प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण क्या है और यह कैसे काम करता है?

क्या आपने कभी सोचा है कि Siri और Cortana जैसे वर्चुअल असिस्टेंट कैसे काम करते हैं? वे कैसे समझते हैं कि आप क्या कह रहे हैं?

खैर, उत्तर का हिस्सा प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण है । कृत्रिम बुद्धिमत्ता के इस दिलचस्प क्षेत्र ने पिछले कुछ वर्षों में कुछ बड़ी सफलताएँ हासिल की हैं, लेकिन यह वास्तव में कैसे काम करता है?

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के बारे में अधिक जानने के लिए पढ़ें, यह कैसे काम करता है, और इसका उपयोग हमारे जीवन को और अधिक सुविधाजनक बनाने के लिए कैसे किया जा रहा है।

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण क्या है?

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, या एनएलपी, कंप्यूटर मानव भाषाओं को कैसे समझ सकता है। उदाहरण के लिए, जब आप एलेक्सा या सिरी जैसे वॉयस-एक्टिवेटेड वर्चुअल असिस्टेंट से बात करते हैं, तो वे आपके भाषण को सुनते हैं, समझते हैं और आपके द्वारा कही गई बातों के आधार पर कार्रवाई करते हैं।

परंपरागत रूप से, मनुष्य केवल प्रोग्रामिंग भाषा के माध्यम से कंप्यूटर के साथ संवाद कर सकते थे, उन्हें विशेष आदेशों के माध्यम से कोडित किया गया था। कोड स्वाभाविक रूप से संरचित और तार्किक है, और वही आदेश हमेशा एक ही आउटपुट उत्पन्न करेंगे।

इसके विपरीत, मानव भाषा असंरचित और बहुत अधिक जटिल है। विभक्ति और संदर्भ के आधार पर एक ही शब्द या वाक्य के कई अर्थ हो सकते हैं। और, कई अलग-अलग भाषाएं हैं।

तो AI कैसे समझ पा रहा है कि हम क्या कह रहे हैं?

एनएलपी कैसे काम करता है?

NLP को मशीन लर्निंग से प्रशिक्षित किया जाता है। मशीन लर्निंग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की एक शाखा है जो बड़ी मात्रा में डेटा को एक एल्गोरिथम में लेती है जो सटीक भविष्यवाणियां करने के लिए खुद को प्रशिक्षित करती है। एल्गोरिथ्म में जितना अधिक डेटा और समय होता है, उतना ही बेहतर होता जाता है। यही कारण है कि एनएलपी मशीनें दस साल पहले की तुलना में आज इतनी बेहतर हैं।

एनएलपी टेक्स्ट को प्रीप्रोसेस करके और फिर इसे मशीन लर्निंग-प्रशिक्षित एल्गोरिथम के माध्यम से चलाकर काम करता है।

प्रीप्रोसेसिंग चरण

यहां चार सामान्य प्रीप्रोसेसिंग चरण दिए गए हैं जिनका उपयोग एनएलपी मशीन करेगी।

  • टोकनाइजेशन: टोकनाइजेशन भाषण या टेक्स्ट को छोटी इकाइयों (टोकन कहा जाता है) में तोड़ने की प्रक्रिया है। ये या तो व्यक्तिगत शब्द या उपवाक्य हैं। टोकनकरण महत्वपूर्ण है क्योंकि यह सॉफ्टवेयर को यह निर्धारित करने की अनुमति देता है कि कौन से शब्द मौजूद हैं, जो एनएलपी प्रसंस्करण के अगले चरणों की ओर जाता है।
  • स्टेमिंग और लेमेटाइज़ेशन: स्टेमिंग और लेमेटाइज़ेशन ऐसी प्रक्रियाएँ हैं जो प्रत्येक शब्द को उसके मूल शब्द तक कम कर देती हैं। उदाहरण के लिए, "रन" में "रन"। यह एनएलपी को टेक्स्ट को तेजी से प्रोसेस करने में सक्षम बनाता है।

स्टेमिंग एक सरल प्रक्रिया है और इसमें किसी शब्द से किसी भी प्रकार के प्रत्यय को हटाना शामिल है। प्रत्यय शब्द के आरंभ और अंत में जोड़े जाते हैं जो इसे थोड़ा अलग अर्थ देते हैं। हालाँकि, स्टेमिंग के परिणामस्वरूप त्रुटियाँ हो सकती हैं जब समान शब्दों की जड़ें अलग-अलग हों। "ऊंट" और "आया" शब्दों पर विचार करें। पूरी तरह से अलग अर्थ होने के बावजूद स्टेमिंग "ऊंट" को "आया" को कम कर सकता है।

Lemmatization बहुत अधिक जटिल और सटीक है। इसमें एक शब्द को उनके लेम्मा में कम करना शामिल है, जो एक शब्द का मूल रूप है (जैसा कि शब्दकोश में पाया जाता है)। Lemmatization संदर्भ को ध्यान में रखता है और शब्दावली और शब्दों के रूपात्मक विश्लेषण पर आधारित है। एक अच्छा उदाहरण "देखभाल" है। स्टेमिंग "देखभाल" को "कार" तक कम कर सकता है, जबकि लेमेटाइजेशन इसे "देखभाल" में सटीक रूप से कम कर देगा।

एक अन्य तकनीक दोनों प्रक्रियाओं के साथ काम करती है, जिसे स्टॉप वर्ड रिमूवल के रूप में जाना जाता है यह शब्दों का सरल निष्कासन है जो भाषण के अर्थ में कोई प्रासंगिक जानकारी नहीं जोड़ता है, जैसे "एट" और "ए"।

मशीन लर्निंग एल्गोरिथम कार्य

एक बार पाठ पूर्व-संसाधित हो जाने के बाद, एक एनएलपी मशीन अपने इरादे के आधार पर कई काम करने में सक्षम होती है।

  • भाव विश्लेषण: पाठ की भावना को वर्गीकृत करने की प्रक्रिया। उदाहरण के लिए, क्या उत्पाद समीक्षा सकारात्मक, तटस्थ या नकारात्मक है।
  • विषय वर्गीकरण: यह वह जगह है जहाँ पाठ के मुख्य विषय की पहचान की जाती है। एक एनएलपी मशीन दस्तावेजों, अनुच्छेदों और वाक्यों को टैग कर सकती है कि वे किस विषय से संबंधित हैं।
  • आशय का पता लगाना: यह निर्धारित करने की प्रक्रिया है कि किसी विशेष पाठ के पीछे क्या आशय है। उदाहरण के लिए, यह व्यवसायों को यह निर्धारित करने में मदद कर सकता है कि ग्राहक सदस्यता समाप्त करना चाहते हैं या किसी उत्पाद में रुचि रखते हैं।
  • पार्ट-ऑफ़-स्पीच-टैगिंग: टोकननाइज़ेशन के बाद, एक एनएलपी मशीन प्रत्येक शब्द को एक पहचानकर्ता के साथ टैग करेगी। इनमें शब्दों को संज्ञा, क्रिया, विशेषण आदि के रूप में चिह्नित करना शामिल है।
  • वाक् पहचान: यह भाषण को पाठ में परिवर्तित करने का कार्य है और लोगों के बीच उच्चारण, स्वर, व्याकरण और विभक्ति में अंतर के कारण विशेष रूप से चुनौतीपूर्ण है।
  • नामांकित-इकाई मान्यता: "इंग्लैंड" या "Google" जैसे उपयोगी नामों की पहचान करने की प्रक्रिया। यह मूल संकल्प के साथ संयुक्त है, यह निर्धारित करते हुए कि क्या दो शब्द एक ही चीज़ को संदर्भित करते हैं, जैसे "एलिस" और फिर "वह।"
  • प्राकृतिक भाषा निर्माण: यह वाक्-से-पाठ के विपरीत है और यह है कि कैसे एनएलपी मशीनें वापस संवाद करने के लिए भाषण या पाठ उत्पन्न कर सकती हैं।

एनएलपी इतना महत्वपूर्ण क्यों है?

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण एक विशाल और लगातार बढ़ता हुआ क्षेत्र है जिसमें कई कार्य शामिल हैं। एनएलपी के कुछ प्रमुख उपयोग हैं:

  • ऑनलाइन जानकारी का विश्लेषण: व्यवसाय और शोधकर्ता एनएलपी का उपयोग टेक्स्ट-आधारित डेटा के स्वाथों का विश्लेषण करने योग्य जानकारी में करने के लिए कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, सोशल मीडिया टिप्पणियां, समीक्षाएं, ग्राहक सहायता टिकट और यहां तक ​​कि लेख भी। एनएलपी व्यापार के लिए प्रवृत्तियों और मूल्य की अंतर्दृष्टि के लिए इनका विश्लेषण कर सकता है।
  • भाषा अनुवाद: Google अनुवाद जैसे ऐप्स एक भाषा को दूसरी भाषा में बदलने के लिए एनएलपी मशीनों का उपयोग करते हैं।
  • वर्तनी और व्याकरण की जाँच: वर्ड प्रोसेसर और ऐप जैसे व्याकरण वर्तनी और व्याकरण की गलतियों, पठनीयता, निष्क्रिय आवाज आदि के लिए आपके पाठ की जाँच करते हैं, ताकि आपके लेखन में सुधार हो सके।
  • इंटरएक्टिव वॉयस रिस्पांस (आईवीआर): टेलीफोन बॉट मनुष्यों को पुनर्निर्देशन और अन्य कार्यों को करने के लिए कंप्यूटर संचालित फोन सिस्टम के साथ संवाद करने की अनुमति देता है।
  • वर्चुअल असिस्टेंट: सिरी, कॉर्टाना, बिक्सबी, गूगल असिस्टेंट और एलेक्सा जैसे पर्सनल असिस्टेंट आपके प्रश्नों को सुनने और प्रतिक्रिया देने या आपके कहने के आधार पर कार्रवाई करने के लिए एनएलपी का उपयोग करते हैं।
  • प्रेडिक्टिव टेक्स्ट : आपका स्मार्टफोन कुछ अक्षरों के आधार पर या वाक्य में आपके द्वारा पहले से लिखे गए शब्दों के आधार पर स्वचालित रूप से अनुमानित शब्द प्रदान करता है। स्मार्टफोन आपके द्वारा आमतौर पर टाइप किए जाने वाले वाक्यों के आधार पर सीखता है और आपके द्वारा उपयोग किए जाने वाले शब्दों की पेशकश करता है। वास्तव में, माइक्रोसॉफ्ट वर्ड जल्द ही इसे एक फीचर के रूप में लागू करने वाला है
  • चैट बॉट: कई वेबसाइटों में अब वर्चुअल ग्राहक सेवा बॉट हैं जो ग्राहकों को मानव ऑपरेटर के पास भेजे जाने से पहले उनकी सहायता करने का प्रयास करेंगे।

रोबोट वार्ताकार

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण रोबोट के साथ हमारे संवाद करने के तरीके और वे हमारे साथ कैसे संवाद करते हैं, इसे बदल रहा है। ब्लूमबर्ग न्यूज अपनी सामग्री का लगभग एक तिहाई उत्पादन करने के लिए साइबोर्ग नामक एआई सिस्टम का उपयोग करता है। इस बीच, फोर्ब्स, द गार्जियन और द वाशिंगटन पोस्ट सभी समाचार लेख लिखने के लिए एआई का उपयोग करते हैं।

और यह सब केवल एनएलपी की बदौलत ही संभव है!