नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (NLP) में मशीन लर्निंग तकनीकों के उपयोग पर चर्चा करें।
नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (NLP) से संबंधित मशीन लर्निंग तकनीकों के उपयोग जानना बहुत महत्वपूर्ण है। NLP एक अंशतः NLU का हिस्सा होता है जो मशीनों को मानव भाषा को समझना और उसमें से जानकारी निकालना सिखाता है। 

मशीन लर्निंग (Machine Learning) एक ऐसी तकनीक है जो एक अल्गोरिथ्म के माध्यम से डेटा पर काम करते हुए, मॉडलों को ट्रेन करता है और संदर्भ में पुनरावृत्ति करता है। इसे NLP में उपयोग किया जाता है ताकि मॉडल विशिष्ट भाषाई संरचना पर फोकस कर सके। 

यहां NLP में उपयोग किए जाने वाले मशीन लर्निंग तकनीकों के बारे में बताया जा रहा है:

1. न्यूरल नेटवर्क (Neural Networks) – इस तकनीक में, एक न्यूरल नेटवर्क को ट्रेन कर जाता है जो निर्दिष्ट बाहरी प्रेरकों को देखते हुए एक मानव भाषा के डेटा का विश्लेषण करने वाले होते हैं। न्यूरल नेटवर्क्स को एक अलग-अलग वेब एप्लिकेशन और बॉट के लिए अनुकूलित किया जाता है। 

2. सुपरवाइज्ड लर्निंग (Supervised Learning) – यह तकनीक डेटा सेट में दिए गए लेबल को अधिक संभावित बनाता है। इसमें, इस तकनीक का उपयोग शब्दों का विश्लेषण करने में किया जाता है। 

3. एनएलपी विवरण (NLP Annotation) – यह तकनीक वास्तविक भाषा के संरचना और कुछ ध्वनिक बनावटों को विश्लेषण करने में उपयोग किया जाता है। 

4. अनुपूरक लर्निंग (Unsupervised Learning) – यह तकनीक डेटा सेट में कोई भी लेबल नहीं होता है। इसमें, इस तकनीक का उपयोग लैंगिक उपलब्धियों के बारे में सीखने में किया जाता है। 

संक्षेप में, नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (NLP) में मशीन लर्निंग तकनीकों के उपयोग से लगभग सभी नौकरियों, डेटा और संबंधित सेवाओं के लिए अनुकूल एक अलग-अलग ऐप बनाने में मदद मिलती है।