બુલિયન પૂછપરછની શરતો સાથે આયોજિત સાચા વૉચવર્ડ્સનો ઉપયોગ કરીને થોડાં વર્ષ પહેલાં, સધ્ધર Google લુકિંગ કેવી રીતે પૂર્ણ થયું તે ધ્યાનમાં લો. આ રીતે, જો તમને Google માંથી ઉકેલો શોધવાની જરૂર હોય, તો તમારે તેની ભાષા જાણવી જોઈએ. તે સમયે ગૂગલે સિમેન્ટીક પર્સ્યુટ રજૂ કર્યું. તે શબ્દો વચ્ચેના વિદ્વતાપૂર્ણ સંબંધની ગણતરી છે, જે તમને સાથીદાર હોય તેવી જ રીતે તેને પૂછપરછ કરવા માટે સશક્ત બનાવે છે. અંદરથી, તેણે તે પ્રશ્નનું બુલિયન સંગઠિત અનુસંધાનમાં અર્થઘટન કર્યું જે તેને સમજાયું - છતાં ચક્ર અગોચર હતું. આ એક ખૂબ જ નવીનતા છે જે તમને સિરીને પૂછવાની પરવાનગી આપે છે કે આજે આબોહવા કેવું છે અથવા આવતીકાલે બોર્નિયોની સૌથી ઓછી ખર્ચાળ સફર કઈ છે, તમારા અંગ્રેજીને કોમ્પ્યુટેશનલ રેશનલ એન્ટ્રીવેમાં બદલ્યા વિના. તેથી આપણે કહી શકીએ કે NLP એ મશીન અને માનવીય બોલી વચ્ચેનું વિસ્તરણ છે.

સામાન્ય ભાષાની તૈયારી (NLP) એ સોફ્ટવેર એન્જિનિયરિંગનો એક ક્ષેત્ર છે અને પીસી અને માનવ (લાક્ષણિક) ભાષાઓ વચ્ચેના સહયોગ વિશે ચિંતિત છે. તે લાક્ષણિક ભાષા, ઉદાહરણ તરીકે, અંગ્રેજીનો ઉપયોગ કરીને કેની ફ્રેમવર્ક સાથે વાત કરવા માટે AI વ્યૂહરચનાનો સંકેત આપે છે. જ્યારે તમને તમારા નિર્દેશો અનુસાર આગળ વધવા માટે રોબોટ જેવા ચતુર ફ્રેમવર્કની જરૂર હોય અથવા જ્યારે તમારે પ્રવચન આધારિત ક્લિનિકલ માસ્ટર ફ્રેમવર્કમાંથી પસંદગી સાંભળવાની જરૂર હોય ત્યારે સામાન્ય ભાષાને હેન્ડલ કરવાની જરૂર હોય છે. તેથી આવશ્યકપણે આપણે કહી શકીએ કે એનએલપીના ક્ષેત્રમાં પીસી બનાવવાનો સમાવેશ થાય છે જે આપણે ઉપયોગમાં લઈએ છીએ તે સામાન્ય બોલીઓ સાથે મદદરૂપ ઉપક્રમો કરવા. NLP ફ્રેમવર્કની માહિતી અને ઉપજ પ્રવચન અને કંપોઝ્ડ ટેસ્ટ હોઈ શકે છે.

આપણે કહી શકીએ કે એનએલપી વિના, માનવસર્જિત ચેતના ફક્ત ભાષાના મહત્વને સમજી શકે છે અને સીધા પ્રશ્નોના જવાબ આપી શકે છે, જો કે તે સેટિંગમાં શબ્દોના મહત્વને સમજી શકતી નથી. આમ, નેચરલ લેંગ્વેજ હેન્ડલિંગ એપ્લીકેશન્સ ક્લાયન્ટને પીસી સાથે તેમના પોતાના શબ્દોમાં વાત કરવાની પરવાનગી આપે છે, ઉદાહરણ તરીકે સામાન્ય ભાષામાં. એનએલપી પીસીને મદદ કરે છે અને વ્યક્તિઓ અભિવ્યક્ત કરવા માટે ઉપયોગમાં લેતી સામાન્ય ભાષાને સમજવાની માનવ ક્ષમતાનું પુનઃઉત્પાદન કરીને પ્રતિક્રિયા આપે છે. આજે, માનવસર્જિત તર્કમાં સામાન્ય ભાષા સંભાળવાની ફ્રેમવર્કના અસંખ્ય ઉદાહરણો છે જે હાલમાં કાર્યરત છે.

AI માં NLP ના ઉદાહરણો

1. પત્રવ્યવહાર: ફેસબુક મેસેન્જર જેવી ઘણી પત્રવ્યવહાર એપ્લિકેશનો હાલમાં માનવસર્જિત ચેતનાનો ઉપયોગ કરી રહી છે. એકંદરે, ફેસબુક AI દ્વારા અત્યંત પ્રેરિત નજરે પડે છે. થોડા મહિનાઓ પહેલાં, Facebook એ તેની M મદદ જાહેર કરી હતી જે તમારા પોતાના સહાયક બનવાની પ્રતિજ્ઞા આપે છે (સાર્વજનિક રવાનગી તારીખ tbd સાથે): "M માણસ કંઈપણ કરી શકે છે."

2. ઝડપી નિષ્કર્ષ: માનવસર્જિત ચેતનામાં માળખું તૈયાર કરતી લાક્ષણિક ભાષાના ઉદાહરણો તબીબી ક્લિનિક્સમાં પણ છે જે ડૉક્ટરની અસંગઠિત નોંધોમાંથી ચોક્કસ નિર્ધારણ દર્શાવવા માટે સામાન્ય ભાષાના સંચાલનનો ઉપયોગ કરે છે. મેમોગ્રાફિક ઇમેજિંગ અને મેમોગ્રામ રિપોર્ટ્સ માટે એનએલપી પ્રોગ્રામિંગ ક્લિનિકલ પસંદગીઓ માટે માહિતીના નિષ્કર્ષણ અને તપાસને સમર્થન આપે છે. એનએલપી પ્રોગ્રામિંગ બોઝમ મેલિગ્નન્સીના જોખમને વધુ ઉત્પાદક રીતે નક્કી કરી શકે છે અને વધુમાં અનાવશ્યક બાયોપ્સીની જરૂરિયાતને નકારી શકે છે અને અગાઉના નિષ્કર્ષ દ્વારા ઝડપી સારવારને પ્રોત્સાહિત કરી શકે છે.

3. ક્લાયન્ટ રિવ્યૂ: કોમ્પ્યુટરાઈઝ્ડ રિઝનિંગ એપ્લીકેશનમાં તૈયાર થતી કુદરતી ભાષા કોઈ સાઈટ પરથી આઈટમ ઓડિટને એસેમ્બલ કરવાનું સરળ બનાવે છે અને કોઈ ચોક્કસ વસ્તુ અંગેના તેમના અનુમાન તરીકે ખરીદદારો ખરેખર શું કહે છે તે સમજે છે. મોટી સંખ્યામાં ઓડિટ ધરાવતી સંસ્થાઓ ખરેખર તેમને મેળવી શકે છે અને ક્લાયન્ટના ઝોક પર આધારિત નવી વસ્તુઓ અથવા વહીવટ સૂચવવા માટે એકત્રિત કરવામાં આવેલી માહિતીનો ઉપયોગ કરી શકે છે. આ એપ્લિકેશન સંસ્થાઓને તેમના વ્યવસાય માટે મહત્વપૂર્ણ ડેટા શોધવા, ઉપભોક્તા વફાદારી સુધારવા, વધુ નોંધપાત્ર વસ્તુઓ અથવા લાભોની ભલામણ કરવામાં અને ક્લાયંટની જરૂરિયાતોને વધુ સારી રીતે સમજવા અને સમજવામાં સહાય કરે છે.

4. વર્ચ્યુઅલ એડવાન્સ આસિસ્ટન્ટ્સ: રિમોટ હેલ્પર, જેને વધુમાં AI રાઈટ હેન્ડ અથવા કોમ્પ્યુટરાઈઝ્ડ સહાયક કહેવામાં આવે છે, તે એપ્લીકેશન પ્રોગ્રામ છે જે સામાન્ય ભાષાના વૉઇસ ઓર્ડરને સમજે છે અને ક્લાયન્ટ માટે સોંપણીઓ પૂરી કરે છે. ડીએ ખરીદદારોને એક્સચેન્જ એક્સરસાઇઝમાં મદદ કરી શકે છે અથવા શ્રેષ્ઠ ક્લાયન્ટ એન્કાઉન્ટર ઓફર કરવા અને ઓપરેશનલ ખર્ચમાં ઘટાડો કરવા માટે કૉલ પ્લેસ પ્રવૃત્તિઓને સુવ્યવસ્થિત કરી શકે છે. અમે ક્રમશઃ આ એપ્લિકેશનોને વિવિધ ગેજેટ્સમાં જોઈશું, ઉદાહરણ તરીકે, પીસી પ્રોગ્રામ્સ, સેવી હોમ ફ્રેમવર્ક, ઓટો અને વેન્ચર માર્કેટમાં.

લાક્ષણિક ભાષા પ્રોસેસિંગ એપ્લિકેશન્સ:

મશીન અનુવાદ

અમે સમજીએ છીએ કે ઓનલાઈન સુલભ ડેટાનું માપન વિકસિત થઈ રહ્યું છે, તેથી તેને મેળવવાની જરૂરિયાત ક્રમશઃ નોંધપાત્ર બની રહી છે અને સામાન્ય ભાષા હેન્ડલિંગ એપ્લિકેશન્સનો અંદાજ સ્પષ્ટ થઈ રહ્યો છે. મશીન અર્થઘટન આપણને ભાષાની સીમાઓને દૂર કરવા માટે પ્રોત્સાહિત કરે છે જેનો આપણે વારંવાર વિશિષ્ટ માર્ગદર્શિકાઓને ડિસિફર કરીને, આવશ્યકપણે ઘટતા ખર્ચે પદાર્થ અથવા સૂચિને જાળવી રાખીને અનુભવીએ છીએ. મશીન અર્થઘટન એડવાન્સમેન્ટ સાથેની કસોટી શબ્દોને સમજવામાં નથી, જો કે વાસ્તવિક અર્થઘટન આપવા માટે વાક્યોના મહત્વને સમજવામાં.

પ્રોગ્રામ કરેલ રૂપરેખા

જો અમારે પ્રચંડ માહિતી આધારમાંથી ડેટાના ચોક્કસ, નોંધપાત્ર સ્નિપેટ મેળવવાની જરૂર હોય તો માહિતીનો વધુ પડતો બોજ એ વાસ્તવિક મુદ્દો છે. પ્રોગ્રામ કરેલ રનડાઉન માત્ર રિપોર્ટ્સ અને ડેટાના મહત્વના સારાંશ માટે જ નહીં, તેમ છતાં ડેટાની અંદરના ઉત્સાહી અસરોને સમજવા માટે, ઉદાહરણ તરીકે, ઓનલાઈન મીડિયામાંથી માહિતી ભેગી કરવા માટે મહત્વપૂર્ણ છે.

અનુમાન પરીક્ષા

નિષ્કર્ષ પરીક્ષાનો ઉદ્દેશ્ય અમુક પોસ્ટ્સમાં અથવા તો સમાન પોસ્ટમાં અનુમાનને ઓળખવાનો છે જ્યાં દરેક કિસ્સામાં લાગણી સ્પષ્ટપણે સંચારિત થતી નથી. સંસ્થાઓ સામાન્ય ભાષામાં હેન્ડલિંગ એપ્લિકેશન્સનો ઉપયોગ કરે છે, ઉદાહરણ તરીકે, અંદાજ તપાસ, ઓનલાઈન અભિપ્રાય અને ધારણાને ઓળખવા માટે તેઓને તેમની વસ્તુઓ અને વહીવટ પર ગ્રાહકોના અભિપ્રાય અને સામાન્ય રીતે તેમની સ્થિતિના માર્કર્સને સમજવામાં મદદ કરે છે. ભૂતકાળનો સીધો છેડો નક્કી કરતી, નિષ્કર્ષ પરીક્ષા ચોક્કસ સંજોગોમાં અભિપ્રાયને સમજે છે.

ટેક્સ્ટ લાક્ષણિકતા

ટેક્સ્ટ ઓર્ડર તમને આર્કાઇવમાં પૂર્વવ્યાખ્યાયિત વર્ગીકરણની નિમણૂક કરવા અને તમને જરૂરી ડેટા શોધવા અથવા થોડી કસરતોને સુવ્યવસ્થિત કરવા માટે તેને સૉર્ટ આઉટ કરવા માટે કલ્પનાશીલ બનાવે છે. દાખલા તરીકે, ટેક્સ્ટ વર્ગીકરણનો ઉપયોગ ઇમેઇલમાં સ્પામને અલગ કરે છે.

પ્રશ્નનો જવાબ

પ્રશ્ન-જવાબ (QA) ઉપયોગોને કારણે વધુને વધુ મુખ્ય પ્રવાહમાં ફેરવાઈ રહ્યું છે, ઉદાહરણ તરીકે, Siri, OK Google, ટોક બોક્સ અને મેનિયલ હેલ્પર્સ. QA એપ્લીકેશન એ એક માળખું છે જે માનવ વિનંતીને સ્પષ્ટપણે નોંધવામાં સક્ષમ છે. તેનો ઉપયોગ ફક્ત સામગ્રીના ઇન્ટરફેસ તરીકે અથવા વ્યક્ત પ્રવચન ફ્રેમવર્ક તરીકે થઈ શકે છે. આ બાકીના ભાગો ખાસ કરીને વેબ અનુક્રમણિકાઓ માટે યોગ્ય કસોટી છે, અને સંશોધનની તૈયારી કરતી લાક્ષણિક ભાષાના સિદ્ધાંતનો એક ઉપયોગ છે.

NLP નું અંતિમ ભાગ્ય

સામાન્ય ભાષાનું આખરે ભાવિ શું છે?

આ બૉટો

ચેટબોટ્સ ક્લાયંટના પ્રશ્નોના જવાબો આપે છે અને તેમને કોઈપણ સમયે અથવા કોઈપણ સમયે લાગુ પડતી સંપત્તિઓ અને વસ્તુઓ માટે માર્ગદર્શન આપે છે. તેનો ઉપયોગ ઘણીવાર ક્લાયન્ટ સહાયતામાં થાય છે, ખાસ કરીને બેંકિંગ, છૂટક અને પડોશીમાં. ખાસ કરીને ક્લાયન્ટ કેર સેટિંગમાં ચેટબોટ્સ ઝડપી, ચતુરાઈવાળા અને ઉપયોગમાં લેવા માટે સરળ હોવા જોઈએ, કારણ કે ક્લાયંટ પાસે વિશિષ્ટ ધોરણો છે (અને કેટલાક કિસ્સાઓમાં ઓછી દ્રઢતા). આ હાંસલ કરવા માટે, ચેટબોટ્સ NLP નો ઉપયોગ ભાષા મેળવવા માટે કરે છે, મોટાભાગે સામગ્રી અથવા અવાજ-સ્વીકૃતિ સહકાર પર, જ્યાં ગ્રાહકો તેમના પોતાના શબ્દોમાં આપે છે, કારણ કે તેઓ નિષ્ણાતને સંબોધશે. આ વિસ્તૃત ઉપયોગિતા એ જ રીતે સિરી અને એમેઝોનના એલેક્સા જેવા રિમોટ હેલ્પર્સથી માંડીને વધુ કોમ્પ્યુટરાઇઝેશન અથવા અસાઇનમેન્ટ સ્થિત હોય તેવા બોટ સ્ટેજ સુધી, લાંબા ગાળે વધુ સફળ અને કુદરતી બનાવવા માટે વિવિધ પ્રકારના બૉટોને નફો કરશે. આ બૉટો ઉત્તરોત્તર NLP નો ઉપયોગ સંદેશો મેળવવા અને પ્રવૃત્તિઓ કરવા માટે કરશે, ઉદાહરણ તરીકે, જીઓઇન્ફોર્મેશન શેર કરવા, કનેક્શન્સ અને ચિત્રો પુનઃપ્રાપ્ત કરવા અથવા અમારા માટે અન્ય વધુ મનમાં ડૂબતી પ્રવૃત્તિઓ ચલાવવા.

અગોચર UI ને સપોર્ટ કરે છે

મશીનો સાથેની અમારી પાસે દરેક જોડાણ માનવ સંચાર છે (ચર્ચા અને ટેક્સ્ટ બંને). એમેઝોનનું ઇકો માત્ર એક મોડેલ છે જે લોકોને નવીનતાના સંપર્કમાં વધુ સરળ બનાવે છે. શોધી ન શકાય તેવા અથવા શૂન્ય UI નો વિચાર ક્લાયંટ અને મશીન વચ્ચે સીધા જોડાણ પર આધાર રાખે છે, પછી ભલે તે અવાજ, ટેક્સ્ટ અથવા બેના મિશ્રણ દ્વારા હોય. NLP કે જે દિવસના અંતે માનવ ભાષાની વધુ અગ્રણી તાર્કિક સમજણને અસર કરે છે, કારણ કે તે આપણને ડાઉનપ્લેમાં સુધારે છે-અમે તેને કેવી રીતે કહીએ છીએ અને અમે શું કરી રહ્યા છીએ તે ધ્યાનમાં લીધા વિના શું કહીએ છીએ-કોઈપણ શોધી ન શકાય તેવા અથવા શૂન્ય UI માટે મૂળભૂત હશે. અરજી

વધુ બુદ્ધિશાળી શિકાર

વધુ બુદ્ધિશાળી સેરાચ સૂચવે છે કે ક્લાયન્ટ વૉચવર્ડ્સ કંપોઝ કરવા અથવા તેનો ઉપયોગ કરવાના વિરોધમાં વૉઇસ ઓર્ડર દ્વારા જોવા માટે તૈયાર થઈ શકે છે. એનએલપીનું અંતિમ ભાગ્ય વધુ ચતુરાઈભરી પૂછપરછ માટે પણ છે - અમે અહીં નિષ્ણાત સિસ્ટમમાં ઘણા સમયથી ચર્ચા કરી રહ્યા છીએ. મોડેથી, ગૂગલે જાહેર કર્યું કે તેણે ક્લાયન્ટ્સને વાતચીતની ભાષાનો ઉપયોગ કરતા રેકોર્ડ્સ અને પદાર્થ શોધવાની પરવાનગી આપવા માટે Google ડ્રાઇવમાં NLP ક્ષમતાઓ ઉમેરી છે.

અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટામાંથી જ્ઞાન

NLP વ્યવસ્થાઓ ક્રમશઃ બિન-સંરચિત માહિતીમાંથી મદદરૂપ આંતરદૃષ્ટિ એકત્રિત કરશે, ઉદાહરણ તરીકે, લાંબા-સંરચના સંદેશાઓ, રેકોર્ડિંગ્સ, અવાજો, અને તેથી આગળ તેમની પાસે ટોન, અવાજ, શબ્દોની પસંદગી, અને માહિતીના અનુમાનોને પરીક્ષા એકત્ર કરવા માટે ડિસેક્ટ કરવાનો વિકલ્પ હશે. , ઉદાહરણ તરીકે, ઉપભોક્તા વફાદારી માપવા અથવા પીડા બિંદુઓને અલગ પાડવા.