नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग क्या है? पूरी जानकारी

नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग की परिभाषा (introduction to natural language processing in hindi)

• नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग यानी प्राकृतिक भाषा संसाधन कंप्यूटर विज्ञानं एवं अर्टिफिशियल इंटेलिजेंस विषय का वह भाग है जिसके अंदर इस बात पर शोध होता है कि इंसान और कंप्यूटर के बीच किस प्रकार किस प्रकार मेल बिठाया जाये।
• यह कंप्यूटर द्वारा इंसानी भाषा समझने की क्षमता को दर्शाता है।
• इसके अंतर्गत इंसान के भाषा को स्वतः किसी सॉफ्टवेयर के मदद से कंप्यूटर द्वारा समझा जाता है।
• इस क्षेत्र में पिछले 50 वर्षों से शोध चालू है। जैसे जैसे कंप्यूटर का विकास हुआ, यहाँ और गहराई से अध्ययन चालू हुआ।
• उदहारण: अगर आप कोई वेबसाइट खोलते हैं, तो किसी किसी वेबसाइट पर स्वतः रूप से कार्य करने वाला ऑनलाइन असिस्टेंट का विकल्प रहता है। यह नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग प्रक्रिया के आधार पर ही कार्य करता है।

आर्टिफीसियल इंटेलिजेंस में नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (natural language processing in artificial intelligence in hindi)

• आधुनिक दृष्टिकोण के हिसाब से NLP डीप लर्निंग के आधार पर काम करता है जो AI पर आधारित रहता है। यहाँ किसी प्रोग्राम को समझने के लिए विभिन्न डाटा पैटर्न का उपयोग होता है।
• इस प्रतिक्रिया के अंतर्गत इकठ्ठा किये गए डाटा को प्रासंगिक सहधारों के अनुसार पहचानने के लिए तैयार किया जाता है।
• पहले NLP प्रतिक्रिया में भूमिका पर आधारित दृष्टिकोण अपनाया जाता था जिसमे मशीन लर्निंग प्रारूप को लिया जाता था। मशीन पे आधारित अल्गोरिथम को बहुत सारे शब्द एवं वाक्यांश समझा दिए जाते थे। अगर कोई उपयोगकर्ता उन शब्दों का उपयोग करता तो मशीन को विशिष्ट प्रतिक्रिया देने के लिए प्रशिक्षित किया जाता था।
• NLP के डीप लर्निंग प्रतिक्रिया में अल्गोरिथम को उदाहरणों के आधार पे उपयोगकर्ता के इरादों को पहचानने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। यह प्रतिक्रिया आसानी से काम करने वाला एवं सहज ज्ञान युक्त दृष्टिकोण रखता है।

नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग का महत्व (importance of natural language processing)

• NLP का उपयोग इंसानी भाषा का विश्लेषण करने के लिए किया जाता है जिसके द्वारा मशीन इंसान की भाषा समझ पाते हैं।
• इंसान एवं कंप्यूटर के बीच वार्तालाप स्थिति स्थापित होने के कारण कई चीजों को फायदा पहुंचा है जैसे कि किसी लेख का स्वतः विश्लेषण होना (Automatic Text Summarisation), सेंटीमेंट विश्लेषण, विषय विश्लेषण, रिलेशनशिप निष्कर्षण (Extraction), नाम के अस्तित्वों (entity) की पहचान इत्यादि।
• इसके अलावा टेक्स्ट माइनिंग प्रतिक्रिया, मशीन अनुवादन, स्वतः रूप से प्रश्न-उत्तर अधिवेशन में भी इनका उपयोग है।

नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग के उदाहरण (examples of natural language processing in hindi)

• एंटरप्राइज सर्च (enterprise search)

NLP में ज्यादातर शोध इस बात के आधार पर होता है कि कोई ग्राहक क्या सर्च करना चाह रहा है। इसके अंतर्गत ग्राहकों के उन प्रश्नों का संग्रह किया जाता है जोकि वे किसी दुकान वाले से कुछ खरीदते वक्त पूछेंगे। फिर मशीन को उसके हिसाब से उत्तर देने के लिए तैयार किया जाता है।

• महत्वपूर्ण फाइलों का क्रमबद्ध रूप से संचयन

किसी रिकॉर्ड का सुचारु रूप से व्याख्या करने के लिए एवं उसका सही विश्लेषण करने में NLP  की महत्वपूर्ण भूमिका है। कई संस्थानों में टेक्स्ट फाइल के रूप में बहुत सारे डाटा रखे जाते हैं, जैसे कि किसी अस्पताल के रोगियों एवं उनके डॉक्टरों का सूचीबद्ध तरीके से बना हुआ रिकॉर्ड।  NLP के मदद से कोई भी डाटा जरुरत के हिसाब से खोजी जा सकती है।

• भावना विश्लेषण (Sentiment Analysis)

इसके अंतर्गत डाटा शोधकर्ता सोशल मीडिया पर किये गए कमेंट का विश्लेषण करते हैं और इसका निष्कर्ष निकालते हैं कि कोई व्यवसाय का ब्रांड किस प्रकार प्रदर्शन कर रहा है।

गूगल एवं दूसरे सर्च इंजिनों का अल्गोरिथम NLP के आधार पर ही काम करता है। इसके अल्गोरिथम वेब पेज पर मजूद डाटा का पढ़ते हैं, उसके मतलब का विश्लेषण करते हैं और फिर उसका दूसरे भाषाओँ में अनुवादन करते हैं।

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