এনএলপি: যন্ত্র যখন হবে আপনার কথা বলার সঙ্গী

আপনি কি কখনো এ বিষয়টি ভেবে অবাক হয়েছেন? যে সিরি বা গুগল ম্যাপ শুধুমাত্র আপনার কণ্ঠ শুনেই কিভাবে আপনার প্রশ্ন অনুযায়ী প্রতিক্রিয়া জানায়? এই প্রযুক্তিকে বলা হয় প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ বা  এনএলপি, যা প্রযুক্তির সাথে মানবিক মিথস্ক্রিয়ায় এক বিশেষ ভূমিকা রাখছে।

এই প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (এনএলপি) হলো কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বা এআই-এর একটি শাখা। এনএলপি হলো এমন এক প্রক্রিয়া যেখানে মানুষের মতো কথা বলার ক্ষমতা কম্পিউটারকে দেওয়া হয়। যেমন- আপনার মুখের বলা শব্দ এবং টেক্সট বুঝার ক্ষমতা ও বলার ধরণ অনুযায়ী প্রতিক্রিয়া করা।

এনএলপি টেক্সটের গঠন এবং অর্থ বোঝার জন্য নিয়ম-ভিত্তিক মেশিন লার্নিং পদ্ধতি ব্যবহার করে। এটি চ্যাটবট, ভয়েস অ্যাসিস্ট্যান্ট, টেক্সট-ভিত্তিক স্ক্যানিং প্রোগ্রাম, অনুবাদ অ্যাপ্লিকেশন এবং এন্টারপ্রাইজ সফ্টওয়্যারে ভূমিকা রাখে যা ব্যবসায়িক বিভিন্ন বিষয়ে সহায়তা করে, উৎপাদনশীলতা বাড়ায় এবং বিভিন্ন প্রক্রিয়া সহজ করে।

এনএলপি ৫০ বছরেরও বেশি সময় ধরে বিদ্যমান এবং ভাষাবিজ্ঞানের ক্ষেত্রেও এর  রয়েছে বিস্তর জ্ঞান। এর বহুমুখী বাস্তব-বিশ্বের অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে অসংখ্য ক্ষেত্রে, যেমন- চিকিৎসা গবেষণা, সার্চ ইঞ্জিন এবং ব্যবসা।  এনএলপি কিভাবে আমাদের বাস্তব জীবনে ভূমিকা রাখছে কিছু উদাহরণের মাধ্যমে চলুন জেনে নেওয়া যাক।

এনএলপি-এর অদৃশ্য ক্ষমতা

আপনি কি কখনও ভেবে দেখেছেন, গুগল সার্চ ইঞ্জিন আপনার টাইপিংয়ের আগেই কিভাবে বুঝতে পারে আপনি কী লিখতে যাচ্ছেন? অথবা সোশ্যাল মিডিয়ায় আপনি একটি শব্দ লিখতে শুরু করলেই কিভাবে আপনাকে সাজেশন দিতে থাকে? এই সবই হচ্ছে প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ বা NLP-এর অদৃশ্য ক্ষমতা।

সার্চ ইঞ্জিনের জাদু:

গুগল সার্চ ইঞ্জিন আপনার সার্চ হিস্ট্রি, অবস্থান, এবং সার্চের উদ্দেশ্য বুঝে সে অনুযায়ী আপনাকে সবচেয়ে প্রাসঙ্গিক রেজাল্ট দেখায়। আপনি যখন কিছু টাইপ করতে শুরু করেন, তখন এটি আপনার টাইপিংয়ের ধারা বুঝে পরবর্তী শব্দগুলো আপনাকে সাজেস্ট করে। এমনকি আপনি যদি একটি গাণিতিক সমীকরণও টাইপ করেন, তাহলে এটি কিন্তু একটি ক্যালকুলেটরও আনতে পারে!

এনএলপি প্রযুক্তির মাধ্যমে সার্চ ইঞ্জিনের কার্যক্ষমতার জাদু। | ছবি সংগৃহীত।

স্মার্ট সার্চ ও ভবিষ্যদ্বাণীমূলক টেক্সট:

আপনার স্মার্টফোনের কিবোর্ডে অটোকারেক্ট, অটোকমপ্লিট, এবং প্রেডিক্টিভ টেক্সট ফিচারগুলোও NLP-এর কাজ। এগুলো আপনার টাইপিংয়ের ধারা বুঝে পরবর্তী শব্দগুলো সাজেস্ট করে, এমনকি টাইপোও সঠিক করে দেয়। সময়ের সাথে সাথে এগুলো আপনার ব্যবহারের ধরন শিখে নিজের ফিচার গুলি সেট আপ করে নেয়।  

ভাষা অনুবাদে এনএলপির দক্ষতা:

NLP-এর সবচেয়ে পরিচিত ব্যবহার হল ভাষা অনুবাদ। 1950-এর দশকেই NLP-ভিত্তিক একটি মেশিন তৈরি করা হয়েছিল যা রুশ ভাষা থেকে ইংরেজি ভাষায় অনুবাদ করতে পারত। আজকের অনুবাদ অ্যাপ্লিকেশনগুলো NLP এবং মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে প্রায় সব ভাষার টেক্সট ও ভয়েস অনুবাদ করতে পারে।

সার্ভে বিশ্লেষণে এনএলপির যাদু

সার্ভে ফলাফল ব্যখ্যা করার ক্ষেত্রে ডাটা বিশ্লেষণ বর্তমানে অনেক দূর এগিয়েছে। যদিও খোলা প্রশ্নের উত্তর এবং অগঠিত টেক্সট বোঝার ক্ষমতা এখনো ঠিকঠাক মতো সম্পূর্ণ হয়নি। তবুও এনএলপি, অন্যান্য এআই শাখার সমর্থনে, এই উন্নত ধরণের বিশ্লেষণগুলিকেও সম্ভব করার কাজ করছে।

এনএলপির কারণে, আপনি এই প্রক্রিয়ায় কোনোরূপ মানুষের সহায়তা ছাড়াই আপনার সার্ভে প্রতিক্রিয়াগুলি সঠিকভাবে এবং কার্যকরভাবে বিশ্লেষণ করতে পারেন। SpaCy এবং Gensim কোড-ভিত্তিক লাইব্রেরির উদাহরণ যা মূল টেক্সট থেকে অন্তর্দৃষ্টি আঁকার প্রক্রিয়াকেও সহজতর করছে।

সেমান্টিক সার্চ

এনএলপি গ্রাহক সেবা-ভিত্তিক একটি উদাহরণ হবে- গ্রাহক অভিজ্ঞতা উন্নত করার জন্য সেমান্টিক সার্চ ব্যবহার করা। সেমান্টিক সার্চ হল একটি সার্চ পদ্ধতি যা বিভিন্ন প্রশ্নের উত্তর দিতে পারে এবং তার প্রেক্ষাপট বুঝতে পারে ও উপযুক্ত প্রতিক্রিয়াও প্রকাশ করে।

উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনি একটি ই-কমার্স ওয়েবসাইটে থাকেন এবং একটি নির্দিষ্ট পণ্যের বিবরণের জন্য অনুসন্ধান করেন, তাহলে সেমান্টিক সার্চ ইঞ্জিন আপনার ইচ্ছা বুঝতে পারবে এবং আপনি খুঁজছেন এমন অন্যান্য পণ্য দেখাবে।

অনেক ই-কমার্স ওয়েবসাইট এবং অনলাইন রিটেইলার এনএলপি-চালিত সেমান্টিক সার্চ ইঞ্জিন ব্যবহার করে। তারা দীর্ঘ-টেল কীওয়ার্ড (যেমন- নারীদের স্ট্রেট লেগ ডেনিম সাইজ 4) অনুসন্ধান করার সময় ক্রেতার ইচ্ছা বুঝতে এবং পণ্যের দৃশ্যমানতা বাড়াতে লক্ষ্য রাখে।

সেন্টিমেন্ট অ্যানালাইসিস

প্রায়শই, যখন ব্যবসায়ীদের তাদের গ্রাহকের চাহিদা বোঝার জন্য সাহায্যের প্রয়োজন হয়, তখন তারা সেন্টিমেন্ট অ্যানালাইসিসের দিকে ঝুঁকে পড়ে। সেন্টিমেন্ট অ্যানালাইসিস (মতামত বিশ্লেষণ নামেও পরিচিত) একটি এনএলপি কৌশল, যা ডেটার পিছনে অর্থটি ইতিবাচক, নেতিবাচক বা নিরপেক্ষ কিনা তা নির্ধারণ করতে পারে।

এনএলপি প্রযুক্তির সাহায্যে সেন্টিমেন্ট অ্যানালাইসিসের প্রক্রিয়া। | ছবি সংগৃহীত।

উদাহরণস্বরূপ, যদি একজন অসন্তুষ্ট ক্লায়েন্ট একটি ইমেল পাঠান যেখানে “ত্রুটি” এবং “মূল্যের যোগ্য নয়” শব্দগুলি উল্লেখ করা হয়, তাহলে তাদের মতামত স্বয়ংক্রিয়ভাবে নেতিবাচক সেন্টিমেন্ট হিসাবে ট্যাগ করা হবে।

চ্যাটবট:

চ্যাটবটগুলোর সাহায্যে FAQ, বুকিং, বা অর্ডার ট্র্যাকিংয়ের মতো কাজগুলো দ্রুত সম্পন্ন হয়। ছোট ব্যবসায়গুলোর ক্ষেত্রে এটি খরচ বাঁচায় এবং গ্রাহক সেবা উন্নত করে।

স্মার্ট অ্যাসিস্ট্যান্ট:

ভয়েস-ভিত্তিক অ্যাসিস্ট্যান্ট, যেমন সিরি ও অ্যালেক্সা, NLP-এর মাধ্যমে ব্যবহারকারীর অভ্যাস বুঝে কাজ করে। এর মাধ্যমে শুধু একটি ভয়েস কমান্ড দিয়ে শপিং বা লিস্ট ম্যানেজ করা সম্ভব।

সোশ্যাল মিডিয়া পর্যবেক্ষণ:

NLP সোশ্যাল মিডিয়া পোস্টের মন্তব্য বিশ্লেষণ করতে এবং ব্র্যান্ড সম্পর্কিত ধরণ ও ট্রেন্ড চিহ্নিত করতে ব্যবহৃত হয়। পর্যবেক্ষণের মাধ্যমে ব্র‍্যান্ডের ভবিষ্যত পরিকল্পনা সম্পর্কে ধারণা দিতে পারে এবং কর্মঘণ্টা বাচিয়ে সক্ষমতা বাড়াতে সাহায্য করে।

অপটিক্যাল ক্যারেক্টার রিকগনিশন (OCR):

এই প্রযুক্তি হাতের লেখা বা মুদ্রিত টেক্সট ডিজিটালে রূপান্তর করে। এর সাহায্যে টেক্সট বিশ্লেষণ বা অনুবাদ করা যায়। NLP এর মাধ্যমে লিখিত কোন ডকুমেন্ট সহজেই ডিজিটাল যন্ত্রে সংরক্ষণ করে পরিমার্জন ও পরিবর্ধন করা যায়।

NLP কিভাবে কাজ করে?

NLP সাধারণত দুটি প্রধান ধাপে কাজ করে:

এনএলপি সাধারণত দুটি প্রধান ধাপে কাজ করে: ডেটা প্রক্রিয়াকরণ এবং ভাষা বিশ্লেষণ। | ছবি সংগৃহীত।

ডেটা প্রি-প্রসেসিং: টেক্সট বা ডেটাকে যন্ত্র-বোধ্য করে তোলার প্রক্রিয়া।

টোকেনাইজেশন: বাক্যকে শব্দে বা ছোট টুকরায় ভাগ করা।

স্টপ ওয়ার্ড রিমুভাল: কম গুরুত্বপূর্ণ শব্দ (যেমন “এবং,” “অথবা”) বাদ দিয়ে গুরুত্বপূর্ণ অংশ রাখা।

লেমাটাইজেশন ও স্টেমিং: শব্দকে মূল আকারে আনা, যেমন “running” → “run।”

পার্ট-অফ-স্পিচ ট্যাগিং: শব্দের ক্রিয়া, বিশেষণ ইত্যাদি চিহ্নিত করা।

লগরিদম উন্নয়ন: নিয়ম-ভিত্তিক এলগরিদম: আগে থেকেই নির্ধারিত নিয়ম মেনে কাজ করে।

মেশিন লার্নিং এলগরিদম: বড় ডেটাসেট থেকে শিক্ষা নিয়ে পদ্ধতি নির্ধারণ করে।

NLP-এর চ্যালেঞ্জ

দ্ব্যর্থতা ও প্রেক্ষাপট: মানুষের ভাষার দোটানা, স্থানীয় উপভাষা, এবং প্রেক্ষাপট বোঝা সব সময় সহজ নয়।

সরলীকৃত নিয়ম: ভাষার পরিবর্তনের কারণে প্রাক-নির্ধারিত নিয়মগুলো সময়ে অপ্রচলিত হয়ে যায়।

বায়াস: প্রশিক্ষণের ডেটাসেট পক্ষপাতমূলক হলে ফলাফলও সঠিক নাও হতে পারে।

NLP কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার এমন একটি ক্ষেত্র যা মানুষ ও যন্ত্রের মধ্যে মিথস্ক্রিয়া সহজ করে তুলেছে। এর অসংখ্য প্রয়োগ, যেমন অনুসন্ধান ইঞ্জিন, চ্যাটবট, এবং ভয়েস অ্যাসিস্ট্যান্ট, ব্যবসা ও দৈনন্দিন জীবনে বিপ্লব ঘটিয়েছে। চ্যালেঞ্জ সত্ত্বেও, উন্নত ডেটা এবং মডেলের কারণে এটি ভবিষ্যতে আরো কার্যকর এবং গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করবে।

“তথ্যসূত্র”