के तपाईंले कहिल्यै सिरी वा एलेक्सा जस्ता भर्चुअल सहायकसँग कुरा गर्नुभएको छ र उनीहरूले तपाईंले के भनिरहेका छन् भनी बुझेको देखेर छक्क पर्नुभएको छ? वा के तपाईंले उडान बुक गर्न वा खाना अर्डर गर्न च्याटबोट प्रयोग गर्नुभएको छ र मेसिनले तपाईंलाई के चाहान्छ भनेर कसरी थाहा छ भनेर छक्क परेको छ? यी अनुभवहरू Natural Language Understanding, वा NLU भनिने प्रविधिमा भर पर्छन्।
च्याटबटहरू, भर्चुअल सहायकहरू, र भ्वाइस सहायकहरूको उदयको साथ, प्राकृतिक भाषा बुझ्न मेसिनहरूको आवश्यकता अझ महत्त्वपूर्ण भएको छ। र यहाँ प्राकृतिक भाषा बुझाइ (NLU) खेलमा आउँछ। यस लेखमा, हामी प्राकृतिक भाषा बुझाइ के हो भन्ने बारे गहिरो खोजी गर्नेछौं र यसका केही रोमाञ्चक सम्भावनाहरू अन्वेषण गर्नेछौं।
प्राकृतिक भाषा बुझाइ (NLU) भनेको के हो?
प्राकृतिक भाषा बुझाइ (NLU) को एक उपक्षेत्र हो प्राकृतिक भाषा प्रशोधन (NLP) जसले मानव भाषाको कम्प्युटर समझसँग सम्बन्धित छ। यसले मानव भाषाको प्रशोधनबाट सान्दर्भिक अर्थ निकाल्न समावेश गर्दछ। यो अर्थ अभिप्राय, नामित संस्थाहरू, वा मानव भाषाको अन्य पक्षहरूको रूपमा हुन सक्छ।
NLP ले पाठ भित्रको लिखित सामग्रीलाई जाँच्ने र बुझ्ने लक्ष्य राख्छ, जबकि NLU ले प्राकृतिक भाषा प्रयोग गरी कम्प्युटरसँग कुराकानीमा संलग्न हुन सक्ने क्षमतालाई सक्षम बनाउँछ।
प्राकृतिक भाषा बुझाइ (NLU) ले कसरी काम गर्छ?
NLU ले मेसिन लर्निङ (ML) मोडेलहरू प्रयोग गरेर मानव भाषाको ठूला डाटासेटहरू प्रशोधन गरेर काम गर्छ। यी मोडेलहरूलाई सान्दर्भिक प्रशिक्षण डेटामा प्रशिक्षित गरिन्छ जसले तिनीहरूलाई मानव भाषामा ढाँचाहरू पहिचान गर्न सिक्न मद्दत गर्दछ।
NLU मोडेलहरूको लागि प्रयोग गरिएको प्रशिक्षण डेटामा सामान्यतया मानव भाषाहरूको लेबल गरिएका उदाहरणहरू समावेश हुन्छन्, जस्तै ग्राहक समर्थन टिकटहरू, च्याट लगहरू, वा पाठ्य डेटाका अन्य रूपहरू।
NLU मा पहिलो चरणमा पाठ्य डेटालाई विश्लेषणको लागि तयार पार्न पूर्व-प्रक्रिया समावेश हुन्छ। यसमा टोकनाइजेसन जस्ता कार्यहरू समावेश हुन सक्छन्, जसमा पाठलाई व्यक्तिगत शब्द वा वाक्यांशहरूमा विभाजन गर्न वा भाषणको अंश ट्यागिङ समावेश हुन्छ, जसमा प्रत्येक शब्दलाई यसको व्याकरणीय भूमिकामा लेबल गर्ने समावेश हुन्छ।
प्रिप्रोसेसिङ पछि, NLU मोडेलहरूले पाठबाट अर्थ निकाल्न विभिन्न ML प्रविधिहरू प्रयोग गर्छन्। एउटा साझा दृष्टिकोण भनेको उद्देश्य पहिचान प्रयोग गर्नु हो, जसमा दिइएको पाठ पछाडिको उद्देश्य वा लक्ष्य पहिचान गर्ने समावेश छ। उदाहरणका लागि, एक NLU मोडेलले प्रयोगकर्ताको सन्देश उत्पादन वा सेवाको बारेमा सोधपुछ हो भनेर पहिचान गर्न सक्छ।
कार्यमा रहेको NLU को उदाहरणलाई नजिकबाट हेरौं।
कल्पना गर्नुहोस् कि तपाईंले सिरीलाई नजिकैको कफी पसलमा जाने दिशाहरू सोधिरहनुभएको छ। तपाईंले भन्न सक्नुहुन्छ, "हे सिरी, सबैभन्दा नजिकको कफी पसल कहाँ छ?"
NLU बिना, Siri ले तपाइँका शब्दहरूलाई पूर्व-कार्यक्रमित प्रतिक्रियाहरूसँग मेल खानेछ र कफी पसलमा निर्देशन दिन सक्छ जुन अब व्यवसायमा छैन। तर NLU को साथ, Siri ले तपाईंको शब्दहरू पछाडिको उद्देश्य बुझ्न सक्छ र एक सान्दर्भिक र सही प्रतिक्रिया प्रदान गर्न त्यो बुझाइ प्रयोग गर्न सक्छ। यस लेखले यस प्रविधिले कसरी काम गर्छ र यसका केही रोमाञ्चक सम्भावनाहरू पत्ता लगाउने छ।
प्राकृतिक भाषा बुझ्ने अनुप्रयोगहरू
IVR र सन्देश रूटिङ
अन्तरक्रियात्मक आवाज प्रतिक्रिया (IVR) प्रणालीहरू स्वचालित फोन प्रणालीहरू हुन् जसले पूर्व-रेकर्ड भ्वाइस प्रम्प्टहरू र मेनुहरू मार्फत ग्राहकहरूसँग अन्तरक्रिया गर्दछ। IVR प्रणालीहरूले बोलेका प्रतिक्रियाहरू पहिचान गर्न र कल गर्नेहरूलाई उपयुक्त विभाग वा एजेन्टलाई रुट गर्न NLU प्रयोग गर्दछ।NLU ले IVR प्रणालीहरूलाई प्राकृतिक भाषा इनपुटहरू बुझ्न मद्दत गर्दछ, जसले ग्राहकहरूलाई मेनुहरू मार्फत नेभिगेट गर्नुको सट्टा आफ्ना प्रश्नहरू बोल्न सक्षम पार्छ।
ग्राहक सहयोग केन्द्र
NLU ले ग्राहक समर्थन अनुभवलाई छिटो र थप प्रभावकारी बनाउँदै परिवर्तन गरेको छ। Chatbots र भर्चुअल सहायकहरूले धेरै ग्राहक प्रश्नहरू ह्यान्डल गर्न र 24/7 तत्काल प्रतिक्रियाहरू प्रदान गर्न सक्छन्।प्राकृतिक भाषा प्रशोधन र मेसिन लर्निङ प्रयोग गरेर, च्याटबटहरूले ग्राहकका प्रश्नहरू बुझ्न र सान्दर्भिक जवाफहरू प्रदान गर्न सक्छन्। यस टेक्नोलोजीले च्याटबटहरूलाई ग्राहक अन्तरक्रियाहरूबाट सिक्न, तिनीहरूको प्रतिक्रियाहरू सुधार गर्न सक्षम बनाउँछ।
मेशिन अनुवाद
NLU ले मेशिन अनुवाद (AI को एक शाखा) मा महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छ, जसले कम्प्युटर प्रयोग गरेर एक भाषाबाट अर्को भाषामा पाठ अनुवाद गरिरहेको छ।NLU ले न्यूरल मेसिन ट्रान्सलेसन (NMT) मोडेलहरूको विकासलाई सक्षम पारेर मेसिन अनुवादमा क्रान्तिकारी परिवर्तन गरेको छ।
NMT मोडेलहरूमा NLU आवश्यक छ, किनकि यसले मेसिन अनुवादको गुणस्तर सुधार गर्न मद्दत गर्छ। यसले स्रोत पाठ पछाडिको अर्थ र अभिप्राय बुझ्न मोडेलको क्षमता बढाउँछ।
उदाहरणको लागि, जब प्रयोगकर्ताले जानकारी अनुवाद गर्न शब्दकोश जस्तै स्वचालित भाषा उपकरण प्रयोग गर्दछ, यसले केवल एक-देखि-एक आधारमा शब्दहरू प्रतिस्थापन गर्दछ। अर्कोतर्फ, मेशिन अनुवादको साथ, प्रणालीले शब्दहरूलाई तिनीहरूको उचित सन्दर्भमा जाँच गर्छ, थप सटीक अनुवादको उत्पादनलाई सहज बनाउँछ।
डाटा क्याप्चर
NLU ले सामाजिक मिडिया, इमेलहरू, र ग्राहक प्रतिक्रिया जस्ता असंरचित डेटा स्रोतहरूबाट सान्दर्भिक डाटा क्याप्चर र निकाल्छ।प्राकृतिक भाषा बुझाइ (NLU) मार्फत क्याप्चर गरिएको डाटा विशिष्ट अनुप्रयोग वा प्रयोग केसमा निर्भर गर्दै विभिन्न तरिकामा प्रयोग गरिन्छ। यहाँ केही उदाहरणहरू छन्:
- आशय वर्गीकरण: NLU ले पाठ सन्देश वा स्पोकन आदेश जस्ता प्रयोगकर्ताको इनपुटको पछाडिको उद्देश्य निर्धारण गर्न मद्दत गर्न सक्छ। यो जानकारी त्यसपछि उपयुक्त कार्य वा प्रतिक्रिया ट्रिगर गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ।
- संस्था पहिचान: NLU ले प्रयोगकर्ताको इनपुट भित्रका नाम, मिति, स्थान र अन्य सान्दर्भिक जानकारी जस्ता संस्थाहरू पहिचान गर्न सक्छ। यो जानकारी थप व्यक्तिगत र प्रासंगिक प्रतिक्रियाहरू प्रदान गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ।
- सेन्मेन्ट विश्लेषण: NLU ले प्रयोगकर्ताको इनपुटको भावना वा भावनात्मक टोन निर्धारण गर्न सक्छ, जस्तै यो सकारात्मक, नकारात्मक वा तटस्थ हो। यस जानकारीले ग्राहकको सन्तुष्टि नाप्न, सुधार क्षेत्रहरू पहिचान गर्न, र तदनुसार प्रतिक्रियाहरू तयार गर्न सक्छ।
च्याटबट्स
च्याटबटहरू पाठ वा आवाज मार्फत प्रयोगकर्ताहरूसँग अन्तर्क्रिया गर्न डिजाइन गरिएको हो, सामान्यतया मानव कुराकानी अनुकरण गर्न। प्राकृतिक भाषा समझ (NLU) को एक आवश्यक घटक हो संवादात्मक एआई जसले तिनीहरूलाई मानव-जस्तै रूपमा प्रयोगकर्ता इनपुटलाई बुझ्न र प्रतिक्रिया दिन अनुमति दिन्छ।उदाहरणका लागि, यदि प्रयोगकर्ताले "म पिज्जा अर्डर गर्न चाहन्छु" टाइप गर्छ भने NLU प्रणालीले खाना अर्डर गर्ने प्रयोगकर्ताको उद्देश्य पहिचान गर्न सक्छ र खानाको प्रकार (पिज्जा) र सम्भवतः इच्छित टपिङहरू जस्ता महत्त्वपूर्ण जानकारी निकाल्न सक्छ। च्याटबोटले त्यसपछि पिज्जा प्रकारहरू र टोपिंगहरूका लागि विकल्पहरूको साथ प्रतिक्रिया दिन सक्छ।
भर्चुअल सहायकहरू
भर्चुअल सहायकहरू बौद्धिक सफ्टवेयर एजेन्टहरू हुन् जसले प्राकृतिक भाषा अन्तरक्रिया प्रयोग गरेर व्यक्तिको लागि कार्य वा सेवाहरू गर्दछ। NLU भर्चुअल सहायकहरूको एक महत्वपूर्ण भाग हो जसले तिनीहरूलाई आवाज आदेशहरू बुझ्न र प्रतिक्रिया दिन अनुमति दिन्छ।जब प्रयोगकर्ताले भर्चुअल सहायकसँग कुरा गर्छ, अडियो इनपुट अटोमेटिक स्पीच रिकग्निसन (ASR) प्रविधि मार्फत पाठमा रूपान्तरण हुन्छ। परिणामित पाठलाई विश्लेषणको लागि NLU प्रणालीमा पठाइन्छ।
NLU प्रणाली प्रयोग गर्दछ आशय पहिचान र स्लट भरिने प्रयोगकर्ताको अभिप्राय पहिचान गर्न र मिति, समय, स्थान, र अन्य प्यारामिटरहरू जस्ता महत्त्वपूर्ण जानकारी निकाल्ने प्रविधिहरू। त्यसपछि प्रणालीले उपयुक्त कार्यमा प्रयोगकर्ताको अभिप्राय मिलाउन सक्छ र प्रतिक्रिया उत्पन्न गर्न सक्छ।
उदाहरणका लागि, यदि कुनै प्रयोगकर्ताले "आजको मौसम कस्तो छ?" NLU प्रणालीले मौसमको बारेमा जानकारी प्राप्त गर्न र "आज" प्यारामिटर निकाल्न प्रयोगकर्ताको अभिप्राय पहिचान गर्न सक्छ। भर्चुअल सहायकले प्रयोगकर्ताको स्थानको लागि हालको मौसम अवस्थाहरू प्रदान गर्न सक्छ।
निष्कर्ष
NLU ले व्यवसाय र व्यक्तिहरूका लागि नयाँ सम्भावनाहरू खोलेको छ, उनीहरूलाई मेशिनहरूसँग स्वाभाविक रूपमा अन्तरक्रिया गर्न सक्षम पार्दै। ग्राहक समर्थन देखि डाटा क्याप्चर र मेशिन अनुवाद सम्म, NLU अनुप्रयोगहरूले हाम्रो जीवन र काम गर्ने तरिका परिवर्तन गर्दैछ।
टेक्नोलोजीको प्रगतिको रूपमा, हामी हाम्रो दैनिक जीवनमा सुधार गर्न जारी राख्ने थप परिष्कृत NLU अनुप्रयोगहरू हेर्ने आशा गर्न सक्छौं।
