இயற்கை மொழி செயலாக்கம் (NLP) – அல்லது இயற்கை மொழி கையாளுதல் – என்பது ஒரு செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) துறையாகும், இது கணினிகளுக்கு மனித மொழியை புரிந்து கொண்டு தொடர்பு கொள்ள உதவுகிறது. எளிமையாகச் சொல்வதானால், NLP மெஷின் லெர்னிங் (machine learning) முறைகளை பயன்படுத்தி, கணினிகளுக்கு நாம் தினசரி பயன்படுத்தும் இயற்கை மொழியை விளக்க, தொடர்பு கொள்ள மற்றும் புரிந்து கொள்ள உதவுகிறது.

இது AI இல் மிகவும் சிக்கலான பிரச்சினைகளில் ஒன்றாக கருதப்படுகிறது, ஏனெனில் மொழி என்பது மனிதர்களின் எண்ணங்களை வெளிப்படுத்தும் மற்றும் தொடர்பு கொள்ளும் மிகவும் நுணுக்கமான கருவி ஆகும், ஆகையால் இயந்திரங்கள் அந்த மொழியின் பின்னணி அர்த்தங்களை "புரிந்து கொள்ள" வேண்டும்.

இயற்கை மொழி என்பது மனித மொழிகள் (தமிழ், ஆங்கிலம், ஹிந்தி போன்றவை) ஆகும், இது கணினி மொழிகளுக்கு மாறுபட்டது. NLP இன் நோக்கம் கணினிகளை தானாக கையாளவும், புரிந்து கொள்ளவும் மற்றும் கூடுதலாக மனிதர்களைப் போல வாக்கியங்களை உருவாக்கவும் நிரலாக்குவதாகும்.

உதாரணமாக, நீங்கள் Siri, Alexa போன்ற குரல் உதவியாளர்களுடன் அல்லது chatbot களுடன் பேசும்போது, Google மொழிபெயர்ப்பைப் பயன்படுத்தும்போது, இந்த அனைத்து பயன்பாடுகளும் பின்னணியில் இயற்கை மொழி செயலாக்க தொழில்நுட்பத்தை பயன்படுத்துகின்றன.

ஏன் இயற்கை மொழி செயலாக்கம் முக்கியம்?

இன்றைய டிஜிட்டல் காலத்தில், மொழி தரவுகள் (உரை, ஒலி, உரையாடல்) மின்னஞ்சல், செய்தி, சமூக வலைதளம், வீடியோ போன்ற பல்வேறு மூலங்களிலிருந்து பெரிதும் அதிகரித்து வருகின்றன. கட்டமைக்கப்பட்ட தரவுகளுக்கு (எண்ணிக்கை, அட்டவணைகள்) மாறாக, மொழி தரவுகள் உரை மற்றும் ஒலி வடிவில் உள்ள கட்டமைக்கப்படாத தரவுகள் ஆகும், இதை தானாக கையாள்வது NLP இல்லாமல் கடினம்.

இயற்கை மொழி செயலாக்க தொழில்நுட்பம் கணினிகளுக்கு இந்த கட்டமைக்கப்படாத தரவுகளை திறம்பட பகுப்பாய்வு செய்து, மனித மொழியில் உள்ள நோக்கம், சூழல், உணர்ச்சி ஆகியவற்றை புரிந்து கொள்ள உதவுகிறது. இதனால் NLP என்பது இயந்திரங்களுக்கு மனிதர்களுடன் தொடர்பு கொள்ளவும் மற்றும் சேவை செய்யவும் உதவும் முக்கிய திறவுகோல் ஆகிறது.

இயற்கை மொழி செயலாக்கம் முக்கியமானது ஏனெனில் இது மனிதர்களுக்கும் கணினிகளுக்கும் இடையேயான இயற்கையான தொடர்பை திறக்கிறது. கணினி மொழிகளை கற்றுக்கொள்ள வேண்டியதில்லை; நமது தாய்மொழியில் கட்டளைகள் அல்லது கேள்விகள் வைக்கலாம். NLP பல சிக்கலான மொழி சார்ந்த பணிகளை தானாகச் செய்ய உதவுகிறது, இதனால் நேரம் மற்றும் செலவை சேமிக்கவும், பயனர் அனுபவத்தை பல துறைகளில் மேம்படுத்தவும் முடிகிறது.

உதாரணமாக, நிறுவனங்கள் NLP ஐ பயன்படுத்தி சமூக வலைதளங்களில் உள்ள ஆயிரக்கணக்கான வாடிக்கையாளர் கருத்துக்களை தானாக பகுப்பாய்வு செய்து முக்கியமான洞察ங்களை பெறலாம், அல்லது NLP அடிப்படையிலான chatbot 24/7 வாடிக்கையாளர்களுக்கு ஒரே மாதிரியாக பதிலளிக்க முடியும். சரியான NLP பயன்பாடு நிறுவனங்களுக்கு செயல்முறை மேம்பாடு, திறன் அதிகரிப்பு, மற்றும் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட சேவைகளை வழங்க உதவுகிறது.

உண்மையில், NLP நமது அன்றாட வாழ்க்கையில் ஏற்கனவே பரவலாக உள்ளது. Google போன்ற தேடல் கருவிகள் உங்கள் தேடல் நோக்கத்தை தெளிவாக இல்லாவிட்டாலும் புரிந்து கொள்கின்றன. Amazon Alexa, Apple Siri, Microsoft Cortana போன்ற மெய்நிகர் உதவியாளர்கள் உங்கள் குரலை கேட்டு பதிலளித்து, அழைப்புகள் செய்ய, இசை இயக்க, தகவல் தேட உதவுகின்றன.

மேலும், நீங்கள் செய்தி தட்டும்போது வரும் முன்கூட்டிய சொல் கணிப்பு மற்றும் தானாக எழுத்துப்பிழை சரிபார்ப்பு கூட NLP இன் பலன்கள். தெளிவாக, இயற்கை மொழி செயலாக்கம் இன்று நமது சுற்றியுள்ள பல புத்திசாலி பயன்பாடுகளுக்கு மூல தொழில்நுட்பம் ஆகி, இயந்திரங்களை மொழியை மிகவும் நன்கு புரிந்துகொள்ளக்கூடியதாக மாற்றியுள்ளது.

NLP இன் பொதுவான பயன்பாடுகள்

மொழியை "புரிந்து கொள்ளும்" திறனின் மூலம், NLP பல துறைகளில் பரவலாக பயன்படுத்தப்படுகிறது. கீழே சில பிரதான இயற்கை மொழி செயலாக்க பயன்பாடுகள் கொடுக்கப்பட்டுள்ளன:

• மெய்நிகர் உதவியாளர்கள் மற்றும் Chatbot: 

NLP Siri, Alexa போன்ற மெய்நிகர் உதவியாளர்களை அல்லது வலைத்தளங்களில், Facebook Messenger இல் உள்ள chatbot களை உருவாக்க அனுமதிக்கிறது, இது பயனர்களின் கேள்விகளை புரிந்து தானாக பதிலளிக்க முடியும். இது பொதுவான கேள்விகளுக்கு பதிலளிக்க, அட்டவணை அமைக்க, வாங்குதல் மற்றும் வாடிக்கையாளர் பிரச்சனைகளை விரைவாக எங்கும் எப்போதும் தீர்க்க உதவுகிறது.

• கருத்து மற்றும் உணர்ச்சி பகுப்பாய்வு: 

நிறுவனங்கள் சமூக வலைதளங்களில், கருத்துக் கணக்கெடுப்புகளில் அல்லது தயாரிப்பு மதிப்பீடுகளில் உள்ள வாடிக்கையாளர் கருத்துக்களை பகுப்பாய்வு செய்ய NLP ஐ பயன்படுத்துகின்றன. NLP ஆல்கொரிதங்கள் உணர்ச்சிகளை (நன்மை/தீமை), மனப்பான்மையை அல்லது வெறுப்பான சிரிப்பை கண்டறிய முடியும். இது நிறுவனங்களுக்கு வாடிக்கையாளர் கருத்துக்களை, சந்தை போக்குகளை புரிந்து கொண்டு தயாரிப்புகள் மற்றும் சேவைகளை விரைவாக மேம்படுத்த உதவுகிறது.

• மெஷின் மொழிபெயர்ப்பு (தானாக மொழிபெயர்ப்பு): 

மெஷின் மொழிபெயர்ப்பு என்பது NLP இன் ஒரு பாரம்பரிய பயன்பாடு. Google Translate போன்ற மென்பொருட்கள் NLP ஐ பயன்படுத்தி ஒரு மொழியில் உள்ள உரையையோ அல்லது பேச்சையோ மற்றொரு மொழிக்கு மாற்றி, அர்த்தத்தையும் சூழலையும் சரியாக பராமரிக்க முயற்சிக்கின்றன. NLP மூலம் தானாக மொழிபெயர்ப்பு தரம் தொடர்ந்து மேம்பட்டு, மொழி தடைகளை கடக்க உதவுகிறது.

• குரல் செயலாக்கம்: 

குரல் அடையாளம் (speech recognition) குரலை உரையாக மாற்றி, நீங்கள் குரலால் கட்டளை வழங்க உதவுகிறது (உதாரணமாக, Voice-to-text, குரலால் அழைப்பு). அதேபோல், NLP உரை மூலம் குரல் உருவாக்கம் (text-to-speech) செய்யவும் உதவுகிறது, இது ஆடியோ புத்தகங்கள், மெய்நிகர் உதவியாளர்கள் போன்றவற்றிற்கு இயற்கையான குரலை உருவாக்குகிறது. குரல் கட்டுப்பாட்டில் இயங்கும் வாகனங்கள் மற்றும் ஸ்மார்ட் வீடுகள் இத்தகைய தொழில்நுட்பங்களை அடிப்படையாகக் கொண்டுள்ளன.

• வகைப்படுத்தல் மற்றும் தகவல் எடுப்பு: 

NLP தானாக உரை வகைப்படுத்தல் செய்ய முடியும் (எ.கா., மின்னஞ்சல் ஸ்பாம்/இல்லை, செய்தி துறை அடிப்படையில் வகைப்படுத்தல்) மற்றும் முக்கியமான தகவலை எடுக்க முடியும். வணிகத்தில், NLP ஆவணங்கள் மற்றும் கோப்புகளை ஒழுங்குபடுத்த, மருத்துவத்தில் நோயாளி பதிவுகளை எடுக்க, சட்டத்தில் கோப்புகளை ஆய்வு செய்ய பயன்படுகிறது.

• தானாக உள்ளடக்கம் உருவாக்குதல்: 

NLP இன் புதிய முன்னேற்றம் இயற்கை மொழி உருவாக்கம் ஆகும் – இது மனிதர்களைப் போல உரைகளை உருவாக்கும் திறன். GPT-3, GPT-4 போன்ற நவீன மொழி மாதிரிகள் பயனர்களின் கோரிக்கைகளின் அடிப்படையில் கட்டுரைகள், மின்னஞ்சல்கள், கவிதைகள், நிரல் குறியீடுகள் போன்றவற்றை எழுத முடியும்.

இதனால் உள்ளடக்கம் உருவாக்குதல், வாடிக்கையாளர் சேவை தானாக பதிலளித்தல், மாணவர்களுக்கு கட்டுரை உதவி போன்ற பல சுவாரஸ்ய பயன்பாடுகள் உருவாகின்றன. இயந்திரம் உருவாக்கும் உள்ளடக்கம் மனிதர்களால் கண்காணிக்கப்பட வேண்டும், துல்லியத்தையும் நெறிமுறையையும் உறுதி செய்ய.

மொத்தத்தில், இயற்கை மொழி தொடர்பான எந்த பிரச்சினையும் (உரை, பேச்சு) NLP மூலம் தானாக அல்லது திறம்பட கையாளப்படலாம். தேடல், கேள்வி பதில், ஆவண பகுப்பாய்வு, கல்வி உதவி (தானாக மதிப்பீடு, மெய்நிகர் ஆசிரியர்) போன்றவை NLP இன் முக்கிய பங்குகள்.

NLP எப்படி செயல்படுகிறது?

கணினிகள் மனித மொழியை புரிந்து கொள்ள, NLP பல கணினி அறிவியல் மற்றும் மொழியியல் தொழில்நுட்பங்களை இணைக்கிறது. அடிப்படையில், NLP அமைப்பு மொழியை கையாளும் போது பின்வரும் முக்கிய படிகளை கடக்கிறது:

முன் செயலாக்கம்: 

முதலில், உரை அல்லது குரல் தரவை கணினி புரிந்துகொள்ளக்கூடிய மூல தரவாக மாற்றுகிறது. உரைக்கு NLP வாக்கியங்களை பிரித்து, சொற்களை பிரித்து (tokenization), அனைத்தையும் சிறிய எழுத்துக்களில் மாற்றி, வாக்கியக்குறிகளை மற்றும் நிறுத்தும் சொற்களை அகற்றுகிறது (எ.கா., "the", "is" போன்றவை அர்த்தமில்லாதவை).

பிறகு stemming/lemmatization பயன்படுத்தி சொற்களை அடிப்படை வடிவிற்கு கொண்டு வருகிறது (உதா: "running" → "run"). குரல் உரைக்கு, முதலில் குரல் அடையாளம் மூலம் உரையாக மாற்றப்படுகிறது. முன் செயலாக்க முடிவில் தரவு சுத்தம் செய்யப்பட்டு, ஒழுங்குபடுத்தப்பட்ட நிலையில் இருக்கும், இது இயந்திரக் கற்றலுக்கு தயாராகும்.

விசேஷ அம்ச எடுப்பு (feature extraction): 

கணினி நேரடியாக சொற்களின் அர்த்தத்தை புரியாது, ஆகவே NLP மொழியை எண்கள் அல்லது வெக்டர்கள் வடிவில் மாற்றுகிறது.

பொதுவான முறைகள் Bag of Words, TF-IDF (சொல் பரவலின் எண்ணிக்கை) மற்றும் நவீனமாக word embedding (Word2Vec, GloVe போன்றவை) ஆகும், இதில் ஒவ்வொரு சொல்லுக்கும் அதன் அர்த்தத்தை பிரதிபலிக்கும் வெக்டர் ஒதுக்கப்படுகிறது. இவை சொற்களுக்கிடையேயான பொருள் தொடர்புகளை (உதா: "ராஜா" "ராணி"க்கு அருகில், "கார்"க்கு தொலைவில்) புரிய உதவுகின்றன.

பகுப்பாய்வு மற்றும் சூழல் புரிதல்: 

எண் தரவு கிடைத்த பிறகு, அமைப்பு வாக்கிய அமைப்பு (syntax) மற்றும் அர்த்தம் (semantics) ஆகியவற்றை பகுப்பாய்வு செய்ய இயந்திரக் கற்றல் மாதிரிகள் மற்றும் ஆல்கொரிதங்களை பயன்படுத்துகிறது.

உதாரணமாக, சொல் வகை (POS tagging) மூலம் ஒரு சொல்லின் வாக்கியத்தில் உள்ள பங்கு (பெயர், செயல், பொருள்) கண்டறியப்படுகிறது; அர்த்த பகுப்பாய்வு மூலம் அந்த வாக்கியத்தின் சூழல் பொருள் புரியப்படுகிறது. நவீன NLP ஆழ்ந்த கற்றல் (deep learning) மாதிரிகளை பயன்படுத்தி, இயந்திரங்கள் மனிதர்களைப் போல வாக்கிய அர்த்தத்தை புரிந்து கொள்ளத் தொடங்கியுள்ளன.

மொழி உருவாக்கம் அல்லது செயல்பாடு: 

கேள்விக்கு பதில் அளித்தல் அல்லது கட்டளை செயல்படுத்துதல் போன்ற கடைசி படி உள்ளது. உதாரணமாக, கேள்விக்கு பொருத்தமான பதிலை தரவு மூலம் தேடி, உரை அல்லது குரல் வடிவில் வழங்குகிறது. கட்டளைக்கு, இசை இயக்குதல் போன்ற செயல்பாடுகளை இயங்கச் செய்கிறது.

மெஷின் மொழிபெயர்ப்பில், இது இலக்கு மொழிக்கு உரையை மாற்றுவதாகும். chatbot களில், இது முன்னைய படிகளின் புரிதலை அடிப்படையாகக் கொண்டு இயற்கையான பதில்களை உருவாக்குகிறது.

உண்மையில், இந்த செயல்முறை மிகவும் சிக்கலானது மற்றும் படிகள் தெளிவாக பிரிக்கப்படவில்லை. பல NLP அமைப்புகள் end-to-end மாதிரிகளைப் பயன்படுத்தி, தொடக்கம் முதல் முடிவுவரை முழுமையாக கற்றுக்கொள்கின்றன. இருப்பினும், இவ்வாறு படிகளை பிரிப்பது NLP எப்படி செயல்படுகிறது என்பதை விளக்க உதவுகிறது.

NLP இல் அணுகும் முறைகள்

வரலாற்றில், இயற்கை மொழி செயலாக்கம் பல தலைமுறையான முறைகளை கடந்து வந்துள்ளது. 1950 களிலிருந்து இன்று வரை, NLP இல் மூன்று முக்கிய அணுகுமுறைகள் உள்ளன:

சட்ட அடிப்படையிலான NLP (Rule-based)

இது ஆரம்ப கால அணுகுமுறை. நிரலர்கள் if-then விதிகளின் தொகுப்பை எழுதுவார்கள், இதன் மூலம் இயந்திரம் வாக்கியங்களை கையாளும்.

முதன்மை பதிலளிப்பு அமைப்புகள் முன்கூட்டியே நிரலாக்கப்பட்ட மாதிரிகளை மட்டுமே பதிலளிக்க முடியும். இந்த முறையில் மெஷின் லெர்னிங் பயன்படுத்தப்படவில்லை, ஆகையால் இயந்திரம் தானாக கற்றுக்கொள்ள முடியாது. Rule-based NLP மொழியியல் நிபுணர்களின் உதவியுடன் விதிகளை எழுத வேண்டியிருக்கும் மற்றும் மொழியின் பரவலான தன்மையை காரணமாக விரிவாக்கம் கடினம்.

புள்ளியியல் NLP (Statistical)

1990 களில் தொடங்கி, NLP புள்ளியியல் மெஷின் லெர்னிங் நோக்கத்தில் நகர்ந்தது. கையேடு விதிகள் எழுதுவதற்கு பதிலாக, இயந்திரம் தரவின் அடிப்படையில் மொழி மாதிரிகளை கற்றுக்கொள்ள மெஷின் லெர்னிங் ஆல்கொரிதங்களை பயன்படுத்துகிறது. இது NLP ஐ மென்மையான மற்றும் துல்லியமான முறையில் செயல்படுத்த உதவுகிறது, ஏனெனில் இயந்திரம் சூழலைப் பொருத்து பொருத்தமான அர்த்தத்தை கணக்கிட முடியும்.

உதாரணமாக, சொல் வகை அடையாளம் (POS tagging) தரவிலிருந்து கற்றுக்கொண்டு ஒரு சொல்லின் வகையை சூழல் அடிப்படையில் தீர்மானிக்கிறது. புள்ளியியல் NLP எழுத்துப்பிழை சரிபார்ப்பு, சொல் பரிந்துரை (T9 போன்ற பழைய கைபேசிகள்) போன்ற பயன்பாடுகளை மேம்படுத்தியுள்ளது.

ஆழ்ந்த கற்றல் NLP (Deep learning)

2010 களின் இறுதியில், ஆழ்ந்த கற்றல் மற்றும் நியூரல் நெட்வொர்க் மாதிரிகள் NLP இல் முக்கியமான முறையாக மாறின. இணையத்தில் கிடைக்கும் பெரும் உரை தரவுகளும் அதிக கணினி சக்தியும் காரணமாக, ஆழ்ந்த கற்றல் மாதிரிகள் மொழியை மிக உயர்ந்த அளவில் சுருக்கமாகக் கற்றுக்கொள்ள முடிகிறது.

Transformer மாதிரி (2017 இல் அறிமுகம்) ஒரு பெரிய முன்னேற்றம்: இது வாக்கியத்தில் உள்ள சொற்களின் அர்த்த தொடர்புகளை self-attention மூலம் கற்றுக்கொள்கிறது, இதனால் சூழலை நன்றாக புரிந்து கொள்ள முடிகிறது. Google BERT மாதிரியை Transformer அடிப்படையில் உருவாக்கி தேடல் தரத்தை மேம்படுத்தியுள்ளது.

மேலும், GPT-2, GPT-3 போன்ற autoregressive மாதிரிகள் அடுத்த சொல் கணிப்பில் பயிற்சி பெற்று, தெளிவான உரை உருவாக்கும் திறனை கொண்டுள்ளன. இப்போது, ஆழ்ந்த கற்றல் மூலம் GPT-4, LLaMA, PaLM போன்ற பெரிய மொழி மாதிரிகள் (LLM) மனிதர்களைப் போல இயற்கையான மொழியை புரிந்து கொண்டு உருவாக்க முடிகிறது.

மேலும், foundation models என்ற பெரிய AI மாதிரிகள் (உதா: OpenAI இன் GPT-4, IBM இன் Granite) முன்கூட்டியே பெரும் தரவுகளுடன் பயிற்சி பெற்று, பல்வேறு NLP பணிகளுக்கு விரைவாக தகுதிசெய்யப்படுகின்றன, உரை உருவாக்கம் முதல் ஆழ்ந்த தகவல் எடுப்பு வரை.

இவை பயிற்சி நேரத்தை குறைத்து, செயல்திறனை மேம்படுத்துகின்றன. மேலும், retrieval-augmented generation போன்ற புதிய முறைகள் வெளிப்புற தகவல்களை அணுகி பதில்களின் துல்லியத்தை உயர்த்துகின்றன. இதனால் NLP தொழில்நுட்பம் மிக வேகமாக வளர்ந்து வருகிறது.

NLP இல் சவால்கள் மற்றும் புதிய போக்குகள்

பல முன்னேற்றங்களையும் பெற்றிருந்தாலும், இயற்கை மொழி செயலாக்கம் இன்னும் பல சவால்களை எதிர்கொள்கிறது. மனித மொழி மிகவும் வளமானதும், பல்வேறு அர்த்தங்களைக் கொண்டதும் ஆகும்: ஒரே வாக்கியம் பல அர்த்தங்களை கொண்டிருக்கலாம், மேலும் சொல் சுருக்கங்கள், பழமொழிகள், விளையாட்டு சொற்கள், வன்முறை சிரிப்பு போன்றவை உள்ளன. இயந்திரங்கள் மனிதர்களின் சரியான நோக்கத்தை அனைத்து சூழல்களிலும் புரிந்து கொள்ளுவது கடினம்.

உதாரணமாக, "ஆப்பிள் மரத்திலிருந்து தொலைவாக விழாது" என்பது பழமொழி என்பதை இயந்திரம் புரிந்து கொள்ள வேண்டும்; இது உண்மையான ஆப்பிள் பழம் பற்றி அல்ல. சரியான பதிலளிக்க NLP அமைப்புகள் பரந்த அடிப்படை அறிவும் மற்றும் தர்க்கமும் கொண்டிருக்க வேண்டும், 단순 சொற்களை மட்டும் புரிந்து கொள்ளாமல்.

மற்றொரு சவால் பிராந்திய மொழிகள் மற்றும் பன்மொழி ஆகும். ஒவ்வொரு மொழிக்கும் தனித்துவமான எழுத்து, வாக்கிய அமைப்பு மற்றும் சொல் பிரிவுகள் உள்ளன (தமிழ், ஆங்கிலம், ஜப்பானீஸ், சீனம் போன்றவை).

NLP ஒவ்வொரு மொழிக்கும் தகுந்த முறையில் தகுதிசெய்யப்பட வேண்டும். சமீபத்திய போக்கு பன்மொழி மற்றும் பன்மாதிரி (multimodal NLP) ஆகும், இது உரை, படம், ஒலி ஆகியவற்றை ஒரே நேரத்தில் கையாள உதவுகிறது, இதனால் மொழி சூழலை விரிவாக புரிந்து கொள்ள முடிகிறது.

நவீன NLP அமைப்புகள் மேலும் புத்திசாலி மற்றும் "அறிவுள்ள" அமைப்புகளை உருவாக்க நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளன. GPT-4, GPT-5 போன்ற பெரிய மொழி மாதிரிகள் அதிக அளவிலான அளவுருக்கள் மற்றும் பயிற்சி தரவுகளுடன், இயற்கை மொழி புரிதல் மற்றும் உருவாக்கத்தில் மேம்பாடு காணப்படுவதாக எதிர்பார்க்கப்படுகிறது.

மேலும், ஆராய்ச்சியாளர்கள் NLP ஐ விளக்கக்கூடிய (explainable NLP) ஆக மாற்ற ஆர்வமாக உள்ளனர், அதாவது இயந்திரம் எந்த மொழி அம்சத்தின் அடிப்படையில் முடிவெடுத்தது என்பதை நமக்கு புரிய வைக்கிறது. இது மருத்துவம், சட்டம் போன்ற நுணுக்கமான துறைகளில் முக்கியம்.

மற்றொரு முக்கிய போக்கு உலக அறிவை NLP உடன் ஒருங்கிணைத்தல் ஆகும். புதிய மாதிரிகள் அறிவுத்தளம் மற்றும் வெளிப்புற தரவுகளை பயன்படுத்தி சூழலை நன்றாக புரிந்து கொள்ள முயற்சிக்கின்றன.

உதாரணமாக, கேள்வி பதில் அமைப்புகள் Wikipedia அல்லது இணையத்திலிருந்து நேரடி தகவலை தேடி சரியான பதில்களை வழங்குகின்றன, பழைய தரவுகளுக்கு மட்டுமே சாராமல். NLP இப்போது பொதுவான AI நோக்கில், அறிவியல் மற்றும் நரம்பியல் ஆகிய துறைகளுடன் இணைந்து மனித மொழி புரிதலை மையமாகக் கொண்டு ஆராயப்படுகிறது.

>>> நீங்கள் அறிந்திருக்க வேண்டியது:

Machine Learning என்றால் என்ன?

டீப் லெர்னிங் என்றால் என்ன?

சுருக்கமாக, இயற்கை மொழி செயலாக்கம் AI இல் ஒரு முக்கிய துறையாக இருந்து வருகிறது மற்றும் பெரும் வாய்ப்புகளை கொண்டுள்ளது. கணினிகளுக்கு மனித மொழியை புரிந்து கொள்ள உதவுவதிலிருந்து தொடங்கி, மொழி சார்ந்த பணிகளை தானாகச் செய்யும் வரை, NLP நமது வாழ்க்கை மற்றும் தொழில்நுட்பத்தில் ஆழமான தாக்கத்தை ஏற்படுத்தி வருகிறது.

ஆழ்ந்த கற்றல் மற்றும் பெரிய தரவுகளின் வளர்ச்சியுடன், நாமும் விரைவில் மேலும் புத்திசாலி மற்றும் இயற்கையான தொடர்பு கொண்ட இயந்திரங்களை எதிர்பார்க்கலாம். இயற்கை மொழி செயலாக்கம் மனிதர்களுக்கும் கணினிகளுக்கும் இடையேயான இடைவெளியை குறைத்து, தொழில்நுட்பத்தை நமது வாழ்க்கைக்கு இயற்கையாகவும் மற்றும் திறம்படவும் கொண்டு வருகிறது.