Artificial Intelligence နှင့် ၎င်း၏အပလီကေးရှင်းများသည် သုံးစွဲသူများကို အဆင်ပြေပြေနှင့် သက်တောင့်သက်သာရှိသောကမ္ဘာကို ယူဆောင်လာပေးသည့် ChatGPT၊ Siri နှင့် Alexa ကဲ့သို့သော အစွမ်းထက်သောအက်ပ်များကို ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့်အတူ သိသိသာသာ တိုးတက်လျက်ရှိသည်။ နည်းပညာဝါသနာရှင်အများစုသည် ဤအပလီကေးရှင်းများကို ပံ့ပိုးပေးသည့် နည်းပညာများအကြောင်း လေ့လာလိုစိတ်ပြင်းပြသော်လည်း ၎င်းတို့သည် နည်းပညာတစ်ခုနှင့် အခြားတစ်ခုကို ရောထွေးနေတတ်သည်။
NLP၊ NLU နှင့် NLG တို့သည် AI နယ်ပယ်အောက်တွင်ရှိပြီး AI အပလီကေးရှင်းအမျိုးမျိုးကို ဖန်တီးရန်အတွက် အသုံးပြုကြသည်။ ဒါပေမယ့် သူတို့ သုံးယောက်လုံးက ကွဲပြားပြီး ရည်ရွယ်ချက် ရှိတယ်။ ၎င်းတို့အကြောင်း ပိုမိုနက်ရှိုင်းစွာ သိရှိပြီး ဘလော့ဂ်ရှိ နည်းပညာတစ်ခုစီနှင့် ၎င်း၏အသုံးချပလီကေးရှင်းအကြောင်း လေ့လာပါ။
NLP၊ NLU နှင့် NLG ဟူသည် အဘယ်နည်း။
NLP (သဘာဝဘာသာစကားထုတ်ယူခြင်း)
စက်များသည် လူသားဘာသာစကားကို နားလည်ပြီး လုပ်ဆောင်နိုင်စေမည့် Artificial Intelligence နယ်ပယ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် စာသားနှင့် စကားပြောဒေတာ အများအပြားကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာပြီး ပုံစံများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ကာ ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သော တုံ့ပြန်မှုများကို ထုတ်ပေးသည်။
ပိုမိုပြည့်စုံစွာနားလည်ရန်၊ NLP သည် မတူညီသောဘာသာစကားများနှင့် အပလီကေးရှင်းများဖြစ်သည့် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာဘာသာဗေဒ၊ စက်သင်ယူမှု၊ လူ့ဘာသာစကားများ၏ အုပ်ချုပ်မှုပုံစံပုံစံနှင့် နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများကဲ့သို့သော မတူညီသောဘာသာစကားများနှင့် အပလီကေးရှင်းများကို ပေါင်းစပ်ထားသည်။
ဤမော်ဒယ်များအားလုံးအား အသံ သို့မဟုတ် စာသားပုံစံဖြင့် ဒေတာများဖြင့် ပေါင်းစပ်လုပ်ဆောင်ပြီးသောအခါ၊ ၎င်းသည် ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သော ရလဒ်များကို ထုတ်ပေးပြီး ဆော့ဖ်ဝဲသည် လူသားဘာသာစကားကို နားလည်နိုင်စွမ်းရှိလာပါသည်။
ထို့အပြင်၊ ယခု တီထွင်ထုတ်လုပ်လိုက်သော မော်ဒယ်များသည် ယခင်ကထက် ပိုမိုဂရုတစိုက် ပံ့ပိုးကူညီပေးထားပြီး၊ စကားပြောဆိုခြင်းကို အသိအမှတ်ပြုခြင်း၊ စကားလုံးအာရုံကွဲလွဲခြင်းများ၊ နှုတ်ခွန်းဆက်ခြင်းများ၊ စိတ်ခံစားမှုဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် သဘာဝဘာသာစကားထုတ်လုပ်ခြင်းကဲ့သို့သော လုပ်ငန်းစဉ်များကို ပိုမိုတိကျသောအသုံးပြုသူတုံ့ပြန်မှုများကို ဖန်တီးရန်နှင့် NLP အပလီကေးရှင်းများကို ပိုမိုသန့်စင်စေရန် ကူညီပေးပါသည်။ .
NLP ၏လျှောက်လွှာများ
NLP ၏ထိပ်တန်းအပလီကေးရှင်းအချို့တွင်-
- အသံဖြင့်လုပ်ဆောင်သော GPS စနစ်။
- ဒစ်ဂျစ်တယ် လက်ထောက်များ။
- စကားမှ စာသားသတ်ပုံ။
- Alexa၊ Siri စသည်ဖြင့် အတုအယောင် လက်ထောက်များ
NLP သည် ၎င်းတို့၏ အပလီကေးရှင်းများ အောင်မြင်ကြောင်း သေချာစေရန် ဤတာဝန်သုံးခုကို အခြေခံအားဖြင့် လုပ်ဆောင်သည်-
- ဘာသာစကားတစ်ခုမှ စာသားကို ဘာသာပြန်ခြင်း။
- ကြီးမားသောဒေတာနှင့် စာသားများကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ အကျဉ်းချုပ်ဖော်ပြခြင်း။
- သုံးစွဲသူများ၏ အမိန့်များကို တုံ့ပြန်ခြင်း။
NLU (သဘာဝဘာသာစကားနားလည်မှု)
၎င်းသည် syntactic နှင့် semantic ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတို့ကို အသုံးပြု၍ ၎င်း၏အကြောင်းအရာကို ပိုမိုနားလည်ရန် သဘာဝဘာသာစကား၏ အဓိပ္ပာယ်ကို အနက်ပြန်ဆိုရန် အလေးပေးသော NLP ၏ နယ်ပယ်ခွဲတစ်ခုဖြစ်သည်။ NLU တွင်ပါဝင်သော အသုံးအများဆုံးအလုပ်အချို့မှာ-
- ဝေါဟာရခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ
- ရည်ရွယ်ချက်ကို အသိအမှတ်ပြုခြင်း။
- အဖွဲ့အစည်း အသိအမှတ်ပြုခြင်း။
- စိတ်ဓါတ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ
Syntactic analysis NLU သည် ၎င်း၏ လုပ်ငန်းဆောင်တာများတွင် အသုံးပြုသော ဝါကျများ၏ ဖွဲ့စည်းပုံကို ပြုပြင်ပေးပြီး စာသားမှ အတိအကျ သို့မဟုတ် အဘိဓာန်အဓိပ္ပါယ်များကို ဆွဲထုတ်ပါသည်။ အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ ဝေါဟာရခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုသည် စကားစုများ၊ စကားလုံးများနှင့် အပိုဒ်များကို စီစဉ်ပေးခြင်းအပါအဝင် ဝါကျများ၏သဒ္ဒါပုံစံကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာပါသည်။
လူသားများသည် စကားစုတစ်ခုနှင့် ၎င်း၏အကြောင်းအရာတို့ကို နားလည်ရန် သဘာဝစွမ်းရည်ရှိသည်။ သို့သော်၊ စက်များဖြင့် ပံ့ပိုးပေးထားသည့် ထည့်သွင်းမှုနောက်ကွယ်ရှိ အစစ်အမှန်အဓိပ္ပာယ်ကို နားလည်ရန်မှာ ကွဲရန်မလွယ်ကူပါ။
ထို့ကြောင့်၊ ဆော့ဖ်ဝဲလ်သည် သီးခြားအကြောင်းအရာတစ်ခုရှိ သီးခြားစကားလုံးများနှင့် စကားစုများကြား ဆက်စပ်မှုကို အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုရန်နှင့် ဆုံးဖြတ်ရန် ဤအစီအစဉ်များကို ဝေါဟာရခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် အသုံးချသည်။ ဆော့ဖ်ဝဲသည် ဤစကားစုများနှင့် စကားလုံးများကို ပေါင်းစပ်ခြင်းအားဖြင့် အဓိပ္ပါယ်များကို လေ့လာပြီး ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်စေပြီး ပိုမိုကောင်းမွန်သော အသုံးပြုသူရလဒ်များကို ပေးပါသည်။
NLU ၏လျှောက်လွှာများ
ဤသည်မှာ NLU ၏ အချို့သော အသုံးချပရိုဂရမ်များဖြစ်သည်။
- အလိုအလျောက်ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုစနစ်များ။
- Intelligent Virtual Assistants
- ရှာဖွေရေးအင်ဂျင်
- စီးပွားရေး Chatbots
NLG (သဘာဝဘာသာစကားမျိုးဆက်)
၎င်းသည် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသည့် အချက်အလက်မှ သဘာဝဘာသာစကားကို ဖန်တီးခြင်းအပေါ် ပိုမိုအာရုံစိုက်သည့် NLP ၏ နယ်ပယ်ခွဲတစ်ခုဖြစ်သည်။ NLP နှင့် NLU တို့နှင့်မတူဘဲ NLG ၏ အဓိကရည်ရွယ်ချက်မှာ လူသားဘာသာစကားတုံ့ပြန်မှုများကို ဖန်တီးရန်နှင့် ဒေတာကို စကားပြောဖော်မတ်အဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲရန်ဖြစ်သည်။
NLG သည် ၎င်း၏အောင်မြင်မှုကိုသေချာစေရန်နှင့် တိကျသောရလဒ်များကိုပေးဆောင်ရန် အဆင့်သုံးဆင့်စနစ်ကိုအသုံးပြုသည်။ ၎င်း၏ဘာသာစကားစည်းမျဉ်းများသည် ရုပ်ပုံသဏ္ဌာန်၊ အဘိဓာန်များ၊ အထားအသိုနှင့် အဓိပ္ပါယ်သတ်မှတ်ချက်များအပေါ် အခြေခံထားသည်။ ၎င်း၏ချဉ်းကပ်မှုတွင် အသုံးပြုသည့် အဆင့်သုံးဆင့်မှာ-
- အကြောင်းအရာ ဆုံးဖြတ်ခြင်း။
ဤအဆင့်တွင်၊ NLG စနစ်သည် အသုံးပြုသူထည့်သွင်းမှုများအပေါ် အခြေခံ၍ မည်သည့်အကြောင်းအရာကို ထုတ်ပေးသင့်သည်ကို ဆုံးဖြတ်ပြီး ၎င်းကို ယုတ္တိကျကျ ပြုပြင်ပေးသည်။
- သဘာဝဘာသာစကားမျိုးဆက်
ဤအဆင့်တွင်၊ ပထမအဆင့်တွင် ထုတ်ပေးသည့် အကြောင်းအရာ၏ သတ်ပုံဖြတ်တောက်မှု၊ စာသားစီးဆင်းမှုနှင့် ပါရာအပေါက်များကို စစ်ဆေးပြီး ပြုပြင်သည်။ ထို့အပြင်၊ လိုအပ်သည့်နေရာတိုင်းတွင် နာမ်စားများနှင့် ဆက်စပ်မှုများကိုလည်း ထည့်သွင်းထားသည်။ - နားလည်မှုအဆင့်NLG ၏နောက်ဆုံးအဆင့်ဖြစ်သောကြောင့်၊ သဒ္ဒါတိကျမှုကို ပြန်လည်စစ်ဆေးသည်။ ထို့အပြင်၊ စာသားသည် သတ်ပုံသတ်ပုံနှင့် ပေါင်းစည်းခြင်းဆိုင်ရာ စည်းမျဉ်းများကို မှန်ကန်စွာလိုက်နာခြင်း ရှိ၊ မရှိ စစ်ဆေးရန် စစ်ဆေးပါသည်။
NLG ၏လျှောက်လွှာများ
ဤသည်မှာ NLG ၏အသုံးချပရိုဂရမ်အချို့ဖြစ်သည်။
- Business Analytical Intelligence
- ဘဏ္ဍာရေးခန့်မှန်းချက်
- ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှု Chatbots
- အနှစ်ချုပ် မျိုးဆက်
NLP၊ NLU နှင့် NLG ကွာခြားချက်ကား အဘယ်နည်း။
ဘလော့ဂ်၏အစတွင်ဖော်ပြထားသည့်အတိုင်း NLP သည် AI ၏ဌာနခွဲတစ်ခုဖြစ်ပြီး NLU နှင့် NLG နှစ်ခုစလုံးသည် NLP ၏အခွဲများဖြစ်သည်။ Natural Language Processing သည် အသုံးပြုသူ၏ အမိန့်ကို နားလည်ပြီး ၎င်းနှင့် ဆန့်ကျင်ဘက် သင့်လျော်သော တုံ့ပြန်မှုကို ဖန်တီးရန် ရည်ရွယ်သည်။
တစ်ဖက်တွင် NLU သည် သဘာဝဘာသာစကားကို အသုံးပြု၍ ကွန်ပျူတာနှင့် အပြန်အလှန် ဆက်သွယ်နိုင်သည်။ NLU သည် စာကြောင်းတွင် အသံထွက်များမှားနေသော်လည်း ထည့်သွင်းမှုတွင် တိကျသောအထွက်များကို ထုတ်ပေးရန် ပရိုဂရမ်ပြုလုပ်ထားသည်။
အခြားတစ်ဖက်တွင်မူ NLG သည် သာမန်လူသားတစ်ဦးအနေဖြင့် သုံးစွဲသူများအား ပိုမို အရည်ရွှန်းသော၊ ဆွဲဆောင်မှုနှင့် စိတ်လှုပ်ရှားဖွယ်တုံ့ပြန်မှုများကို ပေးစွမ်းနိုင်သည့် NLU ထက် မြင့်မားသည်။ NLG သည် စာရွက်စာတမ်း၏ အနှစ်သာရကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ပြီး ထိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာချက်များအပေါ် အခြေခံ၍ ၎င်းသည် အလွန်တိကျသော အဖြေများကို ထုတ်ပေးပါသည်။
ကောက်ချက်
နိဂုံးချုပ်အားဖြင့်၊ NLP သည် ဆော့ဖ်ဝဲလ်မှ ပေးထားသော သွင်းအားစုများကို နားလည်ပြီး သင့်လျော်စွာ တုံ့ပြန်နိုင်စေရန် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမထားသော ဒေတာကို ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံဖော်မတ်အဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲပါသည်။ အပြန်အလှန်အားဖြင့် NLU သည် စာကြောင်းများ၏ အဓိပ္ပါယ်ကို နားလည်ရန် ရည်မှန်းထားသော်လည်း NLG သည် ဒေတာအစုံပေါ်အခြေခံ၍ တိကျသောဘာသာစကားများဖြင့် မှန်ကန်သောရည်ရွယ်ချက်ဖြင့် မှန်ကန်သောစာကြောင်းများဖန်တီးခြင်းကို အာရုံစိုက်ပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ Shaip ကျွမ်းကျင်သူများကို ကိုးကားပါ။ ဤနည်းပညာများအကြောင်း အသေးစိတ်လေ့လာရန်။
ကျွန်ုပ်တို့၏ သဘာဝဘာသာစကား စီမံဆောင်ရွက်ပေးသော ဝန်ဆောင်မှုများနှင့် ဖြေရှင်းချက်များကို စူးစမ်းပါ။
