NLP (Natural Language Processing) ဆိုတာဘာလဲ။

သဘာဝဘာသာစကားများထုတ်ယူခြင်း (NLP) ကွန်ပျူတာများသည် လူသားဘာသာစကားကို စီမံဆောင်ရွက်ခြင်း၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုခြင်းနှင့် ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်နိုင်စေသည့် နည်းပညာများနှင့် ကိရိယာများကို လေ့လာခြင်းနှင့် အသုံးချခြင်း ဖြစ်သည်။ NLP သည် ဘာသာရပ်ဆိုင်ရာနယ်ပယ်တစ်ခုဖြစ်ပြီး ၎င်းသည် ဘာသာဗေဒနှင့် ကွန်ပျူတာသိပ္ပံကဲ့သို့သော နယ်ပယ်များတွင် တည်ဆောက်ထားသော နည်းပညာများကို ပေါင်းစပ်ထားသည်။ ဤနည်းပညာများကို Google Assistant နှင့် Amazon's Alexa ကဲ့သို့သော chatbot များနှင့် ဒစ်ဂျစ်တယ်လက်ထောက်များ ဖန်တီးရန်အတွက် AI နှင့် ဖျော်ဖြေပွဲများတွင် အသုံးပြုပါသည်။

Natural Language Processing ၏ နောက်ကွယ်ရှိ ကျိုးကြောင်းဆီလျော်မှု၊ NLP တွင် အသုံးပြုသည့် နည်းပညာအချို့နှင့် NLP အတွက် အသုံးများသည့် ကိစ္စအချို့ကို လေ့လာကြည့်ကြပါစို့။

Natural Language Processing (NLP) ဘာကြောင့် အရေးကြီးတာလဲ။

ကွန်ပြူတာများသည် လူသားဘာသာစကားကို အဓိပ္ပာယ်ပြန်ဆိုနိုင်စေရန်အတွက် ၎င်းတို့ကို ကွန်ပြူတာမှ ကိုင်တွယ်နိုင်သော ပုံစံအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲရမည်ဖြစ်သည်။ သို့သော်၊ စာသားဒေတာကို နံပါတ်အဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲခြင်းကဲ့သို့ ရိုးရှင်းသည်မဟုတ်။ လူ့ဘာသာစကားမှ အဓိပ္ပာယ်ရရှိစေရန်အတွက် စာသားမှတ်တမ်းတစ်ခုအဖြစ် ပေါင်းစပ်ထားသော စာလုံးရာနှင့်ထောင်ပေါင်းများစွာမှ ပုံစံများကို ထုတ်ယူရမည်ဖြစ်သည်။ ဒါက လွယ်တဲ့အလုပ်တော့ မဟုတ်ပါဘူး။ လူ့ဘာသာစကားကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုရာတွင် အသုံးပြုနိုင်သည့် ခက်ခဲပြီး မြန်ဆန်သော စည်းမျဉ်းအနည်းငယ်ရှိသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ တူညီသော စကားလုံးအစုံသည် အကြောင်းအရာပေါ်မူတည်၍ ကွဲပြားသောအရာများကို ဆိုလိုနိုင်သည်။ လူ့ဘာသာစကားသည် ရှုပ်ထွေးပြီး မကြာခဏ မရှင်းလင်းသော အရာတစ်ခုဖြစ်ပြီး ထုတ်ပြန်ချက်တစ်ခုကို ရိုးသားစွာ သို့မဟုတ် ပုတ်ခတ်ပြောဆိုနိုင်သည်။

ဤအရာမျိုးရှိသော်လည်း၊ အကြောင်းအရာတစ်ခုသည် အများကိန်းဖြစ်သည်ကိုဖော်ပြရန်အသုံးပြုသည့် အက္ခရာ “s” ကဲ့သို့သော စကားလုံးများနှင့် ဇာတ်ကောင်များကို ဘာသာပြန်ရာတွင် အသုံးပြုနိုင်သည့် ယေဘုယျလမ်းညွှန်ချက်အချို့ရှိပါသည်။ စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ် အနက်ပြန်ဆိုနိုင်သော အင်္ဂါရပ်များကို ဖန်တီးရန်အတွက် စာသားမှ အဓိပ္ပါယ်ကို ထုတ်ယူရန် ဤယေဘူယျလမ်းညွှန်ချက်များကို အချင်းချင်း ဖျော်ဖြေပွဲများတွင် အသုံးပြုရပါမည်။

Natural Language Processing တွင် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမထားသောဒေတာကိုယူကာ ၎င်းကိုဖွဲ့စည်းပုံဒေတာအဖြစ်သို့ပြောင်းလဲနိုင်သည့် အမျိုးမျိုးသော algorithms များကိုအသုံးပြုခြင်းပါဝင်သည်။ ဤ algorithms များကို မှားယွင်းစွာ အသုံးချပါက၊ ကွန်ပျူတာသည် စာသားမှ မှန်ကန်သော အဓိပ္ပါယ်ကို မကြာခဏ ရယူရန် ပျက်ကွက်သွားလိမ့်မည်။ ဝါကျ၏တိကျသောအဓိပ္ပါယ်ကို မကြာခဏပျောက်ကွယ်သွားသော ဘာသာစကားများကြားတွင် စာသားဘာသာပြန်ဆိုရာတွင် ၎င်းကို မကြာခဏတွေ့နိုင်သည်။ စက်ဘာသာပြန်ဆိုမှုသည် လွန်ခဲ့သည့်နှစ်အနည်းငယ်အတွင်း သိသိသာသာ တိုးတက်ခဲ့သော်လည်း စက်ဘာသာပြန်ဆိုမှု အမှားအယွင်းများ မကြာခဏ ဖြစ်ပွားနေဆဲဖြစ်သည်။

သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်း (NLP) နည်းပညာများ

ဓာတ်ပုံ- WikiMedia Commons မှတဆင့် Tamur၊ အများသူငှာ Domain (https://commons.wikimedia.org/wiki/File:ParseTree.svg)

၏အတော်များများက နည်းစနစ် သဘာဝဘာသာစကား စီမံဆောင်ရွက်ရာတွင် အသုံးပြုသည့် အမျိုးအစား နှစ်ခုအနက် တစ်ခုဖြစ်သည့် အထားအသို သို့မဟုတ် အဓိပ္ပါယ်သတ်မှတ်ချက်များ ထားရှိနိုင်သည်။ Syntax techniques များသည် စကားလုံးများကို စီစဥ်ခြင်းအား ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းသော အရာများဖြစ်ပြီး၊ semantic techniques များသည် စကားလုံးများ၏ အဓိပ္ပါယ်ကို ပါ၀င်သည့် နည်းစနစ်များဖြစ်သည်။

Syntax NLP နည်းပညာများ

syntax ၏ဥပမာများပါဝင်သည်-

• Lemmatization
• Morphological Segmentation
• မိန့်ခွန်း၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းကို တဂ်ခြင်း။
• ဆန်းစစ်ခြင်း
• ဝါကျကြေကွဲခြင်း။
• ရပ်တန့်
• Word Segmentation

Lemmatization ဆိုသည်မှာ စကားလုံးတစ်လုံး၏ မတူညီသော သက်ရောက်မှုများကို ပုံစံတစ်ခုတည်းသို့ ပေါင်းထည့်ခြင်းကို ရည်ညွှန်းသည်။ Lemmatization သည် tenses နှင့် အများကိန်းများကဲ့သို့ အရာများကို ယူဆောင်ပြီး ၎င်းတို့ကို ရိုးရှင်းစေပါသည်၊ ဥပမာ၊ "foet" သည် "foot" ဖြစ်လာနိုင်ပြီး " stripes" သည် "stripe" ဖြစ်သွားနိုင်သည်။ ဤရိုးရှင်းသော စကားလုံးပုံစံသည် စာရွက်စာတမ်းတစ်ခုရှိ စကားလုံးများကို အဓိပ္ပာယ်ပြန်ဆိုရန် အယ်ဂိုရီသမ်တစ်ခုအတွက် ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။

Morphological segmentation သည် စကားလုံးများကို morphemes သို့မဟုတ် စကားလုံးတစ်လုံး၏ အခြေခံယူနစ်များအဖြစ် ပိုင်းခြားခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည်။ ဤယူနစ်များသည် အခမဲ့ကဲ့သို့ အရာများဖြစ်သည်။ ကိုယ် (စကားလုံးများအဖြစ် သီးသန့်ရပ်တည်နိုင်သည်) နှင့် ရှေ့ဆက် သို့မဟုတ် နောက်ဆက်များ။

မိန့်ခွန်းတစ်စိတ်တစ်ပိုင်းကို အမှတ်အသားပြုခြင်း။ ရိုးရှင်းသောအချက်မှာ ထည့်သွင်းစာရွက်စာတမ်းတစ်ခုရှိ စကားလုံးတိုင်းသည် စကားပြော၏ဘယ်အပိုင်းကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည်။

ဆန်းစစ်ခြင်း ဝါကျတစ်ကြောင်းရှိ စကားလုံးအားလုံးကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး ၎င်းတို့၏တရားဝင်သဒ္ဒါအညွှန်းများနှင့် ဆက်စပ်မှု သို့မဟုတ် စကားလုံးအားလုံးအတွက် သဒ္ဒါပိုင်းခြားစိတ်ဖြာမှုပြုလုပ်ခြင်းကို ရည်ညွှန်းသည်။

ဝါကျဖောက်ဖျက်ခြင်း သို့မဟုတ် ဝါကျ နယ်နိမိတ် ပိုင်းခြားခြင်း၊ ဝါကျတစ်ခု၏ အစနှင့်အဆုံး မည်သည့်နေရာတွင် ဆုံးဖြတ်ခြင်းကို ရည်ညွှန်းသည်။

ရပ်တန့် စကားလုံးများ၏ အမြစ်ပုံစံအထိ စကားလုံးများကို လျှော့ချသည့် လုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ချိတ်ဆက်မှု၊ ချိတ်ဆက်မှုနှင့် ချိတ်ဆက်မှုများအားလုံးကို "ချိတ်ဆက်ခြင်း" မှ အရင်းခံမည်ဖြစ်သည်။

Word Segmentation စာလုံးအကြီးအသေးများကို ယူနစ်ငယ်များအဖြစ် ခွဲခြမ်းခြင်း လုပ်ငန်းစဉ်သည် စကားလုံးများ သို့မဟုတ် အရင်းအနှီးပြုထားသော ယူနစ်များ ဖြစ်နိုင်သည်။

Semantic NLP နည်းပညာများ

Semantic NLP နည်းစနစ်များတွင် ကဲ့သို့သော နည်းစနစ်များ ပါဝင်သည်-

• Entity အသိအမှတ်ပြု Named
• သဘာဝဘာသာစကားမျိုးဆက်
• Word-Sense ကွဲလွဲမှု

အမည်ပေးထားသော entity ကို အသိအမှတ်ပြုခြင်း။ မတူညီသော ကြိုတင်သတ်မှတ်အုပ်စုများစွာထဲမှ တစ်ခုသို့ ထည့်နိုင်သော အချို့သော စာသားအပိုင်းများကို တဂ်ထိုးခြင်း ပါဝင်သည်။ ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော အမျိုးအစားများတွင် ရက်စွဲများ၊ မြို့များ၊ နေရာများ၊ ကုမ္ပဏီများနှင့် လူပုဂ္ဂိုလ်များကဲ့သို့သော အရာများ ပါဝင်သည်။

သဘာဝဘာသာစကားမျိုးဆက် ဒေတာဘေ့စ်များကို သဘာဝဘာသာစကားအဖြစ် အသွင်ပြောင်းရန်အတွက် ဒေတာဘေ့စ်များကို အသုံးပြုသည့် လုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အပူချိန်နှင့် လေတိုက်နှုန်းကဲ့သို့ ရာသီဥတုဆိုင်ရာ စာရင်းအင်းများကို သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် အကျဉ်းချုံးနိုင်သည်။

Word-sense disambiguation သည် စကားလုံးများပေါ်လာသည့်အကြောင်းအရာအပေါ်အခြေခံ၍ စာသားတစ်ခုအတွင်း စကားလုံးများကို အဓိပ္ပာယ်သတ်မှတ်ပေးခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည်။

NLP အတွက် Deep Learning Models

ပုံမှန် multilayer perceptron များသည် သတင်းအချက်အလက်၏ အစီအစဥ်သည် အရေးကြီးသည့်နေရာတွင် ဆင့်ကဲဒေတာ၏ အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုချက်ကို ကိုင်တွယ်နိုင်စွမ်းမရှိပေ။ ဆင့်ကဲဒေတာအတွက် အမှာစာ၏အရေးပါမှုကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရန်အတွက်၊ လေ့ကျင့်ရေးတွင် ယခင်အချိန်များမှ အချက်အလက်များကို ထိန်းသိမ်းပေးသည့် အာရုံကြောကွန်ရက်အမျိုးအစားကို အသုံးပြုပါသည်။

ထပ်တလဲလဲ Neural Networks အာရုံကြောကွန်ရက် အမျိုးအစားများဖြစ်သည်။ ယခင်အချိန်အဆင့်များမှ ဒေတာကို လှည့်ပတ်ပါ။လက်ရှိအချိန်အဆင့်၏ အလေးချိန်များကို တွက်ချက်ရာတွင် ၎င်းတို့ကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားပါ။ အခြေခံအားဖြင့်၊ RNN တွင် forward လေ့ကျင့်ရေးဖြတ်သန်းစဉ်အတွင်း အသုံးပြုသည့် ဘောင်သုံးခုရှိသည်- ယခင် Hidden State ကိုအခြေခံသည့် matrix၊ Current Input ကိုအခြေခံသည့် matrix နှင့် hidden state နှင့် output အကြားရှိ matrix တစ်ခုတို့ဖြစ်သည်။ RNN များသည် ယခင်အချိန်အဆင့်များမှ အချက်အလက်များကို ထည့်သွင်းနိုင်သောကြောင့်၊ စကားလုံးတစ်လုံး၏အဓိပ္ပာယ်ကို ပြန်ဆိုသောအခါတွင် ဝါကျအတွင်းရှိ အစောပိုင်းစကားလုံးများကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်းဖြင့် သက်ဆိုင်ရာပုံစံများကို စာသားဒေတာမှ ထုတ်ယူနိုင်သည်။

စာသားဒေတာကို လုပ်ဆောင်ရာတွင် အသုံးပြုသည့် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှု တည်ဆောက်မှုပုံစံ နောက်တစ်မျိုးမှာ ဖြစ်သည်။ Long-Term Memory (LSTM) ကွန်ရက်. LSTM ကွန်ရက်များသည် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံရှိ RNN များနှင့် ဆင်တူသော်လည်း ၎င်းတို့၏ ဗိသုကာလက်ရာများတွင် ကွဲပြားမှုများကြောင့် ၎င်းတို့သည် RNN များထက် ပိုကောင်းအောင် လုပ်ဆောင်လေ့ရှိပါသည်။ ၎င်းတို့သည် RNN ဟုခေါ်သော ပြဿနာကို ရှောင်ရှားကြသည်။ ပေါက်ကွဲနေသော gradient ပြဿနာ။

ဤနက်ရှိုင်းသော အာရုံကြောကွန်ရက်များသည် တစ်ယူနစ်လမ်းကြောင်း သို့မဟုတ် နှစ်လမ်းညွန် ဖြစ်နိုင်သည်။ Bi-directional networks များသည် လက်ရှိစကားလုံး၏ရှေ့ရောက်သောစကားလုံးများကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားရုံသာမက ၎င်းနောက်မှပါလာသောစကားလုံးများကိုပါ ထည့်သွင်းတွက်ချက်နိုင်သည်။ ၎င်းသည် ပိုမိုတိကျမှုကို ဖြစ်စေသော်လည်း၊ ၎င်းသည် တွက်ချက်မှုအရ ပို၍စျေးကြီးသည်။

သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်း (NLP) အတွက် Cases ကိုသုံးပါ

ဓာတ်ပုံ- mohammed_hassan via Pixabay၊ Pixabay လိုင်စင် (https://pixabay.com/illustrations/chatbot-chat-application-artificial-3589528/)

Natural Language Processing တွင် လူသားဘာသာစကားများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် ခြယ်လှယ်ခြင်းတို့ ပါဝင်သောကြောင့်၊ ၎င်းတွင် မယုံနိုင်လောက်အောင် ကျယ်ပြန့်သော အသုံးချမှုများရှိသည်။ NLP အတွက် ဖြစ်နိုင်သော အပလီကေးရှင်းများတွင် chatbots၊ ဒစ်ဂျစ်တယ်လက်ထောက်များ၊ ခံစားချက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ စာရွက်စာတမ်းအဖွဲ့အစည်း၊ အရည်အချင်းပြည့်မီသော စုဆောင်းမှုနှင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတို့ ပါဝင်သည်။

Amazon ၏ Alexa နှင့် Google Assistant ကဲ့သို့သော Chatbot များနှင့် ဒစ်ဂျစ်တယ်လက်ထောက်များသည် NLP ကိုအသုံးပြုသည့် အသံမှတ်မိခြင်းနှင့် ပေါင်းစပ်မှုပလပ်ဖောင်းများ၏ နမူနာများဖြစ်သည်။ ဤဒစ်ဂျစ်တယ်လက်ထောက်များသည် လူများကို အလုပ်များစွာဖြင့် ကူညီပေးကြပြီး ၎င်းတို့၏ သိမှုဆိုင်ရာလုပ်ဆောင်စရာအချို့ကို အခြားစက်ပစ္စည်းတစ်ခုသို့ လွှင့်ပစ်ကာ အခြားအရေးကြီးသောအရာများအတွက် ၎င်းတို့၏ ဦးနှောက်စွမ်းအားအချို့ကို လွတ်ကင်းစေသည်။ အလုပ်များသောမနက်ခင်းတွင် ဘဏ်သို့ အကောင်းဆုံးလမ်းကြောင်းကို ရှာဖွေမည့်အစား၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ ဒစ်ဂျစ်တယ်လက်ထောက်ကို ၎င်းကို လုပ်ပေးနိုင်သည်။

စိတ်ဓါတ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ ဘာသာစကားအသုံးပြုမှုဖြင့် ပြောဆိုဆက်ဆံသည့်အတိုင်း လူတို့၏ တုံ့ပြန်မှုနှင့် ခံစားချက်များကို လေ့လာရန် NLP နည်းစနစ်ကို အသုံးပြုခြင်းဖြစ်သည်။ ကုန်ပစ္စည်းတစ်ခု၏သုံးသပ်ချက်သည် ကောင်းသည်ဖြစ်စေ ဆိုးသည်ဖြစ်စေ အနက်ပြန်ဆိုခြင်းကဲ့သို့ ထုတ်ပြန်ချက်တစ်ခု၏ ခံစားချက်ကို ဖမ်းယူခြင်းသည် ကုမ္ပဏီများအား ၎င်းတို့၏ထုတ်ကုန်ကို မည်သို့လက်ခံရရှိပုံနှင့်ပတ်သက်၍ ကြီးမားသောအချက်အလက်များကို ပေးနိုင်ပါသည်။

စာသားစာရွက်စာတမ်းများကို အလိုအလျောက်စုစည်းခြင်းသည် NLP ၏ အခြားအပလီကေးရှင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ Google နှင့် Yahoo ကဲ့သို့သော ကုမ္ပဏီများသည် အီးမေးလ်စာရွက်စာတမ်းများကို အမျိုးအစားခွဲရန် NLP အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးပြုပြီး ၎င်းတို့ကို “လူမှုရေးဆိုင်ရာ” သို့မဟုတ် “ပရိုမိုးရှင်းများ” ကဲ့သို့သော သင့်လျော်သောပုံးများတွင် ထည့်ထားသည်။ သူတို့လည်း ဒီနည်းတွေကို သုံးတယ်။ spam ကိုခွဲခြားသတ်မှတ်ပါ။ သင့်ဝင်စာပုံးသို့ မရောက်ရှိစေရန် တားဆီးပါ။

အဖွဲ့များသည် သက်ဆိုင်ရာကျွမ်းကျင်မှုပေါ်မူတည်၍ ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော အလုပ်ခန့်ထားမှုများကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်ရန် NLP နည်းစနစ်များကို တီထွင်အသုံးပြုလျက်ရှိသည်။ အလုပ်ခန့်မန်နေဂျာများသည် လျှောက်ထားသူများစာရင်းကို စီရန်ကူညီရန် NLP နည်းစနစ်များကို အသုံးပြုကြသည်။

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု မြှင့်တင်ရန်အတွက် NLP နည်းစနစ်များကိုလည်း အသုံးပြုလျက်ရှိသည်။ NLP ကို ​​ရောဂါရှာဖွေတွေ့ရှိမှု တိုးတက်စေရန်အတွက် အသုံးပြုနိုင်သည်။ ကျန်းမာရေးမှတ်တမ်းများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်ပြီး ရောဂါလက္ခဏာများကို NLP algorithms မှ ထုတ်ယူနိုင်သည်၊ ထို့နောက် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော ရောဂါရှာဖွေမှုများကို အကြံပြုရန်အတွက် အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဤဥပမာတစ်ခုသည် ကျန်းမာရေးမှတ်တမ်းများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး ရောဂါများနှင့် ကုသမှုများကို ထုတ်ယူသည့် Amazon ၏ Comprehend Medical platform ဖြစ်သည်။ NLP ၏ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဆိုင်ရာ အသုံးချပရိုဂရမ်များသည် စိတ်ကျန်းမာရေးအတွက်လည်း အကျုံးဝင်ပါသည်။ အက်ပ်များရှိသည်။ WoeBo လိုမျိုးt၊ သိမှုဆိုင်ရာ အပြုအမူကုထုံးတွင် အခြေခံ၍ စိုးရိမ်ပူပန်မှု စီမံခန့်ခွဲရေး နည်းစနစ်အမျိုးမျိုးဖြင့် သုံးစွဲသူများကို ဆွေးနွေးပေးသည်။