غور ڪيو ته ڪئين سال اڳ تائين، قابل عمل گوگل ڳولڻ مڪمل طور تي استعمال ڪندي مڪمل ڪيو ويو صحيح واچ لفظن کي استعمال ڪرڻ سان گڏ منظم ڪيل Boolean انڪوائري شرطن. هن طريقي سان، بند موقعي تي ته توهان کي گوگل کان حل ڳولڻ جي ضرورت آهي، توهان کي ڄاڻڻ گهرجي ته اها ٻولي آهي. ان موقعي تي گوگل پيش ڪيو سيمينٽڪ تعاقب. اهو لفظن جي وچ ۾ علمي لاڳاپن جي حساب سان آهي، توهان کي بااختيار بڻائڻ لاء ان کي پڇڻ لاء هڪ اهڙي طرح توهان جو ساٿي هوندو. اندر، اهو انهي سوال جي هڪ تفسير ڪيو هڪ بولين منظم تعاقب ۾ جيڪو اهو سمجهي ويو - اڃا تائين اهو چڪر ناقابل تصور هو. اها ئي جدت آهي جيڪا توهان کي اجازت ڏئي ٿي سري کان پڇڻ جي ته اڄ ڪهڙي موسم آهي يا سڀاڻي بورنيو جو سڀ کان گهٽ مهانگو سفر ڪهڙو آهي، سواءِ توهان جي انگريزي کي ڪمپيوٽري منطقي داخلائن ۾ تبديل ڪرڻ جي. تنهنڪري اسان اهو چئي سگهون ٿا ته اين ايل پي مشين ۽ انساني ٻولين جي وچ ۾ هڪ واڌارو آهي.

عام ٻولي تيار ڪرڻ (NLP) سافٽ ويئر انجنيئرنگ جو هڪ علائقو آهي ۽ PCs ۽ انساني (خصوصيت) ٻولين جي وچ ۾ تعاون جي باري ۾ پريشان آهي. اهو AI حڪمت عملي ڏانهن اشارو ڪري ٿو هڪ ڪيني فريم ورڪ سان ڳالهائڻ لاءِ هڪ خاص ٻولي، مثال طور، انگريزي. ان نقطي تي جڏهن توهان کي پنهنجي هدايتن جي مطابق اڳتي وڌڻ لاءِ روبوٽ وانگر هڪ ذهين فريم ورڪ جي ضرورت آهي يا جڏهن توهان کي بحث جي بنياد تي ڪلينڪل ماسٽر فريم ورڪ مان چونڊ ٻڌڻ جي ضرورت آهي ته عام ٻولي کي سنڀالڻ جي ضرورت آهي. تنهنڪري لازمي طور تي اسان اهو چئي سگهون ٿا ته اين ايل پي جي فيلڊ ۾ پي سي ٺاهڻ شامل آهن مددگار ڪم انجام ڏيڻ لاءِ عام ٻولين سان جيڪي اسان استعمال ڪري رهيا آهيون. اين ايل پي فريم ورڪ جي معلومات ۽ حاصلات ٿي سگهي ٿي گفتگو ۽ ٺهيل ٽيسٽ.

اسان اهو چئي سگهون ٿا ته NLP کان سواءِ، انسان جو ٺاهيل شعور صرف ٻوليءَ جي اهميت کي سمجهي سگهي ٿو ۽ سڌو سنئون سوالن جا جواب ڏئي سگهي ٿو، پر اهو ترتيب ۾ لفظن جي اهميت کي سمجهي نٿو سگهي. اهڙيءَ طرح، قدرتي ٻولي سنڀالڻ واريون ايپليڪيشنون ڪلائنٽ کي اجازت ڏين ٿيون ته PC سان پنهنجن لفظن ۾، مثال طور عام ٻوليءَ ۾. NLP پي سي جي مدد ڪري ٿي پرزور ڪرڻ ۽ رد عمل سان، انساني ظرفيت کي ٻيهر پيدا ڪرڻ جي ذريعي عام ٻولي کي سمجهڻ لاءِ جيڪو ماڻهو استعمال ڪرڻ لاءِ استعمال ڪن ٿا. اڄ، انسان جي ٺاهيل استدلال ۾ عام ٻولي کي سنڀالڻ واري فريم ورڪ جا ڪيترائي مثال آهن جيڪي هن وقت ڪم ڪري رهيا آهن.

AI ۾ NLP جا مثال

1. خط و ڪتابت: ڪيتريون ئي خط و ڪتابت واريون ايپليڪيشنون جيئن ته فيس بوڪ ميسينجر هن وقت انسان جي ٺاهيل شعور کي استعمال ڪري رهيون آهن. مجموعي طور تي، فيسبوڪ AI کان انتهائي متاثر ٿيل نظر اچي ٿو. ڪجھ مهينا اڳ، فيس بوڪ اعلان ڪيو ايم مدد جيڪو توهان جي مدد ۾ تبديل ڪرڻ جو واعدو ڪري ٿو (عوامي موڪل جي تاريخ tbd سان): "M ڪجهه به ڪري سگهي ٿو جيڪو انسان ڪري سگهي ٿو."

2. تڪڙو نتيجو: انسان جي ٺاهيل شعور ۾ فريم ورڪ تيار ڪرڻ جي خاصيت واري ٻولي جا مثال پڻ طبي ڪلينڪ ۾ آهن جيڪي ڊاڪٽر جي غير ترتيب ڏنل نوٽس مان هڪ خاص عزم کي ظاهر ڪرڻ لاء عام ٻولي جي استعمال کي استعمال ڪن ٿا. ميموگرافڪ اميجنگ ۽ ميموگرام رپورٽن لاءِ اين ايل پي پروگرامنگ ڪلينڪل انتخابن لاءِ معلومات جي اخراج ۽ تحقيق کي برقرار رکي ٿي. اين ايل پي پروگرامنگ بوسم جي خرابي جي خطري کي تمام وڌيڪ پيداواري طور تي فيصلو ڪري سگهي ٿي ۽ اضافي طور تي غير ضروري بايوپسي جي گهرج کي رد ڪري سگهي ٿي ۽ اڳوڻي نتيجن ذريعي جلدي علاج جي حوصلا افزائي ڪري ٿي.

3. ڪلائنٽ جو جائزو: ڪمپيوٽرائيزڊ ريجننگ ايپليڪيشنز ۾ تيار ٿيندڙ قدرتي ٻولي ڪنهن سائيٽ مان آئٽم آڊٽ گڏ ڪرڻ آسان بڻائي ٿي ۽ سمجھي سگھي ٿي ته ڇا خريد ڪندڙ واقعي ائين چئي رهيا آهن جيئن ڪنهن خاص شيءِ بابت سندن مفروضا. تنظيمون آڊٽ جي وڏي مقدار سان حقيقت ۾ انهن کي حاصل ڪري سگهن ٿيون ۽ گڏ ڪيل معلومات کي استعمال ڪري سگهن ٿيون تجويز ڪرڻ لاءِ نوان شيون يا انتظاميه جو انحصار ڪلائنٽ جي خواهشن تي. هي ايپليڪيشن تنظيمن جي مدد ڪري ٿي انهن جي ڪاروبار لاءِ اهم ڊيٽا ڳولڻ، صارفين جي وفاداري کي بهتر ڪرڻ، وڌيڪ اهم شيون يا فائدن جي سفارش ڪرڻ ۽ ڪلائنٽ جي ضرورتن کي بهتر ۽ سمجھڻ ۾.

4. ورچوئل ايڊوانس اسسٽنٽ: هڪ ريموٽ مددگار، جنهن کي اضافي طور تي AI ساڄي هٿ يا ڪمپيوٽرائيزڊ اسسٽنٽ سڏيو ويندو آهي، هڪ ايپليڪيشن پروگرام آهي جيڪو عام ٻولي جي وائس آرڊرن کي سمجهي ٿو ۽ ڪلائنٽ لاءِ ڪم مڪمل ڪري ٿو. DAs خريدار جي مدد ڪري سگھن ٿا مٽا سٽا جي مشقن سان يا ڪال جڳھ جي سرگرمين کي منظم ڪري سگھن ٿا ھڪ بھترين ڪلائنٽ جو مقابلو پيش ڪرڻ ۽ آپريشنل خرچن کي گھٽائڻ لاءِ. اسان انهن ايپليڪيشنن کي ترقيءَ سان مختلف گيجٽس ۾ ڏسندا، مثال طور، PCs پروگرام، سيوي گهر فريم ورڪ، آٽوز ۽ وينچر مارڪيٽ ۾.

خصوصيت واري ٻولي پروسيسنگ ايپليڪيشنون:

مشين ترجمو

اسان سمجھون ٿا ته آن لائين ۾ ڊيٽا تائين رسائي جو اندازو ترقي ڪري رھيو آھي، تنھنڪري ان کي حاصل ڪرڻ جي ضرورت اھم ٿي ​​وڃي ٿي ۽ عام ٻوليءَ جي ھٿ ڪرڻ واري ايپليڪيشنن جو اندازو پڌرو ٿئي ٿو. مشين جي تشريح اسان کي حوصلا افزائي ڪري ٿي ٻوليءَ جي حدن کي پار ڪرڻ لاءِ جيڪي اسان اڪثر ڪري تجربو ڪريون ٿا خاص دستي جي وضاحت ڪندي، مواد کي برقرار رکڻ يا فهرستن کي لازمي طور تي گهٽجي وڃڻ واري خرچ تي. مشيني تشريح جي واڌاري سان ٽيسٽ لفظن کي سمجھائڻ ۾ نه آھي، پر حقيقي تعبير ڏيڻ لاءِ جملن جي اهميت کي سمجھڻ ۾.

پروگرام ٿيل خاڪو

ان موقعي تي ته اسان کي حاصل ڪرڻ جي ضرورت آهي خاص طور تي، ڊيٽا جي هڪ اهم ٽڪڙي هڪ وڏي معلومات جي بنياد کان پوءِ معلومات جي مٿان بار هڪ حقيقي مسئلو آهي. پروگرام ٿيل رنڊڊون نه صرف رپورٽن ۽ ڊيٽا جي اهميت کي گڏ ڪرڻ لاءِ اهم آهي، پر ان کان علاوه ڊيٽا جي اندر جي پرجوش اثرن کي سمجهڻ لاءِ، مثال طور، آن لائن ميڊيا کان معلومات گڏ ڪرڻ ۾.

فرضي امتحان

نتيجن جي امتحان جو مقصد اهو آهي ته ڪجهه پوسٽن جي وچ ۾ مفروضي کي سڃاڻڻ يا هڪ جهڙي پوسٽ ۾ جتي احساس هر صورت ۾ واضح طور تي گفتگو نه ڪيو وڃي. تنظيمون استعمال ڪن ٿيون عام ٻولي ھٿ ڪرڻ واري ايپليڪيشنون، مثال طور، تخميني جي تحقيق، راءِ ۽ مفروضن کي سڃاڻڻ لاءِ آن لائن انھن کي سمجھڻ ۾ مدد ڏيڻ لاءِ گراهڪن جي راءِ کي سمجھڻ ۾ انھن جي شين ۽ انتظاميا ۽ عام طور تي انھن جي موقف جا نشان. ماضي جو فيصلو سڌو سنئون انتها، نتيجن جو امتحان هڪ خاص حالتن ۾ راء کي سمجهي ٿو.

متن جي خصوصيت

ٽيڪسٽ آرڊر هڪ آرڪائيو ۾ اڳواٽ بيان ڪيل درجه بندي کي مقرر ڪرڻ ۽ ان کي ترتيب ڏيڻ جي قابل بنائي ٿو ڊيٽا کي ڳولڻ لاء جيڪو توهان کي گهربل هجي يا ڪجهه مشقن کي ترتيب ڏيو. مثال طور، متن جي درجه بندي جو استعمال اي ميل ۾ اسپام الڳ ڪرڻ آهي.

سوال جو جواب

سوالن جا جواب ڏيڻ (QA) استعمالن جي حساب سان وڌ کان وڌ مکيه وهڪرو بڻجي رهيو آهي، مثال طور، سري، اوڪي گوگل، ٽاڪ بڪس ۽ مينيئل مددگار. هڪ QA ايپليڪيشن هڪ فريم ورڪ آهي جيڪو انسان جي درخواست کي واضح طور تي ڪرڻ جي قابل آهي. اهو استعمال ٿي سگهي ٿو مواد جي طور تي صرف انٽرفيس يا اظهار ڪيل گفتگو فريم ورڪ جي طور تي. هي باقي حصو خاص طور تي ويب انڊيڪسز لاءِ هڪ مناسب ٽيسٽ آهي، ۽ تحقيق جي تياري ڪرڻ واري ٻولي جي بنيادي استعمال مان هڪ آهي.

NLP جي آخري قسمت

عام ٻوليءَ جي آخر قسمت ڇا آهي؟

بوٽ

chatbots ڪلائنٽ جي سوالن جا جواب ۽ انهن کي ڪنهن به ڪلاڪ يا ڪنهن به وقت قابل اطلاق اثاثن ۽ شين جي رهنمائي ڪرڻ. اهو اڪثر وقت گراهڪ جي مدد ۾ استعمال ڪيو ويندو آهي، خاص طور تي بئنڪنگ، پرچون ۽ پاڙيسري ۾. خاص طور تي ڪلائنٽ جي سنڀال جي سيٽنگ ۾ چيٽ بوٽس کي استعمال ڪرڻ لاءِ جلدي ، هوشيار ۽ سادو هجڻ گهرجي ، انهي بنياد تي ته گراهڪ وٽ خاص معيار آهن (۽ ڪجهه حالتن ۾ گهٽ استقامت). هن کي حاصل ڪرڻ لاءِ، چيٽ بوٽس اين ايل پي کي ٻولي حاصل ڪرڻ لاءِ استعمال ڪندا آهن، گهڻي ڀاڱي مواد يا آواز جي اعتراف واري تعاون تي، جتي گراهڪ پنهنجن لفظن ۾ بيان ڪندا آهن، جيئن اهي هڪ ماهر کي خطاب ڪندا. هي وڌايل افاديت ساڳئي طرح مختلف قسم جي بوٽن کي فائدو ڏيندو ته جيئن انهن کي ڊگهي عرصي تائين وڌيڪ ڪامياب ۽ قدرتي بڻائي سگهجي، ريموٽ مددگارن جهڙوڪ سري ۽ ايمازون جي Alexa کان بوٽ اسٽيج تائين جيڪي وڌيڪ ڪمپيوٽرائيزيشن يا اسائنمينٽ تي واقع آهن. اهي بوٽ ترقي سان NLP استعمال ڪندا پيغام حاصل ڪرڻ ۽ سرگرمين کي انجام ڏيڻ لاءِ، مثال طور، جيو انفارميشن شيئر ڪرڻ، ڪنيڪشن ۽ تصويرن کي بحال ڪرڻ يا اسان لاءِ ٻيون وڌيڪ دماغي سرگرميون سرانجام ڏيڻ.

ناقابل برداشت UI جي حمايت

اسان وٽ مشينن سان گڏ هر ايسوسيئيشن انساني ڪميونيڪيشن آهي (ٻئي بحث ۽ متن). Amazon’s Echo صرف هڪ ماڊل آهي جيڪو ماڻهن کي تمام گهڻو سڌو سنئون جدت سان رابطي ۾ رکي ٿو. اڻ ڄاتل يا صفر UI جو خيال ڪلائنٽ ۽ مشين جي وچ ۾ سڌي صحبت تي منحصر هوندو، قطع نظر ته آواز، متن يا ٻنهي جي ميلاپ ذريعي. NLP جيڪو انساني ٻوليءَ جي وڌيڪ نمايان منطقي سمجھ تي اثر انداز ٿئي ٿو، ڏينھن جي آخر ۾، جيئن اھو اسان کي گھٽ ڪري ٿو- جيڪو اسان بيان ڪريون ٿا، ان کان سواءِ اسان ان کي ڪيئن بيان ڪريون ٿا، ۽ اسان ڇا ڪري رھيا آھيون- ڪنھن به اڻ ڄاتل يا صفر UI لاءِ بنيادي ھوندو. درخواست.

وڌيڪ هوشيار شڪار

وڌيڪ ذهين سيرچ جو مطلب آهي ته گراهڪ آواز آرڊر جي ذريعي ڏسڻ لاءِ تيار ٿي سگهن ٿا جيئن واچ ورڊس ٺاهڻ يا استعمال ڪرڻ جي مخالفت. اين ايل پي جي حتمي قسمت اضافي طور تي وڌيڪ حيرت انگيز انڪوائري لاءِ آهي- جيڪو ڪجهه اسان هتي ماهر سسٽم تي ڪافي عرصي کان بحث ڪري رهيا آهيون. دير سان، گوگل اعلان ڪيو ته هن گوگل ڊرائيو ۾ اين ايل پي جي صلاحيت شامل ڪئي آهي ته جيئن صارفين کي رڪارڊ ۽ مواد ڳولڻ جي اجازت ڏين جيڪي گفتگو واري ٻولي استعمال ڪندي.

اڻڄاتل ڊيٽا مان ڄاڻ

NLP ترتيبون آهستي آهستي غير منظم معلومات مان مددگار بصيرت کي گڏ ڪنديون، مثال طور، ڊگھي ڍانچي جا پيغام، رڪارڊنگ، آواز، وغيره وغيره، انهن وٽ اختيار هوندو ته اهي ٽون، آواز، لفظن جي چونڊ، ۽ معلومات جي مفروضن کي الڳ ڪرڻ جو امتحان گڏ ڪرڻ لاءِ. مثال طور، صارف جي وفاداري کي ماپڻ يا درد جي پوائنٽن کي فرق ڪرڻ.