প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের ভূমিকা (এনপিএল)

প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (এনএলপি) কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একটি ক্ষেত্র যা কম্পিউটারগুলিকে মানব ভাষা বিশ্লেষণ ও বুঝতে সক্ষম করে। এটি এমন সফ্টওয়্যার তৈরি করার জন্য তৈরি করা হয়েছিল যা প্রাকৃতিক ভাষা তৈরি করে এবং বোঝে যাতে কোনও ব্যবহারকারী জাভা বা সি এর মতো প্রোগ্রামিং বা কৃত্রিম ভাষার পরিবর্তে তার কম্পিউটারের সাথে প্রাকৃতিক কথোপকথন করতে পারে can

প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ বন্ধ (এনএলপি)

প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (এনএলপি) প্রযুক্তি খাতের বৃহত্তর মিশনের এক ধাপ - যথা, বিশ্বের যেভাবে কাজ করছে তার সরলকরণের জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) ব্যবহার করা। ডিজিটাল ওয়ার্ল্ড প্রচুর সংস্থার জন্য গেম-চেঞ্জার হিসাবে প্রমাণিত হয়েছে কারণ ক্রমবর্ধমান প্রযুক্তি-বুদ্ধিমান জনগোষ্ঠী একে অপরের সাথে এবং সংস্থাগুলির সাথে অনলাইন যোগাযোগের নতুন উপায় খুঁজে পেয়েছে। সামাজিক মিডিয়া সম্প্রদায়ের অর্থকে নতুনভাবে সংজ্ঞায়িত করেছে; ক্রিপ্টোকারেন্সি ডিজিটাল পেমেন্টের আদর্শকে পরিবর্তন করেছে; ই-কমার্স সুবিধার্থ শব্দের একটি নতুন অর্থ তৈরি করেছে এবং ক্লাউড স্টোরেজ জনসাধারণের কাছে ডেটা ধরে রাখার আরও একটি স্তর প্রবর্তন করেছে।

এআই এর মাধ্যমে, মেশিন লার্নিং এবং গভীর শিক্ষার মতো ক্ষেত্রগুলি সমস্ত সম্ভাবনার বিশ্বে চোখ খুলছে। বড় ডেটা বোঝার জন্য ডেটা বিশ্লেষণে মেশিন লার্নিং ক্রমশ ব্যবহার করা হচ্ছে। এটি গ্রাহকদের সাথে মানুষের কথোপকথনের অনুকরণে চ্যাটবটগুলি প্রোগ্রাম করতে ব্যবহৃত হয়। তবে, মেশিন লার্নিংয়ের এই ফরোয়ার্ড অ্যাপ্লিকেশনগুলি প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াজাতকরণ (এনএলপি) এর উন্নতি ছাড়া সম্ভব হবে না।

এনএলপি আসলে কীভাবে কাজ করে?

এনএলপি মানবিক বা প্রাকৃতিক ভাষা এবং বক্তৃতা প্রক্রিয়া করার জন্য এআইকে গণনীয় ভাষাতত্ত্ব এবং কম্পিউটার বিজ্ঞানের সাথে সম্মিলিত করে। প্রক্রিয়াটি তিন ভাগে বিভক্ত হতে পারে। এনএলপির প্রথম কাজটি হ'ল কম্পিউটারের প্রাপ্ত প্রাকৃতিক ভাষা বোঝা। কম্পিউটার একটি স্পিচ স্বীকৃতি রুটিন সম্পাদনের জন্য একটি অন্তর্নির্মিত পরিসংখ্যানের মডেল ব্যবহার করে যা প্রাকৃতিক ভাষাটিকে একটি প্রোগ্রামিং ভাষায় রূপান্তর করে। এটি সাম্প্রতিক বক্তৃতাটি ক্ষুদ্র ইউনিটগুলিতে শোনার মাধ্যমে এটি করে এবং তারপরে এই ইউনিটগুলি পূর্ববর্তী বক্তৃতা থেকে পূর্বের ইউনিটের সাথে তুলনা করে। পাঠ্য বিন্যাসে আউটপুট বা ফলাফল পরিসংখ্যানগতভাবে শব্দ এবং বাক্য যা সম্ভবত বলা হয়েছিল তা নির্ধারণ করে। এই প্রথম কাজটিকে স্পিচ-টু-টেক্সট প্রক্রিয়া বলা হয়।

পরবর্তী কাজটিকে পার্ট-অফ স্পিচ (পিওএস) ট্যাগিং বা শব্দ-বিভাগের অসম্পূর্ণতা বলা হয়। এই প্রক্রিয়াটি প্রাথমিকভাবে তাদের ব্যাকরণগত ফর্মগুলির শব্দের বিশেষ্য, ক্রিয়া, বিশেষণ, অতীত কাল ইত্যাদি হিসাবে চিহ্নিত করে কম্পিউটারে কোডেড লিক্সিকন নিয়মের একটি সেট ব্যবহার করে। এই দুটি প্রক্রিয়া করার পরে, কম্পিউটার সম্ভবত এখন যে ভাষণটি করা হয়েছিল তার অর্থ বুঝতে পারে।

একটি এনএলপি কর্তৃক গৃহীত তৃতীয় পদক্ষেপটি পাঠ্য থেকে স্পিচ রূপান্তর। এই পর্যায়ে, কম্পিউটার প্রোগ্রামিং ভাষা ব্যবহারকারীর জন্য শ্রুতি বা পাঠ্য বিন্যাসে রূপান্তরিত হয়। উদাহরণস্বরূপ, একটি আর্থিক নিউজ চ্যাটবোট যেমন একটি প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করা হয় "গুগল আজ কী করছে?" সম্ভবত গুগল স্টকের জন্য অনলাইন ফিনান্স সাইটগুলি স্ক্যান করবে এবং এর জবাব হিসাবে কেবল দাম এবং ভলিউমের মতো তথ্য নির্বাচন করার সিদ্ধান্ত নিতে পারে।

এনএলপি কম্পিউটারকে বুদ্ধিমান করে তোলার চেষ্টা করে মানুষকে বিশ্বাস করে যে তারা অন্য কোনও মানুষের সাথে যোগাযোগ করছে। 1950 সালে অ্যালান টুরিং দ্বারা প্রস্তাবিত ট্যুরিং টেস্টে বলা হয়েছে যে কোনও কম্পিউটার কোনও মানুষকে না জেনে বা কোনও মেশিনের সাথে কথোপকথন করছে তা না জানিয়ে মানুষের মতো কথোপকথন করতে পারলে পুরোপুরি বুদ্ধিমান হতে পারে। এখনও অবধি কেবলমাত্র একটি কম্পিউটার এই পরীক্ষায় উত্তীর্ণ হয়েছে - একটি 13 বছরের ছেলের ব্যক্তির সাথে একটি চ্যাটবোট b এটি বলার অপেক্ষা রাখে না যে একটি বুদ্ধিমান মেশিন তৈরি করা অসম্ভব, তবে এটি একটি কম্পিউটারকে মানুষের মতো ভাবনা বা কথোপকথন তৈরির অন্তর্নিহিত অসুবিধাগুলির রূপরেখা দেয়। যেহেতু শব্দগুলি বিভিন্ন প্রসঙ্গে ব্যবহার করা যেতে পারে, এবং মেশিনগুলিতে শব্দগুলিতে সত্ত্বা পৌঁছে দেওয়ার এবং বর্ণনা করার জন্য মানুষের রয়েছে এমন বাস্তব জীবনের অভিজ্ঞতা নেই, তাই কম্পিউটার প্রোগ্রামিং ভাষা সম্পূর্ণরূপে নিখরচায় করার আগে বিশ্বের আরও কিছুটা সময় লাগতে পারে।