अनुवादमा प्राकृतिक भाषा प्रशोधन (NLP) अन्वेषण गर्दै

NLP प्रविधि एक प्रगतिशील दर मा प्रमुखता प्राप्त गर्दैछ। कम्प्युटर विज्ञान, सूचना इन्जिनियरिङ, र कृत्रिम बुद्धिमत्ताको संयोजनले सम्भावित रूपमा भाषा अवरोधहरू हटाउन सक्छ। NLP टेक्नोलोजीको साथ, सञ्चारको लागि प्रयोग गरिएको भाषालाई फरक पर्दैन, सबै पक्षहरूले आफूले जानेको भाषामा जानकारी सुन्न र पढ्न सक्षम हुनेछन्।

प्राकृतिक भाषा प्रशोधन (NLP) ले कम्प्युटरहरूलाई मानव भाषाहरू बुझ्न तालिम दिन्छ। यसले लगातार सिक्न र थप ज्ञान प्राप्त गर्न मेसिन लर्निङ प्रयोग गर्दछ। नतिजाको रूपमा, NLP-AI संयोजन स्मार्ट हुँदै गइरहेको छ। क्रमशः बढ्दै गएको आफ्नो क्षमताको प्रयोग गरेर यो थप दक्ष र उन्नत बन्नेछ ।

Natural Language Processing (NLP) भनेको के हो?

प्राकृतिक भाषा प्रशोधन कृत्रिम बुद्धिमत्ताको एउटा शाखा हो जसले भाषाविज्ञान बुझ्न र स्मार्ट कम्प्युटर प्रोग्रामहरू बनाउन आफ्नो शक्ति प्रयोग गर्छ। यी कार्यक्रमहरू पाठ र बोल्ने सञ्चारलाई मानिसजस्तै बुझ्न सक्षम छन्। तर NLP टेक्नोलोजीमा एकै पटक धेरै भाषाहरू सिक्न र बुझ्ने र तिनीहरूलाई आफ्नो मनपर्ने भाषामा अनुवाद गर्ने क्षमता छ।

यो NLP प्रविधि कम्प्युटेशनल भाषाविज्ञान र भाषाको नियममा आधारित मोडेलिङलाई मेसिन लर्निङ र गहिरो सिकाइसँग जोड्छ। यो प्रयोग गरेर, कम्प्युटरले पाठ वा अडियोलाई अर्को भाषामा अनुवाद गर्न मात्र बुझ्न सक्छ।

आज पनि, हामीसँग कार्यमा NLP को धेरै उदाहरणहरू छन्, जस्तै सिरी, गुगल सहायक, गुगल ट्रान्सलेटर, र केही स्वत: सुझाव उपकरणहरू। इमेल लेख्दा वा खोज इन्जिनहरूमा व्याकरणद्वारा प्रदान गरिएका सुझावहरू सबै एनएलपी प्रविधिद्वारा सक्षम छन्।

NLP प्रविधि कसरी काम गर्छ? 

NLP टेक्नोलोजीले कम्प्युटर प्रोग्रामलाई मानव पाठ र बोली बुझ्दछ। कम्प्यूटरले ० र १ सेकेन्ड सम्मिलित बाइनरी भाषा मात्र बुझेको हुनाले, हामीलाई कम्प्युटरलाई शब्दहरू बुझ्नको लागि प्रणाली चाहिन्छ।

यसको लागि, शब्द प्रतिनिधित्व प्रयोग गरिन्छ, जहाँ शब्दहरू कम्प्युटर भाषामा इन्कोड गरिएका छन्। यस उद्देश्यका लागि धेरै प्रविधिहरू प्रयोग गरिन्छ, र एक-तातो यी प्रविधिहरू मध्ये एक हो।

यसका अतिरिक्त, कम्प्युटरलाई मानव भाषा बुझ्न मद्दत गर्न एनएलपी प्रविधिहरूको सुइट प्रयोग गरिन्छ। यी समावेश;

• स्टेमिङ: एउटा प्रक्रिया जहाँ समान शब्दहरूलाई तिनीहरूको मूल शब्दमा छोटो पारिन्छ, जस्तै Finalize, फाइनलबाट अक्षरहरू एक-एक गरी हटाइ।
• Lemmatization: यो एक प्रविधि हो जहाँ शब्दहरू तिनीहरूको अर्थपूर्ण आधार संरचना फेला पार्न तल मेटाइन्छ।
• टोकनकरण: यस प्रविधिको साथ, वाक्यहरू शब्दहरू, प्रतीकहरू, र संख्याहरू पहिचान गर्न साना ब्लकहरूमा विभाजित हुन्छन्।
• भावना विश्लेषण: यो जहाँ कम्प्युटरले वाक्य पछाडिको स्वर र भावना पहिचान गर्ने प्रयास गर्छ।
• शब्द संवेदन अस्पष्टता: यो प्रविधि विभिन्न सन्दर्भहरूमा प्रयोग गर्दा एउटै शब्दको फरक अर्थ छ कि छैन भनेर निर्धारण गर्न प्रयोग गरिन्छ।
• भाषणको भाग (POS) ट्यागिङ: POS ट्यागिङ पाठमा प्रत्येक शब्द एनोटेट गर्न प्रयोग गरिन्छ। यसमा क्रियापदहरू, क्रियाविशेषणहरू, संज्ञाहरू, विशेषणहरू, र भाषणका अन्य सबै भागहरू पहिचान गर्ने समावेश छ।

यी प्रविधिहरूका अतिरिक्त, एक NLP कार्यक्रमले मानव-उत्पन्न पाठ र भाषण बुझ्नको लागि एल्गोरिदमहरू पनि प्रयोग गर्दछ। नियम-आधारित प्रणाली डेटा विश्लेषण गर्न भाषाविज्ञानको लागि नियमहरू सेट गर्न प्रयोग गरिन्छ।

मेसिन लर्निङ NLP को एक महत्त्वपूर्ण भाग हो किनभने यो कम्प्युटर प्रोग्राममा प्रशिक्षण डेटा बीज गर्न प्रयोग गरिन्छ। यो डेटा प्रयोग गरेर, NLP कार्यक्रमले यसको पाठ र आवाज पहिचान ढाँचाहरू समायोजन गर्न सक्छ।

[यो पनि पढ्नुहोस्: 15 उत्तम NLP डाटासेटहरू तपाईंलाई NLP मोडेलहरू तालिम दिन]

NLP निर्माणको लागि मेसिन अनुवाद

सबैले आ-आफ्नो भाषा बोल्ने सभाहरूमा विश्व नेताहरूले कसरी भाग लिन सक्छन् भनेर के तपाईं कल्पना गर्न सक्नुहुन्छ? यी बैठकहरूमा एक साथ व्याख्या गर्ने प्रणाली हुन्छ, जसको अर्थ कम्प्युटर प्रोग्रामहरू र मानव अनुवादकहरूले भाषणलाई अनुवाद गर्न र त्यसपछि आवश्यक अनुसार अन्य भाषाहरूमा रूपान्तरण गर्न सँगै काम गर्छन्।

यद्यपि यो सबै भाषा अवरोधहरू हटाउन NLP प्रविधिको वर्तमान-दिनको अन्तिम लक्ष्य हुन सक्छ, यो प्रविधि अझै बढ्दै र अगाडि बढिरहेको छ। NLP प्रविधिले मेसिन ट्रान्सलेसन प्रयोग गरेर यो सम्भव बनाउँछ, जसले अनिवार्य रूपमा पाठ र वाणी अनुवाद गर्न कम्प्युटर प्रोग्राम प्रयोग गर्दछ।

एक चरणबाट प्रगति गर्दै जहाँ अशुद्धताहरू प्रमुख थिए, मेसिन अनुवादले न्यूरल मेसिन ट्रान्सलेसन (NMT) मार्फत सुधारहरू देखेको छ। NMT ले NLP कार्य गर्ने तरिकामा थप सुधार गरेको छ, जसले गर्दा यसको अनुवाद क्षमताहरूमा सुधार भएको छ।

यहाँ NLP मा मेसिन अनुवादका फाइदाहरू छन्:

• NLP कार्यक्रमहरूले अब केही सेकेन्डमा पुस्तकहरू, वेबसाइटहरू, र उत्पादन विवरणहरू पढ्न र अनुवाद गर्न सक्छन्।
• यसले अनुवादको लागि आवश्यक लागत र प्रयासहरू पर्याप्त रूपमा घटाएको छ।
• मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमको प्रयोगसँगै शुद्धताको स्तर पनि बढेको छ।
• व्यवसायहरूले अब तिनीहरूको आवश्यकता अनुसार अनुवाद प्रक्रिया अनुकूलन गर्न सक्छन्।

यो सम्भव छ किनभने NMT ले रिकरेन्ट न्यूरल नेटवर्कहरू (RNN) र ध्यान संयन्त्रहरू जस्ता गहिरो सिकाइ विधिहरू प्रयोग गर्दछ। यसले NLP कार्यक्रमको क्षमताहरू बढाउँछ, यसको भाषिक नियमहरू, ढाँचाहरू, र जटिल संरचनाहरू भएका लामो वाक्यहरू र वाक्यहरूको लागि प्रक्रिया गतिको बुझाइको दायरा बढाउँछ।

NMT ले एउटा कार्यक्रमलाई शब्दहरूलाई भेक्टरमा रूपान्तरण गर्न मद्दत गर्छ, शब्दार्थ समान शब्दहरू सँगै राखेर। भेक्टर वा शब्दहरूको अनुक्रम उत्पन्न गर्दै, कार्यक्रमले वाक्य उत्पन्न गर्दछ। यहाँबाट, यसले भेक्टर स्पेसमा इनपुट वाक्य म्याप गर्नको लागि एन्कोडर-डिकोडर फ्रेमवर्क प्रयोग गर्दछ, र डिकोडरले अनुवादित वाक्यलाई इन्टरफेसमा पठाउँछ।

निष्कर्ष

NLP, NMT, न्यूरल नेटवर्कहरू, र गहिरो शिक्षा संयन्त्रहरूको संयोजनले पाठ र वाक् पहिचान र अनुवादमा महत्त्वपूर्ण सुधारहरू ल्याइरहेको छ। यस क्षेत्रमा भएका सबै प्रगतिका बाबजुद पनि सन्तुलन कायम राख्न मानव व्याख्याकर्ता र सम्पादकहरू आवश्यक छन्। व्यवसायहरू र कम्पनीहरूका लागि तिनीहरूको आफ्नै व्याख्या प्रणालीको खोजीमा, एनएलपी र मेशिन अनुवादसँग जडान गरिएको कुराकानीत्मक एआई-आधारित बेस्पोक समाधानहरूको लागि Shaip लाई सम्पर्क गर्नुहोस्।