प्राकृतिक भाषा संसाधन ट्यूटोरियल
एवलिन क्लार्क
⚡ स्मार्ट सारांश
नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग कृत्रिम बुद्धिमत्ता की एक शाखा है जो कंप्यूटर को अंग्रेजी या हिंदी जैसी मानवीय भाषाओं को समझने, व्याख्या करने और उनमें हेरफेर करने में मदद करती है, जिससे अनुवाद, सारांश, नामित इकाई पहचान, वाक् पहचान और भावना विश्लेषण जैसे कार्य संभव हो पाते हैं।
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण क्या है?
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) की एक शाखा है Artificial Intelligence एनएलपी (एनएलपी) कंप्यूटर को अंग्रेजी या हिंदी जैसी मानव भाषाओं को समझने, उनकी व्याख्या करने और उनका विश्लेषण करके उनका अर्थ निकालने में मदद करता है। एनएलपी डेवलपर्स को अनुवाद, सारांश, नामित इकाई पहचान, संबंध निर्धारण आदि जैसे कार्यों को करने के लिए ज्ञान को व्यवस्थित और संरचित करने में मदद करता है।tracउच्चारण, वाक् पहचान और विषय विभाजन।
एनएलपी का इतिहास
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के इतिहास में कुछ महत्वपूर्ण घटनाएँ इस प्रकार हैं:
- 1950: एनएलपी की शुरुआत तब हुई जब एलन ट्यूरिंग ने "कंप्यूटिंग मशीनरी और बुद्धिमत्ता" नामक एक लेख प्रकाशित किया।
- 1950: रूसी और अंग्रेजी के बीच अनुवाद को स्वचालित करने के लिए प्रारंभिक प्रयास किए गए थे।
- 1960: चॉम्स्की और अन्य लोगों द्वारा औपचारिक भाषा सिद्धांत और जनरेटिव सिंटेक्स पर किए गए कार्यों ने इस क्षेत्र को आगे बढ़ाया।
- 1990: संभाव्यता और डेटा-आधारित मॉडल काफी मानक बन चुके थे।
- 2000: बड़ी मात्रा में मौखिक और लिखित डेटा उपलब्ध हो गया।
- 2013: गूगल ने Word2Vec पेश किया है, जो शब्दों के बीच अर्थपूर्ण संबंधों को समझने वाले वर्ड एम्बेडिंग को सीखता है।
- 2017: ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर ने "अटेंशन इज ऑल यू नीड" में पदार्पण किया, जिसमें भाषा को कुशलतापूर्वक संसाधित करने के लिए स्व-ध्यान का उपयोग किया गया।
- 2018: ओपनएआई ने जीपीटी और गूगल ने बर्ट जारी किया, जो कि उन्नत भाषा समझ और निर्माण क्षमता वाले पूर्व-प्रशिक्षित ट्रांसफॉर्मर मॉडल हैं।
- 2020: ओपनएआई ने जीपीटी-3 लॉन्च किया है, जो 175 अरब पैरामीटर वाला एक मॉडल है जो छोटे संकेतों से मानव-समान पाठ उत्पन्न करता है।
- 2022: OpenAI ने ChatGPT जारी किया, जिससे संवादात्मक बड़े भाषा मॉडल मुख्यधारा के दर्शकों तक पहुंच गए।
- 2023: जीपीटी-4 और अन्य मल्टीमॉडल मॉडल ने इमेज अंडरस्टैंडिंग और मजबूत तर्क क्षमता को जोड़ा, जबकि लामा जैसे ओपन-सोर्स मॉडल ने इसकी पहुंच को व्यापक बनाया।
- 2024: जीपीटी-4 जैसे अनुकूलित मल्टीमॉडल मॉडल ने वास्तविक समय में टेक्स्ट, आवाज और विजन प्रोसेसिंग को सक्षम बनाया।
- 2025: तर्क-केंद्रित बड़े भाषा मॉडल ने जटिल एनएलपी कार्यों के लिए बहु-चरणीय समस्या समाधान में सुधार किया।
- 2026: एनएलपी (एनएलपी) तेजी से रोजमर्रा के उपकरणों और कार्यप्रवाहों में निर्मित एजेंटिक, मल्टीमॉडल एआई सहायकों पर निर्भर करता है।
एनएलपी कैसे काम करता है?
इससे पहले कि हम यह जानें कि एनएलपी कैसे काम करता है, आइए समझते हैं कि मनुष्य भाषा का उपयोग कैसे करते हैं। हर दिन, हम हजारों शब्द बोलते हैं जिन्हें दूसरे लोग अनगिनत अर्थों में समझते हैं। हम इसे साधारण संचार मानते हैं, लेकिन शब्दों का अर्थ इससे कहीं अधिक गहरा होता है। हम जो कहते हैं और जिस तरह से कहते हैं, उससे हमेशा कोई न कोई संदर्भ निकलता है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता में एनएलपी कभी भी आवाज के उतार-चढ़ाव पर ध्यान केंद्रित नहीं करता; बल्कि यह संदर्भगत पैटर्न पर आधारित होता है।
उदाहरण:
Man is to woman as king is to __________? Meaning(king) - meaning(man) + meaning(woman) = ? The answer is: queen
यहां हम आसानी से तुलना कर सकते हैं क्योंकि पुरुष पुल्लिंग है और स्त्रीलिंग। उसी प्रकार, राजा पुल्लिंग है और रानी उसका स्त्रीलिंग रूप है।
उदाहरण:
Is king to kings as queen is to _______? The answer is: queens
यहां हमें दो शब्द दिखाई देते हैं, राजा और राजा, जिनमें से एक एकवचन है और दूसरा बहुवचन। इसलिए, जब रानी शब्द आता है, तो यह स्वतः ही रानियों से जुड़ जाता है, क्योंकि यह भी एकवचन-बहुवचन का युग्म है।
सबसे बड़ा सवाल यह है कि हमें शब्दों का अर्थ कैसे पता चलता है? इसका उत्तर यह है कि हम इसे अनुभव से सीखते हैं। अगला सवाल यह है कि कंप्यूटर को यह कैसे पता चल सकता है? मशीनों को अनुभव से सीखने के लिए हमें पर्याप्त डेटा उपलब्ध कराना होगा। हम इसमें निम्नलिखित विवरण जोड़ सकते हैं:
- महामहिम महारानी.
- राजकीय यात्रा के दौरान महारानी का भाषण।
- महारानी एलिजाबेथ का मुकुट।
- रानी की माँ।
- रानी उदार हैं।
उपरोक्त उदाहरणों से, मशीन 'रानी' नामक इकाई को समझती है। इसके बाद मशीन शब्द सदिश बनाती है, जिसमें आसपास के शब्दों का उपयोग करके शब्द सदिश का निर्माण किया जाता है।
यह मशीन कई डेटासेट से सीखते हुए, डीप लर्निंग एल्गोरिदम जैसे मशीन लर्निंग का उपयोग करके, इन वैक्टरों को बनाती है और प्रत्येक शब्द वेक्टर को आसपास के शब्दों से जोड़ती है। इसका सूत्र है:
vector(king) - vector(man) + vector(woman) = vector(?)
इसका अर्थ है शब्द सदिशों पर सरल बीजगणितीय संक्रियाएँ करना, जिसके उत्तर में मशीन 'क्वीन' देती है।
एनएलपी के घटक
कृत्रिम बुद्धिमत्ता में प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के पाँच मुख्य घटक हैं:
- रूपात्मक और शाब्दिक विश्लेषण
- वाक्यविन्यास विश्लेषण
- शब्दार्थ विश्लेषण
- प्रवचन एकीकरण
- व्यावहारिक विश्लेषण
एनएलपी के घटक
रूपात्मक और शाब्दिक विश्लेषण
शब्द विश्लेषण में शब्दावली, उसके शब्द और अभिव्यक्तियाँ शामिल होती हैं। यह शब्दों की संरचना का विश्लेषण, पहचान और वर्णन करता है। इसमें पाठ को पैराग्राफ, वाक्य और शब्दों में विभाजित करना शामिल है। प्रत्येक शब्द का उसके घटकों में विश्लेषण किया जाता है, और विराम चिह्नों जैसे गैर-शब्द चिह्नों को शब्दों से अलग किया जाता है।
वाक्यविन्यास विश्लेषण
शब्दों को सामान्यतः वाक्यविन्यास की सबसे छोटी इकाई माना जाता है। वाक्यविन्यास किसी भी भाषा की वाक्य संरचना को नियंत्रित करने वाले सिद्धांतों और नियमों को संदर्भित करता है। वाक्यविन्यास शब्दों के उचित क्रम पर केंद्रित होता है, जो उनके अर्थ को प्रभावित कर सकता है। इसमें वाक्य की व्याकरणिक संरचना का अनुसरण करते हुए शब्दों का विश्लेषण करना और उन्हें एक ऐसी संरचना में रूपांतरित करना शामिल है जो उनके आपसी संबंध को दर्शाती है।
शब्दार्थ विश्लेषण
अर्थ विश्लेषण एक ऐसी संरचना है जिसे वाक्यविन्यास विश्लेषक द्वारा बनाया जाता है और जो अर्थ निर्धारित करती है। यह घटक शब्दों के रैखिक अनुक्रमों को संरचनाओं में परिवर्तित करता है और दिखाता है कि शब्द एक दूसरे से कैसे जुड़े हुए हैं। अर्थ विज्ञान केवल शब्दों, वाक्यांशों और वाक्यों के शाब्दिक अर्थ पर ही केंद्रित होता है, अन्य बातों पर नहीं।tracदिए गए संदर्भ से शब्दकोश का अर्थ निकालना। उदाहरण के लिए, "रंगहीन हरा विचार" को अर्थ संबंधी विश्लेषण द्वारा अस्वीकार कर दिया जाएगा क्योंकि यह विवरण अर्थपूर्ण नहीं है।
प्रवचन एकीकरण
वाक्य-विन्यास एकीकरण का अर्थ है संदर्भ की समझ। किसी भी वाक्य का अर्थ उसके आस-पास के वाक्यों पर निर्भर करता है और अगले वाक्य के अर्थ को भी प्रभावित करता है। उदाहरण के लिए, "वह वह चाहता था" वाक्य में "वह" शब्द पिछले वाक्य-विन्यास पर निर्भर करता है।
व्यावहारिक विश्लेषण
व्यावहारिक विश्लेषण समग्र संवादात्मक और सामाजिक विषयवस्तु तथा व्याख्या पर उसके प्रभाव से संबंधित है। इसका अर्थ है स्थितियों में भाषा के सार्थक उपयोग को समझना। इस विश्लेषण में मुख्य ध्यान हमेशा कही गई बात पर होता है, जिसे उसके वास्तविक अर्थ के रूप में पुनर्व्याख्यायित किया जाता है। उदाहरण के लिए, "खिड़की बंद करो?" को आदेश के बजाय अनुरोध के रूप में समझा जाना चाहिए। व्यावहारिक विश्लेषण सहयोगात्मक संवादों की विशेषता बताने वाले नियमों के एक समूह को लागू करके उपयोगकर्ताओं को इस इच्छित प्रभाव को समझने में मदद करता है।
एनएलपी और लेखन प्रणालियाँ
किसी भाषा के लिए प्रयुक्त लेखन प्रणाली, पाठ पूर्व-प्रसंस्करण के लिए सर्वोत्तम दृष्टिकोण निर्धारित करने वाले प्रमुख कारकों में से एक है। लेखन प्रणालियाँ निम्न प्रकार की हो सकती हैं:
- लोगोग्राफिक: कई अलग-अलग प्रतीक शब्दों का प्रतिनिधित्व करते हैं, उदाहरण के लिए जापानी और मंदारिन।
- शब्दांश: अलग-अलग चिह्न शब्दांशों को दर्शाते हैं।
- वर्णानुक्रमिक: अलग-अलग प्रतीक ध्वनियों को दर्शाते हैं।
अधिकांश लेखन प्रणालियाँ शब्दांश या वर्णमाला प्रणाली का उपयोग करती हैं। यहाँ तक कि अंग्रेज़ी, जिसकी लेखन प्रणाली रोमन वर्णमाला पर आधारित अपेक्षाकृत सरल है, भी लोगोग्राफिक प्रतीकों का उपयोग करती है, जिनमें अरबी अंक, मुद्रा चिह्न ($, £) और अन्य विशेष प्रतीक शामिल हैं। इससे निम्नलिखित चुनौतियाँ उत्पन्न होती हैं:
- Extracकिसी पाठ से अर्थ (शब्दार्थ) निकालना एक चुनौती है।
- कृत्रिम बुद्धिमत्ता में एनएलपी (एनएलपी) डेटासेट की गुणवत्ता पर निर्भर करता है। यदि डोमेन विशाल है, तो संदर्भ को समझना मुश्किल हो जाता है।
- यह वर्ण समूह और भाषा पर निर्भर करता है।
एनएलपी को कैसे लागू करें
नीचे प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के लिए उपयोग की जाने वाली लोकप्रिय विधियाँ दी गई हैं:
यंत्र अधिगम: मशीन लर्निंग के दौरान इन प्रक्रियाओं का उपयोग किया जाता है। मॉडल स्वचालित रूप से सबसे सामान्य मामलों पर ध्यान केंद्रित करता है। जब हम नियमों को हाथ से लिखते हैं, तो मानवीय त्रुटियों के कारण वे अक्सर सही नहीं होते हैं।
सांख्यिकीय निष्कर्ष: एनएलपी सांख्यिकीय अनुमान एल्गोरिदम का उपयोग कर सकता है। ये एल्गोरिदम आपको ऐसे मॉडल बनाने में मदद करते हैं जो अपरिचित शब्दों या संरचनाओं वाले मॉडल भी मजबूत होते हैं।
एनएलपी उदाहरण
आजकल, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण तकनीक का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है। यहाँ कुछ सामान्य प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण तकनीकें दी गई हैं:
सूचना पुनर्प्राप्ति और वेब खोज: गूगल, याहू, बिंग और अन्य खोज इंजन उनकी मशीन अनुवाद तकनीक एनएलपी डीप लर्निंग मॉडल पर आधारित है। इससे एल्गोरिदम वेबपेज पर मौजूद टेक्स्ट को पढ़ सकते हैं, उसका अर्थ समझ सकते हैं और उसे दूसरी भाषा में अनुवाद कर सकते हैं।
व्याकरण सुधार: एनएलपी तकनीक का व्यापक रूप से एमएस वर्ड जैसे वर्ड प्रोसेसर सॉफ्टवेयर द्वारा वर्तनी सुधार और व्याकरण जांच के लिए उपयोग किया जाता है।
प्रश्न उत्तर: उपयोगकर्ता स्वाभाविक भाषा में प्रश्न पूछने के लिए कीवर्ड टाइप करते हैं।
पाठ सारांश: यह किसी स्रोत से महत्वपूर्ण जानकारी को संक्षेप में प्रस्तुत करके उसका संक्षिप्त संस्करण तैयार करने की प्रक्रिया है।
मशीन अनुवाद: यह कंप्यूटर अनुप्रयोगों का उपयोग करके पाठ या भाषण को एक प्राकृतिक भाषा से दूसरी प्राकृतिक भाषा में अनुवाद करने की प्रक्रिया है।
भावनाओं का विश्लेषण: एनएलपी कंपनियों को बड़ी संख्या में उत्पाद समीक्षाओं का विश्लेषण करने में मदद करता है और ग्राहकों को किसी विशेष उत्पाद पर प्रतिक्रिया देने की अनुमति देता है।
एनएलपी का भविष्य
- मानव-पठनीय प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण कृत्रिम बुद्धिमत्ता की सबसे बड़ी समस्या है। यह लगभग कृत्रिम बुद्धिमत्ता की केंद्रीय समस्या को हल करने और कंप्यूटरों को मनुष्यों जितना बुद्धिमान बनाने के समान है।
- एनएलपी की मदद से, भविष्य की मशीनें ऑनलाइन जानकारी से सीख सकेंगी और उसे वास्तविक दुनिया में लागू कर सकेंगी, हालांकि इस संबंध में अभी भी बहुत काम करने की आवश्यकता है।
- प्राकृतिक Language Toolयह किट, या एनएलटीके, लगातार अधिक प्रभावी होती जा रही है।
- प्राकृतिक भाषा निर्माण के साथ मिलकर, कंप्यूटर उपयोगी और संसाधनपूर्ण सूचना या डेटा प्राप्त करने और देने में अधिक सक्षम हो जाएंगे।
प्राकृतिक भाषा बनाम कंप्यूटर भाषा
नीचे प्राकृतिक भाषा और कंप्यूटर भाषा के बीच मुख्य अंतर दिए गए हैं:
| प्राचल | प्राकृतिक भाषा | कंप्यूटर भाषा |
|---|---|---|
| अस्पष्टता | वे स्वभाव से अस्पष्ट हैं। | इन्हें स्पष्ट होने के लिए डिज़ाइन किया गया है। |
| फालतूपन | प्राकृतिक भाषाएं बहुत अधिक अतिरेकता का प्रयोग करती हैं। | औपचारिक भाषाएँ कम निरर्थक होती हैं। |
| साहित्यिकता | प्राकृतिक भाषाएँ मुहावरों और रूपकों से बनी होती हैं। | औपचारिक भाषाओं का अर्थ ठीक वही होता है जो वे कहती हैं। |
एनएलपी के लाभ
- उपयोगकर्ता किसी भी विषय पर प्रश्न पूछ सकते हैं और कुछ ही सेकंड में सीधा उत्तर प्राप्त कर सकते हैं।
- एनएलपी प्रणाली प्राकृतिक भाषा में प्रश्नों के उत्तर प्रदान करती है।
- एनएलपी प्रणाली अनावश्यक या अवांछित जानकारी के बिना सटीक उत्तर प्रदान करती है।
- प्रश्न में दी गई प्रासंगिक जानकारी की मात्रा के साथ उत्तरों की सटीकता बढ़ जाती है।
- एनएलपी कंप्यूटर को मनुष्यों के साथ उनकी अपनी भाषा में संवाद करने में मदद करता है और भाषा से संबंधित अन्य कार्यों को भी सुगम बनाता है।
- यह आपको बिना थके, निष्पक्ष और सुसंगत तरीके से, मनुष्य की तुलना में अधिक भाषा-आधारित विश्लेषण करने की अनुमति देता है।
- यह अत्यधिक अव्यवस्थित डेटा स्रोत को संरचित करने में मदद करता है।
एनएलपी के नुकसान
- जटिल क्वेरी भाषा: यदि प्रश्न ठीक से नहीं लिखा गया है या अस्पष्ट है तो सिस्टम सही उत्तर प्रदान करने में सक्षम नहीं हो सकता है।
- यह प्रणाली केवल एक विशिष्ट कार्य के लिए बनाई गई है; अपने सीमित कार्यों के कारण यह नए क्षेत्रों और समस्याओं के अनुकूल होने में असमर्थ है।
- एनएलपी सिस्टम में एक यूजर इंटरफेस की कमी हो सकती है जिसमें ऐसी सुविधाएं हों जो उपयोगकर्ताओं को सिस्टम के साथ आगे बातचीत करने की अनुमति दें।
