ڇا توهان ڪڏهن ڪنهن ورچوئل اسسٽنٽ سان ڳالهايو آهي جهڙوڪ سري يا Alexa ۽ حيران ٿي ويا آهن ته اهي ڪيئن سمجهي رهيا آهن ته توهان ڇا چئي رهيا آهيو؟ يا ڇا توهان هڪ چيٽ بٽ استعمال ڪيو آهي فلائيٽ بک ڪرڻ يا کاڌو آرڊر ڪرڻ لاءِ ۽ حيران رهجي ويا آهيو ته مشين ڪيئن چڱيءَ ريت ڄاڻي ٿي ته توهان ڇا چاهيو ٿا؟ اهي تجربا هڪ ٽيڪنالاجي تي ڀاڙين ٿا جنهن کي Natural Language Understanding سڏيو وڃي ٿو، يا مختصر لاءِ NLU.
چيٽ بوٽس، ورچوئل اسسٽنٽ، ۽ وائس اسسٽنٽ جي اڀار سان، قدرتي ٻولي کي سمجهڻ لاءِ مشينن جي ضرورت وڌيڪ اهم ٿي چڪي آهي. ۽ اھو اھو آھي جتي قدرتي ٻولي سمجھڻ (NLU) راند ۾ اچي ٿو. هن مقالي ۾، اسان ان ۾ وڌيڪ ڳوڙها آڻينداسين ته قدرتي ٻولي سمجھڻ ڇا آهي ۽ ان جي ڪجهه دلچسپ امڪانن کي ڳوليندا.
Natural Language Understanding (NLU) ڇا آهي؟
قدرتي ٻولي سمجھ (NLU) قدرتي ٻولي پروسيسنگ (NLP) جو هڪ ذيلي ميدان آهي جيڪو انساني ٻولي جي ڪمپيوٽر جي سمجھ سان واسطو رکي ٿو. ان ۾ انساني ٻولي جي پروسيسنگ شامل آهي ته جيئن ان مان لاڳاپيل مطلب ڪڍي سگهجي. هي مطلب ارادي، نامزد ادارن، يا انساني ٻولي جي ٻين پهلوئن جي صورت ۾ ٿي سگهي ٿو.
اين ايل پي جو مقصد هڪ متن جي اندر لکيل مواد کي جانچڻ ۽ سمجھڻ آهي، جڏهن ته NLU قدرتي ٻولي استعمال ڪندي ڪمپيوٽر سان گفتگو ۾ مشغول ٿيڻ جي صلاحيت کي فعال ڪري ٿو.
Natural Language Understanding (NLU) ڪيئن ڪم ڪندو آهي؟
NLU مشين لرننگ (ML) ماڊل استعمال ڪندي انساني ٻولي جي وڏي ڊيٽا سيٽن کي پروسيس ڪندي ڪم ڪري ٿو. اهي ماڊل لاڳاپيل ٽريننگ ڊيٽا تي سکيا ويندا آهن جيڪي انهن کي انساني ٻولي ۾ نمونن کي سڃاڻڻ ۾ مدد ڏين ٿيون.
NLU ماڊلز لاءِ استعمال ٿيندڙ ٽريننگ ڊيٽا ۾ عام طور تي انساني ٻولين جا ليبل ٿيل مثال شامل آھن، جھڙوڪ ڪسٽمر سپورٽ ٽڪيٽون، چيٽ لاگ، يا متني ڊيٽا جا ٻيا فارم.
NLU ۾ پهريون قدم شامل آهي متن جي ڊيٽا کي اڳڀرائي ڪرڻ لاءِ ان کي تيار ڪرڻ لاءِ. ھن ۾ شامل ٿي سگھي ٿو ڪمن جھڙوڪ ٽوڪنائيزيشن، جنھن ۾ متن کي ٽوڙڻ شامل آھي انفرادي لفظن يا جملن ۾، يا جزوي تقرير جي ٽيگنگ، جنھن ۾ شامل آھي ھر لفظ کي ان جي گراماتي ڪردار سان ليبل ڪرڻ.
اڳڀرائي کان پوء، NLU ماڊل متن مان معني ڪڍڻ لاء مختلف ML ٽيڪنالاجي استعمال ڪندا آهن. ھڪڙو عام طريقو استعمال ڪري رھيو آھي ارادي جي سڃاڻپ، جنھن ۾ ڏنل متن جي پويان مقصد يا مقصد کي سڃاڻڻ شامل آھي. مثال طور، هڪ NLU ماڊل تسليم ڪري سگھي ٿو ته هڪ صارف جو پيغام هڪ پراڊڪٽ يا خدمت بابت هڪ انڪوائري آهي.
اچو ته عمل ۾ NLU جي هڪ مثال تي هڪ ويجهي نظر رکون.
تصور ڪريو ته توھان سري کان پڇي رھيا آھيو ھدايتن لاءِ ويجھي ڪافي شاپ ڏانھن. توهان شايد چئو، "اي سري، تمام ويجھو ڪافي دڪان ڪٿي آهي؟"
NLU کان سواء، سري توهان جي لفظن کي اڳ-پروگرام ٿيل جوابن سان ملائي سگهندي ۽ شايد هدايتون ڏئي هڪ ڪافي شاپ ڏانهن جيڪو هاڻي ڪاروبار ۾ ناهي. پر NLU سان، سري توهان جي لفظن جي پويان ارادي کي سمجهي سگهي ٿو ۽ انهي سمجھ کي استعمال ڪري سگهي ٿو هڪ لاڳاپيل ۽ صحيح جواب مهيا ڪرڻ لاءِ. اهو آرٽيڪل وڌيڪ ڳوڙها آڻيندو ته هي ٽيڪنالاجي ڪيئن ڪم ڪري ٿي ۽ ان جي ڪجهه دلچسپ امڪانن کي ڳولي.
قدرتي ٻولي سمجھڻ واريون ايپليڪيشنون
1. IVR ۽ ميسيج روٽنگ
انٽرايڪٽو وائس رسپانس (IVR) سسٽم خودڪار فون سسٽم آهن جيڪي اڳ-ريڪارڊ ٿيل وائس پرامپٽس ۽ مينيو ذريعي گراهڪن سان رابطو ڪن ٿا. IVR سسٽم NLU استعمال ڪن ٿا ڳالهايل جوابن کي سڃاڻڻ ۽ ڪال ڪندڙن کي مناسب ڊپارٽمينٽ يا ايجنٽ ڏانهن.
NLU پڻ مدد ڪري ٿو IVR سسٽم کي قدرتي ٻولي جي انپٽس کي سمجھڻ ۾، صارفين کي انهن جي سوالن کي ڳالهائڻ جي قابل بنائي ٿو بلڪ مينيو ذريعي نيويگيٽ ڪرڻ جي.
2. ڪسٽمر حمايت
NLU ڪسٽمر سپورٽ تجربو کي تبديل ڪري ڇڏيو آهي، ان کي تيز ۽ وڌيڪ ڪارائتو بنائڻ. چيٽ بوٽس ۽ ورچوئل اسسٽنٽ ڪيترن ئي گراهڪ جي سوالن کي سنڀالي سگھن ٿا ۽ فوري جواب 24/7 مهيا ڪري سگھن ٿا.
قدرتي ٻولي پروسيسنگ ۽ مشين لرننگ استعمال ڪندي، چيٽ بوٽس گراهڪ جي سوالن کي سمجهي سگهن ٿا ۽ لاڳاپيل جواب مهيا ڪري سگھن ٿا. هي ٽيڪنالاجي چيٽ بوٽس کي پڻ قابل بنائي ٿي گراهڪن جي ڳالهين مان سکڻ، انهن جي جوابن کي بهتر ڪرڻ.
3. مشين ترجمو
NLU مشيني ترجمي ۾ اهم ڪردار ادا ڪري ٿو (AI جي هڪ شاخ)، جيڪا ڪمپيوٽر استعمال ڪندي متن کي هڪ ٻولي کان ٻي ٻولي ۾ ترجمو ڪري ٿي.
NLU مشيني ترجمي ۾ انقلاب آڻي ڇڏيو آهي نيورل مشين ٽرانسليشن (NMT) ماڊلز جي ترقي کي چالو ڪندي.
NLU ضروري آهي NMT ماڊلز ۾، ڇاڪاڻ ته اها مشين ترجمي جي معيار کي بهتر بنائڻ ۾ مدد ڪري ٿي. اهو ماخذ متن جي معنيٰ ۽ ارادي کي سمجهڻ جي ماڊل جي صلاحيت کي وڌائي ٿو.
مثال طور، جڏهن ڪو استعمال ڪندڙ هڪ خودڪار ٻوليءَ جو اوزار استعمال ڪري ٿو جهڙوڪ هڪ ڊڪشنري معلومات جي ترجمي لاءِ، اهو صرف لفظن کي هڪ کان هڪ جي بنياد تي متبادل بڻائي ٿو. ٻئي طرف، مشيني ترجمي سان، سسٽم لفظن کي انهن جي مناسب حوالي سان جانچي ٿو، وڌيڪ صحيح ترجمي جي پيداوار کي آسان بڻائي ٿو.
4. ڊيٽا ڪيپچر
NLU غير منظم ڊيٽا ذريعن جهڙوڪ سوشل ميڊيا، اي ميلون، ۽ ڪسٽمر جي راءِ کان لاڳاپيل ڊيٽا کي پڪڙي ٿو ۽ ڪڍي ٿو.
Natural Language Understanding (NLU) ذريعي حاصل ڪيل ڊيٽا مختلف طريقن سان استعمال ڪئي ويندي آهي، مخصوص ايپليڪيشن يا استعمال جي صورت جي لحاظ کان. هتي ڪجهه مثال آهن:
- ارادي جي درجه بندي: NLU صارف جي ان پٽ جي پويان ارادي کي طئي ڪرڻ ۾ مدد ڪري سگھي ٿو، جهڙوڪ ٽيڪسٽ پيغام يا ڳالهائيندڙ حڪم. اها معلومات پوءِ استعمال ڪري سگهجي ٿي مناسب عمل يا جواب کي ٽڪرائڻ لاءِ.
- وجود جي سڃاڻپ: NLU استعمال ڪندڙ جي ان پٽ اندر ادارن جي سڃاڻپ ڪري سگھي ٿو، جھڙوڪ نالا، تاريخون، جڳھون، ۽ ٻيون لاڳاپيل معلومات. هي معلومات وڌيڪ ذاتي ۽ لاڳاپيل جواب مهيا ڪرڻ لاء استعمال ڪري سگهجي ٿي.
- جذبي جو تجزيو: NLU استعمال ڪندڙ جي ان پٽ جي جذبي يا جذباتي ڍنگ جو تعين ڪري سگھي ٿو، جيئن ته اھو مثبت، منفي، يا غير جانبدار آھي. اها معلومات گراهڪ جي اطمينان جو اندازو لڳائي سگهي ٿي، بهتري وارن علائقن جي نشاندهي ڪري سگهي ٿي، ۽ مطابق جوابن کي ترتيب ڏئي سگهي ٿي.
5. ڪچهري
Chatbots ٺاهيا ويا آهن صارفين سان متن يا آواز ذريعي رابطي لاء، عام طور تي انساني گفتگو کي نقل ڪرڻ لاء. Natural Language Understanding (NLU) جو هڪ لازمي جزو آهي گفتگو ڪندڙ AI جيڪو انهن کي اجازت ڏئي ٿو سمجھڻ ۽ جواب ڏيڻ لاءِ صارف جي ان پٽ کي انسان وانگر.
مثال طور، جيڪڏهن ڪو صارف ٽائيپ ڪري ٿو ته ”مان پيزا آرڊر ڪرڻ چاهيان ٿو،“ NLU سسٽم صارف جي خواهش جي سڃاڻپ ڪري سگهي ٿو کاڌي جو آرڊر ڏيڻ ۽ اهم معلومات ڪڍي سگهي ٿو جهڙوڪ کاڌي جو قسم (پيزا) ۽ ممڪن طور تي گهربل ٽاپنگ. چيٽ بٽ پوءِ جواب ڏئي سگھي ٿو اختيارن سان پيزا جي قسمن ۽ ٽوپنگ لاءِ.
6. ورچوئل اسسٽنٽ
ورچوئل اسسٽنٽ ذهانت وارا سافٽ ويئر ايجنٽ آهن جيڪي ڪم يا خدمتون سرانجام ڏين ٿا هڪ فرد لاءِ قدرتي ٻولي رابطي کي استعمال ڪندي. NLU مجازي اسسٽنٽ جو هڪ نازڪ حصو آهي جيڪو انهن کي آواز جي حڪمن کي سمجهڻ ۽ جواب ڏيڻ جي اجازت ڏئي ٿو.
جڏهن هڪ صارف هڪ مجازي اسسٽنٽ سان ڳالهائيندو آهي، آڊيو ان پٽ کي ٽيڪسٽ ۾ تبديل ڪيو ويندو آهي آٽوميٽڪ اسپيچ ريڪگنيشن (ASR) ٽيڪنالاجي. نتيجو متن وري تجزيو لاء NLU سسٽم ڏانهن موڪليو ويو آهي.
اين ايل يو سسٽم استعمال ڪندڙ جي ارادي کي سڃاڻڻ ۽ تاريخن، وقتن، جڳهن، ۽ ٻين پيرا ميٽرز جهڙي اهم معلومات ڪڍڻ لاءِ ارادي جي سڃاڻپ ۽ سلاٽ فلنگ ٽيڪنڪ استعمال ڪندو آهي. پوءِ سسٽم استعمال ڪندڙ جي ارادي کي مناسب عمل سان ملائي سگهي ٿو ۽ جواب پيدا ڪري سگهي ٿو.
مثال طور، جيڪڏهن ڪو صارف چوي، ”اڄ جي موسم ڪهڙي آهي؟ NLU سسٽم استعمال ڪندڙ جي ارادي کي سڃاڻي سگھي ٿو موسم جي باري ۾ معلومات حاصل ڪرڻ ۽ پيٽرول کي ڪڍڻ لاء "اڄ." ورچوئل اسسٽنٽ وري صارف جي جڳھ لاءِ موجوده موسمي حالتون مهيا ڪري سگھن ٿا.
ٿڪل
NLU ڪاروبار ۽ فردن لاءِ نوان موقعا کولي ڇڏيا آهن، انهن کي وڌيڪ قدرتي طور تي مشينن سان لهه وچڙ ڪرڻ جي قابل بڻائي. ڪسٽمر سپورٽ کان وٺي ڊيٽا کي پڪڙڻ ۽ مشين جي ترجمي تائين، NLU ايپليڪيشنون تبديل ڪري رهيون آهن ته اسان ڪيئن رهندا آهيون ۽ ڪم ڪندا آهيون.
جيئن ٽيڪنالاجي ترقي ڪري ٿي، اسان وڌيڪ نفيس NLU ايپليڪيشنون ڏسڻ جي اميد ڪري سگهون ٿا جيڪي اسان جي روزاني زندگي کي بهتر بڻائڻ جاري رکندا.
