प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, या एनएलपी, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) की एक शाखा है जिसका ध्यान प्राकृतिक मानव भाषा को इंटरैक्टिव माध्यम के रूप में उपयोग करके मनुष्यों और मशीनों के बीच बातचीत को सुविधाजनक बनाने पर है।

एनएलपी पर आधारित सिस्टम मानव भाषा की संरचना और अर्थ को इसके विभिन्न पहलुओं जैसे वाक्य रचना, शब्दार्थ और आकारिकी का विश्लेषण करके समझ सकते हैं। कंप्यूटर विज्ञान और भाषाविज्ञान के संयोजन का उपयोग करते हुए, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण प्रणालियाँ भाषा के अध्ययन के माध्यम से प्राप्त ज्ञान को नियम-आधारित मशीन लर्निंग एल्गोरिदम में बदल देती हैं जो विशिष्ट समस्याओं को हल करने और विशेष कार्यों को करने में सक्षम होते हैं।

एनएलपी सिस्टम असंरचित डेटा सेट का बड़े पैमाने पर विश्लेषण कर सकता है, जिसमें ऑनलाइन सामग्री, समाचार रिपोर्ट, दस्तावेज़, सोशल मीडिया कमेंट्री, और ब्रांड और उनकी ग्राहक सहायता सेवाओं के साथ उपभोक्ता बातचीत से प्राप्त टेक्स्ट-आधारित जानकारी शामिल है। प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में उपयोग किए जाने वाले उपकरण मशीनों को इस जानकारी को छानने और न्यूनतम मानव संपर्क के साथ इससे सीखने में सक्षम बना सकते हैं। इसके अलावा, सिस्टम को कस्टम के अनुरूप बनाया जा सकता है किसी भी उद्योग की जरूरतें या आवेदन।

विशिष्ट एनएलपी अनुप्रयोगों में ईमेल फ़िल्टरिंग, वॉयस असिस्टेंट, ट्रांसलेशन सिस्टम, वाक् पहचान, ग्राहक सहायता का स्वचालन, और लिखित या बोले गए पाठ का विश्लेषण और सुधार। इसके अलावा, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण रोजमर्रा के उपयोग के मामलों के पीछे प्रेरक शक्ति है जैसे चैटबॉट्स, इंटरनेट सर्च इंजन, उत्पाद अनुशंसा पोर्टल, और डिजिटल वॉयस असिस्टेंट जो स्मार्ट घरों, स्मार्ट वाहनों और स्मार्टफोन को पावर देते हैं।

शिक्षा में एनएलपी का उपयोग

शैक्षिक संदर्भ में होने वाला अधिकांश संचार और गतिविधि भाषण और पाठ के माध्यम से होता है। यह प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और शिक्षा में इसके उपयोग को एक तार्किक मेल बनाता है। एनएलपी अब एक अकादमिक सेटिंग में लाभ पहुंचा रहा है, और नए उपयोग के मामलों को विकसित और प्रस्तावित किया जा रहा है।

पाठ सारांश

बड़े पैमाने पर असंरचित जानकारी जैसे कि शोध प्रबंध और अकादमिक पेपर के लिए, एनएलपी के तहत स्वत: सारांश पाठ को उसके आवश्यक तत्वों तक कम करना और एक संक्षिप्त नया संस्करण बनाना संभव बनाता है जो केवल सबसे प्रासंगिक डेटा बताता है। एनएलपी में इस प्रक्रिया को निष्कर्षण-आधारित सारांश के रूप में जाना जाता है और इसका उपयोग किसी दिए गए कार्य का सारांश बनाने के लिए किया जाता है।

अमूर्त-आधारित संक्षेप में, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण मौजूदा पाठ को स्पष्ट करने के लिए और स्रोत दस्तावेज़ में मौजूद नहीं होने वाले मार्ग या वाक्यों को उत्पन्न करने के लिए असंरचित जानकारी के लिए गहन शिक्षण तकनीकों को नियोजित करता है।

आप डेटा संसाधन से सबसे अधिक प्रासंगिक जानकारी निकालने के लिए अनुसंधान या दस्तावेज़ीकरण स्तर पर स्वचालित सारांश का उपयोग कर सकते हैं और स्वचालित रूप से अपने शोध दस्तावेज़ या डेटाबेस में परिणाम दर्ज कर सकते हैं।

मशीनी अनुवाद (एमटी)

इंटरनेट लगातार राष्ट्रों के बीच की बाधाओं को तोड़ रहा है, मशीनी अनुवाद (एमटी) के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण उपकरण भाषण और पाठ को विभिन्न भाषाओं में अनुवाद करने के लिए गहन शिक्षण तंत्रिका तंत्र का उपयोग करते हैं। मशीनी अनुवाद के लिए सामान्य प्लेटफ़ॉर्म में Google अनुवाद, Microsoft अनुवादक और Facebook अनुवाद ऐप शामिल हैं।

अधिक विशिष्ट या विशिष्ट शैक्षिक अनुप्रयोगों के लिए, एनएलपी का उपयोग करते हुए अनुकूलन योग्य मशीन अनुवाद प्रणालियां हैं। इन प्रणालियों को किसी विशेष भाषा डोमेन के लिए तैयार किया गया है या कानून, वित्त, या चिकित्सा जैसे विशिष्ट पेशे से जुड़ी शब्दावली और भाषा को समझने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है।

मशीनी अनुवाद क्षमता वाले प्राकृतिक भाषा प्लेटफॉर्म अंग्रेजी भाषा सीखने वालों (ईएलएल) के लिए विशेष रूप से मूल्यवान हो सकते हैं, जिससे अंग्रेजी-दूसरी भाषा के छात्रों को कक्षा के बाहर अभ्यास करने का अवसर मिलता है। इसके अलावा, बेंचमार्किंग सुविधाओं के साथ एनएलपी सिस्टम समय के साथ अंग्रेजी भाषा सीखने वालों की दक्षता के स्तर का आकलन करने और उनकी प्रगति को ट्रैक करने में मदद कर सकते हैं। और ऑनलाइन भाषा ट्यूटर इन छात्रों को किसी भी व्याकरणिक, वाक्यविन्यास, या वाक्य निर्माण त्रुटियों के बारे में प्रतिक्रिया प्रदान कर सकते हैं।

अकादमिक लेखन में सुधार के लिए एनएलपी का उपयोग करना

ऐतिहासिक रूप से, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण को शैक्षिक क्षेत्र में काफी सफलता मिली है, छात्र व्याकरण और शब्द यांत्रिकी समस्याओं की पहचान करना और पांच पैराग्राफ निबंधों के लिए समग्र अंक प्रदान करना।

इन अपेक्षाकृत सीमित अनुप्रयोगों के अलावा, प्राकृतिक भाषा सीखने की प्रणालियाँ पाठ या रचनात्मक प्रतिक्रिया के लिखित निकाय के विशिष्ट भागों पर कार्रवाई योग्य प्रतिक्रिया प्रदान करके छात्रों की सहायता कर सकती हैं। छात्र इस अतिरिक्त इनपुट का उपयोग अपने काम को संशोधित करते समय, व्याकरण और यांत्रिकी से परे, अपनी लेखन सीमा को बेहतर बनाने के लिए कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, एनएलपी विश्लेषण यह प्रकट कर सकता है कि निबंध में आवश्यक तत्व जैसे प्रमुख विषय, तर्क, या साक्ष्य छात्र के काम में मौजूद हैं या अनुपस्थित हैं। एनएलपी सिस्टम लिखित कार्य के संगठन के बारे में सिफारिशें भी दे सकता है।

स्वचालित लेखन मूल्यांकन या एडब्ल्यूई सिस्टम के संयोजन में, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण समाधान छात्रों को निम्न-स्तरीय प्रतिक्रिया जैसे शब्दावली युक्तियाँ या उच्च-स्तरीय अनुशंसाएं प्रदान कर सकते हैं जो किसी दस्तावेज़ या कथा की संरचना और प्रवाह को प्रभावित करते हैं।

स्रोत-आधारित निबंधों सहित लेखन कार्यों का दायरा, जिन पर एनएलपी लागू किया जा सकता है, का विस्तार जारी है। लेखकों को कई स्रोतों, बाहरी दस्तावेज़ों, आख्यानों और सारांशों से डेटा को एकीकृत करना चाहिए।

सीखने के माहौल में सिमेंटिक और सेंटीमेंट एनालिसिस

उद्देश्य से अर्थ विश्लेषण एनएलपी में भाषा का अर्थ स्थापित करना है। यह प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का एक जटिल क्षेत्र है जिसमें वाक्य संरचना, विभिन्न शब्दों के बीच की बातचीत और कई संबंधित अवधारणाओं का विश्लेषण करने के लिए सिस्टम की आवश्यकता होती है। यह विश्लेषण पाठ के एक टुकड़े में शब्दों के अर्थ और मार्ग या दस्तावेज़ के समग्र अर्थ और विषय को प्रकट करता है।

में भावनाओं का विश्लेषण, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण प्रणालियाँ मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग करती हैं जो पाठ के एक टुकड़े को उस राय की ध्रुवीयता के अनुसार वर्गीकृत कर सकती हैं जिसे वह व्यक्त करता है। विश्लेषण इन चरम सीमाओं के बीच सकारात्मक, नकारात्मक, या तटस्थ से लेकर राय के रंगों तक के पैमाने पर मार्ग को वर्गीकृत करता है।

एंटरप्राइज़ और डेटा एनालिटिक्स क्षेत्रों में, सोशल मीडिया और अन्य प्लेटफार्मों पर जनता की राय को मापने के लिए भावना विश्लेषण को नियोजित किया जाता है और विभिन्न वाणिज्य और समर्थन चैनलों से ग्राहक या उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया का आकलन किया जाता है जो उपभोक्ता ब्रांडों के साथ बातचीत करने के लिए उपयोग करते हैं।

शैक्षिक संस्थानों के प्रशासक और कर्मचारी एनएलपी शब्दार्थ और भावना विश्लेषण का उपयोग छात्रों के व्यवहार का अध्ययन करने के लिए कर सकते हैं जो उन्हें वर्तमान में प्राप्त हो रहे निर्देशों के जवाब में और उनके शैक्षणिक और सामाजिक वातावरण में परिवर्तन के लिए है। यह यह निर्धारित करने में सहायक हो सकता है कि क्या किसी विशेष पाठ्यक्रम या शिक्षण दृष्टिकोण को अच्छी तरह से प्राप्त किया जा रहा है और उन छात्रों की पहचान करने में जो एक या दूसरे प्रकार के मुद्दे हो सकते हैं।

कक्षा में छात्रों के बीच सहयोग के स्तर का अध्ययन करने के लिए शिक्षक प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण तकनीकों को भी नियोजित कर सकते हैं। ऑनलाइन चर्चा मंचों और बड़े पैमाने पर खुले ऑनलाइन पाठ्यक्रम या एमओओसी के भीतर छात्रों के बीच सहयोग के पैटर्न को प्रकट करने के लिए शोधकर्ताओं ने भाषा डेटा के लिए सामाजिक नेटवर्क विश्लेषण दृष्टिकोण लागू करना शुरू कर दिया है।

पठनीयता सूत्र स्थापित करना

एनएलपी विश्लेषण का उपयोग करते हुए, शिक्षक अब पठनीयता सूत्र स्थापित कर सकते हैं जो अलग-अलग छात्रों के लिए पठन सामग्री का मिलान इस तरह से करने में मदद करते हैं कि पाठ उपयुक्त रूप से चुनौतीपूर्ण और पुरस्कृत हो। सूत्र शब्दावली, पाठ सामंजस्य और वाक्यात्मक घनत्व के संदर्भ में भाषा की जटिलता के बारे में जानकारी प्रदान करने वाले मेट्रिक्स का उपयोग करते हैं।

पठनीयता सूत्र विश्लेषण प्रशिक्षकों को उन दरों का बेहतर अनुमान लगाने में सक्षम बनाता है जिन पर छात्र विशेष मार्ग को पढ़ने और समझने में सक्षम होंगे और विभिन्न पाठकों और शैलियों की एक किस्म पर लागू होते हैं। कुछ एनएलपी सिस्टम में सरलीकरण एल्गोरिदम भी होते हैं जो पाठ को पढ़ने वाले छात्रों के लिए इसे बेहतर बनाने के लिए स्वचालित रूप से संशोधित कर सकते हैं।

नेचुरल लैंग्वेज जेनरेशन के लिए फ्यूचर होप्स (एनएलजी)

नेचुरल लैंग्वेज जेनरेशन या एनएलजी एनएलपी की एक उप-शाखा है जिसका ध्यान कंप्यूटर सिस्टम और एप्लिकेशन के निर्माण पर है जो अर्थ के अर्थपूर्ण प्रतिनिधित्व से इनपुट के आधार पर प्राकृतिक भाषा में विभिन्न प्रकार के टेक्स्ट उत्पन्न कर सकते हैं। एनएलजी के साथ प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण प्रणाली वर्तमान में इसका उपयोग पाठ को सारांशित करने और उपयोगकर्ता से प्रश्नों के उत्तर उत्पन्न करने के लिए करती है।

तकनीक अभी भी अपनी प्रारंभिक अवस्था में है, लेकिन 2019 में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस फर्म ओपन एआई ने आठ मिलियन वेब पेजों के प्रशिक्षण आधार के साथ एक प्राकृतिक भाषा जनरेशन सिस्टम GPT-2 जारी किया। यह प्रणाली कम से कम प्रोत्साहन के साथ भी उच्च गुणवत्ता वाले और एकजुट पाठ मार्ग जैसे कविताओं, कहानियों और समाचार लेखों का उत्पादन कर सकती है। एनएलजी मॉडल बेहतर प्रदर्शन करता है जब उसके डेटाबेस में उच्च उपस्थिति वाले विषयों को खिलाया जाता है और वर्तमान में अत्यधिक तकनीकी सामग्री या विशिष्ट विषय वस्तु से निपटने में समस्याएं होती हैं। हालांकि, शैक्षिक सेटिंग्स में भविष्य के विकास और एनएलजी प्रौद्योगिकी के उपयोग के लिए उच्च उम्मीदें हैं।





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