مصنوعي معلومات اسان جي رٿابندي ۽ مواد پيدا ڪرڻ جو طريقو تبديل ڪري رهيو آهي. اهو پڻ متاثر ڪري رهيو آهي ته ماڻهو ڪيئن مواد ڳوليندا آهن، جيڪي گوگل تي ڳوليندا آهن ان کان وٺي انهن کي Netflix تي ڇا ڏسڻ ۾ اچي ٿو.
وڌيڪ اهم طور تي، مواد جي مارڪيٽن لاء، اهو ٽيمن کي ترقي ڪرڻ جي قابل بنائي ٿو مواد جي پيداوار جي ڪجهه قسمن کي خودڪار ڪندي ۽ موجوده مواد جو تجزيو ڪندي بهتر ڪرڻ لاء جيڪو توهان فراهم ڪري رهيا آهيو ۽ بهتر ميچ ڪسٽمر جي ارادي سان.
AI ۾ ڪيترائي حرڪت وارا ٽڪرا آھن ۽ مشين جي سکيا عمل. ڇا توهان ڪڏهن ڪنهن سمارٽ اسسٽنٽ کان پڇيو آهي (جهڙوڪ سري يا Alexa) هڪ سوال؟
جواب گهڻو ڪري "ها" آهي، جيڪو مشورو ڏئي ٿو ته توهان اڳ ۾ ئي ڪجهه سطح تي قدرتي ٻولي پروسيسنگ سان واقف آهيو (NLP).
الان ٽريننگ اهو نالو آهي جيڪو هر ٽيڪني بابت ٻڌو آهي. مشهور ٽريننگ ٽيسٽ پهريون ڀيرو 1950 ۾ مشهور رياضي دان ۽ ڪمپيوٽر سائنسدان ايلن ٽرنگ پاران تيار ڪيو ويو.
هن پنهنجي ڪم ۾ دعوي ڪئي ڪمپيوٽنگ مشينري ۽ انٽيليجنس اها مشين مصنوعي طور تي ذهين آهي جيڪڏهن اها هڪ شخص سان ڳالهائي سگهي ٿي ۽ هن کي دوکو ڏئي سگهي ٿي ته هو انسان سان چيٽ ڪري رهيو آهي.
هي اين ايل پي ٽيڪنالاجي جي بنياد طور ڪم ڪيو. هڪ ڪارائتو NLP سسٽم سوال ۽ ان جي حوالي سان سمجهڻ جي قابل هوندو، ان جو تجزيو ڪري، عمل جو بهترين طريقو چونڊيندو، ۽ اهڙي ٻولي ۾ جواب ڏيندو جنهن کي استعمال ڪندڙ سمجهي سگهندو.
ڊيٽا تي ڪم مڪمل ڪرڻ لاءِ عالمي معيار شامل آهن مصنوعي ذهانت ۽ مشين لرننگ ٽيڪنڪ. انساني ٻولي بابت ڇا، جيتوڻيڪ؟
قدرتي ٻولي جي پيداوار (NLG)، قدرتي ٻولي سمجھڻ (NLU)، ۽ قدرتي ٻولي پروسيسنگ (NLP) جي شعبن کي تازو سالن ۾ تمام گهڻو ڌيان ڏنو آهي.
پر ڇاڪاڻ ته ٽن ۾ مختلف ذميواريون آهن، اهو ضروري آهي ته مونجهارو کان بچڻ لاء. ڪيترائي مڃيندا آھن اھي انھن خيالن کي پنھنجي پوريءَ طرح سمجھن ٿا.
جيئن ته قدرتي ٻولي اڳ ۾ ئي نالن ۾ موجود آهي، اهو سڀ ڪجهه ڪري رهيو آهي پروسيسنگ، سمجھڻ، ۽ پيدا ڪرڻ. اسان فيصلو ڪيو ته اهو مددگار ٿي سگهي ٿو ٿورڙو اونڌو وڃڻ، جيتوڻيڪ، ڏنو ويو آهي ته اسان انهن جملن کي ڪيترا ڀيرا ملن ٿا جيڪي هڪ ٻئي سان استعمال ٿيل آهن.
انڪري، اچو ته انهن مان هر هڪ تي ويجهي نظر وٺڻ سان شروع ڪريون.
قدرتي ٻولي پروسيسنگ ڇا آهي؟
ڪنهن به قدرتي ٻولي کي ڪمپيوٽرن طرفان آزاد فارم ٽيڪسٽ سمجهيو ويندو آهي. انهي جي پٺيان آهي ته ڊيٽا داخل ڪرڻ دوران، مقرر ڪيل هنڌن تي ڪي به مقرر ڪيل لفظ نه آهن. غير منظم هجڻ سان گڏ، قدرتي ٻولي پڻ مختلف قسم جي اظهار جا اختيار رکي ٿي. انهن ٽنهي جملن کي مثال طور وٺو:
- اڄ موسم ڪيئن آهي؟
- ڇا اڄ برسات جو ڪو امڪان آهي؟
- ڇا اڄ گھربل آھي ته مان پنھنجي ڇٽي آڻيان؟
انهن مان هر هڪ بيان اڄ جي موسم جي اڳڪٿي جي باري ۾ پڇي رهيو آهي، جيڪو عام آهي.
انسانن جي طور تي، اسان تقريبا فوري طور تي انهن بنيادي رابطن کي ڏسي سگهون ٿا ۽ مناسب طور تي عمل ڪري سگهون ٿا.
بهرحال، هي هڪ آهي ڪمپيوٽرن لاء چئلينج ڇاڪاڻ ته هر الگورٿم کي هڪ مخصوص فارميٽ جي پيروي ڪرڻ لاءِ ان پٽ جي ضرورت هوندي آهي، ۽ سڀني ٽن بيانن ۾ مختلف جوڙجڪ ۽ فارميٽ آهن.
۽ شيون تمام جلد تمام ڏکي ٿي وينديون جيڪڏھن اسان ڪوشش ڪريون ته ھر ھڪ لفظ جي ميلاپ لاءِ قاعدن کي ھر قدرتي ٻوليءَ ۾ سمجھڻ ۾ ڪمپيوٽر جي مدد ڪرڻ لاءِ. اين ايل پي هن صورتحال ۾ تصوير ۾ قدم رکي ٿو.
قدرتي ٻولي پروسيسنگ (NLP)، جيڪو ڪوشش ڪري ٿو ماڊل قدرتي انساني ٻولي ڊيٽا، ڪمپيوٽر جي لسانيات مان نڪتل.
اضافي طور تي، اين ايل پي مشين جي سکيا ۽ گہرے سکيا جي طريقن کي استعمال ڪرڻ تي ڌيان ڏئي ٿو جڏهن ته انساني ان پٽ جي هڪ اهم مقدار کي پروسيس ڪندي. اهو اڪثر ڪري فلسفو، لسانيات، ڪمپيوٽر سائنس، انفارميشن سسٽم، ۽ ڪميونيڪيشن ۾ ڪم ڪيو ويندو آهي.
ڪمپيوٽيشنل لسانيات، نحو جو تجزيو، تقرير جي سڃاڻپ، مشيني ترجمو، ۽ NLP جا ٻيا ذيلي شعبا صرف چند آهن. قدرتي ٻولي پروسيسنگ غير ترتيب ڏنل مواد کي مناسب شڪل ۾ تبديل ڪري ٿي يا ڪم ڪرڻ لاء منظم متن ۾.
سمجھڻ لاءِ ته صارف جو مطلب ڇا آھي جڏھن اھي ڪجھ چون ٿا، اھو الورورٿم ٺاھي ٿو ۽ ماڊل کي ٽرين ڪري ٿو ڊيٽا جي وڏي مقدار کي استعمال ڪندي.
اهو ڪم ڪري ٿو الڳ الڳ ادارن کي گڏ ڪري سڃاڻپ لاءِ (جنهن کي ادراڪ جي سڃاڻپ طور سڃاتو وڃي ٿو) ۽ لفظن جي نمونن کي سڃاڻڻ سان. لفظ جي نمونن کي ڳولڻ لاءِ لميٽائيزيشن، ٽوڪنائيزيشن، ۽ اسٽيمنگ ٽيڪنڪ استعمال ٿينديون آهن.
معلومات ڪڍڻ، آواز جي سڃاڻپ، حصو جي تقرير جي ٽيگنگ، ۽ تجزيو صرف ڪجھ نوڪريون آھن جيڪي NLP ڪري ٿو.
حقيقي دنيا ۾، اين ايل پي استعمال ڪيو ويندو آهي ڪمن لاءِ بشمول آنٽولوجي پاپولٽنگ، ٻولي ماڊلنگ، جذبي تجزيه, موضوع ڪڍڻ، نالي واري اداري جي سڃاڻپ، حصن جي تقرير جي ٽيگنگ، ڪنيڪشن ڪڍڻ، مشين جي ترجمي، ۽ خودڪار سوالن جا جواب ڏيڻ.
قدرتي ٻولي سمجھڻ ڇا آهي؟
قدرتي ٻولي پروسيسنگ جو ھڪڙو ننڍڙو حصو قدرتي ٻولي سمجھڻ آھي. ٻوليءَ کي آسان ڪرڻ کان پوءِ، ڪمپيوٽر سافٽ ويئر کي سمجهڻ گهرجي، معنيٰ ڪڍي، ۽ ممڪن آهي ته جذباتي تجزيي کي به انجام ڏئي.
ساڳي متن جا ڪيترائي مطلب ٿي سگھن ٿا، ڪيترائي جملا ساڳيا معنى رکي سگھن ٿا، يا معني تبديل ٿي سگھي ٿي حالتن جي لحاظ کان.
NLU الگورٿمز ڪيترن ئي ذريعن کان ٽيڪسٽ کي پروسيس ڪرڻ لاءِ ڪمپيوٽري طريقا استعمال ڪن ٿا ان پٽ ٽيڪسٽ کي سمجھڻ لاءِ، جيڪو بنيادي طور ٿي سگھي ٿو اھو ڄاڻڻ جيترو جملي جو مطلب آھي يا ٻن ماڻھن جي وچ ۾ گفتگو جي تشريح ڪرڻ جيترو پيچيده.
توهان جو متن هڪ مشين پڙهڻ جي قابل فارميٽ ۾ تبديل ڪيو ويو آهي. نتيجي طور، NLU ڪمپيوٽيشنل ٽيڪنڪ استعمال ڪري ٿو متن کي سمجھڻ ۽ نتيجو پيدا ڪرڻ لاءِ.
NLU مختلف حالتن ۾ لاڳو ٿي سگھي ٿو، جھڙوڪ ٻن ماڻھن جي وچ ۾ گفتگو کي سمجھڻ، اھو طئي ڪرڻ ته ڪنھن ماڻھوءَ کي ڪنھن خاص صورتحال بابت ڪيئن محسوس ٿئي، ۽ اھڙي قسم جون ٻيون حالتون.
خاص طور تي، NLU کي سمجھڻ لاء چار ٻوليون سطحون آھن:
- نحو: هي اهو طئي ڪرڻ جو عمل آهي ته گرامر کي مناسب طريقي سان استعمال ڪيو پيو وڃي ۽ ڪئين جملن کي گڏ ڪيو وڃي. مثال طور، هڪ جملي جي حوالي سان ۽ گرامر کي لازمي طور تي حساب ۾ ورتو وڃي ته اهو طئي ڪرڻ لاء ته اهو مطلب آهي.
- لفظي معنيٰ: جڏهن اسان متن جي جانچ ڪريون ٿا، ته لاڳاپيل معنيٰ جون نزاڪتون آهن جيئن فعل جي اصطلاح يا ٻن ماڻهن جي وچ ۾ لفظ جي چونڊ. معلومات جا اهي بٽ پڻ استعمال ڪري سگھجن ٿا هڪ NLU الگورٿم طرفان ڪنهن به منظرنامي مان نتيجا مهيا ڪرڻ لاءِ جنهن ۾ ساڳيو لفظ استعمال ڪري سگهجي ٿو.
- لفظ جي معنيٰ ۾ اختلاف: اهو اهو معلوم ڪرڻ جو عمل آهي ته جملي ۾ هر لفظ جو مطلب ڇا آهي. حوالن تي مدار رکندي، اهو هڪ اصطلاح ڏئي ٿو ان جي معني.
- عملي تجزيو: اهو ڪم جي ترتيب ۽ مقصد کي سمجهڻ ۾ مدد ڪري ٿو.
NLU لاء اهم آهي ڊيٽا سائنسدان ڇاڪاڻ ته، ان کان سواءِ، انهن وٽ ٽيڪنالاجي مان معنيٰ ڪڍڻ جي صلاحيت نه آهي جهڙوڪ چيٽ بوٽس ۽ اسپيچ ريڪگنيشن سافٽ ويئر.
سڀ کان پوء، ماڻهن کي ڳالهائڻ لاء استعمال ڪيو ويندو آهي گفتگو-فعال ٿيل بوٽ سان؛ ڪمپيوٽرن، ٻئي طرف، آسانيء جي هن آسائش نه آهي.
ان کان علاوه، NLU هڪ تقرير ۾ جذبات ۽ بدمعاشي کي سڃاڻي سگھي ٿو جيئن توهان ڪري سگهو ٿا. ان جو مطلب اهو آهي ته ڊيٽا سائنسدان مفيد طور تي مختلف مواد فارميٽ کي جانچي سگهن ٿا ۽ متن کي درجه بندي ڪري سگهن ٿا NLU جي صلاحيتن کي استعمال ڪندي.
NLG قدرتي ٻولي سمجھڻ جي سڌي مخالفت ۾ ڪم ڪري ٿو، جنهن جو مقصد ان کي استعمال ڪرڻ جي قابل ڊيٽا ۾ تبديل ڪرڻ لاء غير منظم ٿيل ڊيٽا کي منظم ڪرڻ ۽ احساس ڪرڻ آهي. اڳيون، اچو ته وضاحت ڪريون NLG ۽ طريقن جي ڳولا ڪريو جيڪي ڊيٽا سائنسدان ان کي استعمال ڪن ٿا عملي استعمال جي ڪيسن ۾.
قدرتي ٻولي جي پيدائش ڇا آهي؟
قدرتي ٻولي پروسيسنگ ۾ پڻ شامل آهي قدرتي ٻولي جي پيداوار. ڪمپيوٽر قدرتي ٻولي جي پيداوار کي استعمال ڪندي لکي سگھن ٿا، پر قدرتي ٻولي سمجھڻ پڙهڻ تي ڌيان ڏئي ٿو.
ڪجھ ڊيٽا ان پٽ استعمال ڪندي، NLG انساني ٻولي ۾ لکيل جواب ٺاھي ٿو. لکت کان تقرير جون خدمتون پڻ استعمال ڪري سگھجي ٿو ھن متن کي تقرير ۾ تبديل ڪرڻ لاءِ.
جڏهن ڊيٽا سائنسدان هڪ اين ايل جي سسٽم کي ڊيٽا سان گڏ فراهم ڪن ٿا، سسٽم ڊيٽا کي تجزيو ڪري ٿو ته بيانات پيدا ڪرڻ لاء جيڪي ڳالهين ذريعي سمجهي سگهجن ٿيون.
جوهر ۾، NLG ڊيٽا سيٽ کي هڪ ٻولي ۾ تبديل ڪري ٿو جيڪا اسان ٻئي سمجهي سگهون ٿا، جنهن کي قدرتي ٻولي سڏيو ويندو آهي. انهي ڪري ته اها پيداوار مهيا ڪري سگهي ٿي جيڪا احتياط سان اڀياس ڪئي وئي آهي ۽ وڌ ۾ وڌ ممڪن حد تائين درست آهي، NLG هڪ حقيقي زندگي انسان جي تجربي سان نوازيو ويو آهي.
اهو طريقو، جيڪو ايلن ٽرنگ جي ڪجهه لکڻين ڏانهن واپس ڳولي سگهجي ٿو جنهن تي اسان اڳ ۾ ئي بحث ڪيو آهي، انسانن کي قائل ڪرڻ لاء اهم آهي ته هڪ ڪمپيوٽر انهن سان قابل ۽ قدرتي انداز ۾ گفتگو ڪري رهيو آهي، بغير ڪنهن به موضوع جي هٿ ۾.
NLG تنظيمن طرفان استعمال ڪري سگهجي ٿو گفتگوي داستانن کي پيدا ڪرڻ لاءِ جيڪي ڪمپني جي اندر هر ڪنهن طرفان استعمال ڪري سگهجن ٿيون.
NLG، جيڪو گهڻو ڪري استعمال ڪيو ويندو آهي ڪاروباري انٽيليجنس ڊيش بورڊز، خودڪار مواد جي پيداوار، ۽ وڌيڪ موثر ڊيٽا جي تجزيي لاءِ، وڏي مدد ٿي سگهي ٿي پروفيسرن لاءِ ڪم ڪندڙ شعبن جهڙوڪ مارڪيٽنگ، انساني وسيلن، سيلز، ۽ انفارميشن ٽيڪنالاجي.
NLP ۾ NLU ۽ NGL ڪهڙو ڪردار ادا ڪن ٿا؟
اين ايل پي استعمال ڪري سگھجي ٿو ڊيٽا سائنسدانن ۽ مصنوعي انٽيلي جنس پروفيشنل غير منظم ٿيل ڊيٽا سيٽن کي فارمن ۾ تبديل ڪرڻ لاءِ جيڪي ڪمپيوٽر اسپيچ ۽ ٽيڪسٽ ۾ ترجمو ڪري سگھن ٿا - اهي ايستائين جواب ٺاهي سگهن ٿا جيڪي توهان کان پڇو ٿا سوالن لاءِ لاڳاپيل طور تي موزون آهن (سوچيو ٻيهر ورچوئل اسسٽنٽ جهڙوڪ سري ۽ Alexa).
پر NLU ۽ NLG ڪٿي NLP ۾ فٽ ٿين ٿا؟
جيتوڻيڪ اهي سڀئي مختلف ڪردار ادا ڪن ٿا، انهن سڀني ٽنهي مضمونن ۾ هڪ شيء عام آهي: اهي سڀئي قدرتي ٻولي سان معاملو ڪن ٿا. پوء، ٽن جي وچ ۾ فرق ڇا آهي؟
هن طريقي سان غور ڪريو: جڏهن ته NLU جو مقصد آهي سمجھڻ جي ٻولي جيڪا انسان استعمال ڪن ٿا، NLP سڀ کان اهم ڊيٽا کي سڃاڻي ٿو ۽ ان کي ترتيب ڏئي ٿو متن ۽ انگن وانگر شين ۾.
اهو پڻ نقصانڪار انڪوڊ ٿيل مواصلات سان مدد ڪري سگھي ٿو. NLG، ٻئي طرف، ڪهاڻيون پيدا ڪرڻ لاء غير منظم ٿيل ڊيٽا جي مجموعن کي استعمال ڪري ٿو جيڪي اسان کي معني جي طور تي تفسير ڪري سگهون ٿا.
اين ايل پي جو مستقبل
جيتوڻيڪ اين ايل پي جا ڪيترائي موجوده تجارتي استعمال آهن، ڪيترن ئي ڪاروبارن کي ان کي وسيع طور تي اپنائڻ ڏکيو پئجي ويو آهي.
اهو گهڻو ڪري هيٺين مسئلن جي ڪري آهي: هڪ مسئلو جيڪو اڪثر تنظيمن تي اثر انداز ٿئي ٿو معلومات اوورلوڊ آهي، جيڪو انهن لاءِ مشڪل بڻائي ٿو اهو سڃاڻڻ ته ڪهڙن ڊيٽا سيٽن جي وچ ۾ اهم آهن وڌيڪ ڊيٽا جي بظاهر نه ختم ٿيندڙ سمنڊ جي وچ ۾.
اضافي طور تي، اين ايل پي کي مؤثر طريقي سان استعمال ڪرڻ لاء، تنظيمن کي اڪثر ڪجهه طريقن ۽ سامان جي ضرورت هوندي آهي جيڪي انهن کي ڊيٽا مان قيمتي معلومات ڪڍڻ جي قابل ڪن ٿا.
آخري نه پر گهٽ ۾ گهٽ، اين ايل پي جو مطلب آهي ته ڪمپنين کي جديد مشينري جي ضرورت آهي جيڪڏهن اهي اين ايل پي کي استعمال ڪندي مختلف ڊيٽا ذريعن کان ڊيٽا گڏ ڪرڻ ۽ برقرار رکڻ چاهيندا.
رڪاوٽن جي باوجود وڏي تعداد ۾ ڪمپنين کي اين ايل پي کي اپنائڻ کان، اهو ظاهر ٿئي ٿو ته اهي ساڳيون تنظيمون آخرڪار اين ايل پي، اين ايل يو ۽ اين ايل جي کي ڳنڍينديون، انهن جي روبوٽ کي حقيقي، انسانن وانگر ڳالهين ۽ بحثن کي برقرار رکڻ لاء.
سيمينٽڪس ۽ نحو تحقيق جا ٻه NLP ذيلي فيلڊ آهن جيڪي تمام گهڻو ڌيان حاصل ڪري رهيا آهن.
ٿڪل
جيڪو اسان هن وقت تائين بحث ڪيو آهي ان کي غور ۾ رکندي: آواز ۽ لکڻ جي معنيٰ تفويض ڪرڻ، NLU قدرتي ٻولي پڙهي ۽ سمجهي ٿو، ۽ NLG مشينن جي مدد سان نئين ٻولي ٺاهي ٿو ۽ پيدا ڪري ٿو.
ٻولي NLU پاران استعمال ٿئي ٿي حقيقتن کي ڪڍڻ لاءِ، جڏهن ته NLG استعمال ڪري ٿي NLU پاران حاصل ڪيل بصيرت کي قدرتي ٻولي پيدا ڪرڻ لاءِ.
آئي ٽي انڊسٽري ۾ وڏن رانديگرن کي ڏسو جيئن ايپل، گوگل ۽ ايمازون اين ايل پي ۾ سيڙپڪاري جاري رکڻ لاءِ ته جيئن اهي ڪري سگهن سسٽم کي ترقي ڪرڻ جيڪو انساني روين کي نقل ڪري ٿو.
جواب ڇڏي وڃو