ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസും അതിന്റെ ആപ്ലിക്കേഷനുകളും ചാറ്റ്ജിപിടി, സിരി, അലക്സാ തുടങ്ങിയ ശക്തമായ ആപ്പുകൾ വികസിപ്പിച്ചെടുക്കുന്നതോടെ ഉപയോക്താക്കൾക്ക് സൗകര്യത്തിന്റെയും ആശ്വാസത്തിന്റെയും ലോകം പ്രദാനം ചെയ്യുന്നു. മിക്ക സാങ്കേതിക പ്രേമികളും ഈ ആപ്ലിക്കേഷനുകളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്ന സാങ്കേതികവിദ്യകളെക്കുറിച്ച് അറിയാൻ ഉത്സുകരാണെങ്കിലും, അവർ പലപ്പോഴും ഒരു സാങ്കേതികവിദ്യയെ മറ്റൊന്നുമായി ആശയക്കുഴപ്പത്തിലാക്കുന്നു.
എൻഎൽപി, എൻഎൽയു, എൻഎൽജി എന്നിവയെല്ലാം AI ഫീൽഡിന് കീഴിലാണ് വരുന്നത്, അവ വിവിധ AI ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിന് ഉപയോഗിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, അവ മൂന്നും വ്യതിരിക്തവും അവയുടെ ലക്ഷ്യവുമുണ്ട്. അവയെക്കുറിച്ച് കൂടുതൽ ആഴത്തിൽ അറിയുകയും ബ്ലോഗിലെ ഓരോ സാങ്കേതികവിദ്യയെയും അതിന്റെ പ്രയോഗത്തെയും കുറിച്ച് പഠിക്കുകയും ചെയ്യാം.
എന്താണ് NLP, NLU, NLG?
എൻഎൽപി (നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ്)
കൂടുതൽ സമഗ്രമായി മനസ്സിലാക്കാൻ, കംപ്യൂട്ടേഷണൽ ലിംഗ്വിസ്റ്റിക്സ്, മെഷീൻ ലേണിംഗ്, മാനുഷിക ഭാഷകളുടെ നിയമാധിഷ്ഠിത മോഡലിംഗ്, ആഴത്തിലുള്ള പഠന മാതൃകകൾ എന്നിങ്ങനെ വ്യത്യസ്ത ഭാഷകളും ആപ്ലിക്കേഷനുകളും എൻഎൽപി സംയോജിപ്പിക്കുന്നു.
ഈ മോഡലുകളെല്ലാം ഒരുമിച്ച് പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുകയും വോയ്സ് അല്ലെങ്കിൽ ടെക്സ്റ്റ് രൂപത്തിലുള്ള ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് സുഗമമാക്കുകയും ചെയ്യുമ്പോൾ, അത് ബുദ്ധിപരമായ ഫലങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു, കൂടാതെ സോഫ്റ്റ്വെയറിന് മനുഷ്യന്റെ ഭാഷ മനസ്സിലാക്കാൻ കഴിയും.
കൂടാതെ, ഇപ്പോൾ വികസിപ്പിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന മോഡലുകൾ മുമ്പത്തേതിനേക്കാൾ കൂടുതൽ ശ്രദ്ധയോടെ സഹായിക്കുന്നു, കൂടാതെ സംഭാഷണ തിരിച്ചറിയൽ, വാക്ക് സെൻസ് ഡിസ്ബിഗ്വേഷൻ, സ്പീച്ച് ടാഗിംഗ്, സെന്റിമെന്റ് അനാലിസിസ്, നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് ജനറേഷൻ തുടങ്ങിയ പ്രക്രിയകൾ കൂടുതൽ കൃത്യമായ ഉപയോക്തൃ പ്രതികരണങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും NLP ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ കൂടുതൽ പരിഷ്കൃതമാക്കുന്നതിനും സഹായിക്കുന്നു. .
NLP യുടെ അപേക്ഷകൾ
NLP-യുടെ ചില മുൻനിര ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ ഇവ ഉൾപ്പെടുന്നു:
- വോയ്സ്-ഓപ്പറേറ്റഡ് ജിപിഎസ് സിസ്റ്റം.
- ഡിജിറ്റൽ അസിസ്റ്റന്റുമാർ.
- സ്പീച്ച്-ടു-ടെക്സ്റ്റ് ഡിക്റ്റേഷൻ.
- അലക്സാ, സിരി തുടങ്ങിയ വെർച്വൽ അസിസ്റ്റന്റുമാർ.
അവരുടെ ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ വിജയം ഉറപ്പാക്കാൻ NLP അടിസ്ഥാനപരമായി ഈ മൂന്ന് ജോലികൾ ചെയ്യുന്നു:
- ഒരു ഭാഷയിൽ നിന്ന് മറ്റൊന്നിലേക്ക് വാചകത്തിന്റെ വിവർത്തനം.
- തത്സമയം വലിയ ഡാറ്റയുടെയും വാചകത്തിന്റെയും സംഗ്രഹം.
- ഉപയോക്താക്കളുടെ കമാൻഡുകളോട് പ്രതികരിക്കുന്നു.
[ഇതും വായിക്കുക: സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ് മോഡലുകൾ നിങ്ങളെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള 15 മികച്ച NLP ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ]
NLU (പ്രകൃതി ഭാഷാ ധാരണ)
- സെമാന്റിക് വിശകലനം
- ഉദ്ദേശ്യം തിരിച്ചറിയൽ
- എന്റിറ്റി തിരിച്ചറിയൽ
- വികാര വിശകലനം
NLU അതിന്റെ പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന വാക്യഘടന വിശകലനം വാക്യങ്ങളുടെ ഘടന ശരിയാക്കുകയും വാചകത്തിൽ നിന്ന് കൃത്യമായ അല്ലെങ്കിൽ നിഘണ്ടു അർത്ഥങ്ങൾ വരയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. മറുവശത്ത്, സെമാന്റിക് വിശകലനം വാക്യങ്ങളുടെ വ്യാകരണ ഫോർമാറ്റ് വിശകലനം ചെയ്യുന്നു, വാക്യങ്ങൾ, വാക്കുകൾ, ഉപവാക്യങ്ങൾ എന്നിവയുടെ ക്രമീകരണം ഉൾപ്പെടെ.
ഒരു വാക്യവും അതിന്റെ സന്ദർഭവും മനസ്സിലാക്കാനുള്ള സ്വാഭാവിക കഴിവ് മനുഷ്യനുണ്ട്. എന്നിരുന്നാലും, മെഷീനുകൾ ഉപയോഗിച്ച്, നൽകിയിരിക്കുന്ന ഇൻപുട്ടിന്റെ പിന്നിലെ യഥാർത്ഥ അർത്ഥം മനസ്സിലാക്കുന്നത് തകർക്കാൻ എളുപ്പമല്ല.
അതിനാൽ, ഒരു പ്രത്യേക സന്ദർഭത്തിൽ സ്വതന്ത്ര പദങ്ങളും ശൈലികളും തമ്മിലുള്ള ബന്ധം നിർവചിക്കുന്നതിനും നിർണ്ണയിക്കുന്നതിനും സെമാന്റിക് വിശകലനത്തിൽ സോഫ്റ്റ്വെയർ ഈ ക്രമീകരണങ്ങളെ സ്വാധീനിക്കുന്നു. ഈ പദസമുച്ചയങ്ങളുടെയും വാക്കുകളുടെയും സംയോജനത്തിലൂടെ സോഫ്റ്റ്വെയർ അർത്ഥങ്ങൾ പഠിക്കുകയും വികസിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു, കൂടാതെ മികച്ച ഉപയോക്തൃ ഫലങ്ങൾ നൽകുന്നു.
NLU-ന്റെ അപേക്ഷകൾ
NLU-ന്റെ ചില ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ഇതാ:
- ഓട്ടോമേറ്റഡ് കസ്റ്റമർ സർവീസ് സിസ്റ്റംസ്.
- ഇന്റലിജന്റ് വെർച്വൽ അസിസ്റ്റന്റുകൾ
- സെർച്ച് എഞ്ചിനുകൾ
- ബിസിനസ് ചാറ്റ്ബോട്ടുകൾ
NLG (നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് ജനറേഷൻ)
NLG അതിന്റെ വിജയം ഉറപ്പാക്കാനും കൃത്യമായ ഔട്ട്പുട്ടുകൾ നൽകാനും ത്രീ-ഫേസ് സിസ്റ്റം ഉപയോഗിക്കുന്നു. അതിന്റെ ഭാഷാ നിയമങ്ങൾ രൂപഘടന, നിഘണ്ടുക്കൾ, വാക്യഘടന, അർത്ഥശാസ്ത്രം എന്നിവയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്. അതിന്റെ സമീപനത്തിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന മൂന്ന് ഘട്ടങ്ങൾ ഇവയാണ്:
- ഉള്ളടക്ക നിർണ്ണയംഈ ഘട്ടത്തിൽ, ഉപയോക്തൃ ഇൻപുട്ടുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി എന്ത് ഉള്ളടക്കം സൃഷ്ടിക്കണമെന്ന് NLG സിസ്റ്റം നിർണ്ണയിക്കുകയും അത് യുക്തിസഹമായി ശരിയാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
- പ്രകൃതി ഭാഷാ തലമുറ
ഈ ഘട്ടത്തിൽ, ആദ്യ ഘട്ടത്തിൽ സൃഷ്ടിച്ച ഉള്ളടക്കത്തിന്റെ വിരാമചിഹ്നം, ടെക്സ്റ്റ് ഫ്ലോ, പാരാ ബ്രേക്കുകൾ എന്നിവ പരിശോധിച്ച് ശരിയാക്കുന്നു. കൂടാതെ, ആവശ്യമുള്ളിടത്തെല്ലാം സർവ്വനാമങ്ങളും സംയോജനങ്ങളും വാചകത്തിൽ ചേർക്കുന്നു. - സാക്ഷാത്കാര ഘട്ടംNLG യുടെ അവസാന ഘട്ടമായതിനാൽ, വ്യാകരണ കൃത്യത വീണ്ടും പരിശോധിക്കുന്നു. കൂടാതെ, വാചകം വിരാമചിഹ്നങ്ങളും സംയോജന നിയമങ്ങളും ശരിയായി പാലിക്കുന്നുണ്ടോയെന്ന് പരിശോധിക്കുന്നു.
NLG യുടെ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ
NLG-യുടെ ചില ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ഇതാ:
- ബിസിനസ് അനലിറ്റിക്കൽ ഇന്റലിജൻസ്
- സാമ്പത്തിക പ്രവചനം
- ഉപഭോക്തൃ സേവന ചാറ്റ്ബോട്ടുകൾ
- സംഗ്രഹം ജനറേഷൻ
NLP, NLU, NLG എന്നിവ തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം എന്താണ്?
| NLP | എൻ.എൽ.യു | എൻ.എൽ.ജി |
| ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിൻ്റെ (AI) ഒരു ശാഖയാണിത്, ഇത് കോഡഡ് അല്ലെങ്കിൽ ബൈനറി ഭാഷയ്ക്ക് പകരം സ്വാഭാവിക ഭാഷയിലൂടെ മനുഷ്യരും യന്ത്രങ്ങളും തമ്മിലുള്ള ആശയവിനിമയത്തിൻ്റെ പാലമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു. | AI-യുടെ ഈ വശം ഉപയോക്തൃ-ഫെഡ് ഡാറ്റയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട് മെഷീനുകളുടെ ഗ്രാഹ്യതയുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു. | ഔട്ട്പുട്ട് ജനറേഷനായി കമ്പ്യൂട്ടർ ഭാഷയെ സ്വാഭാവിക ഭാഷയിലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്യാൻ സഹായിക്കുന്ന എൻഎൽപിയുടെ ഒരു ഉപവിഭാഗമാണിത്. |
| ഇത് പദങ്ങൾ പോലെ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുപകരം മെഷീനുകൾ വഴി ഡാറ്റയുടെ സാന്ദർഭിക ധാരണയും പ്രോസസ്സിംഗും ഉറപ്പാക്കുന്നു. | മനുഷ്യർ ചെയ്യുന്നതുപോലെ ഭാഷകളും നിർദ്ദേശങ്ങളും മനസ്സിലാക്കുന്ന യന്ത്രങ്ങൾ ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. | മെഷീനിൽ നിന്നുള്ള ആശയവിനിമയം ഒരു ഉപയോക്താവ് നൽകുന്ന ഭാഷയോട് സാമ്യമുള്ളതും അനുകരിക്കുന്നതും NLG ഉറപ്പാക്കുന്നു. |
| 1950 മുതൽ ഈ ആശയം പ്രചാരത്തിലുണ്ട്. | 1860 മുതൽ ഈ ആശയം പ്രചാരത്തിലുണ്ട്. | 1960 മുതൽ ഈ ആശയം പ്രചാരത്തിലുണ്ട്. |
| പ്രോസസ്സിംഗിനായി സ്വാഭാവിക ഭാഷയെ മെഷീൻ ലാംഗ്വേജാക്കി മാറ്റുന്നതും ഔട്ട്പുട്ടിനായി സ്വാഭാവിക ഭാഷയിലേക്ക് വീണ്ടും പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നതും ഓപ്പറേറ്റിംഗ് മെക്കാനിസത്തിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. | NLU ഒരു ഉപയോക്താവ് നൽകുന്ന ഘടനയില്ലാത്ത ഡാറ്റയെ ഘടനാപരമായ ഡാറ്റയിലേക്ക് മാറ്റുന്നു. | ഈ സംവിധാനം ഉപയോക്താക്കളോട് പ്രതികരിക്കുന്നതിന് ഘടനാപരമായ ഡാറ്റ സൃഷ്ടിക്കുന്നു. |
| ഭാഷാ വിവർത്തനം, ഓഡിയോ ഡാറ്റ ടെക്സ്റ്റാക്കി മാറ്റൽ, സ്മാർട്ട് സഹായം, ടെക്സ്റ്റ് വിശകലനം എന്നിവയിലും മറ്റും ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു. | വികാര വിശകലനം, ചാറ്റ്ബോട്ടുകളുടെ വികസനം, സംഭാഷണ AI, സംഭാഷണം തിരിച്ചറിയൽ എന്നിവയിലും മറ്റും NLU ഉപയോഗിക്കുന്നു. | വോയ്സ് അസിസ്റ്റൻ്റുകളുടെയും ചാറ്റ്ബോട്ടുകളുടെയും മറ്റും വികസനത്തിൽ ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു. |
വർക്ക്ഫ്ലോ കാര്യക്ഷമത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു: ഡാറ്റാ പ്രോസസ്സിംഗിലും റിപ്പോർട്ടിംഗിലും NLP, NLU, NLG
ഒരു എൻഎൽപി മോഡലിന് തടസ്സങ്ങളില്ലാതെ പ്രവർത്തിക്കുന്നതിന്, ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിനും മനസ്സിലാക്കുന്നതിനും തുടർ പ്രവർത്തനങ്ങൾ നിർണയിക്കുന്നതിനും എൻഎൽജിക്ക് ശേഷം മനുഷ്യ ഭാഷാ പോസ്റ്റ്-പ്രോസസിംഗിൽ ഉചിതമായ പ്രതികരണം സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും എൻഎൽയു രണ്ട് ഓപ്പറേറ്റിംഗ് വർക്ക്ഫ്ലോയും പൂരകമാക്കണം.
- NLP - ടെക്സ്റ്റ് അല്ലെങ്കിൽ ഉപയോക്തൃ ഡാറ്റ അർത്ഥം സ്വാംശീകരിക്കാൻ
- NLU - ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും മനസ്സിലാക്കാനും തുടർ പ്രവർത്തനങ്ങൾ നിർണ്ണയിക്കാനും
- NLG - മനുഷ്യ ഭാഷാ പോസ്റ്റ് പ്രോസസ്സിംഗിൽ ഉചിതമായ പ്രതികരണം സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന്
ഇത് മനസ്സിലാക്കുന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും പ്രായോഗികമായ ഉദാഹരണങ്ങളിലൊന്ന്, ഡാറ്റാ എൻട്രിയിലും പ്രോസസ്സിംഗിലും അനാവശ്യമായ ഏതൊരു ജോലിയെയും ചുറ്റിപ്പറ്റിയാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു റീട്ടെയിൽ സ്റ്റാഫിൻ്റെ ദൈനംദിന ചുമതല ആ ദിവസത്തെ വിൽപ്പന കംപൈൽ ചെയ്യുകയും പ്രതിമാസ റിപ്പോർട്ടുകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിന് അതിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ സൃഷ്ടിക്കുകയും ചെയ്യുന്നുവെങ്കിൽ, NLU, NLG എന്നിവയുമായി ചേർന്ന് NLP-ക്ക് ഇതിൽ സഹായിക്കാനാകും.
ഈ ആശയത്തിൻ്റെ സഹായത്തോടെ, ബില്ലുകളുടെ ഫിസിക്കൽ കോപ്പികൾ ഘടനാപരമായ ഡാറ്റയായി പരിവർത്തനം ചെയ്യപ്പെടുന്നുവെന്നും വർഗ്ഗീകരണത്തിലൂടെയും ക്ലസ്റ്ററിംഗിലൂടെയും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതായും അസോസിയേറ്റ് ഉറപ്പാക്കാൻ കഴിയും. ഈ ഡാറ്റ പിന്നീട് സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾക്കും ദൃശ്യവൽക്കരണത്തിനുമായി കൂടുതൽ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാവുന്നതാണ്, അത് പ്രതിമാസ റിപ്പോർട്ടുകളിലെ ടോക്കിംഗ് പോയിൻ്റുകളായി സമാഹരിക്കാനാകും.
തീരുമാനം
ചുരുക്കത്തിൽ, NLP ഘടനയില്ലാത്ത ഡാറ്റയെ ഘടനാപരമായ ഫോർമാറ്റിലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നു, അതുവഴി സോഫ്റ്റ്വെയറിന് തന്നിരിക്കുന്ന ഇൻപുട്ടുകൾ മനസ്സിലാക്കാനും ഉചിതമായി പ്രതികരിക്കാനും കഴിയും. നേരെമറിച്ച്, വാക്യങ്ങളുടെ അർത്ഥം മനസ്സിലാക്കാൻ NLU ലക്ഷ്യമിടുന്നു, അതേസമയം ഡാറ്റാ സെറ്റിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി നിർദ്ദിഷ്ട ഭാഷകളിൽ ശരിയായ ഉദ്ദേശ്യത്തോടെ ശരിയായ വാക്യങ്ങൾ രൂപപ്പെടുത്തുന്നതിൽ NLG ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. ഞങ്ങളുടെ ഷൈപ്പ് വിദഗ്ധരെ കാണുക ഈ സാങ്കേതികവിദ്യകളെക്കുറിച്ച് വിശദമായി പഠിക്കാൻ.
ഞങ്ങളുടെ സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ് സേവനങ്ങളും പരിഹാരങ്ങളും പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുക
