مصنوعي استخبارات هغه لاره بدلوي چې موږ یې پلان کوو او مینځپانګه تولیدوو. دا په دې هم اغیزه کوي چې څنګه خلک مواد کشف کوي، له هغه څه څخه چې دوی په ګوګل کې لټون کوي تر هغه څه چې دوی په Netflix کې ګوري.
په خورا مهم ډول ، د مینځپانګې بازارمندانو لپاره ، دا ټیمونو ته وړتیا ورکوي چې د مینځپانګې تولید ځینې ډولونو اتومات کولو او اوسني موادو تحلیل کولو سره وده وکړي ترڅو هغه څه ته وده ورکړي چې تاسو یې وړاندې کوئ او د پیرودونکي ارادې سره ښه سمون لري.
په AI کې ډیری خوځنده ټوټې شتون لري او ماشین زده کړه پروسې ایا تاسو کله هم د سمارټ معاون (لکه سری یا الیکسا) څخه پوښتنه کړې؟
ځواب ډیر احتمال "هو" دی، کوم چې وړاندیز کوي چې تاسو دمخه په یو څه کچه (NLP) کې د طبیعي ژبې پروسس کولو سره آشنا یاست.
ایلن ټیورنگ یو نوم دی چې هر تخنیکي یې اوریدلی وي. د ټورینګ مشهوره ازموینه لومړی ځل په 1950 کې د نامتو ریاضي پوه او کمپیوټر ساینس پوه الان تورینګ لخوا جوړه شوې وه.
هغه په خپل کار کې ادعا وکړه د کمپیوټري ماشینونو او استخباراتو دا چې یو ماشین په مصنوعي ډول هوښیار دی که چیرې دا کولی شي له یو چا سره خبرې وکړي او هغه په دې فکر کې غولوي چې هغه له انسان سره خبرې کوي.
دا د NLP ټیکنالوژۍ اساس په توګه کار کاوه. یو اغیزمن NLP سیسټم به وکوالی شي پوښتنې او د هغې شرایط وپیژني، تحلیل یې کړي، د عمل غوره طریقه غوره کړي، او په هغه ژبه ځواب ورکړي چې کاروونکي یې پوهیږي.
د معلوماتو په اړه د دندو بشپړولو لپاره د نړۍ په کچه معیارونه د مصنوعي استخباراتو او د ماشین زده کړې تخنیکونه شامل دي. که څه هم د انساني ژبې په اړه څه؟
د طبیعي ژبې تولید (NLG)، د طبیعي ژبې پوهه (NLU)، او د طبیعي ژبې پروسس کولو (NLP) برخو په وروستیو کلونو کې ډیره پاملرنه ترلاسه کړې.
مګر دا چې درې واړه مختلف مسولیتونه لري، نو دا مهمه ده چې د ګډوډۍ مخه ونیول شي. ډیری په دې باور دي چې دوی دا نظرونه په بشپړ ډول درک کوي.
څرنګه چې طبیعي ژبه لا دمخه په نومونو کې شتون لري، ټول هغه څه کوي چې پروسس، پوهیدل او تولیدوي. موږ پریکړه وکړه چې دا به ګټور وي چې لږ څه ژور لاړ شو، که څه هم، په دې شرط چې موږ په څو ځله د دې جملو سره مخامخ یو چې د تبادلې وړ کارول کیږي.
په پایله کې، راځئ چې د دوی هر یو ته نږدې کتنه پیل کړو.
د طبیعي ژبې پروسس څه شی دی؟
هره طبیعي ژبه د کمپیوټر لخوا وړیا متن ګڼل کیږي. دا تعقیبوي چې ډاټا ته د ننوتلو پرمهال، په ثابت ځایونو کې هیڅ ثابت کلیدي کلمې شتون نلري. د غیر منظم کیدو سربیره، طبیعي ژبه د بیان مختلف انتخابونه هم لري. دا درې جملې د مثال په توګه واخلئ:
- نن هوا څنګه ده؟
- ایا نن د باران امکان شته؟
- ایا نن اړتیا ده چې زه خپله چترۍ راوړم؟
د دې بیاناتو څخه هر یو د نن ورځې لپاره د هوا وړاندوینې په اړه پوښتنه کوي ، کوم چې عام ډینومینټر دی.
د انسانانو په توګه، موږ کولی شو سمدستي دا بنسټیز اړیکې وګورو او په مناسب ډول عمل وکړو.
په هرصورت ، دا یو دی د کمپیوټر لپاره ننګونه ځکه چې هر الګوریتم ان پټ ته اړتیا لري ترڅو یو ځانګړي شکل تعقیب کړي، او ټول درې بیانونه مختلف جوړښتونه او بڼې لري.
او شیان به ډیر ژر ډیر ستونزمن شي که چیرې موږ هڅه وکړو چې په هره طبیعي ژبه کې د هرې کلمې ترکیب لپاره قواعد کوډ کړو ترڅو کمپیوټر په پوهیدو کې مرسته وکړي. NLP پدې حالت کې عکس ته ګام اخلي.
د طبیعي ژبې پروسس (NLP)، کوم چې هڅه کوي د طبیعي انساني ژبې ماډل ډاټا، د کمپیوټري ژبپوهنې څخه سرچینه اخیستې.
برسیره پردې، NLP د ماشین زده کړې او ژورې زده کړې طریقې کارولو باندې تمرکز کوي پداسې حال کې چې د پام وړ انساني انډول پروسس کوي. دا په مکرر ډول په فلسفه ، ژبپوهنه ، کمپیوټر ساینس ، د معلوماتو سیسټمونو ، او مخابراتو کې ګمارل کیږي.
کمپیوټري ژبپوهنه، د نحو تحلیل، د وینا پیژندنه، د ماشین ژباړه، او د NLP نورې فرعي ساحې یوازې یو څو دي. د طبیعي ژبې پروسس غیر جوړښت شوي مواد په مناسب شکل یا جوړښت شوي متن کې د فعالیت لپاره بدلوي.
د پوهیدو لپاره چې کاروونکي څه معنی لري کله چې دوی څه ووایی، دا الګوریتم رامینځته کوي او ماډل د ډیرو ډیټا په کارولو سره روزي.
دا د پیژندنې (د وجود پیژندنې په نوم پیژندل کیږي) او د کلمو نمونو پیژندلو لپاره د جلا جلا ادارو ګروپ کولو سره کار کوي. د کلمو نمونو موندلو لپاره د لیمیټ کولو، نښه کولو، او ډډ کولو تخنیکونه کارول کیږي.
د معلوماتو استخراج، د غږ پیژندنه، د وینا برخه ټاګ کول، او پارس کول یوازې یو څو دندې دي چې NLP یې کوي.
په ریښتیني نړۍ کې ، NLP د دندو لپاره کارول کیږي پشمول د اونټولوژي نفوس کول ، د ژبې ماډلینګ ، جذب تحلیل، د موضوع استخراج، د نوم ادارې پیژندنه، د وینا برخې ټاګ کول، د پیوستون استخراج، ماشین ژباړه، او اتوماتیک پوښتنې ځوابول.
د طبیعي ژبې پوهه څه ده؟
د طبیعي ژبې پروسس یوه کوچنۍ برخه د طبیعي ژبې پوهه ده. وروسته له دې چې ژبه ساده شوه، د کمپیوټر سافټویر باید درک کړي، معنی یې معلومه کړي، او ممکن حتی د احساساتو تحلیل ترسره کړي.
ورته متن کولی شي څو معنی ولري، څو جملې ورته معنی ولري، یا معنی د شرایطو سره سم بدلون موندلی شي.
د NLU الګوریتمونه د ډیرو سرچینو څخه متن پروسس کولو لپاره کمپیوټري میتودونه کاروي ترڅو د متن متن درک کړي، کوم چې کیدی شي بنسټیز وي لکه څنګه چې پوهیدل د یوې جملې معنی یا د دوو اشخاصو ترمنځ د خبرو اترو تشریح کولو په څیر پیچلې وي.
ستاسو متن د ماشین لوستلو وړ بڼه کې بدل شوی. د پایلې په توګه، NLU کمپیوټري تخنیکونه کاروي ترڅو متن تشریح کړي او پایله یې رامینځته کړي.
NLU په مختلفو حالتونو کې پلي کیدی شي، لکه د دوو خلکو ترمنځ د خبرو اترو پوهیدل، دا معلومه کول چې یو څوک د یو ځانګړي حالت په اړه څه احساس کوي، او د ورته طبیعت نور حالتونه.
په ځانګړې توګه، د NLU د پیژندلو لپاره د ژبې څلور کچې شتون لري:
- نحو: دا د ټاکلو پروسه ده چې آیا ګرامر په سمه توګه کارول کیږي او څنګه جملې سره یوځای کیږي. د مثال په توګه، د یوې جملې شرایط او ګرامر باید په پام کې ونیول شي ترڅو معلومه کړي چې آیا دا معنی لري.
- سیمانټیکس: کله چې موږ متن وڅیړو، نو د متن معنی لنډیزونه لکه د فعل لسیزه یا د دوو کسانو ترمنځ د کلمو انتخاب شتون لري. د معلوماتو دا بټونه د NLU الګوریتم لخوا هم کارول کیدی شي ترڅو د هرې سناریو څخه پایلې چمتو کړي چیرې چې ورته ورته کلمه کارول کیدی شي.
- د کلمې احساس بې ځایه کول: دا د دې معلومولو پروسه ده چې په یوه جمله کې هره کلمه څه معنی لري. په شرایطو پورې اړه لري، دا یوه اصطلاح د هغې معنی ورکوي.
- عملي تحلیل: دا د کار د ترتیب او هدف په پوهیدو کې مرسته کوي.
NLU د پام وړ دی د ډیټا ساینس پوهان ځکه چې پرته له دې، دوی د ټیکنالوژیو څخه د معنی استخراج کولو وړتیا نلري لکه چیټ بوټس او د وینا پیژندنې سافټویر.
په هرصورت، خلک د وینا فعال شوي بوټ سره خبرو اترو ته عادت شوي؛ کمپیوټرونه، له بلې خوا، د آرامۍ دا عیش نه لري.
سربیره پردې، NLU کولی شي په وینا کې احساسات او سپکاوی په سمه توګه پیژني لکه څنګه چې تاسو کولی شئ. دا پدې معنی ده چې د ډیټا ساینس پوهان کولی شي په ګټور ډول د مختلف مینځپانګو فارمیټونو معاینه کړي او د NLU وړتیاو په کارولو سره متن طبقه بندي کړي.
NLG د طبیعي ژبې د پوهاوي سره په مستقیم مخالفت کې کار کوي، چې موخه یې د غیر منظم معلوماتو تنظیم کول او احساس کول دي ترڅو دا د کارولو وړ ډیټا بدل کړي. بیا، راځئ چې NLG تعریف کړو او هغه لارې وپلټئ چې ډیټا ساینس پوهان یې د عملي کارونې قضیې کې کاروي.
د طبیعي ژبې تولید څه شی دی؟
د طبیعي ژبې پروسس کې د طبیعي ژبې تولید هم شامل دی. کمپیوټر کولی شي د طبیعي ژبې تولید په کارولو سره لیکل وکړي، مګر د طبیعي ژبې پوهه د لوستلو په پوهیدو تمرکز کوي.
د ځانګړو معلوماتو داخلولو په کارولو سره، NLG د انسان په ژبه لیکلي ځواب رامینځته کوي. د متن څخه تر وینا خدمتونه د دې متن په وینا بدلولو لپاره هم کارول کیدی شي.
کله چې د ډیټا ساینس پوهان د NLG سیسټم ډیټا سره وړاندې کوي، سیسټم ډیټا تحلیلوي ترڅو داستانونه تولید کړي چې د خبرو اترو له لارې درک کیدی شي.
په اصل کې، NLG د معلوماتو سیټونه په یوه ژبه بدلوي چې موږ دواړه پوهیږو، د طبیعي ژبې په نوم یادیږي. د دې لپاره چې دا کولی شي هغه محصول چمتو کړي چې په دقت سره مطالعه شوي او د امکان تر حده دقیق وي ، NLG د ریښتیني ژوند انسان تجربه لري.
دا طریقه، چې د الان تورینګ ځینو لیکنو ته بیرته موندل کیدی شي چې موږ دمخه بحث کړی دی، د انسانانو د قانع کولو لپاره خورا مهم دی چې کمپیوټر د دوی سره په مناسب او طبیعي ډول خبرې کوي، پرته له دې چې موضوع په لاس کې وي.
NLG د سازمانونو لخوا کارول کیدی شي د خبرو اترو داستانونو تولید لپاره چې د شرکت دننه هرڅوک کارول کیدی شي.
NLG، چې په مکرر ډول د سوداګرۍ استخباراتو ډشبورډونو ، اتوماتیک مینځپانګې تولید ، او ډیر مؤثره ډیټا تحلیل لپاره کارول کیږي ، د بازارموندنې ، بشري سرچینو ، پلور ، او معلوماتي ټیکنالوژۍ په څانګو کې کار کولو متخصصینو لپاره لویه مرسته کیدی شي.
NLU او NGL په NLP کې څه رول لوبوي؟
NLP د ډیټا ساینس پوهانو لخوا کارول کیدی شي او مصنوعي هوښیارتیا مسلکي کسان چې غیر منظم شوي ډیټا سیټونه په داسې شکلونو بدلوي چې کمپیوټر کولی شي وینا او متن ته وژباړي - دوی حتی کولی شي ځوابونه رامینځته کړي چې په متناسب ډول د هغه پوښتنې لپاره مناسب وي چې تاسو یې وپوښتئ (د مجازی معاونینو لکه سری او الیکسا په اړه بیا فکر وکړئ).
مګر NLU او NLG چیرته په NLP کې فټ کیږي؟
که څه هم دوی ټول مختلف رول لوبوي، دا ټول درې مضامین یو شی لري: دوی ټول د طبیعي ژبې سره معامله کوي. نو، د دریو ترمنځ توپیر څه دی؟
دا په دې توګه په پام کې ونیسئ: پداسې حال کې چې NLU موخه دا ده چې هغه ژبه درک کړي چې انسانان یې کاروي، NLP خورا مهم معلومات پیژني او د متن او شمیرو په څیر شیان تنظیموي.
دا حتی کولی شي د زیان رسونکي کوډ شوي مخابراتو سره مرسته وکړي. له بلې خوا NLG، د کیسې تولید لپاره د غیر منظم شوي ډیټا راټولونه کاروي چې موږ یې د معنی په توګه تشریح کولی شو.
د NLP راتلونکی
که څه هم NLP ډیری اوسنۍ سوداګریزې کارونې لري، ډیری سوداګرۍ په پراخه توګه د هغې پلي کول ستونزمن موندلي.
دا اکثرا د لاندې مسلو له امله ده: یوه مسله چې ډیری وختونه سازمانونه اغیزه کوي د معلوماتو ډیرول دي، کوم چې دا د دوی لپاره ننګونه کوي چې دا معلومه کړي چې کوم ډیټا سیټونه خورا مهم دي د ډیرو معلوماتو د نه ختمیدونکي سمندر په مینځ کې.
برسیره پردې، د NLP په اغیزمنه توګه کارولو لپاره، سازمانونه په مکرر ډول ځینې میتودونو او تجهیزاتو ته اړتیا لري چې دوی ته دا وړتیا ورکوي چې له ډیټا څخه ارزښتناک معلومات راوباسي.
وروستی مګر لږ تر لږه، NLP پدې معنی ده چې شرکتونه د عصري ماشینونو ته اړتیا لري که دوی غواړي د NLP په کارولو سره د مختلف ډیټا سرچینو څخه د ډیټا راټولولو اداره او وساتي.
د خنډونو سره سره چې ډیری شرکتونه د NLP اختیار کولو څخه ساتي، داسې ښکاري چې دا ورته سازمانونه به بالاخره NLP، NLU، او NLG ومني ترڅو د دوی روبوټونو ته وړتیا ورکړي چې ریښتیني، د انسان په څیر تعاملات او بحثونه وساتي.
سیمانټیک او نحو د څیړنې دوه NLP فرعي ساحې دي چې ډیر پام یې ترلاسه کوي.
پایله
د هغه څه په پام کې نیولو سره چې موږ تر دې دمه بحث کړی دی: غږ او لیکلو ته د معنی ټاکل ، NLU طبیعي ژبه لوستل او پوهیږي ، او NLG د ماشینونو په مرسته نوې ژبه رامینځته کوي او تولیدوي.
ژبه د NLU لخوا د حقایقو استخراج لپاره کارول کیږي، پداسې حال کې چې NLG د طبیعي ژبې تولید لپاره د NLU لخوا ترلاسه شوي بصیرت کاروي.
د آی ټي صنعت کې د لوی لوبغاړو لکه ایپل ، ګوګل او ایمیزون ته پام وکړئ ترڅو په NLP کې پانګوونې ته دوام ورکړي ترڅو دوی وکولی شي سیسټمونو ته وده ورکول چې د انسان چلند تقلید کوي.
یو ځواب ورکړئ ووځي