NLP

NLP ဆိုတာဘာလဲ။ မည်သို့အလုပ်လုပ်သည်၊ အကျိုးကျေးဇူးများ၊ စိန်ခေါ်မှုများ၊ ဥပမာများ

Nlp ဆိုတာ ဘာလဲ

NLP ကဘာလဲ?

Natural Language Processing (NLP) သည် ဥာဏ်ရည်တု (AI) ၏ နယ်ပယ်ခွဲတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် စက်ရုပ်များသည် လူသားဘာသာစကားကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး နားလည်နိုင်စေကာ ၎င်းတို့အား လူသားဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှုမရှိဘဲ ထပ်ခါတလဲလဲ လုပ်ဆောင်မှုများ လုပ်ဆောင်နိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။ ဥပမာများတွင် စက်ဘာသာပြန်ခြင်း၊ အကျဉ်းချုပ်ခြင်း၊ လက်မှတ်အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းနှင့် စာလုံးပေါင်းစစ်ဆေးခြင်းတို့ ပါဝင်သည်။

Natural language processing (NLP) သည် လူသားဘာသာစကားကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနားလည်နိုင်သော ကွန်ပျူတာတစ်လုံး၏ စွမ်းရည်ဖြစ်သည်။ NLP သည် လူသားဘာသာစကားကို အာရုံစိုက်သည့် အတုထောက်လှမ်းရေး၏ အစုခွဲတစ်ခုဖြစ်ပြီး ဘာသာစကားနားလည်ရန် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာနှင့် တရားဝင်ချဉ်းကပ်မှုများကို ပိုမိုအာရုံစိုက်သည့် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ဘာသာဗေဒနှင့် နီးကပ်စွာဆက်စပ်နေသည်။

NLP ကို ​​ပုံမှန်အားဖြင့် စာတမ်းအကျဉ်းချုပ်ခြင်း၊ စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း၊ ခေါင်းစဉ်ထောက်လှမ်းခြင်းနှင့် ခြေရာခံခြင်း၊ စက်ဘာသာပြန်ခြင်း၊ စကားပြောမှတ်မိခြင်း နှင့် အခြားအရာများစွာအတွက် အသုံးပြုပါသည်။

Nlp ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်သလဲ။

NLP ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်သလဲ

NLP စနစ်များသည် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမထားသော အချက်အလက်အများအပြားကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး သက်ဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို ထုတ်ယူရန်အတွက် စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးပြုပါသည်။ အယ်လဂိုရီသမ်များသည် ပုံစံများကို အသိအမှတ်ပြုရန်နှင့် ထိုပုံစံများအပေါ် အခြေခံ၍ ကောက်ချက်ချရန် လေ့ကျင့်ထားသည်။ ဒါက ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်လဲ-

  • အသုံးပြုသူသည် Natural Language Processing (NLP) စနစ်တွင် ဝါကျတစ်ခုကို ထည့်သွင်းရပါမည်။
  • ထို့နောက် NLP စနစ်သည် ဝါကျကို တိုကင်များဟုခေါ်သော စကားလုံးအသေးစိတ်များအဖြစ် ခွဲခြမ်းကာ အသံကို စာသားအဖြစ်သို့ ပြောင်းပေးသည်။
  • ထို့နောက် စက်သည် စာသားဒေတာကို လုပ်ဆောင်ပြီး စီမံဆောင်ရွက်ထားသည့် ဒေတာအပေါ်အခြေခံ၍ အသံဖိုင်တစ်ခုကို ဖန်တီးသည်။
  • စက်သည် လုပ်ဆောင်ပြီးသား စာသားဒေတာကို အခြေခံ၍ အသံဖိုင်ဖြင့် တုံ့ပြန်သည်။

Nlp စျေးကွက်အရွယ်အစား & ကြီးထွားမှု

NLP စျေးကွက်အရွယ်အစားနှင့်ကြီးထွားမှု

Artificial Intelligence ဟာ နည်းပညာလောကရဲ့ နောက်ထပ်ကြီးမားတဲ့ အရာတစ်ခု ဖြစ်လာပါတယ်။ လူသားတို့၏ အပြုအမူကို နားလည်ပြီး လိုက်လျောညီထွေ ပြုမူလုပ်ဆောင်နိုင်မှုနှင့်အတူ AI သည် ကျွန်ုပ်တို့၏နေ့စဉ်ဘဝများတွင် အရေးပါသောအစိတ်အပိုင်းတစ်ခု ဖြစ်လာနေပြီဖြစ်သည်။ နောက်ဆုံးလှိုင်းမှာ သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်း (NLP) ဖြင့် AI ကို အသုံးပြုမှု တိုးတက်လာသည်။

ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ NLP စျေးကွက်အရွယ်အစားသည် 15.7 ခုနှစ်တွင် အမေရိကန်ဒေါ်လာ 2022 ဘီလီယံတန်ဖိုးရှိပြီး ခန့်မှန်းချက်ကာလ 25-2022 ထက် CAGR 2027% ထက် ပိုမိုကြီးထွားလာရန် မျှော်လင့်ပါသည်။ စျေးကွက်သည် 49.4 ခုနှစ်တွင် CAGR 2027% ဖြင့်ဒေါ်လာ 25.7 ဘီလီယံရောက်ရှိရန်ခန့်မှန်းထားသည်။

Nlp ၏အကျိုးကျေးဇူးများ

NLP ၏အကျိုးကျေးဇူးများ

စာရွက်စာတမ်းများ၏ ထိရောက်မှု နှင့် တိကျမှုကို တိုးမြင့်စေသည်။

NLP မှ ဖန်တီးထားသော စာရွက်စာတမ်းသည် လူသားများ အလိုအလျောက် မထုတ်ပေးနိုင်သော မူရင်းစာသားမှန်သမျှကို တိကျစွာ အကျဉ်းချုပ်ဖော်ပြပါသည်။ ထို့အပြင်၊ ၎င်းသည် လူသားများ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန် ဒေတာအမြောက်အမြားကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်းကဲ့သို့သော ထပ်တလဲလဲ လုပ်ဆောင်ချက်များကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။

ကြီးမားပြီး ရှုပ်ထွေးသော စာသားအကြောင်းအရာ၏ အကျဉ်းချုပ်ကို အလိုအလျောက် ဖန်တီးနိုင်မှု

စာရွက်စာတမ်းများမှ အချက်အလက်များကို ထုတ်ယူခြင်း၊ ခံစားချက်များကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်း သို့မဟုတ် အမည်ပေးထားသော အရာများကို ဖော်ထုတ်ခြင်းကဲ့သို့သော ရိုးရှင်းသော စာသားတူးဖော်ခြင်းလုပ်ငန်းအတွက် သဘာဝအတိုင်းလုပ်ဆောင်သည့်ဘာသာစကားကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ လူတို့၏ အပြုအမူနှင့် စိတ်ခံစားမှုများကို နားလည်ခြင်းကဲ့သို့သော ပိုမိုရှုပ်ထွေးသော အလုပ်များအတွက်လည်း သဘာဝအတိုင်း စီမံဆောင်ရွက်ပေးနိုင်သည်။

Alexa ကဲ့သို့သော ကိုယ်ရေးကိုယ်တာလက်ထောက်များကို စကားပြောဆိုထားသော စကားလုံးများကို အနက်ပြန်ဖွင့်ပေးသည်။

NLP သည် Alexa ကဲ့သို့သော ကိုယ်ရေးကိုယ်တာလက်ထောက်များအတွက် အသုံးဝင်ပြီး virtual assistant သည် စကားပြောသောစကားလုံးများကို နားလည်နိုင်စေပါသည်။ ၎င်းသည် စက္ကန့်ပိုင်းအတွင်း သန်းပေါင်းများစွာသော စာရွက်စာတမ်းများပါရှိသော ဒေတာဘေ့စ်များမှ သက်ဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို အမြန်ရှာဖွေရန်လည်း ကူညီပေးပါသည်။

ဖောက်သည်အကူအညီအတွက် chatbots အသုံးပြုမှုကို ဖွင့်ပါ။

NLP ကို ​​စာသား သို့မဟုတ် အသံဖြင့် လူများနှင့် ဆက်သွယ်ရန်အတွက် ဉာဏ်ရည်တုကို အသုံးပြုသည့် chatbot များနှင့် ကွန်ပျူတာပရိုဂရမ်များတွင် အသုံးပြုနိုင်သည်။ chatbot သည် NLP ကိုအသုံးပြုပြီး လူက စာရိုက်နေပြီး သင့်လျော်စွာ တုံ့ပြန်သည်။ ၎င်းတို့သည် ချန်နယ်များစွာတွင် 24/7 ဖောက်သည်ပံ့ပိုးမှုပေးရန်အတွက် အဖွဲ့အစည်းတစ်ခုကိုလည်း ဖွင့်ပေးထားသည်။

စိတ်ခံစားမှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် ပိုမိုရိုးရှင်းပါသည်။

Sentiment Analysis သည် ၎င်းတို့၏ သဘောထား သို့မဟုတ် စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ အခြေအနေ (ဥပမာ၊ ဝမ်းမြောက်ခြင်း၊ ဒေါသ) နှင့်ပတ်သက်သော စာရွက်စာတမ်းအစုံ (ပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်း သို့မဟုတ် တွစ်တာများကဲ့သို့) ကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း ပါဝင်သော လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ခံစားချက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာချက်သည် ဆိုရှယ်မီဒီယာပို့စ်များ သို့မဟုတ် အခြားစာသားများကို အမျိုးအစားများစွာအဖြစ် အမျိုးအစားခွဲခြင်းနှင့် အမျိုးအစားခွဲခြင်းအတွက် အသုံးပြုနိုင်သည်။

ယခင်က လက်လှမ်းမမီသော အဆင့်မြင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဆိုင်ရာ သိကောင်းစရာများ

မကြာသေးမီက အာရုံခံကိရိယာများနှင့် အင်တာနက်ချိတ်ဆက်ထားသော စက်ပစ္စည်းများ ပြန့်ပွားလာမှုကြောင့် ထုတ်လုပ်လိုက်သော ပမာဏနှင့် ဒေတာအမျိုးမျိုးကို ပေါက်ကွဲစေခဲ့သည်။ ရလဒ်အနေဖြင့် အဖွဲ့အစည်းများစွာသည် ပိုမိုကောင်းမွန်သောလုပ်ငန်းဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်များကို မောင်းနှင်ရန်အတွက် ၎င်းတို့၏ဒေတာများကို နားလည်သဘောပေါက်စေရန် NLP ကို ​​အသုံးချသည်။

Nlp ဖြင့်စိန်ခေါ်မှုများ

NLP နှင့်အတူစိန်ခေါ်မှုများ

စာလုံးပေါင်းအမှားများ

သဘာဝဘာသာစကားများတွင် စာလုံးပေါင်းမှားခြင်း၊ စာစီစာရိုက်ခြင်းနှင့် ပုံစံကွဲလွဲမှုများနှင့် ပြည့်နေပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ "လုပ်ငန်းစဉ်" ဟူသောစကားလုံးကို "လုပ်ငန်းစဉ်" သို့မဟုတ် "လုပ်ဆောင်ခြင်း" ဟု စာလုံးပေါင်းနိုင်သည်။ သင့်အဘိဓာန်တွင် မရှိသော လေယူလေသိမ်းများ သို့မဟုတ် အခြားအက္ခရာများကို ထည့်သည့်အခါ ပြဿနာက ပေါင်းစပ်သွားပါသည်။

ဘာသာစကား ကွဲပြားမှုများ

အင်္ဂလိပ်စကားပြောသူတစ်ဦးက "မနက်ဖြန်မနက် အလုပ်သွားတော့မယ်" ဟု အီတလီစကားပြောသူတစ်ဦးက "Domani Mattina vado al lavoro" ဟုပြောနိုင်ပြီး၊ ဤစာကြောင်းနှစ်ကြောင်းသည် အဓိပ္ပါယ်တူသော်လည်း NLP ကို ​​အင်္ဂလိပ်ဘာသာသို့ ဦးစွာဘာသာပြန်မပေးပါက နောက်ပိုင်းတွင် နားလည်မည်မဟုတ်ပါ။

Innate Biass

သဘာဝအတိုင်း လုပ်ဆောင်သည့် ဘာသာစကားများသည် လူသား၏ ယုတ္တိဗေဒနှင့် ဒေတာအစုံများအပေါ် အခြေခံထားသည်။ အချို့သောအခြေအနေများတွင်၊ NLP စနစ်များသည် ၎င်းတို့၏ ပရိုဂရမ်မာများ သို့မဟုတ် ၎င်းတို့အသုံးပြုသည့် ဒေတာအစုံများကို ဘက်လိုက်မှုများ လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ မွေးရာပါ ဘက်လိုက်မှုများကြောင့် တစ်ခါတစ်ရံတွင် အကြောင်းအရာကို ကွဲပြားစွာ အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုနိုင်ပြီး မမှန်ကန်သောရလဒ်များကို ဖြစ်ပေါ်စေပါသည်။

အဓိပ္ပါယ်များစွာရှိသော စကားလုံးများ

NLP သည် ဘာသာစကားသည် တိကျပြီး ရှင်းရှင်းလင်းလင်းမရှိသော ယူဆချက်အပေါ် အခြေခံသည်။ တကယ်တော့ ဘာသာစကားဟာ တိကျတယ်၊ ရှင်းရှင်းလင်းလင်း မရှိပါဘူး။ စကားလုံးများစွာသည် အဓိပ္ပါယ်များစွာရှိပြီး မတူညီသောနည်းလမ်းများဖြင့် အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဥပမာ၊ “အခေါက်” လို့ပြောတဲ့အခါ၊ ခွေးဟောင် ဒါမှမဟုတ် သစ်ပင်ဟောင်နိုင်ပါတယ်။

မသေချာမှုနှင့် မှားယွင်းသော အပြုသဘောများ

NLP သည် နားလည်နိုင်သော်လည်း မှန်ကန်စွာ ပြန်ကြားမရနိုင်သော ဝေါဟာရတစ်ခုကို NLP က တွေ့ရှိသောအခါ မှားယွင်းသော အပြုသဘောဆောင်မှုများ ဖြစ်ပေါ်ပါသည်။ ရည်ရွယ်ချက်မှာ ၎င်း၏ ကန့်သတ်ချက်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်ပြီး မေးခွန်းများ သို့မဟုတ် အရိပ်အမြွက်များကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ရှုပ်ထွေးမှုများကို ရှင်းလင်းပေးနိုင်သော NLP စနစ်တစ်ခု ဖန်တီးရန်ဖြစ်သည်။

လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ

သဘာဝအတိုင်းလုပ်ဆောင်ခြင်းဘာသာစကားနှင့်အတူ အကြီးမားဆုံးစိန်ခေါ်မှုများထဲမှတစ်ခုမှာ မမှန်ကန်သောလေ့ကျင့်ရေးဒေတာဖြစ်သည်။ သင့်တွင် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ များလေလေ သင့်ရလဒ်များ ပိုမိုကောင်းမွန်လေဖြစ်သည်။ အကယ်၍ သင်သည် စနစ်အား မှားယွင်းသော သို့မဟုတ် ဘက်လိုက်သော ဒေတာကို ပေးပါက၊ ၎င်းသည် မှားယွင်းသောအရာများကို သင်ယူမည် သို့မဟုတ် ထိရောက်စွာ သင်ယူနိုင်မည်မဟုတ်ပေ။

Nlp ဥပမာ

NLP ဥပမာ

သဘာဝဘာသာစကား ဘာသာပြန်ဆိုလိုသည်မှာ Google Translate ဖြစ်သည်။

Google Translate သည် ဘာသာစကား 100 ကျော်ကို ပံ့ပိုးပေးသည့် အခမဲ့ ဝဘ်အခြေခံဘာသာပြန်ဝန်ဆောင်မှုဖြစ်ပြီး သင့်အကြောင်းအရာကို ဤဘာသာစကားများသို့ အလိုအလျောက် ဘာသာပြန်ဆိုနိုင်ပါသည်။ ဝန်ဆောင်မှုတွင် ဘာသာပြန်ခြင်းနှင့် ဘာသာပြန်ခြင်း အကြံပြုချက်မုဒ် နှစ်ခုရှိသည်။

Word Processors ဆိုသည်မှာ MS Word နှင့် Grammarly သဒ္ဒါအမှားများကို စစ်ဆေးရန် NLP ကို ​​အသုံးပြုသည်။

MS Word နှင့် Grammarly ကဲ့သို့သော Word ပရိုဆက်ဆာများသည် သဒ္ဒါဆိုင်ရာအမှားများအတွက် စာသားကိုစစ်ဆေးရန် NLP ကိုအသုံးပြုသည်။ သူတို့ကိုယ်တိုင်က စကားလုံးတွေအစား မင်းရဲ့ဝါကျရဲ့အကြောင်းအရာကို ကြည့်ခြင်းအားဖြင့် ဒါကိုလုပ်တယ်။

ခေါ်ဆိုမှုစင်တာများတွင် အသုံးပြုသော စကားပြောမှတ်မိခြင်း/ IVR စနစ်များ

Speech recognition သည် ဖောက်သည် အတွေ့အကြုံကို မြှင့်တင်ရန် NLP ကို ​​မည်ကဲ့သို့ အသုံးပြုနိုင်မည်ကို အကောင်းဆုံး ဥပမာတစ်ခု ဖြစ်သည်။ ဖောက်သည်များသည် တိုက်ရိုက်လူတစ်ဦးနှင့် စကားပြောစရာမလိုဘဲ ၎င်းတို့၏ ထုတ်ကုန်များနှင့် ဝန်ဆောင်မှုများနှင့် အပြန်အလှန် အကျိုးပြုနိုင်စေရန် IVR စနစ်များထားရှိရန် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအတွက် အလွန်ဘုံလိုအပ်ချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ၎င်းတို့အား ခေါ်ဆိုမှုများ ပိုမိုလုပ်ဆောင်နိုင်စေသော်လည်း ကုန်ကျစရိတ်များကိုလည်း လျှော့ချပေးသည်။

ကိုယ်ပိုင် ဒစ်ဂျစ်တယ် လက်ထောက်များ ဥပမာ၊ Google Home၊ Siri၊ Cortana နှင့် Alexa

နည်းပညာများတိုးတက်လာသည်နှင့်အမျှ NLP ကိုအသုံးပြုမှုသည် မကြာသေးမီနှစ်များအတွင်း ပိုမိုပျံ့နှံ့လာခဲ့သည်။ Google Home၊ Siri၊ Cortana နှင့် Alexa ကဲ့သို့သော ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ ဒစ်ဂျစ်တယ်လက်ထောက်အက်ပ်လီကေးရှင်းအားလုံးကို NLP စွမ်းရည်များဖြင့် အပ်ဒိတ်လုပ်ထားသည်။ ဤစက်ပစ္စည်းများသည် လူတို့၏စကားပြောဆိုမှုကို နားလည်ပြီး သင့်လျော်စွာတုံ့ပြန်ရန် NLP ကိုအသုံးပြုသည်။

မှုများကိုသုံးပါ

မှုများကိုသုံးပါ

အသိဉာဏ်ရှိသော စာရွက်စာတမ်း လုပ်ဆောင်ခြင်း။

ဤအသုံးပြုမှုကိစ္စတွင် စာသားနှင့် ရုပ်ပုံများကဲ့သို့ ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမရှိသော အချက်အလက်မှ အချက်အလက်များကို ထုတ်ယူခြင်း ပါဝင်သည်။ NLP သည် အဆိုပါစာရွက်စာတမ်းများ၏ အသက်ဆိုင်ဆုံး အစိတ်အပိုင်းများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ပြီး ၎င်းတို့ကို စနစ်တကျတင်ပြရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။

စိတ်ဓါတ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ

စိတ်သဘောထားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းသည် ကုမ္ပဏီများသည် ၎င်းတို့၏လုပ်ငန်းဆောင်တာများတွင် NLP ကို ​​အသုံးပြုနိုင်သည့် အခြားသောနည်းလမ်းဖြစ်သည်။ ဆော့ဖ်ဝဲလ်သည် လုပ်ငန်း သို့မဟုတ် ထုတ်ကုန်တစ်ခုနှင့် ပတ်သက်သည့် ဆိုရှယ်မီဒီယာပို့စ်များကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာကာ လူများက ၎င်းနှင့် ပတ်သက်၍ အကောင်းမြင်ခြင်း သို့မဟုတ် အဆိုးမြင်ခြင်းရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ပေးမည်ဖြစ်သည်။

လိမ်လည်မှုကို ဖော်ထုတ်ခြင်း။

NLP ကို ​​အီးမေးလ်များ၊ ဖုန်းခေါ်ဆိုမှုများ စသည်တို့ကဲ့သို့ ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမထားသော ဒေတာများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် လိမ်လည်မှုရှာဖွေခြင်းအတွက် အာမခံဒေတာဘေ့စ်များကို ပုံစံများ သို့မဟုတ် သော့ချက်စာလုံးများအပေါ်အခြေခံ၍ လိမ်လည်လှည့်ဖြားသည့်လုပ်ဆောင်မှုများကို ဖော်ထုတ်ရန်အတွက်လည်း အသုံးပြုနိုင်သည်။

ဘာသာစကားရှာဖွေခြင်း။

NLP ကို ​​စာသားစာရွက်စာတမ်းများ သို့မဟုတ် တွစ်တာများ၏ ဘာသာစကားကို ဖော်ထုတ်ရန်အတွက် အသုံးပြုသည်။ ၎င်းသည် အကြောင်းအရာကို ထိန်းညှိခြင်းနှင့် အကြောင်းအရာဘာသာပြန်ကုမ္ပဏီများအတွက် အသုံးဝင်နိုင်သည်။

စကားဝိုင်း AI / Chatbot

စကားပြောဆိုနိုင်သော AI (မကြာခဏ chatbot ဟုခေါ်သည်) သည် သဘာဝဘာသာစကားထည့်သွင်းမှု၊ စကားပြော သို့မဟုတ် စာဖြင့်ဖြစ်စေ နားလည်နိုင်ပြီး သတ်မှတ်ထားသည့်လုပ်ဆောင်ချက်ကို လုပ်ဆောင်ပေးသည့် အပလီကေးရှင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှု၊ အရောင်း သို့မဟုတ် ဖျော်ဖြေရေး ရည်ရွယ်ချက်များအတွက် စကားစမြည်ပြောဆိုသည့် မျက်နှာပြင်ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။

စာသားအကျဉ်းချုပ်

NLP စနစ်သည် မူရင်းစာသားထက် စာသားကို ပိုမိုဖတ်ရှုနိုင်စေရန် အကျဉ်းချုပ်လေ့ကျင့်နိုင်ပါသည်။ အသုံးပြုသူများသည် ဆောင်းပါး သို့မဟုတ် စာရွက်စာတမ်းတစ်ခုလုံးကို အချိန်ဖြုန်းမနေချင်သည့် ဆောင်းပါးများနှင့် အခြားရှည်လျားသော စာသားများအတွက် အသုံးဝင်သည်။

စာသားဘာသာပြန်ခြင်း။

NLP ကို ​​ထပ်တလဲလဲ neural networks သို့မဟုတ် convolutional neural networks ကဲ့သို့သော နက်နဲသော သင်ယူမှုနည်းလမ်းများကို အသုံးပြု၍ ဘာသာစကားတစ်ခုမှ စာသားကို အခြားဘာသာစကားသို့ အလိုအလျောက် ဘာသာပြန်ရန်အတွက် NLP ကို ​​အသုံးပြုပါသည်။

အမေးအဖြေ

မေးခွန်းဖြေဆိုခြင်း (QA) သည် မေးခွန်းတစ်ခုကို ထည့်သွင်းပြီး ၎င်း၏အဖြေကို ပြန်ပေးသည့် သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်း (NLP) တွင် အလုပ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ အရိုးရှင်းဆုံးမေးခွန်းဖြေဆိုခြင်းပုံစံမှာ အသိပညာအခြေခံတွင် ကိုက်ညီသောထည့်သွင်းမှုကိုရှာဖွေပြီး "စာရွက်စာတမ်းပြန်လည်ရယူခြင်း" သို့မဟုတ် "အချက်အလက်ပြန်လည်ရယူခြင်း" ဟုသိကြသော ၎င်း၏အကြောင်းအရာများကို ပြန်ပေးခြင်းဖြစ်သည်။

Entity အသိအမှတ်ပြု Named

အမည်ပေးထားသည့် entity အသိအမှတ်ပြုမှုသည် Natural Language Processing (NLP) တွင် အဓိကစွမ်းရည်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမထားသော စာသားမှ အမည်ရှိသော အရာများကို ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော အမျိုးအစားများသို့ ထုတ်ယူသည့် လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ အမည်ပေးထားသော အဖွဲ့အစည်းများ၏ ဥပမာများတွင် လူများ၊ အဖွဲ့အစည်းများနှင့် တည်နေရာများ ပါဝင်သည်။

လူမှုမီဒီယာစောင့်ကြည့်လေ့လာရေး

ဆိုရှယ်မီဒီယာစောင့်ကြည့်ရေးကိရိယာများသည် ဆိုရှယ်မီဒီယာပို့စ်များမှ အမှတ်တံဆိပ်၊ ထုတ်ကုန် သို့မဟုတ် ဝန်ဆောင်မှုအကြောင်း ဖော်ပြချက်များကို ထုတ်ယူရန် NLP နည်းပညာများကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ တွေ့ရှိပြီးသည်နှင့်၊ ဤဖော်ပြချက်များသည် ခံစားချက်၊ ထိတွေ့ဆက်ဆံမှုနှင့် အခြားတိုင်းတာမှုများအတွက် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်သည်။ ထို့နောက် ဤအချက်အလက်သည် စျေးကွက်ရှာဖွေရေးဗျူဟာများကို အသိပေးနိုင်သည် သို့မဟုတ် ၎င်းတို့၏ ထိရောက်မှုကို အကဲဖြတ်နိုင်သည်။

ခန့်မှန်းချက်စာသား

ကြိုတင်ခန့်မှန်းထားသော စာသားသည် ၎င်းတို့၏ မက်ဆေ့ဂျ်တွင် ရိုက်ထည့်လိုက်သည့်အရာကို အခြေခံ၍ မည်သည့်စကားလုံးကို အသုံးပြုသူများနောက်ထပ်ရိုက်မည်ကို ခန့်မှန်းရန် NLP ကို ​​အသုံးပြုသည်။ ၎င်းသည် သုံးစွဲသူများ၏ မက်ဆေ့ချ်များကို ပြီးမြောက်ရန် လိုအပ်သော သော့ခတ်မှု အရေအတွက်ကို လျှော့ချပေးပြီး မက်ဆေ့ချ်များ ရိုက်သွင်းနိုင်သည့် မြန်နှုန်းကို တိုးမြှင့်ခြင်းဖြင့် အသုံးပြုသူ အတွေ့အကြုံကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်။

လူမှုဝေမျှမယ်