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ, ಹೆಸರಿಸಲಾದ ಘಟಕದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ಭಾಗಗಳ-ಭಾಷಣ ಟ್ಯಾಗಿಂಗ್, ಸಂಪರ್ಕದ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ, ಯಂತ್ರ ಅನುವಾದ ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಉತ್ತರಿಸುವುದು.
ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷೆಯ ತಿಳುವಳಿಕೆ ಎಂದರೇನು?
ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಭಾಗವು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಗ್ರಹಿಕೆಯಾಗಿದೆ. ಭಾಷೆಯನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸಿದ ನಂತರ, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಗ್ರಹಿಸಬೇಕು, ಅರ್ಥವನ್ನು ಕಳೆಯಬೇಕು ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯಶಃ ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳಬೇಕು.
ಒಂದೇ ಪಠ್ಯವು ಹಲವಾರು ಅರ್ಥಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು, ಹಲವಾರು ನುಡಿಗಟ್ಟುಗಳು ಒಂದೇ ಅರ್ಥವನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು ಅಥವಾ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ಅರ್ಥವು ಬದಲಾಗಬಹುದು.
NLU ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳು ಇನ್ಪುಟ್ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಗ್ರಹಿಸಲು ಅನೇಕ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ, ಇದು ಪದಗುಚ್ಛದ ಅರ್ಥವನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುವಷ್ಟು ಮೂಲಭೂತವಾಗಿದೆ ಅಥವಾ ಇಬ್ಬರು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಭಾಷಣೆಯನ್ನು ಅರ್ಥೈಸುವಷ್ಟು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿದೆ.
ನಿಮ್ಮ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಯಂತ್ರ-ಓದಬಲ್ಲ ಸ್ವರೂಪಕ್ಕೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಲಾಗಿದೆ. ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಪಠ್ಯವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ರಚಿಸಲು NLU ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.
NLU ಅನ್ನು ವಿವಿಧ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಇಬ್ಬರು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಭಾಷಣೆಯನ್ನು ಗ್ರಹಿಸುವುದು, ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸನ್ನಿವೇಶದ ಬಗ್ಗೆ ಯಾರಿಗಾದರೂ ಹೇಗೆ ಅನಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಅದೇ ರೀತಿಯ ಸ್ವಭಾವದ ಇತರ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ.
ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ, NLU ಅನ್ನು ಗ್ರಹಿಸಲು ನಾಲ್ಕು ಭಾಷಾ ಮಟ್ಟಗಳಿವೆ:
- ಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಸ್: ವ್ಯಾಕರಣವನ್ನು ಸೂಕ್ತವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆಯೇ ಮತ್ತು ವಾಕ್ಯಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಇದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದು ವಾಕ್ಯದ ಸಂದರ್ಭ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಕರಣವು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಅದನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬೇಕು.
- ಶಬ್ದಾರ್ಥ: ನಾವು ಪಠ್ಯವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದಾಗ, ಇಬ್ಬರು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ನಡುವಿನ ಕ್ರಿಯಾಪದ ಟೆನರ್ ಅಥವಾ ಪದ ಆಯ್ಕೆಯಂತಹ ಸಂದರ್ಭೋಚಿತ ಅರ್ಥ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು ಇರುತ್ತವೆ. ಅದೇ ಮಾತನಾಡುವ ಪದವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದಾದ ಯಾವುದೇ ಸನ್ನಿವೇಶದಿಂದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲು NLU ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನಿಂದ ಈ ಬಿಟ್ಗಳ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಹ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
- ವರ್ಡ್ ಸೆನ್ಸ್ ದ್ವಂದ್ವಾರ್ಥ: ಇದು ಒಂದು ಪದಗುಚ್ಛದಲ್ಲಿನ ಪ್ರತಿ ಪದದ ಅರ್ಥವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ. ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ, ಇದು ಪದಕ್ಕೆ ಅದರ ಅರ್ಥವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
- ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ಇದು ಕೆಲಸದ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಗ್ರಹಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
NLU ಗೆ ಮಹತ್ವದ್ದಾಗಿದೆ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಏಕೆಂದರೆ, ಅದು ಇಲ್ಲದೆ, ಚಾಟ್ಬಾಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ನಂತಹ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳಿಂದ ಅರ್ಥವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಅವು ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ.
ಎಲ್ಲಾ ನಂತರ, ಜನರು ಭಾಷಣ-ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿದ ಬೋಟ್ನೊಂದಿಗೆ ಸಂಭಾಷಣೆ ನಡೆಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ; ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳು ಈ ಐಷಾರಾಮಿ ಸುಲಭವನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ.
ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, NLU ನಿಮಗೆ ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ನಿಖರವಾಗಿ ಭಾಷಣದಲ್ಲಿ ಭಾವನೆಗಳು ಮತ್ತು ಅಶ್ಲೀಲತೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು. ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ವಿವಿಧ ವಿಷಯ ಸ್ವರೂಪಗಳನ್ನು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು NLU ನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪಠ್ಯವನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಬಹುದು ಎಂದು ಇದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.
NLG ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ತಿಳುವಳಿಕೆಗೆ ನೇರ ವಿರೋಧವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಬಳಸಬಹುದಾದ ಡೇಟಾವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಸಲುವಾಗಿ ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಘಟಿಸಲು ಮತ್ತು ಅರ್ಥ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಮುಂದೆ, NLG ಅನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸೋಣ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಅದನ್ನು ಬಳಸುವ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸೋಣ.
ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಪೀಳಿಗೆ ಎಂದರೇನು?
ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯು ಸಹಜ ಭಾಷಾ ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ಸಹ ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಬರೆಯಬಹುದು, ಆದರೆ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ತಿಳುವಳಿಕೆಯು ಓದುವ ಗ್ರಹಿಕೆಯ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ.
ಕೆಲವು ಡೇಟಾ ಇನ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ, NLG ಮಾನವ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಲಿಖಿತ ಉತ್ತರವನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ. ಪಠ್ಯದಿಂದ ಭಾಷಣ ಸೇವೆಗಳು ಈ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಭಾಷಣವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಸಹ ಬಳಸಬಹುದು.
ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ NLG ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಪೂರೈಸಿದಾಗ, ಸಂಭಾಷಣೆಯ ಮೂಲಕ ಗ್ರಹಿಸಬಹುದಾದ ನಿರೂಪಣೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಸಿಸ್ಟಮ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತದೆ.
ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ, NLG ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ನಾವಿಬ್ಬರೂ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಭಾಷೆಯಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷೆ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ ಇದು ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾಗುವಷ್ಟು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲಾದ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾದ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, NLG ನೈಜ-ಜೀವನದ ಮಾನವನ ಅನುಭವವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
ನಾವು ಈಗಾಗಲೇ ಚರ್ಚಿಸಿದ ಅಲನ್ ಟ್ಯೂರಿಂಗ್ ಅವರ ಕೆಲವು ಬರಹಗಳ ಹಿಂದೆ ಗುರುತಿಸಬಹುದಾದ ಈ ವಿಧಾನವು, ಕೈಯಲ್ಲಿರುವ ವಿಷಯವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸದೆ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಅವರೊಂದಿಗೆ ತೋರಿಕೆಯ ಮತ್ತು ನೈಸರ್ಗಿಕ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಸಂವಾದಿಸುತ್ತಿದೆ ಎಂದು ಮನವರಿಕೆ ಮಾಡಲು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.
ಕಂಪನಿಯೊಳಗಿನ ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರೂ ಬಳಸಬಹುದಾದ ಸಂಭಾಷಣೆಯ ನಿರೂಪಣೆಗಳನ್ನು ತಯಾರಿಸಲು NLG ಅನ್ನು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಬಳಸಬಹುದು.
ವ್ಯಾಪಾರ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಡ್ಯಾಶ್ಬೋರ್ಡ್ಗಳು, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ವಿಷಯ ಉತ್ಪಾದನೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವ NLG, ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್, ಮಾನವ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು, ಮಾರಾಟಗಳು ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದಂತಹ ವಿಭಾಗಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ವೃತ್ತಿಪರರಿಗೆ ದೊಡ್ಡ ಸಹಾಯವಾಗಿದೆ.
NLP ಯಲ್ಲಿ NLU ಮತ್ತು NGL ಯಾವ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತವೆ?
NLP ಅನ್ನು ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಬಳಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆ ವೃತ್ತಿಪರರು ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳು ಭಾಷಣ ಮತ್ತು ಪಠ್ಯಕ್ಕೆ ಭಾಷಾಂತರಿಸಬಹುದಾದ ರೂಪಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತಾರೆ - ನೀವು ಕೇಳುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಸಂದರ್ಭೋಚಿತವಾಗಿ ಸೂಕ್ತವಾದ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಸಹ ಅವರು ರಚಿಸಬಹುದು (ಸಿರಿ ಮತ್ತು ಅಲೆಕ್ಸಾದಂತಹ ವರ್ಚುವಲ್ ಸಹಾಯಕರಿಗೆ ಮತ್ತೆ ಯೋಚಿಸಿ).
ಆದರೆ NLU ಮತ್ತು NLG NLP ಗೆ ಎಲ್ಲಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ?
ಅವರೆಲ್ಲರೂ ವಿಭಿನ್ನ ಪಾತ್ರಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದ್ದರೂ ಸಹ, ಈ ಮೂರು ವಿಭಾಗಗಳು ಒಂದೇ ವಿಷಯವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ: ಅವೆಲ್ಲವೂ ಸಹಜ ಭಾಷೆಯೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುತ್ತವೆ. ಹಾಗಾದರೆ, ಮೂರರ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವೇನು?
ಇದನ್ನು ಈ ರೀತಿ ಪರಿಗಣಿಸಿ: NLU ಮಾನವರು ಬಳಸುವ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಗ್ರಹಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, NLP ಅತ್ಯಂತ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಪಠ್ಯ ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯೆಗಳಂತಹ ವಿಷಯಗಳಾಗಿ ಸಂಘಟಿಸುತ್ತದೆ.
ಇದು ಹಾನಿಕಾರಕ ಎನ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡಿದ ಸಂವಹನಗಳಿಗೆ ಸಹ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, NLG, ನಾವು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಅರ್ಥೈಸಬಹುದಾದ ಕಥೆಗಳನ್ನು ತಯಾರಿಸಲು ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾದ ಸಂಗ್ರಹಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.
NLP ಯ ಭವಿಷ್ಯ
NLP ಹಲವಾರು ಪ್ರಸ್ತುತ ವಾಣಿಜ್ಯ ಬಳಕೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೂ, ಅನೇಕ ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಅದನ್ನು ವಿಶಾಲವಾಗಿ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿದೆ.
ಇದು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಈ ಕೆಳಗಿನ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಂದಾಗಿ: ಸಂಸ್ಥೆಗಳ ಮೇಲೆ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ಒಂದು ಸಮಸ್ಯೆಯು ಮಾಹಿತಿಯ ಮಿತಿಮೀರಿದ ಆಗಿದೆ, ಇದು ಹೆಚ್ಚಿನ ಡೇಟಾದ ಅಂತ್ಯವಿಲ್ಲದ ಸಮುದ್ರದ ನಡುವೆ ಯಾವ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ಗಳು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಅವರಿಗೆ ಸವಾಲಾಗುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, NLP ಅನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಬಳಸಲು, ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಕೆಲವು ವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ಉಪಕರಣಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ, ಅದು ಡೇಟಾದಿಂದ ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ಕೊನೆಯದಾಗಿ ಆದರೆ ಕನಿಷ್ಠವಲ್ಲ, NLP ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ವಿವಿಧ ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಕಂಪನಿಗಳು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಯಂತ್ರೋಪಕರಣಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ ಎಂದು NLP ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.
NLP ಅನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದರಿಂದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಇರಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಅಡೆತಡೆಗಳ ಹೊರತಾಗಿಯೂ, ಇದೇ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಅಂತಿಮವಾಗಿ NLP, NLU ಮತ್ತು NLG ಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ ಮತ್ತು ವಾಸ್ತವಿಕ, ಮಾನವ-ರೀತಿಯ ಸಂವಹನಗಳು ಮತ್ತು ಚರ್ಚೆಗಳನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ತಮ್ಮ ರೋಬೋಟ್ಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಸೆಮ್ಯಾಂಟಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಸ್ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಎರಡು NLP ಉಪಕ್ಷೇತ್ರಗಳಾಗಿವೆ, ಅವುಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಗಮನವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತಿವೆ.
ತೀರ್ಮಾನ
ನಾವು ಇಲ್ಲಿಯವರೆಗೆ ಚರ್ಚಿಸಿರುವುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ: ಧ್ವನಿ ಮತ್ತು ಬರವಣಿಗೆಗೆ ಅರ್ಥವನ್ನು ನೀಡುವುದು, NLU ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಓದುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು NLG ಯಂತ್ರಗಳ ಸಹಾಯದಿಂದ ಹೊಸ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಔಟ್ಪುಟ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಸತ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಭಾಷೆಯನ್ನು NLU ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ NLG ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು NLU ನಿಂದ ಪಡೆದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.
ಎನ್ಎಲ್ಪಿಯಲ್ಲಿ ಹೂಡಿಕೆಯನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸಲು ಆಪಲ್, ಗೂಗಲ್ ಮತ್ತು ಅಮೆಜಾನ್ನಂತಹ ಐಟಿ ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಆಟಗಾರರನ್ನು ಗಮನಿಸಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿ ಅದು ಮಾನವ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಅನುಕರಿಸುತ್ತದೆ.
ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ನೀಡಿ