एनएलपी टेक वर्ल्ड के भविष्य का आकार कैसे लगाएगा?
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, या एनएलपी कृत्रिम बुद्धि की एक शाखा है जिस पर कंप्यूटर और इंसानों के साथ बातचीत करने के तरीकों पर कई महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ते हैं। हजारों और हजारों वर्षों से विकसित मानव भाषा, संचार का एक प्रचलित रूप बन गया है जिसमें जानकारी की एक संपत्ति होती है जो अक्सर शब्दों को पार करती है। मानव संचार और डिजिटल डेटा के बीच अंतर को ब्रिज करने में एनएलपी एक महत्वपूर्ण तकनीक बन जाएगा। आने वाले वर्षों में प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का उपयोग करने के 5 तरीके यहां दिए जाएंगे।
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मशीन अनुवाद
चूंकि दुनिया की जानकारी ऑनलाइन है, उस डेटा को सुलभ बनाने का कार्य तेजी से महत्वपूर्ण हो जाता है। भाषा की बाधाओं में, हर किसी के लिए दुनिया की जानकारी को सुलभ बनाने की चुनौती ने मानव अनुवाद की क्षमता को आसानी से बढ़ा दिया है। डुओलिंगो जैसी अभिनव कंपनियां एक नई भाषा सीखने के साथ अनुवाद प्रयासों के साथ-साथ योगदान करने के लिए बड़ी मात्रा में लोगों को भर्ती करने की तलाश में हैं। लेकिन मशीन अनुवाद दुनिया की जानकारी को सुसंगत बनाने के लिए एक और अधिक स्केलेबल विकल्प प्रदान करता है। Google अपनी Google अनुवाद सेवा के लिए मालिकाना सांख्यिकीय इंजन का उपयोग करके, मशीन अनुवाद के अग्रभाग में अग्रणी कंपनी है। मशीन अनुवाद प्रौद्योगिकियों के साथ चुनौती शब्दों का अनुवाद करने में नहीं है, लेकिन वाक्यों के अर्थ को संरक्षित करने में, एक जटिल तकनीकी मुद्दा जो एनएलपी के केंद्र में है।
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स्पैम लड़ना
अवांछित ईमेल की बढ़ती समस्या के खिलाफ रक्षा की पहली पंक्ति के रूप में स्पैम फ़िल्टर महत्वपूर्ण हो गए हैं। लेकिन ईमेल का व्यापक रूप से उपयोग करने वाले लगभग हर किसी को अवांछित ईमेल पर अभी भी परेशानी होती है, या फिल्टर में गलती से पकड़े गए महत्वपूर्ण ईमेल। स्पैम फिल्टर के झूठे-सकारात्मक और झूठे नकारात्मक मुद्दे एनएलपी प्रौद्योगिकी के केंद्र में हैं, फिर पाठ के तारों से अर्थ निकालने की चुनौती के लिए उबलते हैं। एक तकनीक जिस पर अधिक ध्यान दिया गया है वह बेयसियन स्पैम फ़िल्टरिंग है, एक सांख्यिकीय तकनीक जिसमें ईमेल में शब्दों की घटनाओं को स्पैम और गैर-स्पैम ईमेल के एक सामान्य भाग में इसकी सामान्य घटना के विरुद्ध मापा जाता है।
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सूचना निष्कर्षण
वित्तीय बाजारों में कई महत्वपूर्ण निर्णय मानव निरीक्षण और नियंत्रण से तेजी से आगे बढ़ रहे हैं। एल्गोरिदमिक व्यापार अधिक लोकप्रिय हो रहा है, वित्तीय निवेश का एक रूप जो पूरी तरह से प्रौद्योगिकी द्वारा नियंत्रित है। लेकिन इनमें से कई वित्तीय निर्णयों को समाचार द्वारा प्रभावित किया जाता है, पत्रकारिता द्वारा जो अभी भी मुख्य रूप से अंग्रेजी में प्रस्तुत किया जाता है। एनएलपी का एक बड़ा कार्य, इन सादे पाठ घोषणाओं को ले रहा है, और एक प्रारूप में प्रासंगिक जानकारी निकालने जा रहा है जिसे एल्गोरिदमिक व्यापार निर्णयों में शामिल किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, कंपनियों के बीच विलय की खबर व्यापार निर्णयों पर एक बड़ा प्रभाव डाल सकती है, और जिस गति पर विलय, खिलाड़ियों, कीमतों, जो प्राप्त करते हैं, को एक व्यापार एल्गोरिदम में शामिल किया जा सकता है, में लाभ प्रभाव हो सकते हैं करोड़ों डॉलर।
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संक्षिप्तीकरण
सूचना अधिभार हमारी डिजिटल युग में एक वास्तविक घटना है, और पहले से ही ज्ञान और जानकारी तक पहुंच हमारी समझ को समझने की हमारी क्षमता से कहीं अधिक है। यह एक प्रवृत्ति है जो धीमा होने का कोई संकेत नहीं दिखाती है, और इसलिए दस्तावेज़ों और जानकारी के अर्थ को सारांशित करने की क्षमता तेजी से महत्वपूर्ण हो रही है। यह महत्वपूर्ण है कि हमें डेटा की विशाल मात्रा से प्रासंगिक जानकारी को पहचानने और अवशोषित करने की क्षमता न केवल। एक और वांछित परिणाम गहन भावनात्मक अर्थों को समझना है, उदाहरण के लिए, सोशल मीडिया से एकत्रित डेटा के आधार पर, क्या कोई कंपनी अपनी नवीनतम उत्पाद पेशकश के लिए सामान्य भावना निर्धारित कर सकती है? एनएलपी की यह शाखा एक मूल्यवान विपणन संपत्ति के रूप में तेजी से उपयोगी हो जाएगी।
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प्रश्न का उत्तर
खोज इंजन ने दुनिया की जानकारी को हमारी उंगलियों पर रखा है, लेकिन वास्तव में यह वास्तव में काफी प्राचीन है जब वास्तव में मनुष्यों द्वारा उत्पन्न विशिष्ट प्रश्नों का उत्तर देने की बात आती है। Google ने उपयोगकर्ताओं में होने वाली निराशा को देखा है, जिन्हें अक्सर उन उत्तरों को खोजने के लिए कई अलग-अलग खोज परिणामों को आजमाने की आवश्यकता होती है जिन्हें वे ढूंढ रहे हैं। एनएलपी में Google के प्रयासों का एक बड़ा ध्यान प्राकृतिक भाषा के प्रश्नों को पहचानना, अर्थ निकालना, और उत्तर प्रदान करना, और Google के परिणाम पृष्ठ के विकास ने इस फोकस को दिखाया है। हालांकि निश्चित रूप से सुधार, यह खोज इंजन के लिए एक बड़ी चुनौती है, और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण अनुसंधान के मुख्य अनुप्रयोगों में से एक है।