ਐਨਐਲਪੀ ਕੀ ਹੈ?
ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (ਐਨਐਲਪੀ) ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (ਏਆਈ) ਦਾ ਇੱਕ ਉਪ ਖੇਤਰ ਹੈ। ਇਹ ਰੋਬੋਟਾਂ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਮਝਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਅਨੁਵਾਦ, ਸਾਰਾਂਸ਼, ਟਿਕਟ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਅਤੇ ਸ਼ਬਦ-ਜੋੜ ਜਾਂਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਕੰਪਿਊਟਰ ਦੀ ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਮਝਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈ। NLP ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਸ਼ਾ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦਾ ਸਬਸੈੱਟ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿਗਿਆਨ ਨਾਲ ਨੇੜਿਓਂ ਜੁੜਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ, ਜੋ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਅੰਕੜਾ ਅਤੇ ਰਸਮੀ ਪਹੁੰਚ 'ਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੈ।
NLP ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦੇ ਸੰਖੇਪ, ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਵਿਸ਼ਾ ਖੋਜ ਅਤੇ ਟਰੈਕਿੰਗ, ਮਸ਼ੀਨ ਅਨੁਵਾਦ, ਬੋਲੀ ਪਛਾਣ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
NLP ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ?
NLP ਸਿਸਟਮ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ:
- ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੂੰ ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਾਕ ਇਨਪੁਟ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
- NLP ਸਿਸਟਮ ਫਿਰ ਵਾਕ ਨੂੰ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਛੋਟੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਦਾ ਹੈ, ਜਿਸਨੂੰ ਟੋਕਨ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਆਡੀਓ ਨੂੰ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ।
- ਫਿਰ, ਮਸ਼ੀਨ ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇੱਕ ਆਡੀਓ ਫਾਈਲ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।
- ਮਸ਼ੀਨ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕੀਤੇ ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇੱਕ ਆਡੀਓ ਫਾਈਲ ਨਾਲ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
NLP ਮਾਰਕੀਟ ਦਾ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਤਕਨੀਕੀ ਜਗਤ ਵਿੱਚ ਅਗਲੀ ਵੱਡੀ ਚੀਜ਼ ਹੈ। ਮਨੁੱਖੀ ਵਿਹਾਰ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਉਸ ਅਨੁਸਾਰ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦੇ ਨਾਲ, AI ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸਾਡੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਜੀਵਨ ਦਾ ਇੱਕ ਅਨਿੱਖੜਵਾਂ ਅੰਗ ਬਣ ਗਿਆ ਹੈ। AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਿਕਸਿਤ ਹੋਈ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਨਵੀਨਤਮ ਲਹਿਰ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਹੈ।
ਗਲੋਬਲ NLP ਮਾਰਕੀਟ ਦਾ ਆਕਾਰ 15.7 ਵਿੱਚ USD 2022 ਬਿਲੀਅਨ ਹੈ ਅਤੇ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਅਵਧੀ 25-2022 ਵਿੱਚ 2027% ਤੋਂ ਵੱਧ ਦੇ CAGR ਨਾਲ ਵਧਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਹੈ। 49.4 ਤੱਕ 2027% ਦੇ CAGR 'ਤੇ ਮਾਰਕੀਟ ਦੇ 25.7 ਬਿਲੀਅਨ ਡਾਲਰ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਹੈ।
NLP ਦੇ ਲਾਭ
ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ
ਇੱਕ NLP-ਉਤਪੰਨ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਕਿਸੇ ਵੀ ਮੂਲ ਪਾਠ ਦਾ ਸਹੀ ਸਾਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮਨੁੱਖ ਆਪਣੇ ਆਪ ਤਿਆਰ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਨਾਲ ਹੀ, ਇਹ ਮਨੁੱਖੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵੱਡੇ ਹਿੱਸੇ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਵਰਗੇ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਵੱਡੇ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪਾਠ ਸਮੱਗਰੀ ਦਾ ਆਪਣੇ ਆਪ ਸੰਖੇਪ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
ਕੁਦਰਤੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਧਾਰਨ ਟੈਕਸਟ ਮਾਈਨਿੰਗ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਤੋਂ ਤੱਥਾਂ ਨੂੰ ਕੱਢਣਾ, ਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ, ਜਾਂ ਨਾਮੀ ਇਕਾਈਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ। ਕੁਦਰਤੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਵੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਨੁੱਖੀ ਵਿਹਾਰਾਂ ਅਤੇ ਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ।
ਬੋਲੇ ਗਏ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਅਲੈਕਸਾ ਵਰਗੇ ਨਿੱਜੀ ਸਹਾਇਕਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ
NLP ਨਿੱਜੀ ਸਹਾਇਕ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਲੈਕਸਾ ਲਈ ਉਪਯੋਗੀ ਹੈ, ਵਰਚੁਅਲ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਨੂੰ ਬੋਲੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਹੁਕਮਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਕਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਲੱਖਾਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਤੋਂ ਤੁਰੰਤ ਸੰਬੰਧਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲੱਭਣ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਗਾਹਕ ਸਹਾਇਤਾ ਲਈ ਚੈਟਬੋਟਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ
NLP ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਚੈਟਬੋਟਸ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਵਿੱਚ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜੋ ਟੈਕਸਟ ਜਾਂ ਆਵਾਜ਼ ਰਾਹੀਂ ਲੋਕਾਂ ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਚੈਟਬੋਟ NLP ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਹ ਸਮਝਣ ਲਈ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਵਿਅਕਤੀ ਕੀ ਟਾਈਪ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਚਿਤ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਇੱਕ ਸੰਗਠਨ ਨੂੰ ਕਈ ਚੈਨਲਾਂ ਵਿੱਚ 24/7 ਗਾਹਕ ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਭਾਵਨਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ ਸਰਲ ਹੈ
ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਇੱਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਰਵੱਈਏ ਜਾਂ ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਸਥਿਤੀ (ਜਿਵੇਂ, ਖੁਸ਼ੀ, ਗੁੱਸਾ) ਸੰਬੰਧੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਜਾਂ ਟਵੀਟਸ) ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਪੋਸਟਾਂ ਜਾਂ ਹੋਰ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਕਈ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ: ਸਕਾਰਾਤਮਕ, ਨਕਾਰਾਤਮਕ, ਜਾਂ ਨਿਰਪੱਖ।
ਉੱਨਤ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸੂਝ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਪਹੁੰਚ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਸਨ
ਸੈਂਸਰਾਂ ਅਤੇ ਇੰਟਰਨੈਟ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਯੰਤਰਾਂ ਦੇ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਫੈਲਣ ਨਾਲ ਪੈਦਾ ਹੋਏ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਅਤੇ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਵਿੱਚ ਵਿਸਫੋਟ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਬਿਹਤਰ ਵਪਾਰਕ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ NLP ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।
NLP ਨਾਲ ਚੁਣੌਤੀਆਂ
ਗਲਤ ਸ਼ਬਦ-ਜੋੜ
ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਗਲਤ ਸ਼ਬਦ-ਜੋੜਾਂ, ਟਾਈਪੋਜ਼ ਅਤੇ ਸ਼ੈਲੀ ਦੀਆਂ ਅਸੰਗਤੀਆਂ ਨਾਲ ਭਰੀਆਂ ਹੋਈਆਂ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਸ਼ਬਦ "ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ" ਨੂੰ "ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ" ਜਾਂ "ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ" ਵਜੋਂ ਸਪੈਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸਮੱਸਿਆ ਉਦੋਂ ਵਧ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਲਹਿਜ਼ੇ ਜਾਂ ਹੋਰ ਅੱਖਰ ਜੋੜਦੇ ਹੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਸ਼ਬਦਕੋਸ਼ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹਨ।
ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਅੰਤਰ
ਇੱਕ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਬੋਲਣ ਵਾਲਾ ਕਹਿ ਸਕਦਾ ਹੈ, "ਮੈਂ ਕੱਲ੍ਹ ਸਵੇਰੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹਾਂ," ਜਦੋਂ ਕਿ ਇੱਕ ਇਤਾਲਵੀ ਸਪੀਕਰ ਕਹੇਗਾ, "ਡੋਮਨੀ ਮੈਟੀਨਾ ਵਾਡੋ ਅਲ ਲਾਵੋਰੋ।" ਭਾਵੇਂ ਇਹਨਾਂ ਦੋ ਵਾਕਾਂ ਦਾ ਅਰਥ ਇੱਕੋ ਹੀ ਹੈ, NLP ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਬਾਅਦ ਵਾਲੇ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਸਮਝੇਗਾ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ।
ਜਨਮਤ ਪੱਖਪਾਤ
ਕੁਦਰਤੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਮਨੁੱਖੀ ਤਰਕ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹਨ। ਕੁਝ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ, NLP ਸਿਸਟਮ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰਾਂ ਜਾਂ ਉਹਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਦੇ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਕਈ ਵਾਰ ਜਨਮਤ ਪੱਖਪਾਤ ਦੇ ਕਾਰਨ ਸੰਦਰਭ ਦੀ ਵੱਖਰੀ ਵਿਆਖਿਆ ਵੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਗਲਤ ਨਤੀਜੇ ਨਿਕਲਦੇ ਹਨ।
ਕਈ ਅਰਥਾਂ ਵਾਲੇ ਸ਼ਬਦ
NLP ਇਸ ਧਾਰਨਾ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ ਕਿ ਭਾਸ਼ਾ ਸਟੀਕ ਅਤੇ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੈ। ਅਸਲ ਵਿੱਚ, ਭਾਸ਼ਾ ਨਾ ਤਾਂ ਸਟੀਕ ਹੈ ਅਤੇ ਨਾ ਹੀ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੈ। ਕਈ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਕਈ ਅਰਥ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਵਰਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ "ਭੌਂਕ" ਕਹਿੰਦੇ ਹਾਂ, ਇਹ ਜਾਂ ਤਾਂ ਕੁੱਤੇ ਦੀ ਸੱਕ ਜਾਂ ਰੁੱਖ ਦੀ ਸੱਕ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਅਤੇ ਗਲਤ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
ਗਲਤ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਉਦੋਂ ਵਾਪਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ NLP ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਸ਼ਬਦ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਮਝਣ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਪਰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਟੀਚਾ ਇੱਕ ਐਨਐਲਪੀ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਜੋ ਆਪਣੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਜਾਂ ਸੰਕੇਤਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਉਲਝਣ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਸਿਖਲਾਈ ਡਾਟਾ
ਕੁਦਰਤੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਨਾਲ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਗਲਤ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਜਿੰਨਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਹੋਵੇਗਾ, ਤੁਹਾਡੇ ਨਤੀਜੇ ਉੱਨੇ ਹੀ ਬਿਹਤਰ ਹੋਣਗੇ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਗਲਤ ਜਾਂ ਪੱਖਪਾਤੀ ਡੇਟਾ ਦਿੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਹ ਜਾਂ ਤਾਂ ਗਲਤ ਚੀਜ਼ਾਂ ਸਿੱਖੇਗਾ ਜਾਂ ਅਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਸਿੱਖੇਗਾ।
NLP ਉਦਾਹਰਨ
ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਅਨੁਵਾਦ ਭਾਵ, ਗੂਗਲ ਅਨੁਵਾਦ
Google ਅਨੁਵਾਦ ਇੱਕ ਮੁਫਤ ਵੈੱਬ-ਆਧਾਰਿਤ ਅਨੁਵਾਦ ਸੇਵਾ ਹੈ ਜੋ 100 ਤੋਂ ਵੱਧ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸਵੈਚਲਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਸੇਵਾ ਦੇ ਦੋ ਮੋਡ ਹਨ: ਅਨੁਵਾਦ ਅਤੇ ਅਨੁਵਾਦ ਸੁਝਾਅ।
ਵਰਡ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਅਰਥਾਤ, MS ਵਰਡ ਅਤੇ ਵਿਆਕਰਨਿਕ ਗਲਤੀਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ NLP ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ
MS Word ਅਤੇ Grammarly ਵਰਗੇ ਵਰਡ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਵਿਆਕਰਣ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਲਈ ਟੈਕਸਟ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ NLP ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਸਿਰਫ਼ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਤੁਹਾਡੇ ਵਾਕ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਦੇਖ ਕੇ ਅਜਿਹਾ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਕਾਲ ਸੈਂਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਸਪੀਚ ਰਿਕੋਗਨੀਸ਼ਨ / IVR ਸਿਸਟਮ
ਸਪੀਚ ਮਾਨਤਾ ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਉਦਾਹਰਨ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ NLP ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਗਾਹਕ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ IVR ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦਾ ਹੋਣਾ ਬਹੁਤ ਆਮ ਲੋੜ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਗਾਹਕ ਲਾਈਵ ਵਿਅਕਤੀ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਆਪਣੇ ਉਤਪਾਦਾਂ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰ ਸਕਣ। ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਕਾਲਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਪਰ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਨਿੱਜੀ ਡਿਜੀਟਲ ਸਹਾਇਕ ਜਿਵੇਂ ਕਿ, ਗੂਗਲ ਹੋਮ, ਸਿਰੀ, ਕੋਰਟਾਨਾ, ਅਤੇ ਅਲੈਕਸਾ
ਐਨਐਲਪੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਚਲਿਤ ਹੋ ਗਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਗੂਗਲ ਹੋਮ, ਸਿਰੀ, ਕੋਰਟਾਨਾ ਅਤੇ ਅਲੈਕਸਾ ਵਰਗੀਆਂ ਨਿੱਜੀ ਡਿਜੀਟਲ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ NLP ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨਾਲ ਅਪਡੇਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਯੰਤਰ ਮਨੁੱਖੀ ਬੋਲੀ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਉਚਿਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਲਈ NLP ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਕੇਸਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ
ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ
ਇਸ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕੱਢਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। NLP ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਉਹਨਾਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਢੁਕਵੇਂ ਹਿੱਸਿਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸੰਗਠਿਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ
ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਇੱਕ ਹੋਰ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਜੋ ਕੰਪਨੀਆਂ ਆਪਣੇ ਕੰਮਕਾਜ ਵਿੱਚ NLP ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਕਿਸੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਜਾਂ ਉਤਪਾਦ ਬਾਰੇ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਪੋਸਟਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰੇਗਾ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ ਕਿ ਲੋਕ ਇਸ ਬਾਰੇ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਜਾਂ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਸੋਚਦੇ ਹਨ।
ਧੋਖਾਧੜੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ
ਕੀਵਰਡਸ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਜਾਂ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦੀਆਂ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਈਮੇਲਾਂ, ਫੋਨ ਕਾਲਾਂ, ਆਦਿ ਵਰਗੇ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਬੀਮਾ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਕੇ NLP ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਵੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਭਾਸ਼ਾ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ
NLP ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਟੈਕਸਟ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਜਾਂ ਟਵੀਟਸ ਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਸਮੱਗਰੀ ਸੰਚਾਲਨ ਅਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਅਨੁਵਾਦ ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਗੱਲਬਾਤ AI / ਚੈਟਬੋਟ
ਇੱਕ ਵਾਰਤਾਲਾਪ AI (ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਚੈਟਬੋਟ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ) ਇੱਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਹੈ ਜੋ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਇਨਪੁਟ ਨੂੰ ਸਮਝਦੀ ਹੈ, ਜਾਂ ਤਾਂ ਬੋਲੀ ਜਾਂ ਲਿਖਤੀ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਗੱਲਬਾਤ ਵਾਲਾ ਇੰਟਰਫੇਸ ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ, ਵਿਕਰੀ, ਜਾਂ ਮਨੋਰੰਜਨ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਪਾਠ ਸੰਖੇਪ
ਇੱਕ NLP ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨੂੰ ਮੂਲ ਪਾਠ ਨਾਲੋਂ ਪਾਠ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਖੇਪ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਲੇਖਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਲੰਮੀਆਂ ਲਿਖਤਾਂ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਉਪਯੋਗਕਰਤਾ ਪੂਰੇ ਲੇਖ ਜਾਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨ ਵਿੱਚ ਸਮਾਂ ਬਿਤਾਉਣਾ ਨਹੀਂ ਚਾਹ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਟੈਕਸਟ ਅਨੁਵਾਦ
NLP ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਆਵਰਤੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਜਾਂ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਭਾਸ਼ਾ ਤੋਂ ਦੂਜੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਸਵਾਲ-ਜਵਾਬ
ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਉੱਤਰ ਦੇਣਾ (QA) ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕਾਰਜ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਇਨਪੁਟ ਵਜੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਸਦਾ ਜਵਾਬ ਵਾਪਸ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਵਾਲ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਸਰਲ ਰੂਪ ਗਿਆਨ ਅਧਾਰ ਵਿੱਚ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਐਂਟਰੀ ਲੱਭਣਾ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਜਿਸਨੂੰ "ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਪ੍ਰਾਪਤੀ" ਜਾਂ "ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤੀ" ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਨਾਮ ਇਕਾਈ ਦੀ ਪਛਾਣ
ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਵਿੱਚ ਨਾਮਿਤ ਹਸਤੀ ਮਾਨਤਾ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ। ਇਹ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਟੈਕਸਟ ਤੋਂ ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਨਾਮਿਤ ਇਕਾਈਆਂ ਨੂੰ ਕੱਢਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ। ਨਾਮਿਤ ਇਕਾਈਆਂ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਵਿੱਚ ਲੋਕ, ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸਥਾਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਨਿਗਰਾਨੀ
ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਮਾਨੀਟਰਿੰਗ ਟੂਲ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਪੋਸਟਾਂ ਤੋਂ ਬ੍ਰਾਂਡ, ਉਤਪਾਦ ਜਾਂ ਸੇਵਾ ਦਾ ਜ਼ਿਕਰ ਕੱਢਣ ਲਈ NLP ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਪਤਾ ਲੱਗਣ 'ਤੇ, ਇਹਨਾਂ ਜ਼ਿਕਰਾਂ ਦਾ ਭਾਵਨਾ, ਰੁਝੇਵੇਂ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਲਈ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਫਿਰ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸੂਚਿਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ.
ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਟੈਕਸਟ
ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਟੈਕਸਟ ਇਹ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਲਈ NLP ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਆਪਣੇ ਸੰਦੇਸ਼ ਵਿੱਚ ਕੀ ਟਾਈਪ ਕੀਤਾ ਹੈ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਅੱਗੇ ਕਿਹੜਾ ਸ਼ਬਦ ਟਾਈਪ ਕਰਨਗੇ। ਇਹ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸੁਨੇਹਿਆਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਕੀਸਟ੍ਰੋਕਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਉਸ ਗਤੀ ਨੂੰ ਵਧਾ ਕੇ ਸੁਧਾਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹ ਸੁਨੇਹੇ ਟਾਈਪ ਅਤੇ ਭੇਜ ਸਕਦੇ ਹਨ।
