Մասնակից:GAYANE KHARATYAN/Ավազարկղ

Բնական լեզուների մշակման կիրառությունները

Ամենադժվար և հեղափոխական գործառույթներից մեկը,որը իրականացնում է արհեստական բանականությունը , խոսել,լսել և հասկանալն է մարդկային լեզուն։Բնական լեզվի մշակումը ԱԲ-ի տեսակ է,որը հասկանում է մարդկային լեզուն և այդ տեղեկատվության հիման վրա որոշումներ է կայացնում։Այս տեխնոլոգիան դեռևս աճում է,բայց արդեն կան բնական լեզվի մշակման շատ անհավատալի ձևեր,որոնք այսօր կիրառվում են։ Ամեն օր մարդիկ փոխանակում են հազարավոր բառեր այլ մարդկանց հետ,բայց հաղորդակցումը շատ ավելին է քան սոսկ բառերը․կա բովանդակություն,մարմնի լեզու,հնչերանգ և շատ ավելին՝ օգնելու մեզ հասկանալ բառերի նպատակը,երբ շփվում ենք իրար հետ։Ահա թե ինչն է մեքենայի՝մարդկային խոսքը հասկանալը դարձնում անհավատալի հմտություն,որը մեծ ներուժ ունի ազդելու մեր ներկայիս կյանքի վրա։

Բնական լեզվի մշակման կիրառության 5 զարմանալի օրինակ

1․Բնական լեզվի մշակումը օգնում է Livox ծրագրին լինել հաղորդակցման սարք հաշմանդամների համար։ Այն ստեղծվել է Կառլոս Պերեյրայի կողմից,ով զարգացրել է այդ ծրագիրը իր աղջկա համար,որը ուղեղային կաթվածի պատճառով ունի հաղորդակցման դժվարություններ։ Հավելվածն այժմ հասանելի է 25 լեզուներով։

2․Հաջորդ գործիքը SignAll-ն է,որը նշանների լեզուն վերածում է տեքստի։

3․ Մեքենայական թարգմանությունը ԲԼՄ- ի հսկայական ծրագիր է, որը թույլ է տալիս մեզ հաղթահարել աշխարհի տարբեր երկրների անհատների հետ շփվելու խոչընդոտները, ինչպես նաև հասկանալ օտար լեզուներով գրված տեխնոլոգիական ձեռնարկները և կատալոգները: Google Translate- ը ամեն օր օգտագործվում է 500 միլիոն մարդու կողմից `աշխարհի ավելի քան 100 լեզուներ հասկանալու համար:

4․Թեև խնդիրը բարդ է,բայց արդեն աշխատանքներ են տարվում ոստիկանների հետ՝ ԲԼՄ-ի օգնությամբ հանցագործությունների դրդապատճառները պարզելու ուղղությամբ։

5․Բնական լեզվի մշակման տեխնոլոգիան անգամ օգտագործվում է օդանավերի պահպանության համար։Այն ոչ միայն կարող է օգնել մեխանիկներին սինթեզել տեղեկություններ օդանավերի մասին հսկայական ձեռնարկներից,այլև կարող է իմաստ գտնել օդաչուների և այլ մարդկանց կողմից բանավոր կամ գրավոր հաղորդված խնդիրների նկարագրություններում։

Բնական լեզվի մշակման ամենօրյա կիրառության օրինակներ

1․Էլեկտրոնային փոստի զտիչներ (email filters)

Էլ.փոստի զտիչները ԲԼՄ-ի առցանց ամենատարածված և նախնական ծրագրերից են: Այն սկսվեց սպամի զտիչներով ՝ բացահայտելով որոշակի բառեր կամ արտահայտություններ,որոնք սպամ հաղորդագրությունների ազդանշաններ են :

ԲԼՄ- ի առավել տարածված, նոր ծրագրերից մեկը տեղակայված է Gmail- ի էլ. փոստի դասակարգման մեջ: Համակարգը հասկանում է, թե արդյոք էլեկտրոնային հասցեները պատկանում են երեք կատեգորիաներից մեկին (primary, social, կամ promotions)՝դրանց բովանդակության հիման վրա: Gmail- ի բոլոր օգտատերերի համար սա պահում է մուտքի արկղը կառավարելի չափի `կարևոր, համապատասխան էլեկտրոնային փոստերով։

2․Խելացի օգնականներ(smart assistants)

Խելացի օգնականները,ինչպես Apple-ի Siri-ն և Amazon-ի Alexa-ն,ճանաչում են խոսքը ձայնի ճանաչման միջոցով,հետո եզրակացություն են կատարում իմաստի վերաբերյալ և ապահովում են օգտակար պատասխան։

3․Որոնման արդյունքներ(search results)

Որոնման գործիքները օգտագործում են ԲԼՄ-ն ՝ ցուցադրելու համապատասխան արդյունքներ։Օրինակ Google-ը ոչ միայն կանխատեսում է,թե ինչ հայտնի որոնումներ կարող են բավարարել ձեր հարցումը,երբ դուք սկսում եք տպել,այլև դիտում է ամբողջական պատկերը և հասկանում է ոչ թե ճշգրիտ որոնման բառերը,այլ այն , ինչ փորձում եք ասել։

Ինչ-որ մեկը կարեղ է թռիչքի համարը տեղադրել Google-ում և ստանալ թռիչքի կարգավիճակը ,կամ կարող է մաթեմատիկական հավասարում տեղադրել և ստանալ հաշվիչ։Սրանք որոշ փոփոխություններ են,որ կարող ենք տեսնել ,երբ որոնումն ավարտվում է,քանի որ ԲԼՄ-ն որոնման ժամանակ միավորում է անորոշ հարցը համապատասխան օբյեկտի հետ և ապահովում է օգտակար արդյունքներ։

4․Լեզվի թարգմանություն(language translation )

ԲԼՄ-ի օգնությամբ առցանց թարգմանիչները կարողանում են ավելի ճշգրիտ թարգմանել լեզուները և ներկայացնել քերականորեն ճիշտ արդյունքներ։Սա անչափ օգտակար է ,երբ փորձում ես մեկի հետ օտար լեզվով հաղորդակցվել։ Նաև օտար լեզվից քո լեզու թարգմանություն անելու ժամանակ գործիքները ճանաչում են օտար լեզուն՝ մուտքագրված տեքստի հիման վրա,և կատարում են թարգմանություն։

5․Թվային հեռախոսազանգեր(digital phone calls)

Բոլորս լսում ենք, որ «այս զանգը կարող է ձայնագրվել ուսումնական նպատակներով», բայց մեզ հազվադեպ է հետաքրքրում, թե դա ինչ է ենթադրում: Պարզվում է, այս ձայնագրությունները մտնում են տվյալների բազա ՝ ԲԼՄ համակարգի համար ՝ ապագայում սովորելու և բարելավելու : Ավտոմատացված համակարգերը հաճախորդների զանգերն ուղղում են ծառայության ներկայացուցչին կամ առցանց զրուցարաններին, որոնք պատասխանում են հաճախորդների հարցերին և տրամադրում օգտակար տեղեկություններ։

6․Տվյալների վերլուծություն(data analysis)

Լեզվի կիրառումը տվյալները հետազոտելու համար ոչ միայն բարձրացնում է մատչելիության մակարդակը,այլև փոքրացնում է կազմակերպությունների վերլուծական խոչընդոտները՝առանց վերլուծողների և ծրագրակազմ զարգացնողների։

7․Տեքստի վերլուծություն(text analytics)

Տեքստի վերլուծությունը անկազմ տեքստային տվյալները փոխարկում է վերլուծության համար իմաստալից տվյալների՝օգտագործելով լեզվական,վիճակագրական և մեքենայական ուսուցման տարբեր մեթոդներ։

Ճանապարհները,որ ԲԼՄ-ն օգնում է տեքստի վերլուծությանը, հիմնաբառերի առանձնացումն է և կառուցվածքը կամ օրինաչափությունները գտնելը անկազմ տեքստային տվյալների մեջ։