ടെക്സ്റ്റ് അല്ലെങ്കിൽ വോയ്സ് ഡാറ്റ മനസിലാക്കുകയും പ്രതികരിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന യന്ത്രങ്ങൾ നിർമ്മിക്കാൻ നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് ശ്രമിക്കുന്നു – കൂടാതെ മനുഷ്യർ ചെയ്യുന്ന അതേ രീതിയിൽ വാചകമോ സംസാരമോ ഉപയോഗിച്ച് പ്രതികരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

എന്താണ് Natural Language Processing ?

നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് (എൻഎൽപി) എന്നത് കമ്പ്യൂട്ടർ ശാസ്ത്രത്തിന്റെ ശാഖയെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു – കൂടുതൽ പ്രത്യേകിച്ചും, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് അല്ലെങ്കിൽ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ശാഖ – മനുഷ്യർക്ക് കഴിയുന്ന അതേ രീതിയിൽ ടെക്സ്റ്റും സംസാരിക്കുന്ന വാക്കുകളും മനസിലാക്കാനുള്ള കഴിവ് കമ്പ്യൂട്ടറുകൾക്ക് നൽകുന്നു.

സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ, മെഷീൻ ലേണിംഗ്, ഡീപ് ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ എന്നിവയുമായി കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ഭാഷാശാസ്ത്രം – മനുഷ്യ ഭാഷയുടെ നിയമാധിഷ്ഠിത മോഡലിംഗ് – എൻഎൽപി സംയോജിപ്പിക്കുന്നു. ഒരുമിച്ച്, ഈ സാങ്കേതികവിദ്യകൾ ടെക്സ്റ്റ് അല്ലെങ്കിൽ വോയ്സ് ഡാറ്റയുടെ രൂപത്തിൽ മനുഷ്യ ഭാഷ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും അതിന്റെ പൂർണ്ണ അർത്ഥം ‘മനസ്സിലാക്കാനും’ കമ്പ്യൂട്ടറുകളെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.

ഒരു ഭാഷയിൽ നിന്ന് മറ്റൊന്നിലേക്ക് ടെക്സ്റ്റ് വിവർത്തനം ചെയ്യുകയും സംസാരിക്കുന്ന കമാൻഡുകളോട് പ്രതികരിക്കുകയും തത്സമയം പോലും ടെക്സ്റ്റിന്റെ വലിയ വോള്യങ്ങൾ വേഗത്തിൽ സംഗ്രഹിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന കമ്പ്യൂട്ടർ പ്രോഗ്രാമുകളെ എൻഎൽപി നയിക്കുന്നു. വോയ്സ് ഓപ്പറേറ്റഡ് ജിപിഎസ് സിസ്റ്റങ്ങൾ, ഡിജിറ്റൽ അസിസ്റ്റന്റുകൾ, സ്പീച്ച്-ടു-ടെക്സ്റ്റ് ഡിക്റ്റേഷൻ സോഫ്റ്റ്വെയർ, ഉപഭോക്തൃ സേവന ചാറ്റ്ബോട്ടുകൾ, മറ്റ് ഉപഭോക്തൃ സൗകര്യങ്ങൾ എന്നിവയുടെ രൂപത്തിൽ നിങ്ങൾ എൻഎൽപിയുമായി ആശയവിനിമയം നടത്താൻ സാധ്യതയുണ്ട്. ബിസിനസ്സ് പ്രവർത്തനങ്ങൾ കാര്യക്ഷമമാക്കുന്നതിനും ജീവനക്കാരുടെ ഉൽപാദനക്ഷമത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിനും മിഷൻ-ക്രിട്ടിക്കൽ ബിസിനസ്സ് പ്രക്രിയകൾ ലളിതമാക്കുന്നതിനും സഹായിക്കുന്ന എന്റർപ്രൈസ് സൊല്യൂഷനുകളിൽ എൻഎൽപി വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന പങ്ക് വഹിക്കുന്നു.

NLP ജോലികൾ

ടെക്സ്റ്റ് അല്ലെങ്കിൽ വോയ്സ് ഡാറ്റയുടെ ഉദ്ദേശിച്ച അർത്ഥം കൃത്യമായി നിർണ്ണയിക്കുന്ന സോഫ്റ്റ്വെയർ എഴുതുന്നത് അവിശ്വസനീയമാംവിധം ബുദ്ധിമുട്ടാക്കുന്ന അവ്യക്തതകൾ മനുഷ്യ ഭാഷയിൽ നിറഞ്ഞിരിക്കുന്നു. ഹോമോണിമുകൾ, ഹോമോഫോണുകൾ, പരിഹാസം, പദാവലികൾ, രൂപകങ്ങൾ, വ്യാകരണവും ഉപയോഗ അപവാദങ്ങളും, വാക്യ ഘടനയിലെ വ്യതിയാനങ്ങൾ -ഇവ മനുഷ്യർക്ക് പഠിക്കാൻ വർഷങ്ങളെടുക്കുന്ന മനുഷ്യ ഭാഷയുടെ ചില ക്രമക്കേടുകളിൽ ചിലത് മാത്രമാണ്, പക്ഷേ പ്രോഗ്രാമർമാർ തുടക്കം മുതൽ കൃത്യമായി തിരിച്ചറിയാനും മനസ്സിലാക്കാനും സ്വാഭാവിക ഭാഷ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ പഠിപ്പിക്കണം, ആ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ഉപയോഗപ്രദമാകണമെങ്കിൽ.

നിരവധി എൻഎൽപി ജോലികൾ മനുഷ്യ ടെക്സ്റ്റും വോയ്സ് ഡാറ്റയും കമ്പ്യൂട്ടറിനെ അത് എന്താണ് കഴിക്കുന്നതെന്ന് മനസിലാക്കാൻ സഹായിക്കുന്ന വിധങ്ങളിൽ തകർക്കുന്നു. ഈ ജോലികളിൽ ചിലത് ഇനിപ്പറയുന്നവ ഉൾപ്പെടുന്നു:

വോയ്സ് ഡാറ്റയെ ടെക്സ്റ്റ് ഡാറ്റയിലേക്ക് വിശ്വസനീയമായി പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്ന ജോലിയാണ് സ്പീച്ച്-ടു-ടെക്സ്റ്റ് എന്നും വിളിക്കുന്ന സ്പീച്ച് റെക്കഗ്നിഷൻ. ശബ്ദ കമാൻഡുകൾ പിന്തുടരുന്ന അല്ലെങ്കിൽ സംസാരിക്കുന്ന ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകുന്ന ഏതൊരു ആപ്ലിക്കേഷനും സ്പീച്ച് റെക്കഗ്നിഷൻ ആവശ്യമാണ്. ആളുകൾ സംസാരിക്കുന്ന രീതിയാണ് സംസാരം തിരിച്ചറിയുന്നത് പ്രത്യേകിച്ചും വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞത് – വേഗത്തിൽ, വാക്കുകൾ ഒരുമിച്ച്, വ്യത്യസ്ത ഊന്നലോടെയും ഉച്ചാരണത്തോടെയും, പലപ്പോഴും തെറ്റായ വ്യാകരണം ഉപയോഗിക്കുന്ന രീതി.

വ്യാകരണ ടാഗിംഗ് എന്നും അറിയപ്പെടുന്ന സ്പീച്ച് ടാഗിംഗിന്റെ ഒരു ഭാഗം, ഒരു പ്രത്യേക വാക്കിന്റെയോ വാചകത്തിന്റെ കഷണത്തിന്റെയോ സംസാരത്തിന്റെ ഭാഗം അതിന്റെ ഉപയോഗത്തെയും സന്ദർഭത്തെയും അടിസ്ഥാനമാക്കി നിർണ്ണയിക്കുന്ന പ്രക്രിയയാണ്. പ്രസംഗത്തിന്റെ ഒരു ഭാഗം ‘ഉണ്ടാക്കുക’ എന്നത് ‘എനിക്ക് ഒരു പേപ്പർ പ്ലെയിൻ നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയും’ എന്ന ക്രിയയായും ‘നിങ്ങൾക്ക് എന്ത് കാർ നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയും?’ എന്നതിലെ ഒരു നാമമായും തിരിച്ചറിയുന്നു.

നൽകിയിരിക്കുന്ന സന്ദർഭത്തിൽ ഏറ്റവും അർത്ഥവത്തായ വാക്ക് നിർണ്ണയിക്കുന്ന സെമാന്റിക് വിശകലന പ്രക്രിയയിലൂടെ ഒന്നിലധികം അർത്ഥങ്ങളുള്ള ഒരു വാക്കിന്റെ അർത്ഥം തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിനെയാണ് വേഡ് സെൻസ് ഡിസോംബിഗേഷൻ എന്ന് വിളിക്കുന്നത്. ഉദാഹരണത്തിന്, ‘മേക്ക് ദി ഗ്രേഡ്’ (നേടുക) അല്ലെങ്കിൽ ‘ഒരു പന്തയം ഉണ്ടാക്കുക’ (സ്ഥലം) എന്നിവയിലെ ‘ഉണ്ടാക്കുക’ എന്ന ക്രിയയുടെ അർത്ഥം വേർതിരിച്ചറിയാൻ വാക്ക് സെൻസ് വിഭജനം സഹായിക്കുന്നു.

നാമകരണം ചെയ്യപ്പെട്ട എന്റിറ്റി റെക്കഗ്നിഷൻ, അല്ലെങ്കിൽ എൻഇഎം, വാക്കുകളെയോ വാചകങ്ങളെയോ ഉപയോഗപ്രദമായ എന്റിറ്റികളായി തിരിച്ചറിയുന്നു. എൻഇഎം ‘കെന്റക്കി’ ഒരു സ്ഥലമായി അല്ലെങ്കിൽ ‘ഫ്രെഡ്’ ഒരു മനുഷ്യന്റെ പേരായി തിരിച്ചറിയുന്നു.

രണ്ട് വാക്കുകൾ ഒരേ എന്റിറ്റിയെ സൂചിപ്പിക്കുന്നുണ്ടോ എന്ന് തിരിച്ചറിയുന്നതിനുള്ള ചുമതലയാണ് കോ-റഫറൻസ് റെസല്യൂഷൻ. ഏറ്റവും സാധാരണമായ ഉദാഹരണം ഒരു പ്രത്യേക സർവ്വനാമം പരാമർശിക്കുന്ന വ്യക്തിയെയോ വസ്തുവിനെയോ നിർണ്ണയിക്കുക എന്നതാണ് (ഉദാഹരണത്തിന്, ‘അവൾ’ = ‘മേരി’), എന്നാൽ വാചകത്തിലെ ഒരു രൂപകമോ ശൈലിയോ തിരിച്ചറിയുന്നതും ഇതിൽ ഉൾപ്പെടാം (ഉദാഹരണത്തിന്, ‘കരടി’ ഒരു മൃഗമല്ല, മറിച്ച് ഒരു വലിയ രോമമുള്ള വ്യക്തിയാണ്).

വികാര വിശകലനം ആത്മനിഷ്ഠ ഗുണങ്ങളായ മനോഭാവങ്ങൾ, വികാരങ്ങൾ, പരിഹാസം, ആശയക്കുഴപ്പം, സംശയം എന്നിവ വാചകത്തിൽ നിന്ന് വേർതിരിച്ചെടുക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്നു.

സ്വാഭാവിക ഭാഷാ തലമുറയെ ചിലപ്പോൾ സംസാര തിരിച്ചറിയൽ അല്ലെങ്കിൽ സംസാരത്തിൽ നിന്ന് വാചകത്തിലേക്ക് വിപരീതമായി വിവരിക്കുന്നു; ഘടനാപരമായ വിവരങ്ങൾ മനുഷ്യ ഭാഷയിലേക്ക് കൊണ്ടുവരിക എന്നതാണ് ഇത്.

ഈ ആശയങ്ങൾ എങ്ങനെ ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു എന്നതിനെക്കുറിച്ച് ആഴത്തിൽ പരിശോധിക്കുന്നതിന് “എൻ എൽ പി vs എൻ എൽ യു vs എൻ എൽ ജി: മൂന്ന് സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ് ആശയങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസങ്ങൾ” എന്ന ബ്ലോഗ് പോസ്റ്റ് കാണുക.

NLP ഉപകരണങ്ങളും സമീപനങ്ങളും

Python and the Natural Language Toolkit (NLTK)

പൈത്തൺ പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷ നിർദ്ദിഷ്ട എൻഎൽപി ജോലികളെ ആക്രമിക്കുന്നതിന് വിശാലമായ ഉപകരണങ്ങളും ലൈബ്രറികളും നൽകുന്നു. ഇവയിൽ പലതും എൻഎൽപി പ്രോഗ്രാമുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനുള്ള ലൈബ്രറികൾ, പ്രോഗ്രാമുകൾ, വിദ്യാഭ്യാസ വിഭവങ്ങൾ എന്നിവയുടെ ഓപ്പൺ സോഴ്സ് ശേഖരമായ നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് ടൂൾകിറ്റ് അല്ലെങ്കിൽ എൻഎൽടികെയിൽ കാണപ്പെടുന്നു.

മുകളിൽ ലിസ്റ്റുചെയ് തിട്ടുള്ള പല എൻ എൽ പി ജോലികൾക്കുമുള്ള ലൈബ്രറികളും വാക്യ പാർസിംഗ്, വേഡ് സെഗ്മെന്റേഷൻ, സ്റ്റെമിംഗ്, ലെമാറ്റൈസേഷൻ (വാക്കുകളെ അവയുടെ വേരുകളിലേക്ക് ചുരുക്കുന്ന രീതികൾ), ടോക്കണൈസേഷൻ (വാചകങ്ങൾ, വാചകങ്ങൾ, ഖണ്ഡികകൾ, പാസേജുകൾ എന്നിവ ടോക്കണുകളായി തകർക്കുന്നതിന്) പോലുള്ള സബ് ടാസ്കുകൾക്കായുള്ള ലൈബ്രറികളും എൻ എൽ ടി കെയിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. സെമാന്റിക് റീസണിംഗ്, ടെക്സ്റ്റിൽ നിന്ന് വേർതിരിച്ചെടുത്ത വസ്തുതകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി യുക്തിസഹമായ നിഗമനങ്ങളിലെത്താനുള്ള കഴിവ് തുടങ്ങിയ കഴിവുകൾ നടപ്പിലാക്കുന്നതിനുള്ള ലൈബ്രറികളും ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.

സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ എൻ എൽ പി, മെഷീൻ ലേണിംഗ്, ഡീപ് ലേണിംഗ്

ആദ്യകാല എൻഎൽപി ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ചില എൻഎൽപി ജോലികൾ നിർവഹിക്കാൻ കഴിയുന്ന നിയമങ്ങൾ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള സിസ്റ്റങ്ങളായിരുന്നു, പക്ഷേ ഒഴിവാക്കലുകളുടെ അനന്തമായ പ്രവാഹം അല്ലെങ്കിൽ ടെക്സ്റ്റ്, വോയ്സ് ഡാറ്റയുടെ വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന വോള്യങ്ങൾ എന്നിവ ഉൾക്കൊള്ളാൻ എളുപ്പത്തിൽ അളക്കാൻ കഴിഞ്ഞില്ല.

ടെക്സ്റ്റ്, വോയ് സ് ഡാറ്റ എന്നിവയുടെ ഘടകങ്ങൾ യാന്ത്രികമായി വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നതിനും തരംതിരിക്കുന്നതിനും ലേബൽ ചെയ്യുന്നതിനും കമ്പ്യൂട്ടർ അൽഗോരിതങ്ങളെ മെഷീൻ ലേണിംഗ്, ഡീപ് ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ എന്നിവയുമായി സംയോജിപ്പിക്കുന്ന സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ എൻഎൽപി നൽകുക, തുടർന്ന് ആ ഘടകങ്ങളുടെ സാധ്യമായ ഓരോ അർത്ഥത്തിനും സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ സാധ്യത നൽകുക. ഇന്ന്, കൺവലൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ (സിഎൻഎൻ), ആവർത്തിച്ചുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ (ആർഎൻഎൻ) എന്നിവയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ആഴത്തിലുള്ള പഠന മോഡലുകളും പഠന സാങ്കേതികതകളും എൻഎൽപി സിസ്റ്റങ്ങളെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു, അവ പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ ‘പഠിക്കുകയും’ അസംസ്കൃതവും ഘടനാരഹിതവും ലേബൽ ചെയ്യാത്തതുമായ ടെക്സ്റ്റ്, വോയ്സ് ഡാറ്റ സെറ്റുകളുടെ വലിയ അളവിൽ നിന്ന് കൂടുതൽ കൃത്യമായ അർത്ഥം വേർതിരിച്ചെടുക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

ഈ സാങ്കേതികവിദ്യകളും അവയുടെ പഠന സമീപനങ്ങളും തമ്മിലുള്ള സൂക്ഷ്മതകളിലേക്ക് ആഴത്തിൽ ഇറങ്ങിച്ചെല്ലാൻ, “ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് vs. മെഷീൻ ലേണിംഗ് vs. ഡീപ് ലേണിംഗ് vs. ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ: എന്താണ് വ്യത്യാസം?” കാണുക.

NLP ഉപയോഗ കേസുകൾ

പല ആധുനിക യഥാർത്ഥ ലോക ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലും മെഷീൻ ഇന്റലിജൻസിന് പിന്നിലെ ചാലകശക്തിയാണ് സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ്. ഇതാ ചില ഉദാഹരണങ്ങള് :

സ്പാം കണ്ടെത്തൽ: നിങ്ങൾ സ്പാം കണ്ടെത്തലിനെ ഒരു എൻ എൽ പി പരിഹാരമായി കരുതുന്നില്ല, പക്ഷേ മികച്ച സ്പാം കണ്ടെത്തൽ സാങ്കേതികവിദ്യകൾ പലപ്പോഴും സ്പാം അല്ലെങ്കിൽ ഫിഷിംഗ് സൂചിപ്പിക്കുന്ന ഭാഷയ്ക്കായി ഇമെയിലുകൾ സ്കാൻ ചെയ്യാൻ എൻ എൽ പിയുടെ ടെക്സ്റ്റ് വർഗ്ഗീകരണ കഴിവുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഈ സൂചകങ്ങളിൽ സാമ്പത്തിക പദങ്ങളുടെ അമിത ഉപയോഗം, സ്വഭാവസവിശേഷമായ മോശം വ്യാകരണം, ഭീഷണിപ്പെടുത്തുന്ന ഭാഷ, അനുചിതമായ അടിയന്തിരത, തെറ്റായ കമ്പനി പേരുകൾ എന്നിവയും അതിലേറെയും ഉൾപ്പെടാം. വിദഗ്ധർ ‘മിക്കവാറും പരിഹരിക്കപ്പെട്ടു’ എന്ന് കരുതുന്ന ഒരു പിടി എൻഎൽപി പ്രശ്നങ്ങളിൽ ഒന്നാണ് സ്പാം കണ്ടെത്തൽ (ഇത് നിങ്ങളുടെ ഇമെയിൽ അനുഭവവുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നില്ലെന്ന് നിങ്ങൾ വാദിച്ചേക്കാം).

മെഷീൻ വിവർത്തനം: ജോലിസ്ഥലത്ത് വ്യാപകമായി ലഭ്യമായ എൻ എൽ പി സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ ഒരു ഉദാഹരണമാണ് ഗൂഗിൾ ട്രാൻസ്ലേറ്റ്. ശരിക്കും ഉപയോഗപ്രദമായ യന്ത്ര വിവർത്തനത്തിൽ ഒരു ഭാഷയിലെ വാക്കുകൾ മറ്റൊരു ഭാഷയിലെ വാക്കുകൾ ഉപയോഗിച്ച് മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നതിനേക്കാൾ കൂടുതൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഫലപ്രദമായ വിവർത്തനം ഇൻപുട്ട് ഭാഷയുടെ അർത്ഥവും ടോണും കൃത്യമായി പിടിച്ചെടുക്കുകയും ഔട്ട്പുട്ട് ഭാഷയിൽ അതേ അർത്ഥവും ആവശ്യമുള്ള സ്വാധീനവും ഉപയോഗിച്ച് വാചകത്തിലേക്ക് വിവർത്തനം ചെയ്യുകയും വേണം. മെഷീൻ വിവർത്തന ഉപകരണങ്ങൾ കൃത്യതയുടെ കാര്യത്തിൽ നല്ല പുരോഗതി കൈവരിക്കുന്നു. ഏതെങ്കിലും മെഷീൻ വിവർത്തന ഉപകരണം പരീക്ഷിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു മികച്ച മാർഗം ടെക്സ്റ്റ് ഒരു ഭാഷയിലേക്ക് വിവർത്തനം ചെയ്യുകയും പിന്നീട് ഒറിജിനലിലേക്ക് മടങ്ങുകയും ചെയ്യുക എന്നതാണ്. ഒരു ക്ലാസിക് ഉദാഹരണം: വളരെക്കാലം മുമ്പ്, “ആത്മാവ് തയ്യാറാണ്, പക്ഷേ മാംസം ദുർബലമാണ്” എന്ന് ഇംഗ്ലീഷിൽ നിന്ന് റഷ്യൻ ഭാഷയിലേക്കും തിരിച്ചും വിവർത്തനം ചെയ്തത് “വോഡ്ക നല്ലതാണ്, പക്ഷേ മാംസം ചീഞ്ഞതാണ്.” ഇന്ന്, ഫലം “ആത്മാവ് ആഗ്രഹിക്കുന്നു, എന്നാൽ ജഡം ദുർബലമാണ്” എന്നതാണ്, ഇത് പൂർണ്ണമല്ല, പക്ഷേ ഇംഗ്ലീഷിൽ നിന്ന് റഷ്യൻ പരിഭാഷയിൽ കൂടുതൽ ആത്മവിശ്വാസം നൽകുന്നു.

വെർച്വൽ ഏജന്റുമാരും ചാറ്റ്ബോട്ടുകളും: ആപ്പിളിന്റെ സിരി, ആമസോണിന്റെ അലക്സ തുടങ്ങിയ വെർച്വൽ ഏജന്റുമാർ വോയ്സ് കമാൻഡുകളിലെ പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനും ഉചിതമായ പ്രവർത്തനമോ സഹായകരമായ അഭിപ്രായങ്ങളോ ഉപയോഗിച്ച് പ്രതികരിക്കുന്നതിന് സ്വാഭാവിക ഭാഷാ തലമുറയും സ്പീച്ച് റെക്കഗ്നിഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ടൈപ്പ് ചെയ്ത ടെക്സ്റ്റ് എൻട്രികളോടുള്ള പ്രതികരണമായി ചാറ്റ്ബോട്ടുകൾ അതേ മാജിക് നടത്തുന്നു. ഇവയിൽ ഏറ്റവും മികച്ചത് മനുഷ്യ അഭ്യർത്ഥനകളെക്കുറിച്ചുള്ള സന്ദർഭോചിതമായ സൂചനകൾ തിരിച്ചറിയാനും കാലക്രമേണ മികച്ച പ്രതികരണങ്ങളോ ഓപ്ഷനുകളോ നൽകാൻ അവ ഉപയോഗിക്കാനും പഠിക്കുന്നു. ഈ ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ അടുത്ത മെച്ചപ്പെടുത്തൽ ചോദ്യ ഉത്തരം, ഞങ്ങളുടെ ചോദ്യങ്ങളോട് – പ്രതീക്ഷിച്ചതോ അല്ലാത്തതോ – അവരുടെ സ്വന്തം വാക്കുകളിൽ പ്രസക്തവും സഹായകരവുമായ ഉത്തരങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് പ്രതികരിക്കാനുള്ള കഴിവാണ്.

സോഷ്യൽ മീഡിയ വികാര വിശകലനം: സോഷ്യൽ മീഡിയ ചാനലുകളിൽ നിന്ന് മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന ഡാറ്റ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനുള്ള ഒരു പ്രധാന ബിസിനസ്സ് ഉപകരണമായി എൻഎൽപി മാറി. ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ, പ്രമോഷനുകൾ, ഇവന്റുകൾ എന്നിവയോടുള്ള പ്രതികരണമായി മനോഭാവങ്ങളും വികാരങ്ങളും വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നതിന് സോഷ്യൽ മീഡിയ പോസ്റ്റുകൾ, പ്രതികരണങ്ങൾ, അവലോകനങ്ങൾ എന്നിവയിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഭാഷയെ വിശകലനം ചെയ്യാൻ വികാര വിശകലനത്തിന് കഴിയും- ഉൽപ്പന്ന രൂപകൽപ്പനകൾ, പരസ്യ കാമ്പെയ് നുകൾ എന്നിവയിൽ വിവര കമ്പനികൾക്ക് ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയും.

ടെക്സ്റ്റ് സംഗ്രഹം: ഡിജിറ്റൽ ടെക്സ്റ്റിന്റെ വലിയ വോള്യങ്ങൾ ദഹിപ്പിക്കാനും സൂചികകൾ, ഗവേഷണ ഡാറ്റാബേസുകൾ അല്ലെങ്കിൽ പൂർണ്ണ വാചകം വായിക്കാൻ സമയമില്ലാത്ത തിരക്കുള്ള വായനക്കാർക്കായി സംഗ്രഹങ്ങളും സംഗ്രഹങ്ങളും സൃഷ്ടിക്കാനും ടെക്സ്റ്റ് സംഗ്രഹീകരണം എൻഎൽപി ടെക്നിക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. മികച്ച ടെക്സ്റ്റ് സംഗ്രഹ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ സംഗ്രഹങ്ങളിലേക്ക് ഉപയോഗപ്രദമായ സന്ദർഭവും നിഗമനങ്ങളും ചേർക്കുന്നതിന് സെമാന്റിക് റീസണിംഗും നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് ജനറേഷനും (എൻഎൽജി) ഉപയോഗിക്കുന്നു.