आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और इसके एप्लिकेशन चैटजीपीटी, सिरी और एलेक्सा जैसे शक्तिशाली ऐप के विकास के साथ जबरदस्त प्रगति कर रहे हैं जो उपयोगकर्ताओं को सुविधा और आराम की दुनिया लाते हैं। हालांकि अधिकांश तकनीकी उत्साही उन तकनीकों के बारे में जानने के लिए उत्सुक हैं जो इन अनुप्रयोगों का समर्थन करती हैं, वे अक्सर एक तकनीक को दूसरे के साथ भ्रमित करते हैं।
एनएलपी, एनएलयू और एनएलजी सभी एआई के क्षेत्र में आते हैं और विभिन्न एआई अनुप्रयोगों को विकसित करने के लिए उपयोग किए जाते हैं। हालाँकि, ये तीनों अलग हैं और इनका अपना उद्देश्य है। आइए हम उनके बारे में गहराई से जानें और ब्लॉग में प्रत्येक तकनीक और उसके अनुप्रयोग के बारे में जानें।
एनएलपी, एनएलयू और एनएलजी क्या हैं?
एनएलपी (प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण)
यह आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का एक क्षेत्र है जो मशीनों को मानव भाषा को समझने और संसाधित करने में सक्षम बनाता है। यह बड़ी मात्रा में टेक्स्ट और स्पीच डेटा का विश्लेषण करता है, पैटर्न की पहचान करता है और बुद्धिमान प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करता है।
अधिक व्यापक रूप से समझने के लिए, एनएलपी विभिन्न भाषाओं और अनुप्रयोगों को जोड़ती है, जैसे कम्प्यूटेशनल भाषाविज्ञान, मशीन लर्निंग, मानव भाषाओं के नियम-आधारित मॉडलिंग और गहन शिक्षण मॉडल।
जब इन सभी मॉडलों को एक साथ संसाधित किया जाता है और आवाज या पाठ के रूप में डेटा की सुविधा प्रदान की जाती है, तो यह बुद्धिमान परिणाम उत्पन्न करता है, और सॉफ्टवेयर मानव भाषा को समझने में सक्षम हो जाता है।
इसके अतिरिक्त, अब विकसित किए जा रहे मॉडलों को पहले की तुलना में अधिक सावधानी से सहायता प्रदान की जाती है, और वाक् पहचान, शब्द अर्थ असंबद्धता, वाक् टैगिंग, भावना विश्लेषण और प्राकृतिक भाषा निर्माण जैसी प्रक्रियाओं का लाभ उठाया जाता है जो अधिक सटीक उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया उत्पन्न करने में मदद करते हैं और एनएलपी अनुप्रयोगों को अधिक परिष्कृत बनाते हैं। .
एनएलपी के आवेदन
एनएलपी के कुछ शीर्ष अनुप्रयोगों में शामिल हैं:
- वॉयस-ऑपरेटेड जीपीएस सिस्टम।
- डिजिटल सहायक।
- भाषण से पाठ श्रुतलेख।
- वर्चुअल असिस्टेंट जैसे एलेक्सा, सिरी आदि।
एनएलपी अपने अनुप्रयोगों की सफलता सुनिश्चित करने के लिए मौलिक रूप से इन तीन कार्यों को करता है:
- एक भाषा से दूसरी भाषा में पाठ का अनुवाद।
- वास्तविक समय में बड़े डेटा और टेक्स्ट का सारांश।
- उपयोगकर्ताओं के आदेशों का जवाब देना।
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एनएलयू (प्राकृतिक भाषा समझ)
यह एनएलपी का एक उपक्षेत्र है जो सिंटैक्टिक और सिमेंटिक विश्लेषण का उपयोग करके इसके संदर्भ को बेहतर ढंग से समझने के लिए प्राकृतिक भाषा के अर्थ की व्याख्या करने पर केंद्रित है। एनएलयू में शामिल कुछ सबसे सामान्य कार्य हैं:
- शब्दार्थ विश्लेषण
- इरादे की पहचान
- इकाई मान्यता
- भावनाओं का विश्लेषण
अपने संचालन में एनएलयू द्वारा उपयोग किए जाने वाले वाक्य-विन्यास विश्लेषण वाक्यों की संरचना को ठीक करते हैं और पाठ से सटीक या शब्दकोश अर्थ निकालते हैं। दूसरी ओर, शब्दार्थ विश्लेषण वाक्यों के व्याकरणिक प्रारूप का विश्लेषण करता है, जिसमें वाक्यांशों, शब्दों और खंडों की व्यवस्था शामिल है।
मनुष्य के पास एक वाक्यांश और उसके संदर्भ को समझने की स्वाभाविक क्षमता है। हालांकि, मशीनों के साथ, प्रदान किए गए इनपुट के पीछे वास्तविक अर्थ को समझना आसान नहीं है।
इसलिए, सॉफ्टवेयर एक विशिष्ट संदर्भ में स्वतंत्र शब्दों और वाक्यांशों के बीच संबंधों को परिभाषित करने और निर्धारित करने के लिए सिमेंटिक विश्लेषण में इन व्यवस्थाओं का लाभ उठाता है। सॉफ्टवेयर वाक्यांशों और शब्दों के इन संयोजनों के माध्यम से सीखता है और अर्थ विकसित करता है और बेहतर उपयोगकर्ता परिणाम प्रदान करता है।
एनएलयू के आवेदन
यहाँ एनएलयू के कुछ अनुप्रयोग हैं:
- स्वचालित ग्राहक सेवा प्रणाली।
- बुद्धिमान आभासी सहायक
- खोज इंजन
- बिजनेस चैटबॉट्स
एनएलजी (प्राकृतिक भाषा पीढ़ी)
यह एनएलपी का एक उपक्षेत्र है जो संरचित डेटा से प्राकृतिक भाषा उत्पन्न करने पर अधिक ध्यान केंद्रित करता है। एनएलपी और एनएलयू के विपरीत, एनएलजी का प्राथमिक उद्देश्य मानव भाषा प्रतिक्रियाएं बनाना और डेटा को भाषण प्रारूप में परिवर्तित करना है।
एनएलजी अपनी सफलता सुनिश्चित करने और सटीक आउटपुट प्रदान करने के लिए तीन-चरण प्रणाली का उपयोग करता है। इसके भाषा नियम आकृति विज्ञान, शब्दकोश, वाक्य-विन्यास और शब्दार्थ पर आधारित हैं। यह अपने दृष्टिकोण में जिन तीन चरणों का उपयोग करता है वे हैं:
- सामग्री निर्धारणइस चरण में, एनएलजी प्रणाली यह निर्धारित करती है कि उपयोगकर्ता इनपुट के आधार पर कौन सी सामग्री उत्पन्न की जानी चाहिए और इसे तार्किक रूप से ठीक करती है।
- प्राकृतिक भाषा पीढ़ी
इस स्तर पर, पहले चरण में उत्पन्न सामग्री के विराम चिह्न, पाठ प्रवाह और पैरा विराम की जाँच की जाती है और उन्हें ठीक किया जाता है। इसके अलावा, जहाँ भी आवश्यक हो, सर्वनाम और संयोजक भी पाठ में जोड़े जाते हैं। - बोध चरणएनएलजी का अंतिम चरण होने के कारण, व्याकरणिक सटीकता की फिर से जाँच की जाती है। साथ ही, यह देखने के लिए पाठ की जाँच की जाती है कि क्या यह विराम चिह्न और संयुग्मन नियमों का सही ढंग से पालन करता है।
एनएलजी के अनुप्रयोग
यहाँ एनएलजी के कुछ अनुप्रयोग हैं:
- बिजनेस एनालिटिकल इंटेलिजेंस
- वित्तीय पूर्वानुमान
- ग्राहक सेवा चैटबॉट
- सारांश पीढ़ी
एनएलपी, एनएलयू और एनएलजी के बीच क्या अंतर है?
| एनएलपी | एन एल यू | NLG |
| यह कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) की एक शाखा है जो कोडित या बाइनरी भाषा के बजाय प्राकृतिक भाषा के माध्यम से मनुष्यों और मशीनों के बीच संचार के सेतु के रूप में कार्य करती है। | एआई का यह पहलू उपयोगकर्ता द्वारा दिए गए डेटा के संबंध में मशीनों की बोधगम्यता से संबंधित है। | यह एनएलपी का एक उपसमूह है जो आउटपुट निर्माण के लिए कंप्यूटर भाषा को प्राकृतिक भाषा में रूपान्तरित करने में सक्षम बनाता है। |
| इससे मशीनों द्वारा डेटा को शब्दों के रूप में समझने के बजाय, प्रासंगिक समझ और प्रसंस्करण सुनिश्चित होता है। | इसमें मशीनें मनुष्यों की तरह भाषाएं और निर्देश समझती हैं। | एनएलजी यह सुनिश्चित करता है कि मशीन से संचार उपयोगकर्ता द्वारा दी गई भाषा के समान हो तथा उसकी नकल करे। |
| यह अवधारणा 1950 के दशक से प्रचलित है। | यह अवधारणा 1860 के दशक से प्रचलित है। | यह अवधारणा 1960 के दशक से प्रचलित है। |
| परिचालन तंत्र में प्रसंस्करण के लिए प्राकृतिक भाषा को मशीनी भाषा में रूपान्तरित करना तथा आउटपुट के लिए प्राकृतिक भाषा में पुनः रूपान्तरित करना शामिल है। | एनएलयू उपयोगकर्ता द्वारा दिए गए असंरचित डेटा को संरचित डेटा में परिवर्तित करता है। | यह तंत्र उपयोगकर्ताओं को प्रतिक्रिया देने के लिए संरचित डेटा उत्पन्न करता है। |
| इसका उपयोग भाषा अनुवाद, ऑडियो डेटा को टेक्स्ट में रूपांतरण, स्मार्ट सहायता, टेक्स्ट विश्लेषण आदि में किया जाता है। | एनएलयू का उपयोग भावना विश्लेषण, चैटबॉट और संवादात्मक एआई के विकास, वाक् पहचान आदि में किया जाता है। | इसका उपयोग वॉयस असिस्टेंट, चैटबॉट आदि के विकास में किया जाता है। |
वर्कफ़्लो दक्षता बढ़ाना: डेटा प्रोसेसिंग और रिपोर्टिंग में एनएलपी, एनएलयू और एनएलजी
एनएलपी मॉडल के निर्बाध निष्पादन के लिए, परिचालन कार्यप्रवाह में एनएलयू (NLU) का सहयोग होना चाहिए ताकि इनपुट डेटा को प्रोसेस किया जा सके और समझा जा सके तथा आगे की कार्रवाई निर्धारित की जा सके, तथा प्रसंस्करण के बाद मानव भाषा में उचित प्रतिक्रिया उत्पन्न करने के लिए एनएलजी (NLG) का सहयोग होना चाहिए।
- एनएलपी - पाठ या उपयोगकर्ता डेटा अर्थ को आत्मसात करना
- एनएलयू - इनपुट डेटा को संसाधित करने और समझने तथा आगे की कार्रवाई निर्धारित करने के लिए
- एनएलजी - प्रसंस्करण के बाद मानव भाषा में उपयुक्त प्रतिक्रिया उत्पन्न करना
इसे समझने के लिए सबसे व्यावहारिक उदाहरणों में से एक डेटा प्रविष्टि और प्रसंस्करण पर किसी भी अनावश्यक कार्य के इर्द-गिर्द घूम सकता है। उदाहरण के लिए, यदि खुदरा कर्मचारी के रोजमर्रा के कार्य में दिन के लिए बिक्री को संकलित करना और मासिक रिपोर्ट विकसित करने के लिए उससे डेटा तैयार करना शामिल है, तो एनएलपी एनएलयू और एनएलजी के साथ मिलकर इसमें सहायता कर सकता है।
इस अवधारणा की मदद से, सहयोगी यह सुनिश्चित कर सकता है कि बिलों की भौतिक प्रतियों को संरचित डेटा में परिवर्तित किया जाए और वर्गीकरण और क्लस्टरिंग के माध्यम से संसाधित किया जाए। इस डेटा को फिर अंतर्दृष्टि और विज़ुअलाइज़ेशन के लिए आगे संसाधित किया जा सकता है जिसे फिर मासिक रिपोर्ट में चर्चा बिंदुओं में संकलित किया जा सकता है।
निष्कर्ष
संक्षेप में, एनएलपी असंरचित डेटा को एक संरचित प्रारूप में परिवर्तित करता है ताकि सॉफ्टवेयर दिए गए इनपुट को समझ सके और उपयुक्त रूप से प्रतिक्रिया दे सके। इसके विपरीत, एनएलयू का उद्देश्य वाक्यों के अर्थ को समझना है, जबकि एनएलजी डेटा सेट के आधार पर विशिष्ट भाषाओं में सही इरादे से सही वाक्य तैयार करने पर केंद्रित है। हमारे शिप विशेषज्ञों का संदर्भ लें इन तकनीकों के बारे में विस्तार से जानने के लिए।
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