Overview
यह लेक्चर नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (NLP) का परिचय, उसके कार्य, मुख्य चुनौतियाँ, टेक्स्ट प्री-प्रोसेसिंग के स्टेप्स, और कुछ इम्पोर्टेन्ट टूल्स एवं टेक्नीक्स जैसे टोकनाइजेशन, स्टॉप वर्ड रिमूवल, स्टेमिंग, लेमेटाइज़ेशन, एन-ग्राम्स और वर्ड सेंस डिसएम्बिगुएशन को कवर करता है।
नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (NLP) का परिचय
- NLP मानव भाषा को मशीन द्वारा समझने, विश्लेषण करने व संसाधित करने का तरीका है।
- NLP चैटबोट्स, वॉयस असिस्टेंट्स, गूगल ट्रांसलेट, स्पेलिंग चेक, स्पैम डिटेक्शन आदि में इस्तेमाल होती है।
- NLP दो मुख्य भागों में बांटी जाती है: लैंग्वेज अंडरस्टैंडिंग और लैंग्वेज जेनरेशन।
NLP की प्रमुख चुनौतियाँ
- मल्टी-सेंस शब्द (same word, multiple meaning) की समस्या होती है।
- Synonyms, ambiguity, identity, spelling errors, slang, domain specific language आदि मुख्य समस्याएँ हैं।
- डोमेन या लोकल भाषा व डाटा सोर्स की कमी भी एक चैलेंज है।
टेक्स्ट प्री-प्रोसेसिंग के मुख्य स्टेप्स
- डेटा कलेक्शन: वेबसाइट/APIs/सर्वे/कंपनी डेटाबेस से डेटा लेना।
- टेक्स्ट क्लीनिंग: पंक्चुएशन, इमोजी, स्पेशल कैरेक्टर्स, HTML टैग्स, URLs हटाना।
- टोकनाइजेशन: बड़े टेक्स्ट को छोटे-छोटे शब्दों या सेंटेंस में तोड़ना।
- स्टॉप वर्ड रिमूवल: अर्थहीन शब्द हटाना जैसे "is", "the", "a" आदि।
- फीचर इंजीनियरिंग: शब्दों को न्यूमेरिकल फॉर्मेट (जैसे वेक्टर) में बदलना।
- स्टेमिंग/लेमेटाइजेशन: शब्दों को उनके मूल स्वरूप में लाना।
- एन-ग्राम्स: लगातार आने वाले शब्दों के सेट बनाना, ऑटो-सजेशन आदि में काम।
- वर्ड सेंस डिसएम्बिगुएशन: एक ही शब्द के अलग-अलग अर्थ का सही चयन।
महत्वपूर्ण NLP टूल्स/लाइब्रेरीज़
- NLTK: NLP की बेसिक टेक्नीक्स जैसे टोकनाइजेशन, स्टॉप वर्ड रिमूवल, स्टेमिंग के लिए।
- Scikit-learn: फीचर वेक्टराइज़ेशन व मॉडल बिल्डिंग के लिए।
- TensorFlow: डीप-लर्निंग आधारित NLP मॉडल्स के लिए।
Key Terms & Definitions
- NLP (Natural Language Processing) — मशीन द्वारा मानव भाषा की समझ और संसाधन।
- Tokenization — टेक्स्ट को छोटे-छोटे शब्दों या सेंटेंस में बाँटना।
- Stop Words — ऐसे सामान्य शब्द जो अर्थ में ज़्यादा योगदान नहीं देते।
- Stemming — शब्द से suffix/prefix हट ाकर उसकी root form निकालना।
- Lemmatization — शब्द का शुद्ध बेस फॉर्म निकालना।
- N-grams — n संख्या के लगातार शब्दों के समूह।
- Vectorization — टेक्स्ट को न्यूमेरिकल वैल्यू (vector) में बदलना।
- Word Sense Disambiguation (WSD) — एक शब्द के सही अर्थ का चयन सम्बंधित सन्दर्भ के अनुसार।
Action Items / Next Steps
- टेक्स्ट प्री-प्रोसेसिंग की सभी स्टेप्स पर प्रैक्टिकल एक्सरसाइज़ करें।
- NLTK और scikit-learn लाइब्रेरी इंस्टॉल कर के बेसिक कोडिंग प्रैक्टिस करें।
- अगला लेक्चर: टेक्स्ट फिचर वेक्टराइज़ेशन की एडवांस्ड टेक्निक्स सीखें।