एनएलपी क्या है?
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) कृत्रिम बुद्धि (एआई) का एक उपक्षेत्र है। यह रोबोटों को मानव भाषा का विश्लेषण और समझने में सक्षम बनाता है, जिससे उन्हें मानवीय हस्तक्षेप के बिना दोहराई जाने वाली गतिविधियों को पूरा करने में सक्षम बनाता है। उदाहरणों में मशीनी अनुवाद, संक्षिप्तीकरण, टिकट वर्गीकरण और वर्तनी जांच शामिल हैं।
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) मानव भाषा का विश्लेषण और समझने के लिए कंप्यूटर की क्षमता है। एनएलपी मानव भाषा पर केंद्रित कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एक उपसमूह है और कम्प्यूटेशनल भाषाविज्ञान से निकटता से संबंधित है, जो भाषा को समझने के लिए सांख्यिकीय और औपचारिक दृष्टिकोण पर अधिक ध्यान केंद्रित करता है।
एनएलपी का उपयोग आमतौर पर दस्तावेज़ सारांश, पाठ वर्गीकरण, विषय का पता लगाने और ट्रैकिंग, मशीन अनुवाद, वाक् पहचान और बहुत कुछ के लिए किया जाता है।
एनएलपी कैसे काम करता है?
एनएलपी सिस्टम बड़ी मात्रा में असंरचित डेटा का विश्लेषण करने और प्रासंगिक जानकारी निकालने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं। एल्गोरिदम को पैटर्न को पहचानने और उन पैटर्न के आधार पर अनुमान लगाने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। यहां देखिए यह कैसे काम करता है:
- उपयोगकर्ता को नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (NLP) सिस्टम में एक वाक्य डालना होगा।
- एनएलपी सिस्टम तब वाक्य को शब्दों के छोटे भागों में तोड़ता है, जिसे टोकन कहा जाता है, और ऑडियो को टेक्स्ट में परिवर्तित करता है।
- फिर, मशीन टेक्स्ट डेटा को प्रोसेस करती है और प्रोसेस किए गए डेटा के आधार पर एक ऑडियो फ़ाइल बनाती है।
- मशीन संसाधित टेक्स्ट डेटा के आधार पर एक ऑडियो फ़ाइल के साथ प्रतिक्रिया करती है।
एनएलपी बाजार का आकार और विकास
तकनीक की दुनिया में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अगली बड़ी चीज है। मानव व्यवहार को समझने और उसके अनुसार कार्य करने की अपनी क्षमता के साथ, एआई पहले से ही हमारे दैनिक जीवन का अभिन्न अंग बन चुका है। एआई का उपयोग विकसित हुआ है, जिसमें नवीनतम लहर प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) है।
15.7 में वैश्विक एनएलपी बाजार का आकार 2022 बिलियन अमरीकी डालर आंका गया है और 25-2022 की पूर्वानुमान अवधि के दौरान 2027% से अधिक के सीएजीआर से बढ़ने की उम्मीद है। बाजार को 49.4 तक 2027% सीएजीआर पर 25.7 बिलियन अमरीकी डालर तक पहुंचने का अनुमान है।
एनएलपी के लाभ
प्रलेखन दक्षता और सटीकता में वृद्धि
एक एनएलपी-जनित दस्तावेज़ किसी भी मूल पाठ को सटीक रूप से सारांशित करता है जिसे मानव स्वचालित रूप से उत्पन्न नहीं कर सकता है। इसके अलावा, यह मानव दक्षता में सुधार के लिए डेटा के बड़े हिस्से का विश्लेषण करने जैसे दोहराए जाने वाले कार्यों को पूरा कर सकता है।
बड़ी और जटिल पाठ्य सामग्री का स्वचालित रूप से सारांश बनाने की क्षमता
प्राकृतिक प्रसंस्करण भाषा का उपयोग सरल पाठ खनन कार्यों के लिए किया जा सकता है जैसे दस्तावेजों से तथ्य निकालना, भावना का विश्लेषण करना या नामित संस्थाओं की पहचान करना। प्राकृतिक प्रसंस्करण का उपयोग अधिक जटिल कार्यों के लिए भी किया जा सकता है, जैसे मानव व्यवहार और भावनाओं को समझना।
एलेक्सा जैसे निजी सहायकों को बोले गए शब्दों की व्याख्या करने में सक्षम बनाता है
एनएलपी व्यक्तिगत सहायकों जैसे एलेक्सा के लिए उपयोगी है, आभासी सहायक को बोले गए शब्द आदेशों को समझने में सक्षम बनाता है। यह सेकंड में लाखों दस्तावेजों वाले डेटाबेस से प्रासंगिक जानकारी को जल्दी से खोजने में भी मदद करता है।
ग्राहक सहायता के लिए चैटबॉट्स के उपयोग को सक्षम करता है
एनएलपी का उपयोग चैटबॉट और कंप्यूटर प्रोग्राम में किया जा सकता है जो पाठ या आवाज के माध्यम से लोगों से संवाद करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करते हैं। चैटबॉट एनएलपी का उपयोग यह समझने के लिए करता है कि व्यक्ति क्या टाइप कर रहा है और उचित प्रतिक्रिया देता है। वे कई चैनलों में 24/7 ग्राहक सहायता प्रदान करने के लिए एक संगठन को भी सक्षम करते हैं।
भाव विश्लेषण करना सरल है
भावना विश्लेषण एक ऐसी प्रक्रिया है जिसमें उनके दृष्टिकोण या भावनात्मक स्थिति (जैसे, खुशी, क्रोध) से संबंधित दस्तावेजों के एक सेट (जैसे समीक्षा या ट्वीट) का विश्लेषण करना शामिल है। भावना विश्लेषण का उपयोग सोशल मीडिया पोस्ट या अन्य पाठ को कई श्रेणियों में वर्गीकृत और वर्गीकृत करने के लिए किया जा सकता है: सकारात्मक, नकारात्मक या तटस्थ।
उन्नत विश्लेषिकी अंतर्दृष्टि जो पहले पहुंच से बाहर थी
हाल ही में सेंसर और इंटरनेट से जुड़े उपकरणों के प्रसार ने उत्पन्न डेटा की मात्रा और विविधता में विस्फोट किया है। नतीजतन, कई संगठन बेहतर व्यावसायिक निर्णय लेने के लिए अपने डेटा की समझ बनाने के लिए एनएलपी का लाभ उठाते हैं।
एनएलपी के साथ चुनौतियां
ग़लत वर्तनी
प्राकृतिक भाषाएं गलत वर्तनी, टाइपो और शैली में विसंगतियों से भरी हैं। उदाहरण के लिए, शब्द "प्रक्रिया" को "प्रक्रिया" या "प्रसंस्करण" के रूप में लिखा जा सकता है। समस्या तब और बढ़ जाती है जब आप ऐसे उच्चारण या अन्य वर्ण जोड़ते हैं जो आपके शब्दकोश में नहीं हैं।
भाषा अंतर
एक अंग्रेजी वक्ता कह सकता है, "मैं कल सुबह काम करने जा रहा हूं," जबकि एक इतालवी वक्ता कहेगा, "डोमानी मटिना वदो अल लावोरो।" भले ही इन दो वाक्यों का एक ही मतलब है, एनएलपी बाद वाले को तब तक नहीं समझेगा जब तक आप इसे पहले अंग्रेजी में अनुवाद नहीं करते।
जन्मजात पक्षपात
प्राकृतिक प्रसंस्करण भाषाएं मानव तर्क और डेटा सेट पर आधारित होती हैं। कुछ स्थितियों में, एनएलपी सिस्टम अपने प्रोग्रामर या उनके द्वारा उपयोग किए जाने वाले डेटा सेट के पक्षपात को अंजाम दे सकता है। यह कभी-कभी सहज पूर्वाग्रहों के कारण संदर्भ की अलग-अलग व्याख्या भी कर सकता है, जिससे गलत परिणाम सामने आते हैं।
एकाधिक अर्थ वाले शब्द
एनएलपी इस धारणा पर आधारित है कि भाषा सटीक और स्पष्ट है। वास्तव में भाषा न तो सटीक होती है और न ही स्पष्ट। कई शब्दों के कई अर्थ होते हैं और उन्हें अलग-अलग तरीकों से इस्तेमाल किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, जब हम "भौंक" कहते हैं, तो यह या तो कुत्ते की छाल या पेड़ की छाल हो सकता है।
अनिश्चितता और झूठी सकारात्मकता
झूठी सकारात्मकता तब होती है जब एनएलपी एक ऐसे शब्द का पता लगाता है जिसे समझा जा सकता है लेकिन ठीक से उत्तर नहीं दिया जा सकता है। लक्ष्य एक एनएलपी प्रणाली बनाना है जो इसकी सीमाओं की पहचान कर सके और प्रश्नों या संकेतों का उपयोग करके भ्रम को दूर कर सके।
प्रशिक्षण जानकारी
प्राकृतिक प्रसंस्करण भाषा के साथ सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक गलत प्रशिक्षण डेटा है। आपके पास जितना अधिक प्रशिक्षण डेटा होगा, आपके परिणाम उतने ही बेहतर होंगे। यदि आप सिस्टम को गलत या पक्षपाती डेटा देते हैं, तो यह या तो गलत चीजें सीखेगा या अक्षमता से सीखेगा।
एनएलपी उदाहरण
नेचुरल लैंग्वेज ट्रांसलेशन यानी गूगल ट्रांसलेट
Google Translate एक मुफ्त वेब-आधारित अनुवाद सेवा है जो 100 से अधिक भाषाओं का समर्थन करती है और आपकी सामग्री को स्वचालित रूप से इन भाषाओं में अनुवाद कर सकती है। सेवा के दो मोड हैं: अनुवाद और अनुवाद सुझाव।
वर्ड प्रोसेसर यानी एमएस वर्ड और ग्रामरली व्याकरण संबंधी त्रुटियों की जांच के लिए एनएलपी का उपयोग करते हैं
एमएस वर्ड और ग्रामरली जैसे वर्ड प्रोसेसर व्याकरण संबंधी त्रुटियों के लिए पाठ की जांच करने के लिए एनएलपी का उपयोग करते हैं। वे केवल शब्दों के बजाय आपके वाक्य के संदर्भ को देखकर ऐसा करते हैं।
कॉल सेंटरों में प्रयुक्त वाक् पहचान/आईवीआर प्रणाली
भाषण पहचान एक उत्कृष्ट उदाहरण है कि ग्राहक अनुभव को बेहतर बनाने के लिए एनएलपी का उपयोग कैसे किया जा सकता है। व्यवसायों के लिए आईवीआर सिस्टम होना एक बहुत ही सामान्य आवश्यकता है ताकि ग्राहक किसी जीवित व्यक्ति से बात किए बिना अपने उत्पादों और सेवाओं के साथ बातचीत कर सकें। यह उन्हें अधिक कॉल संभालने की अनुमति देता है लेकिन लागत में कटौती करने में भी मदद करता है।
व्यक्तिगत डिजिटल सहायक यानी Google होम, सिरी, कोरटाना और एलेक्सा
एनएलपी का उपयोग हाल के वर्षों में अधिक प्रचलित हो गया है क्योंकि प्रौद्योगिकी उन्नत हो गई है। व्यक्तिगत डिजिटल सहायक एप्लिकेशन जैसे कि Google होम, सिरी, कोरटाना और एलेक्सा सभी को एनएलपी क्षमताओं के साथ अपडेट किया गया है। ये उपकरण मानव भाषण को समझने और उचित प्रतिक्रिया देने के लिए एनएलपी का उपयोग करते हैं।
बक्सों का इस्तेमाल करें
बुद्धिमान दस्तावेज़ प्रसंस्करण
इस उपयोग के मामले में असंरचित डेटा, जैसे पाठ और छवियों से जानकारी निकालना शामिल है। एनएलपी का उपयोग उन दस्तावेजों के सबसे प्रासंगिक भागों की पहचान करने और उन्हें व्यवस्थित तरीके से प्रस्तुत करने के लिए किया जा सकता है।
भावनाओं का विश्लेषण
सेंटीमेंट एनालिसिस एक और तरीका है जिससे कंपनियां अपने ऑपरेशन में एनएलपी का इस्तेमाल कर सकती हैं। सॉफ्टवेयर किसी व्यवसाय या उत्पाद के बारे में सोशल मीडिया पोस्ट का विश्लेषण करेगा ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि लोग इसके बारे में सकारात्मक या नकारात्मक सोचते हैं या नहीं।
धोखाधड़ी का पता लगाना
एनएलपी का उपयोग ईमेल, फोन कॉल आदि जैसे असंरचित डेटा का विश्लेषण करके और कीवर्ड के आधार पर पैटर्न या धोखाधड़ी गतिविधियों की पहचान करने के लिए बीमा डेटाबेस का विश्लेषण करके धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए भी किया जा सकता है।
भाषा का पता लगाने
एनएलपी का उपयोग टेक्स्ट दस्तावेज़ों या ट्वीट्स की भाषा का पता लगाने के लिए किया जाता है। यह सामग्री मॉडरेशन और सामग्री अनुवाद कंपनियों के लिए उपयोगी हो सकता है।
संवादी एआई / चैटबॉट
एक संवादी AI (जिसे अक्सर चैटबॉट कहा जाता है) एक ऐसा एप्लिकेशन है जो प्राकृतिक भाषा इनपुट को समझता है, या तो बोली जाने वाली या लिखित, और एक निर्दिष्ट क्रिया करता है। संवादात्मक इंटरफ़ेस का उपयोग ग्राहक सेवा, बिक्री या मनोरंजन उद्देश्यों के लिए किया जा सकता है।
पाठ सारांश
मूल पाठ की तुलना में पाठ को अधिक पठनीय रूप से सारांशित करने के लिए एक एनएलपी प्रणाली को प्रशिक्षित किया जा सकता है। यह उन लेखों और अन्य लंबे पाठों के लिए उपयोगी है जहाँ उपयोगकर्ता संपूर्ण लेख या दस्तावेज़ को पढ़ने में समय व्यतीत नहीं करना चाहते हैं।
पाठ अनुवाद
एनएलपी का उपयोग आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क या दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क जैसे गहन शिक्षण विधियों का उपयोग करके स्वचालित रूप से एक भाषा से दूसरी भाषा में पाठ का अनुवाद करने के लिए किया जाता है।
प्रश्न-उत्तर
प्रश्न उत्तर (क्यूए) प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) में एक कार्य है जो एक प्रश्न को इनपुट के रूप में प्राप्त करता है और उसका उत्तर देता है। प्रश्न उत्तर देने का सबसे सरल रूप ज्ञानकोष में एक मिलान प्रविष्टि खोजना और उसकी सामग्री को वापस करना है, जिसे "दस्तावेज़ पुनर्प्राप्ति" या "सूचना पुनर्प्राप्ति" के रूप में जाना जाता है।
जिसका नाम एंटिटी रिकग्निशन रखा गया है
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) में नामित इकाई मान्यता एक प्रमुख क्षमता है। यह नामित संस्थाओं को असंरचित पाठ से पूर्वनिर्धारित श्रेणियों में निकालने की एक प्रक्रिया है। नामित संस्थाओं के उदाहरणों में लोग, संगठन और स्थान शामिल हैं।
सोशल मीडिया मॉनिटरिंग
सोशल मीडिया मॉनिटरिंग टूल सोशल मीडिया पोस्ट से किसी ब्रांड, उत्पाद या सेवा का उल्लेख निकालने के लिए एनएलपी तकनीकों का उपयोग कर सकते हैं। एक बार पता चलने के बाद, इन उल्लेखों का विश्लेषण भावना, जुड़ाव और अन्य मेट्रिक्स के लिए किया जा सकता है। यह जानकारी तब मार्केटिंग रणनीतियों को सूचित कर सकती है या उनकी प्रभावशीलता का मूल्यांकन कर सकती है।
संभावी लेखन
प्रेडिक्टिव टेक्स्ट एनएलपी का उपयोग यह भविष्यवाणी करने के लिए करता है कि उपयोगकर्ता अपने संदेश में टाइप किए गए शब्दों के आधार पर आगे कौन सा शब्द टाइप करेंगे। यह उपयोगकर्ताओं को अपने संदेशों को पूरा करने के लिए आवश्यक कीस्ट्रोक्स की संख्या को कम करता है और जिस गति से वे संदेश टाइप और भेज सकते हैं, उसे बढ़ाकर अपने उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाता है।
