مصنوعي ذهانت ۽ ان جون ايپليڪيشنون زبردست ترقي ڪري رهيون آهن طاقتور ايپس جهڙوڪ ChatGPT، Siri ۽ Alexa جي ترقي سان جيڪي صارفين کي سهولت ۽ آرام جي دنيا آڻين ٿيون. جيتوڻيڪ اڪثر ٽيڪني شوقين ٽيڪنالاجي بابت سکڻ جا خواهشمند آهن جيڪي انهن ايپليڪيشنن کي واپس ڪن ٿا، اهي اڪثر ڪري هڪ ٽيڪنالاجي کي ٻئي سان گڏ ڪن ٿا.
NLP، NLU، ۽ NLG سڀ AI جي ميدان ۾ اچن ٿا ۽ مختلف AI ايپليڪيشنن کي ترقي ڪرڻ لاءِ استعمال ٿين ٿا. بهرحال، اهي سڀئي ٽي الڳ آهن ۽ انهن جو مقصد آهي. اچو ته اسان کي انهن جي باري ۾ وڌيڪ ڄاڻو ۽ ڄاڻو هر ٽيڪنالاجي ۽ ان جي ايپليڪيشن بابت بلاگ ۾.
NLP، NLU، ۽ NLG ڇا آهن؟
اين ايل پي (قدرتي ٻولي پروسيسنگ)
وڌيڪ جامع سمجھڻ لاءِ، NLP مختلف ٻولين ۽ ايپليڪيشنن کي گڏ ڪري ٿي، جھڙوڪ ڪمپيوٽيشنل لسانيات، مشيني سکيا، انساني ٻولين جي اصولن تي ٻڌل ماڊلنگ، ۽ ڊيپ لرننگ ماڊل.
جڏهن اهي سڀئي ماڊل گڏجي پروسيس ڪيا وڃن ٿا ۽ آواز يا ٽيڪسٽ فارم ۾ ڊيٽا سان سهولت ڏني وڃي ٿي، اهو ذهين نتيجا پيدا ڪري ٿو، ۽ سافٽ ويئر انساني ٻولي کي سمجهڻ جي قابل ٿي وڃي ٿو.
اضافي طور تي، ماڊل جيڪي هاڻي ترقي ڪري رهيا آهن انهن کي اڳ جي ڀيٽ ۾ وڌيڪ احتياط سان مدد ڏني وئي آهي، ۽ پروسيس جهڙوڪ تقرير جي سڃاڻپ، لفظ جي احساس کي ختم ڪرڻ، اسپيچ ٽيگنگ، جذباتي تجزيي، ۽ قدرتي ٻولي جي پيداوار جو استعمال ڪيو ويو آهي جيڪي وڌيڪ صحيح صارف جي جوابن کي پيدا ڪرڻ ۾ مدد ڪن ٿا ۽ NLP ايپليڪيشنن کي وڌيڪ بهتر بنائڻ ۾ مدد ڪن ٿيون. .
اين ايل پي جون درخواستون
NLP جي ڪجهه مٿين ايپليڪيشنن ۾ شامل آهن:
- آواز تي هلندڙ GPS سسٽم.
- ڊجيٽل اسسٽنٽ.
- تقرير کان متن جي ترتيب.
- مجازي اسسٽنٽ جهڙوڪ Alexa، Siri، وغيره.
اين ايل پي بنيادي طور تي انهن ٽنهي ڪمن کي انجام ڏئي ٿو انهن جي ايپليڪيشنن جي ڪاميابي کي يقيني بڻائڻ لاءِ:
- متن جو هڪ ٻوليءَ کان ٻي ٻوليءَ ۾ ترجمو.
- حقيقي وقت ۾ وڏي ڊيٽا ۽ متن جو خلاصو.
- صارفين جي حڪمن جو جواب ڏيڻ.
[پڻ پڙهو: 15 بهترين اين ايل پي ڊيٽاسيٽس جيڪي توهان کي قدرتي ٻولي پروسيسنگ ماڊلز جي تربيت ڏين ٿا ]
NLU (قدرتي ٻولي سمجھڻ)
- معنوي تجزيو
- ارادي جي سڃاڻپ
- وجود جي سڃاڻپ
- جذبي جو تجزيو
نحوي تجزيي NLU پنھنجي عملن ۾ استعمال ڪري ٿو جملن جي جوڙجڪ کي درست ڪري ٿو ۽ متن مان صحيح يا لغت جي معني ڪڍي ٿو. ٻئي طرف، سيمينٽڪ تجزيو جملن جي گراماتي شڪل جو تجزيو ڪري ٿو، جنهن ۾ جملن، لفظن ۽ شقن جي ترتيب شامل آهي.
انسان کي هڪ جملي ۽ ان جي مفهوم کي سمجهڻ جي فطري صلاحيت آهي. بهرحال، مشينن سان، مهيا ڪيل ان پٽ جي حقيقي معني کي سمجهڻ آسان ناهي.
انهيءَ ڪري، سافٽ ويئر انهن ترتيبن کي معنيٰ جي تجزيي ۾ استعمال ڪري ٿو ۽ هڪ مخصوص حوالي سان آزاد لفظن ۽ جملن جي وچ ۾ لاڳاپن جي وضاحت ۽ تعين ڪرڻ لاءِ. سافٽ ويئر انهن جملن ۽ لفظن جي ميلاپ ذريعي معنيٰ سکي ۽ ترقي ڪري ٿو ۽ بهتر استعمال ڪندڙ نتيجا مهيا ڪري ٿو.
NLU جون درخواستون
هتي NLU جون ڪجھ ايپليڪيشنون آهن:
- خودڪار ڪسٽمر سروس سسٽم.
- ذھني ورچوئل اسسٽنٽ
- سرچ انجڻ
- ڪاروباري چيٽ بوٽس
NLG (قدرتي ٻولي نسل)
NLG استعمال ڪري ٿو ٽن مرحلن واري نظام کي يقيني بڻائڻ لاءِ ان جي ڪاميابي کي يقيني بڻائڻ ۽ صحيح نتيجا مهيا ڪرڻ. ان جي ٻوليءَ جا قاعدا مورفولوجي، لغت، نحو ۽ اصطلاحن تي ٻڌل آهن. ٽي مرحلا جيڪي ان جي انداز ۾ استعمال ڪن ٿا:
- مواد جو تعينهن مرحلي ۾، NLG سسٽم اهو طئي ڪري ٿو ته ڪهڙي مواد کي صارف جي انپٽس جي بنياد تي پيدا ڪيو وڃي ۽ ان کي منطقي طور تي درست ڪري ٿو.
- قدرتي ٻولي پيدائش
ھن مرحلي ۾، پھرئين مرحلي ۾ ٺاھيل مواد جي اوقاف، ٽيڪسٽ فلو، ۽ پيرا بريڪز کي چيڪ ڪيو ويو آھي ۽ درست ڪيو ويو آھي. ان کان علاوه، ضمير ۽ اسم پڻ شامل ڪيو ويو آهي متن ۾ جتي گهربل هجي. - تخليق جو مرحلوNLG جو آخري مرحلو هجڻ جي ڪري، گرامر جي درستگي کي ٻيهر چيڪ ڪيو ويو آهي. انهي سان گڏ، متن کي ڏسڻ لاء چيڪ ڪيو ويو آهي ته اهو صحيح طور تي اوقاف ۽ ڪنجوگيشن قاعدن جي پيروي ڪري ٿو.
NLG جون درخواستون
هتي NLG جون ڪجهه ايپليڪيشنون آهن:
- ڪاروباري تجزياتي انٽيليجنس
- مالي اڳڪٿي
- ڪسٽمر سروس چيٽ بوٽس
- خلاصو نسل
NLP، NLU، ۽ NLG جي وچ ۾ ڇا فرق آھي؟
| اين ايل پي | اين ايل يو | اين ايل جي |
| اها آرٽيفيشل انٽيليجنس (AI) جي هڪ شاخ آهي جيڪا ڪوڊ ٿيل يا بائنري ٻولي جي بجاءِ قدرتي ٻولي ذريعي انسانن ۽ مشينن جي وچ ۾ رابطي جي پل جي طور تي ڪم ڪري ٿي. | AI جو هي پاسو صارف جي فيڊ ٿيل ڊيٽا جي حوالي سان مشينن جي فهم سان تعلق رکي ٿو. | هي NLP جو هڪ ذيلي سيٽ آهي جيڪو ڪمپيوٽر جي ٻولي کي قدرتي ٻولي ۾ تبديل ڪرڻ جي قابل بنائي ٿو پيداوار جي پيداوار لاءِ. |
| اهو انهن کي لفظن جي طور تي علاج ڪرڻ بدران مشينن ذريعي ڊيٽا جي حوالي سان سمجھڻ ۽ پروسيسنگ کي يقيني بڻائي ٿو. | ھن ۾ شامل آھن مشينون ٻوليون ۽ ھدايتون سمجھنديون آھن جيئن ماڻھو ڪندا. | NLG کي يقيني بڻائي ٿي ته مشين مان ڪميونيڪيشن هڪ صارف جي استعمال ڪيل ٻولي جي مشابهت ۽ نقل ڪري ٿي. |
| اهو تصور 1950ع کان وٺي رائج آهي. | اهو تصور 1860ع کان وٺي رائج آهي. | اهو تصور 1960ع کان وٺي رائج آهي. |
| آپريٽنگ ميڪانيزم ۾ قدرتي ٻولي کي پروسيسنگ لاءِ مشين جي ٻولي ۾ تبديل ڪرڻ ۽ پيداوار لاءِ قدرتي ٻولي ۾ ٻيهر تبديلي شامل آهي. | NLU هڪ صارف پاران فيڊ ٿيل غير منظم ٿيل ڊيٽا کي منظم ڪيل ڊيٽا ۾ تبديل ڪري ٿو. | هي ميکانيزم ٺاهيل ڊيٽا ٺاهي ٿو صارفين کي جواب ڏيڻ لاء. |
| اهو ٻولي جي ترجمي ۾ استعمال ٿيندو آهي، آڊيو ڊيٽا کي متن ۾ تبديل ڪرڻ، سمارٽ مدد، ٽيڪسٽ تجزيو ۽ وڌيڪ. | NLU جذباتي تجزيو، چيٽ بوٽس جي ترقي ۽ گفتگو واري AI، تقرير جي سڃاڻپ، ۽ وڌيڪ ۾ استعمال ڪيو ويندو آهي. | اهو آواز اسسٽنٽ، چيٽ بوٽس، ۽ وڌيڪ جي ترقي ۾ استعمال ٿيندو آهي. |
ڪم فلو ڪارڪردگي کي وڌائڻ: NLP، NLU، ۽ NLG ڊيٽا پروسيسنگ ۽ رپورٽنگ ۾
هڪ NLP ماڊل لاءِ بيحد ڪم ڪرڻ لاءِ، آپريٽنگ ڪم فلو ٻنهي NLU پاران مڪمل ٿيڻ گهرجي ان پٽ ڊيٽا کي پروسيس ڪرڻ ۽ سمجهڻ ۽ وڌيڪ عملن جو تعين ڪرڻ لاءِ ۽ NLG انساني ٻوليءَ جي پوسٽ پروسيسنگ ۾ مناسب جواب پيدا ڪرڻ لاءِ.
- اين ايل پي - متن يا صارف جي ڊيٽا جي معني کي گڏ ڪرڻ لاء
- NLU - ان پٽ ڊيٽا کي پروسيس ڪرڻ ۽ سمجھڻ ۽ وڌيڪ عملن جو تعين ڪرڻ
- NLG - انساني ٻولي پوسٽ پروسيسنگ ۾ مناسب جواب پيدا ڪرڻ لاء
ان کي سمجهڻ لاءِ سڀ کان وڌيڪ عملي مثالن مان هڪ ڊيٽا جي داخلا ۽ پروسيسنگ تي ڪنهن به بيڪار ڪم جي چوڌاري ڦري سگهي ٿو. مثال طور، جيڪڏهن پرچون اسٽاف جي روزاني ڪم ۾ شامل آهي ڏينهن لاءِ سيلز گڏ ڪرڻ ۽ ان مان ڊيٽا پيدا ڪرڻ لاءِ مھينا رپورٽون تيار ڪرڻ لاءِ، NLP سان گڏ NLU ۽ NLG ان ۾ مدد ڪري سگھن ٿا.
هن تصور جي مدد سان، ايسوسيئيٽ کي يقيني بڻائي سگھي ٿو ته بلن جون جسماني ڪاپيون منظم ڪيل ڊيٽا ۾ تبديل ڪيون ويون آهن ۽ درجي بندي ۽ ڪلسترنگ ذريعي پروسيس ٿيل آهن. انهي ڊيٽا کي پوءِ بصيرت ۽ بصيرت لاءِ وڌيڪ پروسيس ڪري سگهجي ٿو جيڪو پوءِ ترتيب ڏئي سگهجي ٿو ٽاڪنگ پوائنٽس ۾ مهيني رپورٽن ۾.
ٿڪل
خلاصو، اين ايل پي غير منظم ڊيٽا کي منظم شڪل ۾ تبديل ڪري ٿو ته جيئن سافٽ ويئر ڏنل ان پٽ کي سمجهي سگهي ۽ مناسب جواب ڏئي سگهي. ان جي برعڪس، اين ايل يو جو مقصد جملن جي معنيٰ کي سمجهڻ آهي، جڏهن ته اين ايل جي ڊيٽا سيٽ جي بنياد تي مخصوص ٻولين ۾ صحيح ارادي سان صحيح جملن کي ترتيب ڏيڻ تي ڌيان ڏئي ٿو. انهن ٽيڪنالاجين بابت تفصيل سان سکڻ لاءِ اسان جي شيپ ماهرن سان رجوع ڪريو .
