एनएलपी

एनएलपी क्या है? यह कैसे काम करता है, लाभ, चुनौतियां, उदाहरण

एनएलपी क्या है?

एनएलपी क्या है?

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) का एक उपसमूह है - विशेष रूप से मशीन लर्निंग (एमएल) जो कंप्यूटर और मशीनों को मानव भाषा को समझने, व्याख्या करने, हेरफेर करने और संचार करने की अनुमति देता है।

चाहे वह टेक्स्ट-टू-स्पीच विकल्प हो जिसने 2000 के दशक की शुरुआत में हमारे दिमाग को उड़ा दिया था या जीपीटी मॉडल जो ट्यूरिंग टेस्ट को सहजता से पास कर सकते थे, एनएलपी अंतर्निहित तकनीक रही है जो कंप्यूटर के विकास को सक्षम कर रही है।

50 वर्षों से अधिक समय से मौजूद तकनीक होने के बावजूद, हाल के डेटा बूम के बाद एनएलपी महत्वपूर्ण महत्व प्राप्त कर रहा है। तकनीकी रूप से, एनएलपी में शामिल हैं:

  • कम्प्यूटेशनल भाषाविज्ञान में भाषाओं के नियम-आधारित मॉडलिंग शामिल है
  • सांख्यिकीय मॉडल मशीन लर्निंग का हिस्सा हैं

प्राथमिक कारणों में से एक सिस्टम और कंप्यूटर मानव संचार की सटीक नकल करने में सक्षम हैं, क्योंकि ऑडियो, टेक्स्ट, सोशल मीडिया चैनलों, वीडियो, ईमेल और अन्य पर वार्तालाप डेटा के रूप में डेटा की प्रचुर उपलब्धता है। सूक्ष्म वाक्यविन्यासों के विकास ने मॉडलों को व्यंग्य, समानार्थी शब्द, हास्य और बहुत कुछ सहित मानव संचार की बारीकियों को सटीक रूप से समझने में सक्षम बनाया है।

एनएलपी के कुछ सबसे बुनियादी अनुप्रयोगों में शामिल हैं:

  • रीयल-टाइम भाषा अनुवाद
  • ईमेल सेवाओं में स्पैम फ़िल्टर
  • वॉयस असिस्टेंट और चैटबॉट
  • पाठ सारांश
  • स्वतः सुधार सुविधाएँ
  • भावना विश्लेषण और बहुत कुछ
एनएलपी कैसे काम करता 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

एनएलपी बाजार का आकार और विकास

एनएलपी बाजार अभूतपूर्व संभावनाएं दिखा रहा है और वर्ष 156.80 तक इसका मूल्य लगभग 2030 अरब डॉलर होने का अनुमान है। यह वृद्धि 27.55% की वार्षिक सीएजीआर पर है। 

इसके अलावा, 85% से अधिक बड़े संगठन वर्ष 2025 तक एनएलपी को अपनाने पर काम कर रहे हैं। एनएलपी की आश्चर्यजनक वृद्धि विभिन्न कारणों से हुई है जैसे:

  • उत्पादों और सेवाओं में एआई का समावेश बढ़ाया गया
  • सर्वोत्तम ग्राहक अनुभव प्रदान करने की होड़
  • डिजिटल डेटा का विस्फोट
  • कम लागत वाले क्लाउड-आधारित समाधानों की उपलब्धता
  • स्वास्थ्य देखभाल, विनिर्माण, ऑटोमोटिव और अन्य सहित विभिन्न उद्योगों में प्रौद्योगिकियों को अपनाना

एनएलपी को इतने बड़े पैमाने पर अपनाना और तैनात करना भी एक लागत पर आता है, जहां मैकिन्से की एक रिपोर्ट से पता चला है कि एनएलपी से स्वचालन 8% नौकरियों को अप्रचलित बना देगा। हालाँकि, रिपोर्ट में यह भी दावा किया गया है कि यह 9% नई नौकरी भूमिकाएँ बनाने के लिए जिम्मेदार होगा। 

जब परिणामों की सटीकता की बात आती है, तो अत्याधुनिक एनएलपी मॉडल ने GLUE बेंचमार्क पर 97% सटीकता की सूचना दी है।

एनएलपी के लाभ

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 चुनौतियाँ

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 कार्य

एनएलपी कार्य

"यह बहुत अच्छा चल रहा है।" 

इस तरह के एक साधारण चार शब्दों वाले वाक्य में संदर्भ, व्यंग्य, रूपकों, हास्य, या इसे व्यक्त करने के लिए उपयोग की जाने वाली किसी अंतर्निहित भावना के आधार पर अर्थ की एक श्रृंखला हो सकती है।

हालाँकि इस वाक्य को जिस तरह से समझा जाना चाहिए वह हम मनुष्यों के लिए स्वाभाविक रूप से आता है, मशीनें विभिन्न भावनाओं और भावनाओं के बीच अंतर नहीं कर सकती हैं। यहीं पर मानव संचार में जटिलताओं को सरल बनाने और मशीनों के लिए डेटा को अधिक सुपाच्य, संसाधित करने योग्य और समझने योग्य बनाने के लिए कई एनएलपी कार्य आते हैं।

कुछ मुख्य कार्यों में शामिल हैं:

वाक् पहचान

इसमें ध्वनि या ऑडियो डेटा को टेक्स्ट में परिवर्तित करना शामिल है। यह प्रक्रिया एनएलपी के किसी भी एप्लिकेशन के लिए महत्वपूर्ण है जिसमें वॉयस कमांड विकल्प शामिल हैं। वाक् पहचान इच्छित संदेश को समझने के लिए उच्चारण, बोलियों, जल्दबाजी, गाली-गलौज, ज़ोर, स्वर और अन्य कारकों में विविधता को संबोधित करती है।

भाषण टैगिंग

जिस तरह हमें स्कूल में व्याकरण की मूल बातें सिखाई गईं, उसी तरह यह मशीनों को संज्ञा, क्रिया, विशेषण और अन्य वाक्यों में भाषण के कुछ हिस्सों की पहचान करना सिखाता है। यह सिस्टम को यह समझना भी सिखाता है कि जब किसी शब्द का उपयोग क्रिया के रूप में किया जाता है और उसी शब्द का उपयोग संज्ञा के रूप में किया जाता है।

शब्द भावना असंबद्धता

यह एक महत्वपूर्ण प्रक्रिया है जो किसी वाक्य के सही अर्थ को समझने के लिए जिम्मेदार है। हमारे पिछले उदाहरण को उधार लेते हुए, इस कार्य में सिमेंटिक विश्लेषण का उपयोग एक मशीन को यह समझने में सक्षम बनाता है कि क्या कोई व्यक्ति किसी संकट को झेलते समय व्यंग्यात्मक टिप्पणी के रूप में कहता है, "यह बहुत अच्छा चल रहा है"।

जिसका नाम एंटिटी रिकग्निशन रखा गया है

जब संज्ञाओं के कई उदाहरण होते हैं जैसे नाम, स्थान, देश और बहुत कुछ, तो नामांकित इकाई पहचान नामक एक प्रक्रिया तैनात की जाती है। यह किसी संदेश या कमांड में इकाइयों की पहचान और वर्गीकरण करता है और मशीन की समझ में मूल्य जोड़ता है।

सह-संदर्भ संकल्प

संचार करते समय मनुष्य अक्सर बहुत रचनात्मक होते हैं और इसीलिए कई रूपक, उपमा, वाक्यांश क्रिया और मुहावरे होते हैं। इनसे उत्पन्न होने वाली सभी अस्पष्टताओं को सह-संदर्भ रिज़ॉल्यूशन कार्य द्वारा स्पष्ट किया जाता है, जो मशीनों को यह जानने में सक्षम बनाता है कि यह सचमुच बिल्लियों और कुत्तों की बारिश नहीं करता है बल्कि बारिश की तीव्रता को संदर्भित करता है।

प्राकृतिक भाषा पीढ़ी

इस कार्य में डेटा से मानव-जैसा पाठ तैयार करना शामिल है। यह स्लैंग, लिंगो, क्षेत्र और बहुत कुछ के लिए अनुकूलित पाठ हो सकता है।

एनएलपी क्यों महत्वपूर्ण है?

कंप्यूटर बहुत बुनियादी हैं. वे इंसानों की भाषा नहीं समझते. मशीनों को इंसानों की तरह सोचने और संवाद करने में सक्षम बनाने के लिए, एनएलपी कुंजी है।

यह इस तकनीक के माध्यम से है कि हम सिस्टम को डेटा का गंभीर रूप से विश्लेषण करने और भाषाओं, स्लैंग, बोलियों, व्याकरणिक अंतर, बारीकियों और बहुत कुछ में अंतर को समझने में सक्षम बना सकते हैं।

हालांकि यह प्राथमिक है, प्रचुर प्रशिक्षण डेटा के साथ मॉडलों का शोधन परिणामों को अनुकूलित करेगा, जिससे व्यवसायों को विभिन्न उद्देश्यों के लिए उन्हें तैनात करने में सक्षम बनाया जा सकेगा:

  • इन-हाउस डेटा से महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि को उजागर करना
  • वर्कफ़्लो, संचार और प्रक्रियाओं को सरल बनाने के लिए स्वचालन की तैनाती
  • अनुभवों का वैयक्तिकरण और अति-वैयक्तिकरण
  • कंप्यूटिंग पारिस्थितिकी तंत्र में अलग-अलग सक्षम लोगों को शामिल करने के लिए पहुंच सुविधाओं को लागू करना
  • क्लिनिकल ऑन्कोलॉजी, आपूर्ति-श्रृंखला में बेड़े प्रबंधन, स्वायत्त कारों में डेटा-संचालित निर्णय लेने आदि जैसे विशिष्ट डोमेन में नवाचार को बढ़ावा देना
उपयोग के मामलों

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।

डेटा रिडक्शन

एनएलपी के अधिक विशिष्ट उपयोग मामलों में से एक संवेदनशील डेटा का संशोधन है। एनबीएफसी, बीएफएसआई और हेल्थकेयर जैसे उद्योगों के पास बीमा फॉर्म, क्लिनिकल परीक्षण, व्यक्तिगत स्वास्थ्य रिकॉर्ड और बहुत कुछ से संवेदनशील डेटा प्रचुर मात्रा में मौजूद है।

एनएलपी को ऐसे डोमेन में नामांकित इकाई पहचान जैसी तकनीकों के माध्यम से तैनात किया जाता है ताकि व्यक्तियों के नाम, संपर्क विवरण, पते और अधिक जैसी प्रविष्टियों के संवेदनशील टुकड़ों की पहचान और क्लस्टर किया जा सके। ऐसे डेटा बिंदुओं को आवश्यकताओं के आधार पर पहचान-योग्य बना दिया जाता है।

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।

व्यापारिक विश्लेषणात्मक

बिजनेस एनालिटिक्स और एनएलपी स्वर्ग में बनी जोड़ी हैं क्योंकि यह तकनीक संगठनों को उनके पास मौजूद असंरचित डेटा की विशाल मात्रा को समझने की अनुमति देती है। इस तरह के डेटा का फिर विश्लेषण किया जाता है और सुधार के दायरे, बाजार अनुसंधान, फीडबैक विश्लेषण, रणनीतिक पुन: अंशांकन या सुधारात्मक उपायों के लिए महत्वपूर्ण व्यावसायिक अंतर्दृष्टि को उजागर करने के लिए जानकारी के रूप में देखा जाता है।

उद्योग एनएलपी का लाभ उठा रहे हैं

एनएलपी का लाभ उठाने वाले उद्योग

हेल्थकेयर

एनएलपी स्वास्थ्य सेवा उद्योग को पुरस्कृत लाभ प्रदान करता है जैसे:

  • मेडिकल रिकॉर्ड से निष्कर्षण अंतर्दृष्टि और असंरचित डेटा का विश्लेषण
  • नैदानिक ​​निर्णय समर्थन प्रणालियों को सुधारें और निजीकृत करें
  • निर्बाध रोगी देखभाल अनुभवों के लिए चैटबॉट्स से प्रतिक्रियाओं को अनुकूलित करें
  • प्रतिकूल दवा प्रतिक्रियाओं की निगरानी करें, भविष्यवाणी करें और कम करें और फार्माकोविजिलेंस रणनीतियों को लागू करें और भी बहुत कुछ

फिनटेक

फिनटेक में एनएलपी के निहितार्थ पूरी तरह से अलग हैं, जैसे लाभ प्रदान करते हैं:

  • निर्बाध दस्तावेज़ प्रसंस्करण और ऑनबोर्डिंग
  • जोखिम प्रबंधन और धोखाधड़ी का पता लगाने को अनुकूलित करें
  • वित्तपोषण के लिए व्यक्तियों की साख योग्यता का आकलन
  • कार्यकाल और प्रीमियम आदि के संदर्भ में वित्तीय उत्पादों का वैयक्तिकरण

मीडिया विज्ञापन

एनएलपी मीडिया और विज्ञापन पेशेवरों के लिए एक रचनात्मक मोड़ लाता है, उनकी सहायता करता है:

  • सामग्री वैयक्तिकरण और स्थानीय भाषा सामग्री का वितरण
  • उपयोगकर्ता व्यक्तित्व का सटीक विश्लेषण और लक्ष्यीकरण 
  • सामयिक अवसरों के लिए रुझानों, विषयों और बातचीत पर बाज़ार अनुसंधान
  • विज्ञापन प्रतिलिपि विकास और प्लेसमेंट अनुकूलन और बहुत कुछ

खुदरा

एनएलपी खुदरा क्षेत्र में ग्राहकों और व्यवसायों दोनों को लाभ प्रदान करता है:

  • सटीक अनुशंसा इंजन
  • आवाज खोज अनुकूलन
  • स्थान-आधारित सेवा सुझाव
  • लक्षित विज्ञापन जैसे लॉयल्टी कार्यक्रम, पहली बार उपयोगकर्ता छूट और बहुत कुछ

विनिर्माण

उद्योग 4.0 एनएलपी मॉडल के समावेश से अविश्वसनीय रूप से पूरक है:

  • स्वचालित मशीन स्वास्थ्य निगरानी और दोष का पता लगाना
  • वास्तविक समय प्रक्रिया विश्लेषण
  • बेड़े प्रबंधन सहित वितरण मार्गों और शेड्यूल को अनुकूलित करना
  • भविष्य कहनेवाला विश्लेषण और बहुत कुछ के माध्यम से बेहतर कर्मचारी और कार्यस्थल सुरक्षा

एनएलपी के भविष्य की कल्पना

जबकि इस क्षेत्र में पहले से ही बहुत कुछ हो रहा है, तकनीकी उत्साही आने वाले वर्षों में इस तकनीक के साथ संभावनाओं के लिए पहले से ही उत्साहित हैं। एनएलपी के भविष्य पर बातचीत को लेकर तमाम अव्यवस्थाओं में से जो सबसे प्रमुख है, वह है एक्सप्लेनेबल एनएलपी।

एक्सएनएलपी

जैसे-जैसे महत्वपूर्ण व्यावसायिक निर्णय और ग्राहक अनुभव रणनीतियाँ एनएलपी द्वारा संचालित निर्णयों से उत्पन्न होने लगती हैं, निष्कर्ष और परिणामों के पीछे के तर्क को समझाने की जिम्मेदारी भी आती है। 

एक्सप्लेनेबल एनएलपी का उद्देश्य यही होगा, जवाबदेही सुनिश्चित करना और एआई समाधानों के प्रति विश्वास को बढ़ावा देना और एआई बिरादरी का एक पारदर्शी पारिस्थितिकी तंत्र विकसित करना।

एक्सएनएलपी के अलावा, प्रौद्योगिकी के भविष्य में यह भी शामिल होगा:

  • स्थानीय भाषा में निपुणता
  • कंप्यूटर विज़न और रोबोटिक्स जैसी विशिष्ट प्रौद्योगिकियों के साथ एकीकरण
  • स्थिरता, शिक्षा, जलवायु परिवर्तन और अन्य सहित वैश्विक चिंताओं को संबोधित करने में एनएलपी का उपयोग

निष्कर्ष

एनएलपी उद्यमों के लिए सूचना युग में उत्पादों और सेवाओं को बेहतर ढंग से वितरित करने का मार्ग है। इस तरह की प्रमुखता और लाभों के साथ एयरटाइट प्रशिक्षण पद्धतियों की मांग भी बढ़ती है। चूंकि परिणामों की तीव्र डिलीवरी और उसे परिष्कृत करना व्यवसायों के लिए महत्वपूर्ण हो जाता है, इसलिए एल्गोरिदम और मॉडल में सुधार के लिए आवश्यक प्रशिक्षण डेटा की भी कमी है।

पूर्वाग्रह को विनियमित करना और कम करना भी उच्च प्राथमिकता है। 

यहीं पर शेप आपके मॉडलों के लिए प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता संबंधी सभी चिंताओं से निपटने में आपकी मदद करने के लिए आता है। नैतिक और विशिष्ट पद्धतियों के साथ, हम आपको आवश्यक प्रारूपों में प्रशिक्षण डेटासेट प्रदान करते हैं।

हमारे बारे में और अधिक जानने के लिए हमारी पेशकशों का अन्वेषण करें। 

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