বিবেচনা করুন কিভাবে কয়েক বছর আগে পর্যন্ত, বুলিয়ান অনুসন্ধানের শর্তাবলীর সাথে সংগঠিত সঠিক ওয়াচওয়ার্ডগুলি ব্যবহার করে কার্যকর Google সন্ধান করা হয়েছিল। এইভাবে, আপনাকে Google থেকে সমাধান খুঁজে বের করতে হবে এমন সুযোগে, আপনার এটির ভাষা জানা উচিত। সেই মুহুর্তে গুগল শব্দার্থিক সাধনা উপস্থাপন করেছে। এটি শব্দের মধ্যে পাণ্ডিত্যপূর্ণ সম্পর্ক গণনা, এটি একটি অনুসন্ধান জিজ্ঞাসা করার জন্য আপনাকে ক্ষমতা দেয় একইভাবে আপনি একজন সহচর হন। অভ্যন্তরে, এটি একটি বুলিয়ান সংগঠিত সাধনায় সেই প্রশ্নের একটি ব্যাখ্যা তৈরি করেছে যা এটি অনুধাবন করেছিল - তবুও চক্রটি অদৃশ্য ছিল। আপনার ইংরেজিকে কম্পিউটেশনাল যৌক্তিক এন্ট্রিওয়েতে পরিবর্তন না করেই এই একটি উদ্ভাবন যা আপনাকে সিরিকে জিজ্ঞাসা করার অনুমতি দেয় যে আজকে আবহাওয়া কেমন বা আগামীকাল বোর্নিওতে সবচেয়ে কম ব্যয়বহুল ট্রিপ কী। সুতরাং আমরা বলতে পারি যে এনএলপি মেশিন এবং মানুষের উপভাষার মধ্যে একটি এক্সটেনশন।

কমন ল্যাঙ্গুয়েজ প্রিপারিং (NLP) হল সফ্টওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং এর একটি জোন এবং পিসি এবং মানুষের (চারিত্রিক) ভাষার মধ্যে সহযোগিতা নিয়ে চিন্তিত৷ এটি একটি চরিত্রগত ভাষা ব্যবহার করে একটি চতুর কাঠামোর সাথে কথা বলার জন্য AI কৌশলের ইঙ্গিত দেয়, উদাহরণস্বরূপ, ইংরেজি৷ যখন আপনার নির্দেশনা অনুযায়ী এগিয়ে যাওয়ার জন্য আপনার রোবটের মতো একটি বিচক্ষণ কাঠামোর প্রয়োজন হয় বা যখন আপনি একটি বক্তৃতা ভিত্তিক ক্লিনিকাল মাস্টার ফ্রেমওয়ার্ক থেকে পছন্দ শুনতে চান তখন সাধারণ ভাষা পরিচালনা করার প্রয়োজন হয়। তাই মূলত আমরা বলতে পারি যে এনএলপির ক্ষেত্রে আমরা যে সাধারণ উপভাষাগুলি ব্যবহার করছি তার সাথে সহায়ক উদ্যোগগুলি সম্পাদন করার জন্য পিসি তৈরি করা অন্তর্ভুক্ত। একটি NLP কাঠামোর তথ্য এবং ফলন হতে পারে বক্তৃতা এবং কম্পোজড টেস্ট।

আমরা বলতে পারি যে এনএলপি ব্যতীত, মানবসৃষ্ট চেতনা কেবল ভাষার গুরুত্ব বুঝতে পারে এবং সোজাসাপ্টা অনুসন্ধানের উত্তর দিতে পারে, তবে এটি সেটিংয়ে শব্দের তাত্পর্য বুঝতে পারে না। এইভাবে, প্রাকৃতিক ভাষা পরিচালনার অ্যাপ্লিকেশনগুলি ক্লায়েন্টদের একটি পিসির সাথে তাদের নিজস্ব শব্দে কথা বলার অনুমতি দেয়, উদাহরণস্বরূপ সাধারণ ভাষায়৷ এনএলপি পিসিগুলিকে অনুধাবন করতে সহায়তা করে এবং মানুষের সাধারণ ভাষা বোঝার ক্ষমতা পুনরুত্পাদন করে যা ব্যক্তিরা বোঝাতে ব্যবহার করে৷ আজ, মানবসৃষ্ট যুক্তিতে সাধারণ ভাষা পরিচালনার কাঠামোর অসংখ্য উদাহরণ রয়েছে যা এখন কাজ করছে।

AI তে NLP এর উদাহরণ

1. চিঠিপত্র: অনেক চিঠিপত্রের অ্যাপ্লিকেশন যেমন ফেসবুক মেসেঞ্জার এখন মানবসৃষ্ট চেতনাকে ব্যবহার করছে। সব মিলিয়ে, ফেসবুক এআই দ্বারা অত্যন্ত অনুপ্রাণিত। কয়েক মাস আগে, Facebook তার M সাহায্য ঘোষণা করেছে যা আপনার নিজের সাহায্যকারীতে পরিণত হওয়ার প্রতিশ্রুতি দিয়েছে (পাবলিক ডিসপ্যাচ ডেট tbd-এর সাথে): "এম একজন মানুষ যা কিছু করতে পারে।"

2. দ্রুত উপসংহার: মনুষ্যসৃষ্ট চেতনায় কাঠামো তৈরির বৈশিষ্ট্যপূর্ণ ভাষার উদাহরণগুলি চিকিৎসা ক্লিনিকগুলিতেও রয়েছে যা ডাক্তারের অসংগঠিত নোটগুলি থেকে একটি নির্দিষ্ট সংকল্প প্রদর্শনের জন্য সাধারণ ভাষা পরিচালনার ব্যবহার করে। ম্যামোগ্রাফিক ইমেজিং এবং ম্যামোগ্রাম রিপোর্টের জন্য এনএলপি প্রোগ্রামিং ক্লিনিকাল পছন্দগুলির জন্য তথ্য নিষ্কাশন এবং তদন্তকে সমর্থন করে। এনএলপি প্রোগ্রামিং বুকের ম্যালিগন্যান্সি বিপদকে আরও বেশি ফলপ্রসূভাবে নির্ধারণ করতে পারে এবং অতিরিক্ত বায়োপসির প্রয়োজনীয়তাকে প্রত্যাখ্যান করতে পারে এবং পূর্বে উপসংহারের মাধ্যমে দ্রুত চিকিত্সাকে উত্সাহিত করতে পারে।

3. ক্লায়েন্ট রিভিউ: কম্পিউটারাইজড রিজনিং অ্যাপ্লিকেশানগুলিতে প্রাকৃতিক ভাষা প্রস্তুত করা একটি সাইট থেকে আইটেম অডিটগুলিকে একত্রিত করা সহজ করে তোলে এবং একটি নির্দিষ্ট আইটেম সম্পর্কে তাদের অনুমান হিসাবে ক্রেতারা আসলে কী বলছে তা বোঝা যায়। অডিট একটি বিশাল ভলিউম সঙ্গে প্রতিষ্ঠান সত্যিই তাদের পেতে এবং ক্লায়েন্ট প্রবণতার উপর নির্ভরশীল নতুন আইটেম বা প্রশাসনের পরামর্শ দিতে সংগৃহীত তথ্য ব্যবহার করতে পারে। এই অ্যাপ্লিকেশনটি সংস্থাগুলিকে তাদের ব্যবসার জন্য গুরুত্বপূর্ণ ডেটা খুঁজে পেতে, ভোক্তাদের আনুগত্য উন্নত করতে, আরও উল্লেখযোগ্য আইটেম বা সুবিধার সুপারিশ করতে এবং ক্লায়েন্টের প্রয়োজনীয়তাগুলি আরও ভালভাবে বোঝাতে সহায়তা করে।

4. ভার্চুয়াল অ্যাডভান্স অ্যাসিস্ট্যান্টস: একটি দূরবর্তী সাহায্যকারী, যাকে অতিরিক্তভাবে AI ডান হাত বা কম্পিউটারাইজড সাহায্য বলা হয়, এটি একটি অ্যাপ্লিকেশন প্রোগ্রাম যা সাধারণ ভাষার ভয়েস অর্ডার বুঝতে পারে এবং ক্লায়েন্টের জন্য অ্যাসাইনমেন্ট শেষ করে। DAগুলি ক্রেতাদের বিনিময় অনুশীলনে সাহায্য করতে পারে বা একটি উচ্চতর ক্লায়েন্ট এনকাউন্টার অফার করতে এবং অপারেশনাল খরচ কমাতে কল প্লেস কার্যক্রমকে স্ট্রিমলাইন করতে পারে। আমরা এই অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে ধীরে ধীরে বিভিন্ন গ্যাজেটে দেখতে পাব, উদাহরণস্বরূপ, পিসি প্রোগ্রাম, সচেতন হোম ফ্রেমওয়ার্ক, অটো এবং উদ্যোগের বাজারে।

বৈশিষ্ট্যযুক্ত ভাষা প্রক্রিয়াকরণ অ্যাপ্লিকেশন:

যন্ত্রানুবাদ

আমরা বুঝতে পারি যে অনলাইনে অ্যাক্সেসযোগ্য ডেটার পরিমাপ বিকাশ করছে, তাই এটিতে পৌঁছানোর প্রয়োজনীয়তা ক্রমশ তাৎপর্যপূর্ণ হয়ে উঠছে এবং সাধারণ ভাষা পরিচালনার অ্যাপ্লিকেশনগুলির অনুমান স্পষ্ট হয়ে উঠছে। মেশিন ব্যাখ্যা আমাদেরকে ভাষার সীমানা অতিক্রম করতে উত্সাহিত করে যা আমরা প্রায়শই বিশেষ ম্যানুয়াল পাঠোদ্ধার করে, উপাদান বা তালিকাগুলিকে অপরিহার্যভাবে হ্রাস করা খরচে তুলে ধরে থাকি। মেশিনের ব্যাখ্যার অগ্রগতির সাথে পরীক্ষাটি শব্দের পাঠোদ্ধারে নয়, তবে একটি প্রকৃত ব্যাখ্যা দেওয়ার জন্য বাক্যের তাৎপর্য বোঝার ক্ষেত্রে।

প্রোগ্রাম করা রূপরেখা

আমাদের একটি বিশাল তথ্য বেস থেকে ডেটার একটি নির্দিষ্ট, উল্লেখযোগ্য স্নিপেটে যাওয়ার প্রয়োজন হলে তথ্যের অতিরিক্ত বোঝা একটি আসল সমস্যা। প্রোগ্রাম করা রানডাউন শুধুমাত্র রিপোর্ট এবং ডেটার গুরুত্বের সংক্ষিপ্তসারের জন্যই তাৎপর্যপূর্ণ নয়, তবুও ডেটার ভিতরের উত্সাহী প্রভাবগুলি বোঝার জন্য, উদাহরণস্বরূপ, অনলাইন মিডিয়া থেকে তথ্য সংগ্রহের ক্ষেত্রে।

অনুমান পরীক্ষা

উপসংহার পরীক্ষার উদ্দেশ্য হল কয়েকটি পোস্টের মধ্যে বা অনুরূপ পোস্টের মধ্যে অনুমানকে স্বীকৃতি দেওয়া যেখানে অনুভূতি প্রতিটি ক্ষেত্রে দ্ব্যর্থহীনভাবে যোগাযোগ করা হয় না। সংস্থাগুলি তাদের আইটেম এবং প্রশাসনের উপর গ্রাহকদের মতামত এবং সাধারণত তাদের অবস্থানের চিহ্নিতকারীগুলিকে বোঝার জন্য তাদের সহায়তা করার জন্য অনলাইনে মতামত এবং অনুমান সনাক্ত করতে সাধারণ ভাষা পরিচালনার অ্যাপ্লিকেশনগুলি ব্যবহার করে, উদাহরণস্বরূপ, অনুমান তদন্ত। অতীতের নির্ণায়ক সরল প্রান্ত, উপসংহার পরীক্ষা একটি নির্দিষ্ট পরিস্থিতিতে মতামত বোঝায়।

পাঠ্য চরিত্রায়ন

পাঠ্য ক্রম একটি সংরক্ষণাগারে পূর্বনির্ধারিত শ্রেণিবিন্যাস নিয়োগ করা এবং আপনার প্রয়োজনীয় ডেটা আবিষ্কার করতে বা কয়েকটি অনুশীলনকে স্ট্রীমলাইন করার জন্য এটিকে বাছাই করা ধারণাযোগ্য করে তোলে। উদাহরণস্বরূপ, পাঠ্য শ্রেণিবিন্যাসের একটি ব্যবহার ইমেলে স্প্যাম আলাদা করা।

প্রশ্নের উত্তর

প্রশ্ন-উত্তর (QA) ব্যবহারের কারণে ক্রমবর্ধমান মূলধারায় পরিণত হচ্ছে, উদাহরণস্বরূপ, Siri, OK Google, টক বক্স এবং মেনিয়াল হেল্পার। একটি QA অ্যাপ্লিকেশন হল একটি কাঠামো যা মানুষের অনুরোধকে স্পষ্টভাবে লক্ষ্য করে করতে সক্ষম। এটি একটি বিষয়বস্তু শুধু ইন্টারফেস বা একটি প্রকাশিত বক্তৃতা কাঠামো হিসাবে ব্যবহার করা যেতে পারে। এই অবশিষ্ট অংশগুলি বিশেষ করে ওয়েব সূচীগুলির জন্য একটি প্রাসঙ্গিক পরীক্ষা, এবং এটি গবেষণার জন্য বৈশিষ্ট্যযুক্ত ভাষা তৈরির নীতিগত ব্যবহারগুলির মধ্যে একটি।

NLP এর চূড়ান্ত ভাগ্য

সাধারণ ভাষার পরিণতি কী?

বট

চ্যাটবট ক্লায়েন্টের প্রশ্নের উত্তর দেয় এবং যে কোনো সময় বা যে কোনো সময়ে প্রযোজ্য সম্পদ এবং আইটেমগুলিতে তাদের নির্দেশনা দেয়। এটি প্রায়শই ক্লায়েন্ট সহায়তায় ব্যবহার করা হয়, বিশেষ করে ব্যাঙ্কিং, খুচরা এবং প্রতিবেশীতায়। বিশেষ করে ক্লায়েন্ট কেয়ার সেটিংয়ে চ্যাটবটগুলি দ্রুত, বুদ্ধিমান এবং ব্যবহার করা সহজ হওয়া উচিত, কারণ ক্লায়েন্টদের একচেটিয়া মান রয়েছে (এবং কিছু ক্ষেত্রে কম জেদ)। এটি অর্জন করার জন্য, চ্যাটবটগুলি NLP ব্যবহার করে ভাষা পেতে, বেশিরভাগ অংশে বিষয়বস্তু বা ভয়েস-স্বীকৃতি সহযোগিতার জন্য, যেখানে ক্লায়েন্টরা তাদের নিজস্ব ভাষায় প্রদান করে, যেমন তারা একজন বিশেষজ্ঞকে সম্বোধন করবে। এই বর্ধিত উপযোগিতা একইভাবে সিরি এবং অ্যামাজনের অ্যালেক্সার মতো দূরবর্তী সাহায্যকারী থেকে শুরু করে কম্পিউটারাইজেশন বা অ্যাসাইনমেন্টের মতো বট পর্যায়গুলিকে দীর্ঘমেয়াদে আরও সফল এবং স্বাভাবিক করতে বিভিন্ন ধরণের বটগুলিকে লাভ করবে৷ এই বটগুলি ধীরে ধীরে বার্তা পেতে এবং ক্রিয়াকলাপগুলি সম্পাদনের জন্য NLP ব্যবহার করবে, উদাহরণস্বরূপ, জিওইনফরমেশন শেয়ার করা, সংযোগ এবং ছবি পুনরুদ্ধার করা বা আমাদের জন্য আরও মন খারাপ করার কাজগুলি চালানো।

অদৃশ্য UI সমর্থন করে

মেশিনের সাথে আমাদের প্রতিটি সমিতি মানব যোগাযোগ (আলোচনা এবং পাঠ্য উভয়ই)। Amazon এর Echo শুধুমাত্র একটি মডেল যা মানুষকে আরও সহজভাবে উদ্ভাবনের সাথে যোগাযোগ করে। একটি সনাক্তযোগ্য বা শূন্য UI এর ধারণাটি ভয়েস, পাঠ্য বা উভয়ের মিশ্রণের মাধ্যমে নির্বিশেষে ক্লায়েন্ট এবং মেশিনের মধ্যে সরাসরি সংযোগের উপর নির্ভর করবে। এনএলপি যা দিনের শেষে মানুষের ভাষার আরও বিশিষ্ট যৌক্তিক বোধগম্যতাকে প্রভাবিত করে, কারণ এটি আমাদের নিম্নমুখী করে তোলে—আমরা যা বলি তা নির্বিশেষে আমরা কী বলি, এবং আমরা কী করছি—যেকোনও সনাক্তযোগ্য বা শূন্য UI-এর জন্য মৌলিক হবে আবেদন

আরো বুদ্ধিমান শিকার

আরও বুদ্ধিমান serach বোঝায় ক্লায়েন্টরা ওয়াচওয়ার্ড রচনা বা ব্যবহার করার বিপরীতে ভয়েস অর্ডারের মাধ্যমে দেখতে প্রস্তুত হতে পারে। এনএলপির চূড়ান্ত পরিণতি হল আরও চতুর অনুসন্ধানের জন্য- এমন কিছু যা আমরা এখানে বেশ কিছুদিন ধরে বিশেষজ্ঞ সিস্টেমে আলোচনা করছি। দেরীতে, Google ঘোষণা করেছে যে এটি ক্লায়েন্টদের কথোপকথনমূলক ভাষা ব্যবহার করে রেকর্ড এবং পদার্থ খোঁজার অনুমতি দেওয়ার জন্য Google ড্রাইভে NLP ক্ষমতা যুক্ত করেছে।

অসংগঠিত ডেটা থেকে জ্ঞান

NLP ব্যবস্থাগুলি ধীরে ধীরে অসংগঠিত তথ্য থেকে সহায়ক অন্তর্দৃষ্টি একত্রিত করবে, উদাহরণস্বরূপ, দীর্ঘ-কাঠামোর বার্তা, রেকর্ডিং, শব্দ, এবং আরও অনেক কিছু তাদের কাছে স্বন, কণ্ঠস্বর, শব্দের নির্বাচন, এবং তথ্যের অনুমানগুলি পরীক্ষা করার জন্য বিচ্ছিন্ন করার বিকল্প থাকবে। , উদাহরণস্বরূপ, ভোক্তা আনুগত্য পরিমাপ বা ব্যথা পয়েন্ট পার্থক্য.