Lesson 16: Natural Language Processing

Natural Language Processing

Natural Language Processing, NLP के रूप में संक्षिप्त, आर्टिफीसियल इंटेलिजेंस (artificial intelligence) की एक शाखा है जो प्राकृतिक (natural) भाषा का उपयोग करके कंप्यूटर और मनुष्यों के बीच बातचीत से संबंधित है।

नेचुरल लैंग्वेज उस भाषा को रचना करती है जो लोगों द्वारा बोली और लिखी जाती है, और natural language processing (NLP) एल्गोरिदम का उपयोग करके बोले गए और लिखित शब्द से जानकारी निकालने का प्रयास करती है।

NLP का अंतिम उद्देश्य मानवीय भाषाओं को इस तरह से पढ़ना, समझना है जो मूल्यवान हो।

Examples of NLP

1. Email Filters: ईमेल फ़िल्टर NLP के सबसे बुनियादी और प्रारंभिक अनुप्रयोगों में से एक हैं। यह स्पैम (spam) फिल्टर के साथ शुरू हुआ, कुछ ऐसे शब्दों या वाक्यांशों को उजागर करता है जो स्पैम संदेश (message) को संकेत देते हैं।
2. Smart Assistants: एप्पल के सिरी और अमेज़ॅन के एलेक्सा जैसे स्मार्ट सहायक भाषण में पैटर्न को पहचानते हैं, फिर अर्थ का अनुमान लगाते हैं और उपयोगी प्रतिक्रिया प्रदान करते हैं।

NLP in PictoBlox

टेक्स्ट क्लासिफायरियर (text classifier) बनाने के लिए, हमारे पास Natural Language Processing एक्सटेंशन है। आइए देखें कि वास्तविक जीवन के अनुप्रयोगों को बनाने के लिए हम इसका उपयोग कैसे कर सकते हैं।

Activity: Text Classifier with NLP

आइए PictoBlox को किसी संदेश को रोशनी चालू करने (turning OFF lights) या रोशनी बंद करने के (turning OFF lights) रूप में वर्गीकृत (classify) करने के लिए प्रशिक्षित (train) करें।

Coding Steps

नीचे दिए गए स्टेप्स का पालन करें:

1. PictoBlox ऐप में एक नई फाइल बनाएं।
2. ऐड एक्सटेंशन बटन पर क्लिक करें और Natural Language Processing एक्सटेंशन जोड़ें।
3. My Blocks पैलेट में जाएं और Data for Lights On और Data for Lights Off नामक दो ब्लॉक बनाएं।
4. My Blocks पैलेट में आपको एक ही नाम के दो हैट ब्लॉक और ब्लॉक मिलेंगे।
5. एक add ( ) as ( ) ब्लॉक हैट NLP एक्सटेंशन के Data for Lights On ब्लॉक के नीचे लगाए।
6. add ( ) as ( ) ब्लॉक में टेक्स्ट के स्थान पर, पहला कमांड ” Lights On ” लिखें। क्लास के स्थान पर ” Lights On ” लिखें। Lights On क्लास का नाम होगा। हम क्लासिफायर को 9 और कमांड देने जा रहे हैं.
7. अलग-अलग कमांड के लिए चरण 5 और 6 को 9 बार और दोहराएं जैसा कि नीचे दी गई छवि में दिखाया गया है।
8. Data for Lights Off के समान चरणों का पालन करें। नीचे दी गई छवि में दिखाए गए अनुसार केवल आदेश और कक्षा का नाम अलग होगा।
9. अब, हमें अपने क्लासिफायरियर को ट्रैन करने की आवश्यकता है। स्क्रिप्ट बनाने के लिए नीचे दिए गए स्टेप्स का पालन करें:
   1. पहले की तरह ही स्टेप्स का पालन करते हुए Train Data नाम का एक ब्लॉक बनाएं।
   2. Train Data हैट ब्लॉक लें और इसके नीचे Natural Language Processing एक्सटेंशन से एक reset text classifier ब्लॉक जोड़ें।
   3. Data for Lights On और Data for Lights Off ब्लॉक्स को reset text classifier ब्लॉक के नीचे जोड़ें।
   4. Natural Language Processing एक्सटेंशन से एक train text classifier ब्लॉक जोड़ें।
10. अब, देखते हैं कि हमारा टेक्स्ट क्लासिफायर वास्तव में काम करता है या नहीं।
    1. स्क्रिप्टिंग एरिया में when flag clicked ब्लॉक जोड़ें।
    2. Train Data स्टैक ब्लॉक को when flag clicked के नीचे जोड़ दें। अब, यह जांचने के लिए कि क्या क्लासिफायरियर काम कर रहा है, हम प्रत्येक क्लास के लिए दो नए कमांड भेजेंगे (एक लाइट्स ऑन के लिए और एक लाइट्स ऑफ के लिए) और देखें कि क्लासिफायरियर उनका सही विश्लेषण करता है या नहीं।
    3. Looks पैलेट से ( ) के लिए ( ) सेकंड ब्लॉक जोड़ें।
    4. say ( ) for ( ) seconds ब्लॉक के अंदर, get class of ( ) छोड़ दें और डिफ़ॉल्ट समय 2 seconds है।
    5. get class of () के अंदर, ” I am playing ” लिखें।
    6. उप्पर वाले स्टेप को दोहराएं और इस बार, get class of ( ) अंदर ” I need to study ” लिखें।
    7. इसे चेक करने के लिए स्क्रिप्ट चलाएँ। Tobi को पहले “Lights Off” और फिर “Lights On” कहना चाहिए।
11. फ़ाइल को NLP के नाम से सेव करे।

Activity: Output

अगले पाठ पर जाने से पहले सुनिश्चित करें कि आपने assignment पूरा कर लिया है और सबमिट कर दिया है, साथ ही quiz में भाग लें।