কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং এর অ্যাপ্লিকেশনগুলি চ্যাটজিপিটি, সিরি এবং অ্যালেক্সার মতো শক্তিশালী অ্যাপগুলির বিকাশের সাথে অসাধারণভাবে অগ্রসর হচ্ছে যা ব্যবহারকারীদের সুবিধা এবং আরামের একটি বিশ্ব নিয়ে আসে। যদিও বেশিরভাগ প্রযুক্তি উত্সাহীরা এই অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে সমর্থন করে এমন প্রযুক্তিগুলি সম্পর্কে জানতে আগ্রহী, তারা প্রায়শই একটি প্রযুক্তিকে অন্য প্রযুক্তির সাথে বিভ্রান্ত করে।
এনএলপি, এনএলইউ এবং এনএলজি সবই এআই এর ক্ষেত্রের অধীনে আসে এবং বিভিন্ন এআই অ্যাপ্লিকেশন তৈরির জন্য ব্যবহৃত হয়। যাইহোক, তাদের তিনটিই স্বতন্ত্র এবং তাদের উদ্দেশ্য রয়েছে। আসুন আমরা তাদের সম্পর্কে আরও গভীরভাবে জানতে পারি এবং ব্লগে প্রতিটি প্রযুক্তি এবং এর প্রয়োগ সম্পর্কে শিখি।
NLP, NLU, এবং NLG কি?
এনএলপি (প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াজাতকরণ)
আরও বিস্তৃতভাবে বোঝার জন্য, NLP বিভিন্ন ভাষা এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে একত্রিত করে, যেমন কম্পিউটেশনাল ভাষাতত্ত্ব, মেশিন লার্নিং, মানুষের ভাষার নিয়ম-ভিত্তিক মডেলিং এবং গভীর শিক্ষার মডেলগুলি।
যখন এই সমস্ত মডেলগুলি একসাথে প্রক্রিয়া করা হয় এবং ভয়েস বা টেক্সট আকারে ডেটা দিয়ে সহজতর করা হয়, তখন এটি বুদ্ধিমান ফলাফল তৈরি করে এবং সফ্টওয়্যারটি মানুষের ভাষা বুঝতে সক্ষম হয়।
উপরন্তু, এখন তৈরি করা মডেলগুলিকে আগের তুলনায় আরও যত্ন সহকারে সহায়তা করা হয়, এবং স্পিচ রিকগনিশন, শব্দ সেন্স ডিস্যাম্বিগুয়েশন, স্পিচ ট্যাগিং, সেন্টিমেন্ট অ্যানালাইসিস এবং প্রাকৃতিক ভাষা তৈরির মতো প্রক্রিয়াগুলিকে সুবিধা দেওয়া হয় যা ব্যবহারকারীর আরও সঠিক প্রতিক্রিয়া তৈরি করতে সাহায্য করে এবং NLP অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে আরও পরিমার্জিত করে তোলে। .
NLP এর আবেদন
এনএলপির কিছু শীর্ষ অ্যাপ্লিকেশনের মধ্যে রয়েছে:
- ভয়েস-চালিত জিপিএস সিস্টেম।
- ডিজিটাল সহকারী।
- স্পিচ-টু-টেক্সট ডিক্টেশন।
- ভার্চুয়াল সহকারী যেমন আলেক্সা, সিরি ইত্যাদি।
NLP মৌলিকভাবে তাদের অ্যাপ্লিকেশনের সাফল্য নিশ্চিত করতে এই তিনটি কাজ সম্পাদন করে:
- এক ভাষা থেকে অন্য ভাষায় পাঠ্যের অনুবাদ।
- রিয়েল-টাইমে বড় ডেটা এবং পাঠ্যের সারসংক্ষেপ।
- ব্যবহারকারীদের আদেশ সাড়া.
[এছাড়াও পড়ুন: 15টি সেরা এনএলপি ডেটাসেট আপনাকে প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ মডেল প্রশিক্ষণের জন্য]
এনএলইউ (প্রাকৃতিক ভাষার বোঝাপড়া)
- শব্দার্থিক বিশ্লেষণ
- অভিপ্রায় স্বীকৃতি
- সত্তার স্বীকৃতি
- অনুভূতির বিশ্লেষণ
সিনট্যাকটিক বিশ্লেষণ NLU তার ক্রিয়াকলাপে ব্যবহার করে বাক্যের গঠন সংশোধন করে এবং পাঠ্য থেকে সঠিক বা অভিধানের অর্থ আঁকে। অন্যদিকে, শব্দার্থগত বিশ্লেষণ বাক্যাংশ, শব্দ এবং ধারাগুলির বিন্যাস সহ বাক্যের ব্যাকরণগত বিন্যাস বিশ্লেষণ করে।
মানুষের একটি শব্দগুচ্ছ এবং তার প্রসঙ্গ বোঝার স্বাভাবিক ক্ষমতা আছে। যাইহোক, মেশিনের সাথে, প্রদত্ত ইনপুটের পিছনে আসল অর্থ বোঝা ক্র্যাক করা সহজ নয়।
সুতরাং, সফ্টওয়্যারটি একটি নির্দিষ্ট প্রসঙ্গে স্বাধীন শব্দ এবং বাক্যাংশগুলির মধ্যে সম্পর্ককে সংজ্ঞায়িত এবং নির্ধারণ করতে শব্দার্থগত বিশ্লেষণে এই ব্যবস্থাগুলি ব্যবহার করে। সফ্টওয়্যারটি শব্দগুচ্ছ এবং শব্দের এই সমন্বয়ের মাধ্যমে অর্থ শেখে এবং বিকাশ করে এবং আরও ভাল ব্যবহারকারীর ফলাফল প্রদান করে।
NLU এর আবেদন
এখানে NLU এর কয়েকটি অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে:
- স্বয়ংক্রিয় গ্রাহক পরিষেবা সিস্টেম।
- বুদ্ধিমান ভার্চুয়াল সহকারী
- সার্চ ইঞ্জিন
- ব্যবসা চ্যাটবট
NLG (প্রাকৃতিক ভাষা প্রজন্ম)
NLG এর সাফল্য নিশ্চিত করতে এবং সুনির্দিষ্ট আউটপুট প্রদান করতে একটি তিন-ফেজ সিস্টেম ব্যবহার করে। এর ভাষার নিয়মগুলি রূপবিদ্যা, অভিধান, বাক্য গঠন এবং শব্দার্থবিদ্যার উপর ভিত্তি করে। তিনটি পর্যায় এটি তার পদ্ধতিতে ব্যবহার করে:
- বিষয়বস্তু নির্ধারণএই পর্যায়ে, NLG সিস্টেম ব্যবহারকারীর ইনপুটগুলির উপর ভিত্তি করে কোন বিষয়বস্তু তৈরি করা উচিত তা নির্ধারণ করে এবং যৌক্তিকভাবে এটি সংশোধন করে।
- প্রাকৃতিক ভাষা জেনারেশন
এই পর্যায়ে, প্রথম পর্যায়ে উত্পন্ন বিষয়বস্তুর বিরামচিহ্ন, পাঠ্য প্রবাহ এবং প্যারা ব্রেকগুলি পরীক্ষা করা হয় এবং সংশোধন করা হয়। তদুপরি, যেখানে প্রয়োজন সেখানে সর্বনাম এবং সংমিশ্রণগুলিও পাঠে যুক্ত করা হয়। - উপলব্ধি পর্যায়NLG-এর শেষ পর্যায় হওয়ায় ব্যাকরণগত নির্ভুলতা পুনরায় পরীক্ষা করা হয়। এছাড়াও, পাঠ্যটি সঠিকভাবে বিরাম চিহ্ন এবং সংযোজন নিয়ম অনুসরণ করে কিনা তা পরীক্ষা করা হয়।
NLG এর আবেদন
এখানে NLG এর কিছু আবেদন রয়েছে:
- বিজনেস অ্যানালিটিক্যাল ইন্টেলিজেন্স
- আর্থিক পূর্বাভাস
- গ্রাহক পরিষেবা চ্যাটবট
- সারাংশ প্রজন্ম
এনএলপি, এনএলইউ এবং এনএলজির মধ্যে পার্থক্য কী?
| NLP | এনএলইউ | NLG |
| এটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (AI) একটি শাখা যা কোডেড বা বাইনারি ভাষার পরিবর্তে একটি প্রাকৃতিক ভাষার মাধ্যমে মানুষ এবং মেশিনের মধ্যে যোগাযোগের সেতু হিসাবে কাজ করে। | AI-এর এই দিকটি ব্যবহারকারী-ফেড ডেটার ক্ষেত্রে মেশিনগুলির বোধগম্যতার সাথে সম্পর্কিত। | এটি এনএলপির একটি উপসেট যা আউটপুট জেনারেশনের জন্য কম্পিউটারের ভাষাকে প্রাকৃতিক ভাষায় রূপান্তর করতে সক্ষম করে। |
| এটি শব্দ হিসাবে গণ্য করার পরিবর্তে মেশিন দ্বারা ডেটার প্রাসঙ্গিক বোঝাপড়া এবং প্রক্রিয়াকরণ নিশ্চিত করে। | এটি মানুষের মতো ভাষা এবং নির্দেশাবলী বোঝার মেশিনগুলি জড়িত। | NLG নিশ্চিত করে যে মেশিন থেকে যোগাযোগ ব্যবহারকারীর খাওয়ানো ভাষার সাথে সাদৃশ্যপূর্ণ এবং অনুকরণ করে। |
| ধারণাটি 1950 সাল থেকে প্রচলিত। | ধারণাটি 1860 সাল থেকে প্রচলিত। | ধারণাটি 1960 সাল থেকে প্রচলিত। |
| অপারেটিং পদ্ধতিতে প্রক্রিয়াকরণের জন্য প্রাকৃতিক ভাষাকে মেশিন ভাষায় রূপান্তর করা এবং আউটপুটের জন্য প্রাকৃতিক ভাষায় পুনরায় রূপান্তর করা জড়িত। | NLU একজন ব্যবহারকারীর দ্বারা খাওয়ানো অসংগঠিত ডেটাকে কাঠামোগত ডেটাতে রূপান্তর করে। | এই প্রক্রিয়া ব্যবহারকারীদের প্রতিক্রিয়া জানাতে কাঠামোগত ডেটা তৈরি করে। |
| এটি ভাষা অনুবাদ, অডিও ডেটাকে পাঠ্যে রূপান্তর, স্মার্ট সহায়তা, পাঠ্য বিশ্লেষণ এবং আরও অনেক কিছুতে ব্যবহৃত হয়। | NLU সেন্টিমেন্ট বিশ্লেষণ, চ্যাটবটগুলির বিকাশ এবং কথোপকথনমূলক AI, বক্তৃতা স্বীকৃতি এবং আরও অনেক কিছুতে ব্যবহৃত হয়। | এটি ভয়েস সহকারী, চ্যাটবট এবং আরও অনেক কিছুর বিকাশে ব্যবহৃত হয়। |
কর্মপ্রবাহের দক্ষতা বৃদ্ধি করা: ডেটা প্রসেসিং এবং রিপোর্টিংয়ে NLP, NLU, এবং NLG
একটি এনএলপি মডেল নির্বিঘ্নে সঞ্চালনের জন্য, অপারেটিং ওয়ার্কফ্লো উভয়ই NLU দ্বারা পরিপূরক হওয়া উচিত ইনপুট ডেটা প্রক্রিয়াকরণ এবং বোঝা এবং পরবর্তী ক্রিয়া নির্ধারণ এবং NLG মানব ভাষার পোস্ট-প্রসেসিংয়ে একটি উপযুক্ত প্রতিক্রিয়া তৈরি করার জন্য।
- NLP - পাঠ্য বা ব্যবহারকারীর ডেটার অর্থ আত্মীকরণ করতে
- NLU - ইনপুট ডেটা প্রক্রিয়া এবং বুঝতে এবং পরবর্তী ক্রিয়া নির্ধারণ করতে
- NLG - মানব ভাষার পোস্ট-প্রসেসিংয়ে একটি উপযুক্ত প্রতিক্রিয়া তৈরি করতে
এটি বোঝার জন্য সবচেয়ে ব্যবহারিক উদাহরণগুলির মধ্যে একটি ডেটা এন্ট্রি এবং প্রক্রিয়াকরণের যে কোনও অপ্রয়োজনীয় কাজকে ঘিরে ঘুরতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, যদি একজন খুচরা কর্মীদের দৈনন্দিন কাজের মধ্যে থাকে দিনের জন্য বিক্রয় কম্পাইল করা এবং মাসিক রিপোর্ট তৈরি করার জন্য এটি থেকে ডেটা তৈরি করা, তাহলে NLP এবং NLG এর সাথে মিলিত হয়ে এতে সহায়তা করতে পারে।
এই ধারণার সাহায্যে, সহযোগী নিশ্চিত করতে পারে যে বিলের প্রকৃত কপিগুলি কাঠামোগত ডেটাতে রূপান্তরিত হয়েছে এবং শ্রেণীবিভাগ এবং ক্লাস্টারিংয়ের মাধ্যমে প্রক্রিয়া করা হয়েছে। এই ডেটা তারপরে অন্তর্দৃষ্টি এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশনের জন্য আরও প্রক্রিয়া করা যেতে পারে যা মাসিক রিপোর্টে কথা বলার পয়েন্টগুলিতে কম্পাইল করা যেতে পারে।
উপসংহার
সংক্ষেপে, NLP অসংগঠিত ডেটাকে একটি কাঠামোগত বিন্যাসে রূপান্তর করে যাতে সফ্টওয়্যারটি প্রদত্ত ইনপুটগুলি বুঝতে পারে এবং উপযুক্তভাবে প্রতিক্রিয়া জানাতে পারে। বিপরীতভাবে, NLU-এর লক্ষ্য বাক্যগুলির অর্থ বোঝা, যেখানে NLG ডেটা সেটের উপর ভিত্তি করে নির্দিষ্ট ভাষায় সঠিক অভিপ্রায় সহ সঠিক বাক্য গঠনের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। আমাদের Shaip বিশেষজ্ঞদের পড়ুন বিস্তারিতভাবে এই প্রযুক্তি সম্পর্কে জানতে.
আমাদের প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ পরিষেবা এবং সমাধানগুলি অন্বেষণ করুন৷
