مصنوعي هوښیارتیا او د هغې غوښتنلیکونه د ځواکمنو ایپسونو لکه ChatGPT، Siri، او Alexa په پراختیا سره خورا پرمختګ کوي چې کاروونکو ته د اسانتیا او راحتۍ نړۍ راوړي. که څه هم ډیری تخنیکي مینه وال د ټیکنالوژیو په اړه زده کړې ته لیواله دي چې دا غوښتنلیکونه بیرته راولي، دوی ډیری وختونه یو ټیکنالوژي د بل سره ګډوډوي.
NLP، NLU، او NLG ټول د AI په ساحه کې راځي او د مختلف AI غوښتنلیکونو پراختیا لپاره کارول کیږي. په هرصورت، دا درې واړه جلا جلا دي او خپل هدف لري. راځئ چې د دوی په اړه نور ژور پوه شو او په بلاګ کې د هرې ټیکنالوژۍ او د هغې غوښتنلیک په اړه زده کړه وکړو.
NLP، NLU، او NLG څه دي؟
NLP (د طبیعي ژبې پروسس)
د لا هراړخیز پوهیدو لپاره ، NLP بیلابیل ژبې او غوښتنلیکونه ترکیب کوي ، لکه کمپیوټري ژبپوهنه ، د ماشین زده کړه ، د انساني ژبو اصول پراساس ماډل کول ، او د ژورې زده کړې ماډلونه.
کله چې دا ټول ماډلونه یوځای پروسس کیږي او د غږ یا متن په بڼه د معلوماتو سره اسانتیا برابروي، دا هوښیار پایلې رامینځته کوي، او سافټویر د انسان په ژبه د پوهیدو وړ کیږي.
برسیره پردې، هغه موډلونه چې اوس رامینځته کیږي د پخوا په پرتله په ډیر احتیاط سره مرسته کیږي، او پروسې لکه د وینا پیژندنه، د کلمې احساس بې برخې کول، د وینا نښه کول، د احساساتو تحلیل، او د طبیعي ژبې تولید چې د کاروونکو دقیق ځوابونو رامینځته کولو کې مرسته کوي او د NLP غوښتنلیکونه ډیر ښه کوي. .
د NLP غوښتنلیکونه
د NLP ځینې غوره غوښتنلیکونه پدې کې شامل دي:
- د GPS غږیز سیسټم.
- ډیجیټل معاونین.
- له متن څخه د وینا حکم.
- مجازی معاونین لکه الیکسا، سری، او نور.
NLP اساسا دا درې دندې ترسره کوي ترڅو د دوی غوښتنلیکونو بریا یقیني کړي:
- له یوې ژبې څخه بلې ژبې ته د متن ژباړه.
- په ریښتیني وخت کې د لوی معلوماتو او متن لنډیز.
- د کاروونکو امرونو ته ځواب ویل.
[هم ولولئ: 15 غوره NLP ډیټا سیټونه تاسو ته د طبیعي ژبې پروسس کولو ماډلونو روزلو لپاره]
NLU (د طبیعي ژبې پوهه)
- سیمانټیک تحلیل
- د ارادې پیژندل
- د وجود پیژندنه
- د احساس تحلیل
نحوي تحلیل NLU په خپلو عملیاتو کې کاروي د جملو جوړښت سموي او د متن څخه دقیق یا لغت معنی راوباسي. له بلې خوا، سیمانټیک تحلیل د جملو ګراماتیک بڼه تحلیلوي، په شمول د جملو، کلمو او بندونو ترتیب.
انسان د یوې جملې او د هغې د شرایطو د پوهیدو طبیعي وړتیا لري. په هرصورت، د ماشینونو سره، د چمتو شوي ان پټ تر شا د اصلي معنی پوهیدل آسانه ندي.
لدې امله، سافټویر دا ترتیبونه په سیمانټیک تحلیل کې کاروي ترڅو په ځانګړي شرایطو کې د خپلواکو کلمو او جملو ترمنځ اړیکې تعریف او مشخص کړي. سافټویر د جملو او کلمو د دې ترکیبونو له لارې معنی زده کوي او وده کوي او د کارونکي غوره پایلې چمتو کوي.
د NLU غوښتنلیکونه
دلته د NLU څو غوښتنلیکونه دي:
- د پیرودونکو خدماتو اتومات سیسټمونه.
- هوښیار مجازی معاونین
- ماشینونه ولټوه
- د سوداګرۍ Chatbots
NLG (د طبیعي ژبې نسل)
NLG د خپل بریالیتوب ډاډ ترلاسه کولو او دقیق محصول چمتو کولو لپاره درې مرحله سیسټم کاروي. د دې ژبې قواعد د مورفولوژي، لغتونو، نحو، او سیمانټیک پر بنسټ والړ دي. هغه درې مرحلې چې دا په خپل چلند کې کاروي عبارت دي له:
- د منځپانګې ټاکلپدې مرحله کې، د NLG سیسټم ټاکي چې کوم محتويات باید د کاروونکي د معلوماتو پراساس تولید شي او په منطقي توګه یې سم کړي.
- د طبیعي ژبې تولید
په دې مرحله کې، په لومړي پړاو کې د منځپانګې د ټکي ټکي، د متن جریان، او پارا بریکونه چک شوي او سم شوي. برسېره پر دې، هر ځای چې اړتیا وي په متن کې ضمیرونه او ترکیبونه هم اضافه کیږي. - د احساس مرحلهد NLG وروستي پړاو په توګه، د ګرامري دقت بیا کتل کیږي. همچنان ، متن چیک شوی ترڅو وګوري چې ایا دا په سمه توګه د جملو او کنجګیشن قواعد تعقیبوي.
د NLG غوښتنلیکونه
دلته د NLG ځینې غوښتنلیکونه دي:
- د سوداګرۍ تحلیلي استخبارات
- مالي وړاندوینه
- د پیرودونکي خدمت چیټ بوټس
- لنډیز نسل
د NLP، NLU، او NLG ترمنځ توپیر څه دی؟
| NLP | NLU | NLG |
| دا د مصنوعي استخباراتو (AI) یوه څانګه ده چې د کوډ شوي یا بائنري ژبې پرځای د طبیعي ژبې له لارې د انسانانو او ماشینونو ترمینځ د ارتباط د پل په توګه کار کوي. | د AI دا اړخ د کارونکي لخوا ورکړل شوي معلوماتو په اړه د ماشینونو د پوهیدو سره معامله کوي. | دا د NLP یوه فرعي سیټ ده چې د تولید تولید لپاره د کمپیوټر ژبې طبیعي ژبې ته د بدلولو وړتیا ورکوي. |
| دا د ماشینونو لخوا د معلوماتو د شرایطو پوهه او پروسس کول د دې پرځای چې د کلمو په توګه چلند وکړي. | پدې کې ماشینونه شامل دي چې په ژبو او لارښوونو پوهیږي لکه څنګه چې انسانان یې کوي. | NLG ډاډ ورکوي چې د ماشین څخه اړیکه د کارونکي لخوا تغذیه شوې ژبه سره ورته وي او نقل کوي. |
| دا مفهوم د 1950 لسیزې راهیسې شتون لري. | دا مفهوم د 1860 لسیزې راهیسې شتون لري. | دا مفهوم د 1960 لسیزې راهیسې شتون لري. |
| په عملیاتي میکانیزم کې د پروسس لپاره د طبیعي ژبې په ماشین ژبه بدلول او د تولید لپاره طبیعي ژبې ته بیا تبادله شامله ده. | NLU د کارونکي لخوا تغذیه شوي غیر جوړښت شوي ډیټا په جوړښت شوي ډیټا بدلوي. | دا میکانیزم کاروونکو ته د ځواب ویلو لپاره جوړښت شوي ډاټا تولیدوي. |
| دا د ژبې ژباړې، متن ته د آډیو ډیټا بدلولو، سمارټ مرستې، د متن تحلیل او نور کې کارول کیږي. | NLU د احساساتو تحلیل ، د چیټ بوټونو پراختیا او د خبرو اترو AI ، د وینا پیژندنه ، او نور ډیر څه کې کارول کیږي. | دا د غږ معاونینو ، چیټ بوټونو او نور ډیر څه په پراختیا کې کارول کیږي. |
د کاري فلو موثریت لوړول: د معلوماتو پروسس کولو او راپور ورکولو کې NLP، NLU، او NLG
د دې لپاره چې د NLP ماډل په بې ساري ډول ترسره شي، عملیاتي کاري فلو باید د NLU لخوا بشپړ شي ترڅو د ان پټ ډیټا پروسس او پوه شي او نور عملونه او NLG وټاکي ترڅو د انساني ژبې وروسته پروسس کولو کې مناسب ځواب رامینځته کړي.
- NLP - د متن یا کارونکي ډیټا معنی جذبولو لپاره
- NLU - د ان پټ ډیټا پروسس او پوهیدل او نور عملونه مشخص کول
- NLG - د انساني ژبې وروسته پروسس کولو کې مناسب ځواب رامینځته کول
د دې پوهیدو لپاره یو له خورا عملي مثالونو څخه کیدی شي د معلوماتو ننوتلو او پروسس کولو کې د هر ډول بې ځایه کار په شاوخوا کې حرکت وکړي. د مثال په توګه، که چیرې د پرچون کارمندانو ورځنۍ دنده د ورځې لپاره د پلور راټولول او د میاشتني راپورونو رامینځته کولو لپاره د دې څخه ډیټا رامینځته کول شامل وي ، نو NLP د NLU او NLG سره په ګډه پدې کې مرسته کولی شي.
د دې مفکورې په مرسته، شریک کولی شي ډاډ ترلاسه کړي چې د بیلونو فزیکي کاپي په جوړښت شوي ډیټا کې بدلیږي او د طبقه بندي او کلستر کولو له لارې پروسس کیږي. دا معلومات بیا د بصیرت او لید لپاره نور پروسس کیدی شي کوم چې بیا په میاشتني راپورونو کې د خبرو ټکي کې تنظیم کیدی شي.
پایله
په لنډه توګه، NLP غیر منظم شوي ډاټا په جوړښت شوي بڼه بدلوي ترڅو سافټویر کولی شي په ورکړل شوي آخذونو پوه شي او مناسب ځواب ورکړي. برعکس، د NLU موخه د جملو معنی درک کول دي، پداسې حال کې چې NLG د ډیټا سیټ پراساس په ځانګړو ژبو کې د سمې ارادې سره د سمې جملو په جوړولو تمرکز کوي. زموږ د شیپ متخصصینو ته مراجعه وکړئ د دې ټیکنالوژیو په اړه په تفصیل سره زده کړه وکړئ.
