ဘာသာပြန်ခြင်းတွင် Natural Language Processing (NLP) ကို ရှာဖွေခြင်း။

NLP နည်းပညာသည် တိုးတက်နှုန်းဖြင့် ထင်ပေါ်ကျော်ကြားလာသည်။ ကွန်ပြူတာသိပ္ပံ၊ သတင်းအချက်အလက် အင်ဂျင်နီယာနှင့် ဉာဏ်ရည်တု ပေါင်းစပ်ခြင်းသည် ဘာသာစကား အတားအဆီးများကို ဖယ်ရှားနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ NLP နည်းပညာဖြင့်၊ ဆက်သွယ်ရေးအတွက် အသုံးပြုသည့်ဘာသာစကားဖြစ်စေ ပါတီအားလုံးသည် ၎င်းတို့သိသည့်ဘာသာစကားဖြင့် အချက်အလက်များကို နားထောင်နိုင်၊ ဖတ်ရှုနိုင်မည်ဖြစ်သည်။

Natural Language Processing (NLP) သည် လူသားဘာသာစကားများကို နားလည်ရန် ကွန်ပျူတာများကို လေ့ကျင့်ပေးသည်။ စဉ်ဆက်မပြတ်လေ့လာရန်နှင့် အသိပညာပိုမိုရရှိရန် စက်သင်ယူမှုကို အသုံးပြုသည်။ ရလဒ်အနေဖြင့် NLP-AI ပေါင်းစပ်မှုသည် ပိုမိုစမတ်ကျလာသည်။ တဖြည်းဖြည်း တိုးများလာသော ၎င်း၏ စွမ်းရည်များကို အသုံးချပါက ပိုမို ကျွမ်းကျင်ပြီး တိုးတက်လာမည်ဖြစ်သည်။

Natural Language Processing (NLP) ဆိုတာဘာလဲ။

Natural language processing သည် ဘာသာဗေဒကို နားလည်ရန်နှင့် စမတ်ကွန်ပြူတာ ပရိုဂရမ်များ ပြုလုပ်ရန် ၎င်း၏ ပါဝါကို အသုံးပြုသည့် ဉာဏ်ရည်တု၏ အကိုင်းအခက်တစ်ခု ဖြစ်သည်။ ဤပရိုဂရမ်များသည် လူသားများကဲ့သို့ စာသားနှင့် စကားပြောဆက်သွယ်မှုကို နားလည်နိုင်စွမ်းရှိသည်။ သို့သော် NLP နည်းပညာသည် ဘာသာစကားများစွာကို တစ်ပြိုင်နက် လေ့လာနားလည်နိုင်ပြီး ၎င်းတို့ကို သင်နှစ်သက်ရာဘာသာစကားသို့ ဘာသာပြန်ဆိုနိုင်သည့် စွမ်းရည်ရှိသည်။

အဆိုပါ NLP နည်းပညာ ကွန်ပြူတာဘာသာဗေဒနှင့် ဘာသာစကား၏ အုပ်ချုပ်မှုအခြေခံပုံစံကို စက်ဖြင့်သင်ယူခြင်းနှင့် နက်နဲသောသင်ယူခြင်းတို့ကို ပေါင်းစပ်ထားသည်။ ၎င်းကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့် ကွန်ပျူတာသည် ၎င်းကို အခြားဘာသာစကားသို့ ဘာသာပြန်ဆိုရန် စာသား သို့မဟုတ် အသံကိုသာ နားလည်နိုင်သည်။

ယနေ့တွင်ပင်၊ ကျွန်ုပ်တို့တွင် NLP ၏ ဥပမာများစွာရှိသည်။ Siri၊ Google Assistant၊ Google Translator၊ နှင့် အချို့သော အလိုအလျောက် အကြံပြုသည့် ကိရိယာများ။ အီးမေးလ်များရေးသားနေစဉ် သို့မဟုတ် ရှာဖွေရေးအင်ဂျင်များတွင် Grammarly မှပေးသော အကြံပြုချက်များကို NLP နည်းပညာဖြင့် ဖွင့်ထားသည်။

NLP နည်းပညာ ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်သလဲ။ 

NLP နည်းပညာသည် ကွန်ပြူတာ ပရိုဂရမ်တစ်ခုအား လူသားတို့၏ စာသားနှင့် စကားပြောကို နားလည်စေသည်။ ကွန်ပျူတာများသည် 0s နှင့် 1s ပါဝင်သော ဒွိဘာသာစကားကိုသာ နားလည်သောကြောင့်၊ ကွန်ပျူတာတစ်လုံးကို စကားလုံးများကို ဦးစွာနားလည်စေရန် စနစ်တစ်ခု လိုအပ်ပါသည်။

ယင်းအတွက်၊ စကားလုံးများကို ကွန်ပျူတာဘာသာစကားသို့ ကုဒ်သွင်းသည့်နေရာတွင် စကားလုံးကိုယ်စားပြုမှုကို အသုံးချသည်။ ဤရည်ရွယ်ချက်အတွက် နည်းပညာများစွာကို အသုံးပြုပြီး one-hot သည် ဤနည်းပညာများထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။

၎င်းအပြင်၊ ကွန်ပျူတာတစ်လုံးသည် လူသားဘာသာစကားကို နားလည်နိုင်စေရန် NLP နည်းပညာအစုံကို အသုံးပြုထားသည်။ ၎င်းတို့တွင်၊

• Stemming- အက္ခရာများကို တစ်ခုပြီးတစ်ခု ဖယ်ရှားခြင်းဖြင့် Finalize ကဲ့သို့ ၎င်းတို့၏ မူရင်းစကားလုံးနှင့် ဆင်တူသော စကားလုံးများကို အတိုချုံ့ထားသည့် လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခု။
• Lemmatization- ဤသည်မှာ စကားလုံးများ၏ အဓိပ္ပါယ်ရှိသော အခြေခံဖွဲ့စည်းပုံကို ရှာဖွေရန် စကားလုံးများကို ဖြိုဖျက်ပစ်သည့် နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။
• တိုကင်ယူခြင်း- ဤနည်းစနစ်ဖြင့် ဝါကျများကို ၎င်းတို့ထံမှ စကားလုံးများ၊ သင်္ကေတများနှင့် နံပါတ်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် သေးငယ်သော အကွက်များအဖြစ် ခွဲထားသည်။
• စိတ်ဓါတ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း: ဤနေရာတွင် ကွန်ပျူတာသည် ဝါကျနောက်ကွယ်ရှိ လေသံနှင့် စိတ်ခံစားချက်ကို ဖော်ထုတ်ရန် ကြိုးစားသည်။
• Word Sense Disambiguation- မတူညီသောအကြောင်းအရာများတွင် အသုံးပြုသည့်အခါ တူညီသောစကားလုံးသည် အဓိပ္ပါယ်အမျိုးမျိုးရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် ဤနည်းပညာကိုအသုံးပြုသည်။
• မိန့်ခွန်းတစ်စိတ်တစ်ပိုင်း (POS) Tagging- POS တဂ်ခြင်းကို စာသားရှိ စကားလုံးတိုင်းကို မှတ်သားရန် အသုံးပြုသည်။ ၎င်းတွင် ကြိယာများ၊ ကြိယာဝိသေသနများ၊ နာမ်များ၊ နာမဝိသေသနများနှင့် စကား၏ အခြားအစိတ်အပိုင်းအားလုံးကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း ပါဝင်သည်။

ဤနည်းပညာများအပြင်၊ NLP ပရိုဂရမ်တစ်ခုသည် လူသားမှဖန်တီးထားသော စာသားနှင့် စကားပြောကို နားလည်ရန်အတွက် algorithms ကိုအသုံးပြုသည်။ ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် ဘာသာဗေဒဆိုင်ရာ စည်းမျဉ်းများကို သတ်မှတ်ရန် စည်းမျဥ်းအခြေခံစနစ်အား အသုံးပြုသည်။

Machine Learning သည် NLP ၏ အရေးကြီးသော အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်ပြီး ၎င်းအား ကွန်ပြူတာပရိုဂရမ်တွင် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွက် အသုံးပြုသည်။ ဤဒေတာကိုအသုံးပြု၍ NLP ပရိုဂရမ်သည် ၎င်း၏စာသားနှင့် အသံမှတ်မိမှုပုံစံများကို ချိန်ညှိနိုင်သည်။

[ဖတ်ရန်- သင့်အား NLP Models များကို လေ့ကျင့်ရန် အကောင်းဆုံး NLP Dataset 15 ခု]

NLP တည်ဆောက်ခြင်းအတွက် စက်ဘာသာပြန်ခြင်း။

လူတိုင်းဟာ သူတို့ရဲ့ဘာသာစကားပြောတတ်တဲ့ အစည်းအဝေးတွေမှာ ကမ္ဘာ့ခေါင်းဆောင်တွေ ဘယ်လိုပါဝင်နိုင်မလဲဆိုတာ သင်တွေးကြည့်နိုင်မလား။ ဤအစည်းအဝေးများတွင် တစ်ပြိုင်နက်တည်း အနက်ပြန်ဆိုခြင်းစနစ် ရှိသည်၊ ဆိုလိုသည်မှာ ကွန်ပျူတာပရိုဂရမ်များနှင့် လူသားစကားပြန်များသည် မိန့်ခွန်းကို ဘာသာပြန်ရန် အတူတကွလုပ်ဆောင်ကြပြီး လိုအပ်သလို အခြားဘာသာစကားသို့ ပြောင်းပါသည်။

၎င်းသည် ဘာသာစကား အတားအဆီးအားလုံးကို ဖယ်ရှားရန် NLP နည်းပညာ၏ မျက်မှောက်ခေတ် အန္တိမပန်းတိုင်ဖြစ်နိုင်သော်လည်း ဤနည်းပညာသည် ကြီးထွားပြီး တိုးတက်နေဆဲဖြစ်သည်။ NLP နည်းပညာသည် စာသားနှင့် စကားများကို ဘာသာပြန်ရန် ကွန်ပျူတာပရိုဂရမ်ကို အခြေခံအားဖြင့် အသုံးပြုသည့် Machine Translation ကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ၎င်းကို ဖြစ်နိုင်ချေရှိသည်။

အမှားအယွင်းများ ထင်ရှားသည့် အဆင့်မှ တိုးတက်မှုကို စက်ဘာသာပြန်ဆိုခြင်းများကို မြင်တွေ့ခဲ့ရသည်။ Neural Machine Translation (NMT) ဖြင့် တိုးတက်မှုများ. NMT သည် ၎င်း၏ဘာသာပြန်စွမ်းရည်ကို မြှင့်တင်ပေးခြင်းဖြင့် NLP လုပ်ဆောင်ပုံကို ပိုမိုတိုးတက်ကောင်းမွန်စေသည်။

ဤသည်မှာ NLP တွင် စက်ဘာသာပြန်ခြင်း၏ အကျိုးကျေးဇူးများဖြစ်သည်။

• ယခုအခါ NLP ပရိုဂရမ်များသည် စာအုပ်များ၊ ဝဘ်ဆိုဒ်များနှင့် ထုတ်ကုန်အသေးစိတ်များကို စက္ကန့်ပိုင်းအတွင်း ဖတ်နိုင်၊ ဘာသာပြန်ဆိုနိုင်ပါပြီ။
• ဘာသာပြန်ခြင်းအတွက် လိုအပ်သော ကုန်ကျစရိတ်နှင့် ကြိုးစားအားထုတ်မှုများကို သိသိသာသာ လျှော့ချပေးခဲ့သည်။
• စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် တိကျမှုအဆင့်လည်း တိုးလာပါသည်။
• စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည် ယခုအခါ ၎င်းတို့၏လိုအပ်ချက်များနှင့်အညီ ဘာသာပြန်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်နိုင်ပြီဖြစ်သည်။

NMT သည် ထပ်တလဲလဲ အာရုံကြောကွန်ရက်များ (RNN) နှင့် အာရုံစူးစိုက်မှု ယန္တရားများကဲ့သို့ နက်နဲသော သင်ယူမှုနည်းစနစ်များကို အသုံးချသောကြောင့် ဖြစ်နိုင်သည်။ ၎င်းတို့သည် NLP ပရိုဂရမ်တစ်ခု၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးပြီး၊ ရှုပ်ထွေးသော ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံများဖြင့် ရှည်လျားသော ဝါကျများနှင့် ဝါကျများအတွက် ဘာသာဗေဒဆိုင်ရာ စည်းမျဉ်းများ၊ ပုံစံများနှင့် နားလည်မှုအကွာအဝေးကို တိုးမြှင့်စေသည်။

NMT သည် ပရိုဂရမ်တစ်ခုအား စကားလုံးများကို vector များအဖြစ်သို့ ပြောင်းပေးကာ အဓိပ္ပါယ်ဆင်တူသော စကားလုံးများကို စုစည်းပေးသည်။ ကိန်းဂဏန်းများ သို့မဟုတ် စကားလုံးများ၏ အစီအစဥ်ကို ဖန်တီးခြင်းဖြင့် ပရိုဂရမ်သည် ဝါကျတစ်ခုကို ထုတ်ပေးသည်။ ဤနေရာမှ၊ ၎င်းသည် vector space တွင် ထည့်သွင်းသောဝါကျကို ပုံဖော်ရန်အတွက် ကုဒ်ဒါ-ဒီကုဒ်ဒါဘောင်ကို အသုံးပြုကာ၊ ဒီကုဒ်ကိရိယာသည် ဘာသာပြန်စာကြောင်းကို အင်တာဖေ့စ်သို့ ပေးပို့သည်။

ကောက်ချက်

NLP၊ NMT၊ အာရုံကြောကွန်ရက်များနှင့် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုယန္တရားများ ပေါင်းစပ်ခြင်းသည် စာသားနှင့် စကားပြောမှတ်မိခြင်းနှင့် ဘာသာပြန်ခြင်းတွင် သိသာထင်ရှားသော တိုးတက်မှုများကို ယူဆောင်လာပါသည်။ ဤနယ်ပယ်တွင် တိုးတက်မှုအားလုံးနှင့်ပင်၊ လူသားစကားပြန်များနှင့် အယ်ဒီတာများသည် ဟန်ချက်ညီမှုကို ထိန်းသိမ်းရန် လိုအပ်ပါသည်။ ကိုယ်ပိုင်ဘာသာပြန်စနစ်ရှိလိုသော စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများနှင့် ကုမ္ပဏီများအတွက်၊ NLP နှင့် စက်ဘာသာပြန်ဆိုမှုများပါရှိသည့် စကားဝိုင်း AI-အခြေခံ စိတ်ကြိုက်ဖြေရှင်းချက်များအတွက် Shaip သို့ ဆက်သွယ်ပါ။