ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಅನ್ವಯಗಳು

ಎನ್ಎಲ್ಪಿ ಟೆಕ್ ವರ್ಲ್ಡ್ ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ಹೇಗೆ ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ?

ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಅಥವಾ NLP ಯು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಒಂದು ಶಾಖೆಯಾಗಿದ್ದು, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಮಾನವರು ಸಂವಹನ ನಡೆಸುವ ವಿಧಾನಗಳ ಮೇಲೆ ಹಲವು ಪ್ರಮುಖ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಸಾವಿರಾರು ಭಾಷೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಾವಿರಾರು ವರ್ಷಗಳಿಂದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಮಾನವ ಭಾಷೆ, ಮಾಹಿತಿಯ ಸಂಪತ್ತನ್ನು ಒಯ್ಯುವ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಸಂವಹನವಾಗಿ ಮಾರ್ಪಟ್ಟಿದೆ. ಮಾನವ ಸಂವಹನ ಮತ್ತು ಡಿಜಿಟಲ್ ಮಾಹಿತಿಯ ನಡುವಿನ ಅಂತರವನ್ನು ಎನ್.ಎಲ್.ಪಿ ಪ್ರಮುಖ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವಾಗಿ ಮಾರ್ಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಬರಲಿರುವ ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ 5 ವಿಧಾನಗಳಿವೆ.

05 ರ 01

ಯಂತ್ರ ಅನುವಾದ

ವಿಶ್ವದ ಮಾಹಿತಿಯು ಆನ್ಲೈನ್ನಲ್ಲಿರುವುದರಿಂದ, ಆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸುವ ಕಾರ್ಯವು ಹೆಚ್ಚು ಮುಖ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರಪಂಚದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಎಲ್ಲರಿಗೂ ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಮಾಡುವ ಭಾಷೆಯ ತಡೆಗಟ್ಟುವಿಕೆಯ ಸವಾಲು ಮಾನವ ಅನುವಾದದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಹೊಸ ಭಾಷೆ ಕಲಿಯುವ ಮೂಲಕ ಭಾಷಾಂತರದ ಪ್ರಯತ್ನಗಳ ಮೂಲಕ, ಡುಲಿಂಗೋದಂತಹ ನವೀನ ಕಂಪನಿಗಳು ಕೊಡುಗೆ ನೀಡಲು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಜನರನ್ನು ನೇಮಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಯೋಜಿಸುತ್ತಿದೆ. ಆದರೆ ಯಂತ್ರ ಭಾಷಾಂತರವು ಪ್ರಪಂಚದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸುಸಂಗತಗೊಳಿಸುವುದಕ್ಕಾಗಿ ಇನ್ನಷ್ಟು ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಪರ್ಯಾಯವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. Google ಅನುವಾದ ಯಂತ್ರದ ಮುಂಚೂಣಿಯಲ್ಲಿರುವ ಗೂಗಲ್ ಕಂಪನಿಯು ಅದರ Google ಅನುವಾದ ಸೇವೆಗಾಗಿ ಸ್ವಾಮ್ಯದ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಎಂಜಿನ್ನನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಯಂತ್ರ ಭಾಷಾಂತರ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳೊಂದಿಗಿನ ಸವಾಲು ಪದಗಳನ್ನು ಭಾಷಾಂತರಿಸುವಲ್ಲಿ ಅಲ್ಲ, ಆದರೆ ವಾಕ್ಯಗಳ ಅರ್ಥವನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಿಸುವಲ್ಲಿ, NLP ಯ ಹೃದಯಭಾಗದಲ್ಲಿರುವ ಒಂದು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ತಾಂತ್ರಿಕ ವಿಷಯವಾಗಿದೆ.

05 ರ 02

ಸ್ಪ್ಯಾಮ್ ಹೋರಾಟ

ಅನಗತ್ಯ ಇಮೇಲ್ನ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ ರಕ್ಷಣಾ ಮೊದಲ ಸಾಲುಯಾಗಿ ಸ್ಪ್ಯಾಮ್ ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳು ಪ್ರಮುಖವಾಗಿವೆ. ಆದರೆ ಇಮೇಲ್ ಅನ್ನು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಎಲ್ಲರೂ ಅನಗತ್ಯವಾದ ಇಮೇಲ್ಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಿದ್ದಾರೆ ಅಥವಾ ಫಿಲ್ಟರ್ನಲ್ಲಿ ಆಕಸ್ಮಿಕವಾಗಿ ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲಾದ ಪ್ರಮುಖ ಇಮೇಲ್ಗಳನ್ನು ಅನುಭವಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ಸ್ಪ್ಯಾಮ್ ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳ ಸುಳ್ಳು-ಧನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ತಪ್ಪು-ಋಣಾತ್ಮಕ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಎನ್ಎಲ್ಪಿ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಹೃದಯಭಾಗದಲ್ಲಿದೆ, ಪಠ್ಯದ ತಂತಿಗಳಿಂದ ಅರ್ಥವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವ ಸವಾಲಿಗೆ ಮತ್ತೆ ಕುದಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಬೇಯೆಸಿಯನ್ ಸ್ಪ್ಯಾಮ್ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಎನ್ನುವುದು ಒಂದು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಧಾನವಾಗಿದ್ದು, ಇಮೇಲ್ನಲ್ಲಿನ ಪದಗಳ ಸಂಭವನೀಯತೆಯು ಸ್ಪ್ಯಾಮ್ ಮತ್ತು ಸ್ಪಾಮ್-ಅಲ್ಲದ ಇಮೇಲ್ಗಳ ಒಂದು ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ಘಟನೆಯ ವಿರುದ್ಧ ಅದರ ಮಾಪನವನ್ನು ಅಳತೆಮಾಡುತ್ತದೆ.

05 ರ 03

ಮಾಹಿತಿ ಬೇರ್ಪಡಿಸುವಿಕೆ

ಹಣಕಾಸಿನ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗಳಲ್ಲಿನ ಅನೇಕ ಪ್ರಮುಖ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಮಾನವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣದಿಂದ ದೂರ ಹೋಗುತ್ತಿವೆ. ಆಲ್ಗರಿದಮ್ ಟ್ರೇಡಿಂಗ್ ಹೆಚ್ಚು ಜನಪ್ರಿಯವಾಗುತ್ತಿದೆ, ಇದು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಮೂಲಕ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ನಿಯಂತ್ರಿಸಲ್ಪಡುವ ಒಂದು ಆರ್ಥಿಕ ಹೂಡಿಕೆಯಾಗಿದೆ. ಆದರೆ ಈ ಹಣಕಾಸಿನ ನಿರ್ಧಾರಗಳಲ್ಲಿ ಅನೇಕವು ಸುದ್ದಿಗಳಿಂದ ಪ್ರಭಾವಿತವಾಗಿವೆ, ಪತ್ರಿಕೋದ್ಯಮವು ಇನ್ನೂ ಇಂಗ್ಲಿಷ್ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಧಾನವಾಗಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ. ನಂತರ, ಎನ್ಎಲ್ಪಿ ಯ ಪ್ರಮುಖ ಕೆಲಸವೆಂದರೆ ಈ ಸರಳ ಪಠ್ಯ ಪ್ರಕಟಣೆಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಿದೆ, ಮತ್ತು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಟ್ರೇಡಿಂಗ್ ಡೆಕ್ಯೂಷನ್ಸ್ಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದಾದ ಒಂದು ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿ ಸಂಬಂಧಪಟ್ಟ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುತ್ತಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕಂಪೆನಿಗಳ ನಡುವಿನ ವಿಲೀನತೆಯು ವಹಿವಾಟು ನಿರ್ಧಾರಗಳ ಮೇಲೆ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಬೀರುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ವಿಲೀನದ ವಿವರಗಳು, ಆಟಗಾರರು, ಬೆಲೆಗಳು, ಯಾರು ಒಬ್ಬ ವ್ಯಾಪಾರ ಕ್ರಮಾವಳಿಯಲ್ಲಿ ಸಂಯೋಜನೆಗೊಳ್ಳಬಹುದೆಂಬ ವೇಗವು ಲಾಭದ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು ಲಕ್ಷಾಂತರ ಡಾಲರ್.

05 ರ 04

ಸಾರಾಂಶ

ಮಾಹಿತಿ ಮಿತಿಮೀರಿದವು ನಮ್ಮ ಡಿಜಿಟಲ್ ಯುಗದಲ್ಲಿ ನೈಜ ವಿದ್ಯಮಾನವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿಯ ನಮ್ಮ ಪ್ರವೇಶವು ಅದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ನಮ್ಮ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಮೀರಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ನಿಧಾನವಾಗಿ ಯಾವುದೇ ಚಿಹ್ನೆಯನ್ನು ತೋರಿಸದ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ದಾಖಲೆಗಳು ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿಯ ಅರ್ಥವನ್ನು ಸಾರಾಂಶ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಹೆಚ್ಚು ಮಹತ್ವದ್ದಾಗಿದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾದಿಂದ ಸಂಬಂಧಪಟ್ಟ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮತ್ತು ಹೀರಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ನಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುವಲ್ಲಿ ಇದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮದಿಂದ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ, ಆಳವಾದ ಭಾವನಾತ್ಮಕ ಅರ್ಥಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತೊಂದು ಅಪೇಕ್ಷಿತ ಫಲಿತಾಂಶವಾಗಿದೆ, ಒಂದು ಕಂಪನಿಯು ತನ್ನ ಇತ್ತೀಚಿನ ಉತ್ಪನ್ನದ ಕೊಡುಗೆಗಾಗಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ಭಾವನೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಬಹುದೇ? ಎನ್ಎಲ್ಪಿ ಯ ಈ ಶಾಖೆ ಮೌಲ್ಯಯುತ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಆಸ್ತಿಯಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಲಿದೆ.

05 ರ 05

ಪ್ರಶ್ನೆ ಉತ್ತರಿಸುವ

ಸರ್ಚ್ ಇಂಜಿನ್ಗಳು ವಿಶ್ವದ ಬೆಲೆಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನಮ್ಮ ಬೆರಳುಗಳ ಮೇಲೆ ಇರಿಸಿವೆ, ಆದರೆ ಮಾನವರು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸುವುದಕ್ಕೆ ಅದು ಬಂದಾಗ ಅದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ತುಂಬಾ ಪ್ರಾಚೀನವಾದುದು. ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಇದು ಉಂಟಾಗುವ ಹತಾಶೆಯನ್ನು ಗೂಗಲ್ ನೋಡಿದೆ, ಅನೇಕ ಬಾರಿ ವಿವಿಧ ಹುಡುಕಾಟ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಅವರು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿರುವುದನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ. NLP ಯ ಗೂಗಲ್ ಪ್ರಯತ್ನಗಳ ಒಂದು ದೊಡ್ಡ ಗಮನ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷೆಯ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು, ಅರ್ಥವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವುದು ಮತ್ತು ಉತ್ತರವನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದು, ಮತ್ತು Google ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಪುಟದ ವಿಕಸನವು ಈ ಗಮನವನ್ನು ತೋರಿಸಿದೆ. ಖಂಡಿತವಾಗಿ ಸುಧಾರಣೆಯಾದರೂ, ಇದು ಸರ್ಚ್ ಇಂಜಿನ್ಗಳಿಗೆ ಪ್ರಮುಖ ಸವಾಲಾಗಿ ಉಳಿದಿದೆ ಮತ್ತು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಪ್ರಮುಖ ಅನ್ವಯಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ.