Blog_Exploring Natural Language Processing in Translation

অনুবাদে প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (NLP) অন্বেষণ

এনএলপি প্রযুক্তি প্রগতিশীল হারে প্রাধান্য পাচ্ছে। কম্পিউটার বিজ্ঞান, তথ্য প্রকৌশল এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সংমিশ্রণ সম্ভাব্যভাবে ভাষার বাধা দূর করতে পারে। NLP প্রযুক্তির মাধ্যমে, যোগাযোগের জন্য যে ভাষাই ব্যবহার করা হোক না কেন, সমস্ত পক্ষ তাদের জানা ভাষায় তথ্য শুনতে ও পড়তে সক্ষম হবে।

ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং (NLP) কম্পিউটারকে মানুষের ভাষা বোঝার প্রশিক্ষণ দেয়। এটি ক্রমাগত শিখতে এবং আরও জ্ঞান অর্জন করতে মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে। ফলস্বরূপ, NLP-AI সংমিশ্রণ আরও স্মার্ট হয়ে উঠছে। এর ক্ষমতা ব্যবহার করে, যা ক্রমান্বয়ে বৃদ্ধি পাচ্ছে, এটি আরও দক্ষ এবং উন্নত হবে।

প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (NLP) কি?

প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একটি শাখা যা ভাষাবিদ্যা বুঝতে এবং স্মার্ট কম্পিউটার প্রোগ্রাম তৈরি করতে তার শক্তি ব্যবহার করে। এই প্রোগ্রামগুলি মানুষের মতো পাঠ্য এবং কথ্য যোগাযোগ বুঝতে সক্ষম। কিন্তু এনএলপি প্রযুক্তিতে একাধিক ভাষা একসাথে শিখতে ও বোঝার ক্ষমতা রয়েছে এবং আপনার পছন্দের ভাষায় অনুবাদ করার ক্ষমতা রয়েছে।

সার্জারির এনএলপি প্রযুক্তি মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিং এর সাথে কম্পিউটেশনাল ভাষাতত্ত্ব এবং ভাষার নিয়ম-ভিত্তিক মডেলিংকে একত্রিত করে। এটি ব্যবহার করে, একটি কম্পিউটার পাঠ্য বা অডিও বুঝতে পারে শুধুমাত্র অন্য ভাষায় অনুবাদ করার জন্য।

আজও, আমাদের কাছে এনএলপি-এর বেশ কয়েকটি উদাহরণ রয়েছে, যেমন সিরি, গুগল সহকারী, গুগল অনুবাদক, এবং কিছু স্বয়ংক্রিয়-সাজেশন টুল। ইমেল লেখার সময় বা সার্চ ইঞ্জিনে গ্রামারলি দ্বারা প্রদত্ত পরামর্শগুলি সবই NLP প্রযুক্তির সাথে সক্ষম।

এনএলপি সমাধান ডেটাসেট

কিভাবে NLP প্রযুক্তি কাজ করে? 

NLP প্রযুক্তি একটি কম্পিউটার প্রোগ্রামকে মানুষের পাঠ্য এবং বক্তৃতা বুঝতে সাহায্য করে। যেহেতু কম্পিউটারগুলি শুধুমাত্র 0 এবং 1s সমন্বিত বাইনারি ভাষা বোঝে, তাই প্রথমে একটি কম্পিউটারকে শব্দ বোঝার জন্য আমাদের একটি সিস্টেমের প্রয়োজন ছিল৷

এর জন্য, শব্দ উপস্থাপনা ব্যবহার করা হয়, যেখানে শব্দগুলি কম্পিউটার ভাষায় এনকোড করা হয়। এই উদ্দেশ্যে বেশ কয়েকটি কৌশল ব্যবহার করা হয় এবং ওয়ান-হট এই কৌশলগুলির মধ্যে একটি।

এটি ছাড়াও, একটি কম্পিউটারকে মানুষের ভাষা বুঝতে সাহায্য করার জন্য NLP কৌশলগুলির একটি স্যুট ব্যবহার করা হয়। এর মধ্যে রয়েছে;

এনএলপি কৌশল

  • কান্ড: একটি প্রক্রিয়া যেখানে অনুরূপ শব্দগুলিকে তাদের মূল শব্দের সাথে সংক্ষিপ্ত করা হয়, যেমন Finalize, একের পর এক বর্ণমালা বাদ দিয়ে ফাইনাল থেকে।
  • লেমাটাইজেশন: এটি এমন একটি কৌশল যেখানে শব্দগুলিকে তাদের অর্থপূর্ণ ভিত্তি কাঠামো খুঁজে পেতে ক্ষয় করা হয়।
  • টোকেনাইজেশন: এই কৌশলের সাহায্যে, বাক্যগুলিকে ছোট ছোট ব্লকে বিভক্ত করা হয় যাতে সেগুলি থেকে শব্দ, চিহ্ন এবং সংখ্যা সনাক্ত করা যায়।
  • অনুভূতির বিশ্লেষণ: এখানেই একটি কম্পিউটার বাক্যটির পিছনের সুর এবং আবেগ সনাক্ত করার চেষ্টা করে।
  • শব্দ সংবেদন দ্ব্যর্থতা: এই কৌশলটি বিভিন্ন প্রসঙ্গে ব্যবহৃত হলে একই শব্দের ভিন্ন অর্থ আছে কিনা তা নির্ধারণ করতে ব্যবহৃত হয়।
  • পার্ট অফ স্পিচ (পিওএস) ট্যাগিং: POS ট্যাগিং টেক্সট প্রতিটি শব্দ টীকা ব্যবহার করা হয়. এতে ক্রিয়াপদ, ক্রিয়াবিশেষণ, বিশেষ্য, বিশেষণ এবং বক্তৃতার অন্যান্য অংশগুলি সনাক্ত করা অন্তর্ভুক্ত।

এই কৌশলগুলি ছাড়াও, একটি NLP প্রোগ্রাম মানব-উত্পাদিত পাঠ্য এবং বক্তৃতা বোঝার জন্য অ্যালগরিদম ব্যবহার করে। নিয়ম-ভিত্তিক সিস্টেমটি ডেটা বিশ্লেষণের জন্য ভাষাবিজ্ঞানের নিয়ম সেট করতে ব্যবহৃত হয়।

মেশিন লার্নিং এনএলপির একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ কারণ এটি কম্পিউটার প্রোগ্রামে প্রশিক্ষণের ডেটা বীজের জন্য ব্যবহৃত হয়। এই ডেটা ব্যবহার করে, NLP প্রোগ্রাম তার টেক্সট এবং ভয়েস রিকগনিশন প্যাটার্ন সামঞ্জস্য করতে পারে।

[এছাড়াও পড়ুন: 15টি সেরা এনএলপি ডেটাসেট আপনাকে এনএলপি মডেলগুলি প্রশিক্ষণ দিতে]

NLP নির্মাণের জন্য মেশিন অনুবাদ

এনএলপি মেশিন অনুবাদ

আপনি কি কল্পনা করতে পারেন যে বিশ্ব নেতারা কীভাবে তাদের ভাষায় কথা বলে এমন সভায় অংশগ্রহণ করতে সক্ষম হন? এই সভাগুলির একটি যুগপত ব্যাখ্যা ব্যবস্থা রয়েছে, যার অর্থ কম্পিউটার প্রোগ্রাম এবং মানব দোভাষীরা বক্তৃতা অনুবাদ করতে এবং তারপর প্রয়োজন অনুসারে এটিকে অন্য ভাষায় রূপান্তর করতে একসাথে কাজ করে।

যদিও এটি বর্তমান সময়ের NLP প্রযুক্তির চূড়ান্ত লক্ষ্য হতে পারে সমস্ত ভাষার প্রতিবন্ধকতা দূর করা, এই প্রযুক্তিটি এখনও ক্রমবর্ধমান এবং অগ্রসর হচ্ছে। NLP প্রযুক্তি মেশিন ট্রান্সলেশন ব্যবহার করে এটি সম্ভব করে, যা মূলত পাঠ্য এবং বক্তৃতা অনুবাদ করতে একটি কম্পিউটার প্রোগ্রাম ব্যবহার করে।

একটি পর্যায় থেকে অগ্রগতি যেখানে অশুদ্ধতাগুলি বিশিষ্ট ছিল, মেশিন অনুবাদে নিউরাল মেশিন ট্রান্সলেশন (NMT) এর সাথে উন্নতি দেখা গেছে। এনএমটি আরও উন্নতি করেছে যে কীভাবে এনএলপি কাজ করে, যার ফলে এর অনুবাদ ক্ষমতা উন্নত হয়েছে।

এখানে এনএলপিতে মেশিন অনুবাদের সুবিধা রয়েছে:

  • NLP প্রোগ্রামগুলি এখন কয়েক সেকেন্ডের মধ্যে বই, ওয়েবসাইট এবং পণ্যের বিবরণ পড়তে এবং অনুবাদ করতে পারে।
  • এটি অনুবাদের জন্য প্রয়োজনীয় খরচ এবং প্রচেষ্টাকে উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করেছে।
  • মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে নির্ভুলতার মাত্রাও বেড়েছে।
  • ব্যবসা এখন তাদের প্রয়োজনীয়তা অনুযায়ী অনুবাদ প্রক্রিয়া কাস্টমাইজ করতে পারেন.

এটি সম্ভব কারণ এনএমটি পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্ক (আরএনএন) এবং মনোযোগের প্রক্রিয়ার মতো গভীর শিক্ষার পদ্ধতিগুলি ব্যবহার করে। এগুলি একটি NLP প্রোগ্রামের ক্ষমতা বাড়ায়, এর ভাষাগত নিয়ম, নিদর্শন, এবং জটিল কাঠামো সহ দীর্ঘ বাক্য এবং বাক্যগুলির প্রক্রিয়াকরণের গতি বোঝার পরিধি বৃদ্ধি করে।

NMT একটি প্রোগ্রাম শব্দকে ভেক্টরে রূপান্তর করতে সাহায্য করে, শব্দার্থগতভাবে অনুরূপ শব্দগুলিকে একত্রিত করে। ভেক্টর বা শব্দের একটি ক্রম তৈরি করে, প্রোগ্রামটি একটি বাক্য তৈরি করে। এখান থেকে, এটি একটি ভেক্টর স্পেসে ইনপুট বাক্য ম্যাপ করার জন্য এনকোডার-ডিকোডার ফ্রেমওয়ার্ক ব্যবহার করে এবং ডিকোডার অনুবাদিত বাক্যটিকে ইন্টারফেসে পাঠায়।

উপসংহার

এনএলপি, এনএমটি, নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং ডিপ লার্নিং মেকানিজমের সমন্বয় টেক্সট এবং স্পিচ রিকগনিশন এবং অনুবাদে উল্লেখযোগ্য উন্নতি আনছে। এমনকি এই ক্ষেত্রের সমস্ত অগ্রগতি সত্ত্বেও, ভারসাম্য বজায় রাখার জন্য মানব দোভাষী এবং সম্পাদকদের প্রয়োজন। ব্যবসা এবং কোম্পানির জন্য যারা তাদের নিজস্ব ব্যাখ্যার ব্যবস্থা করতে চায়, এনএলপি এবং মেশিন অনুবাদ সহ কথোপকথনমূলক AI-ভিত্তিক বেসপোক সমাধানের জন্য Shaip-এর সাথে যোগাযোগ করুন।

সামাজিক ভাগ