द्वारा फोटो रोमन ओडिन्सोव
एक ऐसी दुनिया की कल्पना करें जहां मशीनें यह समझने में सक्षम हों कि आप क्या कहते हैं और आप कैसा महसूस करते हैं; जहां आप कंप्यूटर से बात कर सकते हैं, और वह प्रतिक्रिया देगा; और जहां प्रौद्योगिकी पाठ को छांट सकती है और आपके लिए उसका सारांश प्रस्तुत कर सकती है। ज़रा ठहरिये। आपको कुछ भी कल्पना करने की ज़रूरत नहीं है - एनएलपी अपनाने के साथ यह आज एक वास्तविकता है।
एआई के उपक्षेत्र के रूप में, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) प्रौद्योगिकी में एक सफलता के रूप में उभरा है, जो कंप्यूटरों को मानव भाषा का उपयोग करके संचार करने में सक्षम बनाता है। इसका बाजार का आकार 18.9 में इसका मूल्य 2023 बिलियन डॉलर था और 68 तक इसके बढ़कर 2028 बिलियन डॉलर होने की उम्मीद है। चैटबॉट्स से लेकर मशीन अनुवाद से लेकर दस्तावेज़ विश्लेषण तक, आधुनिक दुनिया में एनएलपी के विविध अनुप्रयोगों के संबंध में, इसमें कुछ भी आश्चर्य की बात नहीं है।
इस पोस्ट में, हम व्यवसाय पर एनएलपी के परिवर्तनकारी प्रभाव, इसके उपयोग के मामलों और प्रति उद्योग वास्तविक दुनिया के उदाहरणों पर चर्चा करते हैं। हम प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के लाभों, इसकी चुनौतियों और इसके द्वारा हमारे लिए लाए जाने वाले भविष्य के अवसरों पर भी संक्षेप में चर्चा करते हैं।
एनएलपी भाषाई, सांख्यिकीय और मशीन लर्निंग (एमएल) तकनीकों का एक संयोजन है जो भारी मात्रा में डेटा के प्रसंस्करण की अनुमति देता है। यह कंप्यूटर को मानव भाषा की बारीकियों को समझने, संदर्भ को समझने और उस पर सार्थक तरीके से प्रतिक्रिया देने में सक्षम बनाता है। दूसरे शब्दों में, एनएलपी एल्गोरिदम का लक्ष्य मानव संचार को एआई के साथ जोड़ना है।
लेकिन यह हमेशा मामला नहीं था. नीचे दिया गया इन्फोग्राफिक समय के साथ एनएलपी के विकास को कवर करता है जब तक कि यह आज की क्षमता तक नहीं पहुंच गया। एनएलपी अपनाने के लिए प्रमुख प्रेरक कारक कम्प्यूटेशनल शक्ति में सुधार, एआई और मशीन लर्निंग में प्रगति और डेटा उपलब्धता थे। उत्तरार्द्ध बड़े पैमाने पर क्लाउड के कारण हुआ, जिसने डेटा भंडारण और प्रसंस्करण के लिए बेहतर स्केलेबिलिटी और कम लागत प्रदान की।
एनएलपी का विकास
एनएलपी का विकास भी नियम-आधारित प्रणालियों से एमएल एल्गोरिदम में संक्रमण के बारे में था, जो भाषा को "समझना" सीख सकता है। नियम-आधारित दृष्टिकोण में, एक विशेषज्ञ एनएलपी में प्रत्येक नियम को मैन्युअल रूप से एन्कोड करता है। इसीलिए ये प्रणालियाँ मशीन लर्निंग की तुलना में अधिक स्थिर और गैर-अनुकूलनीय हैं।
एनएलपी की प्रकृति की और खोज करते हुए, हमें मानव भाषा को समझने और उसके साथ बातचीत करने के इसके मूलभूत उद्देश्यों का उल्लेख करना चाहिए। तदनुसार, हम इनमें अंतर करते हैं:
- प्राकृतिक भाषा समझ (एनएलयू), जिसका संबंध अर्थ निकालने से है। यह लिखित और बोली जाने वाली भाषा की जटिलताओं और बारीकियों को समझने, अस्पष्टताओं और प्रासंगिक विविधताओं से निपटने में मदद करता है। उदाहरण के लिए, एनएलयू उच्चारण के बीच अंतर करने या कठबोली भाषा को समझने में काम आता है।
- नेचुरल लैंग्वेज जेनरेशन (एनएलजी), जो डेटा से मानव जैसी प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करने से संबंधित है। बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करने के लिए सांख्यिकीय तरीकों और भाषा मॉडल का उपयोग करते हुए, एनएलजी संवादी तरीके से उपयोगकर्ता के प्रश्नों का "जवाब" देने में मदद करता है। यह पाठ सारांशीकरण, मशीनी अनुवाद और सामग्री निर्माण को भी संभालता है।
प्राकृतिक भाषा समझ बनाम प्राकृतिक भाषा निर्माण
अब हम यह बता सकते हैं कि एनएलपी कैसे काम करता है। मूलतः, 2 चरण हैं:
- पाठ को ऐसी चीज़ में बदलना जिसे मशीन समझ सके
- वास्तव में संदर्भ और भाषा को समझने और अर्थ निकालने के लिए पाठ का विश्लेषण करना
साथ ही, मशीन को इन दो कार्यों को करने में सक्षम बनाने के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण प्रणाली के तहत बहुत कुछ चल रहा है। आइए यह समझने के लिए कि यह बेहतर तरीके से कैसे काम करता है, प्रमुख एनएलपी घटकों पर एक नज़र डालें:
- टोकनाइजेशन: किसी पाठ को शब्दों या वाक्यांशों (टोकन) जैसी छोटी इकाइयों में तोड़कर उन्हें छोटे, प्रबंधनीय टुकड़ों में संसाधित करना
- वाक्यविन्यास विश्लेषण: वाक्यों में वाक्यात्मक संबंधों को ठीक से समझने के लिए व्याकरणिक संरचनाओं का विश्लेषण करना
- पार्ट-ऑफ़-स्पीच टैगिंग: वाक्यात्मक विश्लेषण में जोड़ने के लिए वाक्य में शब्दों को व्याकरणिक टैग (जैसे, संज्ञा, क्रिया, आदि) निर्दिष्ट करना
- अर्थ संबंधी विश्लेषण: शब्दों, वाक्यांशों और वाक्यों के पीछे के अर्थ और संदर्भ को पकड़ना
- भावना विश्लेषण: पाठ में व्यक्त सकारात्मक, नकारात्मक या तटस्थ जैसी भावना या भावना का निर्धारण करना
- नामांकित इकाई पहचान (एनईआर): संस्थाओं, यानी नाम, संगठन, स्थान इत्यादि की पहचान और वर्गीकरण करना।
- सांख्यिकीय और एमएल मॉडल: डेटा की मात्रा को संसाधित और विश्लेषण करने के लिए। पर्यवेक्षित एमएल एल्गोरिदम पाठ वर्गीकरण और भावना विश्लेषण जैसे कार्यों के लिए सबसे अच्छा काम करते हैं जबकि क्लस्टरिंग और विषय मॉडलिंग के लिए गैर-पर्यवेक्षित एल्गोरिदम।
- भाषा मॉडल: किसी संदर्भ में शब्द अनुक्रमों की संभावना का अनुमान लगाना। इस तकनीक का व्यापक रूप से स्वतः पूर्णता और भाषा निर्माण कार्यों में उपयोग किया जाता है
- भाषा अनुवाद मॉडल: पाठ को एक भाषा से दूसरी भाषा में परिवर्तित करना। उन्नत मॉडल, जैसे तंत्रिका मशीन अनुवाद, अनुवाद की सटीकता में महत्वपूर्ण रूप से वृद्धि कर सकते हैं।
- भाषा निर्माण तकनीक: डेटा या दिए गए संदर्भ के आधार पर मानव जैसी प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करना। इस दृष्टिकोण का उपयोग चैटबॉट्स, टेक्स्ट सारांशीकरण आदि के लिए किया जाता है।
इन घटकों का संयोजन और एकीकरण डेटा वैज्ञानिकों को शक्तिशाली एनएलपी सिस्टम बनाने और बेहतर एआई संचार परिणामों में योगदान करने की अनुमति देता है।
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण सभी उद्योगों में गति पकड़ रहा है, और हर साल नए अनुप्रयोग सामने आते हैं। नीचे हम एनएलपी के साथ संचार को बदलने की आपकी व्यावसायिक क्षमता के बारे में अधिक जानने के लिए एनएलपी के सबसे आम उपयोग के मामलों की समीक्षा करते हैं।
एनएलपी के शीर्ष अनुप्रयोग
संवादी एआई और चैटबॉट
एनएलपी के बारे में सोचते समय आपके दिमाग में सबसे पहले स्मार्ट वर्चुअल असिस्टेंट और चैटबॉट आते हैं। आज के एनएलपी संवादात्मक एआई सिस्टम उपयोगकर्ताओं के साथ प्रामाणिक और प्रासंगिक रूप से उपयुक्त संवाद करने के लिए पर्याप्त परिष्कृत हैं।
सिरी या एलेक्सा जैसे आभासी सहायक हमारे रोजमर्रा के उपयोग में हैं, जो अनुस्मारक सेट करने, फोन कॉल करने और प्राप्त करने और कहां पार्क करना है यह ढूंढने जैसे छोटे कार्यों को संभालते हैं। एनएलपी-संचालित चैटबॉट समर्थन सेवाओं को बढ़ाकर और वैयक्तिकरण में सुधार करके व्यवसायों में योगदान करते हैं।
नीचे टिडियो द्वारा विकसित लिरो चैटबॉट को देखें। नियमित चैटबॉट्स के विपरीत, लाइरो को समर्थन एजेंटों से किसी प्रशिक्षण की आवश्यकता नहीं होती है - कंपनी इसे सक्रिय करती है और उपयोगकर्ताओं के प्रश्नों का तुरंत जवाब देना शुरू कर देती है।
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यंत्र अनुवाद
मशीनी अनुवाद एनएलपी का दूसरा सबसे प्रमुख उपयोग मामला है। छात्र, भाषा अनुवादक, पर्यटक और कई अन्य लोग आज Google अनुवाद के बिना अपने जीवन की कल्पना नहीं कर सकते हैं। और यद्यपि मशीनी अनुवाद एनएलपी से बहुत पहले अस्तित्व में था, इसने इसे एक नए स्तर पर ला दिया है:
- ट्रांसफार्मर के उपयोग से अधिक सटीकता और प्रवाह को जोड़ना
- वास्तविक समय में भाषा अनुवाद को बढ़ावा देना और सुविधा प्रदान करना
- संदर्भ-जागरूक अनुवाद को संभव बनाना, जिसने पारंपरिक शब्द-दर-शब्द अनुवाद विधियों को अतीत में छोड़ दिया
- सांस्कृतिक प्राथमिकताओं और स्थानीय बोलियों पर विचार करने के लिए सामग्री स्थानीयकरण में सहायता करना
इसे और अधिक उदाहरणात्मक बनाने के लिए, यहां दिया गया है deepl, Google Translate का एक कम ज्ञात प्रतियोगी। यह टूल उपयोगकर्ताओं को भाषा संबंधी बाधाओं को दूर करने में मदद करने के लिए 26 भाषाओं में अनुवाद का समर्थन करता है। इसमें ऐप इंटीग्रेशन और वेबसाइट ट्रांसलेशन विजेट भी है।
से छवि deepl
दस्तावेज़ प्रबंधन
एनएलपी में अद्वितीय भाषण-से-पाठ क्षमताएं भी हैं जो दस्तावेज़ीकरण की सटीकता और दक्षता में सुधार करने में मदद करती हैं। पाठ को टाइप करने के बजाय उसे निर्देशित करने जैसे सरल उपयोग के मामलों को छोड़कर, हम निम्नलिखित के बारे में भी बात कर सकते हैं:
- पाठ सारांश: एआई द्वारा वितरित स्वचालित सारांश तब उपयोगी होते हैं जब किसी को बड़ी मात्रा में जानकारी को शीघ्रता से पचाने की आवश्यकता होती है। एनएलपी केवल लंबे पाठों को संक्षेप में प्रस्तुत नहीं करता है - कीवर्ड निष्कर्षण और वाक्य रैंकिंग एनएलपी को मुख्य बिंदुओं को कैप्चर करके सुसंगत तरीके से एक पाठ को सारांशित करने की अनुमति देती है।
- सूचना निष्कर्षण: एनएलपी में अन्य तरीकों के अलावा, एनईआर स्वचालित सूचना पुनर्प्राप्ति और ज्ञान खोज के लिए विशेष रूप से कुशल है। इससे एक शोधकर्ता के लिए बड़ी मात्रा में जानकारी ढूंढने में लगने वाले समय और प्रयास की काफी बचत होती है।
- पाठ वर्गीकरण: जब बड़ी मात्रा में पाठ्य डेटा की बात आती है, तो एनएलपी इसे वर्गीकृत करने में मदद कर सकता है। डेटा को अधिक व्यवस्थित करने के साथ-साथ कंपनी को बेहतर सूचना पहुंच से भी लाभ मिलता है।
सामग्री पीढ़ी
घटनाओं और डेटा के सार को पकड़ने की अपनी क्षमता के कारण, एनएलपी दी गई जानकारी के आधार पर सामग्री उत्पन्न कर सकता है। संभवतः सभी ने पहले ही सुना होगा ChatGPT और यह कैसे सही संकेतों के साथ अद्वितीय, सार्थक सामग्री बनाता है। इस तरह के मॉडल सामग्री निर्माताओं को उत्पाद निर्देश, सोशल मीडिया पोस्ट, लेख, ईमेल और अन्य लिखने में मदद करके उनके जीवन को आसान बना सकते हैं।
GPT की तुलना में AI सामग्री निर्माता टूल के कम मुख्यधारा के उदाहरण पर विचार करें। ओवलीराइटर एआई जब एसएमएम की बात आती है तो विपणक के काम के घंटे बचा सकते हैं। पोस्ट के लिए कैप्शन बनाने से लेकर कंटेंट आइडिया तैयार करने से लेकर पोस्ट लिखने तक, यह टूल सोशल मीडिया पेशेवरों को लेखक के अवरोध को दूर करने और अधिक कुशलता से काम करने में मदद करता है।
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वाक् पहचान
एनएलपी का एक और बेहतरीन अनुप्रयोग वाक् पहचान है, जो मशीनों को बोली जाने वाली भाषा को लिखित पाठ में अनुवाद करने की अनुमति देता है। फिर, सिरी या गूगल असिस्टेंट जैसे वॉयस असिस्टेंट इस मामले में सबसे रोशन उदाहरण हैं।
वाक् पहचान के लिए ट्रांसक्रिप्शन सेवाओं या ध्वनि-नियंत्रित उपकरणों जैसे कई अन्य उपयोग के मामले अभी भी मौजूद हैं। उस सुविधा के बारे में याद रखें जो ड्राइवरों को हाथों से कारों को सुरक्षित रूप से नियंत्रित करने की अनुमति देती है। साथ ही, सभी स्मार्ट घरेलू उपकरण एनएलपी के आधार पर विकसित किए गए हैं।
भावनाओं का विश्लेषण
भावना विश्लेषण, एनएलपी तकनीकों में से एक के रूप में, उत्पाद या सेवा के बारे में जनता की राय जानने या रुझानों का पालन करने के लिए ग्राहक समीक्षाओं और सोशल मीडिया भावनाओं का विश्लेषण करने के लिए सबसे अच्छा काम करता है।
उदाहरण के लिए, एनएलपी ग्राहकों की संतुष्टि के लिए अधिक सूचित निर्णय लेने के लिए व्यवसायों को हालिया उत्पाद लॉन्च के बारे में ग्राहकों की प्रतिक्रिया का विश्लेषण करने में मदद कर सकता है। यह सोशल मीडिया मॉनिटरिंग के लिए ऐप्स को भी शक्ति प्रदान करता है Brandwatch. ये कंपनियों की ब्रांड के प्रति जनता की राय और भावनाओं को जानने, रुझानों को ट्रैक करने और ऑनलाइन प्रतिष्ठा का प्रबंधन करने के लिए सोशल नेटवर्क सामग्री की निगरानी करते हैं।
छवि द्वारा Brandwatch
खोज इंजन ऑप्टिमाइज़ेशन
Google जैसे खोज इंजन अपने खोज परिणामों की सटीकता में सुधार करने के लिए एनएलपी का उपयोग करते हैं। यह दृष्टिकोण क्वेरी के पीछे उपयोगकर्ता के इरादे को बेहतर ढंग से समझने और इसे सबसे प्रासंगिक खोज परिणामों के साथ मिलाने में मदद करता है।
स्पैम फ़िल्टरिंग
एक और क्षेत्र जिसमें एनएलपी ने क्रांति ला दी है, उसमें स्पैम फ़िल्टरिंग शामिल है। और यहां हम न केवल ईमेल के बारे में बल्कि अन्य एप्लिकेशन के बारे में भी बात कर रहे हैं। उदाहरण के लिए, यूट्यूब उपयोग करता है एनएलपी अपने वीडियो के टिप्पणी अनुभाग में स्पैम डेटा को फ़िल्टर करेगा। यह ट्यूबस्पैम नामक टूल का उपयोग करता है, जिसे स्पैम को फ़िल्टर करने के लिए नैवे बेयस क्लासिफायर का उपयोग करके प्रशिक्षित किया गया था।
एनएलपी आवेदनों की सूची बहुत लंबी है। हमने सबसे बड़े उपयोग के मामलों पर चर्चा की लेकिन स्वत: सुधार और स्वत: पूर्ण सुविधाओं, धोखाधड़ी का पता लगाने आदि जैसे छोटे मामलों को छोड़ दिया। अपने शोध को पूर्ण बनाने के लिए, आइए वास्तविक जीवन के उदाहरणों के बारे में बात करें कि एनएलपी उद्योगों को कैसे बदलता है।
यद्यपि एनएलपी को विभिन्न उद्योगों में सफलतापूर्वक लागू किया गया है, लेकिन इसकी सबसे बड़ी बाजार हिस्सेदारी तकनीक, स्वास्थ्य सेवा, खुदरा, वित्तीय सेवाओं, बीमा और विपणन में है। इनमें से प्रत्येक के बारे में विस्तार से देखें।
उद्योग द्वारा वैश्विक एनएलपी बाजार हिस्सेदारी
ग्राहक सेवा
एनएलपी-संचालित चैटबॉट और वर्चुअल असिस्टेंट ने ग्राहक सेवा को हमेशा के लिए बदल दिया है। अब, ग्राहकों को 24/7 सहायता मिल सकती है जबकि एजेंटों को काम का बोझ कम होने से लाभ होता है। एरिका - बैंक ऑफ अमेरिका द्वारा बनाया गया चैटबॉट - ग्राहकों को वित्तीय सहायता और मार्गदर्शन प्रदान करता है और ऑनलाइन बैंकिंग नेविगेट करने में मदद करता है। एनएलपी एरिका को उपयोगकर्ताओं की प्राथमिकताओं और जरूरतों को जानने और वैयक्तिकृत सिफारिशें प्रदान करने में सक्षम बनाता है।
आइए ग्राहक सेवा में एनएलपी के उपयोग के विशिष्ट उदाहरण देखें:
- उपयोगकर्ता के अनुरोध को समझने और उसे सही मानव एजेंट तक निर्देशित करने के लिए एनएलपी-आधारित वॉयस असिस्टेंट
- प्रश्नों का उत्तर देना, जानकारी की जाँच करना, अपॉइंटमेंट शेड्यूल करना आदि जैसे सरल कार्यों के लिए स्वचालित चैटबॉट।
- उपकरणों और सेवाओं के साथ हाथों से मुक्त बातचीत के लिए आभासी सहायकों का उपयोग
- ग्राहक प्रतिक्रिया विश्लेषण और भावना विश्लेषण - उदाहरण के लिए, एक निराश ग्राहक के साथ व्यवहार करते समय एक चैटबॉट माफी के साथ शुरू कर सकता है
ई-कॉमर्स और रिटेल
आज अमेज़ॅन, ईबे या वॉलमार्ट जैसी अधिकांश प्रतिष्ठित ई-कॉमर्स वेबसाइटें एनएलपी-संचालित सिमेंटिक खोज का उपयोग करती हैं, जो उत्पाद दृश्यता और खोज अनुभव को बेहतर बनाती है। मेल खाने वाले कीवर्ड के विपरीत, सिमेंटिक खोज अधिक सहज है और इसका उद्देश्य क्वेरी के पीछे उपयोगकर्ता के इरादे को समझना है।
सिमेंटिक खोज के अलावा, एनएलपी के खुदरा क्षेत्र में अन्य अनुप्रयोग भी हैं:
- ब्रांड निष्ठा के बारे में अधिक समझने और अंततः ब्रांड को मजबूत करने के लिए ग्राहक भावना का विश्लेषण
- आवाज सहायकों के साथ संवादात्मक वाणिज्य
- वैयक्तिकृत उत्पाद अनुशंसाएँ
शिक्षा
शिक्षा के क्षेत्र में, एनएलपी के सबसे रचनात्मक उपयोग के मामले हैं। एक बेहतरीन उदाहरण में कौरसेरा की पाठ्यक्रम अनुशंसा प्रणाली शामिल है, जो उपयोगकर्ताओं को उनकी रुचि के आधार पर सर्वोत्तम पाठ्यक्रम खोजने में मदद करती है। सर्व-पसंदीदा व्याकरण के बारे में भी सोचें, एक एनएलपी-आधारित समाधान जो आपके लेखन को स्पष्ट और त्रुटि मुक्त बनाता है।
शिक्षा में एनएलपी के अन्य उदाहरणों में शामिल हैं, लेकिन इन्हीं तक सीमित नहीं हैं:
- बुद्धिमान शिक्षण प्रणाली
- पाठ्यपुस्तकों या अन्य प्रशिक्षण सामग्रियों के आधार पर परीक्षा प्रश्न निर्माण
- स्वचालित ग्रेडिंग और फीडबैक विश्लेषण
- साहित्यिक चोरी का पता लगाने वाला सॉफ्टवेयर
- छात्रों के लिए अनुकूली शिक्षण और व्यक्तिगत निर्देश और प्रतिक्रिया
वित्त और बैंकिंग
क्या आपको कभी बैंक से कॉल आया है और आपके खाते पर संदिग्ध गतिविधि के बारे में पूछा गया है? ये कॉल आमतौर पर एनएलपी द्वारा ट्रिगर की जाती हैं। धोखाधड़ी का पता लगाना वित्त में एनएलपी के सबसे बड़े अनुप्रयोगों में से एक है। एक समय में, मास्टरकार्ड डिसीजन इंटेलिजेंस, जिसे विशेष रूप से धोखाधड़ी गतिविधि को इंगित करने के लिए विकसित किया गया था, ने कंपनी की मदद की धोखाधड़ी में 50% की कमी. समाधान क्षमता की स्वयं जाँच करें:
ऑल्ट टैग: मास्टरकार्ड डिसीजन इंटेलिजेंस
वित्तीय क्षेत्र में एनएलपी को कैसे नियोजित किया जाता है इसके दो अन्य तरीकों में शामिल हैं:
- स्टॉक की कीमतों और बाजार में उतार-चढ़ाव की भविष्यवाणी करने के लिए वित्तीय रिपोर्ट, सोशल मीडिया पोस्ट और समाचार लेखों जैसे विभिन्न टेक्स्ट डेटा पर भावना विश्लेषण और इस प्रकार, व्यापारियों और निवेशकों को अधिक सूचित निर्णय लेने में मदद मिलती है।
- वित्तीय रिपोर्टों और दस्तावेजों से डेटा निष्कर्षण के साथ-साथ त्वरित अपडेट के लिए वित्तीय समाचारों का सारांश
हेल्थकेयर
एनएलपी तकनीक चिकित्सा प्रदाताओं के लिए नैदानिक नोट्स और रोगी जानकारी को सारांशित और वर्गीकृत करने में सहायक है। इस तरह, वे डेटा तक तेज़ी से पहुंच सकते हैं और दस्तावेज़ीकरण को व्यवस्थित रख सकते हैं। इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड अधिकतर प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के कारण संभव हो सका।
इसके अलावा, एनएलपी प्रतिलेखन में सहायता कर सकता है जिससे चिकित्सकों को नोट्स निर्देशित करने और मैन्युअल डेटा प्रविष्टि को कम करने की अनुमति मिलती है। क्लिनिकल एनएलपी सिस्टम निदान, उपचार योजना संरचना और व्यक्तिगत चिकित्सा सिफारिशों में मदद कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, मेरेटिव एलपी अपने रोगियों के लिए कैंसर उपचार योजनाओं के विकास के लिए एनएलपी एल्गोरिदम का उपयोग करता है।
बीमा
वित्त की तरह, बीमा में एनएलपी का उपयोग धोखाधड़ी वाले दावों की पहचान करने के लिए किया जाता है। ग्राहक प्रोफाइल, संचार और सामाजिक नेटवर्क जैसे विभिन्न प्रकार के डेटा का विश्लेषण करके, एनएलपी धोखाधड़ी के संकेतकों का पता लगाता है और इन दावों को आगे के निरीक्षण के लिए भेजता है। तुर्की बीमा कंपनी एमएल-आधारित धोखाधड़ी पहचान प्रणाली पर स्विच करने के बाद आरओआई में 210% का सुधार हुआ।
एमएल धोखाधड़ी पहचान प्रणाली कैसे काम करती है
टेक्स्ट माइनिंग और मार्केट इंटेलिजेंस की मदद से उद्योग के रुझानों की निगरानी करके बीमा व्यवसाय भी एनएलपी से लाभ उठा सकते हैं। इस तरह, कंपनियों को यह जानकारी मिलती है कि प्रतिस्पर्धी कैसा प्रदर्शन कर रहे हैं और वे अधिक डेटा-संचालित निर्णय लेती हैं।
कानून
कानूनी क्षेत्र में, जब दस्तावेजों के साथ काम करने की बात आती है तो एनएलपी सबसे अधिक सहायक होता है। कानूनी पेशेवर इस तकनीक का उपयोग अनुबंध समीक्षा और विश्लेषण, पाठ सारांश, मामले के परिणाम विश्लेषण आदि में कर सकते हैं। एनएलपी एल्गोरिदम वकीलों और वकीलों को विशिष्ट तिथियों, शर्तों या खंडों को खोजने के लिए कई कानूनी ग्रंथों को स्कैन करने में मदद करते हैं।
ल्यूमिनेंस उचित परिश्रम और अनुबंध समीक्षा की दक्षता बढ़ाने के लिए एनएलपी का उपयोग करता है। अधिक सामान्यवादी जीपीटी के विपरीत, मॉडल को 150+ मिलियन कानूनी दस्तावेजों पर प्रशिक्षित किया गया था और उद्योग विशेषज्ञों द्वारा सत्यापित किया गया था। कंपनी यूजर्स से वादा करती है 90% तक समय की बचत स्वचालित अनुबंध प्रसंस्करण के माध्यम से।
इसके अलावा, कानूनी पेशेवर नियामक अनुपालन निगरानी, निगरानी प्रतिलेख विश्लेषण और कानूनी अनुसंधान में एनएलपी लागू करते हैं।
विनिर्माण और आपूर्ति श्रृंखला
हर जगह की तरह, विनिर्माण और आपूर्ति श्रृंखला में एनएलपी डेटा को व्यवस्थित रखने और संचार को सुव्यवस्थित करने के लिए सबसे अच्छा काम करता है। उदाहरण के लिए, यह शिपमेंट दस्तावेजों की मात्रा का विश्लेषण और जांच करने और लॉजिस्टिक चुनौतियों को हल करने में मदद कर सकता है।
ग्राहक या विक्रेता के प्रश्नों का तेजी से उत्तर देने के लिए चैटबॉट उपयोगी हो सकते हैं। टेस्ला ने बहुत समय पहले असाधारण ग्राहक अनुभव प्रदान करने के लिए चैटबॉट्स को शामिल किया था। ये टेस्ट ड्राइव शेड्यूल करते हैं और टेस्ला कारों के बारे में सरल सवालों के जवाब देते हैं।
चैटबॉट्स को निर्माता की ईआरपी या अन्य विरासत प्रणालियों के साथ एकीकृत करके, चैटबॉट्स जानकारी को एक स्थान पर रखने और विभागों के बीच सहयोग को बेहतर बनाने में भी मदद कर सकते हैं।
विपणन (मार्केटिंग)
जैसा कि उल्लेख किया गया है, ब्रांडों के बारे में ग्राहकों की राय को समझने के लिए विपणन में भावना विश्लेषण का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है। यह ग्राहकों को वैयक्तिकृत उत्पादों या सेवाओं का सुझाव देने और निर्णय लेने में सक्षम बनाने में मदद करता है। उदाहरण के लिए, मैकडॉनल्ड्स सोशल मीडिया पर ग्राहकों की शिकायतों की निगरानी करने और कर्मचारियों को इन शिकायतों का सही ढंग से जवाब देने के लिए प्रशिक्षित करने के लिए एनएलपी का उपयोग करता है।
एनईआर की मदद से, एनएलपी को ट्रेंडिंग विषयों और ग्राहक अंतर्दृष्टि की पहचान करने के लिए भी लाभ उठाया जाता है ताकि उन्हें बिक्री सामग्री या उत्पाद डिजाइन सुधार में उपयोग किया जा सके।
भर्ती
भर्ती में, एनएलपी का उपयोग सटीकता और गति में सुधार के लिए नौकरी के उम्मीदवारों की स्क्रीनिंग के लिए किया जाता है। उदाहरण के लिए, Intelliarts द्वारा विकसित एक B2B जॉब सोर्सिंग प्लेटफ़ॉर्म नौकरी खोज साइटों और लिंक्डइन जैसी सोशल मीडिया साइटों पर स्थिति विवरण के साथ उम्मीदवार प्रोफाइल का मिलान कर सकता है। इसके अलावा, समाधान विविधता, समानता और समावेशन (डीईआई) सिद्धांतों पर कायम है। बाहर जाने पर, ग्राहक को सुव्यवस्थित उम्मीदवार सोर्सिंग मिलती है लेकिन इरादे के अनुसार डीईआई आवश्यकताओं के साथ।
B2B जॉब सोर्सिंग प्लेटफार्म
उद्योगों में एनएलपी की बढ़ती लोकप्रियता और इसकी प्रगति के बावजूद, मौजूदा प्रणालियों में एकीकरण के रास्ते में कुछ चुनौतियाँ अभी भी मौजूद हैं। यहां चुनौतियां और उनके संभावित समाधान दोनों हैं:
एनएलपी के लिए चुनौतियाँ बनाम समाधान
उपरोक्त चुनौतियों से निपटने के लिए नए समाधान सामने आने के साथ, एनएलपी का विकास जारी है। इसी समय, एनएलपी अनुसंधान में नए अनुप्रयोग और रुझान सामने आते हैं। आइए एनएलपी के नवीनतम विकासों को देखें और ये कैसे मानव-एआई इंटरैक्शन को और भी अधिक क्रांतिकारी बना सकते हैं:
- पूर्व-प्रशिक्षण और स्थानांतरण शिक्षण: GPT-3 या T5 जैसे पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल आज एनएलपी में सबसे महत्वपूर्ण प्रगति में से एक हैं। और यह प्रवृत्ति अपने कुशल परिणामों के साथ-साथ एक कार्य से सीखे गए ज्ञान को अन्य कार्यों और डोमेन में अनुकूलित करने के लिए सीखने को स्थानांतरित करने के अवसर के कारण निश्चित रूप से बनी रहती है।
- मल्टीमॉडल एनएलपी: एनएलपी अंततः पाठ से आगे निकल जाता है, और शोधकर्ता भाषण, वीडियो और छवियों में इसकी क्षमताओं का प्रयास करते हैं। मल्टीमॉडैलिटी विभिन्न क्षेत्रों में अपने अनुप्रयोगों को ढूंढती है, वीडियो कैप्शनिंग से लेकर स्वायत्त वाहनों से लेकर अधिक सटीक भावना विश्लेषण तक।
- संवादी एआई: एनएलपी की मल्टीमॉडलिटी खुद को संवादी एआई की प्रगति में भी प्रदर्शित करती है, जिसका उद्देश्य मानव-एआई संपर्क को अधिक प्राकृतिक और सहज बनाना है। स्मार्ट घरों के लिए वॉयस असिस्टेंट शायद अब शोधकर्ताओं के लिए सबसे अधिक रुचिकर हैं।
- बहुभाषी एनएलपी: वैश्विक संचार को बढ़ाने, सूचना पहुंच और सांस्कृतिक विविधता को बढ़ाने के अवसरों के कारण बहुभाषी और अंतर-भाषी एनएलपी शोधकर्ताओं के लिए रुचिकर है।
- समझाने योग्य और भरोसेमंद एआई: समझाने योग्य और भरोसेमंद एआई की मांग एनएलपी में उपयोगकर्ता के विश्वास, जवाबदेही और जिम्मेदारी को सशक्त बनाने से संबंधित है। यह स्वास्थ्य देखभाल, शिक्षा और कानून जैसे संवेदनशील क्षेत्रों के लिए विशेष रूप से प्रासंगिक है।
- नैतिक और जिम्मेदार एआई: शोधकर्ताओं का लक्ष्य अधिक जिम्मेदार एआई अनुप्रयोगों को बनाने के लिए एनएलपी में पूर्वाग्रहों, निष्पक्षता और नैतिक चिंताओं को संबोधित करना भी है। यहां एआई-हेरफेर किए गए वीडियो और ऑडियो जानकारी को पहचानने और चिह्नित करने के लिए डीपफेक का पता लगाना एक बेहतरीन उदाहरण है।
एनएलपी में चल रहे अनुसंधान के क्षेत्र
एनएलपी की अवधारणा ने मानव-मशीन इंटरैक्शन में क्रांति ला दी है, सूचना तक पहुंचने और संचार करने के तरीके को नया आकार दिया है। गहन शिक्षण के साथ एआई के एकीकरण के माध्यम से, कंप्यूटर ने पाठ पढ़ने, भाषण की व्याख्या करने, बातचीत का विश्लेषण करने, भावनाओं को निर्धारित करने और बहुत कुछ करने की क्षमता हासिल की, जिससे डेटा से मूल्यवान अंतर्दृष्टि निकालने में एनएलपी की शक्ति साबित हुई।
हम आजकल एनएलपी की अनंत संभावनाएं देखते हैं, जिसमें चैटबॉट और वर्चुअल असिस्टेंट से लेकर भावना विश्लेषण से लेकर भाषा अनुवाद तक शामिल हैं। इन्होंने पहले ही कई उद्योगों को बदल दिया है और उपयोगकर्ता अनुभव को उन्नत किया है। लेकिन एनएलपी में चल रहे अनुसंधान और विकास अधिक प्रगति और रुझानों द्वारा चिह्नित एक उज्जवल भविष्य का वादा करते हैं। इसमें संचार को पहले से कहीं अधिक सहज और समावेशी बनाने की क्षमता है।
ओलेना ज़ेरेबेट्स्का में एक कंटेंट राइटर हैं Intelliarts, डेटा विज्ञान और एमएल में नवीनतम समाचारों और नवाचारों के बारे में लिखना। उनके पास 7 साल का लेखन अनुभव है और तकनीकी विषयों पर शोध करते समय वे गहराई तक जाना पसंद करती हैं।
- एसईओ संचालित सामग्री और पीआर वितरण। आज ही प्रवर्धित हो जाओ।
- प्लेटोडेटा.नेटवर्क वर्टिकल जेनरेटिव एआई। स्वयं को शक्तिवान बनाएं। यहां पहुंचें।
- प्लेटोआईस्ट्रीम। Web3 इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
- प्लेटोईएसजी. कार्बन, क्लीनटेक, ऊर्जा, पर्यावरण, सौर, कचरा प्रबंधन। यहां पहुंचें।
- प्लेटोहेल्थ। बायोटेक और क्लिनिकल परीक्षण इंटेलिजेंस। यहां पहुंचें।
- स्रोत: https://www.kdnuggets.com/natural-language-processing-bridging-human-communication-with-ai?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=natural-language-processing-bridging-human-communication-with-ai
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