செயற்கை நுண்ணறிவு நாங்கள் திட்டமிட்டு உள்ளடக்கத்தை உருவாக்கும் விதத்தை மாற்றுகிறது. Google இல் எதைத் தேடுகிறார்கள் என்பது முதல் Netflix இல் எதை அதிகமாகப் பார்க்கிறார்கள் என்பது வரை மக்கள் எப்படிப் பொருட்களைக் கண்டுபிடிப்பார்கள் என்பதையும் இது பாதிக்கிறது.
மிக முக்கியமாக, உள்ளடக்க சந்தைப்படுத்துபவர்களுக்கு, சில வகையான உள்ளடக்க உருவாக்கத்தைத் தானியங்குபடுத்துவதன் மூலமும், தற்போதைய உள்ளடக்கத்தை பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலமும், நீங்கள் வழங்குவதை மேம்படுத்தவும், வாடிக்கையாளர் நோக்கத்துடன் சிறப்பாகப் பொருந்தவும் இது குழுக்களை வளர்க்க உதவுகிறது.
AI இல் பல நகரும் துண்டுகள் உள்ளன மற்றும் இயந்திர கற்றல் செயல்முறைகள். நீங்கள் எப்போதாவது ஒரு ஸ்மார்ட் உதவியாளரிடம் (சிரி அல்லது அலெக்சா போன்றவை) கேள்வி கேட்டிருக்கிறீர்களா?
பதில் பெரும்பாலும் "ஆம்" என்று இருக்கும், இது நீங்கள் ஏற்கனவே சில நிலைகளில் (NLP) இயல்பான மொழி செயலாக்கத்தை அறிந்திருப்பதைக் குறிக்கிறது.
ஆலன் டூரிங் ஒவ்வொரு தொழில்நுட்பவியலாளரும் கேள்விப்பட்ட ஒரு பெயர். நன்கு அறியப்பட்ட டூரிங் சோதனை முதன்முதலில் 1950 இல் புகழ்பெற்ற கணிதவியலாளரும் கணினி விஞ்ஞானியுமான ஆலன் டூரிங் என்பவரால் உருவாக்கப்பட்டது.
அவர் தனது வேலையில் கூறினார் கணினி இயந்திரங்கள் மற்றும் நுண்ணறிவு ஒரு இயந்திரம் ஒரு நபருடன் உரையாடி, அவர் ஒரு மனிதனுடன் அரட்டை அடிப்பதாக நினைத்து அவரை ஏமாற்றினால் அது செயற்கையாக புத்திசாலித்தனமாக இருக்கும்.
இது NLP தொழில்நுட்பத்திற்கு அடிப்படையாக செயல்பட்டது. ஒரு திறமையான NLP அமைப்பு வினவலையும் அதன் சூழலையும் கிரகித்து, அதை பகுப்பாய்வு செய்து, சிறந்த செயலைத் தேர்வு செய்து, பயனர் புரிந்துகொள்ளும் மொழியில் பதிலளிக்க முடியும்.
தரவுகளில் பணிகளை முடிப்பதற்கான உலகளாவிய தரநிலைகளில் செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் இயந்திர கற்றல் நுட்பங்கள் அடங்கும். இருப்பினும், மனித மொழியைப் பற்றி என்ன?
இயற்கை மொழி உருவாக்கம் (NLG), இயற்கை மொழி புரிதல் (NLU), மற்றும் இயற்கை மொழி செயலாக்கம் (NLP) ஆகிய துறைகள் அனைத்தும் சமீபத்திய ஆண்டுகளில் அதிக கவனத்தைப் பெற்றுள்ளன.
ஆனால் மூவருக்கும் வெவ்வேறு பொறுப்புகள் இருப்பதால், குழப்பத்தைத் தவிர்ப்பது முக்கியம். இந்த யோசனைகளை அவர்கள் முழுமையாக புரிந்துகொள்கிறார்கள் என்று பலர் நம்புகிறார்கள்.
இயற்கையான மொழி ஏற்கனவே பெயர்களில் இருப்பதால், அதைச் செயலாக்குவது, புரிந்துகொள்வது மற்றும் உற்பத்தி செய்வது மட்டுமே. எவ்வளவு அடிக்கடி இந்த சொற்றொடர்களை ஒன்றுக்கொன்று மாற்றாகப் பயன்படுத்துகிறோம் என்பதைக் கருத்தில் கொண்டு, கொஞ்சம் ஆழமாகச் செல்வது உதவியாக இருக்கும் என்று நாங்கள் முடிவு செய்தோம்.
இதன் விளைவாக, அவை ஒவ்வொன்றையும் உன்னிப்பாகக் கவனிப்பதன் மூலம் ஆரம்பிக்கலாம்.
இயற்கை மொழி செயலாக்கம் என்றால் என்ன?
எந்தவொரு இயற்கை மொழியும் கணினிகளால் கட்டற்ற வடிவ உரையாகக் கருதப்படுகிறது. தரவை உள்ளிடும்போது, நிலையான இடங்களில் நிலையான முக்கிய வார்த்தைகள் இல்லை. கட்டமைக்கப்படாதது மட்டுமல்லாமல், இயற்கையான மொழியும் பல்வேறு வெளிப்பாடு விருப்பங்களைக் கொண்டுள்ளது. இந்த மூன்று சொற்றொடர்களை ஒரு விளக்கமாக எடுத்துக் கொள்ளுங்கள்:
- வானிலை இன்று எப்படி இருக்கிறது?
- இன்று மழைக்கு வாய்ப்பு உள்ளதா?
- இன்று நான் குடையை கொண்டு வர வேண்டுமா?
இந்த அறிக்கைகள் ஒவ்வொன்றும் இன்றைய வானிலை முன்னறிவிப்பைப் பற்றி கேட்கின்றன, இது பொதுவான வகுப்பாகும்.
மனிதர்களாகிய நாம், இந்த அடிப்படைத் தொடர்புகளை உடனடியாகக் கண்டு சரியான முறையில் செயல்பட முடியும்.
எனினும், இது ஒரு கணினிகளுக்கான சவால் ஒவ்வொரு வழிமுறைக்கும் ஒரு குறிப்பிட்ட வடிவமைப்பைப் பின்பற்ற உள்ளீடு தேவைப்படுகிறது, மேலும் மூன்று அறிக்கைகளும் வெவ்வேறு கட்டமைப்புகள் மற்றும் வடிவங்களைக் கொண்டுள்ளன.
ஒரு கணினியைப் புரிந்துகொள்ள உதவும் வகையில் ஒவ்வொரு இயற்கையான மொழியிலும் ஒவ்வொரு வார்த்தைக் கலவைக்கும் விதிகளைக் குறியீடாக்க முயற்சித்தால் விஷயங்கள் மிக விரைவில் கடினமாகிவிடும். இந்த சூழ்நிலையில் படத்தில் என்.எல்.பி.
இயற்கை மொழி செயலாக்கம் (NLP), இது முயற்சிக்கிறது மாதிரி இயற்கை மனித மொழி தரவு, கணக்கீட்டு மொழியியலில் இருந்து உருவானது.
கூடுதலாக, கணிசமான அளவு மனித உள்ளீட்டைச் செயலாக்கும் போது இயந்திரக் கற்றல் மற்றும் ஆழ்ந்த கற்றல் அணுகுமுறைகளைப் பயன்படுத்துவதில் NLP கவனம் செலுத்துகிறது. இது பெரும்பாலும் தத்துவம், மொழியியல், கணினி அறிவியல், தகவல் அமைப்புகள் மற்றும் தகவல் தொடர்பு ஆகியவற்றில் பயன்படுத்தப்படுகிறது.
கணக்கீட்டு மொழியியல், தொடரியல் பகுப்பாய்வு, பேச்சு அங்கீகாரம், இயந்திர மொழிபெயர்ப்பு மற்றும் NLP இன் பிற துணைத் துறைகள் சில மட்டுமே. இயற்கையான மொழிச் செயலாக்கம் கட்டமைக்கப்படாத பொருளைச் செயல்படும் வகையில் பொருத்தமான வடிவமாக அல்லது கட்டமைக்கப்பட்ட உரையாக மாற்றுகிறது.
பயனர் எதையும் கூறும்போது என்ன அர்த்தம் என்பதைப் புரிந்துகொள்ள, அது அல்காரிதத்தை உருவாக்குகிறது மற்றும் பரந்த அளவிலான தரவைப் பயன்படுத்தி மாதிரியைப் பயிற்றுவிக்கிறது.
இது தனித்தனி நிறுவனங்களை ஒன்றாகக் குழுவாகப் பிரித்து அடையாளம் காணவும் (உறுப்பு அங்கீகாரம் என அழைக்கப்படுகிறது) மற்றும் சொல் வடிவங்களை அங்கீகரிப்பதன் மூலம் செயல்படுகிறது. லெமடைசேஷன், டோக்கனைசேஷன் மற்றும் ஸ்டெம்மிங் நுட்பங்கள் வார்த்தை வடிவங்களைக் கண்டறிய பயன்படுத்தப்படுகின்றன.
தகவல் பிரித்தெடுத்தல், குரல் அறிதல், பேச்சின் பகுதி குறியிடுதல் மற்றும் பாகுபடுத்துதல் ஆகியவை NLP செய்யும் வேலைகளில் சில.
நிஜ உலகில், ஆன்டாலஜி பாப்புலேட்டிங், மொழி மாடலிங், உள்ளிட்ட பணிகளுக்கு என்எல்பி பயன்படுத்தப்படுகிறது. உணர்வு பகுப்பாய்வு, தலைப்பு பிரித்தெடுத்தல், பெயரிடப்பட்ட நிறுவன அங்கீகாரம், பேச்சின் பகுதிகளைக் குறியிடுதல், இணைப்பு பிரித்தெடுத்தல், இயந்திர மொழிபெயர்ப்பு மற்றும் தானியங்கு கேள்வி பதில்.
இயற்கை மொழி புரிதல் என்றால் என்ன?
இயல்பான மொழி செயலாக்கத்தின் ஒரு சிறிய பகுதி இயற்கையான மொழி புரிதல் ஆகும். மொழி எளிமைப்படுத்தப்பட்ட பிறகு, கணினி மென்பொருளானது புரிந்து கொள்ள வேண்டும், அர்த்தத்தை குறைக்க வேண்டும், மேலும் உணர்ச்சி பகுப்பாய்வு கூட செய்ய வேண்டும்.
ஒரே உரைக்கு பல அர்த்தங்கள் இருக்கலாம், பல சொற்றொடர்களுக்கு ஒரே அர்த்தம் இருக்கலாம் அல்லது சூழ்நிலையைப் பொறுத்து பொருள் மாறலாம்.
NLU அல்காரிதம்கள் உள்ளீட்டு உரையைப் புரிந்துகொள்வதற்காக பல மூலங்களிலிருந்து உரையைச் செயலாக்க கணக்கீட்டு முறைகளைப் பயன்படுத்துகின்றன, இது ஒரு சொற்றொடரின் அர்த்தம் என்ன என்பதை அறிவது போன்ற அடிப்படை அல்லது இரண்டு நபர்களுக்கு இடையேயான உரையாடலை விளக்குவது போன்ற சிக்கலானது.
உங்கள் உரை இயந்திரம் படிக்கக்கூடிய வடிவமாக மாற்றப்பட்டுள்ளது. இதன் விளைவாக, NLU ஆனது உரையைப் புரிந்துகொள்வதற்கும் ஒரு முடிவை உருவாக்குவதற்கும் கணக்கீட்டு நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துகிறது.
இரண்டு நபர்களுக்கு இடையேயான உரையாடலைப் புரிந்துகொள்வது, ஒரு குறிப்பிட்ட சூழ்நிலையைப் பற்றி ஒருவர் எப்படி உணருகிறார் என்பதைத் தீர்மானித்தல் மற்றும் இதே போன்ற இயல்புடைய பிற சூழ்நிலைகள் போன்ற பல்வேறு சூழ்நிலைகளில் NLU பயன்படுத்தப்படலாம்.
குறிப்பாக, NLU ஐப் புரிந்துகொள்ள நான்கு மொழி நிலைகள் உள்ளன:
- தொடரியல்: இலக்கணம் சரியாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறதா மற்றும் வாக்கியங்கள் எவ்வாறு ஒன்றாக இணைக்கப்படுகின்றன என்பதைத் தீர்மானிக்கும் செயல்முறை இதுவாகும். உதாரணமாக, ஒரு வாக்கியத்தின் சூழல் மற்றும் இலக்கணத்தை அது அர்த்தமுள்ளதா என்பதை தீர்மானிக்க கணக்கில் எடுத்துக்கொள்ள வேண்டும்.
- சொற்பொருள்: நாம் உரையை ஆராயும்போது, வினைச்சொல் காலம் அல்லது இரண்டு நபர்களுக்கிடையில் சொல் தேர்வு போன்ற சூழ்நிலை அர்த்த நுணுக்கங்கள் உள்ளன. இந்த தகவல் பிட்கள் ஒரு NLU அல்காரிதம் மூலம் அதே பேசப்படும் வார்த்தை பயன்படுத்தப்படும் எந்த சூழ்நிலையில் இருந்து விளைவுகளை வழங்க முடியும்.
- வார்த்தை உணர்வு தெளிவின்மை: இது ஒரு சொற்றொடரில் உள்ள ஒவ்வொரு வார்த்தையும் எதைக் குறிக்கிறது என்பதைக் கண்டறிவதற்கான செயல்முறையாகும். சூழலைப் பொறுத்து, அது ஒரு சொல்லுக்கு அதன் பொருளைக் கொடுக்கிறது.
- நடைமுறை பகுப்பாய்வு: இது வேலையின் அமைப்பையும் நோக்கத்தையும் புரிந்து கொள்ள உதவுகிறது.
NLU குறிப்பிடத்தக்கது தரவு விஞ்ஞானிகள் ஏனெனில், அது இல்லாமல், சாட்போட்கள் மற்றும் பேச்சு அங்கீகார மென்பொருள் போன்ற தொழில்நுட்பங்களிலிருந்து பொருளைப் பிரித்தெடுக்கும் திறன் அவர்களுக்கு இல்லை.
எல்லாவற்றிற்கும் மேலாக, மக்கள் பேச்சு-இயக்கப்பட்ட போட் மூலம் உரையாடலைப் பயன்படுத்துகிறார்கள்; கணினிகள், மறுபுறம், இந்த இலகுவான ஆடம்பரத்தைக் கொண்டிருக்கவில்லை.
கூடுதலாக, NLU ஒரு பேச்சில் உணர்ச்சிகள் மற்றும் அவதூறுகளை உங்களால் முடிந்தவரை சரியாக அடையாளம் காண முடியும். தரவு விஞ்ஞானிகள் NLU இன் திறன்களைப் பயன்படுத்தி பல்வேறு உள்ளடக்க வடிவங்களை பயனுள்ள வகையில் ஆய்வு செய்யலாம் மற்றும் உரையை வகைப்படுத்தலாம் என்பதை இது குறிக்கிறது.
NLG ஆனது இயற்கையான மொழி புரிதலுக்கு நேர் எதிராக செயல்படுகிறது, இது கட்டமைக்கப்படாத தரவை ஒருங்கிணைத்து, பயன்படுத்தக்கூடிய தரவுகளாக மாற்றுவதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது. அடுத்து, NLG ஐ வரையறுப்போம் மற்றும் தரவு விஞ்ஞானிகள் அதை நடைமுறை பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளில் பயன்படுத்தும் வழிகளை ஆராய்வோம்.
இயற்கை மொழி உருவாக்கம் என்றால் என்ன?
இயற்கை மொழி செயலாக்கத்தில் இயற்கை மொழி உற்பத்தியும் அடங்கும். கணினிகள் இயற்கையான மொழி உற்பத்தியைப் பயன்படுத்தி எழுதலாம், ஆனால் இயல்பான மொழிப் புரிதல் வாசிப்புப் புரிதலில் கவனம் செலுத்துகிறது.
குறிப்பிட்ட தரவு உள்ளீட்டைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், மனித மொழியில் எழுதப்பட்ட பதிலை NLG உருவாக்குகிறது. உரையிலிருந்து பேச்சு சேவைகள் இந்த உரையை பேச்சாக மாற்றவும் பயன்படுத்தலாம்.
தரவு விஞ்ஞானிகள் ஒரு NLG அமைப்பை தரவுகளுடன் வழங்கும்போது, உரையாடல் மூலம் புரிந்துகொள்ளக்கூடிய கதைகளை உருவாக்க கணினி தரவுகளை பகுப்பாய்வு செய்கிறது.
சாராம்சத்தில், NLG தரவுத் தொகுப்புகளை நாம் இருவரும் புரிந்துகொள்ளும் மொழியாக மாற்றுகிறது, இது இயற்கை மொழி என்று அழைக்கப்படுகிறது. அதனால் முடிந்தவரை கவனமாக ஆய்வு செய்யப்பட்டு துல்லியமான வெளியீட்டை வழங்க முடியும், NLG ஒரு நிஜ வாழ்க்கை மனிதனின் அனுபவத்துடன் உள்ளது.
நாம் ஏற்கனவே விவாதித்த ஆலன் டூரிங்கின் சில எழுத்துக்களில் இருந்து பின்வாங்கக்கூடிய இந்த முறை, கையில் உள்ள விஷயத்தைப் பொருட்படுத்தாமல், ஒரு கணினி நம்பத்தகுந்த மற்றும் இயல்பான முறையில் அவர்களுடன் உரையாடுகிறது என்பதை மனிதர்களை நம்ப வைப்பதற்கு முக்கியமானது.
நிறுவனத்தில் உள்ள அனைவரும் பயன்படுத்தக்கூடிய உரையாடல் கதைகளை உருவாக்க நிறுவனங்களால் NLG ஐப் பயன்படுத்தலாம்.
வணிக நுண்ணறிவு டாஷ்போர்டுகள், தானியங்கு உள்ளடக்க தயாரிப்பு மற்றும் மிகவும் பயனுள்ள தரவு பகுப்பாய்வு ஆகியவற்றிற்கு அடிக்கடி பயன்படுத்தப்படும் NLG, சந்தைப்படுத்தல், மனித வளங்கள், விற்பனை மற்றும் தகவல் தொழில்நுட்பம் போன்ற பிரிவுகளில் பணிபுரியும் நிபுணர்களுக்கு ஒரு பெரிய உதவியாக இருக்கும்.
NLP இல் NLU மற்றும் NGL என்ன பங்கு வகிக்கின்றன?
NLP தரவு விஞ்ஞானிகளால் பயன்படுத்தப்படலாம் செயற்கை நுண்ணறிவு கட்டமைக்கப்படாத தரவுத் தொகுப்புகளை கணினிகள் பேச்சு மற்றும் உரைக்கு மொழிபெயர்க்கும் படிவங்களாக மாற்ற வல்லுநர்கள் - நீங்கள் அவர்களிடம் கேட்கும் கேள்விக்கு சூழலுக்கு ஏற்றவாறு பதில்களைக் கூட அவர்களால் உருவாக்க முடியும் (சிரி மற்றும் அலெக்சா போன்ற மெய்நிகர் உதவியாளர்களிடம் மீண்டும் சிந்தியுங்கள்).
ஆனால் NLU மற்றும் NLG ஆகியவை NLP உடன் எங்கே பொருந்துகின்றன?
அவர்கள் அனைவரும் வெவ்வேறு பாத்திரங்களை வகித்தாலும், இந்த மூன்று துறைகளுக்கும் பொதுவான ஒன்று உள்ளது: அவை அனைத்தும் இயல்பான மொழியைக் கையாள்கின்றன. அப்படியானால், மூன்றிற்கும் இடையே உள்ள வேறுபாடு என்ன?
இதை இப்படிக் கருதுங்கள்: NLU ஆனது மனிதர்கள் பயன்படுத்தும் மொழியைப் புரிந்துகொள்வதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது, NLP மிக முக்கியமான தரவைக் கண்டறிந்து உரை மற்றும் எண்கள் போன்ற விஷயங்களாக ஒழுங்கமைக்கிறது.
இது தீங்கு விளைவிக்கும் மறைகுறியாக்கப்பட்ட தகவல்தொடர்புகளுக்கு கூட உதவலாம். மறுபுறம், NLG, நாம் அர்த்தமுள்ள கதைகளை உருவாக்க கட்டமைக்கப்படாத தரவுகளின் தொகுப்புகளைப் பயன்படுத்துகிறது.
NLP இன் எதிர்காலம்
NLP பல தற்போதைய வணிகப் பயன்பாடுகளைக் கொண்டிருந்தாலும், பல வணிகங்கள் அதை பரவலாக ஏற்றுக்கொள்வது கடினமாக உள்ளது.
இது பெரும்பாலும் பின்வரும் சிக்கல்களால் ஏற்படுகிறது: நிறுவனங்களை அடிக்கடி பாதிக்கும் ஒரு சிக்கல் தகவல் சுமை ஆகும், இது அதிக தரவுகளின் முடிவில்லாத கடல்களுக்கு மத்தியில் எந்த தரவுத் தொகுப்புகள் முக்கியமானவை என்பதை அடையாளம் காண்பது அவர்களுக்கு சவாலாக உள்ளது.
கூடுதலாக, NLP ஐ திறம்பட பயன்படுத்த, நிறுவனங்களுக்கு அடிக்கடி சில முறைகள் மற்றும் உபகரணங்கள் தேவைப்படுகின்றன, அவை தரவுகளிலிருந்து மதிப்புமிக்க தகவல்களைப் பிரித்தெடுக்க உதவுகின்றன.
கடைசியாக ஆனால் குறைந்தது அல்ல, NLP ஐப் பயன்படுத்தி பல்வேறு தரவு மூலங்களிலிருந்து தரவு சேகரிப்பைக் கையாளவும் தக்கவைக்கவும் நிறுவனங்களுக்கு அதிநவீன இயந்திரங்கள் தேவை என்பதை NLP குறிக்கிறது.
NLPஐ ஏற்றுக்கொள்வதில் பெரும்பகுதி நிறுவனங்களைத் தடைகள் இருந்தபோதிலும், அதே நிறுவனங்கள் இறுதியில் NLP, NLU மற்றும் NLG ஆகியவற்றைத் தழுவி, தங்கள் ரோபோக்களை யதார்த்தமான, மனிதனைப் போன்ற தொடர்புகள் மற்றும் விவாதங்களைத் தக்கவைக்க உதவும் என்று தோன்றுகிறது.
சொற்பொருள் மற்றும் தொடரியல் இரண்டு NLP துணைத் துறைகள் ஆகும், அவை அதிக கவனத்தைப் பெறுகின்றன.
தீர்மானம்
இதுவரை நாங்கள் விவாதித்ததைக் கருத்தில் கொண்டு: குரல் மற்றும் எழுத்துக்கு அர்த்தத்தை வழங்குதல், NLU இயற்கை மொழியைப் படித்து புரிந்துகொள்கிறது, மேலும் NLG இயந்திரங்களின் உதவியுடன் புதிய மொழியை உருவாக்கி வெளியிடுகிறது.
உண்மைகளைப் பிரித்தெடுக்க NLU ஆல் மொழியைப் பயன்படுத்துகிறது, அதேசமயம் NLG இயற்கையான மொழியை உருவாக்க NLU ஆல் பெறப்பட்ட நுண்ணறிவுகளைப் பயன்படுத்துகிறது.
ஆப்பிள், கூகுள் மற்றும் அமேசான் போன்ற ஐடி துறையில் முக்கிய பங்குதாரர்கள் என்எல்பியில் தொடர்ந்து முதலீடு செய்வதைக் கவனியுங்கள். அமைப்புகளை உருவாக்க மனித நடத்தையை பிரதிபலிக்கும்.
ஒரு பதில் விடவும்