ਨਕਲੀ ਖੁਫੀਆ ਸਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਵੀ ਅਸਰ ਪਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕਿ ਲੋਕ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਖੋਜਦੇ ਹਨ, ਉਹ Google 'ਤੇ ਕੀ ਖੋਜਦੇ ਹਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ Netflix 'ਤੇ ਕੀ ਦੇਖਦੇ ਹਨ।
ਵਧੇਰੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਸਮਗਰੀ ਮਾਰਕਿਟਰਾਂ ਲਈ, ਇਹ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਕੁਝ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀ ਸਮਗਰੀ ਉਤਪਾਦਨ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਮੌਜੂਦਾ ਸਮਗਰੀ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਾਸ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਦੇ ਇਰਾਦੇ ਨਾਲ ਬਿਹਤਰ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ।
ਏਆਈ ਵਿੱਚ ਕਈ ਚਲਦੇ ਟੁਕੜੇ ਹਨ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਕਦੇ ਇੱਕ ਸਮਾਰਟ ਸਹਾਇਕ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਿਰੀ ਜਾਂ ਅਲੈਕਸਾ) ਨੂੰ ਕੋਈ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਿਆ ਹੈ?
ਜਵਾਬ ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ 'ਤੇ "ਹਾਂ" ਹੈ, ਜੋ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਕਿਸੇ ਪੱਧਰ (NLP) 'ਤੇ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਤੋਂ ਜਾਣੂ ਹੋ।
ਐਲਨ ਟਿਉਰਿੰਗ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਨਾਮ ਹੈ ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਹਰ ਤਕਨੀਕੀ ਨੇ ਸੁਣਿਆ ਹੋਵੇਗਾ। ਮਸ਼ਹੂਰ ਟਿਊਰਿੰਗ ਟੈਸਟ ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ 1950 ਵਿੱਚ ਮਸ਼ਹੂਰ ਗਣਿਤ-ਸ਼ਾਸਤਰੀ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨੀ ਐਲਨ ਟਿਊਰਿੰਗ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ।
ਉਸਨੇ ਆਪਣੇ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਦਾਅਵਾ ਕੀਤਾ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਮਸ਼ੀਨਰੀ ਅਤੇ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਕਿ ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਨਕਲੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਹੈ ਜੇਕਰ ਇਹ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਉਸਨੂੰ ਇਹ ਸੋਚਣ ਵਿੱਚ ਧੋਖਾ ਦੇ ਸਕਦੀ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਇੱਕ ਮਨੁੱਖ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਇਹ NLP ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਆਧਾਰ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਕੁਸ਼ਲ NLP ਸਿਸਟਮ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਸਮਝਣ, ਇਸਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ, ਕਾਰਵਾਈ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕਾ ਚੁਣਨ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੁਆਰਾ ਸਮਝੀ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਵੇਗਾ।
ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਸ਼ਵਵਿਆਪੀ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਤਕਨੀਕਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਪਰ ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਸ਼ਾ ਬਾਰੇ ਕੀ?
ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਉਤਪਾਦਨ (NLG), ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਸਮਝ (NLU), ਅਤੇ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਦੇ ਖੇਤਰਾਂ ਨੇ ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਧਿਆਨ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।
ਪਰ ਕਿਉਂਕਿ ਤਿੰਨਾਂ ਦੀਆਂ ਵੱਖਰੀਆਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਉਲਝਣ ਤੋਂ ਬਚਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹ ਇਹਨਾਂ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਮਝਦੇ ਹਨ।
ਕਿਉਂਕਿ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਨਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਹਰ ਕੋਈ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਸਮਝਣਾ ਅਤੇ ਪੈਦਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਫੈਸਲਾ ਕੀਤਾ ਹੈ ਕਿ ਥੋੜਾ ਜਿਹਾ ਡੂੰਘਾਈ ਵਿੱਚ ਜਾਣਾ ਮਦਦਗਾਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਦਿੱਤੇ ਹੋਏ ਕਿ ਅਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਵਾਕਾਂਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਦੇ ਬਦਲੇ ਜਾਣ ਲਈ ਕਿੰਨੀ ਵਾਰ ਮਿਲਦੇ ਹਾਂ।
ਸਿੱਟੇ ਵਜੋਂ, ਆਓ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹਰੇਕ ਨੂੰ ਨੇੜਿਓਂ ਦੇਖ ਕੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੀਏ।
ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਕੀ ਹੈ?
ਕਿਸੇ ਵੀ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਕੰਪਿਊਟਰ ਦੁਆਰਾ ਇੱਕ ਮੁਕਤ-ਰੂਪ ਪਾਠ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਦਾਖਲ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਸਥਾਨਾਂ 'ਤੇ ਕੋਈ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕੀਵਰਡ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ. ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਹੋਣ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ, ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਗਟਾਵੇ ਵਿਕਲਪ ਵੀ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਤਿੰਨ ਵਾਕਾਂਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ ਲਓ:
- ਅੱਜ ਮੌਸਮ ਕਿਹੋ ਜਿਹਾ ਹੈ?
- ਕੀ ਅੱਜ ਮੀਂਹ ਦੀ ਕੋਈ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ?
- ਕੀ ਅੱਜ ਮੈਨੂੰ ਆਪਣੀ ਛੱਤਰੀ ਲਿਆਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ?
ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹਰ ਇੱਕ ਬਿਆਨ ਅੱਜ ਦੇ ਮੌਸਮ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਬਾਰੇ ਪੁੱਛ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਆਮ ਵਿਅੰਜਨ ਹੈ।
ਮਨੁੱਖਾਂ ਵਜੋਂ, ਅਸੀਂ ਲਗਭਗ ਤੁਰੰਤ ਇਹਨਾਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਕਨੈਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਏ ਕੰਪਿਊਟਰ ਲਈ ਚੁਣੌਤੀ ਕਿਉਂਕਿ ਹਰੇਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਇੱਕ ਖਾਸ ਫਾਰਮੈਟ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇਨਪੁਟ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਤਿੰਨੋਂ ਸਟੇਟਮੈਂਟਾਂ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਢਾਂਚੇ ਅਤੇ ਫਾਰਮੈਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਅਤੇ ਚੀਜ਼ਾਂ ਬਹੁਤ ਜਲਦੀ ਬਹੁਤ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਜਾਣਗੀਆਂ ਜੇਕਰ ਅਸੀਂ ਕੰਪਿਊਟਰ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਨ ਲਈ ਹਰੇਕ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਸ਼ਬਦ ਦੇ ਸੁਮੇਲ ਲਈ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਕੋਡਬੱਧ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। NLP ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਤਸਵੀਰ ਵਿੱਚ ਕਦਮ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।
ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP), ਜੋ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਮਾਡਲ ਕੁਦਰਤੀ ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਸ਼ਾ ਡਾਟਾ, ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿਗਿਆਨ ਤੋਂ ਉਤਪੰਨ ਹੋਇਆ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਐਨਐਲਪੀ ਮਨੁੱਖੀ ਇਨਪੁਟ ਦੀ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਮਾਤਰਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਪਹੁੰਚਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਅਕਸਰ ਦਰਸ਼ਨ, ਭਾਸ਼ਾ ਵਿਗਿਆਨ, ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ, ਸੂਚਨਾ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ, ਅਤੇ ਸੰਚਾਰ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿਗਿਆਨ, ਸੰਟੈਕਸ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਬੋਲੀ ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਅਨੁਵਾਦ, ਅਤੇ NLP ਦੇ ਹੋਰ ਉਪ-ਖੇਤਰ ਕੁਝ ਕੁ ਹੀ ਹਨ। ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਢੁਕਵੇਂ ਫਾਰਮੈਟ ਜਾਂ ਇੱਕ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
ਇਹ ਸਮਝਣ ਲਈ ਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦਾ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ ਜਦੋਂ ਉਹ ਕੁਝ ਵੀ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ, ਇਹ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਪਛਾਣ (ਹਸਤੀ ਮਾਨਤਾ ਵਜੋਂ ਜਾਣੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ) ਅਤੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਇਕਾਈਆਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਸਮੂਹਿਕ ਕਰਕੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸ਼ਬਦ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਲੇਮੇਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ, ਟੋਕਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸਟੈਮਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਜਾਣਕਾਰੀ ਕੱਢਣਾ, ਆਵਾਜ਼ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ, ਭਾਸ਼ਣ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਟੈਗਿੰਗ, ਅਤੇ ਪਾਰਸਿੰਗ ਕੁਝ ਕੰਮ ਹਨ ਜੋ NLP ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਅਸਲ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ, ਐਨਐਲਪੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਔਨਟੋਲੋਜੀ ਪਾਪੂਲੇਸ਼ਨ, ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਿੰਗ, ਸਮੇਤ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਵਿਸ਼ਾ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ, ਨਾਮਿਤ ਹਸਤੀ ਮਾਨਤਾ, ਭਾਗ-ਆਫ-ਸਪੀਚ ਟੈਗਿੰਗ, ਕਨੈਕਸ਼ਨ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ, ਮਸ਼ੀਨ ਅਨੁਵਾਦ, ਅਤੇ ਸਵੈਚਲਿਤ ਸਵਾਲ ਜਵਾਬ।
ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਸਮਝ ਕੀ ਹੈ?
ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਇੱਕ ਮਾਮੂਲੀ ਹਿੱਸਾ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਸਮਝ ਹੈ। ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਸਰਲੀਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਕੰਪਿਊਟਰ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਰਥ ਕੱਢਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸੰਭਵ ਤੌਰ 'ਤੇ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕੋ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਕਈ ਅਰਥ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਕਈ ਵਾਕਾਂਸ਼ਾਂ ਦੇ ਇੱਕੋ ਅਰਥ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਾਂ ਹਾਲਾਤ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਅਰਥ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਐਨਐਲਯੂ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਇੰਪੁੱਟ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਟੈਕਸਟ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਗਣਨਾਤਮਕ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਵਾਕਾਂਸ਼ ਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ ਜਾਂ ਦੋ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਗੱਲਬਾਤ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਜਿੰਨਾ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਤੁਹਾਡਾ ਟੈਕਸਟ ਮਸ਼ੀਨ ਦੁਆਰਾ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਗਿਆ ਹੈ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, NLU ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਨਤੀਜਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
NLU ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਦੋ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਗੱਲਬਾਤ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ, ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਕਿ ਕੋਈ ਵਿਅਕਤੀ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਸਥਿਤੀ ਬਾਰੇ ਕਿਵੇਂ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਹੋਰ ਸਥਿਤੀਆਂ।
ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ, NLU ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਚਾਰ ਪੱਧਰ ਹਨ:
- ਸੰਟੈਕਸ: ਇਹ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਵਿਆਕਰਣ ਦੀ ਸਹੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ ਅਤੇ ਵਾਕਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਵਾਕ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਅਤੇ ਵਿਆਕਰਣ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ ਕਿ ਕੀ ਇਹ ਅਰਥ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।
- ਅਰਥ ਵਿਗਿਆਨ: ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਟੈਕਸਟ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਅਰਥਾਂ ਦੀਆਂ ਸੂਖਮਤਾਵਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਿਰਿਆ ਦੀ ਮਿਆਦ ਜਾਂ ਦੋ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸ਼ਬਦ ਦੀ ਚੋਣ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਇਹਨਾਂ ਬਿੱਟਾਂ ਨੂੰ NLU ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੁਆਰਾ ਕਿਸੇ ਵੀ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਤੋਂ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਵੀ ਲਗਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਉਹੀ ਬੋਲਿਆ ਗਿਆ ਸ਼ਬਦ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- ਸ਼ਬਦ ਅਰਥ ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ: ਇਹ ਇੱਕ ਵਾਕੰਸ਼ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਸ਼ਬਦ ਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ। ਸੰਦਰਭ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਇਹ ਇੱਕ ਸ਼ਬਦ ਨੂੰ ਇਸਦਾ ਅਰਥ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
- ਵਿਹਾਰਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ: ਇਹ ਕੰਮ ਦੀ ਸੈਟਿੰਗ ਅਤੇ ਉਦੇਸ਼ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
NLU ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਕਿਉਂਕਿ, ਇਸ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਚੈਟਬੋਟਸ ਅਤੇ ਸਪੀਚ ਰਿਕੋਗਨੀਸ਼ਨ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਤੋਂ ਅਰਥ ਕੱਢਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦੀ ਘਾਟ ਹੈ।
ਆਖ਼ਰਕਾਰ, ਲੋਕ ਇੱਕ ਭਾਸ਼ਣ-ਸਮਰਥਿਤ ਬੋਟ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਦੇ ਆਦੀ ਹਨ; ਕੰਪਿਊਟਰ, ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਆਸਾਨੀ ਦੀ ਇਹ ਲਗਜ਼ਰੀ ਨਹੀਂ ਹੈ.
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, NLU ਕਿਸੇ ਭਾਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਭਾਵਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਅਪਮਾਨਜਨਕ ਗੱਲਾਂ ਨੂੰ ਬਿਲਕੁਲ ਉਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਛਾਣ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ NLU ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮੱਗਰੀ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਦੀ ਉਪਯੋਗੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਜਾਂਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
NLG ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਸਮਝ ਦੇ ਸਿੱਧੇ ਵਿਰੋਧ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਲਈ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਸਮਝਣਾ ਹੈ। ਅੱਗੇ, ਆਓ NLG ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੀਏ ਅਤੇ ਵਿਹਾਰਕ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰੀਏ।
ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪੈਦਾ ਕਰਨਾ ਕੀ ਹੈ?
ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਉਤਪਾਦਨ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਕੰਪਿਊਟਰ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਉਤਪਾਦਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਲਿਖ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਸਮਝ ਪੜ੍ਹਨ ਦੀ ਸਮਝ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੈ।
ਕੁਝ ਖਾਸ ਡੇਟਾ ਇਨਪੁਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, NLG ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਲਿਖਤੀ ਜਵਾਬ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਟੈਕਸਟ-ਟੂ-ਸਪੀਚ ਸੇਵਾਵਾਂ ਇਸ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਭਾਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਲਈ ਵੀ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ NLG ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਸਪਲਾਈ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਸਿਸਟਮ ਬਿਰਤਾਂਤ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸੰਵਾਦ ਦੁਆਰਾ ਸਮਝਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਸੰਖੇਪ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, NLG ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਅਸੀਂ ਦੋਵੇਂ ਸਮਝਦੇ ਹਾਂ, ਜਿਸਨੂੰ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਇਹ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਅਧਿਐਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੰਭਵ ਹੱਦ ਤੱਕ ਸਹੀ ਹੈ, NLG ਇੱਕ ਅਸਲ-ਜੀਵਨ ਮਨੁੱਖ ਦੇ ਤਜ਼ਰਬੇ ਨਾਲ ਨਿਵਾਜਿਆ ਗਿਆ ਹੈ।
ਇਹ ਵਿਧੀ, ਜਿਸਦਾ ਪਤਾ ਐਲਨ ਟਿਊਰਿੰਗ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਲਿਖਤਾਂ ਤੋਂ ਲੱਭਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਅਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਚਰਚਾ ਕਰ ਚੁੱਕੇ ਹਾਂ, ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਯਕੀਨ ਦਿਵਾਉਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟਰ ਉਹਨਾਂ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸੁਚੱਜੇ ਅਤੇ ਕੁਦਰਤੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਕੋਈ ਵੀ ਵਿਸ਼ਾ ਕੋਈ ਵੀ ਹੋਵੇ।
NLG ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਗੱਲਬਾਤ ਦੇ ਬਿਰਤਾਂਤ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜੋ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਅੰਦਰ ਹਰੇਕ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
NLG, ਜੋ ਕਿ ਵਪਾਰਕ ਖੁਫੀਆ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡਾਂ, ਸਵੈਚਲਿਤ ਸਮਗਰੀ ਉਤਪਾਦਨ, ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਅਕਸਰ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ, ਮਨੁੱਖੀ ਸਰੋਤ, ਵਿਕਰੀ ਅਤੇ ਸੂਚਨਾ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵਰਗੇ ਵਿਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਮਦਦ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
NLP ਵਿੱਚ NLU ਅਤੇ NGL ਕੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੇ ਹਨ?
NLP ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਰੂਪਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਲਈ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਕੰਪਿਊਟਰ ਭਾਸ਼ਣ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ - ਉਹ ਜਵਾਬ ਵੀ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਪੁੱਛੇ ਗਏ ਸਵਾਲ ਲਈ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਢੁਕਵੇਂ ਹਨ (ਸਿਰੀ ਅਤੇ ਅਲੈਕਸਾ ਵਰਗੇ ਵਰਚੁਅਲ ਸਹਾਇਕਾਂ ਲਈ ਦੁਬਾਰਾ ਸੋਚੋ)।
ਪਰ NLU ਅਤੇ NLG NLP ਵਿੱਚ ਕਿੱਥੇ ਫਿੱਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ?
ਭਾਵੇਂ ਉਹ ਸਾਰੇ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੀਆਂ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਨਿਭਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਇਨ੍ਹਾਂ ਤਿੰਨਾਂ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਚੀਜ਼ ਸਾਂਝੀ ਹੈ: ਉਹ ਸਾਰੇ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਦੇ ਹਨ। ਤਾਂ, ਤਿੰਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕੀ ਅੰਤਰ ਹੈ?
ਇਸ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਵਿਚਾਰੋ: ਜਦੋਂ ਕਿ NLU ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਉਸ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਹੈ ਜੋ ਮਨੁੱਖ ਵਰਤਦੇ ਹਨ, NLP ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਨੰਬਰਾਂ ਵਰਗੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਨੁਕਸਾਨਦੇਹ ਐਨਕ੍ਰਿਪਟਡ ਸੰਚਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵੀ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, NLG, ਕਹਾਣੀਆਂ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਦੇ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਅਸੀਂ ਅਰਥਪੂਰਨ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
NLP ਦਾ ਭਵਿੱਖ
ਹਾਲਾਂਕਿ NLP ਦੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮੌਜੂਦਾ ਵਪਾਰਕ ਉਪਯੋਗ ਹਨ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਇਸਨੂੰ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਪਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮੁਸ਼ਕਲ ਆਈ ਹੈ।
ਇਹ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਨਿਮਨਲਿਖਤ ਮੁੱਦਿਆਂ ਦੇ ਕਾਰਨ ਹੈ: ਇੱਕ ਮੁੱਦਾ ਜੋ ਅਕਸਰ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਉਹ ਹੈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਓਵਰਲੋਡ, ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਲਈ ਇਹ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਵਧੇਰੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਬੇਅੰਤ ਸਮੁੰਦਰ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਕਿਹੜੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, NLP ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤਣ ਲਈ, ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਕੁਝ ਤਰੀਕਿਆਂ ਅਤੇ ਉਪਕਰਨਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਕੀਮਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕੱਢਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਆਖਰੀ ਪਰ ਘੱਟੋ ਘੱਟ ਨਹੀਂ, ਐਨਐਲਪੀ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਮਸ਼ੀਨਰੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੇਕਰ ਉਹ ਐਨਐਲਪੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਦੇ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ ਅਤੇ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਵੱਡੀਆਂ ਫਰਮਾਂ ਨੂੰ NLP ਅਪਣਾਉਣ ਤੋਂ ਰੋਕਣ ਵਾਲੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਜਾਪਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਉਹੀ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਆਖਰਕਾਰ NLP, NLU, ਅਤੇ NLG ਨੂੰ ਅਪਣਾ ਲੈਣਗੀਆਂ ਤਾਂ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਰੋਬੋਟਾਂ ਨੂੰ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ, ਮਨੁੱਖੀ-ਵਰਗੇ ਗੱਲਬਾਤ ਅਤੇ ਵਿਚਾਰ-ਵਟਾਂਦਰੇ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ।
ਅਰਥ ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਸੰਟੈਕਸ ਖੋਜ ਦੇ ਦੋ ਐਨਐਲਪੀ ਉਪ-ਖੇਤਰ ਹਨ ਜੋ ਬਹੁਤ ਧਿਆਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ।
ਸਿੱਟਾ
ਅਸੀਂ ਹੁਣ ਤੱਕ ਜੋ ਵੀ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ ਹੈ ਉਸ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ: ਆਵਾਜ਼ ਅਤੇ ਲਿਖਣ ਲਈ ਅਰਥ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ, NLU ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਦਾ ਅਤੇ ਸਮਝਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ NLG ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਨਾਲ ਨਵੀਂ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿਕਸਤ ਅਤੇ ਆਊਟਪੁੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ NLU ਦੁਆਰਾ ਤੱਥਾਂ ਨੂੰ ਕੱਢਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ NLG ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ NLU ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਸੂਝ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ।
IT ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਐਪਲ, ਗੂਗਲ ਅਤੇ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਵਰਗੇ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਖਿਡਾਰੀਆਂ ਲਈ NLP ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਨਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖਣ ਲਈ ਧਿਆਨ ਰੱਖੋ ਤਾਂ ਜੋ ਉਹ ਕਰ ਸਕਣ ਸਿਸਟਮ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਮਨੁੱਖੀ ਵਿਹਾਰ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਕੋਈ ਜਵਾਬ ਛੱਡਣਾ