కృత్రిమ మేధస్సు మేము కంటెంట్ని ప్లాన్ చేసే మరియు ఉత్పత్తి చేసే విధానాన్ని మారుస్తోంది. వ్యక్తులు Googleలో శోధించే వాటి నుండి Netflixలో ఎక్కువగా చూసే వాటి వరకు మెటీరియల్ని ఎలా కనుగొంటారు అనే దానిపై కూడా ఇది ప్రభావం చూపుతుంది.
మరింత ముఖ్యంగా, కంటెంట్ విక్రయదారుల కోసం, ఇది కొన్ని రకాల కంటెంట్ జనరేషన్ను ఆటోమేట్ చేయడం ద్వారా మరియు మీరు డెలివరీ చేస్తున్న వాటిని మెరుగుపరచడానికి మరియు కస్టమర్ ఇంటెంట్కు బాగా సరిపోలడానికి ప్రస్తుత మెటీరియల్ని విశ్లేషించడం ద్వారా టీమ్లను అభివృద్ధి చేయడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.
AI లో అనేక కదిలే ముక్కలు ఉన్నాయి మరియు యంత్ర అభ్యాసం ప్రక్రియలు. మీరు ఎప్పుడైనా స్మార్ట్ అసిస్టెంట్ని (సిరి లేదా అలెక్సా వంటివి) ప్రశ్న అడిగారా?
ప్రతిస్పందన చాలా మటుకు "అవును" అని ఉంటుంది, ఇది మీరు ఇప్పటికే కొంత స్థాయి (NLP)లో సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్తో పరిచయం కలిగి ఉన్నారని సూచిస్తుంది.
అలాన్ ట్యూరింగ్ అనేది ప్రతి టెక్కీ వినే పేరు. సుప్రసిద్ధ ట్యూరింగ్ పరీక్షను 1950లో ప్రఖ్యాత గణిత శాస్త్రజ్ఞుడు మరియు కంప్యూటర్ శాస్త్రవేత్త అలాన్ ట్యూరింగ్ రూపొందించారు.
అతను తన పనిలో పేర్కొన్నాడు కంప్యూటింగ్ మెషినరీ మరియు ఇంటెలిజెన్స్ ఒక యంత్రం ఒక వ్యక్తితో సంభాషించగలిగితే మరియు అతను మానవుడితో చాట్ చేస్తున్నాడని భావించి అతన్ని మోసగించగలిగితే అది కృత్రిమంగా మేధస్సు కలిగి ఉంటుంది.
ఇది NLP సాంకేతికతకు ఆధారం. సమర్థవంతమైన NLP సిస్టమ్ ప్రశ్నను మరియు దాని సందర్భాన్ని గ్రహించగలదు, దానిని విశ్లేషించగలదు, ఉత్తమమైన చర్యను ఎంచుకోగలదు మరియు వినియోగదారు అర్థం చేసుకునే భాషలో సమాధానం ఇవ్వగలదు.
డేటాపై టాస్క్లను పూర్తి చేయడానికి ప్రపంచవ్యాప్త ప్రమాణాలలో కృత్రిమ మేధస్సు మరియు యంత్ర అభ్యాస పద్ధతులు ఉన్నాయి. అయితే, మానవ భాష గురించి ఏమిటి?
సహజ భాషా ఉత్పత్తి (NLG), సహజ భాషా అవగాహన (NLU), మరియు సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ (NLP) రంగాలు అన్నీ ఇటీవలి సంవత్సరాలలో చాలా దృష్టిని ఆకర్షించాయి.
కానీ ముగ్గురికి వేర్వేరు బాధ్యతలు ఉన్నందున, గందరగోళాన్ని నివారించడం చాలా ముఖ్యం. చాలామంది ఈ ఆలోచనలను పూర్తిగా అర్థం చేసుకుంటారని నమ్ముతారు.
పేర్లలో సహజమైన భాష ఇప్పటికే ఉన్నందున, దానిని ప్రాసెస్ చేయడం, అర్థం చేసుకోవడం మరియు ఉత్పత్తి చేయడం మాత్రమే ఒకటి. మేము ఈ పదబంధాలను పరస్పరం మార్చుకునేలా ఎంత తరచుగా ఎదుర్కుంటున్నామో, కొంచెం లోతుగా వెళ్లడం సహాయకరంగా ఉంటుందని మేము నిర్ణయించుకున్నాము.
పర్యవసానంగా, వాటిలో ప్రతి ఒక్కటి నిశితంగా పరిశీలించడం ద్వారా ప్రారంభిద్దాం.
సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ అంటే ఏమిటి?
ఏదైనా సహజ భాష కంప్యూటర్ల ద్వారా ఉచిత-రూప వచనంగా పరిగణించబడుతుంది. డేటాను నమోదు చేస్తున్నప్పుడు, స్థిరమైన ప్రదేశాలలో స్థిరమైన కీలకపదాలు ఉండవని ఇది అనుసరిస్తుంది. నిర్మాణాత్మకంగా ఉండటమే కాకుండా, సహజ భాషలో అనేక రకాల వ్యక్తీకరణ ఎంపికలు కూడా ఉన్నాయి. ఈ మూడు పదబంధాలను ఉదాహరణగా తీసుకోండి:
- వాతావరణం నేడు ఎలా ఉంది?
- ఈరోజు వర్షం కురిసే అవకాశం ఉందా?
- ఈ రోజు నేను నా గొడుగు తీసుకురావాల్సిన అవసరం ఉందా?
ఈ ప్రకటనలలో ప్రతి ఒక్కటి ఈ రోజు వాతావరణ అంచనా గురించి అడుగుతోంది, ఇది సాధారణ హారం.
మానవులుగా, మనం ఈ ప్రాథమిక కనెక్షన్లను దాదాపు వెంటనే చూడవచ్చు మరియు తగిన విధంగా వ్యవహరించవచ్చు.
అయితే, ఇది ఒక కంప్యూటర్లకు సవాలు ప్రతి అల్గారిథమ్కు నిర్దిష్ట ఆకృతిని అనుసరించడానికి ఇన్పుట్ అవసరం కాబట్టి మరియు మూడు స్టేట్మెంట్లు వేర్వేరు నిర్మాణాలు మరియు ఫార్మాట్లను కలిగి ఉంటాయి.
కంప్యూటర్ను అర్థం చేసుకోవడంలో సహాయపడటానికి ప్రతి సహజ భాషలోని ప్రతి పదాల కలయిక కోసం నియమాలను క్రోడీకరించడానికి ప్రయత్నిస్తే విషయాలు చాలా త్వరగా కష్టమవుతాయి. ఈ పరిస్థితిలో NLP చిత్రంలోకి అడుగుపెట్టింది.
సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ (NLP), ఇది ప్రయత్నిస్తుంది మోడల్ సహజ మానవ భాష డేటా, గణన భాషాశాస్త్రం నుండి ఉద్భవించింది.
అదనంగా, మానవ ఇన్పుట్ యొక్క గణనీయమైన పరిమాణాన్ని ప్రాసెస్ చేస్తున్నప్పుడు యంత్ర అభ్యాసం మరియు లోతైన అభ్యాస విధానాలను ఉపయోగించడంపై NLP దృష్టి పెడుతుంది. ఇది తరచుగా తత్వశాస్త్రం, భాషాశాస్త్రం, కంప్యూటర్ సైన్స్, సమాచార వ్యవస్థలు మరియు కమ్యూనికేషన్లలో ఉపయోగించబడుతుంది.
కంప్యూటేషనల్ లింగ్విస్టిక్స్, సింటాక్స్ అనాలిసిస్, స్పీచ్ రికగ్నిషన్, మెషిన్ ట్రాన్స్లేషన్ మరియు NLP యొక్క ఇతర సబ్ఫీల్డ్లు కొన్ని మాత్రమే. సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ పని చేయడానికి నిర్మాణాత్మకమైన పదార్థాన్ని తగిన ఆకృతికి లేదా నిర్మాణాత్మక వచనంగా మారుస్తుంది.
వినియోగదారు ఏదైనా చెప్పినప్పుడు అర్థం ఏమిటో అర్థం చేసుకోవడానికి, ఇది అల్గారిథమ్ను రూపొందిస్తుంది మరియు విస్తారమైన డేటాను ఉపయోగించి మోడల్కు శిక్షణ ఇస్తుంది.
ఇది గుర్తింపు కోసం (ఎంటిటీ రికగ్నిషన్ అని పిలుస్తారు) మరియు పద నమూనాలను గుర్తించడం ద్వారా విభిన్న ఎంటిటీలను సమూహపరచడం ద్వారా పనిచేస్తుంది. పద నమూనాలను కనుగొనడానికి లెమ్మటైజేషన్, టోకనైజేషన్ మరియు స్టెమ్మింగ్ పద్ధతులు ఉపయోగించబడతాయి.
ఇన్ఫర్మేషన్ ఎక్స్ట్రాక్షన్, వాయిస్ రికగ్నిషన్, పార్ట్ ఆఫ్ స్పీచ్ ట్యాగింగ్ మరియు పార్సింగ్ వంటివి NLP చేసే కొన్ని ఉద్యోగాలు.
వాస్తవ ప్రపంచంలో, ఒంటాలజీ పాపులేటింగ్, లాంగ్వేజ్ మోడలింగ్, వంటి పనుల కోసం NLP ఉపయోగించబడుతుంది. సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ, టాపిక్ వెలికితీత, పేరు పెట్టబడిన ఎంటిటీ రికగ్నిషన్, పార్ట్-ఆఫ్-స్పీచ్ ట్యాగింగ్, కనెక్షన్ ఎక్స్ట్రాక్షన్, మెషిన్ ట్రాన్స్లేషన్ మరియు ఆటోమేటెడ్ ప్రశ్నలకు సమాధానమివ్వడం.
సహజ భాషా అవగాహన అంటే ఏమిటి?
సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్లో కొంత భాగం సహజ భాషా గ్రహణశక్తి. భాష సరళీకృతం చేయబడిన తర్వాత, కంప్యూటర్ సాఫ్ట్వేర్ తప్పనిసరిగా అర్థం చేసుకోవాలి, అర్థాన్ని తగ్గించాలి మరియు భావ విశ్లేషణను కూడా నిర్వహించాలి.
ఒకే వచనానికి అనేక అర్థాలు ఉండవచ్చు, అనేక పదబంధాలు ఒకే అర్థాన్ని కలిగి ఉండవచ్చు లేదా పరిస్థితిని బట్టి అర్థం మారవచ్చు.
NLU అల్గారిథమ్లు ఇన్పుట్ టెక్స్ట్ను అర్థం చేసుకోవడానికి అనేక మూలాల నుండి టెక్స్ట్ను ప్రాసెస్ చేయడానికి గణన పద్ధతులను ఉపయోగిస్తాయి, ఇది ఒక పదబంధం అంటే ఏమిటో తెలుసుకోవడం లేదా ఇద్దరు వ్యక్తుల మధ్య సంభాషణను వివరించడం వంటి క్లిష్టంగా ఉంటుంది.
మీ వచనం మెషిన్-రీడబుల్ ఫార్మాట్గా మార్చబడింది. పర్యవసానంగా, NLU టెక్స్ట్ను అర్థంచేసుకోవడానికి మరియు ఫలితాన్ని రూపొందించడానికి గణన పద్ధతులను ఉపయోగిస్తుంది.
ఇద్దరు వ్యక్తుల మధ్య సంభాషణను అర్థం చేసుకోవడం, ఒక నిర్దిష్ట పరిస్థితి గురించి ఎవరైనా ఎలా భావిస్తున్నారో నిర్ణయించడం మరియు ఇలాంటి స్వభావం ఉన్న ఇతర పరిస్థితుల వంటి విభిన్న పరిస్థితులలో NLUని అన్వయించవచ్చు.
ప్రత్యేకించి, NLUని గ్రహించడానికి నాలుగు భాషా స్థాయిలు ఉన్నాయి:
- వాక్యనిర్మాణం: వ్యాకరణం సముచితంగా ఉపయోగించబడుతుందో లేదో మరియు వాక్యాలను ఎలా కలిపి ఉంచాలో నిర్ణయించే ప్రక్రియ ఇది. ఉదాహరణకు, ఒక వాక్యం యొక్క సందర్భం మరియు వ్యాకరణం అర్థవంతంగా ఉందో లేదో తెలుసుకోవడానికి తప్పనిసరిగా పరిగణనలోకి తీసుకోవాలి.
- సెమాంటిక్స్: మేము టెక్స్ట్ను పరిశీలించినప్పుడు, ఇద్దరు వ్యక్తుల మధ్య క్రియా పదం లేదా పద ఎంపిక వంటి సందర్భోచిత అర్థ సూక్ష్మ నైపుణ్యాలు ఉంటాయి. ఈ బిట్ల సమాచారం NLU అల్గారిథమ్ ద్వారా కూడా అదే మాట్లాడే పదాన్ని ఉపయోగించే ఏదైనా సందర్భంలో ఫలితాలను అందించడానికి ఉపయోగించవచ్చు.
- వర్డ్ సెన్స్ అస్పష్టత: ఇది ఒక పదబంధంలోని ప్రతి పదానికి అర్థం ఏమిటో గుర్తించే ప్రక్రియ. సందర్భాన్ని బట్టి, ఇది ఒక పదానికి దాని అర్థాన్ని ఇస్తుంది.
- వ్యావహారిక విశ్లేషణ: ఇది పని యొక్క సెట్టింగ్ మరియు ఉద్దేశ్యాన్ని అర్థం చేసుకోవడంలో సహాయపడుతుంది.
NLU ముఖ్యమైనది డేటా శాస్త్రవేత్తలు ఎందుకంటే, అది లేకుండా, చాట్బాట్లు మరియు స్పీచ్ రికగ్నిషన్ సాఫ్ట్వేర్ వంటి సాంకేతికతల నుండి అర్థాన్ని సంగ్రహించే సామర్థ్యం వారికి లేదు.
అన్నింటికంటే, ప్రజలు ప్రసంగం-ప్రారంభించబడిన బాట్తో సంభాషణను కలిగి ఉంటారు; కంప్యూటర్లు, మరోవైపు, ఈ లగ్జరీ సౌలభ్యాన్ని కలిగి ఉండవు.
అదనంగా, NLU మీరు చేయగలిగినంత ఖచ్చితంగా ప్రసంగంలో భావోద్వేగాలు మరియు అసభ్యతలను గుర్తించగలదు. డేటా సైంటిస్టులు వివిధ కంటెంట్ ఫార్మాట్లను ఉపయోగకరంగా పరిశీలించవచ్చు మరియు NLU యొక్క సామర్థ్యాలను ఉపయోగించి వచనాన్ని వర్గీకరించవచ్చని ఇది సూచిస్తుంది.
NLG సహజ భాషా అవగాహనకు ప్రత్యక్ష విరుద్ధంగా పనిచేస్తుంది, ఇది ఉపయోగించదగిన డేటాగా మార్చడానికి నిర్మాణాత్మక డేటాను నిర్వహించడం మరియు అర్థం చేసుకోవడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. తరువాత, NLGని నిర్వచించండి మరియు డేటా శాస్త్రవేత్తలు ఆచరణాత్మక వినియోగ సందర్భాలలో దానిని ఉపయోగించే మార్గాలను అన్వేషిద్దాం.
సహజ భాషా తరం అంటే ఏమిటి?
సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్లో సహజ భాషా ఉత్పత్తి కూడా ఉంటుంది. కంప్యూటర్లు సహజ భాషా ఉత్పత్తిని ఉపయోగించి వ్రాయగలవు, కానీ సహజ భాషా అవగాహన పఠన గ్రహణశక్తిపై దృష్టి పెడుతుంది.
నిర్దిష్ట డేటా ఇన్పుట్ని ఉపయోగించడం ద్వారా, NLG మానవ భాషలో వ్రాతపూర్వక సమాధానాన్ని సృష్టిస్తుంది. టెక్స్ట్-టు-స్పీచ్ సేవలు ఈ వచనాన్ని ప్రసంగంగా మార్చడానికి కూడా ఉపయోగించవచ్చు.
డేటా శాస్త్రవేత్తలు డేటాతో NLG సిస్టమ్ను సరఫరా చేసినప్పుడు, సిస్టమ్ సంభాషణ ద్వారా గ్రహించగలిగే కథనాలను రూపొందించడానికి డేటాను విశ్లేషిస్తుంది.
సారాంశంలో, NLG డేటా సెట్లను మన ఇద్దరికీ అర్థం చేసుకునే భాషగా మారుస్తుంది, దీనిని సహజ భాష అని పిలుస్తారు. తద్వారా ఇది సాధ్యమయ్యే గరిష్ట మేరకు జాగ్రత్తగా అధ్యయనం చేయబడిన మరియు ఖచ్చితమైన అవుట్పుట్ను అందించగలదు, NLG నిజ జీవితంలో మానవుని అనుభవాన్ని కలిగి ఉంటుంది.
మేము ఇప్పటికే చర్చించిన అలాన్ ట్యూరింగ్ యొక్క కొన్ని రచనల నుండి గుర్తించదగిన ఈ పద్ధతి, చేతిలో ఉన్న విషయంతో సంబంధం లేకుండా కంప్యూటర్ వారితో ఆమోదయోగ్యమైన మరియు సహజమైన పద్ధతిలో సంభాషిస్తోందని మానవులను ఒప్పించటానికి కీలకమైనది.
కంపెనీ లోపల ప్రతి ఒక్కరూ ఉపయోగించగల సంభాషణాత్మక కథనాలను రూపొందించడానికి సంస్థలు NLGని ఉపయోగించవచ్చు.
వ్యాపార మేధస్సు డ్యాష్బోర్డ్లు, ఆటోమేటెడ్ కంటెంట్ ఉత్పత్తి మరియు మరింత ప్రభావవంతమైన డేటా విశ్లేషణ కోసం ఎక్కువగా ఉపయోగించే NLG, మార్కెటింగ్, మానవ వనరులు, విక్రయాలు మరియు సమాచార సాంకేతికత వంటి విభాగాలలో పనిచేసే నిపుణులకు పెద్ద సహాయంగా ఉంటుంది.
NLPలో NLU మరియు NGL ఏ పాత్ర పోషిస్తాయి?
NLPని డేటా సైంటిస్టులు ఉపయోగించవచ్చు మరియు కృత్రిమ మేధస్సు నిర్మాణాత్మక డేటా సెట్లను కంప్యూటర్లు స్పీచ్ మరియు టెక్స్ట్కి అనువదించగలిగే ఫారమ్లుగా మార్చడానికి నిపుణులు - మీరు అడిగే ప్రశ్నకు సందర్భోచితంగా తగిన ప్రత్యుత్తరాలను కూడా వారు నిర్మించగలరు (సిరి మరియు అలెక్సా వంటి వర్చువల్ అసిస్టెంట్ల వైపు తిరిగి ఆలోచించండి).
అయితే NLU మరియు NLG NLPకి ఎక్కడ సరిపోతాయి?
వారందరూ వేర్వేరు పాత్రలను పోషిస్తున్నప్పటికీ, ఈ మూడు విభాగాలు ఒకే విషయాన్ని కలిగి ఉంటాయి: అవన్నీ సహజ భాషతో వ్యవహరిస్తాయి. కాబట్టి, మూడింటి మధ్య తేడా ఏమిటి?
దీన్ని ఈ విధంగా పరిగణించండి: NLU మానవులు ఉపయోగించే భాషను అర్థం చేసుకోవడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది, NLP అత్యంత కీలకమైన డేటాను గుర్తిస్తుంది మరియు దానిని టెక్స్ట్ మరియు నంబర్ల వంటి అంశాలలో నిర్వహిస్తుంది.
ఇది హానికరమైన ఎన్క్రిప్టెడ్ కమ్యూనికేషన్లతో కూడా సహాయపడుతుంది. మరోవైపు, NLG, మేము అర్థవంతమైన కథనాలను రూపొందించడానికి నిర్మాణాత్మక డేటా సేకరణలను ఉపయోగిస్తుంది.
NLP యొక్క భవిష్యత్తు
NLP అనేక ప్రస్తుత వాణిజ్య ఉపయోగాలను కలిగి ఉన్నప్పటికీ, అనేక వ్యాపారాలు దీనిని విస్తృతంగా స్వీకరించడం కష్టంగా ఉన్నాయి.
ఇది చాలావరకు కింది సమస్యల కారణంగా ఉంది: ఇన్ఫర్మేషన్ ఓవర్లోడ్ అనేది సంస్థలను తరచుగా ప్రభావితం చేసే ఒక సమస్య, ఇది ఎక్కువ డేటా అంతం లేని సముద్రంలో ఏ డేటా సెట్లు కీలకమో గుర్తించడం వారికి సవాలుగా మారుతుంది.
అదనంగా, NLPని సమర్థవంతంగా ఉపయోగించడానికి, సంస్థలకు తరచుగా కొన్ని పద్ధతులు మరియు పరికరాలు అవసరమవుతాయి, ఇవి డేటా నుండి విలువైన సమాచారాన్ని సేకరించేందుకు వీలు కల్పిస్తాయి.
చివరిది కానీ, NLP వారు NLPని ఉపయోగించి వివిధ డేటా మూలాధారాల నుండి డేటా సేకరణలను నిర్వహించడానికి మరియు నిలుపుకోవాలనుకుంటే కంపెనీలకు అత్యాధునిక యంత్రాలు అవసరమని NLP సూచిస్తుంది.
NLPని అవలంబించకుండా అడ్డంకులు ఉన్నప్పటికీ, ఇదే సంస్థలు NLP, NLU మరియు NLGలను తమ రోబోట్లను వాస్తవిక, మానవ-వంటి పరస్పర చర్యలు మరియు చర్చలను కొనసాగించేందుకు వీలు కల్పించే అవకాశం ఉంది.
సెమాంటిక్స్ మరియు సింటాక్స్ అనేవి రెండు NLP ఉపవిభాగాల పరిశోధనలు, ఇవి చాలా దృష్టిని ఆకర్షిస్తున్నాయి.
ముగింపు
మేము ఇప్పటివరకు చర్చించిన వాటిని పరిగణనలోకి తీసుకుంటే: వాయిస్ మరియు రైటింగ్కు అర్థాన్ని కేటాయించడం, NLU సహజ భాషను చదివి అర్థం చేసుకుంటుంది మరియు NLG యంత్రాల సహాయంతో కొత్త భాషను అభివృద్ధి చేస్తుంది మరియు అవుట్పుట్ చేస్తుంది.
వాస్తవాలను సంగ్రహించడానికి NLU ద్వారా భాష ఉపయోగించబడుతుంది, అయితే NLG సహజ భాషను ఉత్పత్తి చేయడానికి NLU ద్వారా పొందిన అంతర్దృష్టులను ఉపయోగిస్తుంది.
NLPలో పెట్టుబడులు పెట్టడం కొనసాగించడానికి Apple, Google మరియు Amazon వంటి IT పరిశ్రమలోని ప్రధాన ఆటగాళ్ల కోసం చూడండి. వ్యవస్థలను అభివృద్ధి చేయండి మానవ ప్రవర్తనను అనుకరిస్తుంది.
సమాధానం ఇవ్వూ