ಈ ಅತಿಥಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದಲ್ಲಿ Shaip ನ CEO ಮತ್ತು ಸಹ-ಸಂಸ್ಥಾಪಕರಾದ Vatsal Ghiya ಅವರು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ (NLP) ಕುರಿತು ಮಾತನಾಡಿದ್ದಾರೆ ಮತ್ತು 2022 ರಲ್ಲಿ ವ್ಯವಹಾರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಅದನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು ಏಕೆ ಅತ್ಯಗತ್ಯ. ML ಮತ್ತು AI ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ NLP ತರುವ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಪರ್ಕ್ಗಳ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳಿಯೋಣ .
ಲೇಖನದಿಂದ ಪ್ರಮುಖ ಟೇಕ್ಅವೇ-
- ಆರ್ಟಿಫಿಶಿಯಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ನ ಒಂದು ಬ್ರಾಕ್ನಂತೆ, NLP ಯಂತ್ರಗಳನ್ನು ಮಾನವ ಭಾಷೆಗೆ ಸ್ಪಂದಿಸುವಂತೆ ಮಾಡುವುದು. ಅದರ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಅಂಶಕ್ಕೆ ಬಂದಾಗ, NLP ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಸೈನ್ಸ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಯಂತ್ರಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಬುದ್ಧಿವಂತವಾಗಿಸಲು ಒಟ್ಟಾರೆ ಭಾಷಾ ರಚನೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ, NLP ಯನ್ನು ಎರಡು ಪ್ರಮುಖ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಎಂದು ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗಿದೆ.
- ಮೊದಲ ಹಂತದಲ್ಲಿ NLP ಹೊರಗಿನ ಪ್ರಪಂಚದಿಂದ ಲಿಖಿತ ಅಥವಾ ಮಾತನಾಡುವ ಪದಗಳಿಂದ ಇನ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಈ ಡೇಟಾವನ್ನು ಯಂತ್ರಗಳಿಗೆ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮತ್ತು ನಂತರದ ಹಂತದಲ್ಲಿ, NLP ಸ್ಟೆಮ್ಮಿಂಗ್, ಲೆಮ್ಮಟೈಸೇಶನ್, PoS ಟ್ಯಾಗಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಇತರ ಹಲವು ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರಗಳಿಗೆ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಡೇಟಾವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ML ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.
- ನೈಜ-ಸಮಯದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪಡೆಯಲು, ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು, ಸಂಕೀರ್ಣ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ಹಿಂದಿನ ಅರ್ಥವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು, ದೊಡ್ಡ-ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಪಡೆಯಲು ವ್ಯವಹಾರದಲ್ಲಿ NLP ಯ ಬಳಕೆಯು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.
ಇಲ್ಲಿ ಪೂರ್ಣ ಲೇಖನ ಓದಿ:
