ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਕਦੇ ਸਿਰੀ ਜਾਂ ਅਲੈਕਸਾ ਵਰਗੇ ਵਰਚੁਅਲ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕੀਤੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਦੇਖ ਕੇ ਹੈਰਾਨ ਹੋਏ ਹਨ ਕਿ ਉਹ ਤੁਹਾਡੀ ਗੱਲ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਮਝਦੇ ਹਨ? ਜਾਂ ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਫਲਾਈਟ ਬੁੱਕ ਕਰਨ ਜਾਂ ਭੋਜਨ ਦਾ ਆਰਡਰ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਚੈਟਬੋਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਦੇਖ ਕੇ ਹੈਰਾਨ ਹੋ ਗਏ ਹੋ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨ ਬਿਲਕੁਲ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਜਾਣਦੀ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ? ਇਹ ਤਜ਼ਰਬੇ ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਅੰਡਰਸਟੈਂਡਿੰਗ, ਜਾਂ ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ NLU ਨਾਮਕ ਤਕਨੀਕ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਚੈਟਬੋਟਸ, ਵਰਚੁਅਲ ਅਸਿਸਟੈਂਟਸ, ਅਤੇ ਵੌਇਸ ਅਸਿਸਟੈਂਟਸ ਦੇ ਉਭਾਰ ਦੇ ਨਾਲ, ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਵਧੇਰੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੋ ਗਈ ਹੈ। ਅਤੇ ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਅੰਡਰਸਟੈਂਡਿੰਗ (NLU) ਲਾਗੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਸਮਝ ਕੀ ਹੈ ਇਸ ਬਾਰੇ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਖੋਜ ਕਰਾਂਗੇ ਅਤੇ ਇਸ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਦਿਲਚਸਪ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ।
ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਸਮਝ (NLU) ਕੀ ਹੈ?
ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਸਮਝ (NLU) ਦਾ ਇੱਕ ਉਪ ਖੇਤਰ ਹੈ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ (NLP) ਜੋ ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਮਝ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਸ ਤੋਂ ਸੰਬੰਧਿਤ ਅਰਥ ਕੱਢੇ ਜਾ ਸਕਣ। ਇਹ ਅਰਥ ਇਰਾਦੇ, ਨਾਮੀ ਹਸਤੀਆਂ, ਜਾਂ ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਹੋਰ ਪਹਿਲੂਆਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
NLP ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਇੱਕ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਅੰਦਰ ਲਿਖਤੀ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਸਮਝਣਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ NLU ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕੰਪਿਊਟਰ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਅੰਡਰਸਟੈਂਡਿੰਗ (NLU) ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ?
NLU ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ML) ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਕੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ।
NLU ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦੀਆਂ ਲੇਬਲ ਕੀਤੀਆਂ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗਾਹਕ ਸਹਾਇਤਾ ਟਿਕਟਾਂ, ਚੈਟ ਲੌਗ, ਜਾਂ ਟੈਕਸਟੁਅਲ ਡੇਟਾ ਦੇ ਹੋਰ ਰੂਪ।
NLU ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਟੈਕਸਟੁਅਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਟੋਕਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਵਰਗੇ ਕੰਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸ਼ਬਦਾਂ ਜਾਂ ਵਾਕਾਂਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣਾ, ਜਾਂ ਭਾਸ਼ਣ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਟੈਗਿੰਗ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਸ਼ਬਦ ਨੂੰ ਇਸਦੀ ਵਿਆਕਰਨਿਕ ਭੂਮਿਕਾ ਨਾਲ ਲੇਬਲ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, NLU ਮਾਡਲ ਟੈਕਸਟ ਤੋਂ ਅਰਥ ਕੱਢਣ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ML ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਆਮ ਪਹੁੰਚ ਇਰਾਦੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਦਿੱਤੇ ਪਾਠ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਉਦੇਸ਼ ਜਾਂ ਟੀਚੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ NLU ਮਾਡਲ ਇਹ ਪਛਾਣ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦਾ ਸੁਨੇਹਾ ਇੱਕ ਉਤਪਾਦ ਜਾਂ ਸੇਵਾ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਹੈ।
ਆਉ ਕਾਰਵਾਈ ਵਿੱਚ NLU ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ 'ਤੇ ਇੱਕ ਡੂੰਘੀ ਵਿਚਾਰ ਕਰੀਏ.
ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸਿਰੀ ਤੋਂ ਕਿਸੇ ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਕੌਫੀ ਦੀ ਦੁਕਾਨ ਲਈ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਪੁੱਛ ਰਹੇ ਹੋ। ਤੁਸੀਂ ਕਹਿ ਸਕਦੇ ਹੋ, "ਹੇ ਸਿਰੀ, ਸਭ ਤੋਂ ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਕੌਫੀ ਦੀ ਦੁਕਾਨ ਕਿੱਥੇ ਹੈ?"
NLU ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਸਿਰੀ ਤੁਹਾਡੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਕੀਤੇ ਜਵਾਬਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਕੌਫੀ ਸ਼ਾਪ ਨੂੰ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਹੁਣ ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਪਰ NLU ਦੇ ਨਾਲ, ਸਿਰੀ ਤੁਹਾਡੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਦੇ ਇਰਾਦੇ ਨੂੰ ਸਮਝ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਢੁਕਵੀਂ ਅਤੇ ਸਹੀ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਲਈ ਉਸ ਸਮਝ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਲੇਖ ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਖੋਜ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਇਹ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਦਿਲਚਸਪ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰੇਗੀ।
ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ
IVR ਅਤੇ ਸੁਨੇਹਾ ਰੂਟਿੰਗ
ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਵੌਇਸ ਰਿਸਪਾਂਸ (IVR) ਸਿਸਟਮ ਸਵੈਚਲਿਤ ਫ਼ੋਨ ਸਿਸਟਮ ਹਨ ਜੋ ਪ੍ਰੀ-ਰਿਕਾਰਡ ਕੀਤੇ ਵੌਇਸ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਅਤੇ ਮੀਨੂ ਰਾਹੀਂ ਗਾਹਕਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। IVR ਸਿਸਟਮ NLU ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਬੋਲੇ ਗਏ ਜਵਾਬਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕਾਲ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਨੂੰ ਉਚਿਤ ਵਿਭਾਗ ਜਾਂ ਏਜੰਟ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਾਉਣ ਲਈ ਕਰਦੇ ਹਨ।NLU IVR ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਇਨਪੁਟਸ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਮੀਨੂ ਰਾਹੀਂ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਬੋਲਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਗਾਹਕ ਸਪੋਰਟ
NLU ਨੇ ਗਾਹਕ ਸਹਾਇਤਾ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਚੈਟਬੋਟਸ ਅਤੇ ਵਰਚੁਅਲ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ 24/7 ਤੁਰੰਤ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਚੈਟਬੋਟਸ ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਟੈਕਨੋਲੋਜੀ ਚੈਟਬੋਟਸ ਨੂੰ ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਆਪਸੀ ਤਾਲਮੇਲ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਮਸ਼ੀਨ ਅਨੁਵਾਦ
NLU ਮਸ਼ੀਨ ਅਨੁਵਾਦ (AI ਦੀ ਇੱਕ ਸ਼ਾਖਾ) ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਭੂਮਿਕਾ ਅਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕੰਪਿਊਟਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਭਾਸ਼ਾ ਤੋਂ ਦੂਜੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।NLU ਨੇ ਨਿਊਰਲ ਮਸ਼ੀਨ ਟ੍ਰਾਂਸਲੇਸ਼ਨ (NMT) ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਕਰਕੇ ਮਸ਼ੀਨ ਅਨੁਵਾਦ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆ ਦਿੱਤੀ ਹੈ।
NMT ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ NLU ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਮਸ਼ੀਨ ਅਨੁਵਾਦਾਂ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਰੋਤ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਦੇ ਅਰਥ ਅਤੇ ਇਰਾਦੇ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਮਾਡਲ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਉਪਭੋਗਤਾ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਡਿਕਸ਼ਨਰੀ ਵਰਗੇ ਇੱਕ ਸਵੈਚਲਿਤ ਭਾਸ਼ਾ ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ-ਨਾਲ-ਇੱਕ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਮਸ਼ੀਨ ਅਨੁਵਾਦ ਦੇ ਨਾਲ, ਸਿਸਟਮ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਹੀ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਪਰਖਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਸਟੀਕ ਅਨੁਵਾਦ ਦੇ ਉਤਪਾਦਨ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਡਾਟਾ ਕੈਪਚਰ
NLU ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ, ਈਮੇਲਾਂ, ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਫੀਡਬੈਕ ਤੋਂ ਸੰਬੰਧਿਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਅਤੇ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਦਾ ਹੈ।ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਅੰਡਰਸਟੈਂਡਿੰਗ (NLU) ਦੁਆਰਾ ਕੈਪਚਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਖਾਸ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਜਾਂ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਹਨ:
- ਇਰਾਦਾ ਵਰਗੀਕਰਨ: NLU ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਇੰਪੁੱਟ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਇਰਾਦੇ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਟੈਕਸਟ ਸੁਨੇਹਾ ਜਾਂ ਬੋਲਿਆ ਗਿਆ ਕਮਾਂਡ। ਇਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਫਿਰ ਉਚਿਤ ਕਾਰਵਾਈ ਜਾਂ ਜਵਾਬ ਨੂੰ ਚਾਲੂ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
- ਇਕਾਈ ਦੀ ਮਾਨਤਾ: NLU ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਇਨਪੁਟ ਦੇ ਅੰਦਰ ਇਕਾਈਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਾਮ, ਮਿਤੀਆਂ, ਸਥਾਨ ਅਤੇ ਹੋਰ ਸੰਬੰਧਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ। ਇਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਧੇਰੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
- ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ: NLU ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਇੰਪੁੱਟ ਦੀ ਭਾਵਨਾ ਜਾਂ ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਟੋਨ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੀ ਇਹ ਸਕਾਰਾਤਮਕ, ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਜਾਂ ਨਿਰਪੱਖ ਹੈ। ਇਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀ ਸੰਤੁਸ਼ਟੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਸੁਧਾਰ ਦੇ ਖੇਤਰਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਸ ਅਨੁਸਾਰ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਚੈਟਬੌਟਸ
ਚੈਟਬੋਟਸ ਨੂੰ ਟੈਕਸਟ ਜਾਂ ਆਵਾਜ਼ ਦੁਆਰਾ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਗੱਲਬਾਤ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਲਈ। ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਸਮਝ (NLU) ਦਾ ਇੱਕ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਿੱਸਾ ਹੈ ਗੱਲਬਾਤ ਵਾਲੀ ਏ.ਆਈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ-ਵਰਗੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਉਪਭੋਗਤਾ ਇੰਪੁੱਟ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਉਪਭੋਗਤਾ ਟਾਈਪ ਕਰਦਾ ਹੈ "ਮੈਂ ਇੱਕ ਪੀਜ਼ਾ ਆਰਡਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ," ਤਾਂ NLU ਸਿਸਟਮ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਭੋਜਨ ਦਾ ਆਰਡਰ ਕਰਨ ਦੇ ਇਰਾਦੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਭੋਜਨ ਦੀ ਕਿਸਮ (ਪੀਜ਼ਾ) ਅਤੇ ਸੰਭਵ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲੋੜੀਂਦੇ ਟੌਪਿੰਗਜ਼ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਚੈਟਬੋਟ ਫਿਰ ਪੀਜ਼ਾ ਕਿਸਮਾਂ ਅਤੇ ਟੌਪਿੰਗਜ਼ ਦੇ ਵਿਕਲਪਾਂ ਨਾਲ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਵਰਚੁਅਲ ਸਹਾਇਕ
ਵਰਚੁਅਲ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਏਜੰਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਲਈ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕੰਮ ਜਾਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। NLU ਵਰਚੁਅਲ ਅਸਿਸਟੈਂਟਸ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸਾ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵੌਇਸ ਕਮਾਂਡਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਉਪਭੋਗਤਾ ਇੱਕ ਵਰਚੁਅਲ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਆਡੀਓ ਇਨਪੁਟ ਨੂੰ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਸਪੀਚ ਰਿਕੋਗਨੀਸ਼ਨ (ASR) ਤਕਨੀਕ ਰਾਹੀਂ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਨਤੀਜਾ ਟੈਕਸਟ ਫਿਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ NLU ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਭੇਜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
NLU ਸਿਸਟਮ ਵਰਤਦਾ ਹੈ ਇਰਾਦੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਸਲਾਟ ਫਿਲਿੰਗ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਇਰਾਦੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਤਾਰੀਖਾਂ, ਸਮੇਂ, ਸਥਾਨਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਵਰਗੀਆਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ। ਸਿਸਟਮ ਫਿਰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਇਰਾਦੇ ਨੂੰ ਉਚਿਤ ਕਾਰਵਾਈ ਨਾਲ ਮੇਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਜਵਾਬ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ, "ਅੱਜ ਦਾ ਮੌਸਮ ਕਿਹੋ ਜਿਹਾ ਹੈ?" NLU ਸਿਸਟਮ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਮੌਸਮ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੇ ਇਰਾਦੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ "ਅੱਜ" ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਵਰਚੁਅਲ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਫਿਰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਸਥਾਨ ਲਈ ਮੌਜੂਦਾ ਮੌਸਮ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਸਿੱਟਾ
NLU ਨੇ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਅਤੇ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਲਈ ਨਵੀਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਖੋਲ੍ਹ ਦਿੱਤੀਆਂ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨਾਲ ਵਧੇਰੇ ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਗਾਹਕ ਸਹਾਇਤਾ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਡੇਟਾ ਕੈਪਚਰ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਅਨੁਵਾਦ ਤੱਕ, NLU ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਸਾਡੇ ਰਹਿਣ ਅਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਬਦਲ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।
ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਤਰੱਕੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅਸੀਂ ਹੋਰ ਵਧੀਆ NLU ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇਖਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਸਾਡੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਜੀਵਨ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖਣਗੀਆਂ।
