இயற்கை மொழி செயலாக்கம்

File:Natural Language Processing Diagram.png

இயற்கை மொழி செயலாக்கத்தின் மாதிரி வரைபடம்

இயற்கை மொழி செயலாக்கம் (Natural Language Processing - NLP) என்பது கணினி அறிவியல், செயற்கை நுண்ணறிவு (Artificial Intelligence) மற்றும் மொழியியல் ஆகியவற்றின் ஒரு கலவையாகும். மனிதர்கள் பேசும் மற்றும் எழுதும் மொழியை கணினிகள் புரிந்து கொள்ளவும், செயலாக்கவும், பதிலளிக்கவும் இது உதவுகிறது. சுருக்கமாக கூறினால், மனித மொழிக்கும் கணினிக்கும் இடையே ஒரு பாலத்தை உருவாக்கும் தொழில்நுட்பமே இயற்கை மொழி செயலாக்கம் ஆகும். இந்தத் தொழில்நுட்பம் பைனரி ஆப்ஷன்ஸ் (Binary Options) போன்ற நிதிச் சந்தைகளில் தரவுகளை பகுப்பாய்வு செய்யவும், வர்த்தக முடிவுகளை எடுக்கவும் பயன்படுகிறது.

இயற்கை மொழி செயலாக்கத்தின் வரலாறு

இயற்கை மொழி செயலாக்கத்தின் வரலாறு 1950களில் தொடங்கியது. ஆரம்பத்தில், இயந்திர மொழிபெயர்ப்பு (Machine Translation) மீது அதிக கவனம் செலுத்தப்பட்டது. ஆனால், மொழியின் சிக்கலான தன்மை காரணமாக இது பெரிய சவாலாக இருந்தது. 1966 ஆம் ஆண்டில், ELIZA என்ற ஒரு ஆரம்பகால NLP நிரல் உருவாக்கப்பட்டது, இது மனித உரையாடல்களைப் பிரதிபலித்தது. 1970கள் மற்றும் 1980களில், NLP ஆராய்ச்சி மொழியியல் கோட்பாடுகளை அடிப்படையாகக் கொண்டது. 1990களில், புள்ளியியல் முறைகள் (Statistical Methods) பிரபலமடைந்தன, இது NLP செயல்திறனை மேம்படுத்தியது. 21 ஆம் நூற்றாண்டில், இயந்திர கற்றல் (Machine Learning) மற்றும் ஆழமான கற்றல் (Deep Learning) ஆகியவற்றின் வருகை NLP துறையில் ஒரு புரட்சியை ஏற்படுத்தியது.

இயற்கை மொழி செயலாக்கத்தின் முக்கிய கூறுகள்

இயற்கை மொழி செயலாக்கத்தில் பல முக்கிய கூறுகள் உள்ளன. அவை பின்வருமாறு:

• சொல் பகுப்பாய்வு (Morphological Analysis): சொற்களின் அடிப்படை வடிவங்களை அடையாளம் காணுதல். உதாரணமாக, "ஓடினான்", "ஓடினாள்", "ஓடினர்" போன்ற சொற்களை "ஓடு" என்ற மூலச் சொல்லுடன் தொடர்புபடுத்துதல்.
• தொடரியல் பகுப்பாய்வு (Syntactic Analysis): வாக்கியத்தின் கட்டமைப்பை பகுப்பாய்வு செய்து, சொற்களுக்கு இடையிலான உறவுகளை அடையாளம் காணுதல். தொடரியல் என்பது மொழியில் சொற்கள் எவ்வாறு இணைந்து வாக்கியங்களை உருவாக்குகின்றன என்பதைப் பற்றிய ஆய்வு ஆகும்.
• சொற்பொருள் பகுப்பாய்வு (Semantic Analysis): வாக்கியத்தின் பொருளைப் புரிந்து கொள்ளுதல். சொற்பொருள் என்பது சொற்கள், சொற்றொடர்கள் மற்றும் வாக்கியங்களின் அர்த்தத்தைப் பற்றிய ஆய்வு ஆகும்.
• pragmatics ( Pragmatics): சூழலுக்கு ஏற்ப வாக்கியத்தின் அர்த்தத்தை விளக்குதல். Pragmatics என்பது மொழியின் பயன்பாட்டைப் பற்றிய ஆய்வு ஆகும்.
• உணர்ச்சி பகுப்பாய்வு (Sentiment Analysis): உரையில் வெளிப்படும் உணர்ச்சிகளை (நேர்மறை, எதிர்மறை, நடுநிலை) கண்டறிதல். இது தரவு சுரங்கம் (Data Mining) மற்றும் சந்தை ஆராய்ச்சி (Market Research) போன்ற பயன்பாடுகளுக்கு முக்கியமானது.
• பெயர்ச்சொல் இனங்காணல் (Named Entity Recognition): உரையில் உள்ள பெயர்ச்சொற்களை (நபர்கள், இடங்கள், நிறுவனங்கள், தேதிகள்) அடையாளம் காணுதல். இது தகவல் பிரித்தெடுத்தல் (Information Extraction) செயல்முறையின் ஒரு பகுதியாகும்.

இயற்கை மொழி செயலாக்கத்தின் பயன்பாடுகள்

இயற்கை மொழி செயலாக்கத்திற்கு பல்வேறு துறைகளில் பரவலான பயன்பாடுகள் உள்ளன. அவற்றில் சில முக்கியமானவை:

• இயந்திர மொழிபெயர்ப்பு (Machine Translation): ஒரு மொழியிலிருந்து மற்றொரு மொழிக்கு உரையை தானாக மொழிபெயர்ப்பது. கூகிள் மொழிபெயர்ப்பு (Google Translate) இதற்கு ஒரு சிறந்த எடுத்துக்காட்டு.
• உரையாடல் முகவர்கள் (Chatbots): மனிதர்களுடன் உரையாடக்கூடிய கணினி நிரல்கள். இவை வாடிக்கையாளர் சேவை (Customer Service) மற்றும் மெய்நிகர் உதவியாளர்கள் (Virtual Assistants) போன்ற பயன்பாடுகளில் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.
• உரை சுருக்கம் (Text Summarization): ஒரு நீண்ட உரையை சுருக்கமாக வழங்குவது. இது செய்தி திரட்டிகள் (News Aggregators) மற்றும் ஆய்வு கருவிகள் (Research Tools) போன்ற பயன்பாடுகளில் பயனுள்ளதாக இருக்கிறது.
• கேள்வி பதில் அமைப்புகள் (Question Answering Systems): கேள்விகளுக்கு தானாக பதிலளிக்கும் கணினி அமைப்புகள். Siri, Alexa, மற்றும் Google Assistant ஆகியவை இதற்கு எடுத்துக்காட்டுகள்.
• ஸ்பேம் வடிகட்டல் (Spam Filtering): மின்னஞ்சல்களில் உள்ள ஸ்பேம் செய்திகளை அடையாளம் கண்டு வடிகட்டுதல்.
• சமூக ஊடக பகுப்பாய்வு (Social Media Analysis): சமூக ஊடகங்களில் உள்ள தரவுகளை பகுப்பாய்வு செய்து, மக்களின் கருத்துக்களைப் புரிந்துகொள்ளுதல். இது சந்தைப்படுத்தல் (Marketing) மற்றும் பிராண்ட் மேலாண்மை (Brand Management) போன்ற பயன்பாடுகளுக்கு உதவுகிறது.
• நிதிச் சந்தை பகுப்பாய்வு (Financial Market Analysis): நிதிச் செய்திகள், அறிக்கைகள் மற்றும் சமூக ஊடக தரவுகளை பகுப்பாய்வு செய்து, வர்த்தக முடிவுகளை எடுக்க உதவுதல். இது பைனரி ஆப்ஷன்ஸ் (Binary Options) வர்த்தகத்தில் ஒரு முக்கியமான கருவியாகப் பயன்படுகிறது.

இயற்கை மொழி செயலாக்கத்தின் பயன்பாடுகள்

பயன்பாடு	விளக்கம்	எடுத்துக்காட்டுகள்
இயந்திர மொழிபெயர்ப்பு	ஒரு மொழியிலிருந்து மற்றொரு மொழிக்கு உரையை தானாக மொழிபெயர்ப்பது.	கூகிள் மொழிபெயர்ப்பு, மைக்ரோசாஃப்ட் மொழிபெயர்ப்பு
உரையாடல் முகவர்கள்	மனிதர்களுடன் உரையாடக்கூடிய கணினி நிரல்கள்.	Siri, Alexa, Google Assistant
உரை சுருக்கம்	ஒரு நீண்ட உரையை சுருக்கமாக வழங்குவது.	சுருக்கமான செய்தி கட்டுரைகள், ஆய்வு சுருக்கங்கள்
கேள்வி பதில் அமைப்புகள்	கேள்விகளுக்கு தானாக பதிலளிக்கும் கணினி அமைப்புகள்.	Wolfram Alpha, IBM Watson
ஸ்பேம் வடிகட்டல்	மின்னஞ்சல்களில் உள்ள ஸ்பேம் செய்திகளை அடையாளம் கண்டு வடிகட்டுதல்.	Gmail ஸ்பேம் வடிகட்டி, Outlook ஸ்பேம் வடிகட்டி
சமூக ஊடக பகுப்பாய்வு	சமூக ஊடகங்களில் உள்ள தரவுகளை பகுப்பாய்வு செய்து, மக்களின் கருத்துக்களைப் புரிந்துகொள்ளுதல்.	Brandwatch, Hootsuite
நிதிச் சந்தை பகுப்பாய்வு	நிதிச் செய்திகள், அறிக்கைகள் மற்றும் சமூக ஊடக தரவுகளை பகுப்பாய்வு செய்து, வர்த்தக முடிவுகளை எடுக்க உதவுதல்.	Bloomberg, Reuters

இயற்கை மொழி செயலாக்கத்தின் தொழில்நுட்பங்கள்

இயற்கை மொழி செயலாக்கத்தில் பயன்படுத்தப்படும் சில முக்கியமான தொழில்நுட்பங்கள் பின்வருமாறு:

• புள்ளியியல் மொழி மாதிரிகள் (Statistical Language Models): ஒரு வாக்கியத்தில் சொற்கள் தோன்றும் நிகழ்தகவை அடிப்படையாகக் கொண்டு மொழியின் மாதிரியை உருவாக்குதல். N-gram models இதற்கு ஒரு எடுத்துக்காட்டு.
• மறைமுக மார்கோவ் மாதிரிகள் (Hidden Markov Models - HMMs): தொடர்ச்சியான தரவுகளை மாதிரி செய்யப் பயன்படும் புள்ளியியல் மாதிரிகள். இது சொல் பகுப்பாய்வு (Morphological Analysis) மற்றும் சொற்பொருள் பகுப்பாய்வு (Semantic Analysis) போன்ற பணிகளில் பயன்படுத்தப்படுகிறது.
• அதிகபட்ச என்ட்ரோபி மாதிரிகள் (Maximum Entropy Models): பல்வேறு அம்சங்களை கருத்தில் கொண்டு ஒரு நிகழ்வின் நிகழ்தகவை மதிப்பிடும் மாதிரிகள்.
• ஆழமான கற்றல் (Deep Learning): பல அடுக்கு நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளைப் பயன்படுத்தி தரவுகளிலிருந்து கற்றுக்கொள்ளும் இயந்திர கற்றல் அணுகுமுறை. மறுநிகழ்வு நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் (Recurrent Neural Networks - RNNs) மற்றும் மாற்றிகள் (Transformers) NLP பணிகளில் சிறப்பாக செயல்படுகின்றன.
• சொல் உட்பொதிவுகள் (Word Embeddings): சொற்களை வெக்டர்களாக (Vectors) பிரதிநிதித்துவப்படுத்துதல், இது சொற்களுக்கு இடையிலான உறவுகளைப் புரிந்து கொள்ள உதவுகிறது. Word2Vec, GloVe, மற்றும் FastText பிரபலமான சொல் உட்பொதிவு நுட்பங்களாகும்.

பைனரி ஆப்ஷன்ஸ் வர்த்தகத்தில் இயற்கை மொழி செயலாக்கம்

பைனரி ஆப்ஷன்ஸ் (Binary Options) வர்த்தகத்தில் இயற்கை மொழி செயலாக்கம் ஒரு முக்கியமான கருவியாகப் பயன்படுகிறது. நிதிச் சந்தைகளில் உள்ள தரவுகளை பகுப்பாய்வு செய்து, வர்த்தக முடிவுகளை எடுக்க இது உதவுகிறது. குறிப்பாக, செய்தி கட்டுரைகள், சமூக ஊடக பதிவுகள் மற்றும் நிறுவன அறிக்கைகள் போன்ற உரைகளை பகுப்பாய்வு செய்து, சந்தை போக்குகளைக் கணிக்க முடியும்.

• செய்தி உணர்வு பகுப்பாய்வு (News Sentiment Analysis): நிதிச் செய்திகளில் வெளிப்படும் உணர்ச்சிகளைப் பகுப்பாய்வு செய்து, சந்தையின் மனநிலையை மதிப்பிடுதல்.
• சமூக ஊடக உணர்வு பகுப்பாய்வு (Social Media Sentiment Analysis): சமூக ஊடகங்களில் உள்ள பதிவுகளைப் பகுப்பாய்வு செய்து, குறிப்பிட்ட பங்குகள் அல்லது சொத்துக்களின் மீதான பொதுமக்களின் கருத்தை அறிதல்.
• நிறுவன அறிக்கை பகுப்பாய்வு (Corporate Report Analysis): நிறுவனங்களின் வருவாய் அறிக்கைகள் மற்றும் பிற நிதி ஆவணங்களை பகுப்பாய்வு செய்து, அவற்றின் செயல்திறனை மதிப்பிடுதல்.
• சந்தை முன்னறிவிப்பு (Market Forecasting): இயற்கை மொழி செயலாக்கத்தின் மூலம் பெறப்பட்ட தகவல்களைப் பயன்படுத்தி, சந்தை போக்குகளை முன்னறிவித்தல். நேரத் தொடர் பகுப்பாய்வு (Time Series Analysis) மற்றும் புள்ளியியல் மாதிரிகள் (Statistical Models) போன்ற பிற நுட்பங்களுடன் இணைந்து இதைச் செய்யலாம்.

இயற்கை மொழி செயலாக்கத்தின் சவால்கள்

இயற்கை மொழி செயலாக்கத்தில் பல சவால்கள் உள்ளன. அவற்றில் சில முக்கியமானவை:

• மொழியின் சிக்கலான தன்மை (Complexity of Language): மனித மொழி மிகவும் சிக்கலானது மற்றும் பல அர்த்தங்களைக் கொண்டது. சந்தேக வார்த்தைகள் (Ambiguity), இலக்கணம் (Grammar) மற்றும் சொற்பொருள் (Semantics) போன்ற காரணிகள் NLP அமைப்புகளுக்கு சவாலாக உள்ளன.
• தரவு பற்றாக்குறை (Data Scarcity): சில மொழிகளுக்கு போதுமான பயிற்சி தரவு கிடைக்கவில்லை. இது NLP மாதிரிகளின் செயல்திறனை பாதிக்கலாம்.
• சூழல் புரிதல் (Context Understanding): ஒரு வாக்கியத்தின் அர்த்தத்தை புரிந்து கொள்ள சூழலை கருத்தில் கொள்ள வேண்டும். இது NLP அமைப்புகளுக்கு கடினமான பணியாக இருக்கலாம்.
• பாகுபாடு (Bias): பயிற்சி தரவுகளில் உள்ள பாகுபாடு NLP மாதிரிகளில் பிரதிபலிக்கலாம். இது தவறான அல்லது பாரபட்சமான முடிவுகளுக்கு வழிவகுக்கும்.

எதிர்கால போக்குகள்

இயற்கை மொழி செயலாக்கத்தின் எதிர்காலம் மிகவும் நம்பிக்கைக்குரியதாக உள்ளது. பெரிய மொழி மாதிரிகள் (Large Language Models - LLMs) (எ.கா., GPT-3, BERT) NLP துறையில் ஒரு பெரிய முன்னேற்றத்தை ஏற்படுத்தியுள்ளன. மேலும், குறைந்த வள மொழி செயலாக்கம் (Low-Resource Language Processing) மற்றும் விளக்கமளிக்கும் செயற்கை நுண்ணறிவு (Explainable Artificial Intelligence - XAI) போன்ற துறைகளில் ஆராய்ச்சி தொடர்ந்து நடைபெற்று வருகிறது. பைனரி ஆப்ஷன்ஸ் வர்த்தகத்தில், NLP இன்னும் மேம்பட்ட சந்தை முன்னறிவிப்பு கருவிகளை உருவாக்க உதவும்.

இப்போது பரிவர்த்தனையை தொடங்குங்கள்

IQ Option-ல் பதிவு செய்யவும் (குறைந்தபட்ச டெபாசிட் $10) Pocket Option-ல் கணக்கு திறக்கவும் (குறைந்தபட்ச டெபாசிட் $5)

எங்கள் சமூகத்தில் சேருங்கள்

எங்கள் Telegram சேனலுக்கு சேர்ந்து @strategybin பெறுங்கள்: ✓ தினசரி பரிவர்த்தனை சமிக்ஞைகள் ✓ சிறப்பு உத்திகள் மற்றும் ஆலோசனைகள் ✓ சந்தை சார்ந்த அறிவிப்புகள் ✓ தொடக்க அடிப்படையிலான கல்வி பொருட்கள்