సహజ భాషా ప్రక్రియ
సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ (నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్) (NLP) అనేది కృత్రిమ మేధస్సు, భాషాశాస్త్రం యొక్క ఉపవిభాగం, ఇది కంప్యూటర్లు, మానవ భాషల మధ్య పరస్పర చర్యపై దృష్టి పెడుతుంది. ఇది కంప్యూటర్లు అర్థవంతంగా, ఉపయోగకరంగా ఉండే విధంగా మానవ భాషను అర్థం చేసుకోవడానికి, వివరించడానికి, రూపొందించడానికి వీలు కల్పించే విస్తృత శ్రేణి పనులు, సాంకేతికతలను కలిగి ఉంటుంది.
NLP దాని ప్రధాన భాగంలో, టెక్స్ట్ లేదా స్పీచ్ డేటాను ప్రాసెస్ చేయడానికి, విశ్లేషించడానికి గణన అల్గారిథమ్‌లు, నమూనాల అప్లికేషన్‌ను కలిగి ఉంటుంది. మెషీన్ లెర్నింగ్, డీప్ లెర్నింగ్, లింగ్విస్టిక్స్ నుండి మెళుకువలను ఉపయోగించుకోవడం ద్వారా, NLP మెషీన్ ట్రాన్స్‌లేషన్, సెంటిమెంట్ అనాలిసిస్, ఇన్ఫర్మేషన్ రిట్రీవల్, టెక్స్ట్ సారాంశం, ప్రశ్నలకు సమాధానాలు, మరెన్నో వంటి పనులను నిర్వహించడానికి కంప్యూటర్‌లను అనుమతిస్తుంది.
NLPలోని ప్రాథమిక సవాళ్లలో ఒకటి మానవ భాషలో అంతర్లీనంగా ఉన్న అస్పష్టత, సంక్లిష్టత. భాష అనేది సందర్భం, సూక్ష్మభేదం, వైవిధ్యంతో సమృద్ధిగా ఉంటుంది, ఇది సహజమైన భాషను కచ్చితంగా అర్థం చేసుకోగల, ఉత్పత్తి చేయగల స్వయంచాలక వ్యవస్థలను అభివృద్ధి చేయడం కష్టతరం చేస్తుంది. NLP పరిశోధకులు, అభ్యాసకులు ఈ సవాళ్లను పరిష్కరించడానికి వివిధ పద్ధతులను ఉపయోగిస్తారు, వీటిలో:
టోకనైజేషన్: తదుపరి విశ్లేషణను సులభతరం చేయడానికి టెక్స్ట్‌ను పదాలు లేదా అక్షరాలు వంటి చిన్న యూనిట్‌లుగా విభజించడం.
ప్రసంగంలో భాగంగా ట్యాగింగ్: వాక్యంలోని ప్రతి పదానికి దాని వాక్యనిర్మాణ పాత్రను అర్థం చేసుకోవడానికి వ్యాకరణ లేబుల్‌లను (ఉదా., నామవాచకం, క్రియ, విశేషణం) కేటాయించడం.
పేరు పెట్టబడిన ఎంటిటీ గుర్తింపు: టెక్స్ట్‌లో వ్యక్తి పేర్లు, సంస్థలు, స్థానాలు, తేదీలు వంటి పేరున్న ఎంటిటీలను గుర్తించడం, వర్గీకరించడం.
సింటాక్స్ పార్సింగ్: పదాలు, పదబంధాల మధ్య సంబంధాలను అర్థం చేసుకోవడానికి వాక్యం యొక్క వ్యాకరణ నిర్మాణాన్ని విశ్లేషించడం.
అర్థ విశ్లేషణ: పదాలు, వాటి సందర్భాల మధ్య సంబంధాలను సంగ్రహించడం ద్వారా టెక్స్ట్ యొక్క అర్థాన్ని సంగ్రహించడం.
సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ: పాజిటివ్, నెగటివ్ లేదా న్యూట్రల్ వంటి టెక్స్ట్ భాగంలో వ్యక్తీకరించబడిన సెంటిమెంట్ లేదా ఎమోషన్‌ను నిర్ణయించడం.
యంత్ర అనువాదం: స్వయంచాలకంగా వచనాన్ని ఒక భాష నుండి మరొక భాషలోకి అనువదించడం.
ఇవి కూడా చూడండి[మార్చు]
మూలాలు[మార్చు]
- Using Natural Language Processing to Measure and Improve Quality of Diabetes Care: A Systematic Review
- Prevalence of Sensitive Terms in Clinical Notes Using Natural Language Processing Techniques: Observational Study
- What is Natural Language Processing? Intro to NLP in Machine Learning
- The Stanford Natural Language Processing Group