अब हम Deep Learning के एक बेहद लोकप्रिय और उपयोगी क्षेत्र की ओर बढ़ते हैं:
🗣️ Natural Language Processing (NLP) with Deep Learning
जहाँ मशीनें हमारी भाषा को समझना, बोलना, और लिखना सीखती हैं।
🧠 Natural Language Processing (NLP) क्या है?
Natural Language Processing (NLP) एक तकनीक है जो कंप्यूटर और मानव भाषा (जैसे हिंदी, इंग्लिश, तमिल, उर्दू आदि) के बीच संचार (communication) को संभव बनाती है। इसका उद्देश्य है —
“कंप्यूटर को मानव भाषा समझना, विश्लेषण करना, उत्पन्न करना, और प्रतिक्रिया देना सिखाना।”
🎯 NLP का मूल उद्देश्य:
- मनुष्यों की तरह भाषा को समझकर कार्य करना
- बोलचाल, लेखन, और प्रश्नों का प्राकृतिक उत्तर देना
📋 उदाहरण:
| इनपुट (User) | आउटपुट (NLP System) |
|---|---|
| “कल मौसम कैसा रहेगा?” | “कल बारिश की संभावना है।” |
| “Translate: I love India” | “मुझे भारत से प्यार है” |
| “Summarize this article” | “यह लेख AI के विकास पर आधारित है।” |
🔍 NLP किन स्तरों पर काम करता है?
- Phonology — ध्वनि की पहचान (Speech to Text)
- Morphology — शब्दों के अंदर के parts (un + break + able)
- Syntax — व्याकरणिक ढाँचा (subject-verb-object)
- Semantics — शब्दों का अर्थ समझना
- Pragmatics — संदर्भ के अनुसार अर्थ निकालना
- Discourse — वाक्य-से-वाक्य संबंध
- World Knowledge — आम इंसानी ज्ञान
🧩 NLP की प्रक्रिया कैसे काम करती है?
👉 Step-by-step Pipeline:
- Text Input: Raw human language
- Tokenization: Text को छोटे टुकड़ों (tokens) में तोड़ना
- Normalization: Lowercase करना, punctuation हटाना
- Stop-word Removal: “the”, “is”, “and” जैसे सामान्य शब्द हटाना
- Stemming/Lemmatization: शब्दों को उनकी मूल form में लाना
- Vectorization: Text को संख्याओं (vectors) में बदलना
- Model Prediction: Output generate करना (translation, classification, etc.)
⚙️ NLP के दो प्रमुख हिस्से
| क्षेत्र | विवरण |
|---|---|
| Rule-based NLP | manually बनाए गए grammar और rules पर आधारित |
| Statistical/Deep NLP | Data और models (machine learning, deep learning) के माध्यम से सीखने वाला NLP |
आजकल Deep Learning आधारित NLP सबसे अधिक प्रयोग में है।
🎯 NLP का महत्व
| क्षेत्र | उपयोग |
|---|---|
| 🗣️ Chatbots | WhatsApp, वेबसाइटों पर जवाब देना |
| 📞 Voice Assistants | Alexa, Siri |
| 📰 Text Summarization | न्यूज़ का सार निकालना |
| 🧾 Document Analysis | मेडिकल रिपोर्ट या लीगल दस्तावेज पढ़ना |
| 📚 शिक्षा | ऑटोमैटिक उत्तर जाँच (auto-grading) |
| 🛒 ई-कॉमर्स | प्रोडक्ट रिव्यू की भावना समझना |
🧠 NLP को Deep Learning की क्यों ज़रूरत पड़ी?
| Traditional NLP की समस्या | Deep Learning का समाधान |
|---|---|
| Language rules complex हैं | Automatically patterns सीखता है |
| Context को समझ नहीं पाता | Transformers contextual meaning पकड़ते हैं |
| Sparse features | Dense word embeddings |
| Manually tuned features | Neural networks auto-learn features |
📌 उदाहरण से समझें:
इनपुट: “मैंने बैंक में खाता खोला।”
प्रश्न: “बैंक” का मतलब क्या है?
- Traditional NLP confusion में पड़ सकता है (Bank – नदी का किनारा या बैंक संस्था?)
- लेकिन Deep Learning आधारित NLP (जैसे BERT) sentence के context से सही अर्थ पकड़ सकता है।
📝 अभ्यास प्रश्न (Practice Questions):
- NLP क्या है और इसका मुख्य उद्देश्य क्या है?
- NLP किन स्तरों पर कार्य करता है?
- NLP Pipeline में tokenization और vectorization क्या है?
- Deep Learning NLP में कैसे मदद करता है?
- कोई दो real-world NLP applications बताइए।
🧠 सारांश (Summary Table)
| Topic | Detail |
|---|---|
| NLP | मानव भाषा को मशीन द्वारा समझने और process करने की तकनीक |
| Process | Tokenization → Vectorization → Prediction |
| Techniques | Traditional rules → Deep Learning models |
| Models | RNN, LSTM, Transformer, BERT, GPT |
| Applications | Chatbot, summarizer, translator, sentiment analyzer |