ਅਨੁਵਾਦ ਵਿੱਚ ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨਾ

NLP ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਇੱਕ ਪ੍ਰਗਤੀਸ਼ੀਲ ਦਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਮੁੱਖਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ. ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ, ਸੂਚਨਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ, ਅਤੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦਾ ਸੁਮੇਲ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। NLP ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨਾਲ, ਸੰਚਾਰ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਭਾਸ਼ਾ ਭਾਵੇਂ ਕੋਈ ਵੀ ਹੋਵੇ, ਸਾਰੀਆਂ ਧਿਰਾਂ ਉਸ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸੁਣ ਅਤੇ ਪੜ੍ਹ ਸਕਣਗੀਆਂ ਜੋ ਉਹ ਜਾਣਦੇ ਹਨ।

ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਲਗਾਤਾਰ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਹੋਰ ਗਿਆਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, NLP-AI ਸੁਮੇਲ ਚੁਸਤ ਹੁੰਦਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਸ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਜੋ ਕਿ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਵਧ ਰਹੀ ਹੈ, ਇਹ ਹੋਰ ਨਿਪੁੰਨ ਅਤੇ ਉੱਨਤ ਬਣ ਜਾਵੇਗੀ।

ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਕੀ ਹੈ?

ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਇੱਕ ਸ਼ਾਖਾ ਹੈ ਜੋ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿਗਿਆਨ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਸਮਾਰਟ ਕੰਪਿਊਟਰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਆਪਣੀ ਸ਼ਕਤੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਮਨੁੱਖਾਂ ਵਾਂਗ ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਬੋਲੇ ​​ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸੰਚਾਰ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹਨ। ਪਰ NLP ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਕਈ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਪਸੰਦ ਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ।

The NLP ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਨਿਯਮ-ਅਧਾਰਿਤ ਮਾਡਲਿੰਗ ਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਨਾਲ ਜੋੜਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਿਰਫ਼ ਟੈਕਸਟ ਜਾਂ ਆਡੀਓ ਨੂੰ ਸਮਝ ਸਕਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਉਸ ਨੂੰ ਦੂਜੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ।

ਅੱਜ ਵੀ, ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਐਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਐਨਐਲਪੀ ਦੀਆਂ ਕਈ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਿਰੀ, ਗੂਗਲ ਅਸਿਸਟੈਂਟ, ਗੂਗਲ ਟ੍ਰਾਂਸਲੇਟਰ, ਅਤੇ ਕੁਝ ਸਵੈ-ਸੁਝਾਅ ਟੂਲ। ਈ-ਮੇਲ ਲਿਖਣ ਵੇਲੇ ਜਾਂ ਖੋਜ ਇੰਜਣਾਂ ਵਿੱਚ ਗ੍ਰਾਮਰਲੀ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸੁਝਾਅ ਸਾਰੇ NLP ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨਾਲ ਸਮਰੱਥ ਹਨ।

NLP ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ? 

NLP ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟਰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਭਾਸ਼ਣ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਕਿਉਂਕਿ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਿਰਫ਼ 0s ਅਤੇ 1s ਵਾਲੀ ਬਾਈਨਰੀ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਸਮਝਦੇ ਹਨ, ਸਾਨੂੰ ਕੰਪਿਊਟਰ ਨੂੰ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਲੋੜ ਸੀ।

ਇਸਦੇ ਲਈ, ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਕੰਪਿਊਟਰ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਏਨਕੋਡ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਉਦੇਸ਼ ਲਈ ਕਈ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਕ-ਗਰਮ ਇਹਨਾਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ।

ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਕੰਪਿਊਟਰ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ NLP ਤਕਨੀਕਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸੂਟ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ;

• ਸਟੈਮਿੰਗ: ਇੱਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਜਿੱਥੇ ਸਮਾਨ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਮੂਲ ਸ਼ਬਦ ਤੋਂ ਛੋਟਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਫਾਈਨਲਾਈਜ਼, ਇੱਕ-ਇੱਕ ਕਰਕੇ ਵਰਣਮਾਲਾਵਾਂ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਕੇ ਫਾਈਨਲ ਤੋਂ।
• ਲੇਮੈਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ: ਇਹ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਅਰਥਪੂਰਨ ਅਧਾਰ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਮਿਟਾ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
• ਟੋਕਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ: ਇਸ ਤਕਨੀਕ ਨਾਲ, ਵਾਕਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਬਦਾਂ, ਚਿੰਨ੍ਹਾਂ ਅਤੇ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਛੋਟੇ ਬਲਾਕਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
• ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ: ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਾਕ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਟੋਨ ਅਤੇ ਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
• ਸ਼ਬਦ ਸੰਵੇਦਨਾ ਨਿਰਵਿਘਨ: ਇਹ ਤਕਨੀਕ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਇੱਕੋ ਸ਼ਬਦ ਦੇ ਵੱਖੋ ਵੱਖਰੇ ਅਰਥ ਹਨ ਜਦੋਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੰਦਰਭਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
• ਭਾਸ਼ਣ ਦਾ ਹਿੱਸਾ (POS) ਟੈਗਿੰਗ: POS ਟੈਗਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਸ਼ਬਦ ਨੂੰ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਕਿਰਿਆਵਾਂ, ਕਿਰਿਆਵਾਂ, ਨਾਂਵਾਂ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਣਾਂ, ਅਤੇ ਭਾਸ਼ਣ ਦੇ ਹੋਰ ਸਾਰੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।

ਇਹਨਾਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇੱਕ NLP ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਮਨੁੱਖੀ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਭਾਸ਼ਣ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੀ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਨਿਯਮ-ਅਧਾਰਿਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿਗਿਆਨ ਲਈ ਨਿਯਮ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ NLP ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੰਪਿਊਟਰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਬੀਜਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, NLP ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਇਸਦੇ ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਵੌਇਸ ਪਛਾਣ ਦੇ ਪੈਟਰਨ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

[ਇਹ ਵੀ ਪੜ੍ਹੋ: ਤੁਹਾਨੂੰ NLP ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ 15 ਵਧੀਆ NLP ਡਾਟਾਸੈੱਟ]

ਬਿਲਡਿੰਗ NLP ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਅਨੁਵਾਦ

ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਕਲਪਨਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਦੁਨੀਆਂ ਦੇ ਆਗੂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਮੀਟਿੰਗਾਂ ਵਿਚ ਕਿਵੇਂ ਹਿੱਸਾ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਹਰ ਕੋਈ ਆਪਣੀ ਭਾਸ਼ਾ ਬੋਲਦਾ ਹੈ? ਇਹਨਾਂ ਮੀਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਮਕਾਲੀ ਵਿਆਖਿਆ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਕਿ ਕੰਪਿਊਟਰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਦੁਭਾਸ਼ੀਏ ਭਾਸ਼ਣ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨ ਲਈ ਇਕੱਠੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਫਿਰ ਲੋੜ ਅਨੁਸਾਰ ਇਸਨੂੰ ਹੋਰ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੇ ਹਨ।

ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀਆਂ ਸਾਰੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਲਈ NLP ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦਾ ਅਜੋਕੇ ਸਮੇਂ ਦਾ ਅੰਤਮ ਟੀਚਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਅਜੇ ਵੀ ਵਧ ਰਹੀ ਹੈ ਅਤੇ ਅੱਗੇ ਵਧ ਰਹੀ ਹੈ। NLP ਤਕਨੀਕ ਮਸ਼ੀਨ ਅਨੁਵਾਦ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇਸ ਨੂੰ ਸੰਭਵ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਭਾਸ਼ਣ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਇੱਕ ਪੜਾਅ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਵਧਣਾ ਜਿੱਥੇ ਅਸ਼ੁੱਧੀਆਂ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਸਨ, ਮਸ਼ੀਨ ਅਨੁਵਾਦ ਨੇ ਦੇਖਿਆ ਹੈ ਨਿਊਰਲ ਮਸ਼ੀਨ ਟ੍ਰਾਂਸਲੇਸ਼ਨ (NMT) ਨਾਲ ਸੁਧਾਰ. NMT ਨੇ NLP ਦੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸੁਧਾਰ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਸਦੀ ਅਨੁਵਾਦ ਸਮਰੱਥਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਹੋਇਆ ਹੈ।

NLP ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਅਨੁਵਾਦ ਦੇ ਇਹ ਫਾਇਦੇ ਹਨ:

• NLP ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਹੁਣ ਕੁਝ ਸਕਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਕਿਤਾਬਾਂ, ਵੈੱਬਸਾਈਟਾਂ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦ ਵੇਰਵਿਆਂ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹ ਅਤੇ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
• ਇਸ ਨੇ ਅਨੁਵਾਦ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਕਾਫ਼ੀ ਘਟਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।
• ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦਾ ਪੱਧਰ ਵੀ ਵਧਿਆ ਹੈ।
• ਕਾਰੋਬਾਰ ਹੁਣ ਆਪਣੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਅਨੁਵਾਦ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਇਹ ਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ NMT ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਣ ਦੀਆਂ ਵਿਧੀਆਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਆਵਰਤੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ (RNN) ਅਤੇ ਧਿਆਨ ਵਿਧੀ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ NLP ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਭਾਸ਼ਾਈ ਨਿਯਮਾਂ, ਪੈਟਰਨਾਂ, ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਬਣਤਰਾਂ ਵਾਲੇ ਲੰਬੇ ਵਾਕਾਂ ਅਤੇ ਵਾਕਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਗਤੀ ਦੀ ਸਮਝ ਦੀ ਸੀਮਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਨ।

NMT ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਨੂੰ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਵੈਕਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਰਥ-ਵਿਵਸਥਾ ਦੇ ਸਮਾਨ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਰੱਖ ਕੇ। ਵੈਕਟਰ ਜਾਂ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦਾ ਕ੍ਰਮ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ, ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਇੱਕ ਵਾਕ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੋਂ, ਇਹ ਵੈਕਟਰ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਇਨਪੁਟ ਵਾਕ ਨੂੰ ਮੈਪ ਕਰਨ ਲਈ ਏਨਕੋਡਰ-ਡੀਕੋਡਰ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਡੀਕੋਡਰ ਅਨੁਵਾਦਿਤ ਵਾਕ ਨੂੰ ਇੰਟਰਫੇਸ ਵਿੱਚ ਭੇਜਦਾ ਹੈ।

ਸਿੱਟਾ

NLP, NMT, ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ, ਅਤੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿਧੀ ਦਾ ਸੁਮੇਲ ਪਾਠ ਅਤੇ ਬੋਲੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਅਨੁਵਾਦ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੁਧਾਰ ਲਿਆ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਸਾਰੀਆਂ ਤਰੱਕੀਆਂ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਸੰਤੁਲਨ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਦੁਭਾਸ਼ੀਏ ਅਤੇ ਸੰਪਾਦਕਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਅਤੇ ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਆਪਣੀ ਵਿਆਖਿਆ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੀ ਤਲਾਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, NLP ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਅਨੁਵਾਦ ਨਾਲ ਫਿੱਟ ਗੱਲਬਾਤ ਵਾਲੇ AI-ਅਧਾਰਿਤ ਬੇਸਪੋਕ ਹੱਲਾਂ ਲਈ Shaip ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰੋ।