ChatGPT, Siri र Alexa जस्ता शक्तिशाली एपहरूको विकाससँगै आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स र यसका एप्लिकेसनहरूले प्रयोगकर्ताहरूलाई सुविधा र आरामको संसार ल्याउँदैछ। यद्यपि अधिकांश प्राविधिक उत्साहीहरू यी अनुप्रयोगहरूलाई फिर्ता गर्ने प्रविधिहरू बारे जान्न उत्सुक छन्, तिनीहरू प्रायः एउटा प्रविधिलाई अर्कोसँग भ्रमित गर्छन्।
NLP, NLU, र NLG सबै AI को क्षेत्र अन्तर्गत आउँछन् र विभिन्न AI अनुप्रयोगहरू विकास गर्न प्रयोग गरिन्छ। यद्यपि, ती सबै तीन अलग छन् र तिनीहरूको उद्देश्य छ। हामीलाई तिनीहरूको बारेमा थप गहिराइमा जान्नुहोस् र ब्लगमा प्रत्येक प्रविधि र यसको अनुप्रयोगको बारेमा जान्नुहोस्।
NLP, NLU, र NLG के हो?
NLP (प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण)
थप विस्तृत रूपमा बुझ्नको लागि, NLP ले विभिन्न भाषाहरू र अनुप्रयोगहरू संयोजन गर्दछ, जस्तै कम्प्युटेसनल भाषाविज्ञान, मेसिन लर्निङ, मानव भाषाहरूको नियम-आधारित मोडेलिङ, र गहिरो शिक्षा मोडेलहरू।
जब यी सबै मोडेलहरू सँगै प्रशोधन गरिन्छ र आवाज वा पाठ फारममा डेटाको साथ सहज बनाइन्छ, यसले बुद्धिमानी परिणामहरू उत्पन्न गर्दछ, र सफ्टवेयर मानव भाषा बुझ्न सक्षम हुन्छ।
थप रूपमा, अब विकसित भइरहेका मोडेलहरूलाई पहिलेको तुलनामा धेरै सावधानीपूर्वक सहयोग गरिन्छ, र वाणी पहिचान, शब्द अर्थ डिसम्बिग्युएशन, स्पीच ट्यागिङ, भावना विश्लेषण, र प्राकृतिक भाषा उत्पादन जस्ता प्रक्रियाहरू लाभान्वित हुन्छन् जसले थप सटीक प्रयोगकर्ता प्रतिक्रियाहरू उत्पन्न गर्न र NLP अनुप्रयोगहरूलाई अझ परिष्कृत बनाउन मद्दत गर्दछ। ।
NLP को आवेदन
NLP को केहि शीर्ष अनुप्रयोगहरू समावेश छन्:
- भ्वाइस संचालित जीपीएस प्रणाली।
- डिजिटल सहायकहरू।
- भाषण-देखि-पाठ श्रुतिलेख।
- भर्चुअल सहायकहरू जस्तै एलेक्सा, सिरी, आदि।
NLP मौलिक रूपमा तिनीहरूको अनुप्रयोगहरूको सफलता सुनिश्चित गर्न यी तीन कार्यहरू गर्दछ:
- एक भाषाबाट अर्को भाषामा पाठको अनुवाद।
- वास्तविक समयमा ठूलो डाटा र पाठ को सारांश।
- प्रयोगकर्ताहरूको आदेशलाई जवाफ दिँदै।
[यो पनि पढ्नुहोस्: 15 उत्तम NLP डाटासेटहरू तपाईंलाई प्राकृतिक भाषा प्रशोधन मोडेलहरू तालिम दिन]
NLU (प्राकृतिक भाषा बुझाइ)
- सिमेन्टिक विश्लेषण
- आशय पहिचान
- संस्था पहिचान
- सेन्मेन्ट विश्लेषण
NLU ले यसको सञ्चालनमा प्रयोग गर्ने सिन्ट्याक्टिक विश्लेषणले वाक्यको संरचना सच्याउछ र पाठबाट सही वा शब्दकोश अर्थहरू निकाल्छ। अर्कोतर्फ, सिमेन्टिक विश्लेषणले वाक्यको व्याकरणिक ढाँचाको विश्लेषण गर्दछ, वाक्यांशहरू, शब्दहरू, र खण्डहरूको व्यवस्था सहित।
मानिसमा वाक्यांश र त्यसको सन्दर्भ बुझ्ने प्राकृतिक क्षमता हुन्छ। यद्यपि, मेसिनहरूसँग, प्रदान गरिएको इनपुट पछाडिको वास्तविक अर्थ बुझ्न क्र्याक गर्न सजिलो छैन।
तसर्थ, सफ्टवेयरले यी व्यवस्थाहरूलाई सिमान्टिक विश्लेषणमा एक विशेष सन्दर्भमा स्वतन्त्र शब्दहरू र वाक्यांशहरू बीचको सम्बन्ध परिभाषित र निर्धारण गर्नको लागि लाभ उठाउँछ। सफ्टवेयरले यी वाक्यांश र शब्दहरूको संयोजन मार्फत अर्थहरू सिक्न र विकास गर्छ र राम्रो प्रयोगकर्ता परिणामहरू प्रदान गर्दछ।
NLU को आवेदन
यहाँ NLU को केहि अनुप्रयोगहरू छन्:
- स्वचालित ग्राहक सेवा प्रणाली।
- बुद्धिमान भर्चुअल सहायकहरू
- इन्जिनहरू खोज्नुहोस्
- व्यापार च्याटबोट्स
NLG (प्राकृतिक भाषा जेनेरेसन)
NLG ले आफ्नो सफलता सुनिश्चित गर्न र सटीक आउटपुट प्रदान गर्न तीन-चरण प्रणाली प्रयोग गर्दछ। यसको भाषा नियमहरू आकारविज्ञान, लेक्सिकन्स, वाक्यविन्यास, र अर्थशास्त्रमा आधारित छन्। तीन चरणहरू यसको दृष्टिकोणमा प्रयोग गरिन्छ:
- सामग्री निर्धारणयस चरणमा, NLG प्रणालीले प्रयोगकर्ताको इनपुटको आधारमा कुन सामग्री उत्पन्न गर्ने भनेर निर्धारण गर्दछ र यसलाई तार्किक रूपमा सुधार गर्दछ।
- प्राकृतिक भाषा उत्पादन
यस चरणमा, विराम चिह्न, पाठ प्रवाह, र पहिलो चरणमा उत्पन्न सामग्रीको पैरा ब्रेकहरू जाँच गरी सच्याइएको छ। यसबाहेक, आवश्यक भएता पनि पाठमा सर्वनाम र संयोगहरू थपिन्छन्। - प्राप्ति चरणNLG को अन्तिम चरण भएकोले, व्याकरणको शुद्धता पुन: जाँच गरिन्छ। साथै, पाठले विराम चिह्न र संयुग्मन नियमहरू सही रूपमा पछ्याउँछ कि भनेर जाँच गरिन्छ।
NLG को आवेदन
यहाँ NLG को केहि आवेदनहरू छन्:
- व्यापार विश्लेषणात्मक खुफिया
- वित्तीय पूर्वानुमान
- ग्राहक सेवा Chatbots
- सारांश जेनेरेसन
NLP, NLU, र NLG बीच के भिन्नता छ?
| एनएलपी | NLU | एनएलजी |
| यो कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) को एक शाखा हो जसले कोडेड वा बाइनरी भाषाको सट्टा प्राकृतिक भाषा मार्फत मानिस र मेसिनहरू बीच सञ्चारको पुलको रूपमा काम गर्दछ। | AI को यो पक्षले प्रयोगकर्ता-फेड डाटाको सन्दर्भमा मेशिनहरूको बुझाइसँग सम्बन्धित छ। | यो NLP को एक उपसमूह हो जसले आउटपुट उत्पादनको लागि कम्प्युटर भाषालाई प्राकृतिक भाषामा रूपान्तरण गर्न सक्षम गर्दछ। |
| यसले शब्दहरूको रूपमा व्यवहार गर्नुको सट्टा मेशिनहरूद्वारा डेटाको प्रासंगिक समझ र प्रशोधन सुनिश्चित गर्दछ। | यसमा मानिसहरूले जस्तै भाषाहरू र निर्देशनहरू बुझ्ने मेसिनहरू समावेश छन्। | NLG ले मेसिनबाट हुने सञ्चारलाई प्रयोगकर्ताले खुवाउने भाषासँग मिल्दोजुल्दो र नक्कल गर्ने सुनिश्चित गर्छ। |
| यो अवधारणा 1950 को दशक देखि प्रचलित छ। | यो अवधारणा 1860 को दशक देखि प्रचलित छ। | यो अवधारणा 1960 को दशक देखि प्रचलित छ। |
| अपरेटिङ मेकानिजममा प्राकृतिक भाषालाई प्रशोधनका लागि मेसिन भाषामा रूपान्तरण र आउटपुटको लागि प्राकृतिक भाषामा पुन: रूपान्तरण समावेश छ। | NLU ले प्रयोगकर्ता द्वारा खुवाइएको असंरचित डाटालाई संरचित डाटामा रूपान्तरण गर्दछ। | यो संयन्त्रले प्रयोगकर्ताहरूलाई प्रतिक्रिया दिन संरचित डाटा उत्पन्न गर्दछ। |
| यो भाषा अनुवाद, अडियो डाटालाई पाठमा रूपान्तरण, स्मार्ट सहायता, पाठ विश्लेषण र थपमा प्रयोग गरिन्छ। | NLU भावना विश्लेषण, च्याटबटको विकास र संवादात्मक एआई, वाक् पहिचान, र थपमा प्रयोग गरिन्छ। | यो आवाज सहायक, च्याटबट, र थप को विकास मा प्रयोग गरिन्छ। |
कार्यप्रवाह दक्षता बढाउँदै: डाटा प्रोसेसिङ र रिपोर्टिङमा NLP, NLU, र NLG
NLP मोडेलले निर्बाध रूपमा प्रदर्शन गर्नको लागि, अपरेटिङ कार्यप्रवाहलाई NLU दुवैद्वारा इनपुट डेटा प्रशोधन र बुझ्न र थप कार्यहरू निर्धारण गर्न र NLG मानव भाषा पोस्ट-प्रोसेसिङमा उपयुक्त प्रतिक्रिया उत्पन्न गर्न पूरक हुनुपर्छ।
- NLP - पाठ वा प्रयोगकर्ता डेटा अर्थ आत्मसात गर्न
- NLU - इनपुट डाटा प्रक्रिया र बुझ्न र थप कार्यहरू निर्धारण गर्न
- NLG - मानव भाषा पोस्ट-प्रोसेसिङमा उपयुक्त प्रतिक्रिया उत्पन्न गर्न
यो बुझ्नको लागि सबैभन्दा व्यावहारिक उदाहरण मध्ये एक डाटा प्रविष्टि र प्रशोधन मा कुनै पनि अनावश्यक कार्य वरिपरि घुम्न सक्छ। उदाहरणका लागि, यदि खुद्रा कर्मचारीको दैनिक कार्यमा दिनको लागि बिक्री कम्पाइल गर्ने र मासिक रिपोर्टहरू विकास गर्न त्यसबाट डाटा उत्पन्न गर्ने समावेश छ भने, NLU र NLG सँग मिलेर NLP ले यसमा सहयोग गर्न सक्छ।
यस अवधारणाको सहयोगमा, सहयोगीले बिलहरूको भौतिक प्रतिलिपिहरूलाई संरचित डेटामा रूपान्तरण गरी वर्गीकरण र क्लस्टरिङ मार्फत प्रशोधन गरिएको सुनिश्चित गर्न सक्छ। यस डेटालाई त्यसपछि अन्तर्दृष्टि र भिजुअलाइजेसनको लागि थप प्रशोधन गर्न सकिन्छ जुन त्यसपछि मासिक रिपोर्टहरूमा कुरा गर्ने बिन्दुहरूमा कम्पाइल गर्न सकिन्छ।
निष्कर्ष
संक्षेपमा, एनएलपीले असंरचित डाटालाई संरचित ढाँचामा रूपान्तरण गर्दछ ताकि सफ्टवेयरले दिएका इनपुटहरू बुझ्न र उपयुक्त रूपमा प्रतिक्रिया दिन सकोस्। यसको विपरीत, NLU ले वाक्यहरूको अर्थ बुझ्ने लक्ष्य राख्छ, जबकि NLG डेटा सेटको आधारमा विशिष्ट भाषाहरूमा सही उद्देश्यका साथ सही वाक्यहरू बनाउनमा केन्द्रित हुन्छ। हाम्रो Shaip विशेषज्ञहरूलाई सन्दर्भ गर्नुहोस् यी प्रविधिहरू बारे विस्तृत रूपमा जान्न।
हाम्रो प्राकृतिक भाषा प्रशोधन सेवा र समाधानहरू अन्वेषण गर्नुहोस्
