a_മ്മ യുടെ ലക്ഷ്യം എന്താണ്?
നിലവിൽ, രണ്ട് പ്രധാന പ്രശ്നങ്ങളെ പരിഹരിക്കാൻ ഘടനാപരമായ ഡാറ്റ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനാണ് a_മ്മ യുടെ പ്രധാന ലക്ഷ്യം. അവ പേരുനൽകിയത് തിരിച്ചറിയുന്നതിനും വാചക വർഗ്ഗീകരണത്തിനും ഉപയോഗിക്കുന്നു. എല്ലാ ഔദ്യോഗിക പ്രവര്‍ത്തനങ്ങളും ഈ ലക്ഷ്യം ചൂണ്ടിക്കാണിക്കും. ഇന്‍ഡിക്ക് എം എല്‍ ആയി അറിയപ്പെടാവുന്ന ഡാറ്റ, മോഡൽ അല്ലെങ്കിൽ അൽഗോരിതത്തിന്റെ രൂപത്തിൽ ഏതെങ്കിലും കമ്മ്യൂണിറ്റി സംഭാവനകൾ അംഗീകരിക്കുകയും ചെയ്യും.
എന്താണ് a_മ്മ ആഫ്റ്റര്‍ എഫ്ഫക്ട്?
ഞങ്ങൾ സമൂഹത്തിന്റെ ശക്തിയിൽ വിശ്വസിക്കുന്നു. a_മ്മ ശേഖരിക്കുന്ന ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് നമ്മുടെ ഗവേഷകർക്കും എഞ്ചിനീയർമാർക്കും ഫലപ്രദമായ ആൽഗോരിതം രൂപകൽപന ചെയ്യാൻ കഴിയും. അവർക്ക് ലഭിച്ച കണ്ടെത്തലുകളും പരീക്ഷണങ്ങളും ഒരു സമ്മാനമായി പൊതുജനങ്ങൾക്ക് സംഭാവന ചെയ്യാൻ ഇഷ്ടമാണെങ്കിൽ അവർക്ക് ഒരു അവസരം നൽകും.
ഈ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കാന്‍ ശ്രമിക്കുന്ന വലിയ കമ്പനികളും സ്ഥാപനങ്ങളും ഇതിനകം തന്നെ ഉണ്ട്. അപ്പോൾ, അത് ആദ്യം മുതൽ ആരംഭിക്കേണ്ടത് ആവശ്യമാണോ?
സാങ്കേതിക ശേഖരണത്തിൽ നിന്നും ഡാറ്റാ ശേഖരണം വ്യത്യസ്തമാണ്. ഒന്നിലധികം സ്ഥലങ്ങളിൽ വിവരങ്ങൾ ശേഖരിച്ചാലും, അത് കൂട്ടിച്ചേര്‍ക്കാന്‍ കഴിയും. കമ്പനികളും സ്ഥാപനങ്ങളുടെയും പകര്പ്പവകാശമുള്ള അവരുടെ ഇന്ഡിക്കല് ഡാറ്റ സൂക്ഷിക്കുന്നുവെന്നും, ഡെമോ മോഡില് ഞാന് ഐ / ഒ ഇന്റര്ഫെയിസുകള് മാത്രം വെളിപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. ഘടനാപരമായ ഡാറ്റ ശേഖരണം വില കൂടിയതാണ് കാരണം അവർ അത് ചെയ്യുന്നു. അതിനാലാണ് ഞങ്ങൾ എല്ലായ്പ്പോഴും കർമ നാണയത്തെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നത്. മമ്മയുടെ പ്രാഥമിക ലക്ഷ്യം ഇതിനകം തന്നെ ഇംഗ്ലീഷ്, പ്രത്യേകിച്ച് ഇംഗ്ലീഷിൽ പരിഹരിച്ചവയാണ്. നമുക്ക് ഇതിനകം ഭാഷാ പരിഭാഷാ ശേഷിപ്പുള്ള ഉപകരണങ്ങളുണ്ട്. നമ്മൾ ഒന്നും ഇംഗ്ലീഷിലേക്ക് വിവർത്തനം ചെയ്യാൻ കഴിയുമെങ്കിൽ, ഈ NLP പ്രശ്നങ്ങൾ എളുപ്പത്തിൽ പരിഹരിക്കാൻ കഴിയും. അതുകൊണ്ട്, ഇൻഡ്യൻ എം എൽ എൽ പുതുക്കുന്നതിനേക്കാൾ ഭാഷാ പരിഭാഷ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് എന്തുകൊണ്ട് പ്രാഥമിക ലക്ഷ്യം തട്ടിയിട്ടുമില്ല?
ഇത് ഒരു മികച്ച ചോദ്യമാണ്. ഒന്നിലധികം പോയിന്റുകൾക്ക് ഈ ചോദ്യത്തിന് ഉത്തരം നൽകാം.
നിലവിൽ, ചില ഭാഷാ പരിഭാഷാ പ്രൊജക്റ്റുകൾ പൊതു ഇൻപുട്ടിനു വേണ്ടിയുള്ള ബോക്സ് ഫലങ്ങൾ പുറത്തുവിടുന്നില്ല. ഇപ്പോഴും അത് സജീവ ഗവേഷണ മേഖലയാണ്. അവരെ വിജയിപ്പിക്കാൻ യഥാർത്ഥത്തിൽ സഹായിക്കുന്ന ധാരാളം കമ്മ്യൂണിറ്റികൾ നമുക്ക് കാണാൻ കഴിയും. ആ സമുദായങ്ങൾക്ക് സംഭാവന നൽകാൻ ഞങ്ങൾ നിങ്ങളെ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നു. ലളിതമായി പറഞ്ഞാൽ, ഈ രണ്ട് പ്രശ്നങ്ങൾക്കും പരിഹരിക്കാൻ കഴിയുമ്പോഴും പരിഭാഷ: "NLP -> പരിഭാഷാ രീതി നന്നായി പ്രവർത്തിക്കും: ഒരു ഭാഷയിലെ സങ്കീർണ്ണമായ വാക്യത്തിന്റെ ശരിയായ വിവർത്തനം (നമ്മുടെ ഭാഷയിൽ, ഇൻഡിക് ഭാഷ) സന്ദർഭ ബോധവൽക്കരണം (അർത്ഥം നിലനിർത്താൻ ആവശ്യമുള്ള പദങ്ങളുടെ സന്ദർഭമനുസരിച്ചുള്ള സന്ദർഭം). ഈ സമീപനം ഒരു സാമാന്യ ആഖ്യാനത്തോട് അടുപ്പമുള്ളതാണ്, അത് ഭാവി സംബന്ധിച്ച് നമ്മൾ പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന ആത്യന്തികമായി ആണ്. നിരവധി നിക്ഷേപങ്ങളും ഗവേഷണങ്ങളും ഇതിനകം ഈ പ്രത്യേക പ്രശ്നത്തിലേക്ക് പോകുകയാണ്. അവരെ സംഭാവന ചെയ്യാൻ ഞങ്ങൾ നിങ്ങളെ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നു. എന്നാൽ ഒരു മിനിറ്റിന്, കുറഞ്ഞത് ഇപ്പോഴെങ്കിലും, അത് പരിധിക്ക് പുറത്താണ്. ഇപ്പോൾ, നമുക്ക് ചുരുങ്ങിയ കാലയളവിനുള്ളിൽ നിന്ന് എല്ലാവർക്കും നേട്ടമുണ്ടാക്കാനാകുന്ന പരിഹാരങ്ങളിൽ ഞങ്ങൾക്ക് താൽപ്പര്യമുണ്ട്. അതുകൊണ്ട്, ഇവിടെ ചുരുങ്ങിയത് AI ഞങ്ങളെ സഹായിക്കും. ഇൻഡിക്ക് ഡാറ്റ നേരിട്ട് ഉപഭോഗം ചെയ്ത് മികച്ച ഫലങ്ങൾ ഉളവാക്കുന്ന സാങ്കേതിക വിദ്യയെ പിന്തുണയ്ക്കാൻ ഞങ്ങൾ നിങ്ങളെ ക്ഷണിക്കുന്നു. ഭാവിയിൽ, ഈ പരിധിക്ക് പുറത്തുള്ള നമ്മുടെ ആശയങ്ങളെ വികസിപ്പിക്കാൻ കഴിയും.
ഇത് ചേർക്കുന്നത്: നേരത്തെ സൂചിപ്പിച്ചതു പോലെ, ഡാറ്റ കൂട്ടിച്ചേർക്കലാണ്. ഭാവിയിൽ ആഗ്രഹിക്കുന്നെങ്കിൽ, ക്രോസ്-ലാംഗ്വേജ് നിർവ്വഹണത്തെ പിന്തുണയ്ക്കാൻ നമുക്ക് അതേ ഡാറ്റ എളുപ്പത്തിൽ പരിവർത്തനം ചെയ്യാൻ കഴിയും.
ഇൻക്ലിംഗ് വ്യാകരണവും സന്ദർഭവും എങ്ങനെ കൈകാര്യം ചെയ്യും?
പ്രാബല്യത്തിൽ വന്ന ശേഷം ബോക്സ് ഫലങ്ങളിൽനിന്ന് ഞങ്ങളെ ഒട്ടും മടിക്കില്ല എന്ന് ഞങ്ങൾ പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു.