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एनएलयू (नेचुरल लैंग्वेज अंडरस्टैंडिंग) क्या है?
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नेचुरल लैंग्वेज अंडरस्टैंडिंग (एनएलयू) प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के बड़े विषय के भीतर एक तकनीकी अवधारणा है। एनएलयू वह प्रक्रिया है जो प्राकृतिक, मानव शब्दों को एक फॉर्मेट में अनुवादित करती है जिसे एक कंप्यूटर व्याख्या कर सकता है। मूल रूप से, एक कंप्यूटर भाषा डेटा को संसाधित करने से पहले, उसे डेटा को समझना होगा।
एनएलयू के लिए तकनीकों में सामान्य व्याकरण और व्याकरण नियमों का उपयोग शामिल है ताकि एक कंप्यूटर प्राकृतिक मानव भाषा के अर्थ और संदर्भ को समझ सके। इन तकनीकों का अंतिम लक्ष्य यह है कि एक कंप्यूटर को भाषा की एक “अंतर्निहित” समझ होगी, जो मानव की तरह भाषा लिखने और समझने में सक्षम होगा, बिना शब्दों की परिभाषाओं को लगातार संदर्भित किए।
एनएलयू (नेचुरल लैंग्वेज अंडरस्टैंडिंग) की परिभाषा
कंप्यूटर वैज्ञानिकों और एनएलपी विशेषज्ञों द्वारा कंप्यूटरों को मानव भाषा को समझने में सक्षम बनाने के लिए कई तकनीकों का उपयोग किया जाता है। अधिकांश तकनीकें “व्याकरणिक विश्लेषण” श्रेणी में आती हैं। व्याकरणिक विश्लेषण तकनीकों में शामिल हैं:
- लेम्मेटाइजेशन
- स्टेमिंग
- शब्द विभाजन
- पार्सिंग
- मॉर्फोलॉजिकल विभाजन
- वाक्य तोड़ना
- भाग की बात करना
इन व्याकरणिक विश्लेषण तकनीकों को शब्दों के समूहों पर लागू किया जाता है और इन नियमों का उपयोग अर्थ निकालने का प्रयास किया जाता है। इसके विपरीत, एनएलयू “सेमेंटिक विश्लेषण” तकनीकों का उपयोग करके काम करता है।
सेमेंटिक विश्लेषण कंप्यूटर अल्गोरिदम को पाठ में लागू करता है, जो शब्दों के प्राकृतिक संदर्भ में अर्थ को समझने का प्रयास करता है, नियम-आधारित दृष्टिकोण पर निर्भर नहीं करता है। एक वाक्य की व्याकरणिक सही या गलतता का अर्थ की वैधता से संबंध नहीं है। ऐसे वाक्य हो सकते हैं जो व्याकरणिक रूप से सही हैं लेकिन अर्थहीन हैं, और ऐसे वाक्य जो व्याकरणिक रूप से गलत हैं लेकिन अर्थपूर्ण हैं। शब्दों के सबसे अर्थपूर्ण पहलुओं को अलग करने के लिए, एनएलयू विभिन्न तकनीकों का उपयोग करता है जो शब्दों के समूह के अर्थ को समझने का प्रयास करते हैं जो व्याकरणिक संरचना और नियमों पर कम निर्भर करते हैं।
एनएलयू एक विकसित और बदलता हुआ क्षेत्र है, और इसे एआई की कठिन समस्याओं में से एक माना जाता है। मशीनों को मानव भाषा की समझ प्रदान करने के लिए विभिन्न तकनीकों और उपकरण विकसित किए जा रहे हैं। अधिकांश एनएलयू सिस्टम में कुछ मूलभूत घटक होते हैं। भाषा के लिए एक लेक्सिकन की आवश्यकता होती है, साथ ही पाठ व्याख्या और व्याकरण नियमों के लिए एक पाठ पार्सर की आवश्यकता होती है। सिस्टम को अर्थ की व्याख्या के लिए एक सेमेंटिक सिद्धांत की भी आवश्यकता होती है। भाषा की व्याख्या के लिए विभिन्न सेमेंटिक सिद्धांतों का उपयोग किया जाता है, जैसे कि स्टोकास्टिक सेमेंटिक विश्लेषण या नैव सेमेंटिक्स।
सामान्य एनएलयू तकनीकों में शामिल हैं:
नामित इकाई पहचान वह प्रक्रिया है जिसमें “नामित इकाइयों” को पहचाना जाता है, जो लोग, महत्वपूर्ण स्थानों और चीजों हैं। नामित इकाई पहचान एक पाठ के मूलभूत अवधारणाओं और संदर्भों को अलग करने के लिए काम करती है, नामित इकाइयों की पहचान करती है और उन्हें स्थानों, तारीखों, संगठनों, लोगों, कार्यों आदि जैसी श्रेणियों में रखती है। नामित इकाई पहचान कार्यों को करने के लिए व्याकरण नियमों पर आधारित पर्यवेक्षित मॉडल का उपयोग किया जाता है।
शब्द-अर्थ अस्पष्टता वह प्रक्रिया है जिसमें शब्द के अर्थ का निर्धारण किया जाता है जो शब्द के संदर्भ में दिखाई देता है। शब्द-अर्थ अस्पष्टता अक्सर शब्द को संदर्भित करने के लिए भाग की बात करने वाले का उपयोग करती है। शब्द-अर्थ अस्पष्टता के पर्यवेक्षित तरीकों में समर्थन वेक्टर मशीन और मेमोरी-आधारित सीखने का उपयोग शामिल है। हालांकि, अधिकांश शब्द-अर्थ अस्पष्टता मॉडल अर्ध-पर्यवेक्षित मॉडल होते हैं जो लेबल वाले और लेबल रहित दोनों डेटा का उपयोग करते हैं।
एनएलयू (नेचुरल लैंग्वेज अंडरस्टैंडिंग) के उदाहरण
एनएलयू के सामान्य उदाहरणों में स्वचालित तर्क, स्वचालित टिकट मार्गदर्शन, मशीन अनुवाद और प्रश्न उत्तर शामिल हैं।
स्वचालित तर्क
स्वचालित तर्क एक अनुशासन है जो मशीनों को एक प्रकार का तर्क या तर्क प्रदान करने का लक्ष्य रखता है। यह एक कognitive विज्ञान की शाखा है जो चिकित्सा निदान या गणितीय सिद्धांतों को स्वचालित रूप से हल करने का प्रयास करती है। एनएलयू जानकारी एकत्र करने और विश्लेषण करने में मदद करता है और जानकारी के आधार पर निष्कर्ष निकालता है।
स्वचालित टिकट मार्गदर्शन
एनएलयू अक्सर ग्राहक सेवा कार्यों को स्वचालित करने के लिए उपयोग किया जाता है। जब एक ग्राहक सेवा टिकट उत्पन्न होता है, तो चैटबॉट और अन्य मशीनें ग्राहक की आवश्यकता की मूल प्रकृति को व्याख्या कर सकती हैं और उन्हें सही विभाग में मार्गदर्शन कर सकती हैं। कंपनियों को प्रतिदिन हजारों समर्थन अनुरोध प्राप्त होते हैं, इसलिए एनएलयू अल्गोरिदम टिकटों को प्राथमिकता देने और समर्थन एजेंटों को उन्हें अधिक कुशलता से संभालने में मदद करने में उपयोगी होते हैं।
मशीन अनुवाद
भाषा को एक भाषा से दूसरी भाषा में सटीक रूप से अनुवाद करना मुश्किल है। वास्तव में, मशीन अनुवाद एनएलपी और एनएलयू में सबसे कठिन समस्याओं में से एक है। कई मशीन अनुवाद प्रणालियां भाषाओं के बीच अनुवाद करने के लिए भाषाई नियमों पर निर्भर करती हैं, लेकिन शोधकर्ता अधिक परिष्कृत तरीकों से भाषाओं के बीच अनुवाद करने का प्रयास कर रहे हैं। एनएलयू मशीन अनुवाद लक्ष्य पाठ से जुड़े संदर्भ और सेमेंटिक जानकारी को बनाए रखने के द्वारा अधिक सटीक अनुवाद को सक्षम करने का प्रयास करता है। सबसे सटीक मशीन अनुवाद प्रणालियां भाषाई नियमों के साथ-साथ सेमेंटिक अर्थ को निकालने वाले अल्गोरिदम को जोड़ती हैं।
प्रश्न उत्तर
स्पीच रिकग्निशन एनएलयू तकनीकों का उपयोग करके कंप्यूटरों को प्राकृतिक भाषा में पूछे गए प्रश्नों को समझने देता है। एनएलयू उपयोगकर्ताओं को उनकी प्राकृतिक भाषा में प्रतिक्रिया देने में मदद करता है, बजाय इसके कि उन्हें संभावित उत्तरों की सूची प्रदान की जाए। जब आप एक डिजिटल सहायक से प्रश्न पूछते हैं, तो एनएलयू मशीनों को प्रश्नों को समझने में मदद करता है, सबसे उपयुक्त उत्तरों का चयन करता है जो पहचाने गए इकाइयों और पिछले बयानों के संदर्भ जैसी विशेषताओं के आधार पर होता है।
