ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਕੀ ਹੈ?
ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) - ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ML) ਦਾ ਸਬਸੈੱਟ ਹੈ ਜੋ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ, ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ, ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਸਿਸਟਮ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਮਨੁੱਖੀ ਸੰਚਾਰ ਦੀ ਸਹੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣ ਦੇ ਮੁੱਖ ਕਾਰਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਚੈਨਲਾਂ, ਵੀਡੀਓਜ਼, ਈਮੇਲਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰਾਂ 'ਤੇ ਆਡੀਓ, ਟੈਕਸਟ, ਗੱਲਬਾਤ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਭਰਪੂਰ ਉਪਲਬਧਤਾ। ਸੁਚੱਜੇ ਸੰਟੈਕਸ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਨੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਸੰਚਾਰ ਦੀਆਂ ਬਾਰੀਕੀਆਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਮਝਣ ਲਈ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਇਆ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵਿਅੰਗ, ਸਮਰੂਪ, ਹਾਸੇ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
NLP ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਸਭ ਤੋਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
- ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਭਾਸ਼ਾ ਅਨੁਵਾਦ
- ਈਮੇਲ ਸੇਵਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸਪੈਮ ਫਿਲਟਰ
- ਵੌਇਸ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਅਤੇ ਚੈਟਬੋਟਸ
- ਪਾਠ ਸੰਖੇਪ
- ਸਵੈ-ਸਹੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ
- ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਹੋਰ
ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ?
ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਸਿਸਟਮ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ 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।
ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ ਪਹੁੰਚ
NLP ਲਈ ਕੁਝ ਪਹੁੰਚ ਹਨ:
ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤਾ NLP: ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰਨ ਲਈ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਈਮੇਲਾਂ ਦਾ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਨਾ।
ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤਾ NLP: ਪੈਟਰਨ ਲੱਭਣ ਲਈ ਬਿਨਾਂ ਲੇਬਲ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਵਿਸ਼ੇ ਮਾਡਲਿੰਗ ਵਰਗੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਉਪਯੋਗੀ।
ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਸਮਝ (NLU): ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਅਰਥਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਅਤੇ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਜਨਰੇਸ਼ਨ (NLG): ਮਨੁੱਖੀ ਵਰਗਾ ਟੈਕਸਟ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸੰਖੇਪ ਜਾਂ ਚੈਟਬੋਟ ਜਵਾਬ ਲਿਖਣਾ। ਹੋਰ ਵੇਖੋ
NLP ਮਾਰਕੀਟ ਦਾ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ
ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (ਐਨ.ਐਲ.ਪੀ.) ਬਜ਼ਾਰ ਅਸਾਧਾਰਨ ਵਾਅਦਾ ਦਿਖਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਾਲ 156.80 ਤੱਕ ਇਸਦੀ ਕੀਮਤ ਲਗਭਗ $2030 ਬਿਲੀਅਨ ਹੋਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਹੈ। ਇਹ ਵਾਧਾ 27.55% ਦੀ ਸਾਲਾਨਾ CAGR 'ਤੇ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, 85% ਤੋਂ ਵੱਧ ਵੱਡੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਸਾਲ 2025 ਤੱਕ NLP ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। NLP ਦੇ ਹੈਰਾਨਕੁਨ ਵਾਧੇ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਨਾਂ ਕਰਕੇ ਵਧਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ:
- ਉਤਪਾਦਾਂ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ
- ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਗਾਹਕ ਅਨੁਭਵ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਦੌੜ
- ਡਿਜੀਟਲ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸਫੋਟ
- ਘੱਟ ਲਾਗਤ ਵਾਲੇ ਕਲਾਉਡ-ਅਧਾਰਿਤ ਹੱਲਾਂ ਦੀ ਉਪਲਬਧਤਾ
- ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ, ਨਿਰਮਾਣ, ਆਟੋਮੋਟਿਵ ਅਤੇ ਹੋਰ ਸਮੇਤ ਵਿਭਿੰਨ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣਾ
ਐਨਐਲਪੀ ਦੀ ਅਜਿਹੀ ਵਿਸ਼ਾਲ ਗੋਦ ਲੈਣ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਵੀ ਇੱਕ ਲਾਗਤ 'ਤੇ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਮੈਕਿੰਸੀ ਦੀ ਇੱਕ ਰਿਪੋਰਟ ਨੇ ਖੁਲਾਸਾ ਕੀਤਾ ਕਿ ਐਨਐਲਪੀ ਤੋਂ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ 8% ਨੌਕਰੀਆਂ ਨੂੰ ਪੁਰਾਣੀ ਬਣਾ ਦੇਵੇਗੀ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਰਿਪੋਰਟ ਇਹ ਵੀ ਦਾਅਵਾ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇਹ 9% ਨਵੀਂ ਨੌਕਰੀ ਦੀਆਂ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੋਵੇਗਾ।
ਜਦੋਂ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ NLP ਮਾਡਲਾਂ ਨੇ GLUE ਬੈਂਚਮਾਰਕ 'ਤੇ 97% ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੀ ਹੈ।
ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (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।
ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (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 ਕਾਰਜ
“ਇਹ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਚੱਲ ਰਿਹਾ ਹੈ।”
ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਚਾਰ-ਸ਼ਬਦ ਵਾਲੇ ਵਾਕ ਵਿੱਚ ਸੰਦਰਭ, ਵਿਅੰਗ, ਅਲੰਕਾਰ, ਹਾਸੇ, ਜਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਵਿਅਕਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਕਿਸੇ ਵੀ ਅੰਤਰੀਵ ਭਾਵਨਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਕਈ ਅਰਥ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਜਦੋਂ ਕਿ ਇਸ ਵਾਕ ਨੂੰ ਜਿਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਮਝਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਸੀ, ਇਹ ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਾਡੇ ਮਨੁੱਖਾਂ ਲਈ ਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਵੱਖੋ ਵੱਖਰੀਆਂ ਭਾਵਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਭਾਵਨਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਫਰਕ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ। ਇਹ ਬਿਲਕੁਲ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਮਨੁੱਖੀ ਸੰਚਾਰ ਵਿੱਚ ਪੇਚੀਦਗੀਆਂ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਲਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਪਚਣਯੋਗ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਯੋਗ ਅਤੇ ਸਮਝਣਯੋਗ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਈ NLP ਕਾਰਜ ਆਉਂਦੇ ਹਨ।
ਕੁਝ ਮੁੱਖ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
ਸਪੀਚ ਰੇਕੋਗਨੀਸ਼ਨ
ਇਸ ਵਿੱਚ ਵੌਇਸ ਜਾਂ ਆਡੀਓ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ NLP ਦੀ ਕਿਸੇ ਵੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵੌਇਸ ਕਮਾਂਡ ਵਿਕਲਪ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਬੋਲੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਉਚਾਰਣ, ਉਪਭਾਸ਼ਾਵਾਂ, ਜਲਦਬਾਜ਼ੀ, ਗੰਧਲੇਪਣ, ਉੱਚੀ ਆਵਾਜ਼, ਟੋਨ ਅਤੇ ਹੋਰ ਕਾਰਕਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਉਦੇਸ਼ ਸੰਦੇਸ਼ ਨੂੰ ਸਮਝਿਆ ਜਾ ਸਕੇ।
ਸਪੀਚ ਟੈਗਿੰਗ
ਜਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਾਨੂੰ ਸਕੂਲ ਵਿੱਚ ਵਿਆਕਰਣ ਦੀਆਂ ਮੂਲ ਗੱਲਾਂ ਸਿਖਾਈਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਸਨ, ਇਹ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਵਾਕਾਂ, ਕਿਰਿਆਵਾਂ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਣਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਵਿੱਚ ਵਾਕਾਂ ਦੇ ਭਾਗਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਸਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਵੀ ਸਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਸ਼ਬਦ ਕਿਰਿਆ ਵਜੋਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹੀ ਸ਼ਬਦ ਇੱਕ ਨਾਮ ਵਜੋਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਸ਼ਬ੍ਦ ਸਂਸ੍ਸ ਭੇਦਭਾਵ
ਇਹ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਵਾਕ ਦੇ ਸਹੀ ਅਰਥ ਦੀ ਸਮਝ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੈ। ਸਾਡੀ ਪਿਛਲੀ ਉਦਾਹਰਣ ਨੂੰ ਉਧਾਰ ਲੈਂਦੇ ਹੋਏ, ਇਸ ਕਾਰਜ ਵਿੱਚ ਅਰਥ-ਵਿਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਨੂੰ ਇਹ ਸਮਝਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਸੰਕਟ ਨੂੰ ਸਹਿਣ ਵੇਲੇ ਇੱਕ ਵਿਅੰਗਾਤਮਕ ਟਿੱਪਣੀ ਵਜੋਂ ਬੋਲਦਾ ਹੈ, "ਇਹ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ,"।
ਨਾਮ ਇਕਾਈ ਦੀ ਪਛਾਣ
ਜਦੋਂ ਨਾਮ, ਸਥਾਨ, ਦੇਸ਼ ਅਤੇ ਹੋਰ ਵਰਗੀਆਂ ਨਾਮਾਂ ਦੀਆਂ ਕਈ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਨਾਮੀ ਹਸਤੀ ਪਛਾਣ ਨਾਮਕ ਇੱਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਤੈਨਾਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਸੰਦੇਸ਼ ਜਾਂ ਕਮਾਂਡ ਵਿੱਚ ਇਕਾਈਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਦੀ ਸਮਝ ਵਿੱਚ ਮੁੱਲ ਜੋੜਦਾ ਹੈ।
ਸਹਿ-ਹਵਾਲਾ ਰੈਜ਼ੋਲੂਸ਼ਨ
ਸੰਚਾਰ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਮਨੁੱਖ ਅਕਸਰ ਬਹੁਤ ਰਚਨਾਤਮਕ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਸ ਲਈ ਇੱਥੇ ਕਈ ਅਲੰਕਾਰ, ਉਪਮਾਵਾਂ, ਵਾਕਾਂਸ਼ ਕਿਰਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਮੁਹਾਵਰੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਸਾਰੀਆਂ ਅਸਪਸ਼ਟਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕੋ-ਰੈਫਰੈਂਸ ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ ਟਾਸਕ ਦੁਆਰਾ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਸ਼ਾਬਦਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਿੱਲੀਆਂ ਅਤੇ ਕੁੱਤਿਆਂ ਦੀ ਬਾਰਿਸ਼ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਪਰ ਬਾਰਿਸ਼ ਦੀ ਤੀਬਰਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਨਿਰਮਾਣ
ਇਸ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਮਨੁੱਖੀ-ਵਰਗੇ ਟੈਕਸਟ ਬਣਾਉਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਹ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ slang, lingos, ਖੇਤਰ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ?
ਕੰਪਿਊਟਰ ਬਹੁਤ ਬੁਨਿਆਦੀ ਹਨ। ਉਹ ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਸਮਝਦੇ। ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖਾਂ ਵਾਂਗ ਸੋਚਣ ਅਤੇ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, NLP ਕੁੰਜੀ ਹੈ।
ਇਹ ਇਸ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੁਆਰਾ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਦਾ ਆਲੋਚਨਾਤਮਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ, ਬੋਲੀਆਂ, ਉਪਭਾਸ਼ਾਵਾਂ, ਵਿਆਕਰਨਿਕ ਅੰਤਰਾਂ, ਸੂਖਮਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਮੁਢਲੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹੈ, ਭਰਪੂਰ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸੋਧਣਾ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰੇਗਾ, ਅੱਗੇ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵਿਭਿੰਨ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਤਾਇਨਾਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
- ਇਨ-ਹਾਊਸ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਨਾਜ਼ੁਕ ਸੂਝ ਦਾ ਪਰਦਾਫਾਸ਼ ਕਰਨਾ
- ਵਰਕਫਲੋ, ਸੰਚਾਰ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨਾ
- ਅਨੁਭਵਾਂ ਦਾ ਵਿਅਕਤੀਗਤਕਰਨ ਅਤੇ ਹਾਈਪਰ-ਵਿਅਕਤੀਕਰਣ
- ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਮਰੱਥ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਲਈ ਪਹੁੰਚਯੋਗਤਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ
- ਕਲੀਨਿਕਲ ਓਨਕੋਲੋਜੀ, ਸਪਲਾਈ-ਚੇਨ ਵਿੱਚ ਫਲੀਟ ਪ੍ਰਬੰਧਨ, ਆਟੋਨੋਮਸ ਕਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਵਰਗੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਡੋਮੇਨਾਂ ਵਿੱਚ ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ
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।
ਗਾਹਕ ਸਹਾਇਤਾ ਲਈ 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 / ਮਸ਼ੀਨ 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।
ਡੇਟਾ ਰੀਡੈਕਸ਼ਨ / ਨਿੱਜੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਛਾਣਯੋਗ ਜਾਣਕਾਰੀ (PII) ਰੀਡੈਕਸ਼ਨ
NLP ਦੇ ਵਧੇਰੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਵਿੱਚ ਹੈ। NBFC, BFSI, ਅਤੇ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਹਾਊਸ ਵਰਗੇ ਉਦਯੋਗ ਬੀਮਾ ਫਾਰਮਾਂ, ਕਲੀਨਿਕਲ ਟਰਾਇਲਾਂ, ਨਿੱਜੀ ਸਿਹਤ ਰਿਕਾਰਡਾਂ, ਅਤੇ ਹੋਰਾਂ ਤੋਂ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਭਰਪੂਰ ਮਾਤਰਾ ਰੱਖਦੇ ਹਨ।
NLP ਅਜਿਹੇ ਡੋਮੇਨਾਂ ਵਿੱਚ ਨਾਮ, ਸੰਪਰਕ ਵੇਰਵਿਆਂ, ਪਤੇ, ਅਤੇ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਦੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਇੰਦਰਾਜ਼ਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਲੱਸਟਰ ਕਰਨ ਲਈ ਨਾਮਿਤ ਇਕਾਈ ਮਾਨਤਾ ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਰਾਹੀਂ ਤੈਨਾਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਅਜਿਹੇ ਡਾਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਨੂੰ ਲੋੜਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਡੀ-ਪਛਾਣਯੋਗ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
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.
ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ
ਵਪਾਰਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ NLP ਸਵਰਗ ਵਿੱਚ ਬਣਾਏ ਗਏ ਇੱਕ ਮੇਲ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਸ਼ਾਲ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ। ਅਜਿਹੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਫਿਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਦੀ ਗੁੰਜਾਇਸ਼, ਮਾਰਕੀਟ ਖੋਜ, ਫੀਡਬੈਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਰਣਨੀਤਕ ਮੁੜ-ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ, ਜਾਂ ਸੁਧਾਰਾਤਮਕ ਉਪਾਵਾਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸੂਝ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਨ ਲਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਹੋਰ ਸੰਭਾਵਿਤ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿਆਕਰਣ ਸੁਧਾਰ, ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਸਪੈਮ ਖੋਜ, ਟੈਕਸਟ ਜਨਰੇਸ਼ਨ, ਸਪੀਚ ਰੀਕੋਗਨੀਸ਼ਨ, NER, ਪਾਰਟ-ਆਫ-ਸਪੀਚ ਟੈਗਿੰਗ ਅਤੇ ਹੋਰ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ….
ਐਨਐਲਪੀ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਉਦਯੋਗ
ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ
NLP ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਉਦਯੋਗ ਨੂੰ ਲਾਭਦਾਇਕ ਲਾਭ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ:
- ਮੈਡੀਕਲ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਤੋਂ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਇਨਸਾਈਟਸ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ
- ਕਲੀਨਿਕਲ ਫੈਸਲੇ ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਅਤੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਬਣਾਓ
- ਸਹਿਜ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਦੇਖਭਾਲ ਦੇ ਤਜ਼ਰਬਿਆਂ ਲਈ ਚੈਟਬੋਟਸ ਤੋਂ ਜਵਾਬਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰੋ
- ਦਵਾਈਆਂ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਆਵਾਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰੋ, ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰੋ ਅਤੇ ਘੱਟ ਕਰੋ ਅਤੇ ਫਾਰਮਾਕੋਵਿਜੀਲੈਂਸ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰੋ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ
Fintech
ਫਿਨਟੈਕ ਵਿੱਚ ਐਨਐਲਪੀ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਬਿਲਕੁਲ ਵੱਖਰੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲਾਭ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹੋਏ:
- ਸਹਿਜ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਆਨਬੋਰਡਿੰਗ
- ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦੀ ਖੋਜ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਓ
- ਵਿੱਤ ਲਈ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਦੀ ਉਧਾਰ ਯੋਗਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ
- ਕਾਰਜਕਾਲ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀਮੀਅਮਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵਿੱਤੀ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦਾ ਵਿਅਕਤੀਗਤਕਰਨ
ਮੀਡੀਆ ਅਤੇ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰਬਾਜ਼ੀ
NLP ਮੀਡੀਆ ਅਤੇ ਵਿਗਿਆਪਨ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਰਚਨਾਤਮਕ ਮੋੜ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ:
- ਸਮਗਰੀ ਵਿਅਕਤੀਗਤਕਰਨ ਅਤੇ ਸਥਾਨਕ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਸਪੁਰਦਗੀ
- ਉਪਭੋਗਤਾ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਦਾ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਨਿਸ਼ਾਨਾ
- ਟੌਪੀਕਲ ਮੌਕਿਆਂ ਲਈ ਰੁਝਾਨਾਂ, ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਅਤੇ ਗੱਲਬਾਤ 'ਤੇ ਮਾਰਕੀਟ ਖੋਜ
- ਐਡ ਕਾਪੀ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਅਤੇ ਪਲੇਸਮੈਂਟ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ
ਪਰਚੂਨ
NLP ਪ੍ਰਚੂਨ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਗਾਹਕਾਂ ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਰਾਹੀਂ ਲਾਭ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ:
- ਸਟੀਕ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਇੰਜਣ
- ਵੌਇਸ ਖੋਜ ਅਨੁਕੂਲਨ
- ਸਥਾਨ-ਅਧਾਰਿਤ ਸੇਵਾ ਸੁਝਾਅ
- ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਵਿਗਿਆਪਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਫਾਦਾਰੀ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ, ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਛੋਟਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ
ਨਿਰਮਾਣ
ਉਦਯੋਗ 4.0 ਨੂੰ ਐਨਐਲਪੀ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਦੁਆਰਾ ਅਵਿਸ਼ਵਾਸ਼ ਨਾਲ ਪੂਰਕ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ:
- ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਹਤ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਨੁਕਸ ਖੋਜ
- ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ
- ਫਲੀਟ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਸਮੇਤ ਡਿਲੀਵਰੀ ਰੂਟਾਂ ਅਤੇ ਸਮਾਂ-ਸਾਰਣੀ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣਾ
- ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਦੁਆਰਾ ਬਿਹਤਰ ਕਰਮਚਾਰੀ ਅਤੇ ਕੰਮ ਵਾਲੀ ਥਾਂ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ
ਐਨਐਲਪੀ ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨਾ
ਜਦੋਂ ਕਿ ਇਸ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਤਕਨੀਕੀ ਉਤਸ਼ਾਹੀ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਇਸ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨਾਲ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਲਈ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸੁਪਰਚਾਰਜ ਹਨ। NLP ਦੇ ਭਵਿੱਖ 'ਤੇ ਗੱਲਬਾਤ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਦੇ ਸਾਰੇ ਗੜਬੜਾਂ ਵਿੱਚੋਂ, ਇੱਕ ਜੋ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਹੈ ਉਹ ਹੈ ਵਿਆਖਿਆਯੋਗ NLP।
ਵਿਆਖਿਆਯੋਗ NLP
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਪਾਰਕ ਫੈਸਲੇ ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਅਨੁਭਵ ਰਣਨੀਤੀਆਂ NLP ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ ਫੈਸਲਿਆਂ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੋਣੀਆਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਸਿੱਟੇ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਵੀ ਆਉਂਦੀ ਹੈ।
ਇਹ ਉਹੀ ਹੈ ਜੋ ਸਪੱਸ਼ਟੀਕਰਨਯੋਗ NLP ਬਾਰੇ ਹੋਵੇਗਾ, ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਅਤੇ AI ਹੱਲਾਂ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ ਅਤੇ AI ਭਾਈਚਾਰਾ ਦੇ ਇੱਕ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨਾ।
ਵਿਆਖਿਆਯੋਗ NLP ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਇਹ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਵੇਗਾ:
- ਭਾਸ਼ਾਈ ਮੁਹਾਰਤ
- ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਅਤੇ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਵਰਗੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨਾਲ ਏਕੀਕਰਣ
- ਸਥਿਰਤਾ, ਸਿੱਖਿਆ, ਜਲਵਾਯੂ ਪਰਿਵਰਤਨ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਸਮੇਤ ਗਲੋਬਲ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ NLP ਦੀ ਵਰਤੋਂ
ਸਿੱਟਾ
NLP ਉਤਪਾਦਾਂ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦਾ ਰਾਹ ਹੈ। ਅਜਿਹੀ ਪ੍ਰਮੁੱਖਤਾ ਅਤੇ ਲਾਭਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਏਅਰਟਾਈਟ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਮੰਗ ਵੀ ਆਉਂਦੀ ਹੈ। ਕਿਉਂਕਿ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਰੇਜ਼ਰ-ਤਿੱਖੀ ਡਿਲੀਵਰੀ ਅਤੇ ਉਸੇ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨਾ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵੀ ਇੱਕ ਕਮੀ ਹੈ। ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਨਿਯਮਤ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਘਟਾਉਣਾ ਵੀ ਉੱਚ ਤਰਜੀਹ ਹੈ।
ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਸ਼ੈਪ ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਵਿੱਚ ਸਾਰੀਆਂ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਆਉਂਦਾ ਹੈ। ਨੈਤਿਕ ਅਤੇ ਬੇਸਪੋਕ ਵਿਧੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦੇ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੇਟਸ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਸਾਡੇ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਜਾਣਨ ਲਈ ਸਾਡੀਆਂ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰੋ।
