غور کریں کہ چند سال پہلے تک، بولین انکوائری کی شرائط کے ساتھ ترتیب دیے گئے درست واچ ورڈز کو استعمال کر کے قابل عمل گوگل کی تلاش کیسے کی گئی تھی۔ اس طرح، اس موقع پر کہ آپ کو گوگل سے حل تلاش کرنے کی ضرورت ہے، آپ کو اس کی زبان معلوم ہونی چاہیے۔ اس وقت گوگل نے سیمنٹک تعاقب پیش کیا۔ یہ الفاظ کے درمیان علمی تعلق کا حساب کتاب ہے، جو آپ کو اس سے پوچھ گچھ کرنے کے لیے اسی طرح بااختیار بناتا ہے جس طرح آپ ایک ساتھی ہوتے ہیں۔ اندر، اس نے اس سوال کی ایک بولین منظم تعاقب میں تشریح کی جسے اس نے سمجھا - پھر بھی یہ سائیکل ناقابل تصور تھا۔ یہ وہی اختراع ہے جو آپ کو سری سے یہ پوچھنے کی اجازت دیتی ہے کہ آپ کی انگریزی کو کمپیوٹیشنل ریشنل اینٹری ویز میں تبدیل کیے بغیر، آج کل موسم کیا ہے یا کل بورنیو کا سب سے مہنگا سفر کیا ہے۔ لہذا ہم کہہ سکتے ہیں کہ NLP مشین اور انسانی بولیوں کے درمیان ایک توسیع ہے۔

کامن لینگویج پریپیرنگ (NLP) سافٹ ویئر انجینئرنگ کا ایک زون ہے اور پی سی اور انسانی (خصوصیات) زبانوں کے درمیان تعاون کے بارے میں فکر مند ہے۔ یہ ایک خصوصیت والی زبان، مثال کے طور پر، انگریزی کو استعمال کرتے ہوئے ایک شاندار فریم ورک کے ساتھ بات کرنے کے لیے AI حکمت عملی کی طرف اشارہ کرتا ہے۔ اس مقام پر جب آپ کو اپنی ہدایات کے مطابق آگے بڑھنے کے لیے روبوٹ جیسے ذہین فریم ورک کی ضرورت ہوتی ہے یا جب آپ کو کلینکل ماسٹر فریم ورک پر مبنی گفتگو سننے کی ضرورت ہوتی ہے تو عام زبان کو سنبھالنے کی ضرورت ہوتی ہے۔ لہذا بنیادی طور پر ہم یہ کہہ سکتے ہیں کہ NLP کے شعبے میں پی سی بنانا شامل ہے تاکہ وہ عام بولیوں کے ساتھ مددگار کام انجام دے سکیں جنہیں ہم استعمال کر رہے ہیں۔ این ایل پی فریم ورک کی معلومات اور پیداوار ڈسکورس اور کمپوزڈ ٹیسٹ ہو سکتی ہے۔

ہم کہہ سکتے ہیں کہ این ایل پی کے بغیر، انسان کا بنایا ہوا شعور صرف زبان کی اہمیت کو سمجھ سکتا ہے اور سیدھے سادے سوالات کا جواب دے سکتا ہے، تاہم یہ ترتیب میں الفاظ کی اہمیت کو نہیں سمجھ سکتا۔ اس طرح، نیچرل لینگوئج ہینڈلنگ ایپلی کیشنز کلائنٹس کو پی سی کے ساتھ ان کے اپنے الفاظ میں بات کرنے کی اجازت دیتی ہیں، مثال کے طور پر عام زبان میں۔ NLP پی سی کو اس عام زبان کو سمجھنے کی انسانی صلاحیت کو دوبارہ پیش کرنے اور رد عمل ظاہر کرنے میں مدد کرتا ہے جسے لوگ بیان کرنے کے لیے استعمال کرتے ہیں۔ آج، انسانی ساختہ استدلال میں عام زبان سے نمٹنے کے فریم ورک کی متعدد مثالیں موجود ہیں جو ابھی تک کام کر رہی ہیں۔

AI میں NLP کی مثالیں۔

1. خط و کتابت: بہت سے خط و کتابت کی ایپلی کیشنز جیسے فیس بک میسنجر فی الحال انسان کے بنائے ہوئے شعور کو استعمال کر رہے ہیں۔ مجموعی طور پر، فیس بک AI سے انتہائی متاثر ہے۔ کچھ مہینے پہلے، فیس بک نے اپنی ایم مدد کا اعلان کیا جو آپ کے اپنے معاون میں تبدیل ہونے کا عہد کرتا ہے (عوامی ترسیل کی تاریخ tbd کے ساتھ): "M وہ کچھ بھی کرسکتا ہے جو انسان کرسکتا ہے۔"

2. فوری نتیجہ: انسانی ساختہ شعور میں خصوصیت کی زبان کی تیاری کے فریم ورک کی مثالیں طبی کلینک میں بھی ہیں جو ڈاکٹر کے غیر ساختہ نوٹوں سے کسی خاص عزم کو ظاہر کرنے کے لیے عام زبان کے استعمال کو استعمال کرتی ہیں۔ میموگرافک امیجنگ اور میموگرام رپورٹس کے لیے NLP پروگرامنگ طبی انتخاب کے لیے معلومات کے اخراج اور تفتیش کو برقرار رکھتی ہے۔ این ایل پی پروگرامنگ زیادہ نتیجہ خیز طریقے سے بوسم مہلکیت کے خطرے کا فیصلہ کر سکتی ہے اور اس کے علاوہ ضرورت سے زیادہ بایپسیوں کی ضرورت کو رد کر سکتی ہے اور پیشگی نتیجہ کے ذریعے جلد علاج کی حوصلہ افزائی کر سکتی ہے۔

3. کلائنٹ کا جائزہ: کمپیوٹرائزڈ ریجننگ ایپلی کیشنز میں قدرتی زبان کی تیاری کسی سائٹ سے آئٹم آڈٹ کو جمع کرنا اور یہ سمجھنا آسان بناتی ہے کہ خریدار واقعی کیا کہہ رہے ہیں بالکل اسی طرح جیسے کسی خاص چیز کے بارے میں ان کے قیاس ہیں۔ آڈٹ کی ایک بڑی مقدار والی تنظیمیں واقعی انہیں حاصل کر سکتی ہیں اور جمع کی گئی معلومات کو استعمال کر سکتی ہیں تاکہ کلائنٹ کے جھکاؤ پر منحصر نئی اشیاء یا انتظامیہ کو تجویز کیا جا سکے۔ یہ ایپلیکیشن تنظیموں کو ان کے کاروبار کے لیے اہم ڈیٹا تلاش کرنے، صارفین کی وفاداری کو بہتر بنانے، مزید اہم اشیاء یا فوائد کی سفارش کرنے اور مؤکل کی ضروریات کو بہتر اور سمجھنے میں مدد فراہم کرتی ہے۔

4. ورچوئل ایڈوانس اسسٹنٹس: ایک ریموٹ مددگار، جسے AI رائٹ ہینڈ یا کمپیوٹرائزڈ معاون بھی کہا جاتا ہے، ایک ایپلی کیشن پروگرام ہے جو عام زبان کے وائس آرڈرز کو سمجھتا ہے اور کلائنٹ کے لیے اسائنمنٹس کو مکمل کرتا ہے۔ DAs خریداروں کی ایکسچینج کی مشقوں میں مدد کر سکتے ہیں یا کال پلیس کی سرگرمیوں کو ہموار کر سکتے ہیں تاکہ ایک اعلیٰ کلائنٹ کا مقابلہ پیش کیا جا سکے اور آپریشنل اخراجات کو کم کیا جا سکے۔ ہم آہستہ آہستہ ان ایپلی کیشنز کو مختلف گیجٹس میں دیکھیں گے، مثال کے طور پر، PCs پروگرام، سیوی ہوم فریم ورک، آٹوز اور وینچر مارکیٹ میں۔

خصوصیت کی زبان پروسیسنگ ایپلی کیشنز:

مشین ترجمہ

ہم سمجھتے ہیں کہ آن لائن میں قابل رسائی ڈیٹا کا پیمانہ ترقی کر رہا ہے، اس لیے اس تک پہنچنے کی ضرورت بتدریج اہم ہوتی جا رہی ہے اور عام زبان کو سنبھالنے والی ایپلی کیشنز کا اندازہ واضح ہوتا ہے۔ مشینی تشریح ہمیں زبان کی حدود پر قابو پانے کی ترغیب دیتی ہے جس کا ہم اکثر تجربہ کرتے ہیں خصوصی کتابچے کو سمجھ کر، مادہ یا فہرستوں کو بنیادی طور پر کم خرچ پر برقرار رکھتے ہیں۔ مشینی تشریحی پیشرفت کے ساتھ ٹیسٹ الفاظ کو سمجھنے میں نہیں ہے، تاہم حقیقی تشریح دینے کے لیے جملوں کی اہمیت کو سمجھنے میں۔

پروگرام شدہ خاکہ

اس موقع پر کہ ہمیں ایک بہت زیادہ معلوماتی بنیاد سے ڈیٹا کے کسی خاص، اہم ٹکڑوں تک پہنچنے کی ضرورت ہے تو معلومات کا زیادہ بوجھ ایک حقیقی مسئلہ ہے۔ پروگرام شدہ رن ڈاون نہ صرف رپورٹس اور ڈیٹا کی اہمیت کا خلاصہ کرنے کے لیے اہم ہے، اس کے علاوہ ڈیٹا کے اندر موجود پرجوش مضمرات کو سمجھنے کے لیے، مثال کے طور پر، آن لائن میڈیا سے معلومات اکٹھا کرنے کے لیے۔

قیاس کا امتحان

اختتامی امتحان کا مقصد چند پوسٹوں میں یا اس سے ملتی جلتی پوسٹ میں بھی قیاس کو پہچاننا ہے جہاں احساس ہر صورت میں واضح طور پر نہیں بتایا جاتا ہے۔ تنظیمیں عام زبان کو سنبھالنے والی ایپلی کیشنز کا استعمال کرتی ہیں، مثال کے طور پر، تخمینہ کی تحقیقات، رائے اور مفروضے کو آن لائن پہچاننے کے لیے ان کی اشیاء اور انتظامیہ کے بارے میں صارفین کی رائے کو سمجھنے میں ان کی مدد کرنے کے لیے اور عام طور پر ان کے موقف کے نشانات۔ ماضی کا فیصلہ کرنے والی سیدھی انتہا، اختتامی امتحان ایک مخصوص حالات میں رائے کو سمجھتا ہے۔

متن کی خصوصیت

ٹیکسٹ آرڈر آرکائیو میں پہلے سے طے شدہ درجہ بندیوں کا تقرر کرنا اور آپ کو مطلوبہ ڈیٹا کو دریافت کرنے یا کچھ مشقوں کو ہموار کرنے کے لیے اسے ترتیب دینے کے قابل بناتا ہے۔ مثال کے طور پر، متن کی درجہ بندی کا استعمال ای میل میں سپیم کو الگ کرنا ہے۔

سوال جواب

سوال جواب دینا (QA) استعمال کی وجہ سے تیزی سے مرکزی دھارے میں تبدیل ہو رہا ہے، مثال کے طور پر، Siri، OK Google، ٹاک باکسز اور معمولی مددگار۔ QA ایپلیکیشن ایک ایسا فریم ورک ہے جو انسانی درخواست کو واضح طور پر نوٹ کرنے کے قابل ہے۔ اسے مواد کے صرف انٹرفیس کے طور پر یا اظہار خیال کے فریم ورک کے طور پر استعمال کیا جا سکتا ہے۔ یہ باقی حصوں خاص طور پر ویب اشاریہ جات کے لیے ایک مناسب امتحان ہے، اور تحقیق کی تیاری کے لیے خصوصیت کی زبان کے اصولی استعمال میں سے ایک ہے۔

NLP کی حتمی قسمت

عام زبان کا انجام کیا ہوگا؟

بوٹس

چیٹ بوٹس کلائنٹ کے سوالات کے جوابات دیتے ہیں اور انہیں کسی بھی وقت یا کسی بھی وقت قابل اطلاق اثاثوں اور اشیاء کی رہنمائی کرتے ہیں۔ یہ اکثر کلائنٹ کی مدد میں استعمال ہوتا ہے، خاص طور پر بینکنگ، ریٹیل اور ہمسائیگی میں۔ خاص طور پر کلائنٹ کیئر سیٹنگ میں چیٹ بوٹس کو تیز، ہوشیار اور استعمال میں آسان ہونا چاہیے، اس بنیاد پر کہ کلائنٹس کے مخصوص معیارات ہیں (اور بعض صورتوں میں کم استقامت)۔ اس کو حاصل کرنے کے لیے، چیٹ بوٹس NLP کو زبان حاصل کرنے کے لیے استعمال کرتے ہیں، زیادہ تر مواد یا صوتی اعتراف کے تعاون کے لیے، جہاں کلائنٹ اپنے الفاظ میں بیان کرتے ہیں، جیسا کہ وہ کسی ماہر سے خطاب کریں گے۔ یہ توسیع شدہ افادیت اسی طرح مختلف قسم کے بوٹس سے فائدہ اٹھائے گی تاکہ وہ طویل مدت میں انہیں زیادہ کامیاب اور قدرتی بنائیں، سری اور ایمیزون کے الیکسا جیسے دور دراز کے مددگاروں سے لے کر بوٹ کے مراحل تک جو زیادہ کمپیوٹرائزیشن یا اسائنمنٹ واقع ہیں۔ یہ بوٹس بتدریج NLP کو پیغام حاصل کرنے اور سرگرمیاں انجام دینے کے لیے استعمال کریں گے، مثال کے طور پر، جیو انفارمیشن کا اشتراک کرنا، کنکشنز اور تصویروں کو بازیافت کرنا یا ہمارے لیے دماغ کو ہلانے والی دیگر سرگرمیاں انجام دینا۔

ناقابل تصور UI کو سپورٹ کرنا

مشینوں کے ساتھ ہماری ہر ایسوسی ایشن انسانی مواصلات ہے (بات چیت اور متن دونوں)۔ ایمیزون کا ایکو صرف ایک ماڈل ہے جو لوگوں کو جدت کے ساتھ براہ راست رابطے میں رکھتا ہے۔ ناقابل شناخت یا صفر UI کا خیال کلائنٹ اور مشین کے درمیان براہ راست تعلق پر منحصر ہوگا، قطع نظر اس سے کہ آواز، متن یا دونوں کے امتزاج کے ذریعے۔ NLP جو انسانی زبان کی زیادہ نمایاں منطقی فہم پر اثر انداز ہوتی ہے، دن کے اختتام پر، کیونکہ یہ ہماری کمی کو بہتر بناتا ہے—ہم کیا بیان کرتے ہیں اس سے قطع نظر کہ ہم اسے کیسے بیان کرتے ہیں، اور ہم کیا کر رہے ہیں—کسی بھی ناقابل شناخت یا صفر UI کے لیے بنیادی ہوگا۔ درخواست

زیادہ ذہین شکار

زیادہ ذہین سیرچ کا مطلب یہ ہے کہ کلائنٹ واچ ورڈز کو کمپوز کرنے یا استعمال کرنے کے برخلاف صوتی آرڈرز کے ذریعے دیکھنے کے لیے تیار ہو سکتے ہیں۔ این ایل پی کی حتمی تقدیر مزید ہوشیار انکوائری کے لیے بھی ہے — جس پر ہم یہاں ماہر نظام میں کافی عرصے سے بحث کر رہے ہیں۔ دیر تک، گوگل نے اعلان کیا کہ اس نے Google Drive میں NLP صلاحیتوں کو شامل کیا ہے تاکہ کلائنٹس کو بات چیت کی زبان کا استعمال کرتے ہوئے ریکارڈ اور مادہ تلاش کرنے کی اجازت دی جا سکے۔

غیر ساختہ ڈیٹا سے علم

NLP کے انتظامات بتدریج غیر ساختہ معلومات سے مددگار بصیرت جمع کریں گے، مثال کے طور پر، طویل ساخت کے پیغامات، ریکارڈنگز، آوازیں، اور اسی طرح ان کے پاس امتحان کو جمع کرنے کے لیے ٹون، آواز، الفاظ کے انتخاب، اور قیاس کو الگ کرنے کا اختیار ہوگا۔ ، مثال کے طور پر، صارفین کی وفاداری کی پیمائش کرنا یا درد کے پوائنٹس میں فرق کرنا۔