ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਕੁਝ ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ, ਬੁਲੀਅਨ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਸ਼ਰਤਾਂ ਨਾਲ ਸੰਗਠਿਤ ਸਹੀ ਵਾਚਵਰਡਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਵਿਵਹਾਰਕ ਗੂਗਲ ਦੀ ਤਲਾਸ਼ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਗੂਗਲ ਤੋਂ ਹੱਲ ਲੱਭਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪਤਾ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਉਸ ਸਮੇਂ ਗੂਗਲ ਨੇ ਅਰਥਪੂਰਨ ਪਿੱਛਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ. ਇਹ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਵਿਦਵਤਾਪੂਰਣ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਗਣਨਾ ਹੈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸ ਨੂੰ ਪੁੱਛਣ ਲਈ ਉਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਸਾਥੀ ਹੁੰਦੇ ਹੋ। ਅੰਦਰ, ਇਸਨੇ ਉਸ ਸਵਾਲ ਦੀ ਇੱਕ ਬੁਲੀਅਨ ਸੰਗਠਿਤ ਪਿੱਛਾ ਵਿੱਚ ਵਿਆਖਿਆ ਕੀਤੀ ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਸਮਝਦਾ ਸੀ - ਫਿਰ ਵੀ ਇਹ ਚੱਕਰ ਅਦ੍ਰਿਸ਼ਟ ਸੀ। ਇਹ ਉਹੀ ਨਵੀਨਤਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿਰੀ ਤੋਂ ਇਹ ਪੁੱਛਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਅੱਜ ਦਾ ਮਾਹੌਲ ਕੀ ਹੈ ਜਾਂ ਕੱਲ੍ਹ ਬੋਰਨੀਓ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹਿੰਗੀ ਯਾਤਰਾ ਕੀ ਹੈ, ਤੁਹਾਡੀ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਨੂੰ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਤਰਕਸ਼ੀਲ ਪ੍ਰਵੇਸ਼ ਮਾਰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲੇ ਬਿਨਾਂ। ਇਸ ਲਈ ਅਸੀਂ ਕਹਿ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਕਿ NLP ਮਸ਼ੀਨ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਉਪਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਸਤਾਰ ਹੈ।
ਆਮ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਤਿਆਰੀ (NLP) ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਇੰਜਨੀਅਰਿੰਗ ਦਾ ਇੱਕ ਜ਼ੋਨ ਹੈ ਅਤੇ ਪੀਸੀ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ (ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ) ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦੇ ਵਿੱਚ ਸਹਿਯੋਗ ਬਾਰੇ ਚਿੰਤਤ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਭਾਸ਼ਾ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਕੈਨੀ ਫਰੇਮਵਰਕ ਨਾਲ ਬੋਲਣ ਲਈ AI ਰਣਨੀਤੀ ਵੱਲ ਸੰਕੇਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਸ ਬਿੰਦੂ 'ਤੇ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੇ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਅਨੁਸਾਰ ਅੱਗੇ ਵਧਣ ਲਈ ਰੋਬੋਟ ਵਰਗੇ ਸੂਝਵਾਨ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਭਾਸ਼ਣ ਅਧਾਰਤ ਕਲੀਨਿਕਲ ਮਾਸਟਰ ਫਰੇਮਵਰਕ ਤੋਂ ਵਿਕਲਪ ਸੁਣਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਆਮ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਸੀਂ ਕਹਿ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਕਿ NLP ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਆਮ ਉਪਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਮਦਦਗਾਰ ਕਾਰਜ ਕਰਨ ਲਈ PCs ਬਣਾਉਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਜੋ ਅਸੀਂ ਵਰਤ ਰਹੇ ਹਾਂ। NLP ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਤੇ ਉਪਜ ਭਾਸ਼ਣ ਅਤੇ ਕੰਪੋਜ਼ਡ ਟੈਸਟ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਅਸੀਂ ਕਹਿ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਕਿ NLP ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਮਨੁੱਖ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਈ ਗਈ ਚੇਤਨਾ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਮਹੱਤਵ ਨੂੰ ਸਮਝ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿੱਧੇ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਸੈਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਸਮਝ ਸਕਦੀ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਵਾਲੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ PC ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਆਪਣੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ ਗੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ ਆਮ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ। NLP ਪੀਸੀ ਨੂੰ ਉਸ ਆਮ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਵਿਅਕਤੀ ਬੋਲਣ ਲਈ ਵਰਤਦੇ ਹਨ। ਅੱਜ, ਮਨੁੱਖ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਏ ਤਰਕ ਵਿੱਚ ਆਮ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਵਾਲੇ ਢਾਂਚੇ ਦੀਆਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਹਨ ਜੋ ਹੁਣ ਤੱਕ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।
AI ਵਿੱਚ NLP ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ
1. ਪੱਤਰ ਵਿਹਾਰ: ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪੱਤਰ ਵਿਹਾਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਫੇਸਬੁੱਕ ਮੈਸੇਂਜਰ ਹੁਣ ਮਨੁੱਖ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਈ ਗਈ ਚੇਤਨਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਕੁੱਲ ਮਿਲਾ ਕੇ, ਫੇਸਬੁੱਕ AI ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਨਜ਼ਰ ਆਉਂਦੀ ਹੈ। ਕੁਝ ਮਹੀਨੇ ਪਹਿਲਾਂ, Facebook ਨੇ ਆਪਣੀ M ਮਦਦ ਦੀ ਘੋਸ਼ਣਾ ਕੀਤੀ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਆਪਣੇ ਸਹਾਇਕ (ਜਨਤਕ ਡਿਸਪੈਚ ਮਿਤੀ tbd ਦੇ ਨਾਲ) ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦੀ ਸਹੁੰ ਖਾਦੀ ਹੈ: "M ਉਹ ਕੁਝ ਵੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਮਨੁੱਖ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।"
2. ਤੇਜ਼ ਸਿੱਟਾ: ਮਨੁੱਖ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਈ ਗਈ ਚੇਤਨਾ ਵਿੱਚ ਫਰੇਮਵਰਕ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਮੈਡੀਕਲ ਕਲੀਨਿਕਾਂ ਵਿੱਚ ਵੀ ਹਨ ਜੋ ਡਾਕਟਰ ਦੇ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਨੋਟਸ ਤੋਂ ਇੱਕ ਖਾਸ ਦ੍ਰਿੜਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਆਮ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਮੈਮੋਗ੍ਰਾਫਿਕ ਇਮੇਜਿੰਗ ਅਤੇ ਮੈਮੋਗ੍ਰਾਮ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਲਈ ਐਨਐਲਪੀ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਕਲੀਨਿਕਲ ਵਿਕਲਪਾਂ ਲਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਕੱਢਣ ਅਤੇ ਜਾਂਚ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਦੀ ਹੈ। NLP ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮਿੰਗ ਬੋਸਮ ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਖ਼ਤਰੇ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਲਾਭਕਾਰੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਤੈਅ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਲੋੜ ਤੋਂ ਵੱਧ ਬਾਇਓਪਸੀਜ਼ ਦੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਰੱਦ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਸਿੱਟੇ ਰਾਹੀਂ ਜਲਦੀ ਇਲਾਜ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
3. ਕਲਾਇੰਟ ਰਿਵਿਊ: ਕੰਪਿਊਟਰਾਈਜ਼ਡ ਤਰਕ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਕਿਸੇ ਸਾਈਟ ਤੋਂ ਆਈਟਮ ਆਡਿਟ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਖਰੀਦਦਾਰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕਹਿ ਰਹੇ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਆਈਟਮ ਬਾਰੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ। ਆਡਿਟ ਦੀ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਾਲੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਦੇ ਝੁਕਾਅ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਨਵੀਆਂ ਆਈਟਮਾਂ ਜਾਂ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦੇਣ ਲਈ ਇਕੱਤਰ ਕੀਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਡੇਟਾ ਲੱਭਣ, ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਦੀ ਵਫ਼ਾਦਾਰੀ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ, ਵਧੇਰੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਸਤੂਆਂ ਜਾਂ ਲਾਭਾਂ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰਨ ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਅਤੇ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦੀ ਹੈ।
4. ਵਰਚੁਅਲ ਐਡਵਾਂਸ ਸਹਾਇਕ: ਇੱਕ ਰਿਮੋਟ ਸਹਾਇਕ, ਜਿਸ ਨੂੰ AI ਸੱਜੇ ਹੱਥ ਜਾਂ ਕੰਪਿਊਟਰਾਈਜ਼ਡ ਸਹਾਇਕ ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਹੈ ਜੋ ਆਮ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਵੌਇਸ ਆਰਡਰਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਲਾਇੰਟ ਲਈ ਅਸਾਈਨਮੈਂਟਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। DAs ਖਰੀਦਦਾਰਾਂ ਦੀ ਐਕਸਚੇਂਜ ਅਭਿਆਸਾਂ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਇੱਕ ਉੱਤਮ ਕਲਾਇੰਟ ਮੁਲਾਕਾਤ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸੰਚਾਲਨ ਖਰਚਿਆਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਕਾਲ ਪਲੇਸ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਇਹਨਾਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਗੈਜੇਟਸ ਵਿੱਚ ਦੇਖਾਂਗੇ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, PCs ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ, ਸਮਝਦਾਰ ਹੋਮ ਫਰੇਮਵਰਕ, ਆਟੋ ਅਤੇ ਉੱਦਮ ਬਾਜ਼ਾਰ ਵਿੱਚ।
ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ:
ਮਸ਼ੀਨ ਅਨੁਵਾਦ
ਅਸੀਂ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਔਨਲਾਈਨ ਵਿੱਚ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਡੇਟਾ ਦੇ ਮਾਪ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਇਸਲਈ ਇਸਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ ਅਤੇ ਆਮ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਵਾਲੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਮਸ਼ੀਨ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਸਾਨੂੰ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਅਸੀਂ ਅਕਸਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਮੈਨੂਅਲ, ਪਦਾਰਥਾਂ ਜਾਂ ਸੂਚੀਆਂ ਨੂੰ ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਘੱਟ ਖਰਚੇ 'ਤੇ ਸਮਝ ਕੇ ਅਨੁਭਵ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਮਸ਼ੀਨ ਵਿਆਖਿਆ ਦੀ ਤਰੱਕੀ ਦੇ ਨਾਲ ਟੈਸਟ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਇੱਕ ਅਸਲੀ ਵਿਆਖਿਆ ਦੇਣ ਲਈ ਵਾਕਾਂ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ।
ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਕੀਤੀ ਰੂਪਰੇਖਾ
ਇਸ ਮੌਕੇ 'ਤੇ ਕਿ ਸਾਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਧਾਰ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਦੇ ਇੱਕ ਖਾਸ, ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਨਿੱਪਟ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ ਤਾਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਬੋਝ ਇੱਕ ਅਸਲ ਮੁੱਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਡ ਰਨਡਾਉਨ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਮਹੱਤਵ ਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਕਰਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਫਿਰ ਵੀ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅੰਦਰਲੇ ਉਤਸ਼ਾਹੀ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਔਨਲਾਈਨ ਮੀਡੀਆ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਇਕੱਠੀ ਕਰਨ ਲਈ।
ਕਲਪਨਾ ਪ੍ਰੀਖਿਆ
ਸਿੱਟਾ ਇਮਤਿਹਾਨ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕੁਝ ਪੋਸਟਾਂ ਜਾਂ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਇੱਕ ਸਮਾਨ ਪੋਸਟ ਵਿੱਚ ਕਲਪਨਾ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਭਾਵਨਾ ਹਰ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਸਪੱਸ਼ਟ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸੰਚਾਰਿਤ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਆਮ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਵਾਲੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਅਨੁਮਾਨ ਜਾਂਚ, ਵਿਚਾਰਾਂ ਅਤੇ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਔਨਲਾਈਨ ਪਛਾਣਨ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਵਸਤੂਆਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨਾਂ ਅਤੇ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਦੇ ਮਾਰਕਰਾਂ ਬਾਰੇ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀ ਰਾਏ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਨ ਲਈ। ਅਤੀਤ ਦਾ ਨਿਰਣਾ ਸਿੱਧੇ ਸਿਰੇ ਦਾ, ਸਿੱਟਾ ਇਮਤਿਹਾਨ ਇੱਕ ਖਾਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਰਾਏ ਨੂੰ ਸਮਝਦਾ ਹੈ।
ਪਾਠ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ
ਟੈਕਸਟ ਆਰਡਰ ਇੱਕ ਪੁਰਾਲੇਖ ਵਿੱਚ ਪੂਰਵ-ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਵਰਗੀਕਰਣਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਲੋੜੀਂਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਖੋਜਣ ਜਾਂ ਕੁਝ ਅਭਿਆਸਾਂ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇਸਨੂੰ ਛਾਂਟਣ ਲਈ ਸੰਕਲਪਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਈਮੇਲ ਵਿੱਚ ਸਪੈਮ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਨਾ ਹੈ।
ਸਵਾਲ ਜਵਾਬ
ਸਵਾਲ-ਜਵਾਬ (QA) ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਸਿਰੀ, ਓਕੇ ਗੂਗਲ, ਟਾਕ ਬਾਕਸ ਅਤੇ ਮੇਨਿਅਲ ਹੈਲਪਰਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ ਵੱਧਦੀ ਮੁੱਖ ਧਾਰਾ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇੱਕ QA ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਇੱਕ ਫਰੇਮਵਰਕ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਮਨੁੱਖੀ ਬੇਨਤੀ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਨੋਟ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੈ। ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੇਵਲ ਇੱਕ ਸਮਗਰੀ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਜਾਂ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤ ਭਾਸ਼ਣ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਬਾਕੀ ਬਚੇ ਹਿੱਸੇ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੈੱਬ ਸੂਚਕਾਂਕ ਲਈ ਇੱਕ ਢੁਕਵੀਂ ਜਾਂਚ ਹੈ, ਅਤੇ ਖੋਜ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਸਿਧਾਂਤਕ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ।
NLP ਦੀ ਅੰਤਮ ਕਿਸਮਤ
ਆਮ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਆਖ਼ਰੀ ਕਿਸਮਤ ਕੀ ਹੈ?
ਬੋਟ
chatbots ਗਾਹਕ ਦੇ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਘੰਟੇ ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਮੇਂ ਲਾਗੂ ਸੰਪਤੀਆਂ ਅਤੇ ਆਈਟਮਾਂ ਲਈ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਅਕਸਰ ਗਾਹਕ ਸਹਾਇਤਾ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬੈਂਕਿੰਗ, ਪ੍ਰਚੂਨ ਅਤੇ ਗੁਆਂਢੀ ਵਿੱਚ। ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਲਾਇੰਟ ਕੇਅਰ ਸੈਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਚੈਟਬੋਟਸ ਤੇਜ਼, ਚਲਾਕ ਅਤੇ ਵਰਤਣ ਲਈ ਸਧਾਰਨ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਕਿ ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਮਿਆਰ ਹਨ (ਅਤੇ ਕੁਝ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਸਥਿਰਤਾ)। ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਚੈਟਬੋਟਸ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ NLP ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਹਿੱਸੇ ਲਈ ਸਮੱਗਰੀ ਜਾਂ ਆਵਾਜ਼-ਸਵੀਕ੍ਰਿਤੀ ਸਹਿਯੋਗ, ਜਿੱਥੇ ਗਾਹਕ ਆਪਣੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਹ ਇੱਕ ਮਾਹਰ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਨ ਕਰਨਗੇ। ਇਹ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਉਪਯੋਗਤਾ ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਬੋਟਾਂ ਨੂੰ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਸਫਲ ਅਤੇ ਕੁਦਰਤੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਲਾਭ ਦੇਵੇਗੀ, ਸਿਰੀ ਅਤੇ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਦੇ ਅਲੈਕਸਾ ਵਰਗੇ ਰਿਮੋਟ ਸਹਾਇਕਾਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਬੋਟ ਪੜਾਵਾਂ ਤੱਕ ਜੋ ਵਧੇਰੇ ਕੰਪਿਊਟਰੀਕਰਨ ਜਾਂ ਅਸਾਈਨਮੈਂਟ ਸਥਿਤ ਹਨ। ਇਹ ਬੋਟ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ NLP ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸੰਦੇਸ਼ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਕਰਨ ਲਈ ਕਰਨਗੇ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਭੂ-ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨਾ, ਕੁਨੈਕਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਤਸਵੀਰਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਸਾਡੇ ਲਈ ਹੋਰ ਦਿਮਾਗੀ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣਾ।
ਅਦ੍ਰਿਸ਼ਟ UI ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨਾ
ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨਾਲ ਸਾਡੀ ਹਰੇਕ ਸਾਂਝ ਮਨੁੱਖੀ ਸੰਚਾਰ ਹੈ (ਚਰਚਾ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਦੋਵੇਂ)। ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਦਾ ਈਕੋ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਹੈ ਜੋ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਨਵੀਨਤਾ ਦੇ ਸੰਪਰਕ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਵੀ ਸਿੱਧਾ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਅਣਪਛਾਣਯੋਗ ਜਾਂ ਜ਼ੀਰੋ UI ਦਾ ਵਿਚਾਰ ਕਲਾਇੰਟ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਵਿਚਕਾਰ ਸਿੱਧੇ ਸਬੰਧ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰੇਗਾ, ਭਾਵੇਂ ਆਵਾਜ਼, ਟੈਕਸਟ ਜਾਂ ਦੋਵਾਂ ਦੇ ਮਿਸ਼ਰਣ ਦੁਆਰਾ। NLP ਜੋ ਦਿਨ ਦੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਤਰਕਪੂਰਨ ਸਮਝ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸਾਨੂੰ ਨੀਵਾਂ ਦਿਖਾਉਣ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦੀ ਹੈ—ਅਸੀਂ ਕੀ ਬਿਆਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਭਾਵੇਂ ਅਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਬਿਆਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਕੀ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ—ਕਿਸੇ ਵੀ ਅਣਪਛਾਣਯੋਗ ਜਾਂ ਜ਼ੀਰੋ UI ਲਈ ਬੁਨਿਆਦੀ ਹੋਵੇਗਾ। ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ.
ਵਧੇਰੇ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਸ਼ਿਕਾਰ
ਵਧੇਰੇ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਸੇਰਚ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਕਲਾਇੰਟ ਵਾਚਵਰਡਾਂ ਦੀ ਰਚਨਾ ਕਰਨ ਜਾਂ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਉਲਟ ਵੌਇਸ ਆਰਡਰ ਦੇ ਜ਼ਰੀਏ ਦੇਖਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਐਨਐਲਪੀ ਦੀ ਅੰਤਮ ਕਿਸਮਤ ਹੋਰ ਚੁਸਤ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਲਈ ਵੀ ਹੈ - ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਅਸੀਂ ਇੱਥੇ ਮਾਹਰ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਚਰਚਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਦੇਰ ਤੱਕ, ਗੂਗਲ ਨੇ ਘੋਸ਼ਣਾ ਕੀਤੀ ਕਿ ਇਸ ਨੇ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਗੱਲਬਾਤ ਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਅਤੇ ਪਦਾਰਥਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇਣ ਲਈ Google ਡਰਾਈਵ ਵਿੱਚ NLP ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੀਆਂ ਹਨ।
ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਗਿਆਨ
NLP ਪ੍ਰਬੰਧ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੋਂ ਮਦਦਗਾਰ ਸੂਝ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਗੇ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਲੰਬੇ-ਸੰਰਚਨਾ ਵਾਲੇ ਸੰਦੇਸ਼ਾਂ, ਰਿਕਾਰਡਿੰਗਾਂ, ਆਵਾਜ਼ਾਂ, ਅਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਹੋਰ ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਲਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਟੋਨ, ਅਵਾਜ਼, ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਚੋਣ, ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਨ ਦਾ ਵਿਕਲਪ ਹੋਵੇਗਾ। , ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਦੀ ਵਫ਼ਾਦਾਰੀ ਨੂੰ ਮਾਪਣਾ ਜਾਂ ਦਰਦ ਦੇ ਬਿੰਦੂਆਂ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਨਾ।