നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് (NLP)

മനുഷ്യ ഭാഷയെ വിശകലനം ചെയ്യാനും മനസ്സിലാക്കാനും സൃഷ്ടിക്കാനും ഉപയോഗിക്കുന്ന ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെ (AI) ഒരു ശാഖയാണ് നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് (NLP). ടെക്‌സ്‌റ്റ്, സ്‌പീച്ച് എന്നിങ്ങനെയുള്ള മനുഷ്യർ സൃഷ്‌ടിച്ച വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യാനും അവ മനസിലാക്കാനും പ്രതികരിക്കാനും കഴിയുന്ന ഓട്ടോമേറ്റഡ് സിസ്റ്റങ്ങൾ സൃഷ്‌ടിക്കാനും NLP അൽഗോരിതങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. യന്ത്രങ്ങൾക്ക് സ്വാഭാവിക ഭാഷ വായിക്കാനും മനസ്സിലാക്കാനും NLP സാധ്യമാക്കുന്നു, ഇത് ഉപയോക്താക്കളെ സ്വാഭാവിക ഭാഷയിൽ സിസ്റ്റങ്ങളുമായി സംവദിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു.

സെർച്ച് എഞ്ചിൻ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ, സെന്റിമെന്റ് അനാലിസിസ്, മെഷീൻ ട്രാൻസ്ലേഷൻ, ചോദ്യ ഉത്തരങ്ങൾ, വെർച്വൽ ഏജന്റുകൾ, ഓട്ടോമാറ്റിക് സംഗ്രഹീകരണം, ടെക്സ്റ്റ് മൈനിംഗ്, നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് അണ്ടർസ്റ്റിംഗ് എന്നിവയുൾപ്പെടെ വിവിധ മേഖലകളിൽ NLP സാങ്കേതികവിദ്യ ഉപയോഗിക്കുന്നു. NLP എന്നത് നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് അണ്ടർസ്റ്റിംഗ് (NLU), നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് ജനറേഷൻ (NLG), സ്വാഭാവിക ഭാഷാ സംഭാഷണം (NLC), നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് റെക്കഗ്നിഷൻ (NLR) എന്നിവയുൾപ്പെടെ നിരവധി ഉപ-ഡൊമെയ്‌നുകൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു.

NLU-ൽ, മനുഷ്യൻ എഴുതിയതോ സംസാരിക്കുന്നതോ ആയ ഭാഷയുടെ ഘടനയും അർത്ഥവും തിരിച്ചറിയാൻ യന്ത്രങ്ങളെ പഠിപ്പിക്കുന്നു. എന്റിറ്റികൾ, ബന്ധങ്ങൾ, ഉദ്ദേശം, അഭിപ്രായം, വികാരം എന്നിവ തിരിച്ചറിയാൻ ഈ സാങ്കേതികവിദ്യ ഉപയോഗിക്കുന്നു. പ്ലെയിൻ ടെക്‌സ്‌റ്റിൽ നിന്ന് യോജിച്ചതും അർത്ഥവത്തായതുമായ വാക്യങ്ങൾ എങ്ങനെ സൃഷ്ടിക്കാമെന്ന് കമ്പ്യൂട്ടറുകളെ പഠിപ്പിക്കുന്നത് എൻഎൽജിയിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. സ്വാഭാവിക ഭാഷാ ഡയലോഗ് വഴി ഉപയോക്താക്കളുമായി സംവദിക്കാൻ എൻഎൽസി സിസ്റ്റങ്ങളെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു കൂടാതെ വെർച്വൽ അസിസ്റ്റന്റുകളെയും ചാറ്റ്ബോട്ടുകളും സൃഷ്ടിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു. NLR, ഓഡിയോയിൽ നിന്ന് സ്വാഭാവിക ഭാഷ തിരിച്ചറിയാൻ മെഷീനുകളെ അനുവദിക്കുന്നു, ഇത് സംഭാഷണത്തിലും ശബ്ദ തിരിച്ചറിയലിലും ഉപയോഗിക്കുന്നു.

കംപ്യൂട്ടറുകൾ, പ്രോഗ്രാമിംഗ്, സൈബർ സുരക്ഷ എന്നീ മേഖലകളിലെ ഒരു പ്രധാന ഉപകരണമാണ് NLP, ഉപയോക്തൃ ഇൻപുട്ടുകളെ സ്വാഭാവിക ഭാഷയിൽ വ്യാഖ്യാനിക്കാനും പ്രതികരിക്കാനും അതുപോലെ ഘടനാരഹിതമായ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് അർത്ഥം പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും വേർതിരിച്ചെടുക്കാനുമുള്ള കഴിവ് നൽകുന്നു. സെർച്ച് എഞ്ചിൻ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ മുതൽ വെർച്വൽ ഏജന്റുകൾ വരെയുള്ള നിരവധി മേഖലകളിൽ NLP അൽഗോരിതങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു, മെഷീനുകളിൽ കൂടുതൽ അവബോധജന്യമായ ഉപയോക്തൃ അനുഭവം പ്രാപ്തമാക്കുകയും ഉപയോക്താക്കൾക്ക് ഓട്ടോമേറ്റഡ് സിസ്റ്റങ്ങളുമായി ഇടപഴകുന്നത് എളുപ്പമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.