प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण: यह क्या है और यह क्यों मायने रखता है

क्या आप अपने व्यवसाय या अगले प्रोजेक्ट में प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण की क्षमता को उजागर करना चाहते हैं? यहां वह सभी जानकारी और संसाधन हैं जिनकी आपको आरंभ करने के लिए आवश्यकता है।

मानव भाषाओं को संसाधित करने और उत्पन्न करने की क्षमता किसी भी कंप्यूटर को सिर्फ एक मशीन से अधिक बनने की शक्ति देती है - क्योंकि यह बाधाओं को तोड़ती है, मानव-कंप्यूटर इंटरैक्शन को सरल बनाती है, कंप्यूटिंग सिस्टम के नए सेट के लिए कई अवसर प्रदान करती है और उत्पादकता बढ़ाती है।

यह ब्लॉग पोस्ट यह समझने के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण की पड़ताल करता है कि यह आपके और आपके व्यवसाय के लिए कैसे उपयोगी हो सकता है।

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण क्या है?

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, जिसे एनएलपी भी कहा जाता है, कंप्यूटर विज्ञान और भाषाविज्ञान का एक उप-क्षेत्र है। इसका उद्देश्य कंप्यूटरों को मानव भाषाओं को समझने, व्याख्या करने और उत्पन्न करने की क्षमता प्रदान करना है।

भाषा मानवीय अंतःक्रियाओं के मूल में निहित है और एनएलपी वह पुल है जो मनुष्यों को सबसे प्राकृतिक तरीके से कंप्यूटर से जोड़ता है, जिसमें पाठ, भाषण और यहां तक ​​कि सांकेतिक भाषा भी शामिल है।

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण की शुरुआत 1950 के दशक की शुरुआत से हुई जॉर्जटाउन-आईबीएम प्रयोग 1954 में इसने स्वचालित रूप से 60 से अधिक रूसी वाक्यों का अंग्रेजी में अनुवाद किया। सदी के उत्तरार्ध तक विकास जारी रहा लेकिन उनमें से अधिकांश प्रणालियों में हाथ से लिखे नियम लागू थे।

हालाँकि, 1980 के दशक के उत्तरार्ध से, सांख्यिकीय एनएलपी लगातार बढ़ती और सस्ती प्रसंस्करण शक्ति से पैदा हुआ था। इसमें सांख्यिकीय मॉडल और मशीन लर्निंग तकनीकों को नियोजित किया गया समानांतर कोष बड़े डेटासेट से पैटर्न, रिश्ते और संभावनाओं की खोज करना। हालाँकि, 2000 के दशक की शुरुआत तक, तंत्रिका नेटवर्क अपने बेहतर प्रदर्शन के लिए पसंदीदा मशीन तरीके बन गए थे।

आज, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के लिए विभिन्न प्रकार के तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग किया जाता है। वे सम्मिलित करते हैं:

  • ट्रांसफार्मर मॉडल
  • BERT (ट्रांसफॉर्मर से द्विदिश एनकोडर प्रतिनिधित्व)
  • सीएनएन (कन्वेंशनल न्यूरल नेटवर्क्स)
  • आरएनएन (आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क)
  • LSTM (दीर्घकालिक अल्पकालिक मेमोरी) नेटवर्क।

मॉडल पाठ निर्माण, भाषा समझ, भाषण पहचान, अनुवाद इत्यादि जैसे आवश्यक आउटपुट उत्पन्न करने के लिए इनपुट डेटा पर विभिन्न कार्यों और उप-कार्यों को लागू करते हैं।

एनएलपी क्यों मायने रखता है?

एनएलपी के अनुप्रयोग विशाल हैं और लगातार विकसित हो रहे हैं। यह इसे कई उद्योगों और उपयोगों के लिए एक महत्वपूर्ण तकनीक बनाता है। कुछ उदाहरण निम्नलिखित हैं:

  • मशीन अनुवाद: अद्भुत सटीकता और व्याकरणिक अखंडता के साथ एक भाषा से दूसरी भाषा में अनुवाद करने के लिए एनएलपी का उपयोग किया जा रहा है।
  • आभासी सहायक: ग्राहक सेवा प्रदान करने से लेकर कई सवालों के जवाब देने, सहयोग की पेशकश करने और वॉयस कमांड के माध्यम से कार्य चलाने तक, एनएलपी श्रमिकों की उत्पादकता बढ़ाने और कई लोगों के जीवन की गुणवत्ता बढ़ाने में मदद कर रहा है।
  • पाठ विश्लेषण एवं सारांश: एनएलपी प्रभावशाली गति से बड़े दस्तावेज़ों से महत्वपूर्ण जानकारी निकालना आसान बनाता है। यह किसी भी इंसान की तुलना में दस्तावेज़ों, टेक्स्ट, ईमेल या वेब पेजों को तेज़ी से सारांशित करने में मदद करता है।
  • भावनाओं का विश्लेषण: किसी पाठ या दस्तावेज़ में व्यक्त भावनाओं और विचारों को समझकर, व्यवसाय बाज़ार अनुसंधान, सोशल मीडिया निगरानी और भविष्य के विपणन अभियानों के लिए बहुमूल्य जानकारी निकाल सकते हैं।

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण कैसे काम करता है

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण विभिन्न तकनीकों का उपयोग करके भाषा विज्ञान और कंप्यूटर विज्ञान की शक्ति को मिलाकर कंप्यूटर को मानव भाषा को समझने और व्याख्या करने में सक्षम बनाने पर केंद्रित है, जो नियम-आधारित दृष्टिकोण से भिन्न हो सकते हैं जो पूर्वनिर्धारित नियमों पर निर्भर करते हैं, सांख्यिकीय मॉडल तक जो लेबल प्रशिक्षण डेटा से अपने पैटर्न सीखते हैं। , और अधिक आधुनिक गहन शिक्षण मॉडल जो पाठ से और भी अधिक जटिल पैटर्न को पहचानने और वर्गीकृत करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करते हैं।

जबकि विभिन्न प्रणालियाँ एनएलपी के कार्यान्वयन में अलग-अलग होंगी, विभिन्न चरणों वाली एक सामान्य प्रक्रिया इस प्रकार है:

  • टेक्स्ट प्रीप्रोसेसिंग: अन्य सभी कार्य शुरू होने से पहले यह प्रारंभिक चरण है। सबसे पहले, पाठ का मुख्य भाग अलग-अलग शब्दों या वाक्यांशों जैसी छोटी इकाइयों में टूट जाता है जिन्हें टोकन कहा जाता है। इस प्रक्रिया को ही टोकनाइजेशन कहा जाता है और यह प्रभावी आयोजन और प्रसंस्करण में मदद करता है। अन्य प्रीप्रोसेसिंग कार्यों में लोअरकेस करना शामिल है, जहां सभी पाठ को एकरूपता के लिए लोअरकेस अक्षरों में परिवर्तित किया जाता है और स्टॉपवर्ड को हटाया जाता है जो अर्थ में बहुत कम योगदान देता है।
  • भाषण का भाग टैगिंग: इस चरण में उपरोक्त चरण 1 में प्राप्त प्रत्येक टोकन को व्याकरणिक टैग निर्दिष्ट करना शामिल है। व्याकरणिक टैग में संज्ञा, क्रिया, विशेषण और क्रियाविशेषण शामिल होते हैं। यह चरण इनपुट टेक्स्ट की वाक्यात्मक संरचना को समझने में मदद करता है।
  • नामांकित मान्यता (एनईआर): एक नामित इकाई में लोगों या स्थान के नाम, किसी संगठन का पता, कार का मॉडल इत्यादि जैसी चीज़ें शामिल होती हैं। इस चरण में पाठ में नामित संस्थाओं की पहचान और वर्गीकरण शामिल है। यहां लक्ष्य संभवतः महत्वपूर्ण जानकारी निकालना है जो पाठ को बेहतर ढंग से समझने में मदद करेगी।
  • पार्सिंग और सिंटैक्स विश्लेषण: यहां, आप शब्दों और वाक्यांशों के बीच संबंधों को समझने और समझने के लिए पाठ के अंदर वाक्यों की व्याकरणिक संरचना का विश्लेषण करते हैं। इस चरण का लक्ष्य पाठ के अर्थ और संदर्भ को समझना है।
  • भावनाओं का विश्लेषण: भावना विश्लेषण के साथ, आप पाठ में व्यक्त विचारों को समझना चाहते हैं। भावनाएँ सकारात्मक, नकारात्मक या तटस्थ हो सकती हैं और किसी विशेष विषय के प्रति समग्र दृष्टिकोण या राय की बेहतर तस्वीर पेश करने में मदद करती हैं।
  • भाषा मॉडलिंग: इस प्रक्रिया में सांख्यिकीय या मशीन लर्निंग मॉडल का निर्माण शामिल है जो भाषा डेटा में पैटर्न और संबंधों को कैप्चर करता है। ये मॉडल भाषा निर्माण, मशीनी अनुवाद या पाठ सारांशीकरण जैसे कार्यों को सक्षम करते हैं।
  • आउटपुट जनरेशन: अंतिम भाग उपयोगकर्ता के लिए आउटपुट तैयार करना है। भाषा अनुवाद और पाठ सारांशीकरण जैसे कार्यों के लिए यह आवश्यक है।

अधिक प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण कार्य

ऊपर सूचीबद्ध प्रक्रिया चरणों के अलावा, वांछित परिणाम प्राप्त करने के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में कई अन्य कार्यों को अक्सर नियोजित किया जाता है। यहां कुछ अधिक लोकप्रिय हैं।

  • ओसीआर: OCR का मतलब ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकॉग्निशन है, और यह एक ऐसी तकनीक है जिसका उपयोग चित्रों को डिजिटल डेटा में बदलने के लिए किया जाता है। उदाहरण के लिए, जब आपको किसी चालान या रसीद को स्कैन करके उसमें मौजूद आंकड़े निकालने और उसे अपनी कंपनी के डेटाबेस में सहेजने की आवश्यकता होती है, तो आप ओसीआर क्षमता वाले एक सॉफ्टवेयर प्रोग्राम का उपयोग करेंगे। हालाँकि, OCR तकनीक की अपनी सीमाएँ हैं, जैसे शब्द सटीकता, संदर्भ और अर्थ संबंधी समझ। लेकिन एनएलपी के जुड़ने से, ओसीआर कार्यक्रम अधिक प्रासंगिक समझ, कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि, बेहतर सटीकता और वर्गीकरण के साथ बेहतर आउटपुट दे सकते हैं।
  • वाक् पहचान: डिजिटल ट्रांसक्रिप्शन सेवाओं से लेकर वॉयस असिस्टेंट और वॉयस-एक्टिवेटेड डिवाइस तक, वाक् पहचान के उपयोग कई हैं। हालाँकि, संदर्भ और भावना विश्लेषण से अतिरिक्त जानकारी के बिना ऑडियो भाषण की सरल पहचान अधिक उपयोगी नहीं है। एनएलपी ऑडियो इनपुट से टेक्स्ट आउटपुट प्रदान करके वाक् पहचान तकनीक को बहुत उपयोगी बनाता है जिसे अधिक उत्पादकता के लिए अन्य मशीनों में फीड किया जा सकता है।
  • पाठ से भाषण: लिखित पाठ को श्रव्य भाषण में बदलना, अक्सर चैटबॉट और आभासी सहायकों को मानव जैसी श्रव्य आवाज देने के लिए उपयोग किया जाता है। हालाँकि प्रारंभिक कार्यान्वयन में नीरस आवाजें थीं, लेकिन अधिक आधुनिक लिखे हुए को बोलने में बदलना सिस्टम जैसे ग्यारह प्रयोगशालाएँ इतने अच्छे हो गए हैं कि आप उनके आउटपुट को मूल आवाज़ से मुश्किल से अलग कर सकते हैं।
  • प्राकृतिक भाषा को समझना: यह किसी भी डेटासेट का उचित अर्थ निकालने की प्रक्रिया है। प्राकृतिक भाषा की समझ में कोई भी कार्य शामिल होता है जो नामित इकाई पहचान से लेकर वाक्यविन्यास और व्याकरण विश्लेषण, अर्थ विश्लेषण और विभिन्न मशीन लर्निंग एल्गोरिदम तक पाठ की समझ और व्याख्या में सुधार कर सकता है।
  • प्राकृतिक भाषा पीढ़ी: सबसे व्यापक रूप से ज्ञात कार्यों में से एक। यहां, डेटा को शब्दों में बदल दिया जाता है जिसे कोई भी इंसान कहानी सुनाकर या सामान समझाकर समझ सकता है। दिलचस्प बातचीत उत्पन्न करने के लिए चैटबॉट इसका उपयोग करते हैं। एक अन्य प्रकार की प्राकृतिक भाषा पीढ़ी टेक्स्ट-टू-टेक्स्ट पीढ़ी है, जहां एक इनपुट टेक्स्ट पूरी तरह से अलग टेक्स्ट में बदल जाता है। यह विधि सारांशीकरण, अनुवाद और रीफ़्रेज़िंग बॉट्स में पाई जाती है।
  • जिसका नाम एंटिटी रिकग्निशन रखा गया है: एनईआर या नामांकित इकाई पहचान एक सूचना निष्कर्षण उप-कार्य है जिसमें पहले से परिभाषित श्रेणियों में वस्तुओं या संस्थाओं की पहचान और वर्गीकरण शामिल है। इसलिए, एनईआर मशीन को किसी पाठ या दस्तावेज़ से किसी व्यक्ति, कार या स्थान जैसी विशिष्ट संस्थाओं को पहचानने में मदद करता है, जिससे सार्थक जानकारी निकालने में सुधार होता है।
  • भावनाओं का विश्लेषण: यह प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का एक और उप-क्षेत्र है जो पाठ डेटा से भावनाओं और व्यक्तिगत राय को निकालने और समझने का प्रयास करता है। यह क्षमता मशीनों को व्यंग्य, सांस्कृतिक मतभेद और सकारात्मक, नकारात्मक और तटस्थ भावनाओं जैसी भावनाओं का आकलन करके मानव संचार की जटिलता को बेहतर ढंग से नेविगेट करने में सक्षम बनाती है। व्यवसाय इसका उपयोग बाज़ार अनुसंधान, ब्रांड निगरानी, ​​ग्राहक सहायता और सोशल मीडिया विश्लेषण के लिए करते हैं।
  • विषाक्तता वर्गीकरण: जब आप किसी मंच या सोशल मीडिया पर अभद्र भाषा पोस्ट करते हैं और मॉडरेटर बॉट स्वचालित रूप से इसे चिह्नित करता है, तो आप विषाक्तता वर्गीकरण एआई मॉडल द्वारा पकड़े गए हैं। इन प्रणालियों को टेक्स्ट डेटा में अपमान, धमकी और घृणास्पद भाषण जैसी हानिकारक सामग्री को स्वचालित रूप से पहचानने और वर्गीकृत करने के लिए एनएलपी का उपयोग करके मशीन लर्निंग और विभिन्न एल्गोरिदम के साथ प्रशिक्षित किया जाता है।
  • संक्षिप्तीकरण: एनएलपी एआई मॉडल के लिए बड़ी मात्रा में जानकारी को तुरंत पढ़ना संभव बनाता है जिसमें मानव को बहुत अधिक समय लगता होगा। फिर उस पाठ के सबसे महत्वपूर्ण भागों को पहचानें और उसे सुसंगत रूप में प्रस्तुत करें। इससे उपयोगकर्ता का समय और प्रयास बचता है, समझ बढ़ती है और निर्णय लेने में सुधार होता है।
  • स्टेमिंग: शब्दों को उनके मूल आधार तक कम करने की एक प्रीप्रोसेसिंग विधि। पाठ की बेहतर समझ बनाने में मदद करता है।

वास्तविक-विश्व एनएलपी अनुप्रयोग

यहां प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और संबंधित प्रौद्योगिकियों के विभिन्न वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों की एक सूची दी गई है।

  • चैटबॉट्स पसंद हैं ChatGPT.
  • अंग्रेजी से जर्मन या रूसी से फ्रेंच एआई अनुवादक जैसे अनुवादक।
  • एप्पल के सिरी जैसे आभासी सहायक, अमेज़ॅन का एलेक्सा, और OpenAI का ChatGPT।
  • ऑटो-सही सिस्टम जैसे Grammarly.
  • जैसे सर्च इंजन आप आयें.
  • पाठ सारांश जैसा कि आप ChatGPT से प्राप्त कर सकते हैं।

एनएलपी में चुनौतियाँ

जबकि प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण ने कई क्षेत्रों में महत्वपूर्ण प्रगति की है, फिर भी प्रौद्योगिकी के सामने अभी भी मुद्दे हैं। यहां कुछ प्रमुख हैं:

  • अस्पष्टता और संदर्भ: मानव भाषाएँ जटिल और स्वाभाविक रूप से अस्पष्ट हैं। इसलिए, सभी स्थितियों में मानव संचार को पूरी तरह से समझ पाना मशीनों के लिए एक कठिन कार्य बना हुआ है।
  • डेटा और मॉडल पूर्वाग्रह: एआई सिस्टम अक्सर पक्षपाती होते हैं, उस डेटा के आधार पर जिस पर उन्हें प्रशिक्षित किया गया था। इसलिए, कोई भी मॉडल कितना भी अच्छा क्यों न हो, उसमें हमेशा कुछ पूर्वाग्रह होते हैं, जो नैतिक चिंताएँ पैदा करते हैं।
  • तर्क का अभाव: मशीनों में भी वह सामान्य ज्ञान और तर्क नहीं होता जो मनुष्यों में स्वाभाविक रूप से आता है, और उन्हें एक सिस्टम में लागू करना भी उतना ही कठिन काम हो सकता है।

एनएलपी सीखने के लिए संसाधन

  1. स्टैनफोर्ड एनएलपी समूह: https://nlp.stanford.edu/
  2. Coursera: https://www.coursera.org/
  3. डीप लर्निंग.एआई: https://www.deeplearning.ai/resources/natural-language-processing/
  4. तेज़ डेटा विज्ञान: https://fastdatascience.com/guide-natural-language-processing-nlp/
  5. कागल: https://www.kaggle.com/
  6. तेज़ डेटा विज्ञान: https://fastdatascience.com/guide-natural-language-processing-nlp/
  7. प्राकृतिक भाषा टूलकिट: https://www.nltk.org/
  8. आलिंगन करता हुआ चेहरा: https://huggingface.co/
  9. विकिपीडिया: https://en.m.wikipedia.org/wiki/Natural_language_processing
  10. मशीन लर्निंग में महारत: https://machinelearningmastery.com/
  11. बहुत बढ़िया एनएलपी: https://github.com/keon/awesome-nlp
  12. अमेज़ॅन समझ: https://aws.amazon.com/comprehend/
  13. Google क्लाउड प्राकृतिक भाषा: https://cloud.google.com/natural-language
  14. स्पासी: https://spacy.io/

निष्कर्ष

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एक आकर्षक क्षेत्र है जो मशीनों को वह काम करने में सक्षम बनाता है जो दशकों पहले अकल्पनीय था। इस तकनीक ने कंप्यूटर अनुप्रयोगों के दायरे का विस्तार किया है और नए बाजार तैयार कर रही है।

आपने एनएलपी के साथ शुरुआत करने में मदद के लिए कई अलग-अलग क्षमताओं, वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों और उपलब्ध टूल को देखा है। हालाँकि, यह आप पर निर्भर है कि आप बुद्धिमान सिस्टम विकसित करने में उनका लाभ उठाने के तरीके खोजें जो आपकी और आपके व्यवसाय की क्षमता को उजागर करेंगे।

Nnamdi Okeke

ननमदी ओकेके

ननमदी ओकेके एक कंप्यूटर उत्साही हैं जो पुस्तकों की एक विस्तृत श्रृंखला को पढ़ना पसंद करते हैं। उसे विंडोज़/मैक पर लिनक्स के लिए प्राथमिकता है और वह उपयोग कर रहा है
अपने शुरुआती दिनों से उबंटू। आप उसे ट्विटर पर पकड़ सकते हैं बोंगोट्रैक्स

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