NLP

NLP কি? এটি কিভাবে কাজ করে, উপকারিতা, চ্যালেঞ্জ, উদাহরণ

এনএলপি কি?

এনএলপি কী?

প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (NLP) হল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (AI) একটি উপক্ষেত্র। এটি রোবটকে মানুষের ভাষা বিশ্লেষণ এবং বুঝতে সক্ষম করে, মানুষের হস্তক্ষেপ ছাড়াই পুনরাবৃত্তিমূলক কার্যক্রম পরিচালনা করতে সক্ষম করে। উদাহরণগুলির মধ্যে রয়েছে মেশিন অনুবাদ, সংক্ষিপ্তকরণ, টিকিট শ্রেণিবিন্যাস এবং বানান পরীক্ষা।

ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং (NLP) হল কম্পিউটারের মানুষের ভাষা বিশ্লেষণ ও বোঝার ক্ষমতা। এনএলপি হ'ল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একটি উপসেট যা মানুষের ভাষার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে এবং এটি কম্পিউটেশনাল ভাষাবিজ্ঞানের সাথে ঘনিষ্ঠভাবে সম্পর্কিত, যা ভাষা বোঝার জন্য পরিসংখ্যানগত এবং আনুষ্ঠানিক পদ্ধতির উপর বেশি ফোকাস করে।

NLP সাধারণত নথির সংক্ষিপ্তকরণ, পাঠ্য শ্রেণিবিন্যাস, বিষয় সনাক্তকরণ এবং ট্র্যাকিং, মেশিন অনুবাদ, বক্তৃতা স্বীকৃতি এবং আরও অনেক কিছুর জন্য ব্যবহৃত হয়।

কিভাবে এনএলপি কাজ করে?

কিভাবে NLP কাজ করে?

NLP সিস্টেমগুলি প্রচুর পরিমাণে অসংগঠিত ডেটা বিশ্লেষণ করতে এবং প্রাসঙ্গিক তথ্য বের করতে মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে। অ্যালগরিদমগুলিকে প্যাটার্ন চিনতে এবং সেই প্যাটার্নগুলির উপর ভিত্তি করে অনুমান করতে প্রশিক্ষিত করা হয়। এখানে কিভাবে এটা কাজ করে:

  • ব্যবহারকারীকে অবশ্যই ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং (NLP) সিস্টেমে একটি বাক্য ইনপুট করতে হবে।
  • এনএলপি সিস্টেম তারপর বাক্যটিকে শব্দের ছোট অংশে বিভক্ত করে, যাকে টোকেন বলা হয় এবং অডিওকে পাঠ্যে রূপান্তরিত করে।
  • তারপরে, মেশিনটি পাঠ্য ডেটা প্রক্রিয়া করে এবং প্রক্রিয়াকৃত ডেটার উপর ভিত্তি করে একটি অডিও ফাইল তৈরি করে।
  • প্রক্রিয়াকৃত পাঠ্য ডেটার উপর ভিত্তি করে মেশিনটি একটি অডিও ফাইলের সাথে প্রতিক্রিয়া জানায়।

এনএলপি বাজারের আকার এবং বৃদ্ধি

এনএলপি বাজারের আকার এবং বৃদ্ধি

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রযুক্তি বিশ্বের পরবর্তী বড় জিনিস হতে দাঁড়িয়েছে। মানুষের আচরণ বোঝার এবং সেই অনুযায়ী কাজ করার ক্ষমতার সাথে, AI ইতিমধ্যেই আমাদের দৈনন্দিন জীবনের একটি অবিচ্ছেদ্য অংশ হয়ে উঠেছে। AI এর ব্যবহার বিকশিত হয়েছে, সর্বশেষ তরঙ্গ হচ্ছে প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (NLP)।

বিশ্বব্যাপী NLP বাজারের আকার 15.7 সালে USD 2022 বিলিয়ন এবং 25-2022 সালের পূর্বাভাস সময়কালে 2027% এর বেশি CAGR-এ বৃদ্ধি পাবে বলে আশা করা হচ্ছে। 49.4 সালের মধ্যে 2027% এর CAGR-এ বাজার 25.7 বিলিয়ন মার্কিন ডলারে পৌঁছবে বলে অনুমান করা হচ্ছে।

এনএলপির সুবিধা

NLP এর সুবিধা

ডকুমেন্টেশন দক্ষতা এবং নির্ভুলতা বৃদ্ধি

একটি এনএলপি-উত্পন্ন নথি সঠিকভাবে যে কোনও মূল পাঠ্যের সংক্ষিপ্তসার করে যা মানুষ স্বয়ংক্রিয়ভাবে তৈরি করতে পারে না। এছাড়াও, এটি মানুষের দক্ষতা উন্নত করার জন্য প্রচুর পরিমাণে ডেটা বিশ্লেষণ করার মতো পুনরাবৃত্তিমূলক কাজগুলি সম্পাদন করতে পারে।

স্বয়ংক্রিয়ভাবে বড় এবং জটিল পাঠ্য বিষয়বস্তুর একটি সারাংশ তৈরি করার ক্ষমতা

প্রাকৃতিক প্রক্রিয়াকরণ ভাষাটি সাধারণ পাঠ্য খনির কাজের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে যেমন নথি থেকে তথ্য বের করা, অনুভূতি বিশ্লেষণ করা বা নামকৃত সত্তা চিহ্নিত করা। প্রাকৃতিক প্রক্রিয়াকরণ আরও জটিল কাজের জন্যও ব্যবহার করা যেতে পারে, যেমন মানুষের আচরণ এবং আবেগ বোঝা।

আলেক্সার মতো ব্যক্তিগত সহকারীকে কথ্য শব্দের ব্যাখ্যা করতে সক্ষম করে

এনএলপি ব্যক্তিগত সহকারী যেমন আলেক্সার জন্য উপযোগী, ভার্চুয়াল সহকারীকে কথ্য শব্দ কমান্ড বুঝতে সক্ষম করে। এটি কয়েক সেকেন্ডে লক্ষ লক্ষ নথি ধারণকারী ডেটাবেস থেকে প্রাসঙ্গিক তথ্য দ্রুত খুঁজে পেতে সহায়তা করে।

গ্রাহক সহায়তার জন্য চ্যাটবট ব্যবহার সক্ষম করে

এনএলপি চ্যাটবট এবং কম্পিউটার প্রোগ্রামগুলিতে ব্যবহার করা যেতে পারে যা টেক্সট বা ভয়েসের মাধ্যমে মানুষের সাথে যোগাযোগ করতে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করে। ব্যক্তি কী টাইপ করছে তা বোঝার জন্য এবং যথাযথভাবে প্রতিক্রিয়া জানাতে চ্যাটবট NLP ব্যবহার করে। তারা একাধিক চ্যানেল জুড়ে 24/7 গ্রাহক সহায়তা প্রদান করতে একটি সংস্থাকে সক্ষম করে।

অনুভূতি বিশ্লেষণ সম্পাদন করা সহজ

সেন্টিমেন্ট অ্যানালাইসিস হল এমন একটি প্রক্রিয়া যা তাদের মনোভাব বা মানসিক অবস্থা (যেমন, আনন্দ, রাগ) সম্পর্কিত নথির একটি সেট (যেমন পর্যালোচনা বা টুইট) বিশ্লেষণ করে। সেন্টিমেন্ট বিশ্লেষণ সোশ্যাল মিডিয়া পোস্ট বা অন্যান্য পাঠ্যকে বিভিন্ন শ্রেণীতে শ্রেণীবদ্ধ এবং শ্রেণীবদ্ধ করার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে: ইতিবাচক, নেতিবাচক বা নিরপেক্ষ।

উন্নত বিশ্লেষণমূলক অন্তর্দৃষ্টি যা আগে নাগালের বাইরে ছিল

সেন্সর এবং ইন্টারনেট-সংযুক্ত ডিভাইসগুলির সাম্প্রতিক বিস্তারের ফলে উৎপন্ন ডেটার ভলিউম এবং বৈচিত্র্যের বিস্ফোরণ ঘটেছে। ফলস্বরূপ, অনেক প্রতিষ্ঠান ভাল ব্যবসায়িক সিদ্ধান্তগুলি চালানোর জন্য তাদের ডেটা বোঝার জন্য NLP ব্যবহার করে।

এনএলপির সাথে চ্যালেঞ্জ

এনএলপির সাথে চ্যালেঞ্জ

ভুল বানান

প্রাকৃতিক ভাষাগুলি ভুল বানান, টাইপো এবং শৈলীতে অসঙ্গতিতে পূর্ণ। উদাহরণস্বরূপ, "প্রক্রিয়া" শব্দটিকে "প্রক্রিয়া" বা "প্রক্রিয়াকরণ" হিসাবে বানান করা যেতে পারে। আপনি যখন আপনার অভিধানে নেই এমন উচ্চারণ বা অন্যান্য অক্ষর যোগ করলে সমস্যাটি জটিল হয়।

ভাষার পার্থক্য

একজন ইংরেজি স্পিকার বলতে পারেন, "আমি আগামীকাল সকালে কাজ করতে যাচ্ছি," যখন একজন ইতালীয় স্পিকার বলবেন, "ডোমানি ম্যাটিনা ভাদো আল লাভোরো।" যদিও এই দুটি বাক্যের অর্থ একই জিনিস, NLP পরবর্তীটি বুঝতে পারবে না যদি না আপনি এটিকে প্রথমে ইংরেজিতে অনুবাদ করেন।

জন্মগত পক্ষপাত

প্রাকৃতিক প্রক্রিয়াকরণ ভাষা মানুষের যুক্তি এবং তথ্য সেটের উপর ভিত্তি করে। কিছু পরিস্থিতিতে, এনএলপি সিস্টেমগুলি তাদের প্রোগ্রামারদের বা তারা যে ডেটা সেটগুলি ব্যবহার করে তার পক্ষপাতগুলি বহন করতে পারে। এটি কখনও কখনও সহজাত পক্ষপাতের কারণে প্রসঙ্গটিকে ভিন্নভাবে ব্যাখ্যা করতে পারে, যা ভুল ফলাফলের দিকে পরিচালিত করে।

একাধিক অর্থ সহ শব্দ

NLP এই ধারণার উপর ভিত্তি করে যে ভাষা সুনির্দিষ্ট এবং দ্ব্যর্থহীন। বাস্তবে, ভাষা সুনির্দিষ্ট বা দ্ব্যর্থহীন নয়। অনেক শব্দের একাধিক অর্থ রয়েছে এবং বিভিন্ন উপায়ে ব্যবহার করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, যখন আমরা বলি "ছাল", তা হয় কুকুরের ছাল বা গাছের ছাল হতে পারে।

অনিশ্চয়তা এবং মিথ্যা ইতিবাচক

মিথ্যা ইতিবাচক ঘটে যখন NLP একটি শব্দ সনাক্ত করে যা বোধগম্য হওয়া উচিত কিন্তু সঠিকভাবে উত্তর দেওয়া যায় না। লক্ষ্য হল একটি NLP সিস্টেম তৈরি করা যা এর সীমাবদ্ধতা সনাক্ত করতে পারে এবং প্রশ্ন বা ইঙ্গিত ব্যবহার করে বিভ্রান্তি দূর করতে পারে।

প্রশিক্ষণ ডেটা

প্রাকৃতিক প্রক্রিয়াকরণ ভাষার সাথে সবচেয়ে বড় চ্যালেঞ্জগুলির মধ্যে একটি হল ভুল প্রশিক্ষণ ডেটা। আপনার কাছে যত বেশি প্রশিক্ষণের ডেটা থাকবে, আপনার ফলাফল তত ভালো হবে। আপনি যদি সিস্টেমটিকে ভুল বা পক্ষপাতমূলক ডেটা দেন, তবে এটি হয় ভুল জিনিস শিখবে বা অদক্ষভাবে শিখবে।

এনএলপি উদাহরণ

NLP উদাহরণ

ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ ট্রান্সলেশন অর্থাৎ গুগল ট্রান্সলেট

Google অনুবাদ হল একটি বিনামূল্যের ওয়েব-ভিত্তিক অনুবাদ পরিষেবা যা 100 টিরও বেশি ভাষা সমর্থন করে এবং এই ভাষাগুলিতে স্বয়ংক্রিয়ভাবে আপনার সামগ্রী অনুবাদ করতে পারে৷ পরিষেবাটির দুটি মোড রয়েছে: অনুবাদ এবং অনুবাদের পরামর্শ৷

ওয়ার্ড প্রসেসর যেমন, MS Word এবং Grammarly NLP ব্যবহার করে ব্যাকরণগত ত্রুটি চেক করতে

MS Word এবং Grammarly এর মত ওয়ার্ড প্রসেসর ব্যাকরণগত ত্রুটির জন্য পাঠ্য পরীক্ষা করতে NLP ব্যবহার করে। তারা কেবল নিজের শব্দের পরিবর্তে আপনার বাক্যের প্রেক্ষাপট দেখে এটি করে।

কল সেন্টারে ব্যবহৃত স্পিচ রিকগনিশন/আইভিআর সিস্টেম

গ্রাহকের অভিজ্ঞতা উন্নত করতে কীভাবে NLP ব্যবহার করা যেতে পারে তার একটি চমৎকার উদাহরণ হল স্পিচ রিকগনিশন। ব্যবসার জন্য আইভিআর সিস্টেম থাকা একটি খুব সাধারণ প্রয়োজন যাতে গ্রাহকরা তাদের পণ্য এবং পরিষেবাগুলির সাথে কোনও লাইভ ব্যক্তির সাথে কথা না বলেই যোগাযোগ করতে পারে৷ এটি তাদের আরও কল পরিচালনা করতে দেয় তবে খরচ কমাতেও সহায়তা করে।

ব্যক্তিগত ডিজিটাল সহকারী যেমন, Google Home, Siri, Cortana, এবং Alexa

প্রযুক্তির উন্নতির সাথে সাথে সাম্প্রতিক বছরগুলিতে এনএলপির ব্যবহার আরও প্রচলিত হয়ে উঠেছে। Google Home, Siri, Cortana, এবং Alexa-এর মতো ব্যক্তিগত ডিজিটাল সহকারী অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে এনএলপি ক্ষমতা সহ আপডেট করা হয়েছে। এই ডিভাইসগুলি মানুষের বক্তৃতা বুঝতে এবং যথাযথভাবে প্রতিক্রিয়া জানাতে NLP ব্যবহার করে।

ব্যবহারের ক্ষেত্রে

ব্যবহারের ক্ষেত্রে

বুদ্ধিমান নথি প্রক্রিয়াকরণ

এই ব্যবহারের ক্ষেত্রে অসংগঠিত ডেটা থেকে তথ্য আহরণ করা জড়িত, যেমন পাঠ্য এবং চিত্র। সেই নথিগুলির সবচেয়ে প্রাসঙ্গিক অংশগুলি সনাক্ত করতে এবং একটি সংগঠিত পদ্ধতিতে উপস্থাপন করতে NLP ব্যবহার করা যেতে পারে।

অনুভূতির বিশ্লেষণ

সেন্টিমেন্ট বিশ্লেষণ হল অন্য একটি উপায় যা কোম্পানিগুলি তাদের ক্রিয়াকলাপে NLP ব্যবহার করতে পারে। লোকেরা এটি সম্পর্কে ইতিবাচক বা নেতিবাচকভাবে চিন্তা করে কিনা তা নির্ধারণ করতে সফ্টওয়্যারটি একটি ব্যবসা বা পণ্য সম্পর্কে সোশ্যাল মিডিয়া পোস্টগুলি বিশ্লেষণ করবে।

জালিয়াতি সনাক্তকরণ

কীওয়ার্ডের উপর ভিত্তি করে প্যাটার্ন বা প্রতারণামূলক কার্যকলাপ সনাক্ত করতে ইমেল, ফোন কল ইত্যাদির মতো অসংগঠিত ডেটা এবং বীমা ডেটাবেস বিশ্লেষণ করে জালিয়াতি সনাক্তকরণের জন্য NLP ব্যবহার করা যেতে পারে।

ভাষা সনাক্তকরণ

পাঠ্য নথি বা টুইটের ভাষা সনাক্ত করার জন্য NLP ব্যবহার করা হয়। এটি বিষয়বস্তু সংযম এবং বিষয়বস্তু অনুবাদ কোম্পানির জন্য উপযোগী হতে পারে।

কথোপকথনমূলক এআই / চ্যাটবট

একটি কথোপকথনমূলক AI (প্রায়শই একটি চ্যাটবট বলা হয়) এমন একটি অ্যাপ্লিকেশন যা স্বাভাবিক ভাষা ইনপুট বোঝে, হয় কথ্য বা লিখিত, এবং একটি নির্দিষ্ট ক্রিয়া সম্পাদন করে। একটি কথোপকথন ইন্টারফেস গ্রাহক পরিষেবা, বিক্রয়, বা বিনোদন উদ্দেশ্যে ব্যবহার করা যেতে পারে।

পাঠ্য সংক্ষিপ্তকরণ

একটি এনএলপি সিস্টেমকে মূল পাঠ্যের চেয়ে পাঠ্যটিকে আরও পাঠযোগ্যভাবে সংক্ষিপ্ত করার জন্য প্রশিক্ষণ দেওয়া যেতে পারে। এটি নিবন্ধ এবং অন্যান্য দীর্ঘ পাঠ্যের জন্য উপযোগী যেখানে ব্যবহারকারীরা সম্পূর্ণ নিবন্ধ বা নথি পড়ার জন্য সময় ব্যয় করতে চান না।

পাঠ্য অনুবাদ

পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্ক বা কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কের মতো গভীর শিক্ষার পদ্ধতি ব্যবহার করে এক ভাষা থেকে অন্য ভাষাতে স্বয়ংক্রিয়ভাবে পাঠ্য অনুবাদ করার জন্য NLP ব্যবহার করা হয়।

প্রশ্ন-উত্তর

প্রশ্ন উত্তর (QA) হল প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের (NLP) একটি কাজ যা ইনপুট হিসাবে একটি প্রশ্ন গ্রহণ করে এবং তার উত্তর প্রদান করে। প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার সহজতম রূপ হল জ্ঞানের ভিত্তির মধ্যে একটি মিলে যাওয়া এন্ট্রি খুঁজে বের করা এবং এর বিষয়বস্তু ফেরত দেওয়া, যা "ডকুমেন্ট পুনরুদ্ধার" বা "তথ্য পুনরুদ্ধার" নামে পরিচিত।

নামকরণ সত্তা স্বীকৃতি

নামকৃত সত্তা স্বীকৃতি প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের (NLP) একটি মূল ক্ষমতা। এটি অসংগঠিত পাঠ্য থেকে পূর্বনির্ধারিত বিভাগে নামযুক্ত সত্তাগুলিকে বের করার একটি প্রক্রিয়া। নামধারী সত্তার উদাহরণের মধ্যে রয়েছে ব্যক্তি, সংস্থা এবং অবস্থান।

সামাজিক মিডিয়া মনিটরিং

সোশ্যাল মিডিয়া মনিটরিং টুলগুলি সোশ্যাল মিডিয়া পোস্টগুলি থেকে একটি ব্র্যান্ড, পণ্য বা পরিষেবার উল্লেখ বের করতে NLP কৌশল ব্যবহার করতে পারে। একবার সনাক্ত করা গেলে, এই উল্লেখগুলি অনুভূতি, ব্যস্ততা এবং অন্যান্য মেট্রিক্সের জন্য বিশ্লেষণ করা যেতে পারে। এই তথ্য তারপর মার্কেটিং কৌশল অবহিত করতে পারে বা তাদের কার্যকারিতা মূল্যায়ন করতে পারে।

ভবিষ্যদ্বাণীমূলক পাঠ্য

ভবিষ্যদ্বাণীমূলক পাঠ্য NLP ব্যবহার করে ভবিষ্যদ্বাণী করে যে ব্যবহারকারীরা তাদের বার্তায় কী টাইপ করেছেন তার উপর ভিত্তি করে পরবর্তীতে কী টাইপ করবেন। এটি ব্যবহারকারীদের তাদের বার্তাগুলি সম্পূর্ণ করার জন্য প্রয়োজনীয় কীস্ট্রোকের সংখ্যা হ্রাস করে এবং তারা যে গতিতে বার্তা পাঠাতে এবং টাইপ করতে পারে তা বাড়িয়ে তাদের ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা উন্নত করে৷

সামাজিক ভাগ