ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸੇਵਾਵਾਂ ਅਤੇ ਹੱਲ

ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸੈਟਅਪ, ਭਾਵੇਂ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ AI ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਮਾਪਣਾ ਔਖਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ। ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੀਆਂ ਵਧੇਰੇ ਅਨੁਭਵੀ ਸ਼ਾਖਾਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਹ ਆਵਾਜ਼ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਜਵਾਬਾਂ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਸੰਦਰਭ ਨਿਰਧਾਰਨ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਅਤੇ ਅਸਪਸ਼ਟਤਾਵਾਂ ਦਾ ਸ਼ਿਕਾਰ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। NLP ਸੈਟਅਪਸ, ਟੂਲਸ, ਅਤੇ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਕਈ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨਾ, ਮੌਖਿਕ ਆਦੇਸ਼ਾਂ ਦਾ ਸਹੀ ਜਵਾਬ ਦੇਣਾ, ਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਇਕਾਈਆਂ ਨੂੰ ਮਾਨਤਾ ਦੇਣਾ ਹੈ, ਬਸ਼ਰਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਉਪਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦੇ ਹਰ ਪਹਿਲੂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਐਨੋਟੇਟਿਡ ਡੇਟਾ ਦੀ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਾਤਰਾ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੋਵੇ।

ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਕਾਰਵਾਈਯੋਗ NLP ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰਦੇ ਹੋ ਜੋ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਚੱਲ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਆਪਣੇ ਸਮਾਰਟਫੋਨ 'ਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਟੈਕਸਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਟੂਲ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰਯੋਗ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਬਿੰਦੂ ਵਜੋਂ ਵਿਚਾਰੋ। ਹੋਰ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਚੁਅਲ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ Bixby, Siri, Alexa, ਜਾਂ ਹੋਰ, ਤੁਹਾਡੇ ਈਮੇਲ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦਾ ਸਪੈਮ ਬਾਕਸ, ਅਤੇ Google Translate

ਬਹੁਤ ਵਿਚਾਰ-ਵਟਾਂਦਰੇ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ NLP ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ ਕਾਰਜ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਵੌਇਸ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਤੋੜਨ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਕੰਪਿਊਟਰ ਨੂੰ ਇੰਜੈਸਟ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਸਮਝਿਆ ਜਾ ਸਕੇ। ਇਸ ਲਈ, NLP ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਟੈਕਸਟ ਸੰਖੇਪ, ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ 'ਤੇ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਚੈਟਬੋਟਸ ਅਤੇ VA ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਸਿਖਲਾਈ, ਮਸ਼ੀਨ ਅਨੁਵਾਦ, ਅਤੇ ਸਪੈਮ ਖੋਜ ਲਈ, ਪੜ੍ਹਨਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਵਿਆਕਰਣ ਜਾਂਚ ਟੂਲਸ ਅਤੇ ਈਮੇਲ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

NLP ਨੂੰ ਅੱਗੇ 5 ਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸਮੀਕਰਨਾਂ ਅਤੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਲਈ ਲੇਕਸੀਕਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਅਰਥਾਂ ਲਈ ਅਰਥ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਵਿਆਖਿਆ ਲਈ ਵਿਵਹਾਰਿਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਵਾਕ ਢਾਂਚੇ ਲਈ ਸੰਟੈਕਸ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਅਤੇ ਵਾਕ ਦੇ ਅਰਥਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਡਿਸਕੋਰਸ ਏਕੀਕਰਣ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਜੁੜੇ ਵਾਕਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਗਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।