Natural Language Processing के लिए पाँच प्रमुख अनुप्रयोग

 प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के लिए पाँच प्रमुख अनुप्रयोग

Five Key Applications for Natural Language Processing

इसके सबसे बुनियादी अर्थ में, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण को एक मशीन की क्षमता के रूप में परिभाषित किया जा सकता है जो कुछ कहा जाता है, प्राप्त जानकारी की संरचना, एक उपयुक्त प्रतिक्रिया निर्धारित करता है, और फिर आवश्यकतानुसार प्रतिक्रिया करता है। अक्सर एनएलपी के रूप में संक्षिप्त, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण कंप्यूटिंग विज्ञान और प्रोग्रामिंग के सबसे आवश्यक तत्वों में से एक रहा है जो 1950 के दशक के शुरुआती दिनों में वापस डेटिंग कर रहा था।

लेकिन आज प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के लिए आवेदन क्या हैं? जाहिर है, पिछले सत्तर साल ने सपनों और काल्पनिक चीजों से लेकर घरेलू उपयोग तक का क्षेत्र बदल दिया है जो हम सभी के लिए परिचित हैं। Google अनुवाद, आवाज सहायक, भाषा सीखने के कार्यक्रम - सभी एनएलपी के आधुनिक अनुप्रयोग हैं जिन्हें दुनिया भर में घरों में विस्तारित किया गया है।

हालाँकि, ये उपयोग एनएलपी के कई व्यापक उपयोगों का एक नमूना हैं जो विभिन्न प्रकार के तकनीकी क्षेत्रों और बाजार के क्षेत्रों में उभरना जारी रखते हैं। यह मार्गदर्शिका प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के मूल इतिहास और विकास का पता लगाएगी और फिर उन पांच प्रमुख क्षेत्रों की समीक्षा करेगी जहां एनएलपी और इसकी क्षमता विशेष रूप से रोमांचक और महत्वपूर्ण हैं।

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण क्या है? यह कहां से आया?

What is Natural Language Processing? Where Did it Come From?

प्रसिद्ध ब्रिटिश गणितज्ञ एलन ट्यूरिंग ने अपने लैंडमार्क 1950 के लेख "कम्प्यूटिंग मशीनरी एंड इंटेलिजेंस" में, पहली बार मशीन की बुद्धिमत्ता को "सीखने" की क्षमता के माध्यम से मापने का विचार प्रस्तावित किया था। उनकी विधि, जिसे ट्यूरिंग टेस्ट के नाम से जाना जाता है, विभिन्न प्रकार के कारकों के माध्यम से मशीन इंटेलिजेंस को मापने और विकसित करने के लिए प्रोग्रामर के लिए मैट्रिक्स का एक सेट प्रदान करता है।

1980 के दशक तक, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण बहुत धीरे-धीरे विकसित हुआ, क्योंकि शोधकर्ताओं ने बाधा उत्पन्न करने के बाद (तकनीकी और कार्यात्मक दोनों) बाधाओं का सामना करना पड़ा, जो कि ऊपर सूचीबद्ध एनएलपी के सभी मूल चरणों को पूरा करने में सक्षम मशीनों को बनाने में सक्षम थे। जैसा कि शोधकर्ताओं ने निश्चित, "निर्णय-पेड़" प्रोग्रामिंग नियमों से दूर जाना शुरू कर दिया और संभाव्य निर्णय लेने की ओर अग्रसर हुआ, आज की आवाज सहायकों और "बात करने और सुनने की मशीनों" की अन्य अभिव्यक्तियों के लिए आगे बढ़ रहा है।

हाल ही में, गहन सीखने और तंत्रिका-नेटवर्क के तरीकों में पिछले एक दशक की प्रगति ने मशीनों को उच्च-स्तरीय भाषा मॉडलिंग, पार्सिंग और भविष्य कहनेवाला क्षमताओं को प्राप्त करने के लिए (अपने पूर्ववर्तियों की तुलना में अधिक कंप्यूटिंग शक्ति के साथ) की अनुमति दी है। इन नवाचारों के कारण, आने वाले वर्षों में एनएलपी के लिए आवेदन पहले की तुलना में काफी व्यापक हैं।

तो आने वाले वर्षों में प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के लिए मुख्य अनुप्रयोग क्या हैं? यहां पांच ऐसे क्षेत्र हैं जिन पर ज्यादातर उद्योग विशेषज्ञ और शोधकर्ता ध्यान केंद्रित कर रहे हैं।

वाक् पहचान

Speech Recognition

सिरी से कोरटाना तक "ओके गूगल", वॉयस असिस्टेंट कुछ ही वर्षों में विज्ञान कथा सपने से लेकर रोजमर्रा की जिंदगी का एक नियमित हिस्सा बन गए हैं। हालांकि, वॉयस असिस्टेंट का उपयोग करने वाला कोई भी व्यक्ति अक्सर यह जानता है कि जब वे सिद्धांत रूप में अच्छी तरह से काम करते हैं, तब भी महत्वपूर्ण सीमाएं होती हैं जो इन तकनीकों को वास्तव में व्यापक "आभासी सहायक" होने से रोकती हैं जिन्हें वे के रूप में विपणन किया जाता है।

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के संदर्भ में, भाषण मान्यता बड़े पैमाने पर प्रभाव के मामले में विकास का सबसे रोमांचक क्षेत्र है। मशीनों के लिए सरल कमांडों को पहचानने और संबद्ध कार्यों को करने और वास्तव में अधिक वास्तविक, मानव की तरह प्रतिक्रिया विकसित करने से परे जाने के लिए तरीकों और रूपरेखाओं का विकास करना, फोकस का अगला सीमांत है।

इस क्षेत्र में क्षमता बस अनुस्मारक की स्थापना, खरीदारी की सूची में आइटम जोड़ने, या प्रकाश और एयर कंडीशनिंग को नियंत्रित करने से परे चला जाता है। बेहतर आवाज सहायक, वास्तविक समय में सलाह या "कोच" दे सकते हैं, एक गाइड के रूप में सेवा कर सकते हैं, शहर में घूमते हुए या देश भर में ड्राइविंग कर सकते हैं, और अपने कमांड को केवल डिवाइस के मालिक से परे उपयोगकर्ताओं की एक विस्तृत सरणी में सक्रिय रूप से याद और व्यक्तिगत कर सकते हैं। । हालांकि कुछ लोग अभी भी मानव जैसी आवाज सहायकों से सावधान हैं, जो वाक् पहचान तकनीक, निरंतर उन्नति पर निर्भर हैं और इन उपकरणों के "मानवीकरण" अपनाने से तेजी से विकास हो सकता है और इस प्रकार, इन प्रौद्योगिकियों को बेचने के आसपास कंपनियों को काफी अधिक राजस्व मिलता है।

भावनाओं का विश्लेषण

Sentiment Analysis

भावना विश्लेषण (जिसे माइनिंग माइनिंग या इमोशन एआई के रूप में भी जाना जाता है) केवल पढ़ने और समझने की भाषा में सक्षम मशीनों को विकसित करने के लिए तकनीकी शब्द है, लेकिन इसके पीछे सूक्ष्मता और छिपे हुए अर्थों की व्याख्या करना भी है। इस विश्लेषण का कार्य पाठ में व्यक्तिपरक जानकारी की पहचान करना है। सादे शब्दों में, यह एक मशीन के बीच अंतर है जो केवल किसी कंपनी की उपयोगकर्ता की समीक्षा और मशीन समझ की बारीकियों (जैसे व्यंग्य, या विडंबना) को पढ़ता है जो समीक्षा में निहित है।

यह क्षेत्र आने वाले वर्षों में इतना महत्वपूर्ण क्यों है? वस्तुओं और सेवाओं के प्रति उपयोगकर्ता के दृष्टिकोण और इच्छाओं के लिए बेहतर समझ पाने की तलाश में कंपनियों और संगठनों के लिए, सटीक रूप से व्याख्या करना भविष्य के संचालन और ग्राहक सेवा में सुधार के लिए सैकड़ों समीक्षाओं से डेटा को वास्तव में मेरा एकमात्र तरीका है। वास्तव में कुशल भावना विश्लेषण प्राप्त करने के पीछे की चुनौती केवल मशीन सीखने का मुद्दा नहीं है - यह मशीनों को एक ऐसी प्रक्रिया सिखाने की भी कोशिश कर रहा है जो वास्तविक मनुष्यों के साथ संघर्ष करता है।

जैसे-जैसे सोशल मीडिया का विस्फोट हुआ और अधिक लोग अलग-अलग खातों के माध्यम से अपना "कंटेंट प्लेटफ़ॉर्म" बनाते हैं, ग्राहक राय (सर्वेक्षण, चुनाव, प्रश्नावली) इकट्ठा करने के पुराने तरीके कम विश्वसनीय हो गए हैं। हालांकि, लोग स्वेच्छा से सोशल नेटवर्क पर अपनी राय साझा करते हैं कि वे राजनीतिक दुनिया में जो कुछ भी खाते हैं उससे क्या खाते हैं। सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म के माध्यम से सुलभ ग्राहक जानकारी के घातीय विकास के लाभों का एहसास करने के लिए, उपयोगकर्ता द्वारा पेश की गई जानकारी को भावना विश्लेषण में निरंतर सुधार की आवश्यकता है।

पाठ लेबलिंग और स्वचालित सारांश

Text Labelling and Automatic Summarization 

जबकि अधिकांश इंटरनेट उपयोगकर्ताओं को आसानी से सुलभ और उपलब्ध तकनीकी उपयोग के रूप में उपलब्ध जानकारी के विस्तार की मात्रा का लाभ सर्वव्यापी हो जाता है, इस वृद्धि का एक नकारात्मक पहलू है। उपयोगी और प्रासंगिक लेखों, शोध, अध्ययनों और स्रोतों तक पहुंच को वर्तमान सीमाओं द्वारा बाधित किया जा सकता है (उदाहरण के लिए, Google एल्गोरिदम जो उपयोगिता की भविष्यवाणी करने का प्रयास करते हैं, वह कुछ ऐसा छोड़ सकते हैं जो उपयोगकर्ता चाहते हैं लेकिन विशेष रूप से खोज नहीं करते हैं)।

यही कारण है कि पाठ लेबलिंग और स्वचालित सारांश में आते हैं। लंबे और जटिल लेख (उदाहरण के लिए अकादमिक पत्रिकाओं में अध्ययन) की तरह मशीनों को "पढ़ने" के लिए शिक्षण द्वारा, मानव उपयोगकर्ता सार या सारांश के माध्यम से छाँटने में सक्षम होंगे जो जानकारी के विस्तार को कम कर सकते हैं अधिक आसानी से हल किए गए प्रारूप के लिए उपलब्ध है। इसके लाभ बहुत अधिक हैं - तेजी से अनुसंधान, स्रोतों और लेखकों की आसान पशुचिकित्सा, उच्च जोखिम वाली स्थिति में आवश्यक जानकारी को जल्दी से याद करना, और उच्च शिक्षा में असीम संभावनाएं इसके कुछ उदाहरण हैं।

इस समय, वास्तव में प्रभावी पाठ लेबलिंग और स्वचालित संक्षेप को साकार करने की सीमाएं प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के अन्य क्षेत्रों में समान हैं - मशीनें सिर्फ बारीकियों, भावना या अन्य सूक्ष्म कारकों को पहचानने के लिए पर्याप्त नहीं हैं जो गलत हो सकती हैं। और सूचना का गलत वर्गीकरण। जब तक ये समस्याएं ठीक नहीं हो जातीं, तब तक क्षेत्र आशाजनक बने रहते हैं लेकिन फिर भी विश्वसनीयता और प्रभावकारिता में सीमित रहते हैं।

भाषा का अनुवाद

Language Translation

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के एक और विज्ञान कथा-एस्के वर्टिकल में भाषाओं के बीच कुशल, तत्काल अनुवाद के लिए मशीनों का उपयोग करने की क्षमता पर ध्यान केंद्रित किया गया है (दोनों बोली और पाठ / संख्यात्मक)। इस बारे में कुछ स्पष्ट, स्पष्ट निर्णय हैं - वास्तविक समय में दुनिया में किसी के साथ बात करने की क्षमता, अनुवाद के साथ आपके कान में सही वितरित होने के नाते, क्योंकि बातचीत सबसे स्पष्ट होती है। लेकिन उन्नत भाषा अनुवाद भी एक प्रोग्रामिंग भाषा से दूसरे में वेब एप्लिकेशन की संरचना को जल्दी से स्थानांतरित करने की क्षमता प्रदान करता है, जैसे पाइथन से रूबी में स्विच करना।

तो निकट अवधि में इस तकनीक के बढ़ने के लिए संभावित झूठ कहाँ है? कई उद्योग विशेषज्ञ निवेशकों को जटिल अनुवाद करने वाले मॉडल, उपकरण में फंडिंग अनुसंधान की ओर इशारा कर रहे हैं जो इस तथ्य के बाद केवल भाषण और अनुवाद को पहचानने से परे हैं, लेकिन इसमें भविष्य कहनेवाला घटक हो सकता है और पर्यावरण से संकेत और स्पीकर के अनुवाद के बारे में अन्य जानकारी हो सकती है।

उपयोगकर्ता-सामना करने वाले पक्ष में, उन्नत एनएलपी-संचालित अनुवाद को शामिल करने वाली कंपनियां न केवल उपयोगकर्ताओं (राष्ट्रीयता या भाषा की परवाह किए बिना) के बहुत व्यापक सरणी में अपनी सेवाओं का विस्तार कर सकती हैं, बल्कि अपने ग्राहक सेवा और उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर और मानवीय बना सकती हैं।

मशीन लर्निंग के माध्यम से सवाल जवाब

Question Answering via Machine Learning

चैटबॉट्स और अन्य स्वचालित सहायकों के प्रसार के माध्यम से सबसे पहचानने योग्य, सवाल का जवाब देना अभी तक प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का एक और क्षेत्र है जो कई व्यक्तियों ने पहले से ही अलग-अलग उपयोगिता और हताशा की डिग्री का अनुभव किया है। मशीन द्वारा संचालित प्रश्न का उत्तर वास्तव में एनएलपी के पुराने पहलुओं में से एक है - व्यापक इंटरनेट उपयोग के शुरुआती दिनों से ही ग्राहक सेवा और संचार के लिए चैटबॉट और स्वचालित उत्तर का उपयोग किया जाता है।

कंपनियों और संगठनों के लिए इन तकनीकों का लाभ बहुत अधिक है - स्टाफ की लागत में कटौती और ग्राहक सेवा को स्वचालित करने से लेकर, इंस्टॉलेशन या अन्य प्रक्रियाओं के माध्यम से लोगों की मदद करने के लिए डिजिटल कोच या सहायक के रूप में मशीनों का उपयोग करने के लिए, स्वचालित प्रश्न-उत्तर देना एक उत्तरदायी प्रदान करता है। स्टाफिंग या अनुभव की कमी को हल करने और ग्राहकों को यह सुनिश्चित करने के लिए व्यापक विकल्प कि उन्हें जब भी यात्रा की आवश्यकता होती है, वे सहायता और जानकारी प्राप्त करते हैं।

हालाँकि, डिजिटल वर्कफोर्स और सपोर्ट सिस्टम की वास्तविक विज्ञान कथा छवि की ओर बढ़ने के लिए अभी भी इस क्षेत्र में कुछ किया जाना बाकी है। Chatbots में अभी तक प्रदान की जा रही जानकारी से अलग ग्राहकों में अंतर को पहचानने की क्षमता नहीं है, जिसका अर्थ यह है कि पृष्ठभूमि की जानकारी की अपर्याप्त मात्रा प्रदान करने पर तकनीक को सीमित किया जा सकता है। इसी तरह, चैटबोट्स ने बड़े पैमाने पर "निर्णय-पेड़" मॉडल पर कार्य किया है जिसने उन्हें पहले स्थान पर मौजूद रहने की अनुमति दी है। तंत्रिका नेटवर्क और गहन सीखने के आसपास और अधिक नवाचारों के लिए इन उपकरणों को अपने लिए "सोचने" के लिए और अधिक स्पष्ट रूप से ग्राहकों और उपयोगकर्ताओं के लिए एक अधिक व्यक्तिगत अनुभव प्रदान करने की आवश्यकता है।

पाठ से भाषण (और भाषण से पाठ)

Text-to-Speech (and Speech-to-Text)

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के लिए रोमांचक अनुप्रयोगों का एक अन्य क्षेत्र टॉक-टू-टेक्स्ट कार्यक्षमता है। हम अक्सर ऐसे कार्यक्रमों के बारे में सोचते हैं, जो इसे स्पष्ट उदाहरण के रूप में श्रुतलेख और भाषण कमांड के लिए अनुमति देते हैं, लेकिन यह वर्तमान सीमाओं का एक परिणाम है।

अधिक रोमांचक शिक्षा, पुनर्वास और कार्यस्थल के वातावरण में उन्नत टेक्स्ट-टू-स्पीच टूल की क्षमता होगी। पढ़ने और प्रसंस्करण के मुद्दों के साथ छात्रों की सहायता करने से, उन व्यक्तियों को अनुमति देने के लिए जो शारीरिक दुर्घटनाओं के कारण आसानी से संवाद करने की क्षमता खो देते हैं, उन्नत टेक्स्ट-टू-स्पीच टूल व्यक्तियों को काम करने, रहने और जानकारी को आसानी से संसाधित करने की अनुमति देता है। नुकसान के बिना।

इस क्षेत्र में विकास बड़े पैमाने पर अन्य क्षेत्रों में पहले से ही सूचीबद्ध कारकों से बाधित है, साथ ही साथ बिना किसी त्रुटि के पाठ प्रारूप में स्पष्ट रूप से बोले गए शब्द और ऑडियो फ़ाइलों के अनुवाद की अतिरिक्त सीमाएं हैं। जैसा कि किसी ने भी अब अपने फोन पर वॉयस-टू-टेक्स्ट का इस्तेमाल किया है, वह जानता है कि संवेदनशील संचार या जरूरतों के लिए अनुवाद और संचार की सटीकता की गारंटी देने के लिए मशीनें अभी तक अच्छी नहीं हैं। इन उपकरणों को सुधारने में निरंतर नवाचार प्रौद्योगिकी के संभावित लाभों को पूरी तरह से महसूस करने के लिए महत्वपूर्ण है।

निष्कर्ष

Conclusion

जबकि प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण विज्ञान कथा के दायरे से काफी हद तक वास्तविकता में बदल गया है, अभी भी महत्वपूर्ण तकनीकी और सामाजिक बाधाएं हैं जो इसके व्यापक उपयोग को रोकती हैं, और बड़ी आबादी से इसके लाभों का आनंद ले रही हैं। तकनीकी बाधाओं के अलावा, कुशल प्रोग्रामर और विशेषज्ञों की एक महत्वपूर्ण कमी का मतलब है कि शीर्ष कंपनियां अक्सर प्रतिभा से वंचित होती हैं और जितनी जल्दी वे चाहते हैं उतनी जल्दी नवाचार करने में सक्षम नहीं होती हैं।

समग्र रूप से क्षेत्र में आगे बढ़ने के लिए, सरकारों और निजी संगठनों को क्षेत्र में निवेश को जारी रखने और भविष्य के विकास के वित्तपोषण और पहलों के साथ आशाजनक विचारों को पुरस्कृत करने की आवश्यकता है। इसी तरह, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के अधिक उन्नत क्षेत्रों में जाने से पहले कोडिंग की मूल बातें सीखना शुरू करने के साथ, प्रतिभा का एक बड़ा पूल विकसित किया जाना चाहिए। एनएलपी के लिए भविष्य उज्ज्वल है, लेकिन उस भविष्य को महसूस करने के लिए वर्तमान में महत्वपूर्ण कार्यों की आवश्यकता है।