نیچرل لینگویج پروسیسنگ کے چیلنجز کیا ہیں، اور ان کو کیسے حل کیا جائے؟

وہ کہتے ہیں کہ 'ایکشن الفاظ سے زیادہ زور سے بولتا ہے'۔ اس کے باوجود، بعض صورتوں میں، الفاظ (بالکل سمجھے جانے والے) انتہائی ذہین مشینوں اور ماڈلز سے متعلق پورے عمل کا تعین کر سکتے ہیں۔ مشینوں کے لیے الفاظ کو زیادہ معنی خیز بنانے کا یہ طریقہ NLP یا ہے۔ قدرتی زبان عملیات.

غیر متزلزل لوگوں کے لیے، NLP مصنوعی ذہانت کا ایک ذیلی فیلڈ ہے جو انسانی زبان کو توڑنے اور ذہین ماڈلز کو اسی کے اصول فراہم کرنے کی صلاحیت رکھتا ہے۔ NLP، NLU (Natural Language Understanding) اور NLG (Natural Language Generation) کے ساتھ جوڑا بنا ہوا ہے، جس کا مقصد انتہائی ذہین اور فعال سرچ انجنز، گرامر چیکرز، ٹرانسلٹس، وائس اسسٹنٹس، اور بہت کچھ تیار کرنا ہے۔

سیدھے الفاظ میں، NLP زبان کی پیچیدگیوں کو توڑتا ہے، مشینوں کو وہی پیش کرتا ہے جیسا کہ ڈیٹا سیٹس سے حوالہ لیا جاتا ہے، اور ان کو مزید ترقی دینے کے ارادے اور سیاق و سباق کو بھی نکالتا ہے۔ پھر بھی، ان کو لاگو کرنا اس کے چیلنجوں کا حصہ ہے۔

این ایل پی کیا ہے: اسٹارٹ اپ کے نقطہ نظر سے؟

انسانوں کے لیے نئی زبان سیکھنا مشکل ہے، مشینوں کو تو چھوڑ دیں۔ تاہم، اگر ہمیں دن بھر ہماری مدد کرنے کے لیے مشینوں کی ضرورت ہو، تو انہیں انسانی طرز کی گفتگو کو سمجھنے اور اس کا جواب دینے کی ضرورت ہے۔ قدرتی زبان کی پروسیسنگ انسانی زبان کو مشین کے قابل فہم بٹس میں تقسیم کرکے اسے آسان بناتی ہے، جو ماڈلز کو کمال تک تربیت دینے کے لیے استعمال ہوتی ہے۔

نیز، NLP کو NLU کی حمایت حاصل ہے، جس کا مقصد سیاق و سباق کے نقطہ نظر سے الفاظ اور جملوں کو توڑنا ہے۔ آخر میں، دو طرفہ مواصلات کے لیے انسانی زبان کا اپنا ورژن تیار کرکے مشینوں کو جواب دینے میں مدد کرنے کے لیے NLG موجود ہے۔

چیٹ بوٹس، صوتی معاونین، اور دیگر انٹرایکٹو ٹولز کو ڈیزائن اور تیار کرنے کی منصوبہ بندی کرنے والے اسٹارٹ اپس کو درست زبان اور ارادے کو سمجھنے کی صلاحیتوں کے ساتھ مشینوں کو تیار کرنے کے لیے NLP خدمات اور حل پر انحصار کرنے کی ضرورت ہے۔

NLP چیلنجز پر غور کرنا

الفاظ کے مختلف معنی ہو سکتے ہیں۔ سلیگز کو سیاق و سباق سے باہر رکھنا مشکل ہو سکتا ہے۔ اور وسائل کی کمی کی وجہ سے کچھ زبانوں کو کھانا کھلانا مشکل ہے۔ سب سے زیادہ مطلوب ٹیکنالوجیز میں سے ایک ہونے کے باوجود، NLP مندرجہ ذیل جڑوں اور نفاذ AI چیلنجز کے ساتھ آتا ہے۔

Homographs، Homophones، اور Homonyms کے لیے سیاق و سباق کی کمی

ایک 'بیٹ' کھیلوں کا ایک آلہ ہو سکتا ہے اور یہاں تک کہ درخت پر لٹکا ہوا، پروں والا ممالیہ بھی۔ ہجے ایک جیسے ہونے کے باوجود، جب معنی اور سیاق و سباق کا تعلق ہو تو وہ مختلف ہوتے ہیں۔ اسی طرح، 'وہاں' اور 'ان' کی آواز ایک جیسی ہے لیکن ان کے ہجے اور معنی مختلف ہیں۔

یہاں تک کہ انسانوں کو بھی بعض اوقات استعمال میں لطیف فرق کو سمجھنا مشکل ہوتا ہے۔ اس لیے، زبان کے مخصوص ڈومین میں مشینوں کو تربیت دینے کے لیے NLP کو زیادہ قابل اعتماد آپشنز میں سے ایک سمجھا جانے کے باوجود، ایک جیسے ہجے، آوازوں اور تلفظ والے الفاظ سیاق و سباق کو نمایاں طور پر دور کر سکتے ہیں۔

محیط

اگر آپ کو لگتا ہے کہ محض الفاظ مبہم ہوسکتے ہیں، تو یہاں ایک مبہم جملہ ہے جس میں غیر واضح تشریحات ہیں۔

"میں نے اپنے کیمرہ سے مال میں ایک بچے کو چھین لیا"- اگر بات کی جائے تو یہ معاملہ ہو سکتا ہے کہ مشین اس بات پر الجھ جائے کہ آیا بچے کو کیمرے کا استعمال کرتے ہوئے اسنیپ کیا گیا تھا یا جب بچہ چھینا گیا تھا، اس کے پاس آپ کا کیمرہ تھا۔

اگر آپ غیر معتبر NLP حلوں پر انحصار کرتے ہیں تو الجھن یا ابہام کی یہ شکل کافی عام ہے۔ جہاں تک درجہ بندی کا تعلق ہے، ابہام کو Syntactic (معنی پر مبنی)، Lexical (لفظ پر مبنی) اور Semantic (سیاق و سباق پر مبنی) کے طور پر الگ کیا جاسکتا ہے۔

رفتار اور متن سے متعلقہ خرابیاں

سیمنٹک فیڈ پر انحصار کرنے والی مشینوں کو تربیت نہیں دی جا سکتی اگر تقریر اور متن کے بٹس غلط ہوں۔ یہ مسئلہ غلط استعمال یا حتیٰ کہ غلط ہجے والے الفاظ کی شمولیت کے مترادف ہے، جو وقت کے ساتھ ساتھ ماڈل کو کام کرنے پر مجبور کر سکتا ہے۔ اگرچہ ترقی یافتہ گرامر درست کرنے والے ٹولز جملے کی مخصوص غلطیوں کو ختم کرنے کے لیے کافی اچھے ہیں، لیکن تربیتی ڈیٹا کو غلطی سے پاک ہونے کی ضرورت ہے تاکہ پہلی جگہ درست ترقی کی سہولت فراہم کی جا سکے۔

بول چال اور بول چال میں فٹ ہونے سے قاصر ہے۔

یہاں تک کہ اگر NLP خدمات ابہام، غلطیوں، اور ہم آہنگی سے آگے بڑھنے کی کوشش کرتی ہیں، سلیگ یا کلچر کے لحاظ سے مخصوص لفظوں میں فٹ کرنا آسان نہیں ہے۔ ایسے الفاظ ہیں جن میں لغت کے معیاری حوالہ جات کی کمی ہے لیکن پھر بھی وہ سامعین کے مخصوص سیٹ سے متعلق ہو سکتے ہیں۔ اگر آپ اپنی مرضی کے مطابق AI سے چلنے والے صوتی اسسٹنٹ یا ماڈل کو ڈیزائن کرنے کا ارادہ رکھتے ہیں، تو یہ ضروری ہے کہ متعلقہ حوالوں میں فٹ ہو تاکہ وسائل کو کافی حد تک قابل ادراک بنایا جا سکے۔

ایک مثال 'بگ بینگ تھیوری سے متعلق مخصوص' چیٹ بوٹ ہوگی جو 'بزنگا' کو سمجھتا ہے اور یہاں تک کہ اس کا جواب بھی دیتا ہے۔

عمودی مخصوص لنگو کے تئیں بے حسی۔

ثقافت سے متعلق مخصوص زبان کی طرح، بعض کاروبار انتہائی تکنیکی اور عمودی مخصوص اصطلاحات کا استعمال کرتے ہیں جو ہو سکتا ہے کہ معیاری NLP سے چلنے والے ماڈل سے متفق نہ ہوں۔ اس لیے، اگر آپ تقریر کی شناخت کی صلاحیتوں کے ساتھ فیلڈ کے لیے مخصوص طریقوں کو تیار کرنے کا ارادہ رکھتے ہیں، تو ہستی نکالنے، تربیت، اور ڈیٹا کی خریداری کے عمل کو انتہائی درست اور مخصوص ہونے کی ضرورت ہے۔

قابل استعمال ڈیٹا کی کمی

NLP زبان کے جذباتی اور لسانی تجزیہ کے تصورات پر منحصر ہے، اس کے بعد ڈیٹا کی خریداری، صفائی، لیبلنگ، اور تربیت۔ اس کے باوجود، کچھ زبانوں میں NLP حل کے ساتھ کام کرنے کے لیے بہت زیادہ قابل استعمال ڈیٹا یا تاریخی سیاق و سباق نہیں ہوتا ہے۔

R&D کی کمی

NLP کا نفاذ ایک جہتی نہیں ہے۔ اس کے بجائے، اس کے لیے عصبی نیٹ ورکنگ اور گہری سیکھنے جیسی معاون ٹیکنالوجیز کی ضرورت ہوتی ہے تاکہ کسی راہ کو توڑنے والی چیز میں تبدیل کیا جا سکے۔ مخصوص این ایل پی کے نفاذ میں اپنی مرضی کے مطابق الگورتھم کو شامل کرنا اپنی مرضی کے ماڈلز کو ڈیزائن کرنے کا ایک بہترین طریقہ ہے - ایک ہیک جو اکثر مناسب تحقیق اور ترقیاتی ٹولز کی کمی کی وجہ سے ختم ہوجاتا ہے۔

ان مسائل کے اوپر پیمانہ، آج: صحیح وینڈر کا انتخاب کیسے کریں؟

ابہام کو دور کرنے سے لے کر ڈیٹا اکٹھا کرنے سے متعلق مسائل تک غلطیوں تک، یہ ضروری ہے کہ آپ کے اختیار میں صحیح وینڈر کا ہونا ضروری ہے تاکہ وہ تصور شدہ NLP ماڈل کو تربیت دے اور تیار کرے۔ اور جب کہ متعدد عوامل پر غور کرنے کی ضرورت ہے، یہاں کچھ مزید مطلوبہ خصوصیات ہیں جن پر آپ رابطہ کرتے وقت غور کریں:

• قابل قدر، ڈومین کے لیے مخصوص ڈیٹا بیس (آڈیو، تقریر، اور ویڈیو)، زبان سے قطع نظر۔
• ابہام کو دور کرنے کے لیے پارٹ آف اسپیچ ٹیگنگ کو لاگو کرنے کی صلاحیت۔
• تشریح کے معیار کو بہتر بنانے کے لیے ملنگوئل سنٹینس ایمبیڈنگز جیسی حسب ضرورت معاون ٹیکنالوجیز کے لیے سپورٹ۔
• ضروریات کے مطابق ڈیٹا سیٹ کو لیبل کرنے کے لیے بغیر کسی رکاوٹ کے ڈیٹا کی تشریح۔
• کثیر لسانی ڈیٹا بیس جس کے ساتھ کام کرنے کے لیے آف دی شیلف چنیں۔

آپ کے NLP ماڈلز کو ڈیزائن کرنے کے لیے زیادہ تر یا ان میں سے کچھ خصوصیات پیش کرنے والے وینڈرز پر غور کیا جا سکتا ہے۔

ملفوف اپ

یہ کہنے کی ضرورت نہیں کہ NLP مصنوعی ذہانت سے چلنے والی زیادہ وسیع پیمانے پر قبول شدہ اور تعریف شدہ ٹیکنالوجیز میں سے ایک میں تبدیل ہوئی ہے۔ اگر آپ تفصیلات میں ہیں تو، NLP مارکیٹ میں 1400 کے مقابلے میں 2025 تک تقریباً 2017 فیصد اضافہ متوقع ہے۔ Statista

فوائد کے باوجود، نیچرل لینگویج پروسیسنگ کچھ حدود کے ساتھ آتی ہے- ایسی چیز جسے آپ ایک قابل اعتماد AI وینڈر سے منسلک ہونے پر حل کر سکتے ہیں۔

واٹسال گھیہ، بانی جہاز، صحت کی دیکھ بھال کے AI سافٹ ویئر اور خدمات میں 20 سال سے زیادہ کا تجربہ رکھنے والا ایک کاروباری شخص ہے۔

اصل میں شائع https://thinkml.ai 1 جون 2022 کو۔

---

نیچرل لینگویج پروسیسنگ کے چیلنجز کیا ہیں، اور ان کو کیسے حل کیا جائے؟ میں اصل میں شائع کیا گیا تھا چیٹ بوٹس لائف میڈیم پر، جہاں لوگ اس کہانی کو نمایاں کرکے اور اس کا جواب دے کر گفتگو جاری رکھے ہوئے ہیں۔

• سکے سمارٹ۔ یورپ کا بہترین بٹ کوائن اور کرپٹو ایکسچینج۔
• پلیٹو بلاک چین۔ Web3 Metaverse انٹیلی جنس۔ علم میں اضافہ۔ مفت رسائی۔
• کرپٹو ہاک۔ Altcoin ریڈار. مفت جانچ.
• Source: https://chatbotslife.com/what-are-the-natural-language-processing-challenges-and-how-to-fix-6c1e185dd95?source=rss—-a49517e4c30b—4