प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण सेवाएँ और समाधान

कंप्यूटिंग सेटअप, यहां तक ​​​​कि अच्छी तरह से परिभाषित एआई क्षमताओं के साथ, प्रश्नों के पीछे की भावना को मापना मुश्किल होता है। प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की अधिक अनुभवी शाखाओं में से एक है जो आवाज और पाठ्य डेटा को समझने, विश्लेषण करने और प्रतिक्रिया देने के मामले में मशीनों को बेहतर प्रशिक्षित करती है, जिससे प्रतिक्रियाओं के पीछे बुद्धिमान संदर्भ निर्धारण पर ध्यान केंद्रित किया जाता है।

मानव भाषाएँ भिन्नता और अस्पष्टता से ग्रस्त हैं। एनएलपी सेटअप, उपकरण और घटकों का उद्देश्य पाठ को कई भाषाओं में अनुवाद करना, मौखिक आदेशों का सटीक रूप से जवाब देना, भावनाओं का विश्लेषण करना और संस्थाओं को पहचानना है, बशर्ते उन्हें मानव बोलियों के हर पहलू को कवर करते हुए अत्यधिक मात्रा में एनोटेटेड डेटा के साथ प्रशिक्षित किया जा रहा हो।

यदि आप कार्रवाई योग्य एनएलपी उदाहरणों की तलाश कर रहे हैं जो लंबे समय से मौजूद हैं, तो अपने स्मार्टफोन पर पूर्वानुमानित पाठ विश्लेषण उपकरण को एक स्वीकार्य शुरुआती बिंदु के रूप में मानें। अन्य उदाहरणों में वर्चुअल असिस्टेंट शामिल हैं, जिनमें बिक्सबी, सिरी, एलेक्सा, या अधिक, आपके ईमेल प्लेटफ़ॉर्म का स्पैम बॉक्स और Google अनुवाद शामिल हैं।

बहुत विचार-विमर्श करने पर, यह स्पष्ट है कि एनएलपी-संचालित कार्य ज्यादातर कंप्यूटर को अंतर्ग्रहण डेटा के संदर्भ को समझने के लिए आवाज और पाठ डेटा को तोड़ने से संबंधित हैं। इसलिए, एनएलपी का उपयोग पाठ सारांशीकरण, सोशल मीडिया पर भावना विश्लेषण, चैटबॉट्स और वीएएस को बेहतर प्रशिक्षण देने, मशीनी अनुवाद और स्पैम का पता लगाने के लिए किया जाता है, जिसका उपयोग पठनीयता और व्याकरण जांच उपकरण और ईमेल प्लेटफ़ॉर्म द्वारा किया जाता है।

एनएलपी को आगे 5 घटकों में विभाजित किया जा सकता है, भावों और शब्दों के लिए शाब्दिक विश्लेषण, अर्थ के लिए शब्दार्थ विश्लेषण, व्याख्या के लिए व्यावहारिक विश्लेषण, वाक्य संरचना के लिए वाक्यविन्यास विश्लेषण, और जुड़े वाक्यों द्वारा बताए गए वाक्य अर्थ का पता लगाने के लिए प्रवचन एकीकरण।