NLP

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का विकास: 1960 के दशक से लेकर आज तक का सफ़र

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP) ने पिछले छह दशकों में उल्लेखनीय परिवर्तन देखा है। अल्पविकसित नियम-आधारित प्रणालियों से लेकर ChatGPT जैसे अत्याधुनिक AI मॉडल तक, NLP विभिन्न प्रतिमानों के माध्यम से विकसित हुआ है, जिसने मनुष्यों द्वारा मशीनों के साथ बातचीत करने के तरीके को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित किया है। यह ब्लॉग 1960 के दशक से लेकर वर्तमान तक NLP के ऐतिहासिक परिदृश्य का पता लगाता है, जिसमें प्रमुख मील के पत्थर और तकनीकी प्रगति पर प्रकाश डाला गया है।

1960-1970 का दशक: नियम-आधारित प्रणालियाँ और प्रतीकात्मक AI

NLP की यात्रा 1960 के दशक में नियम-आधारित दृष्टिकोण और प्रतीकात्मक AI के साथ शुरू हुई। सबसे शुरुआती सफलताओं में से एक ELIZA (1966) थी, जो जोसेफ वीज़ेनबाम द्वारा विकसित एक सरल चैटबॉट था जो पैटर्न-मिलान नियमों का उपयोग करके मानव वार्तालाप का अनुकरण करता था। हालाँकि, नियम-आधारित प्रणालियाँ अस्पष्टता को संभालने में सीमित थीं और इसके लिए व्यापक मैन्युअल प्रयास की आवश्यकता थी।

1970 के दशक में, अनुसंधान औपचारिक व्याकरण और वाक्यविन्यास विश्लेषण पर केंद्रित था, जिसमें चोम्स्की के जनरेटिव व्याकरण जैसे दृष्टिकोण प्रारंभिक NLP मॉडल को प्रभावित करते थे। हालाँकि, ये विधियाँ अर्थपूर्ण समझ और वास्तविक दुनिया की भाषा भिन्नताओं से जूझती रहीं।

1980-1990 का दशक: सांख्यिकीय NLP और मशीन लर्निंग

1980 के दशक में नियम-आधारित प्रणालियों का पतन और सांख्यिकीय विधियों का उदय हुआ। हिडन मार्कोव मॉडल (HMM) और पार्ट-ऑफ़-स्पीच (POS) टैगिंग की शुरूआत ने NLP को संभाव्यता वितरण को शामिल करने और डेटा-संचालित दृष्टिकोणों की ओर बढ़ने की अनुमति दी।

1990 के दशक के दौरान, मशीन लर्निंग तकनीकों ने विशेष रूप से एन-ग्राम मॉडल और संभाव्यता पार्सिंग के साथ गति प्राप्त की। बड़े पैमाने पर एनोटेट किए गए कॉर्पोरा, जैसे कि पेन ट्रीबैंक, ने शोधकर्ताओं को वास्तविक दुनिया के भाषाई डेटा पर मॉडल को प्रशिक्षित करने में सक्षम बनाया। उसी समय, सांख्यिकीय मशीन अनुवाद (SMT) पर IBM के काम ने स्वचालित भाषा अनुवाद का मार्ग प्रशस्त किया।

चैटजीपीटी उत्पन्न और Google अनुवादित
ए ए खटाना