NLP

نیچرل لینگویج پروسیسنگ کا ارتقاء: 1960 کی دہائی سے آج تک کا سفر

نیچرل لینگویج پروسیسنگ (NLP) نے گزشتہ چھ دہائیوں میں ایک غیر معمولی تبدیلی دیکھی ہے۔ ابتدائی اصول پر مبنی نظاموں سے لے کر جدید ترین AI ماڈلز جیسے ChatGPT تک، NLP مختلف تمثیلوں کے ذریعے تیار ہوا ہے، جس نے نمایاں طور پر متاثر کیا ہے کہ انسان مشینوں کے ساتھ کیسے تعامل کرتے ہیں۔ یہ بلاگ 1960 کی دہائی سے لے کر آج تک NLP کے تاریخی منظر نامے کا سراغ لگاتا ہے، جس میں اہم سنگ میل اور تکنیکی ترقی کو نمایاں کیا گیا ہے۔

1960-1970 کی دہائی: اصول پر مبنی نظام اور علامتی AI

NLP کا سفر 1960 کی دہائی میں اصول پر مبنی نقطہ نظر اور علامتی AI کے ساتھ شروع ہوا۔ ابتدائی کامیابیوں میں سے ایک ELIZA (1966) تھی، جو ایک سادہ چیٹ بوٹ جوزف وائزنبام نے تیار کیا تھا جس نے پیٹرن سے مماثل اصولوں کا استعمال کرتے ہوئے انسانی گفتگو کو نقل کیا تھا۔ تاہم، اصول پر مبنی نظام ابہام سے نمٹنے میں محدود تھے اور اس کے لیے وسیع دستی کوشش کی ضرورت تھی۔

1970 کی دہائی میں، تحقیق نے رسمی گرامر اور نحوی تجزیہ پر توجہ مرکوز کی، جس میں چومسکی کی تخلیقی گرائمر ابتدائی NLP ماڈلز کو متاثر کرتی ہے۔ تاہم، ان طریقوں نے معنوی تفہیم اور حقیقی دنیا کی زبان کی مختلف حالتوں کے ساتھ جدوجہد کی۔

1980-1990 کی دہائی: شماریاتی NLP اور مشین لرننگ

1980 کی دہائی نے اصول پر مبنی نظاموں کے زوال اور شماریاتی طریقوں کے عروج کو نشان زد کیا۔ پوشیدہ مارکوف ماڈلز (HMMs) اور پارٹ آف اسپیچ (POS) ٹیگنگ کے تعارف نے NLP کو امکانی تقسیم کو شامل کرنے اور ڈیٹا پر مبنی طریقوں کی طرف بڑھنے کی اجازت دی۔

1990 کی دہائی کے دوران، مشین سیکھنے کی تکنیکوں نے خاص طور پر n-gram ماڈلز اور امکانی تجزیہ کے ساتھ کرشن حاصل کیا۔ بڑے پیمانے پر تشریح شدہ کارپورا، جیسے Penn Treebank، نے محققین کو حقیقی دنیا کے لسانی ڈیٹا پر ماڈلز کی تربیت دینے کے قابل بنایا۔ اسی وقت، شماریاتی مشینی ترجمہ (SMT) پر IBM کے کام نے خودکار زبان کے ترجمہ کی راہ ہموار کی۔

چیٹ جی پی ٹی تیار کردہ اور گوگل ترجمہ شدہ
اے کھٹانہ