എന്താണ് നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് (NLP)?
നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസിംഗ് (NLP) എന്നത് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിൻ്റെ (AI) ഒരു ഉപവിഭാഗമാണ് - പ്രത്യേകിച്ച് മെഷീൻ ലേണിംഗ് (ML), ഇത് കമ്പ്യൂട്ടറുകളെയും മെഷീനുകളെയും മനുഷ്യ ഭാഷ മനസ്സിലാക്കാനും വ്യാഖ്യാനിക്കാനും കൈകാര്യം ചെയ്യാനും ആശയവിനിമയം നടത്താനും അനുവദിക്കുന്നു.
ഓഡിയോ, ടെക്‌സ്‌റ്റുകൾ, സോഷ്യൽ മീഡിയ ചാനലുകളിലെ സംഭാഷണ ഡാറ്റ, വീഡിയോകൾ, ഇമെയിലുകൾ എന്നിവയും അതിലേറെയും രൂപത്തിലുള്ള ഡാറ്റയുടെ സമൃദ്ധമായ ലഭ്യതയാണ് സിസ്റ്റങ്ങൾക്കും കമ്പ്യൂട്ടറുകൾക്കും മനുഷ്യ ആശയവിനിമയത്തെ കൃത്യമായി അനുകരിക്കാൻ കഴിയുന്നതിൻ്റെ പ്രാഥമിക കാരണങ്ങളിലൊന്ന്. സൂക്ഷ്മമായ വാക്യഘടനകളുടെ വികസനം, പരിഹാസം, ഹോമോണിംസ്, നർമ്മം എന്നിവയും അതിലേറെയും ഉൾപ്പെടെയുള്ള മനുഷ്യ ആശയവിനിമയത്തിലെ സൂക്ഷ്മതകൾ കൃത്യമായി മനസ്സിലാക്കാൻ മോഡലുകളെ പ്രാപ്തമാക്കി.
NLP-യുടെ ഏറ്റവും അടിസ്ഥാനപരമായ ചില ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ ഇവ ഉൾപ്പെടുന്നു:
- തത്സമയ ഭാഷാ വിവർത്തനം
- ഇമെയിൽ സേവനങ്ങളിലെ സ്പാം ഫിൽട്ടറുകൾ
- വോയ്സ് അസിസ്റ്റൻ്റുകളും ചാറ്റ്ബോട്ടുകളും
- വാചക സംഗ്രഹം
- യാന്ത്രിക തിരുത്തൽ സവിശേഷതകൾ
- വികാര വിശകലനവും മറ്റും
നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് (NLP) എങ്ങനെയാണ് പ്രവർത്തിക്കുന്നത്?
നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസിംഗ് (NLP) സംവിധാനങ്ങൾ വലിയ അളവിലുള്ള ഘടനയില്ലാത്ത ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനും പ്രസക്തമായ വിവരങ്ങൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നതിനും മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതം ഉപയോഗിക്കുന്നു. പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയാനും ആ പാറ്റേണുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി അനുമാനങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കാനും അൽഗോരിതങ്ങൾ പരിശീലിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു. ഇത് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു എന്നത് ഇതാ:
- നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസിംഗ് (NLP) സിസ്റ്റത്തിലേക്ക് ഉപയോക്താവ് ഒരു വാചകം ഇൻപുട്ട് ചെയ്യണം.
- NLP സിസ്റ്റം പിന്നീട് വാക്യത്തെ ചെറിയ പദങ്ങളാക്കി ടോക്കണുകൾ എന്ന് വിളിക്കുകയും ഓഡിയോ ടെക്‌സ്‌റ്റിലേക്ക് മാറ്റുകയും ചെയ്യുന്നു.
- തുടർന്ന്, മെഷീൻ ടെക്സ്റ്റ് ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുകയും പ്രോസസ്സ് ചെയ്ത ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഒരു ഓഡിയോ ഫയൽ സൃഷ്ടിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
- പ്രോസസ്സ് ചെയ്ത ടെക്സ്റ്റ് ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഒരു ഓഡിയോ ഫയൽ ഉപയോഗിച്ച് മെഷീൻ പ്രതികരിക്കുന്നു.
സ്വാഭാവിക ഭാഷാ സംസ്കരണത്തിലേക്കുള്ള സമീപനങ്ങൾ.
NLP-യുടെ ചില സമീപനങ്ങൾ ഇവയാണ്:
മേൽനോട്ടത്തിലുള്ള NLP: ഇമെയിലുകൾ തരം തിരിക്കുന്നത് പോലെ കൃത്യമായ പ്രവചനങ്ങൾ നടത്താൻ ലേബൽ ചെയ്ത ഡാറ്റയിൽ മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നു.
മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത എൻ.എൽ.പി: പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന് ലേബൽ ചെയ്യാത്ത ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് പ്രവർത്തിക്കുന്നു, വിഷയ മോഡലിംഗ് പോലുള്ള ജോലികൾക്ക് ഉപയോഗപ്രദമാണ്.
സ്വാഭാവിക ഭാഷാ ധാരണ (NLU): മനുഷ്യ ഭാഷയുടെ അർത്ഥം വ്യാഖ്യാനിക്കാനും മനസ്സിലാക്കാനും യന്ത്രങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നു.
നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് ജനറേഷൻ (NLG): സംഗ്രഹങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ ചാറ്റ്ബോട്ട് പ്രതികരണങ്ങൾ എഴുതുന്നത് പോലെയുള്ള മനുഷ്യനെപ്പോലെയുള്ള വാചകം സൃഷ്ടിക്കുന്നു. കൂടുതൽ റഫർ ചെയ്യുക
NLP മാർക്കറ്റ് വലുപ്പവും വളർച്ചയും
നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസിംഗ് (NLP) വിപണി അതിശയകരമായ വാഗ്ദാനങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു, 156.80-ഓടെ ഏകദേശം $2030bn മൂല്യം പ്രതീക്ഷിക്കപ്പെടുന്നു. ഈ വളർച്ച 27.55% വാർഷിക CAGR ആണ്.
കൂടാതെ, 85-ഓടെ 2025% വലിയ ഓർഗനൈസേഷനുകളും എൻഎൽപി സ്വീകരിക്കാൻ പ്രവർത്തിക്കുന്നു.
- ഉൽപ്പന്നങ്ങളിലും സേവനങ്ങളിലും AI-യുടെ വർദ്ധിച്ച സംയോജനം
- മികച്ച ഉപഭോക്തൃ അനുഭവം നൽകാനുള്ള ഓട്ടം
- ഡിജിറ്റൽ ഡാറ്റയുടെ സ്ഫോടനം
- വിലകുറഞ്ഞ ക്ലൗഡ് അധിഷ്ഠിത പരിഹാരങ്ങളുടെ ലഭ്യത
- ഹെൽത്ത് കെയർ, മാനുഫാക്ചറിംഗ്, ഓട്ടോമോട്ടീവ് എന്നിവയും അതിലേറെയും ഉൾപ്പെടെ വിവിധ വ്യവസായങ്ങളിൽ ഉടനീളം സാങ്കേതികവിദ്യകൾ സ്വീകരിക്കൽ
NLP യുടെ അത്തരം വൻതോതിലുള്ള ദത്തെടുക്കലും വിന്യാസവും ചിലവേറിയതാണ്, ഇവിടെ NLP-യിൽ നിന്നുള്ള ഓട്ടോമേഷൻ 8% ജോലികൾ കാലഹരണപ്പെടുമെന്ന് McKinsey-യിൽ നിന്നുള്ള ഒരു റിപ്പോർട്ട് വെളിപ്പെടുത്തി. എന്നിരുന്നാലും, പുതിയ തൊഴിൽ റോളുകളുടെ 9% സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് ഇത് കാരണമാകുമെന്നും റിപ്പോർട്ട് അവകാശപ്പെടുന്നു.
ഫലങ്ങളുടെ കൃത്യതയെക്കുറിച്ച് പറയുമ്പോൾ, അത്യാധുനിക NLP മോഡലുകൾ GLUE ബെഞ്ച്മാർക്കിൽ 97% കൃത്യത റിപ്പോർട്ട് ചെയ്തിട്ടുണ്ട്.
നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗിൻ്റെ (NLP) പ്രയോജനങ്ങൾ
ഡോക്യുമെന്റേഷൻ കാര്യക്ഷമതയും കൃത്യതയും വർദ്ധിപ്പിച്ചു
മനുഷ്യർക്ക് സ്വയമേവ സൃഷ്‌ടിക്കാൻ കഴിയാത്ത ഏതൊരു ഒറിജിനൽ ടെക്‌സ്‌റ്റും NLP- ജനറേറ്റഡ് ഡോക്യുമെന്റ് കൃത്യമായി സംഗ്രഹിക്കുന്നു. കൂടാതെ, മനുഷ്യന്റെ കാര്യക്ഷമത മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്നത് പോലുള്ള ആവർത്തിച്ചുള്ള ജോലികൾ നിർവഹിക്കാൻ ഇതിന് കഴിയും.
വലുതും സങ്കീർണ്ണവുമായ വാചക ഉള്ളടക്കത്തിന്റെ സംഗ്രഹം സ്വയമേവ സൃഷ്‌ടിക്കുന്നതിനുള്ള കഴിവ്
പ്രമാണങ്ങളിൽ നിന്ന് വസ്‌തുതകൾ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റുചെയ്യുക, വികാരം വിശകലനം ചെയ്യുക, അല്ലെങ്കിൽ പേരിട്ടിരിക്കുന്ന എന്റിറ്റികളെ തിരിച്ചറിയുക തുടങ്ങിയ ലളിതമായ ടെക്സ്റ്റ് മൈനിംഗ് ജോലികൾക്ക് സ്വാഭാവിക പ്രോസസ്സിംഗ് ഭാഷ ഉപയോഗിക്കാം. മനുഷ്യന്റെ പെരുമാറ്റങ്ങളും വികാരങ്ങളും മനസ്സിലാക്കുന്നത് പോലെയുള്ള കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ ജോലികൾക്കും സ്വാഭാവിക പ്രോസസ്സിംഗ് ഉപയോഗിക്കാം.
സംസാരിക്കുന്ന വാക്കുകൾ വ്യാഖ്യാനിക്കാൻ അലക്സയെപ്പോലുള്ള വ്യക്തിഗത സഹായികളെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു
NLP, Alexa പോലുള്ള പേഴ്‌സണൽ അസിസ്റ്റന്റുമാർക്ക് ഉപയോഗപ്രദമാണ്, ഇത് വിർച്വൽ അസിസ്റ്റന്റിനെ സംസാരിക്കുന്ന വാക്കുകളുടെ കമാൻഡുകൾ മനസ്സിലാക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു. നിമിഷങ്ങൾക്കുള്ളിൽ ദശലക്ഷക്കണക്കിന് ഡോക്യുമെന്റുകൾ അടങ്ങിയ ഡാറ്റാബേസുകളിൽ നിന്ന് പ്രസക്തമായ വിവരങ്ങൾ വേഗത്തിൽ കണ്ടെത്താനും ഇത് സഹായിക്കുന്നു.
ഉപഭോക്തൃ സഹായത്തിനായി ചാറ്റ്ബോട്ടുകളുടെ ഉപയോഗം പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കുന്നു
വാചകത്തിലൂടെയോ ശബ്ദത്തിലൂടെയോ ആളുകളുമായി ആശയവിനിമയം നടത്താൻ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ഉപയോഗിക്കുന്ന ചാറ്റ്ബോട്ടുകളിലും കമ്പ്യൂട്ടർ പ്രോഗ്രാമുകളിലും NLP ഉപയോഗിക്കാം. വ്യക്തി എന്താണ് ടൈപ്പ് ചെയ്യുന്നതെന്ന് മനസിലാക്കാനും ഉചിതമായി പ്രതികരിക്കാനും ചാറ്റ്ബോട്ട് NLP ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഒന്നിലധികം ചാനലുകളിലുടനീളം 24/7 ഉപഭോക്തൃ പിന്തുണ നൽകാനും അവർ ഒരു ഓർഗനൈസേഷനെ പ്രാപ്തരാക്കുന്നു.
വികാര വിശകലനം നടത്തുന്നത് ലളിതമാണ്
അവരുടെ മനോഭാവത്തെയോ വൈകാരികാവസ്ഥയെയോ (ഉദാഹരണത്തിന്, സന്തോഷം, കോപം) സംബന്ധിച്ച ഒരു കൂട്ടം രേഖകൾ (അവലോകനങ്ങളോ ട്വീറ്റുകളോ പോലുള്ളവ) വിശകലനം ചെയ്യുന്ന പ്രക്രിയയാണ് സെന്റിമെന്റ് അനാലിസിസ്. സോഷ്യൽ മീഡിയ പോസ്റ്റുകൾ അല്ലെങ്കിൽ മറ്റ് ടെക്‌സ്‌റ്റുകളെ പല വിഭാഗങ്ങളായി തരംതിരിക്കാനും തരംതിരിക്കാനും വികാര വിശകലനം ഉപയോഗിക്കാം: പോസിറ്റീവ്, നെഗറ്റീവ് അല്ലെങ്കിൽ ന്യൂട്രൽ.
മുമ്പ് ലഭ്യമല്ലാത്ത വിപുലമായ അനലിറ്റിക്സ് സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ
സെൻസറുകളുടെയും ഇന്റർനെറ്റ് ബന്ധിപ്പിച്ച ഉപകരണങ്ങളുടെയും സമീപകാല വ്യാപനം, സൃഷ്ടിക്കുന്ന ഡാറ്റയുടെ അളവിലും വൈവിധ്യത്തിലും ഒരു സ്ഫോടനത്തിലേക്ക് നയിച്ചു. തൽഫലമായി, പല ഓർഗനൈസേഷനുകളും മികച്ച ബിസിനസ്സ് തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിന് അവരുടെ ഡാറ്റ മനസ്സിലാക്കാൻ NLP യെ സ്വാധീനിക്കുന്നു.
നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസിംഗുമായുള്ള വെല്ലുവിളികൾ (NLP)
അക്ഷരത്തെറ്റുകൾ
സ്വാഭാവിക ഭാഷകളിൽ അക്ഷരത്തെറ്റുകൾ, അക്ഷരത്തെറ്റുകൾ, ശൈലിയിലെ പൊരുത്തക്കേടുകൾ എന്നിവ നിറഞ്ഞിരിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, "പ്രോസസ്സ്" എന്ന വാക്ക് "പ്രോസസ്സ്" അല്ലെങ്കിൽ "പ്രോസസ്സിംഗ്" എന്ന് എഴുതാം. നിങ്ങളുടെ നിഘണ്ടുവിൽ ഇല്ലാത്ത ആക്സന്റുകളോ മറ്റ് പ്രതീകങ്ങളോ ചേർക്കുമ്പോൾ പ്രശ്നം സങ്കീർണ്ണമാകുന്നു.
ഭാഷാ വ്യത്യാസങ്ങൾ
ഒരു ഇംഗ്ലീഷ് സംസാരിക്കുന്നയാൾ, “ഞാൻ നാളെ രാവിലെ ജോലിക്ക് പോകുന്നു” എന്ന് പറഞ്ഞേക്കാം, അതേസമയം ഒരു ഇറ്റാലിയൻ സ്പീക്കർ പറയും, “ഡൊമാനി മാറ്റിന വാഡോ അൽ ലവോറോ”. ഈ രണ്ട് വാക്യങ്ങളും അർത്ഥമാക്കുന്നത് ഒരേ കാര്യമാണെങ്കിലും, നിങ്ങൾ ആദ്യം ഇംഗ്ലീഷിലേക്ക് വിവർത്തനം ചെയ്തില്ലെങ്കിൽ NLP രണ്ടാമത്തേത് മനസ്സിലാകില്ല.
സഹജമായ പക്ഷപാതങ്ങൾ
സ്വാഭാവിക പ്രോസസ്സിംഗ് ഭാഷകൾ മനുഷ്യന്റെ യുക്തിയും ഡാറ്റാ സെറ്റുകളും അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്. ചില സാഹചര്യങ്ങളിൽ, NLP സിസ്റ്റങ്ങൾ അവരുടെ പ്രോഗ്രാമർമാരുടെ അല്ലെങ്കിൽ അവർ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഡാറ്റാ സെറ്റുകളുടെ പക്ഷപാതങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കിയേക്കാം. സ്വതസിദ്ധമായ പക്ഷപാതങ്ങൾ കാരണം ഇത് ചിലപ്പോൾ സന്ദർഭത്തെ വ്യത്യസ്തമായി വ്യാഖ്യാനിച്ചേക്കാം, ഇത് കൃത്യമല്ലാത്ത ഫലങ്ങളിലേക്ക് നയിക്കുന്നു.
ഒന്നിലധികം അർത്ഥങ്ങളുള്ള വാക്കുകൾ
ഭാഷ കൃത്യവും അവ്യക്തവുമാണെന്ന അനുമാനത്തിന്റെ അടിസ്ഥാനത്തിലാണ് എൻ.എൽ.പി. വാസ്തവത്തിൽ, ഭാഷ കൃത്യമോ അവ്യക്തമോ അല്ല. പല വാക്കുകൾക്കും ഒന്നിലധികം അർത്ഥങ്ങളുണ്ട്, അവ വ്യത്യസ്ത രീതികളിൽ ഉപയോഗിക്കാം. ഉദാഹരണത്തിന്, നമ്മൾ "കുര" എന്ന് പറയുമ്പോൾ അത് നായയുടെ പുറംതൊലി അല്ലെങ്കിൽ മരത്തിന്റെ പുറംതൊലി ആകാം.
അനിശ്ചിതത്വവും തെറ്റായ പോസിറ്റീവുകളും
NLP മനസ്സിലാക്കാവുന്നതും എന്നാൽ ശരിയായി മറുപടി നൽകാൻ കഴിയാത്തതുമായ ഒരു പദം കണ്ടെത്തുമ്പോൾ തെറ്റായ പോസിറ്റീവുകൾ സംഭവിക്കുന്നു. ചോദ്യങ്ങളോ സൂചനകളോ ഉപയോഗിച്ച് അതിന്റെ പരിമിതികൾ തിരിച്ചറിയാനും ആശയക്കുഴപ്പം ഇല്ലാതാക്കാനും കഴിയുന്ന ഒരു NLP സിസ്റ്റം സൃഷ്ടിക്കുക എന്നതാണ് ലക്ഷ്യം.
പരിശീലന ഡാറ്റ
സ്വാഭാവിക പ്രോസസ്സിംഗ് ഭാഷയിലെ ഏറ്റവും വലിയ വെല്ലുവിളികളിലൊന്ന് കൃത്യമല്ലാത്ത പരിശീലന ഡാറ്റയാണ്. നിങ്ങളുടെ പക്കൽ കൂടുതൽ പരിശീലന ഡാറ്റ, നിങ്ങളുടെ ഫലങ്ങൾ മികച്ചതായിരിക്കും. നിങ്ങൾ സിസ്റ്റത്തിന് തെറ്റായതോ പക്ഷപാതപരമായതോ ആയ ഡാറ്റ നൽകിയാൽ, അത് ഒന്നുകിൽ തെറ്റായ കാര്യങ്ങൾ പഠിക്കും അല്ലെങ്കിൽ കാര്യക്ഷമമായി പഠിക്കില്ല.
NLP ടാസ്ക്കുകൾ
“ഇത് നന്നായി പോകുന്നു.”
ഇതുപോലുള്ള ലളിതമായ നാല് പദങ്ങളുള്ള ഒരു വാക്യത്തിന് സന്ദർഭം, ആക്ഷേപഹാസ്യം, രൂപകങ്ങൾ, നർമ്മം അല്ലെങ്കിൽ ഇത് അറിയിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഏതെങ്കിലും അടിസ്ഥാന വികാരം എന്നിവയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള അർത്ഥങ്ങളുടെ ഒരു ശ്രേണി ഉണ്ടായിരിക്കും.
ഈ വാചകം അത് ഉദ്ദേശിച്ച രീതിയിൽ മനസ്സിലാക്കുമ്പോൾ, മനുഷ്യരായ നമുക്ക് സ്വാഭാവികമായി ലഭിക്കുന്നു, യന്ത്രങ്ങൾക്ക് വ്യത്യസ്ത വികാരങ്ങളും വികാരങ്ങളും തമ്മിൽ വേർതിരിച്ചറിയാൻ കഴിയില്ല. മനുഷ്യ ആശയവിനിമയത്തിലെ സങ്കീർണതകൾ ലഘൂകരിക്കാനും ഡാറ്റ കൂടുതൽ ദഹിപ്പിക്കാനും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും മെഷീനുകൾക്ക് മനസ്സിലാക്കാനും കഴിയുന്ന തരത്തിൽ നിരവധി NLP ടാസ്ക്കുകൾ വരുന്നത് ഇവിടെയാണ്.
ചില പ്രധാന ജോലികൾ ഉൾപ്പെടുന്നു:
സംഭാഷണം തിരിച്ചറിയൽ
വോയ്സ് അല്ലെങ്കിൽ ഓഡിയോ ഡാറ്റ ടെക്‌സ്‌റ്റുകളാക്കി മാറ്റുന്നത് ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. വോയ്സ് കമാൻഡ് ഓപ്‌ഷനുകൾ ഫീച്ചർ ചെയ്യുന്ന എൻഎൽപിയുടെ ഏതൊരു ആപ്ലിക്കേഷനും ഈ പ്രക്രിയ നിർണായകമാണ്. സംഭാഷണം തിരിച്ചറിയൽ, ഉച്ചാരണം, ഭാഷാഭേദങ്ങൾ, തിടുക്കം, അവ്യക്തത, ഉച്ചത്തിലുള്ള ശബ്ദം, ടോൺ എന്നിവയിലെ വൈവിധ്യത്തെ അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്നു.
സ്പീച്ച് ടാഗിംഗ്
സ്‌കൂളിൽ വ്യാകരണത്തിൻ്റെ അടിസ്ഥാനകാര്യങ്ങൾ പഠിപ്പിച്ചതിന് സമാനമായി, നാമങ്ങൾ, ക്രിയകൾ, നാമവിശേഷണങ്ങൾ എന്നിവയും അതിലേറെയും പോലുള്ള വാക്യങ്ങളിലെ സംഭാഷണത്തിൻ്റെ ഭാഗങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാൻ ഇത് മെഷീനുകളെ പഠിപ്പിക്കുന്നു. ഒരു വാക്ക് ക്രിയയായും അതേ വാക്ക് നാമമായും ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ മനസ്സിലാക്കാൻ ഇത് സിസ്റ്റങ്ങളെ പഠിപ്പിക്കുന്നു.
വേഡ് സെൻസ് ഡിസ്ബിഗ്വേഷൻ
ഒരു വാക്യത്തിൻ്റെ യഥാർത്ഥ അർത്ഥം മനസ്സിലാക്കുന്നതിന് ഉത്തരവാദിയായ ഒരു നിർണായക പ്രക്രിയയാണിത്. ഞങ്ങളുടെ മുൻ ഉദാഹരണം കടമെടുത്താൽ, ഈ ടാസ്‌ക്കിലെ സെമാൻ്റിക് വിശകലനത്തിൻ്റെ ഉപയോഗം, ഒരു പ്രതിസന്ധിയെ സഹിക്കുമ്പോൾ ഒരു പരിഹാസ കമൻ്റായി "ഇത് നന്നായി പോകുന്നു" എന്ന് ഒരു വ്യക്തി പറഞ്ഞാൽ മനസ്സിലാക്കാൻ ഒരു യന്ത്രത്തെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.
എന്റിറ്റി റെക്കഗ്നിഷൻ എന്ന് നാമകരണം ചെയ്തു
പേരുകൾ, ലൊക്കേഷൻ, രാജ്യം എന്നിവയും അതിലേറെയും പോലുള്ള നാമങ്ങളുടെ ഒന്നിലധികം സന്ദർഭങ്ങൾ ഉണ്ടാകുമ്പോൾ, പേരുള്ള എൻ്റിറ്റി റെക്കഗ്നിഷൻ എന്ന ഒരു പ്രക്രിയ വിന്യസിക്കപ്പെടുന്നു. ഇത് ഒരു സന്ദേശത്തിലോ കമാൻഡിലോ ഉള്ള എൻ്റിറ്റികളെ തിരിച്ചറിയുകയും തരംതിരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു, കൂടാതെ മെഷീൻ കോംപ്രഹെൻഷനിൽ മൂല്യം ചേർക്കുന്നു.
കോ-റഫറൻസ് റെസല്യൂഷൻ
ആശയവിനിമയം നടത്തുമ്പോൾ മനുഷ്യർ പലപ്പോഴും വളരെ സർഗ്ഗാത്മകരാണ്, അതുകൊണ്ടാണ് നിരവധി രൂപകങ്ങൾ, ഉപമകൾ, ഫ്രെസൽ ക്രിയകൾ, ഭാഷാഭേദങ്ങൾ എന്നിവ ഉണ്ടാകുന്നത്. ഇവയിൽ നിന്ന് ഉയർന്നുവരുന്ന എല്ലാ അവ്യക്തതകളും കോ-റഫറൻസ് റെസല്യൂഷൻ ടാസ്‌ക് വഴി വ്യക്തമാണ്, ഇത് അക്ഷരാർത്ഥത്തിൽ പൂച്ചകളെയും നായ്ക്കളെയും മഴ പെയ്യിക്കുന്നില്ലെന്നും മഴയുടെ തീവ്രതയെയാണ് സൂചിപ്പിക്കുന്നതെന്നും മനസിലാക്കാൻ യന്ത്രങ്ങളെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.
പ്രകൃതി ഭാഷാ തലമുറ
ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് മനുഷ്യനെപ്പോലെയുള്ള ടെക്സ്റ്റ് സൃഷ്‌ടിക്കുന്നത് ഈ ടാസ്‌ക്കിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഇത് സ്ലാംഗ്, ഭാഷകൾ, പ്രദേശം എന്നിവയിലേക്കും മറ്റും ഇഷ്‌ടാനുസൃതമാക്കിയ വാചകമാകാം.
എന്തുകൊണ്ട് നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് (NLP) പ്രധാനമാണ്?
കമ്പ്യൂട്ടറുകൾ വളരെ അടിസ്ഥാനപരമാണ്. അവർക്ക് മനുഷ്യ ഭാഷകൾ മനസ്സിലാകുന്നില്ല. മനുഷ്യർ ചെയ്യുന്നതുപോലെ ചിന്തിക്കാനും ആശയവിനിമയം നടത്താനും യന്ത്രങ്ങളെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നതിന്, NLP പ്രധാനമാണ്.
ഡാറ്റ വിമർശനാത്മകമായി വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനും ഭാഷകൾ, സ്ലാംഗുകൾ, ഭാഷകൾ, വ്യാകരണ വ്യത്യാസങ്ങൾ, സൂക്ഷ്മതകൾ എന്നിവയിലും അതിലേറെ കാര്യങ്ങളിലും ഉള്ള വ്യത്യാസങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കുന്നതിനും സിസ്റ്റങ്ങളെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നത് ഈ സാങ്കേതികവിദ്യയിലൂടെയാണ്.
ഇത് അടിസ്ഥാനപരമാണെങ്കിലും, സമൃദ്ധമായ പരിശീലന ഡാറ്റയുള്ള മോഡലുകളുടെ ശുദ്ധീകരണം ഫലങ്ങൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യും, ഇനിപ്പറയുന്നതുൾപ്പെടെയുള്ള വിവിധ ആവശ്യങ്ങൾക്കായി അവയെ വിന്യസിക്കാൻ ബിസിനസുകളെ കൂടുതൽ പ്രാപ്തമാക്കും:
- ഇൻ-ഹൗസ് ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് നിർണായക സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ കണ്ടെത്തുന്നു
- വർക്ക്ഫ്ലോകൾ, ആശയവിനിമയങ്ങൾ, പ്രക്രിയകൾ എന്നിവ ലളിതമാക്കാൻ ഓട്ടോമേഷൻ വിന്യസിക്കുന്നു
- അനുഭവങ്ങളുടെ വ്യക്തിഗതമാക്കലും ഹൈപ്പർ വ്യക്തിഗതമാക്കലും
- കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് ആവാസവ്യവസ്ഥയിൽ ഭിന്നശേഷിയുള്ള ആളുകളെ ഉൾപ്പെടുത്തുന്നതിന് പ്രവേശനക്ഷമത സവിശേഷതകൾ നടപ്പിലാക്കുന്നു
- ക്ലിനിക്കൽ ഓങ്കോളജി, വിതരണ ശൃംഖലയിലെ ഫ്ലീറ്റ് മാനേജ്മെൻ്റ്, ഓട്ടോണമസ് കാറുകളിൽ ഡാറ്റാധിഷ്ഠിത തീരുമാനമെടുക്കൽ എന്നിവയും അതിലേറെയും പോലെയുള്ള പുതിയ ഡൊമെയ്‌നുകളിൽ ഇന്ധനം നിറയ്ക്കൽ.
കേസുകൾ ഉപയോഗിക്കുക
ഇന്റലിജന്റ് ഡോക്യുമെന്റ് പ്രോസസ്സിംഗ്
ടെക്‌സ്‌റ്റും ഇമേജുകളും പോലെയുള്ള ഘടനയില്ലാത്ത ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് വിവരങ്ങൾ എക്‌സ്‌ട്രാക്റ്റുചെയ്യുന്നത് ഈ ഉപയോഗ കേസിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. ആ ഡോക്യുമെന്റുകളുടെ ഏറ്റവും പ്രസക്തമായ ഭാഗങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാനും അവ സംഘടിതമായി അവതരിപ്പിക്കാനും NLP ഉപയോഗിക്കാം.
വികാര വിശകലനം
കമ്പനികൾക്ക് അവരുടെ പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ NLP ഉപയോഗിക്കാനുള്ള മറ്റൊരു മാർഗമാണ് വികാര വിശകലനം. ഒരു ബിസിനസ്സിനെക്കുറിച്ചോ ഉൽപ്പന്നത്തെക്കുറിച്ചോ ഉള്ള സോഷ്യൽ മീഡിയ പോസ്റ്റുകൾ വിശകലനം ചെയ്ത് സോഫ്‌റ്റ്‌വെയർ ആളുകൾ അതിനെ കുറിച്ച് പോസിറ്റീവായോ പ്രതികൂലമായോ ചിന്തിക്കുന്നുണ്ടോ എന്ന് നിർണ്ണയിക്കും.
വഞ്ചന കണ്ടെത്തൽ
കീവേഡുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി പാറ്റേണുകൾ അല്ലെങ്കിൽ വഞ്ചനാപരമായ പ്രവർത്തനങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിന് ഇമെയിലുകൾ, ഫോൺ കോളുകൾ മുതലായവ, ഇൻഷുറൻസ് ഡാറ്റാബേസുകൾ എന്നിവ പോലുള്ള ഘടനാരഹിതമായ ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്തുകൊണ്ട് വഞ്ചന കണ്ടെത്തുന്നതിനും NLP ഉപയോഗിക്കാം.
ഭാഷ കണ്ടെത്തൽ
ടെക്സ്റ്റ് ഡോക്യുമെന്റുകളുടെയോ ട്വീറ്റുകളുടെയോ ഭാഷ കണ്ടെത്തുന്നതിന് NLP ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഉള്ളടക്ക മോഡറേഷനും ഉള്ളടക്ക വിവർത്തന കമ്പനികൾക്കും ഇത് ഉപയോഗപ്രദമാകും.
ഉപഭോക്തൃ സഹായത്തിനായി സംഭാഷണ AI / ചാറ്റ്ബോട്ട്
സംഭാഷണ AI (പലപ്പോഴും ചാറ്റ്ബോട്ട് എന്ന് വിളിക്കുന്നു) എന്നത് സംസാരിക്കുന്നതോ എഴുതിയതോ ആയ സ്വാഭാവിക ഭാഷാ ഇൻപുട്ട് മനസിലാക്കുകയും ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട പ്രവർത്തനം നടത്തുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു ആപ്ലിക്കേഷനാണ്. ഒരു സംഭാഷണ ഇന്റർഫേസ് ഉപഭോക്തൃ സേവനം, വിൽപ്പന അല്ലെങ്കിൽ വിനോദ ആവശ്യങ്ങൾക്കായി ഉപയോഗിക്കാം.
വാചക സംഗ്രഹം
ഒറിജിനൽ ടെക്‌സ്‌റ്റിനേക്കാൾ കൂടുതൽ വായിക്കാൻ കഴിയുന്ന രീതിയിൽ ടെക്സ്റ്റ് സംഗ്രഹിക്കാൻ ഒരു എൻഎൽപി സംവിധാനത്തിന് പരിശീലനം നൽകാം. ഉപയോക്താക്കൾ മുഴുവൻ ലേഖനമോ പ്രമാണമോ വായിക്കാൻ സമയം ചെലവഴിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കാത്ത ലേഖനങ്ങൾക്കും മറ്റ് ദൈർഘ്യമേറിയ വാചകങ്ങൾക്കും ഇത് ഉപയോഗപ്രദമാണ്.
വാചക വിവർത്തനം / മെഷീൻ വിവർത്തനം
ആവർത്തന ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ അല്ലെങ്കിൽ കൺവല്യൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ പോലുള്ള ആഴത്തിലുള്ള പഠന രീതികൾ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു ഭാഷയിൽ നിന്ന് മറ്റൊന്നിലേക്ക് ടെക്സ്റ്റ് സ്വയമേവ വിവർത്തനം ചെയ്യുന്നതിന് NLP ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ചോദ്യം-ഉത്തരം
ഒരു ചോദ്യം ഇൻപുട്ടായി സ്വീകരിക്കുകയും അതിന്റെ ഉത്തരം നൽകുകയും ചെയ്യുന്ന നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗിലെ (എൻഎൽപി) ഒരു ടാസ്‌ക് ആണ് ചോദ്യ ഉത്തരം (ക്യുഎ). "പ്രമാണം വീണ്ടെടുക്കൽ" അല്ലെങ്കിൽ "വിവരങ്ങൾ വീണ്ടെടുക്കൽ" എന്ന് അറിയപ്പെടുന്ന വിജ്ഞാന അടിത്തറയിൽ പൊരുത്തപ്പെടുന്ന ഒരു എൻട്രി കണ്ടെത്തി അതിലെ ഉള്ളടക്കങ്ങൾ തിരികെ നൽകുക എന്നതാണ് ചോദ്യത്തിന് ഉത്തരം നൽകുന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും ലളിതമായ രൂപം.
ഡാറ്റ റിഡക്ഷൻ / വ്യക്തിപരമായി തിരിച്ചറിയാവുന്ന വിവരങ്ങൾ (PII) റീഡക്ഷൻ
എൻഎൽപിയുടെ കൂടുതൽ പ്രത്യേക ഉപയോഗ കേസുകളിൽ ഒന്ന് സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റയുടെ പുനർനിർമ്മാണത്തിലാണ്. എൻബിഎഫ്‌സി, ബിഎഫ്എസ്ഐ, ഹെൽത്ത്‌കെയർ തുടങ്ങിയ വ്യവസായങ്ങളിൽ ഇൻഷുറൻസ് ഫോമുകൾ, ക്ലിനിക്കൽ ട്രയലുകൾ, വ്യക്തിഗത ആരോഗ്യ രേഖകൾ എന്നിവയിൽ നിന്നും അതിലേറെ കാര്യങ്ങളിൽ നിന്നും ധാരാളം സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റയുണ്ട്.
പേര്, ബന്ധപ്പെടാനുള്ള വിശദാംശങ്ങൾ, വിലാസങ്ങൾ, കൂടാതെ കൂടുതൽ വ്യക്തികളുടെ എൻട്രികളുടെ സൂക്ഷ്മമായ ഭാഗങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനും ക്ലസ്റ്റർ ചെയ്യുന്നതിനുമായി നെയിംഡ് എൻ്റിറ്റി റെക്കഗ്നിഷൻ പോലുള്ള സാങ്കേതിക വിദ്യകളിലൂടെ അത്തരം ഡൊമെയ്‌നുകളിൽ NLP വിന്യസിച്ചിരിക്കുന്നു. അത്തരം ഡാറ്റ പോയിൻ്റുകൾ ആവശ്യകതകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി തിരിച്ചറിയാനാകാത്തതാക്കുന്നു.
സോഷ്യൽ മീഡിയ മോണിറ്ററിംഗ്
സോഷ്യൽ മീഡിയ പോസ്റ്റുകളിൽ നിന്ന് ഒരു ബ്രാൻഡ്, ഉൽപ്പന്നം അല്ലെങ്കിൽ സേവനത്തിന്റെ പരാമർശങ്ങൾ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റുചെയ്യുന്നതിന് സോഷ്യൽ മീഡിയ മോണിറ്ററിംഗ് ടൂളുകൾക്ക് NLP ടെക്‌നിക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കാം. ഒരിക്കൽ കണ്ടെത്തിയാൽ, ഈ പരാമർശങ്ങൾ വികാരം, ഇടപഴകൽ, മറ്റ് അളവുകൾ എന്നിവയ്ക്കായി വിശകലനം ചെയ്യാൻ കഴിയും. ഈ വിവരങ്ങൾക്ക് മാർക്കറ്റിംഗ് തന്ത്രങ്ങളെ അറിയിക്കാനോ അവയുടെ ഫലപ്രാപ്തി വിലയിരുത്താനോ കഴിയും.
ബിസിനസ് അനലിറ്റിക്സ്
ബിസിനസ്സ് അനലിറ്റിക്‌സും എൻഎൽപിയും സ്വർഗത്തിലെ ഒരു പൊരുത്തമാണ്, കാരണം ഈ സാങ്കേതികവിദ്യ ഓർഗനൈസേഷനുകളെ അവയ്‌ക്കൊപ്പമുള്ള ഘടനാരഹിതമായ ഡാറ്റയുടെ വലിയ അളവുകൾ മനസ്സിലാക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു. മെച്ചപ്പെടുത്തൽ, വിപണി ഗവേഷണം, ഫീഡ്‌ബാക്ക് വിശകലനം, തന്ത്രപരമായ പുനർ-കാലിബ്രേഷൻ അല്ലെങ്കിൽ തിരുത്തൽ നടപടികൾ എന്നിവയ്‌ക്കായുള്ള നിർണായക ബിസിനസ്സ് ഉൾക്കാഴ്ചകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനുള്ള വിവരങ്ങളായി അത്തരം ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുകയും ദൃശ്യവൽക്കരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
സാധ്യമായ മറ്റ് ഉപയോഗ കേസുകൾ ഗ്രാമർ തിരുത്തൽ, സെൻ്റിമെൻ്റ് അനാലിസിസ്, സ്പാം കണ്ടെത്തൽ, ടെക്സ്റ്റ് ജനറേഷൻ, സ്പീച്ച് റെക്കഗ്നിഷൻ, NER, പാർട്ട് ഓഫ് സ്പീച്ച് ടാഗിംഗ് എന്നിവയും അതിലേറെയും ആകാം.
[ഇതും വായിക്കുക: നിങ്ങളുടെ മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ സൂപ്പർചാർജ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള മികച്ച NLP ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ]
എൻഎൽപിയെ സ്വാധീനിക്കുന്ന വ്യവസായങ്ങൾ
ആരോഗ്യ പരിരക്ഷ
NLP ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ വ്യവസായത്തിന് ഇനിപ്പറയുന്നതുപോലുള്ള പ്രതിഫലദായകമായ ആനുകൂല്യങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു:
- മെഡിക്കൽ രേഖകളിൽ നിന്നുള്ള ഉൾക്കാഴ്ചകളും ഘടനാരഹിതമായ ഡാറ്റയുടെ വിശകലനവും
- ക്ലിനിക്കൽ തീരുമാന പിന്തുണാ സംവിധാനങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും വ്യക്തിഗതമാക്കുകയും ചെയ്യുക
- തടസ്സമില്ലാത്ത രോഗി പരിചരണ അനുഭവങ്ങൾക്കായി ചാറ്റ്ബോട്ടുകളിൽ നിന്നുള്ള പ്രതികരണങ്ങൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുക
- മരുന്നുകളുടെ പ്രതികൂല പ്രതികരണങ്ങൾ നിരീക്ഷിക്കുകയും പ്രവചിക്കുകയും ലഘൂകരിക്കുകയും ഫാർമകോവിജിലൻസ് തന്ത്രങ്ങളും മറ്റും നടപ്പിലാക്കുകയും ചെയ്യുക
ഫിംതെഛ്
ഫിൻടെക്കിലെ എൻഎൽപിയുടെ പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ തികച്ചും വ്യത്യസ്തമാണ്, ഇതുപോലുള്ള ആനുകൂല്യങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു:
- തടസ്സമില്ലാത്ത ഡോക്യുമെൻ്റ് പ്രോസസ്സിംഗും ഓൺബോർഡിംഗും
- റിസ്ക് മാനേജ്മെൻ്റും വഞ്ചന കണ്ടെത്തലും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുക
- ധനസഹായത്തിനായി വ്യക്തികളുടെ ക്രെഡിറ്റ് യോഗ്യതയുടെ വിലയിരുത്തൽ
- കാലാവധികളുടെയും പ്രീമിയങ്ങളുടെയും മറ്റും അടിസ്ഥാനത്തിൽ സാമ്പത്തിക ഉൽപ്പന്നങ്ങളുടെ വ്യക്തിഗതമാക്കൽ
മീഡിയയും പരസ്യവും
NLP മാധ്യമങ്ങൾക്കും പരസ്യ പ്രൊഫഷണലുകൾക്കും ക്രിയേറ്റീവ് ട്വിസ്റ്റ് കൊണ്ടുവരുന്നു, അവരെ സഹായിക്കുന്നു:
- ഉള്ളടക്കം വ്യക്തിഗതമാക്കലും പ്രാദേശിക ഉള്ളടക്കത്തിൻ്റെ ഡെലിവറിയും
- ഉപയോക്തൃ വ്യക്തിത്വങ്ങളുടെ കൃത്യമായ വിശകലനവും ലക്ഷ്യമിടലും
- ട്രെൻഡുകൾ, വിഷയങ്ങൾ, വിഷയപരമായ അവസരങ്ങൾക്കായുള്ള സംഭാഷണങ്ങൾ എന്നിവയെക്കുറിച്ചുള്ള മാർക്കറ്റ് ഗവേഷണം
- പരസ്യ പകർപ്പ് വികസനവും പ്ലേസ്‌മെൻ്റ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷനും മറ്റും
റീട്ടെയിൽ
NLP ഉപഭോക്താക്കൾക്കും ബിസിനസ്സുകൾക്കും റീട്ടെയിൽ സ്‌പെയ്‌സിൽ ഇനിപ്പറയുന്നവയിലൂടെ ആനുകൂല്യങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു:
- കൃത്യമായ ശുപാർശ എഞ്ചിനുകൾ
- വോയ്സ് തിരയൽ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ
- ലൊക്കേഷൻ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള സേവന നിർദ്ദേശങ്ങൾ
- ലോയൽറ്റി പ്രോഗ്രാമുകൾ, ആദ്യ തവണ ഉപയോക്തൃ ഡിസ്കൗണ്ടുകൾ എന്നിവയും അതിലേറെയും പോലുള്ള ടാർഗെറ്റുചെയ്‌ത പരസ്യങ്ങൾ
ണം
ഇനിപ്പറയുന്നവയിലൂടെ എൻഎൽപി മോഡലുകൾ സംയോജിപ്പിച്ചുകൊണ്ട് ഇൻഡസ്ട്രി 4.0 അവിശ്വസനീയമാംവിധം പൂരകമാണ്:
- ഓട്ടോമേറ്റഡ് മെഷീൻ ആരോഗ്യ നിരീക്ഷണവും വൈകല്യം കണ്ടെത്തലും
- തത്സമയ പ്രക്രിയ വിശകലനം
- ഫ്ലീറ്റ് മാനേജ്മെൻ്റ് ഉൾപ്പെടെയുള്ള ഡെലിവറി റൂട്ടുകളും ഷെഡ്യൂളുകളും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നു
- പ്രവചനാത്മക വിശകലനത്തിലൂടെയും അതിലേറെ കാര്യങ്ങളിലൂടെയും മെച്ചപ്പെട്ട തൊഴിലാളിയും ജോലിസ്ഥല സുരക്ഷയും
എൻഎൽപിയുടെ ഭാവി വിഭാവനം ചെയ്യുന്നു
ഈ സ്ഥലത്ത് ഇതിനകം തന്നെ ധാരാളം കാര്യങ്ങൾ നടക്കുന്നുണ്ടെങ്കിലും, വരും വർഷങ്ങളിൽ ഈ സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ സാധ്യതകൾക്കായി ടെക് പ്രേമികൾ ഇതിനകം തന്നെ സൂപ്പർചാർജ്ജ് ചെയ്തിട്ടുണ്ട്. എൻഎൽപിയുടെ ഭാവിയെക്കുറിച്ചുള്ള സംഭാഷണങ്ങളെ ചുറ്റിപ്പറ്റിയുള്ള എല്ലാ അലങ്കോലങ്ങളിലും, പ്രമുഖമായത് വിശദീകരിക്കാവുന്ന എൻഎൽപിയാണ്.
വിശദീകരിക്കാവുന്ന NLP
നിർണായകമായ ബിസിനസ്സ് തീരുമാനങ്ങളും ഉപഭോക്തൃ അനുഭവ തന്ത്രങ്ങളും എൻഎൽപി നൽകുന്ന തീരുമാനങ്ങളിൽ നിന്ന് കൂടുതലായി ഉത്ഭവിക്കാൻ തുടങ്ങുമ്പോൾ, നിഗമനങ്ങൾക്കും ഫലങ്ങൾക്കും പിന്നിലെ ന്യായവാദം വിശദീകരിക്കാനുള്ള ഉത്തരവാദിത്തം കൂടി വരുന്നു.
ഇതാണ് വിശദീകരിക്കാവുന്ന NLP, ഉത്തരവാദിത്തം കൂടുതൽ ഉറപ്പാക്കുകയും AI പരിഹാരങ്ങളെ ചുറ്റിപ്പറ്റിയുള്ള വിശ്വാസം വളർത്തുകയും AI സാഹോദര്യത്തിൻ്റെ സുതാര്യമായ ആവാസവ്യവസ്ഥ വികസിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യും.
വിശദീകരിക്കാവുന്ന NLP കൂടാതെ, സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ ഭാവിയിൽ ഇവയും ഉൾപ്പെടും:
- നാട്ടുഭാഷാ പാണ്ഡിത്യം
- കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ, റോബോട്ടിക്സ് തുടങ്ങിയ പ്രത്യേക സാങ്കേതിക വിദ്യകളുമായുള്ള സംയോജനം
- സുസ്ഥിരത, വിദ്യാഭ്യാസം, കാലാവസ്ഥാ വ്യതിയാനം എന്നിവയും അതിലേറെയും ഉൾപ്പെടെയുള്ള ആഗോള ആശങ്കകൾ പരിഹരിക്കുന്നതിന് NLP യുടെ ഉപയോഗം
തീരുമാനം
ഉൽപ്പന്നങ്ങളും സേവനങ്ങളും മികച്ച രീതിയിൽ വിതരണം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള വഴിയാണ് എൻഎൽപി. അത്തരം പ്രാധാന്യവും ആനുകൂല്യങ്ങളും ഉള്ളതിനാൽ എയർടൈറ്റ് പരിശീലന രീതികളുടെ ആവശ്യകതയും കൂടി വരുന്നു. ഫലങ്ങളുടെ റേസർ-ഷാർപ്പ് ഡെലിവറിയും അതേ ശുദ്ധീകരണവും ബിസിനസുകൾക്ക് നിർണായകമാകുന്നതിനാൽ, അൽഗോരിതങ്ങളും മോഡലുകളും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് ആവശ്യമായ പരിശീലന ഡാറ്റയുടെ കാര്യത്തിലും പ്രതിസന്ധിയുണ്ട്. പക്ഷപാതം നിയന്ത്രിക്കുന്നതിനും ലഘൂകരിക്കുന്നതിനും ഉയർന്ന മുൻഗണനയുണ്ട്.
നിങ്ങളുടെ മോഡലുകൾക്ക് പരിശീലന ഡാറ്റ ആവശ്യമായി വരുന്ന എല്ലാ ആശങ്കകളും പരിഹരിക്കാൻ നിങ്ങളെ സഹായിക്കാൻ Shaip വരുന്നത് ഇവിടെയാണ്. ധാർമ്മികവും അനുശാസിക്കുന്നതുമായ രീതികൾ ഉപയോഗിച്ച്, നിങ്ങൾക്ക് ആവശ്യമുള്ള ഫോർമാറ്റുകളിൽ പരിശീലന ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഞങ്ങൾ നിങ്ങൾക്ക് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. ഞങ്ങളെ കുറിച്ച് കൂടുതലറിയാൻ ഞങ്ങളുടെ ഓഫറുകൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുക.
പതിവ് ചോദ്യങ്ങൾ (പതിവുചോദ്യങ്ങൾ)
1. എന്താണ് നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് (NLP)?
കമ്പ്യൂട്ടറുകളും മനുഷ്യ ഭാഷയും തമ്മിലുള്ള ആശയവിനിമയത്തിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്ന AI യുടെ ഒരു ശാഖയാണ് NLP. മനുഷ്യ ഭാഷ മനസ്സിലാക്കാനും വ്യാഖ്യാനിക്കാനും സൃഷ്ടിക്കാനും ഇത് യന്ത്രങ്ങളെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.
2. NLP എങ്ങനെയാണ് പ്രവർത്തിക്കുന്നത്?
ഭാഷാ ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യാൻ NLP അൽഗോരിതങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു, അർത്ഥം വേർതിരിച്ചെടുക്കാനും ചുമതലകൾ നിർവഹിക്കാനും വാക്യങ്ങൾ വാക്കുകൾ, ശൈലികൾ, വാക്യഘടനകൾ എന്നിങ്ങനെ വിഭജിക്കുന്നു.
3. NLP യുടെ പ്രയോജനങ്ങൾ എന്തൊക്കെയാണ്?
NLP മനുഷ്യരും യന്ത്രങ്ങളും തമ്മിലുള്ള ആശയവിനിമയം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു, ചാറ്റ്ബോട്ടുകൾ വഴി ഉപഭോക്തൃ സേവനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു, കൂടാതെ വലിയ അളവിലുള്ള ടെക്സ്റ്റ് ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിലൂടെ ഡാറ്റ വിശകലനത്തിൽ സഹായിക്കുന്നു.
4. NLP നേരിടുന്ന വെല്ലുവിളികൾ എന്തൊക്കെയാണ്?
വെല്ലുവിളികളിൽ ഭാഷയുടെ അവ്യക്തത, സന്ദർഭം മനസ്സിലാക്കൽ, സ്ലാംഗ് അല്ലെങ്കിൽ ഭാഷാഭേദങ്ങൾ പോലെയുള്ള നിലവാരമില്ലാത്ത ഭാഷ പ്രോസസ്സിംഗ് എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു.
5. NLP ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ ചില ഉദാഹരണങ്ങൾ എന്തൊക്കെയാണ്?
ഉദാഹരണങ്ങളിൽ സിരി പോലുള്ള വെർച്വൽ അസിസ്റ്റൻ്റുകൾ, സെൻ്റിമെൻ്റ് അനാലിസിസ് ടൂളുകൾ, ഗൂഗിൾ ട്രാൻസ്ലേറ്റ് പോലുള്ള മെഷീൻ ട്രാൻസ്ലേഷൻ സേവനങ്ങൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു.
6. ഹെൽത്ത് കെയറിൽ NLP എങ്ങനെയാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്?
ആരോഗ്യ സംരക്ഷണത്തിൽ, മെഡിക്കൽ റെക്കോർഡ് വിശകലനം, ഡോക്യുമെൻ്റേഷൻ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യൽ, രോഗിയുടെ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പ്രസക്തമായ വിവരങ്ങൾ എക്‌സ്‌ട്രാക്റ്റുചെയ്യൽ തുടങ്ങിയ ജോലികൾക്കായി NLP ഉപയോഗിക്കുന്നു.
