ए आई के युग में, एन एल पी है, मानव भाषा को समझने, व्याख्या करने व जवाब देने में माहिर

हमारा मेरठ, एक ऐसा शहर है, जहां परंपरा आधुनिकता से मिलती है। आज हमारा यह शहर, नवाचार और प्रगति को आगे बढ़ाने के लिए, आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस (ए आई) की शक्ति को अपना रहा है। स्थानीय व्यवसायों को बढ़ाने और सार्वजनिक सेवाओं में सुधार से लेकर, शिक्षा और स्वास्थ्य सेवा में बदलाव तक, ए आई, मेरठ में दैनिक जीवन का एक महत्वपूर्ण हिस्सा बन रहा है। चाहे वह स्मार्ट उपकरणों का उपयोग करना हो, परिवहन को सुव्यवस्थित करना हो, या ग्राहक अनुभवों में सुधार करना हो, ए आई, मेरठ में जीवन को अधिक कुशल और संयुक्त बनाने में मदद कर रहा है। चूंकि, ए आई दुनिया भर में उद्योगों को आकार दे रहा है, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण(एन एल पी – Natural Language Processing) मशीनों को समझने, उनकी व्याख्या करने और मानव भाषा का जवाब देकर, अपनी पहचान बना रहा है। क्षेत्रीय भाषाओं को समझने वाले वॉइस असिस्टेंट(Voice assistant) से लेकर, ए आई-संचालित ग्राहक सेवा समाधान तक, एन एल पी हमारे दैनिक जीवन में प्रौद्योगिकी के साथ बातचीत करने के तरीके को बदल रहा है। आज, हम प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एन एल पी) के विकास व इतिहास पर चर्चा करेंगे। आगे, हम विभिन्न उद्योगों पर इसके प्रभाव पर विचार करते हुए, एन एल पी के लाभों पर गौर करेंगे। फिर, हम इसके वास्तविक अनुप्रयोगों को प्रदर्शित करते हुए, एन एल पी के प्रमुख उदाहरणों की जांच करेंगे। अंत में, हम इसके मूल सिद्धांतों और तकनीकों का अवलोकन प्रदान करते हुए समझाएंगे कि, एन एल पी क्या है।
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का संक्षिप्त इतिहास –
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, कंप्यूटर को मानव भाषाओं को समझने और उपयोग करने में मदद करता है। 1900 के दशक की शुरुआत में, फ़र्डिनेंड डी सॉसर(Ferdinand de Saussure) नामक एक भाषाविज्ञान प्रोफ़ेसर की मृत्यु हुई। इस कारण, दुनिया “एक विज्ञान के रूप में” भाषा की अवधारणा से लगभग वंचित रह गई। अंततः प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण की ओर, विश्व अग्रसर हुआ।
1906 से 1911 तक, प्रोफ़ेसर सॉसर ने, जिनेवा विश्वविद्यालय(University of Geneva) में तीन पाठ्यक्रमों की पेशकश की थी। वहां उन्होंने भाषाओं को “सिस्टम” के रूप में वर्णित करने वाला, एक दृष्टिकोण विकसित किया। भाषा के भीतर, ध्वनि, एक अवधारणा का प्रतिनिधित्व करती है – एक अवधारणा जो संदर्भ बदलने पर अर्थ बदल देती है। सॉसर ने तर्क दिया कि, अर्थ, भाषा के अंदर, उसके भागों के बीच संबंधों और अंतरों में निर्मित होता है। उन्होंने प्रस्तावित किया कि, “अर्थ” भाषा के रिश्तों और विरोधाभासों के भीतर निर्मित होता है। एक साझा भाषा प्रणाली, संचार को संभव बनाती है। सॉसर ने समाज को “साझा” सामाजिक मानदंडों की एक प्रणाली के रूप में देखा, जो उचित, “विस्तारित” सोच के लिए स्थितियां प्रदान करता है। इसके परिणामस्वरूप, व्यक्तियों द्वारा निर्णय और कार्य किए जाते हैं। यही दृष्टिकोण आधुनिक कंप्यूटर भाषाओं पर भी लागू किया जा सकता है।
अपने सिद्धांतों को प्रकाशित करने से पहले, सॉसर की मृत्यु (1913 में) हो गई। हालांकि, उनके दो सहयोगी – अल्बर्ट सेचेहे(Albert Sechehaye) और चार्ल्स बैली(Charles Bally) ने उनकी अवधारणाओं के महत्व को पहचाना। दोनों ने, उनके पाठ्यक्रमों से, नोट्स एकत्र करने हेतु, असामान्य कदम उठाए। इनमें से, उन्होंने 1916 में प्रकाशित – कौर्स डी लिंगुइस्टिक जेनेराले(Cours de Linguistique Générale) लिखा। इस पुस्तक ने उस चीज़ की नींव रखी, जिसे संरचनावादी दृष्टिकोण कहा जाता है, जो भाषाविज्ञान से शुरू हुई और बाद में कंप्यूटर सहित, अन्य क्षेत्रों में भी विस्तारित हुई।
1950 में, एलन ट्यूरिंग(Alan Turing) ने “सोच” मशीन के परीक्षण का वर्णन करते हुए, एक पेपर लिखा था। इसमें उन्होंने कहा कि, यदि कोई मशीन टेलीप्रिंटर(Teleprinter) के उपयोग के माध्यम से बातचीत का हिस्सा हो सकती है, और यह पूरी तरह से मानव की नकल करती है, तो कोई ध्यान देने योग्य अंतर नहीं है, तो मशीन को सोचने में सक्षम माना जा सकता है। इसके तुरंत बाद, 1952 में, हॉजकिन-हक्सले मॉडल(Hodgkin-Huxley model) ने दिखाया कि, मस्तिष्क विद्युत नेटवर्क बनाने में न्यूरॉन्स(Neurons) का उपयोग कैसे करता है। इन घटनाओं ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता (ए आई), प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एन एल पी) और कंप्यूटर के विकास के विचार को प्रेरित करने में मदद की।
एन एल पी के लाभ-
•एन एल पी, मनुष्यों के लिए मशीनों के साथ संचार और सहयोग करना आसान बनाता है। यह कई उद्योगों और अनुप्रयोगों में लाभ प्रदान करता है। इससे उन्हें प्राकृतिक मानव भाषा में निम्नलिखित कार्य करने की अनुमति मिलती है, जिसका वे हर दिन उपयोग करते हैं। 
•दोहराए जाने वाले कार्यों का स्वचालन–
एन एल पी विशेष रूप से ग्राहक सहायता, डेटा प्रविष्टि और दस्तावेज़ प्रबंधन जैसे कार्यों को पूर्ण या आंशिक रूप से स्वचालित करने में उपयोगी है। उदाहरण के लिए, एन एल पी-संचालित चैटबॉट(Chatbots) नियमित ग्राहक प्रश्नों को संभाल सकते हैं और अधिक जटिल मुद्दों के लिए, मानव एजेंटों को मुक्त कर सकते हैं। एन एल पी, भाषा अनुवाद की सुविधा देता है, तथा अर्थ, संदर्भ और बारीकियों को संरक्षित करते हुए, पाठ को एक भाषा से दूसरी भाषा में परिवर्तित करता है।
•बेहतर डेटा विश्लेषण और अंतर्दृष्टि–
एन एल पी, ग्राहक समीक्षा, सोशल मीडिया पोस्ट और समाचार लेखों जैसे असंरचित पाठ डेटा से अंतर्दृष्टि के निष्कर्षण को सक्षम करके, डेटा विश्लेषण को बढ़ाता है। भावना विश्लेषण, पाठ से व्यक्तिपरक गुणों – दृष्टिकोण, भावनाओं, व्यंग्य, भ्रम या संदेह के निष्कर्षण को सक्षम बनाता है। इसका उपयोग अक्सर सिस्टम या अगली प्रतिक्रिया देने वाले व्यक्ति तक, संचार को व्यवस्थित करने के लिए किया जाता है।
•उन्नत खोज–
एन एल पी, उपयोगकर्ता प्रश्नों के इरादे को समझने के लिए, सिस्टम को सक्षम करके, अधिक सटीक और प्रासंगिक रूप से उन्नत परिणाम प्रदान करके, खोज को उत्कृष्ट बनाता है। केवल कीवर्ड मिलान पर निर्भर रहने के बजाय, एन एल पी-संचालित खोज, इंजन शब्दों और वाक्यांशों के अर्थ का विश्लेषण करते हैं। इससे प्रश्न अस्पष्ट या जटिल होने पर भी, जानकारी ढूंढना आसान हो जाता है। यह वेब खोजों में, दस्तावेज़ पुनर्प्राप्ति में या एंटरप्राइज़ डेटा सिस्टम(Enterprise data systems) आदि में, उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाता है।
•कंटेंट या पाठ निर्माण–
एन एल पी, विभिन्न उद्देश्यों के लिए मानव-जैसा पाठ बनाने के लिए उन्नत भाषा मॉडल को शक्ति प्रदान करता है। जी पी टी–4(GPT-4) जैसे पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल, उपयोगकर्ताओं द्वारा दिए गए संकेतों के आधार पर – लेख, रिपोर्ट, मार्केटिंग कॉपी, उत्पाद विवरण और यहां तक कि, रचनात्मक लेखन भी उत्पन्न कर सकते हैं। एन एल पी-संचालित उपकरण, ईमेल का मसौदा तैयार करने, सोशल मीडिया पोस्ट लिखने या कानूनी दस्तावेज़ीकरण जैसे कार्यों को स्वचालित करने में भी सहायता कर सकते हैं। संदर्भ, स्वर और शैली को समझकर, एन एल पी यह देखता है कि, उत्पन्न पाठ सुसंगत, प्रासंगिक और इच्छित संदेश के साथ संरेखित है, जिससे गुणवत्ता बनाए रखते हुए, कंटेंट निर्माण में समय और प्रयास की बचत होती है।
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के उदाहरण-
जबकि ए आई और एन एल पी शब्द भविष्य के रोबोटों की छवियां उत्पन्न कर सकते हैं, हमारे दैनिक जीवन में एन एल पी के बुनियादी उदाहरण पहले से ही मौजूद हैं। यहां ऐसे कुछ प्रमुख उदाहरण दिए गए हैं।
•ईमेल फ़िल्टर(Email filters)-
ईमेल फ़िल्टर, एन एल पी ऑनलाइन के सबसे बुनियादी और प्रारंभिक अनुप्रयोगों में से एक है। इसकी शुरुआत, स्पैम फ़िल्टर(Spam filters) के साथ हुई, जिसमें कुछ ऐसे शब्दों या वाक्यांशों को उजागर किया गया, जो स्पैम संदेश का संकेत देते हैं। लेकिन एन एल पी के शुरुआती अनुकूलन की तरह, फ़िल्टरिंग को भी उन्नत किया गया है।
•स्मार्ट असिस्टेंट(Smart assistants)-
ऐप्पल(Apple) के सिरी(Siri) और अमेज़न (Amazon) के एलेक्सा(Alexa) जैसे, स्मार्ट सहायक, आवाज़ पहचान के माध्यम से भाषण में पैटर्न को पहचानते हैं, फिर उसके अर्थ का अनुमान लगाते हैं और एक उपयोगी प्रतिक्रिया प्रदान करते हैं। हम इस तथ्य के आदी हो गए हैं कि, हम “अरे सिरी” कह सकते हैं, एक प्रश्न पूछ सकते हैं और वह समझती है कि, हमने क्या कहा है और संदर्भ के आधार पर प्रासंगिक उत्तरों के साथ जवाब देती है।
•खोज के परिणाम-
खोज इंजन, समान खोज व्यवहार या उपयोगकर्ता के इरादे के आधार पर, प्रासंगिक परिणाम सामने लाने के लिए एन एल पी का उपयोग करते हैं। इससे सामान्य व्यक्ति को खोज-शब्द विज़ार्ड(Search-term wizard) के बिना ही, वह प्रतिक्रिया मिल जाती है, जो उन्हें चाहिए होती है। उदाहरण के लिए, जब आप टाइप करना शुरू करते हैं, तो गूगल न केवल यह अनुमान लगाता है कि, आपके प्रश्न पर कौन सी लोकप्रिय खोजें लागू हो सकती हैं, बल्कि, यह पूरी तस्वीर को देखता है और सटीक खोज शब्दों के बजाय यह पहचानता है कि, आप क्या कहना चाह रहे हैं।
•भविष्यसूचक पाठ-
ऑटो सुधार(Auto correct), ऑटो कंप्लीट(Auto complete) एवं पूर्वानुमानित पाठ(Predictive text) जैसी चीज़ें, हमारे स्मार्टफ़ोन पर इतनी आम हैं कि, हम उन्हें नज़रंदाज़ कर देते हैं। ऑटो सुधार और पूर्वानुमानित पाठ, खोज इंजन के समान हैं, जिसमें वे आपके द्वारा टाइप किए जाने वाले शब्द, शब्द को समाप्त करने या किसी प्रासंगिक शब्द का सुझाव देने के आधार पर कहने वाली चीज़ों की, भविष्यवाणी करते हैं।
•भाषा का अनुवाद-
कई भाषाएं सीधे अनुवाद की अनुमति नहीं देती हैं और उनमें वाक्य संरचना के लिए अलग-अलग आदेश होते हैं, जिन्हें अनुवाद सेवाएं अनदेखा कर देती हैं। लेकिन, फिर भी, अनुवाद उपकरण बहुत आगे बढ़ चुके हैं।
•डेटा विश्लेषण-
प्राकृतिक भाषा क्षमताओं को डेटा विश्लेषण वर्कफ़्लो(Data analysis workflows) में एकीकृत किया जा रहा है, क्योंकि, अधिक बी आई(BI) विक्रेता डेटा विज़ुअलाइज़ेशन(Data visualizations) के लिए एक प्राकृतिक भाषा इंटरफ़ेस प्रदान करते हैं। इसका एक उदाहरण – स्मार्टर विज़ुअल एन्कोडिंग(Smarter visual encoding) है, जो डेटा के शब्दार्थ के आधार पर सही कार्य के लिए, सर्वोत्तम विज़ुअलाइज़ेशन प्रदान करता है।
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एन एल पी) क्या है?
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एन एल पी) मशीनों के निर्माण का विषय है, जो मानव भाषा – या मानव भाषा जैसा डेटा – जिस तरह से लिखा, बोला और व्यवस्थित किया जाता है, में हेरफ़ेर कर सकता है। यह कम्प्यूटेशनल भाषाविज्ञान से विकसित हुआ है, जो भाषा के सिद्धांतों को समझने के लिए कंप्यूटर विज्ञान का उपयोग करता है। लेकिन, सैद्धांतिक रूपरेखा विकसित करने के बजाय, एन एल पी एक इंजीनियरिंग विषय है, जो उपयोगी कार्यों को पूरा करने के लिए प्रौद्योगिकी का निर्माण करना चाहता है। एन एल पी को दो अतिव्यापी उपक्षेत्रों में विभाजित किया जा सकता है: प्राकृतिक भाषा समझ (एन एल यू – Natural language understanding), जो शब्दार्थ विश्लेषण या पाठ के इच्छित अर्थ को निर्धारित करने पर केंद्रित है और प्राकृतिक भाषा पीढ़ी (एन एल जी – Natural language generation), जो एक मशीन द्वारा पाठ निर्माण पर केंद्रित है। एन एल पी को अक्सर वाक् पहचान के साथ, संयोजन में उपयोग किया जाता है, जो बोली जाने वाली भाषा की शब्दों में पदव्‍याख्‍या करना, ध्वनि को पाठ में बदलना और इसके विपरीत करना चाहता है।

संदर्भ 
https://tinyurl.com/ybpx5c94
https://tinyurl.com/ymv7c5a4
https://tinyurl.com/yck97wbu
https://tinyurl.com/5dp7d69e

चित्र संदर्भ

1. एक महिला और ए आई को संदर्भित करता एक चित्रण (flickr)
2. संकीर्ण ए आई प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण सॉफ़्टवेयर (Narrow-AI NLP Software) के प्रदर्शन को संदर्भित करता एक चित्रण (flickr)
3.  एक महिला पर प्रक्षेपित हो रहे कोड को संदर्भित करता एक चित्रण (Pexels)
4. ईमेल फ़िल्टर को संदर्भित करता एक चित्रण (wikimedia)
5. रोबोट और गणितीय सूत्रों को संदर्भित करता एक चित्रण (wikimedia)