प्राकृतिक भाषा संसाधन सेवाएं और समाधान

कंप्यूटिंग सेटअप, यहां तक ​​​​कि अच्छी तरह से परिभाषित एआई क्षमताओं के साथ, प्रश्नों के पीछे की भावना को समझना मुश्किल है। नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की अधिक अनुभवी शाखाओं में से एक है जो आवाज और टेक्स्ट डेटा को समझने, विश्लेषण करने और प्रतिक्रिया देने के लिए मशीनों को बेहतर तरीके से प्रशिक्षित करती है, जिससे प्रतिक्रियाओं के पीछे बुद्धिमान संदर्भ निर्धारण पर ध्यान केंद्रित किया जाता है।

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

यदि आप कार्रवाई योग्य एनएलपी उदाहरणों की तलाश करते हैं जो लंबे समय से आसपास हैं, तो अपने स्मार्टफोन पर एक स्वीकार्य प्रारंभिक बिंदु के रूप में भविष्य कहनेवाला पाठ विश्लेषण उपकरण पर विचार करें। अन्य उदाहरणों में वर्चुअल असिस्टेंट शामिल हैं, जिनमें बिक्सबी, सिरी, एलेक्सा, या अधिक, आपके ईमेल प्लेटफॉर्म का स्पैम बॉक्स और Google अनुवाद शामिल हैं।

बहुत विचार-विमर्श करने पर, यह स्पष्ट है कि एनएलपी-संचालित कार्य ज्यादातर आवाज और पाठ डेटा को तोड़ने से संबंधित हैं ताकि कंप्यूटर को अंतर्ग्रहीत डेटा के संदर्भ को समझा जा सके। इसलिए, एनएलपी का सबसे अच्छा उपयोग टेक्स्ट सारांशीकरण, सोशल मीडिया पर भावना विश्लेषण, चैटबॉट और वीए को बेहतर प्रशिक्षण, मशीन अनुवाद और स्पैम का पता लगाने के लिए किया जाता है, जिसका उपयोग पठनीयता और व्याकरण जांच उपकरण और ईमेल प्लेटफॉर्म द्वारा किया जाता है।

एनएलपी को आगे 5 घटकों में विभाजित किया जा सकता है, जिसमें अभिव्यक्तियों और शब्दों के लिए लेक्सिकल विश्लेषण, अर्थ के लिए अर्थपूर्ण विश्लेषण, व्याख्या के लिए व्यावहारिक विश्लेषण, वाक्य संरचना के लिए सिंटेक्स विश्लेषण, और जुड़े वाक्यों द्वारा व्यक्त वाक्य अर्थ का पता लगाने के लिए व्याख्यान एकीकरण शामिल है।