नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया तंत्रज्ञानाचे अनुप्रयोग

एनएलपी तंत्रज्ञानाच्या जगाचे भविष्य कसे असेल?

नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया, किंवा एनएलपी कृत्रिम बुद्धिमत्तेची एक शाखा आहे जी संगणकावरून आणि मानवांनी ज्या पद्धतीने परस्परांशी संवाद साधला त्यावरील अनेक महत्त्वपूर्ण परिणाम होतात. मानवी भाषा हजारो आणि हजारो वर्षांपासून विकसित झाली आहे, अशा संभाषणाची एक सुस्पष्ट पध्दत बनली आहे जिच्यात माहितीचा समृद्ध परमात्मा आहे जो बर्याचदा शब्दांद्वारे मर्यादित आहे. मानवी संप्रेषण आणि डिजिटल डेटा दरम्यानची दरी भरून काढण्यासाठी एनएलपी एक महत्त्वपूर्ण तंत्रज्ञान ठरेल. येत्या काही वर्षांत नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया वापरली जाण्याचे 5 मार्ग आहेत.

05 ते 01

मशीन भाषांतर

जसजसे जगाची माहिती ऑनलाइन आहे तशीच डेटा ऍक्सेस करण्यामुळे हे अधिक महत्वाचे बनते. जगभरातील माहिती सर्वांनाच भाषेच्या अडथळ्यांत उपलब्ध करून देण्याचा आव्हान मानव भाषांतराच्या क्षमतेवर परिणाम झाला आहे. डुओलिंगिंगोसारख्या नवीन कंपन्यांनी नवीन भाषा शिकण्यासाठी भाषांतर करण्याच्या प्रयत्नांना अनुसरून मोठ्या प्रमाणावर योगदान देण्याकरता लोकांची भरती करण्याचा विचार करीत आहेत. परंतु मशीन भाषांतराने जगातील माहितीची सुसंवाद साधण्यासाठी आणखी एक स्केलेबल पर्याय प्रदान केला आहे. Google, Google अनुवाद सेवा यासाठी प्रोप्रायटरी स्टॅटिस्टिक इंजिनचा वापर करून मशीन अनुवादाच्या अग्रेसर असलेल्या कंपनी आहे. मशीन भाषांतर तंत्रज्ञानासह आव्हान शब्दांचे भाषांतर करण्यामध्ये नसून, वाक्यांच्या अर्थांचे संरक्षण करण्यामध्ये, एनएलपीच्या अंतरावर एक जटिल तांत्रिक समस्या आहे.

02 ते 05

स्पॅम लढाई करत आहे

स्पॅम फिल्टर अवांछित ईमेलच्या सतत वाढणार्या समस्येविरूद्ध संरक्षणाची पहिली ओळ म्हणून महत्वाचे ठरले आहेत परंतु मोठ्या प्रमाणावर ईमेलचा वापर करणारे जवळजवळ प्रत्येकजण ज्या अवांछित ईमेल प्राप्त झाले आहेत किंवा अत्यावश्यक फिल्टरमध्ये पकडले गेलेल्या महत्वाच्या ईमेलवर पीडा अनुभवल्या आहेत. स्पॅम फिल्टर्सचे खोटे-सकारात्मक आणि खोटे-नकारात्मक मुद्दे एनएलपी तंत्रज्ञानाच्या अंतरावर असतात, ते पुन्हा टेक्स्टच्या स्ट्रिंग्समधून अर्थ काढण्याच्या आव्हानास उकळते. बायिसियन स्पॅम फिल्टरिंग, एक सांख्यिक तंत्र आहे ज्यामध्ये ईमेलमध्ये शब्दांचा प्रादुर्भाव स्पॅम आणि अ-स्पॅम इमेलच्या कॉर्पस मध्ये त्याच्या विशिष्ट घटनेच्या तुलनेत मोजला जातो.

03 ते 05

माहिती उतारा

आर्थिक बाजारातील अनेक महत्त्वाचे निर्णय मानवीय दुर्लक्ष आणि नियंत्रणापासून दूर जात आहेत. अल्गोरिदमिक व्यापार अधिक लोकप्रिय होत आहे, जो आर्थिकदृष्ट्या पूर्णपणे नियंत्रित आहे अशा आर्थिक गुंतवणूकीचा एक प्रकार आहे परंतु यापैकी बर्याच वित्तीय निर्णयांची बातमी वृत्तपत्राद्वारे प्रभावित झाली आहे जी अजूनही प्रामुख्याने इंग्रजीमध्ये सादर केली जाते. एक प्रमुख कार्य म्हणजे, एनएलपीने हे साधा मजकूर घोषणा घेतल्या जात आहे आणि योग्य स्वरूपातील माहिती एका अशा स्वरूपात काढत आहे ज्याला अल्गोरिदमिक ट्रेडिंग निर्णयांमध्ये कारणीभूत केले जाऊ शकते. उदाहरणार्थ, कंपन्यांच्या विलीनीकरणाबाबतच्या बातम्यांचे ट्रेडिंग निर्णयांवर मोठा प्रभाव पडू शकतो आणि ज्या विलीनीकरणाची माहिती, खेळाडू, किमती, ज्याला प्राप्त होते, एखाद्या ट्रेडिंग अल्गोरिदममध्ये समाविष्ट केले जाऊ शकते त्यावरील नफा परिणाम होऊ शकतात. लाखो डॉलर

04 ते 05

सारांश

माहिती ओव्हरलोड आमच्या डिजिटल युगात एक वास्तविक घटना आहे, आणि आधीच ज्ञान आणि माहिती आमच्या प्रवेश आतापर्यंत ते समजून घेण्यासाठी आमच्या क्षमता ओलांडली आहे. ही एक प्रवृत्ती आहे जी मंद होत आहे असे दर्शवित नाही आणि त्यामुळे कागदपत्रे आणि माहितीचा अर्थ सारांशित करण्याची क्षमता वाढत्या प्रमाणात होत आहे. मोठ्या प्रमाणावर डेटावरून ओळखण्यायोग्य माहिती ओळखणे आणि त्यास घेणे, हे आम्हाला महत्वाचे आहे. उदाहरणार्थ, सोशल मीडियावरून एकत्रित केलेल्या डेटावर आधारित, आणखी एक अपेक्षित परिणाम म्हणजे सखोल भावनिक अर्थ समजणे, ही कंपनी आपल्या नवीनतम उत्पादनांच्या ऑफरसाठी सामान्य भावना निर्धारित करू शकते? एनएलपीची ही शाखा मौल्यवान विपणन मालमत्ता म्हणून अधिक उपयुक्त ठरेल.

05 ते 05

प्रश्न उत्तर देत आहे

शोध इंजिनांनी आपल्या बोटांच्या टोकावर जगातील संपत्तीची माहिती ठेवली आहे, परंतु तरीही मानवाकडून विचारलेल्या विशिष्ट प्रश्नांची उत्तरे देताना साधारणपणे बरेचदा ती जुनी असते. Google ने वापरकर्त्यांकडे ज्यामुळे निराशा आली आहे, ज्यांना अनेकदा ते शोधत असलेले उत्तर शोधण्यासाठी वेगवेगळ्या शोध परिणामांचा प्रयत्न करण्याची आवश्यकता आहे. NLP मध्ये Google च्या प्रयत्नांचा मोठा फोकस म्हणजे नैसर्गिक भाषा प्रश्न ओळखणे, अर्थ काढणे आणि उत्तर देणे, आणि Google च्या परिणामांच्या पृष्ठाचा उत्क्रांतीने हे फोकस दर्शविले आहे. नक्कीच सुधारणा होत असले तरी, शोध इंजिनांसाठी हे एक मोठे आव्हान आहे आणि नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया शोधांपैकी एक मुख्य अनुप्रयोग आहे.