कृत्रिम बुद्धिमत्ता आम्ही योजना बनवण्याच्या आणि सामग्री तयार करण्याच्या मार्गात बदल करत आहे. लोक सामग्री कशी शोधतात, ते Google वर काय शोधतात ते नेटफ्लिक्सवर काय पाहतात यावर देखील याचा परिणाम होतो.
अधिक निर्णायकपणे, सामग्री विक्रेत्यांसाठी, ते काही प्रकारचे सामग्री निर्मिती स्वयंचलित करून आणि आपण काय वितरित करत आहात ते सुधारण्यासाठी आणि ग्राहकांच्या हेतूशी अधिक चांगले जुळण्यासाठी वर्तमान सामग्रीचे विश्लेषण करून संघांना वाढण्यास सक्षम करते.
AI मध्ये अनेक हलणारे तुकडे आहेत आणि मशीन शिक्षण प्रक्रिया. तुम्ही कधीही स्मार्ट असिस्टंटला (जसे की सिरी किंवा अलेक्सा) प्रश्न विचारला आहे का?
प्रतिसाद बहुधा "होय" असेल, जो सूचित करतो की तुम्ही काही स्तरावर (NLP) नैसर्गिक भाषा प्रक्रियेशी आधीच परिचित आहात.
ऍलन ट्युरिंग प्रत्येक तंत्रज्ञानाने ऐकलेले एक नाव आहे. सुप्रसिद्ध ट्युरिंग टेस्ट 1950 मध्ये प्रसिद्ध गणितज्ञ आणि संगणक शास्त्रज्ञ अॅलन ट्युरिंग यांनी प्रथम तयार केली होती.
त्यांनी त्यांच्या कामात दावा केला संगणकीय यंत्रणा आणि बुद्धिमत्ता जर मशीन एखाद्या व्यक्तीशी संभाषण करू शकते आणि तो एखाद्या माणसाशी गप्पा मारत आहे असे समजून त्याला फसवू शकते तर ते कृत्रिमरित्या बुद्धिमान आहे.
हे NLP तंत्रज्ञानाचा आधार म्हणून काम केले. एक कार्यक्षम NLP प्रणाली क्वेरी आणि त्याचा संदर्भ समजून घेण्यास सक्षम असेल, त्याचे विश्लेषण करू शकेल, सर्वोत्तम कृती निवडू शकेल आणि वापरकर्त्याला समजेल अशा भाषेत उत्तर देऊ शकेल.
डेटावरील कार्ये पूर्ण करण्याच्या जागतिक मानकांमध्ये कृत्रिम बुद्धिमत्ता आणि मशीन लर्निंग तंत्रांचा समावेश आहे. मानवी भाषेचे काय?
नॅचरल लँग्वेज जनरेशन (NLG), नैसर्गिक भाषा समज (NLU), आणि नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया (NLP) या क्षेत्रांनी अलिकडच्या वर्षांत खूप लक्ष वेधले आहे.
पण तिघांच्या जबाबदाऱ्या वेगवेगळ्या असल्याने गोंधळ टाळणे महत्त्वाचे आहे. अनेकांचा असा विश्वास आहे की ते या कल्पना त्यांच्या संपूर्णपणे समजून घेतात.
नावांमध्ये नैसर्गिक भाषा आधीपासूनच अस्तित्वात असल्याने, ती प्रक्रिया करणे, समजून घेणे आणि तयार करणे हे सर्व काही करत आहे. आम्ही ठरवले आहे की हे वाक्ये एकमेकांना बदलून वापरण्यात आल्यामुळे आम्हाला किती वारंवार सामोरं जावं लागतं हे लक्षात घेऊन थोडं खोलवर जाणं उपयुक्त ठरेल.
परिणामी, त्या प्रत्येकाकडे बारकाईने नजर टाकून प्रारंभ करूया.
नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया म्हणजे काय?
कोणतीही नैसर्गिक भाषा संगणकाद्वारे मुक्त स्वरूपातील मजकूर मानली जाते. हे खालीलप्रमाणे आहे की डेटा प्रविष्ट करताना, निश्चित ठिकाणी कोणतेही निश्चित कीवर्ड नाहीत. असंरचित असण्याव्यतिरिक्त, नैसर्गिक भाषेमध्ये अभिव्यक्तीचे विविध पर्याय देखील आहेत. ही तीन वाक्ये उदाहरण म्हणून घ्या:
- आज हवामान कसे आहे?
- आज पावसाची शक्यता आहे का?
- आज मला माझी छत्री आणण्याची गरज आहे का?
यापैकी प्रत्येक विधान आजच्या हवामानाच्या अंदाजाबद्दल विचारत आहे, जे सामान्य भाजक आहे.
मानव या नात्याने, आपण हे मूलभूत कनेक्शन जवळजवळ लगेच पाहू शकतो आणि योग्यरित्या कार्य करू शकतो.
मात्र, हे ए संगणकासाठी आव्हान कारण प्रत्येक अल्गोरिदमला विशिष्ट फॉरमॅट फॉलो करण्यासाठी इनपुटची आवश्यकता असते आणि तिन्ही स्टेटमेंट्सची रचना आणि फॉरमॅट वेगवेगळे असतात.
आणि संगणकाला समजून घेण्यास मदत करण्यासाठी प्रत्येक नैसर्गिक भाषेतील प्रत्येक शब्द संयोजनासाठी नियम संहिताबद्ध करण्याचा प्रयत्न केल्यास गोष्टी फार लवकर कठीण होतील. NLP या परिस्थितीत चित्रात पाऊल टाकते.
नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया (NLP), जे प्रयत्न करते मॉडेल नैसर्गिक मानवी भाषा डेटा, संगणकीय भाषाशास्त्र पासून उद्भवलेला.
याव्यतिरिक्त, मानवी इनपुटच्या महत्त्वपूर्ण प्रमाणात प्रक्रिया करताना एनएलपी मशीन लर्निंग आणि सखोल शिक्षण पद्धती वापरण्यावर लक्ष केंद्रित करते. हे तत्त्वज्ञान, भाषाशास्त्र, संगणक विज्ञान, माहिती प्रणाली आणि संप्रेषणांमध्ये वारंवार वापरले जाते.
संगणकीय भाषाशास्त्र, वाक्यरचना विश्लेषण, स्पीच रेकग्निशन, मशीन ट्रान्सलेशन, आणि NLP चे इतर उपक्षेत्रे ही काही आहेत. नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया कार्य करण्यासाठी असंरचित सामग्रीचे योग्य स्वरूपात किंवा संरचित मजकुरात रूपांतर करते.
वापरकर्ता काहीही बोलतो तेव्हा त्याचा अर्थ काय आहे हे समजून घेण्यासाठी, ते अल्गोरिदम तयार करते आणि मोठ्या प्रमाणात डेटा वापरून मॉडेलला प्रशिक्षण देते.
हे ओळखण्यासाठी (अस्तित्व ओळख म्हणून ओळखले जाणारे) आणि शब्दांचे नमुने ओळखण्यासाठी वेगळ्या घटकांचे एकत्र गट करून कार्य करते. शब्दांचे नमुने शोधण्यासाठी लेमॅटायझेशन, टोकनायझेशन आणि स्टेमिंग तंत्र वापरले जातात.
माहिती काढणे, आवाज ओळखणे, पार्ट-ऑफ-स्पीच टॅगिंग आणि पार्सिंग ही काही नोकऱ्या आहेत ज्या NLP करते.
वास्तविक जगात, एनएलपीचा वापर ऑन्टोलॉजी पॉप्युलेटिंग, भाषा मॉडेलिंग, यासह कार्यांसाठी केला जातो. भावना विश्लेषण, विषय एक्सट्रॅक्शन, नामांकित अस्तित्व ओळख, पार्ट-ऑफ-स्पीच टॅगिंग, कनेक्शन एक्सट्रॅक्शन, मशीन ट्रान्सलेशन, आणि स्वयंचलित प्रश्नांची उत्तरे.
नैसर्गिक भाषा समजून घेणे म्हणजे काय?
नैसर्गिक भाषा प्रक्रियेचा एक छोटासा भाग म्हणजे नैसर्गिक भाषा आकलन. भाषा सरलीकृत केल्यानंतर, संगणक सॉफ्टवेअरने समजून घेणे, अर्थ काढणे आणि शक्यतो भावनांचे विश्लेषण करणे आवश्यक आहे.
एकाच मजकुराचे अनेक अर्थ असू शकतात, अनेक वाक्यांचा एकच अर्थ असू शकतो किंवा परिस्थितीनुसार अर्थ बदलू शकतो.
इनपुट मजकूर समजून घेण्यासाठी NLU अल्गोरिदम अनेक स्त्रोतांकडून मजकूरावर प्रक्रिया करण्यासाठी संगणकीय पद्धती वापरतात, जे वाक्यांशाचा अर्थ काय आहे हे जाणून घेण्याइतके मूलभूत किंवा दोन व्यक्तींमधील संभाषणाचा अर्थ लावण्याइतके गुंतागुंतीचे असू शकते.
तुमचा मजकूर मशीन-वाचण्यायोग्य स्वरूपात बदलला आहे. परिणामी, मजकूर उलगडण्यासाठी आणि परिणाम निर्माण करण्यासाठी NLU संगणकीय तंत्र वापरते.
NLU विविध परिस्थितींमध्ये लागू केले जाऊ शकते, जसे की दोन लोकांमधील संभाषण समजून घेणे, एखाद्याला एखाद्या विशिष्ट परिस्थितीबद्दल कसे वाटते हे निर्धारित करणे आणि अशा स्वरूपाच्या इतर परिस्थिती.
विशेषतः, NLU समजून घेण्यासाठी चार भाषा स्तर आहेत:
- वाक्यरचना: व्याकरणाचा योग्य वापर केला जात आहे की नाही आणि वाक्ये कशी एकत्र केली जातात हे ठरवण्याची ही प्रक्रिया आहे. उदाहरणार्थ, ते अर्थपूर्ण आहे की नाही हे निर्धारित करण्यासाठी वाक्याचा संदर्भ आणि व्याकरण लक्षात घेतले पाहिजे.
- शब्दार्थ: जेव्हा आपण मजकूराचे परीक्षण करतो, तेव्हा क्रियापदाचा कालावधी किंवा दोन व्यक्तींमधील शब्द निवड यासारख्या संदर्भात्मक अर्थाच्या बारकावे असतात. माहितीचे हे बिट्स NLU अल्गोरिदमद्वारे देखील वापरले जाऊ शकतात ज्यामध्ये समान बोलला जाणारा शब्द वापरला जाऊ शकतो अशा कोणत्याही परिस्थितीचे परिणाम प्रदान करण्यासाठी.
- शब्द अर्थ निःसंदिग्धीकरण: ही वाक्यांशातील प्रत्येक शब्दाचा अर्थ काय आहे हे शोधण्याची प्रक्रिया आहे. संदर्भानुसार, ते एखाद्या शब्दाचा अर्थ देते.
- व्यावहारिक विश्लेषण: हे कामाची सेटिंग आणि उद्देश समजून घेण्यास मदत करते.
NLU साठी लक्षणीय आहे डेटा वैज्ञानिक कारण, त्याशिवाय, त्यांच्याकडे चॅटबॉट्स आणि स्पीच रेकग्निशन सॉफ्टवेअर सारख्या तंत्रज्ञानातून अर्थ काढण्याची क्षमता नाही.
शेवटी, लोकांना भाषण-सक्षम बॉटसह संभाषण करण्याची सवय आहे; दुसरीकडे, संगणकांकडे ही लक्झरी सहज नाही.
याव्यतिरिक्त, NLU एखाद्या भाषणातील भावना आणि अपशब्द ओळखू शकते जसे आपण करू शकता. याचा अर्थ असा होतो की डेटा वैज्ञानिक विविध सामग्री स्वरूपांचे परीक्षण करू शकतात आणि NLU च्या क्षमतांचा वापर करून मजकूर वर्गीकृत करू शकतात.
NLG नैसर्गिक भाषा समजून घेण्याच्या थेट विरोधात कार्य करते, ज्याचे उद्दिष्ट वापरण्यायोग्य डेटामध्ये रूपांतरित करण्यासाठी असंरचित डेटा आयोजित करणे आणि त्याचा अर्थ बनवणे आहे. पुढे, NLG ची व्याख्या करूया आणि व्यावहारिक वापराच्या प्रकरणांमध्ये डेटा वैज्ञानिक कसे वापरतात ते शोधू.
नैसर्गिक भाषा निर्मिती म्हणजे काय?
नैसर्गिक भाषेच्या प्रक्रियेमध्ये नैसर्गिक भाषा निर्मितीचाही समावेश होतो. संगणक नैसर्गिक भाषेच्या निर्मितीचा वापर करून लिहू शकतो, परंतु नैसर्गिक भाषेचे आकलन वाचन आकलनावर केंद्रित आहे.
विशिष्ट डेटा इनपुट वापरून, NLG मानवी भाषेत लिखित उत्तर तयार करते. टेक्स्ट-टू-स्पीच सेवा हा मजकूर भाषणात रूपांतरित करण्यासाठी देखील वापरला जाऊ शकतो.
जेव्हा डेटा वैज्ञानिक NLG सिस्टमला डेटा पुरवतात, तेव्हा सिस्टम संवादाद्वारे समजू शकणार्या कथा तयार करण्यासाठी डेटाचे विश्लेषण करते.
थोडक्यात, NLG डेटा संच एका भाषेत रूपांतरित करते जी आम्हा दोघांना समजते, ज्याला नैसर्गिक भाषा म्हणतात. जेणेकरुन ते काळजीपूर्वक अभ्यासलेले आणि जास्तीत जास्त शक्य तितके अचूक आउटपुट देऊ शकेल, NLG ला वास्तविक जीवनातील मानवाच्या अनुभवाने संपन्न आहे.
ही पद्धत, ज्याची आपण आधीच चर्चा केलेली अॅलन ट्युरिंगच्या काही लेखनात सापडते, ती मानवांना खात्री पटवून देण्यासाठी महत्त्वपूर्ण आहे की संगणक त्यांच्याशी प्रशंसनीय आणि नैसर्गिक पद्धतीने संभाषण करत आहे, विषय कोणताही असो.
NLG चा वापर संभाषणात्मक कथा तयार करण्यासाठी संस्थांद्वारे केला जाऊ शकतो ज्याचा वापर कंपनीतील प्रत्येकजण करू शकतो.
व्यवसाय बुद्धिमत्ता डॅशबोर्ड, स्वयंचलित सामग्री उत्पादन आणि अधिक प्रभावी डेटा विश्लेषणासाठी वारंवार वापरला जाणारा NLG, विपणन, मानव संसाधन, विक्री आणि माहिती तंत्रज्ञान यांसारख्या विभागांमध्ये काम करणार्या व्यावसायिकांना मोठी मदत होऊ शकते.
NLP मध्ये NLU आणि NGL काय भूमिका बजावतात?
NLP डेटा शास्त्रज्ञांद्वारे वापरले जाऊ शकते आणि कृत्रिम बुद्धिमत्ता व्यावसायिकांनी असंरचित डेटा संच फॉर्ममध्ये रूपांतरित करणे ज्याचे संगणक भाषण आणि मजकूरात भाषांतर करू शकतात - ते तुम्ही त्यांना विचारलेल्या प्रश्नासाठी संदर्भानुसार योग्य उत्तरे देखील तयार करू शकतात (सिरी आणि अलेक्सा सारख्या आभासी सहाय्यकांबद्दल पुन्हा विचार करा).
पण NLU आणि NLG NLP मध्ये कुठे बसतात?
जरी ते सर्व वेगवेगळ्या भूमिका बजावत असले तरी, या तिन्ही शाखांमध्ये एक गोष्ट समान आहे: ते सर्व नैसर्गिक भाषेशी व्यवहार करतात. तर, तिघांमध्ये फरक काय?
याचा अशा प्रकारे विचार करा: NLU चे उद्दिष्ट मानव वापरत असलेली भाषा समजून घेण्याचे आहे, NLP सर्वात महत्त्वपूर्ण डेटा ओळखते आणि मजकूर आणि संख्या यासारख्या गोष्टींमध्ये त्याचे आयोजन करते.
हे हानिकारक एनक्रिप्टेड संप्रेषणांमध्ये देखील मदत करू शकते. दुसरीकडे, NLG, कथा तयार करण्यासाठी असंरचित डेटाचा संग्रह वापरते ज्याचा आपण अर्थपूर्ण अर्थ लावू शकतो.
NLP चे भविष्य
जरी NLP चे सध्या अनेक व्यावसायिक उपयोग आहेत, परंतु अनेक व्यवसायांना त्याचा व्यापकपणे अवलंब करणे कठीण झाले आहे.
हे मुख्यतः खालील समस्यांमुळे आहे: संस्थांवर वारंवार परिणाम करणारी एक समस्या म्हणजे माहितीचा ओव्हरलोड, ज्यामुळे अधिक डेटाच्या न संपणाऱ्या समुद्रामध्ये कोणते डेटा सेट महत्त्वपूर्ण आहेत हे ओळखणे त्यांच्यासाठी आव्हानात्मक बनते.
याव्यतिरिक्त, NLP प्रभावीपणे वापरण्यासाठी, संस्थांना वारंवार विशिष्ट पद्धती आणि उपकरणे आवश्यक असतात जी त्यांना डेटामधून मौल्यवान माहिती काढण्यास सक्षम करतात.
शेवटचे पण किमान नाही, NLP असे सुचवते की कंपन्यांना NLP वापरणाऱ्या विविध डेटा स्रोतांकडील डेटाचे संकलन हाताळायचे आणि राखायचे असल्यास अत्याधुनिक यंत्रसामग्रीची आवश्यकता असते.
मोठ्या प्रमाणात कंपन्यांना NLP स्वीकारण्यापासून अडथळे येत असले तरी, असे दिसते की याच संस्था शेवटी NLP, NLU आणि NLG स्वीकारतील जेणेकरुन त्यांचे रोबोट वास्तववादी, मानवासारखे संवाद आणि चर्चा टिकवून ठेवू शकतील.
शब्दार्थ आणि वाक्यरचना ही संशोधनाची दोन NLP उपक्षेत्रे आहेत ज्याकडे खूप लक्ष दिले जात आहे.
निष्कर्ष
आम्ही आत्तापर्यंत जी चर्चा केली आहे ती विचारात घेऊन: आवाज आणि लेखनाचा अर्थ असाइन करणे, NLU नैसर्गिक भाषा वाचते आणि समजते आणि NLG मशीनच्या मदतीने नवीन भाषा विकसित करते आणि आउटपुट करते.
NLU द्वारे भाषेचा वापर तथ्ये काढण्यासाठी केला जातो, तर NLG नैसर्गिक भाषा तयार करण्यासाठी NLU द्वारे प्राप्त केलेल्या अंतर्दृष्टीचा वापर करते.
Apple, Google आणि Amazon सारख्या आयटी उद्योगातील प्रमुख खेळाडूंना NLP मध्ये गुंतवणूक करणे सुरू ठेवण्यासाठी पहा जेणेकरून ते करू शकतील प्रणाली विकसित करा जे मानवी वर्तनाची नक्कल करतात.
प्रत्युत्तर द्या