ప్రజలు ఒకరినొకరు అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు తమను తాము వ్యక్తీకరించుకోవడానికి వీలు కల్పించే భాష అనేది ఒక ముఖ్యమైన మరియు అనివార్యమైన కమ్యూనికేషన్ సాధనం. ప్రపంచంలో 7.000 కంటే ఎక్కువ భాషలు ఉన్నాయి మరియు ప్రతి భాషకు దాని స్వంత తేడాలు ఉన్నాయి. మరోవైపు, సాంకేతిక పరిజ్ఞానం అభివృద్ధి చెందడం వల్ల ప్రజలు ఒకరితో ఒకరు మాత్రమే కాకుండా, యంత్రాలతో కూడా ఏకీభవించాల్సిన అవసరం ఉంది. మానవ జీవితంలో ముఖ్యమైన భాగమైన మానవ మరియు కంప్యూటర్ ప్రపంచం మధ్య సంబంధాన్ని బలోపేతం చేయడం చాలా ముఖ్యం. ఈ సమయంలో, మానవ మరియు కృత్రిమ మేధస్సును బాగా అర్థం చేసుకునేలా చేసే NLP (నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్ టెక్నాలజీ), మానవ కమ్యూనికేషన్ మరియు కంప్యూటర్ అవగాహన మధ్య అంతరాన్ని పూరిస్తుంది. కాబట్టి సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ అంటే ఏమిటి?
సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ (NLP) అంటే ఏమిటి?
"సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ అంటే ఏమిటి?" ప్రశ్నకు సమాధానం ఇవ్వడానికి, సహజ భాషలు మరియు యంత్ర భాషల మధ్య వ్యత్యాసాన్ని తెలుసుకోవడం అవసరం. టర్కిష్, ఇంగ్లీష్, రష్యన్ మరియు జర్మన్ వంటి ప్రజలు ఉపయోగించే భాషలు సహజ భాషలుగా నిర్వచించబడ్డాయి. కంప్యూటర్లు, మరోవైపు, యంత్ర భాషలు అని పిలువబడే ప్రోగ్రామింగ్ భాషలను ఉపయోగిస్తాయి. ప్రోగ్రామింగ్ భాషలు పదాలతో రూపొందించబడలేదు, కానీ "0" మరియు "1" సంఖ్యల వేల విభిన్న కలయికలు. సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ అనేది కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క ఉప శాఖగా నిర్వచించబడింది, ఇది మానవ భాషను కంప్యూటర్ అర్థం చేసుకోగలిగే ఆకృతిలోకి మార్చడం ద్వారా మానవ మరియు కంప్యూటర్ మధ్య సంబంధాన్ని అనుమతిస్తుంది. కృత్రిమ మేధస్సు కంప్యూటర్ మానవ భాషను అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు అర్థం చేసుకోవడానికి సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ పద్ధతిని ఉపయోగిస్తుంది.
కంప్యూటేషనల్ లింగ్విస్టిక్స్ మరియు కంప్యూటర్ సైన్స్‌ని కలిపి, NLP రెండు ప్రధాన పద్ధతులను ఉపయోగిస్తుంది: సింటాక్స్ మరియు సెమాంటిక్ అనాలిసిస్. వ్యాకరణానికి అనుగుణంగా వాక్యంలోని పదాల అమరికను వాక్యనిర్మాణం అంటారు. సెమాంటిక్ అనాలిసిస్ అంటే పదాల అర్థాలను సమూహపరచడం ద్వారా అధ్యయనం చేయడం. సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ సాంకేతికత ఈ రెండు పద్ధతులను ఉపయోగించి వాక్యాల నిర్మాణాలు మరియు అర్థాలను విశ్లేషిస్తుంది. అయితే, మాట్లాడే మరియు వ్రాసిన భాషలను విశ్లేషించడం సంక్లిష్టమైన మరియు కష్టమైన ప్రక్రియ.
సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్, నిబంధనలతో సంబంధం లేకుండా, రోజువారీ జీవితంలో ఉపయోగించే భాషను ప్రాసెస్ చేస్తుంది మరియు మాట్లాడే పదాలను నిర్మాణాత్మక డేటాగా మారుస్తుంది. ఈ డేటా సాధారణంగా వచనం, చిత్రాలు మరియు వీడియోల వంటి సమాచార మూలాలు. ఈ డేటాను ప్రాసెస్ చేయడానికి మరియు అర్థం చేసుకోవడానికి NLP ప్రత్యేక అల్గారిథమ్‌లను ఉపయోగిస్తుంది.
సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ ఉపయోగాలు ఏమిటి?
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్, డేటా సైన్స్, కంప్యూటర్ సైన్స్ మరియు లింగ్విస్టిక్స్ కలిసి ఉండే మల్టీడిసిప్లినరీ నిర్మాణాన్ని కలిగి ఉన్న సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్, విస్తృత శ్రేణి ఉపయోగాలు కలిగి ఉంది. బ్యాంకింగ్, బీమా, ఆరోగ్యం, ప్రకటనలు, పబ్లిక్ రిలేషన్స్, పబ్లిషింగ్ వంటి మానవ అంశం ముందంజలో ఉన్న అనేక రంగాలలో దీనిని ఉపయోగించవచ్చు. సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ అప్లికేషన్ ప్రాంతాలకు క్రింది ఉదాహరణలు ఇవ్వవచ్చు:
- యంత్ర అనువాదం: Google Translate, Yandex Translate వంటి అప్లికేషన్‌లతో, NLP పద్ధతులను ఉపయోగించి ఒక భాష నుండి మరొక భాషలోకి అనువాదాలు చేయవచ్చు.
- స్వర గుర్తింపు: Apple Siri, Google Assistant అప్లికేషన్‌లలో వలె NLPతో వాయిస్ సిగ్నల్‌లను అర్థవంతంగా మార్చవచ్చు.
- అక్షరక్రమ తనిఖీ: ఏదైనా భాషను ఉపయోగించి వ్రాసిన వచనాన్ని NLP సాంకేతికతతో వ్యాకరణాన్ని తనిఖీ చేయవచ్చు.
- వచన సారాంశం: NLPతో సుదీర్ఘమైన మరియు కష్టమైన టెక్స్ట్‌ల నుండి సారాంశ సమాచారాన్ని సంగ్రహించవచ్చు.
- ప్రశ్న సమాధానం: షాపింగ్ సైట్, బ్యాంక్ లేదా కంపెనీకి సంబంధించిన కస్టమర్ ప్రశ్నలకు NLPతో సమాధానం ఇవ్వవచ్చు.
NLP టెక్నాలజీ యొక్క ప్రయోజనాలు
NLP సాంకేతికత యొక్క ప్రయోజనాలు మరియు అవకాశాలు చాలా విస్తృతమైనవి. సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ సాంకేతికత యొక్క ప్రధాన ప్రయోజనాలను ఈ క్రింది విధంగా జాబితా చేయవచ్చు:
- మీరు NLPతో ఉద్యోగం కోసం మీ కంపెనీకి దరఖాస్తు చేసుకున్న వ్యక్తుల CVలను సవరించవచ్చు. ఉదాహరణకు, X విశ్వవిద్యాలయం నుండి పట్టభద్రులైన లేదా Z భాష తెలిసిన వారికి ఉద్యోగ దరఖాస్తు ప్రక్రియలో ప్రాధాన్యత ఇవ్వబడుతుంది.
- మీరు NLP సహాయంతో మీ మెయిల్‌లను మరింత క్రమబద్ధీకరించవచ్చు. మీరు అవాంఛిత ఇ-మెయిల్‌లను ఇన్‌బాక్స్ వెలుపల ఉంచవచ్చు మరియు మీకు ముఖ్యమైన ఇ-మెయిల్‌ల కోసం మీరు ప్రత్యేక ఫోల్డర్‌లను సిద్ధం చేయవచ్చు.
- ఇంటర్నెట్‌లోని చాలా డేటా మానవ భాషలో సృష్టించబడుతుంది. NLPతో డేటా విశ్లేషణ చేయవచ్చు. ముఖ్యంగా కస్టమర్‌లు వ్యాపారం గురించి ఉపయోగించే ఎమోజి లేదా పదాలతో భావోద్వేగ విశ్లేషణ సాధ్యమవుతుంది.
- కంపెనీల డాక్యుమెంటేషన్ ప్రక్రియలను మెరుగుపరచడం ద్వారా సామర్థ్యాన్ని పెంచవచ్చు. అదే సమయంలో, పత్రాల ఖచ్చితత్వం NLPకి ధన్యవాదాలు మెరుగుపరచబడుతుంది.
- కస్టమర్ మద్దతు కోసం కంపెనీలు NLPతో అభివృద్ధి చేయబడ్డాయి sohbet అతను తన బూట్లను ఉపయోగించవచ్చు.
వ్యాఖ్యానించిన మొదటి వ్యక్తి అవ్వండి