నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్ (ఎన్‌ఎల్‌పి) అనేది కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క రంగం, ఇది కంప్యూటర్లను మానవ భాషను విశ్లేషించడానికి మరియు అర్థం చేసుకోవడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. సహజ భాషలను ఉత్పత్తి చేసే మరియు గ్రహించే సాఫ్ట్‌వేర్‌ను రూపొందించడానికి ఇది రూపొందించబడింది, తద్వారా వినియోగదారుడు ప్రోగ్రామింగ్ లేదా జావా లేదా సి వంటి కృత్రిమ భాషల ద్వారా కాకుండా తన కంప్యూటర్‌తో సహజ సంభాషణలు చేయవచ్చు.
సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ (ఎన్‌ఎల్‌పి) ను విచ్ఛిన్నం చేయడం
నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్ (ఎన్‌ఎల్‌పి) సాంకేతిక రంగానికి ఒక పెద్ద మిషన్‌లో ఒక దశ - అంటే, ప్రపంచం పనిచేసే విధానాన్ని సరళీకృతం చేయడానికి ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) ను ఉపయోగించడం. పెరుగుతున్న సాంకేతిక పరిజ్ఞానం ఉన్న జనాభా ఒకరితో ఒకరు మరియు సంస్థలతో ఆన్‌లైన్‌లో సంభాషించే కొత్త మార్గాలను కనుగొన్నందున డిజిటల్ ప్రపంచం చాలా కంపెనీలకు గేమ్-ఛేంజర్ అని నిరూపించబడింది. సోషల్ మీడియా సమాజం యొక్క అర్థాన్ని పునర్నిర్వచించింది; క్రిప్టోకరెన్సీ డిజిటల్ చెల్లింపు ప్రమాణాన్ని మార్చింది; ఇ-కామర్స్ సౌలభ్యం అనే పదానికి కొత్త అర్ధాన్ని సృష్టించింది మరియు క్లౌడ్ స్టోరేజ్ ప్రజలకు డేటా నిలుపుదల యొక్క మరొక స్థాయిని ప్రవేశపెట్టింది.
AI ద్వారా, యంత్ర అభ్యాసం మరియు లోతైన అభ్యాసం వంటి రంగాలు అన్ని అవకాశాల ప్రపంచానికి కళ్ళు తెరుస్తున్నాయి. మెషిన్ లెర్నింగ్ పెద్ద డేటాను అర్ధం చేసుకోవడానికి డేటా అనలిటిక్స్లో ఎక్కువగా ఉపయోగించబడుతోంది. కస్టమర్లతో మానవ సంభాషణలను అనుకరించడానికి చాట్‌బాట్‌లను ప్రోగ్రామ్ చేయడానికి కూడా ఇది ఉపయోగించబడుతుంది. అయినప్పటికీ, సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ (ఎన్‌ఎల్‌పి) యొక్క మెరుగుదల లేకుండా యంత్ర అభ్యాసం యొక్క ఈ ఫార్వర్డ్ అనువర్తనాలు సాధ్యం కాదు.
ఎన్‌ఎల్‌పి అసలు ఎలా పనిచేస్తుంది?
మానవ లేదా సహజ భాషలు మరియు ప్రసంగాన్ని ప్రాసెస్ చేయడానికి ఎన్‌ఎల్‌పి AI ని గణన భాషాశాస్త్రం మరియు కంప్యూటర్ సైన్స్ తో మిళితం చేస్తుంది. ఈ ప్రక్రియను మూడు భాగాలుగా విభజించవచ్చు. ఎన్‌ఎల్‌పి యొక్క మొదటి పని కంప్యూటర్ అందుకున్న సహజ భాషను అర్థం చేసుకోవడం. సహజ భాషను ప్రోగ్రామింగ్ భాషగా మార్చే ప్రసంగ గుర్తింపు దినచర్యను నిర్వహించడానికి కంప్యూటర్ అంతర్నిర్మిత గణాంక నమూనాను ఉపయోగిస్తుంది. ఇది ఇటీవలి ప్రసంగాన్ని చిన్న యూనిట్లుగా విభజించడం ద్వారా దీన్ని చేస్తుంది, ఆపై ఈ యూనిట్లను మునుపటి ప్రసంగం నుండి మునుపటి యూనిట్లతో పోలుస్తుంది. టెక్స్ట్ ఫార్మాట్‌లోని అవుట్పుట్ లేదా ఫలితం గణాంకపరంగా ఎక్కువగా చెప్పబడిన పదాలు మరియు వాక్యాలను నిర్ణయిస్తుంది. ఈ మొదటి పనిని స్పీచ్-టు-టెక్స్ట్ ప్రాసెస్ అంటారు.
తదుపరి పనిని పార్ట్-ఆఫ్-స్పీచ్ (POS) ట్యాగింగ్ లేదా వర్డ్-కేటగిరీ అయోమయ నివృత్తి అంటారు. ఈ ప్రక్రియ కంప్యూటర్‌లో కోడ్ చేయబడిన నిఘంటువు నియమాల సమితిని ఉపయోగించి పదాలను వాటి వ్యాకరణ రూపాల్లో నామవాచకాలు, క్రియలు, విశేషణాలు, గత కాలం మొదలైనవిగా గుర్తిస్తుంది. ఈ రెండు ప్రక్రియల తరువాత, కంప్యూటర్ ఇప్పుడు చేసిన ప్రసంగం యొక్క అర్ధాన్ని అర్థం చేసుకోవచ్చు.
ఎన్‌ఎల్‌పి తీసుకున్న మూడవ దశ టెక్స్ట్-టు-స్పీచ్ మార్పిడి. ఈ దశలో, కంప్యూటర్ ప్రోగ్రామింగ్ భాష వినియోగదారు కోసం వినగల లేదా వచన ఆకృతిగా మార్చబడుతుంది. ఉదాహరణకు, ఒక ఫైనాన్షియల్ న్యూస్ చాట్‌బాట్, “గూగుల్ ఈ రోజు ఎలా ఉంది?” వంటి ప్రశ్న అడగబడుతుంది, ఇది గూగుల్ స్టాక్ కోసం ఆన్‌లైన్ ఫైనాన్స్ సైట్‌లను స్కాన్ చేస్తుంది మరియు దాని జవాబుగా ధర మరియు వాల్యూమ్ వంటి సమాచారాన్ని మాత్రమే ఎంచుకోవాలని నిర్ణయించుకోవచ్చు.
ఎన్‌ఎల్‌పి కంప్యూటర్లను తెలివిగా మార్చడానికి ప్రయత్నిస్తుంది, వారు మరొక మానవుడితో సంభాషిస్తున్నారని మానవులను నమ్ముతారు. 1950 లో అలాన్ ట్యూరింగ్ ప్రతిపాదించిన ట్యూరింగ్ పరీక్ష, ఒక కంప్యూటర్ ఒక యంత్రంతో సంభాషిస్తున్నట్లు మానవుడికి తెలియకుండానే మానవుడిలా ఆలోచించి, సంభాషణ చేయగలిగితే కంప్యూటర్ పూర్తిగా తెలివిగలదని పేర్కొంది. ఇప్పటివరకు, ఒక కంప్యూటర్ మాత్రమే పరీక్షలో ఉత్తీర్ణత సాధించింది - 13 ఏళ్ల బాలుడి వ్యక్తిత్వంతో చాట్‌బాట్. ఇది ఒక తెలివైన యంత్రాన్ని నిర్మించడం అసాధ్యమని చెప్పలేము, కాని ఇది కంప్యూటర్‌ను మానవుడిలా ఆలోచించేలా లేదా సంభాషించేలా చేయడంలో అంతర్లీనంగా ఉన్న ఇబ్బందులను వివరిస్తుంది. పదాలను వేర్వేరు సందర్భాల్లో ఉపయోగించవచ్చు మరియు యంత్రాలకు పదాలలో ఎంటిటీలను తెలియజేయడానికి మరియు వివరించడానికి మానవులకు నిజ జీవిత అనుభవం లేదు కాబట్టి, కంప్యూటర్ కంప్యూటర్ ప్రోగ్రామింగ్ భాషను ప్రపంచం పూర్తిగా తొలగించడానికి కొంత సమయం పడుతుంది.
