क्या आपने कभी सिरी या एलेक्सा जैसे आभासी सहायक से बात की है और इस बात पर अचंभा किया है कि वे कैसे समझ रहे हैं कि आप क्या कह रहे हैं? या क्या आपने फ्लाइट बुक करने या खाना ऑर्डर करने के लिए चैटबॉट का इस्तेमाल किया है और इस बात से चकित हैं कि मशीन ठीक-ठीक कैसे जानती है कि आप क्या चाहते हैं? ये अनुभव नैचुरल लैंग्वेज अंडरस्टैंडिंग या शॉर्ट के लिए एनएलयू नामक तकनीक पर निर्भर करते हैं।
चैटबॉट्स, वर्चुअल असिस्टेंट्स और वॉयस असिस्टेंट्स के उदय के साथ, प्राकृतिक भाषा को समझने के लिए मशीनों की आवश्यकता अधिक महत्वपूर्ण हो गई है। और यहीं पर नेचुरल लैंग्वेज अंडरस्टैंडिंग (NLU) काम आती है। इस लेख में, हम गहराई से जानेंगे कि प्राकृतिक भाषा समझ क्या है और इसकी कुछ रोमांचक संभावनाओं का पता लगाएंगे।
नेचुरल लैंग्वेज अंडरस्टैंडिंग (एनएलयू) क्या है?
नेचुरल लैंग्वेज अंडरस्टैंडिंग (एनएलयू) का एक उपक्षेत्र है प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) जो मानव भाषा की कंप्यूटर समझ से संबंधित है। इसमें प्रासंगिक अर्थ निकालने के लिए मानव भाषा का प्रसंस्करण शामिल है। यह अर्थ इरादे, नामित संस्थाओं या मानव भाषा के अन्य पहलुओं के रूप में हो सकता है।
एनएलपी का उद्देश्य पाठ के भीतर लिखित सामग्री की जांच करना और उसे समझना है, जबकि एनएलयू प्राकृतिक भाषा का उपयोग करने वाले कंप्यूटर के साथ बातचीत करने की क्षमता को सक्षम बनाता है।
प्राकृतिक भाषा समझ (एनएलयू) कैसे काम करती है?
NLU मशीन लर्निंग (ML) मॉडल का उपयोग करके मानव भाषा के बड़े डेटासेट को प्रोसेस करके काम करता है। इन मॉडलों को प्रासंगिक प्रशिक्षण डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है जो उन्हें मानव भाषा में पैटर्न को पहचानने में मदद करता है।
एनएलयू मॉडल के लिए उपयोग किए जाने वाले प्रशिक्षण डेटा में आम तौर पर मानव भाषाओं के लेबल वाले उदाहरण शामिल होते हैं, जैसे कि ग्राहक सहायता टिकट, चैट लॉग, या टेक्स्ट डेटा के अन्य रूप।
एनएलयू के पहले चरण में टेक्स्टुअल डेटा को विश्लेषण के लिए तैयार करने के लिए प्रीप्रोसेसिंग करना शामिल है। इसमें टोकेनाइजेशन जैसे कार्य शामिल हो सकते हैं, जिसमें टेक्स्ट को अलग-अलग शब्दों या वाक्यांशों में तोड़ना, या पार्ट-ऑफ-स्पीच टैगिंग शामिल है, जिसमें प्रत्येक शब्द को उसकी व्याकरणिक भूमिका के साथ लेबल करना शामिल है।
प्रीप्रोसेसिंग के बाद, एनएलयू मॉडल पाठ से अर्थ निकालने के लिए विभिन्न एमएल तकनीकों का उपयोग करते हैं। एक सामान्य दृष्टिकोण आशय पहचान का उपयोग कर रहा है, जिसमें किसी दिए गए पाठ के पीछे के उद्देश्य या लक्ष्य की पहचान करना शामिल है। उदाहरण के लिए, एक एनएलयू मॉडल यह पहचान सकता है कि उपयोगकर्ता का संदेश किसी उत्पाद या सेवा के बारे में पूछताछ है।
आइए कार्रवाई में एनएलयू के एक उदाहरण पर करीब से नज़र डालें।
कल्पना कीजिए कि आप सिरी से पास की कॉफी शॉप के लिए दिशा-निर्देश मांग रहे हैं। आप कह सकते हैं, "अरे सिरी, सबसे नज़दीकी कॉफी शॉप कहाँ है?"
एनएलयू के बिना, सिरी आपके शब्दों को पूर्व-प्रोग्राम्ड प्रतिक्रियाओं से मिलाएगा और एक कॉफी शॉप को निर्देश दे सकता है जो अब व्यवसाय में नहीं है। लेकिन एनएलयू के साथ, सिरी आपके शब्दों के पीछे की मंशा को समझ सकता है और प्रासंगिक और सटीक प्रतिक्रिया प्रदान करने के लिए उस समझ का उपयोग कर सकता है। यह लेख इस बात पर गहराई से विचार करेगा कि यह तकनीक कैसे काम करती है और इसकी कुछ रोमांचक संभावनाओं का पता लगाती है।
प्राकृतिक भाषा समझ अनुप्रयोगों
आईवीआर और संदेश रूटिंग
इंटरएक्टिव वॉयस रिस्पांस (आईवीआर) सिस्टम स्वचालित फोन सिस्टम हैं जो ग्राहकों के साथ प्री-रिकॉर्डेड वॉयस प्रॉम्प्ट और मेनू के माध्यम से बातचीत करते हैं। आईवीआर प्रणालियां बोली जाने वाली प्रतिक्रियाओं को पहचानने और उचित विभाग या एजेंट को कॉल करने वालों को रूट करने के लिए एनएलयू का उपयोग करती हैं।एनएलयू आईवीआर सिस्टम को प्राकृतिक भाषा इनपुट समझने में भी मदद करता है, जिससे ग्राहक मेनू के माध्यम से नेविगेट करने के बजाय अपने प्रश्नों को बोलने में सक्षम होते हैं।
ग्राहक सहयोग
एनएलयू ने ग्राहक सहायता अनुभव को बदल दिया है, इसे तेज और अधिक कुशल बना दिया है। चैटबॉट और आभासी सहायक कई ग्राहक प्रश्नों को संभाल सकते हैं और 24/7 तत्काल प्रतिक्रिया प्रदान कर सकते हैं।प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और मशीन लर्निंग का उपयोग करते हुए, चैटबॉट ग्राहकों के प्रश्नों को समझ सकते हैं और प्रासंगिक उत्तर प्रदान कर सकते हैं। यह तकनीक चैटबॉट्स को ग्राहकों की बातचीत से सीखने, उनकी प्रतिक्रियाओं में सुधार करने में भी सक्षम बनाती है।
यंत्र अनुवाद
एनएलयू मशीन अनुवाद (एआई की एक शाखा) में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है, जो कंप्यूटर का उपयोग करके एक भाषा से दूसरी भाषा में पाठ का अनुवाद कर रहा है।NLU ने न्यूरल मशीन ट्रांसलेशन (NMT) मॉडल के विकास को सक्षम करके मशीनी अनुवाद में क्रांति ला दी है।
एनएमटी मॉडल में एनएलयू आवश्यक है, क्योंकि यह मशीनी अनुवाद की गुणवत्ता में सुधार करने में मदद करता है। यह स्रोत पाठ के पीछे के अर्थ और मंशा को समझने के लिए मॉडल की क्षमता को बढ़ाता है।
उदाहरण के लिए, जब कोई उपयोगकर्ता जानकारी का अनुवाद करने के लिए शब्दकोश जैसे स्वचालित भाषा उपकरण का उपयोग करता है, तो यह केवल शब्दों को एक-से-एक आधार पर प्रतिस्थापित करता है। दूसरी ओर, मशीनी अनुवाद के साथ, सिस्टम शब्दों को उनके उचित संदर्भ में जांचता है, जिससे अधिक सटीक अनुवाद के उत्पादन की सुविधा मिलती है।
डेटा कैप्चर
एनएलयू असंरचित डेटा स्रोतों जैसे सोशल मीडिया, ईमेल और ग्राहक प्रतिक्रिया से संबंधित डेटा को कैप्चर और एक्सट्रेक्ट करता है।नेचुरल लैंग्वेज अंडरस्टैंडिंग (NLU) के माध्यम से कैप्चर किया गया डेटा विभिन्न तरीकों से उपयोग किया जाता है, जो विशिष्ट एप्लिकेशन या उपयोग के मामले पर निर्भर करता है। यहां कुछ उदाहरण दिए गए हैं:
- इरादा वर्गीकरण: एनएलयू उपयोगकर्ता के इनपुट के पीछे के इरादे को निर्धारित करने में मदद कर सकता है, जैसे टेक्स्ट संदेश या बोले गए आदेश। इस जानकारी का उपयोग उचित कार्रवाई या प्रतिक्रिया को ट्रिगर करने के लिए किया जा सकता है।
- इकाई मान्यता: एनएलयू उपयोगकर्ता के इनपुट के भीतर संस्थाओं की पहचान कर सकता है, जैसे नाम, दिनांक, स्थान और अन्य प्रासंगिक जानकारी। इस जानकारी का उपयोग अधिक वैयक्तिकृत और प्रासंगिक प्रतिक्रियाएँ प्रदान करने के लिए किया जा सकता है।
- भावनाओं का विश्लेषण: एनएलयू उपयोगकर्ता के इनपुट की भावना या भावनात्मक स्वर निर्धारित कर सकता है, जैसे कि यह सकारात्मक, नकारात्मक या तटस्थ है। यह जानकारी ग्राहकों की संतुष्टि का आकलन कर सकती है, सुधार क्षेत्रों की पहचान कर सकती है और तदनुसार प्रतिक्रियाओं को तैयार कर सकती है।
Chatbots
चैटबॉट को उपयोगकर्ताओं के साथ टेक्स्ट या आवाज के माध्यम से बातचीत करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, आमतौर पर मानव वार्तालाप को अनुकरण करने के लिए। नेचुरल लैंग्वेज अंडरस्टैंडिंग (एनएलयू) इसका एक अनिवार्य घटक है संवादी ऐ जो उन्हें मानव-समान तरीके से उपयोगकर्ता इनपुट को समझने और प्रतिक्रिया देने की अनुमति देता है।उदाहरण के लिए, यदि कोई उपयोगकर्ता "मैं पिज्जा ऑर्डर करना चाहता हूं" टाइप करता है, तो एनएलयू सिस्टम भोजन ऑर्डर करने के लिए उपयोगकर्ता के इरादे की पहचान कर सकता है और भोजन के प्रकार (पिज़्ज़ा) और संभवतः वांछित टॉपिंग जैसी महत्वपूर्ण जानकारी निकाल सकता है। चैटबॉट पिज्जा प्रकार और टॉपिंग के विकल्पों के साथ जवाब दे सकता है।
आभासी सहायक
आभासी सहायक बुद्धिमान सॉफ्टवेयर एजेंट होते हैं जो प्राकृतिक भाषा संपर्क का उपयोग करके किसी व्यक्ति के लिए कार्य या सेवाएं करते हैं। एनएलयू आभासी सहायकों का एक महत्वपूर्ण घटक है जो उन्हें वॉयस कमांड को समझने और प्रतिक्रिया देने की अनुमति देता है।जब कोई यूजर किसी वर्चुअल असिस्टेंट से बात करता है, तो ऑडियो इनपुट को ऑटोमैटिक स्पीच रिकॉग्निशन (एएसआर) तकनीक के जरिए टेक्स्ट में बदल दिया जाता है। परिणामी पाठ को विश्लेषण के लिए एनएलयू प्रणाली में भेजा जाता है।
एनएलयू सिस्टम उपयोग करता है आशय पहचान और स्लॉट भरना उपयोगकर्ता के इरादे की पहचान करने और दिनांक, समय, स्थान और अन्य पैरामीटर जैसी महत्वपूर्ण जानकारी निकालने की तकनीकें। सिस्टम तब उचित कार्रवाई के लिए उपयोगकर्ता के इरादे से मेल खा सकता है और प्रतिक्रिया उत्पन्न कर सकता है।
उदाहरण के लिए, यदि कोई उपयोगकर्ता कहता है, "आज मौसम कैसा है?" एनएलयू प्रणाली मौसम के बारे में जानकारी प्राप्त करने और "आज" पैरामीटर निकालने के लिए उपयोगकर्ता के इरादे की पहचान कर सकती है। आभासी सहायक तब उपयोगकर्ता के स्थान के लिए वर्तमान मौसम की स्थिति प्रदान कर सकता है।
निष्कर्ष
एनएलयू ने व्यवसायों और व्यक्तियों के लिए नई संभावनाएं खोली हैं, जिससे वे अधिक स्वाभाविक रूप से मशीनों के साथ बातचीत करने में सक्षम हो गए हैं। ग्राहक सहायता से लेकर डेटा कैप्चर और मशीन अनुवाद तक, एनएलयू एप्लिकेशन बदल रहे हैं कि हम कैसे रहते हैं और काम करते हैं।
प्रौद्योगिकी की प्रगति के रूप में, हम और अधिक परिष्कृत एनएलयू अनुप्रयोगों को देखने की उम्मीद कर सकते हैं जो हमारे दैनिक जीवन में सुधार करना जारी रखेंगे।
