భాష యొక్క శక్తిని ఆవిష్కరించడం: కంప్యూటేషనల్ లింగ్విస్టిక్స్ మరియు సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్‌పై ఒక లోతైన విశ్లేషణ

పెరుగుతున్న అనుసంధాన ప్రపంచంలో, మానవ సంభాషణ, సాంస్కృతిక మార్పిడి మరియు మేధో పురోగతికి భాష ప్రాథమిక వారధిగా పనిచేస్తుంది. అయినప్పటికీ, యంత్రాలకు, మానవ భాష యొక్క సూక్ష్మ నైపుణ్యాలు, సంక్లిష్టతలు మరియు వైవిధ్యాన్ని అర్థం చేసుకోవడం చాలా కాలంగా అధిగమించలేని సవాలుగా ఉంది. ఇక్కడే కంప్యూటేషనల్ లింగ్విస్టిక్స్ (CL) మరియు సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ (NLP) వస్తాయి – ఈ రెండు ఇంటర్ డిసిప్లినరీ రంగాలు కంప్యూటర్‌లకు మానవ భాషను అర్థవంతమైన రీతిలో గ్రహించడానికి, అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు ఉత్పత్తి చేయడానికి వీలు కల్పిస్తాయి. ఈ సమగ్ర గైడ్ CL మరియు NLP యొక్క క్లిష్టమైన ప్రపంచాన్ని వివరిస్తుంది, వాటి ప్రధాన భావనలను సులభతరం చేస్తుంది, పరిశ్రమలు మరియు సంస్కృతులలో వాటి పరివర్తనాత్మక అనువర్తనాలను అన్వేషిస్తుంది మరియు రాబోయే సవాళ్లు మరియు ఉత్తేజకరమైన భవిష్యత్తుపై వెలుగునిస్తుంది.

అంతర్జాతీయ వాణిజ్యం కోసం కీలకమైన పత్రాల ఆటోమేటెడ్ అనువాదం నుండి కస్టమర్ సర్వీస్ చాట్‌బాట్‌ల సానుభూతితో కూడిన ప్రతిస్పందనల వరకు, CL మరియు NLP ప్రభావం సర్వవ్యాప్తి చెందింది, మన డిజిటల్ జీవితాలలోని దాదాపు ప్రతి కోణాన్ని తాకుతుంది. ఈ రంగాలను అర్థం చేసుకోవడం కేవలం కంప్యూటర్ శాస్త్రవేత్తలు లేదా భాషావేత్తలకు మాత్రమే కాదు; ఇది ఆవిష్కర్తలు, విధాన రూపకర్తలు, అధ్యాపకులు మరియు 21వ శతాబ్దంలో డేటా మరియు కమ్యూనికేషన్ శక్తిని ఉపయోగించుకోవాలని ఆసక్తి ఉన్న ఎవరికైనా అవసరం అవుతోంది.

పరిధిని నిర్వచించడం: కంప్యూటేషనల్ లింగ్విస్టిక్స్ వర్సెస్ సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్

వీటిని తరచుగా ఒకదానికొకటి ప్రత్యామ్నాయంగా ఉపయోగించినప్పటికీ, కంప్యూటేషనల్ లింగ్విస్టిక్స్ మరియు సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ మధ్య ఉన్న విభిన్నమైన ఇంకా సహజీవన సంబంధాన్ని అర్థం చేసుకోవడం చాలా ముఖ్యం.

కంప్యూటేషనల్ లింగ్విస్టిక్స్ అంటే ఏమిటి?

కంప్యూటేషనల్ లింగ్విస్టిక్స్ అనేది భాషాశాస్త్రం, కంప్యూటర్ సైన్స్, కృత్రిమ మేధస్సు మరియు గణితాన్ని కలిపి మానవ భాషను గణనపరంగా మోడల్ చేసే ఒక ఇంటర్ డిసిప్లినరీ ఫీల్డ్. దీని ప్రాథమిక లక్ష్యం భాషా సిద్ధాంతానికి గణనపరమైన ఆధారాన్ని అందించడం, తద్వారా పరిశోధకులు భాషను ప్రాసెస్ చేసే మరియు అర్థం చేసుకునే వ్యవస్థలను నిర్మించగలుగుతారు. ఇది మరింత సిద్ధాంతపరంగా ఉంటుంది, భాష యొక్క నియమాలు మరియు నిర్మాణాలపై మరియు వాటిని అల్గారిథమిక్‌గా ఎలా సూచించవచ్చో దృష్టి పెడుతుంది.

• మూలం: 1950ల నాటిది, యాంత్రిక అనువాదంలో ప్రారంభ ప్రయత్నాల ద్వారా నడపబడింది.
• దృష్టి: భాషా పరిజ్ఞానాన్ని (ఉదా. వ్యాకరణ నియమాలు, అర్థ సంబంధాలు) కంప్యూటర్‌లు ప్రాసెస్ చేయగల విధంగా సూచించగల ఫార్మలిజమ్స్ మరియు అల్గారిథమ్‌లను అభివృద్ధి చేయడం.
• సంబంధిత విభాగాలు: సైద్ధాంతిక భాషాశాస్త్రం, కాగ్నిటివ్ సైన్స్, తర్కం, గణితం, మరియు కంప్యూటర్ సైన్స్.
• ఫలితం: తరచుగా సైద్ధాంతిక నమూనాలు, పార్సర్‌లు, వ్యాకరణాలు మరియు భాషా నిర్మాణాన్ని విశ్లేషించే సాధనాలు.

సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ అంటే ఏమిటి?

సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ (NLP) అనేది కృత్రిమ మేధస్సు, కంప్యూటర్ సైన్స్ మరియు కంప్యూటేషనల్ లింగ్విస్టిక్స్ యొక్క ఉపక్షేత్రం, ఇది కంప్యూటర్‌లకు మానవ భాషను మాట్లాడిన మరియు వ్రాసిన విధంగా అర్థం చేసుకునే సామర్థ్యాన్ని ఇవ్వడంపై దృష్టి పెడుతుంది. NLP మానవ కమ్యూనికేషన్ మరియు కంప్యూటర్ గ్రహణశక్తి మధ్య అంతరాన్ని తగ్గించాలని లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది, యంత్రాలు సహజ భాషతో కూడిన ఉపయోగకరమైన పనులను చేయడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.

• మూలం: ప్రారంభ CL పరిశోధన నుండి ఉద్భవించింది, మరింత ఆచరణాత్మక, అనువర్తన-ఆధారిత దృష్టితో.
• దృష్టి: సహజ భాషా డేటాతో పరస్పర చర్య మరియు ప్రాసెస్ చేసే ఆచరణాత్మక అనువర్తనాలను నిర్మించడం. ఇది తరచుగా గణాంక నమూనాలు మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ పద్ధతులను వర్తింపజేయడం కలిగి ఉంటుంది.
• సంబంధిత విభాగాలు: కంప్యూటర్ సైన్స్, కృత్రిమ మేధస్సు, మరియు గణాంకాలు, CL యొక్క సైద్ధాంతిక పునాదుల నుండి ఎక్కువగా పొందుతాయి.
• ఫలితం: యాంత్రిక అనువాద సాధనాలు, చాట్‌బాట్‌లు, సెంటిమెంట్ ఎనలైజర్‌లు మరియు సెర్చ్ ఇంజన్లు వంటి ఫంక్షనల్ సిస్టమ్‌లు.

సహజీవన సంబంధం

ఇలా ఆలోచించండి: కంప్యూటేషనల్ లింగ్విస్టిక్స్ భాషా నిర్మాణం యొక్క బ్లూప్రింట్ మరియు అవగాహనను అందిస్తుంది, అయితే సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ ఆ బ్లూప్రింట్‌ను ఉపయోగించి భాషతో పరస్పర చర్య చేసే వాస్తవ సాధనాలు మరియు అనువర్తనాలను నిర్మిస్తుంది. CL భాషా అంతర్దృష్టులతో NLPకి తెలియజేస్తుంది, మరియు NLP CLకి అనుభావిక డేటా మరియు ఆచరణాత్మక సవాళ్లను అందిస్తుంది, ఇది మరింత సైద్ధాంతిక అభివృద్ధిని నడిపిస్తుంది. అవి ఒకే నాణానికి రెండు వైపులా ఉంటాయి, ఒకదాని పురోగతికి మరొకటి ఎంతో అవసరం.

సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ యొక్క ప్రధాన స్తంభాలు

NLP, అసంఘటిత మానవ భాషను యంత్రాలు అర్థం చేసుకోగల మరియు ప్రాసెస్ చేయగల ఫార్మాట్‌లోకి మార్చడానికి అనేక సంక్లిష్ట దశలను కలిగి ఉంటుంది. ఈ దశలు సాధారణంగా అనేక కీలక స్తంభాలలోకి వస్తాయి:

1. టెక్స్ట్ ప్రిప్రాసెసింగ్

ఏదైనా అర్థవంతమైన విశ్లేషణ జరగడానికి ముందు, ముడి టెక్స్ట్ డేటాను శుభ్రపరచాలి మరియు సిద్ధం చేయాలి. ఈ పునాది దశ నాయిస్‌ను తగ్గించడానికి మరియు ఇన్‌పుట్‌ను ప్రామాణీకరించడానికి చాలా కీలకం.

• టోకనైజేషన్: టెక్స్ట్‌ను చిన్న యూనిట్‌లుగా (పదాలు, ఉపపదాలు, వాక్యాలు) విభజించడం. ఉదాహరణకు, "హలో, ప్రపంచం!" అనే వాక్యం ["హలో", ",", "ప్రపంచం", "!"]గా టోకనైజ్ చేయబడవచ్చు.
• స్టాప్ వర్డ్ రిమూవల్: విశ్లేషణకు అడ్డుపడే మరియు తక్కువ అర్థ విలువను కలిగి ఉండే సాధారణ పదాలను ("the", "a", "is" వంటివి) తొలగించడం.
• స్టెమ్మింగ్: పదాలను వాటి మూల రూపానికి తగ్గించడం, తరచుగా ప్రత్యయాలను కత్తిరించడం ద్వారా (ఉదా., "running" → "run", "consulting" → "consult"). ఇది ఒక హ్యూరిస్టిక్ ప్రక్రియ మరియు చెల్లుబాటు అయ్యే పదం కాకపోవచ్చు.
• లెమ్మటైజేషన్: స్టెమ్మింగ్ కంటే మరింత అధునాతనమైనది, ఇది పదజాలం మరియు స్వరూప విశ్లేషణను ఉపయోగించి పదాలను వాటి మూల లేదా నిఘంటువు రూపానికి (లెమ్మా) తగ్గిస్తుంది (ఉదా., "better" → "good", "ran" → "run").
• నార్మలైజేషన్: టెక్స్ట్‌ను ఒక ప్రామాణిక రూపంలోకి మార్చడం, అన్ని పదాలను చిన్న అక్షరాలలోకి మార్చడం, సంక్షిప్త పదాలను నిర్వహించడం, లేదా సంఖ్యలు మరియు తేదీలను ప్రామాణిక ఫార్మాట్‌లోకి మార్చడం వంటివి.

2. వాక్య నిర్మాణ విశ్లేషణ (Syntactic Analysis)

ఈ దశ పదాల మధ్య సంబంధాలను అర్థం చేసుకోవడానికి వాక్యాల వ్యాకరణ నిర్మాణాన్ని విశ్లేషించడంపై దృష్టి పెడుతుంది.

• పార్ట్-ఆఫ్-స్పీచ్ (POS) ట్యాగింగ్: వాక్యంలోని ప్రతి పదానికి వ్యాకరణ వర్గాలను (ఉదా., నామవాచకం, క్రియ, విశేషణం) కేటాయించడం. ఉదాహరణకు, "The quick brown fox," లో "quick" మరియు "brown" విశేషణాలుగా ట్యాగ్ చేయబడతాయి.
• పార్సింగ్: పదాలు ఒకదానికొకటి ఎలా సంబంధం కలిగి ఉన్నాయో తెలుసుకోవడానికి వాక్యం యొక్క వ్యాకరణ నిర్మాణాన్ని విశ్లేషించడం. ఇందులో ఇవి ఉండవచ్చు:
  • కాన్స్టిట్యూయెన్సీ పార్సింగ్: వాక్యాలను ఉప-పదబంధాలుగా (ఉదా., నామవాచక పదబంధం, క్రియ పదబంధం) విభజించడం, ఒక చెట్టు లాంటి నిర్మాణాన్ని ఏర్పరచడం.
  • డిపెండెన్సీ పార్సింగ్: "ప్రధాన" పదాలు మరియు వాటిని సవరించే లేదా వాటిపై ఆధారపడిన పదాల మధ్య వ్యాకరణ సంబంధాలను గుర్తించడం, వీటిని నిర్దేశిత లింక్‌లుగా సూచిస్తారు.

3. అర్థ విశ్లేషణ (Semantic Analysis)

నిర్మాణానికి మించి, అర్థ విశ్లేషణ పదాలు, పదబంధాలు మరియు వాక్యాల అర్థాన్ని అర్థం చేసుకోవాలని లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది.

• వర్డ్ సెన్స్ డిసాంబిగ్యుయేషన్ (WSD): సందర్భం ఆధారంగా ఒక పదానికి బహుళ సాధ్యమైన అర్థాలు ఉన్నప్పుడు దాని సరైన అర్థాన్ని గుర్తించడం (ఉదా., "bank" ఒక ఆర్థిక సంస్థగా vs. నది ఒడ్డుగా).
• నేమ్డ్ ఎంటిటీ రికగ్నిషన్ (NER): టెక్స్ట్‌లోని పేరున్న సంస్థలను ముందుగా నిర్వచించిన వర్గాలుగా (వ్యక్తుల పేర్లు, సంస్థలు, స్థానాలు, తేదీలు, ద్రవ్య విలువలు మొదలైనవి) గుర్తించడం మరియు వర్గీకరించడం. ఉదాహరణకు, "డా. అన్యా శర్మ టోక్యోలోని గ్లోబల్‌టెక్‌లో పనిచేస్తున్నారు" అనే వాక్యంలో, NER "డా. అన్యా శర్మ"ను వ్యక్తిగా, "గ్లోబల్‌టెక్‌"ను సంస్థగా మరియు "టోక్యో"ను స్థానంగా గుర్తిస్తుంది.
• సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ: ఒక టెక్స్ట్ ముక్కలో వ్యక్తీకరించబడిన భావోద్వేగ స్వరం లేదా మొత్తం వైఖరిని (సానుకూల, ప్రతికూల, తటస్థ) నిర్ణయించడం. ఇది కస్టమర్ ఫీడ్‌బ్యాక్ విశ్లేషణ మరియు సోషల్ మీడియా పర్యవేక్షణలో విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతుంది.
• వర్డ్ ఎంబెడింగ్స్: పదాలను అధిక-పరిమాణ స్థలంలో సంఖ్యల దట్టమైన వెక్టర్‌లుగా సూచించడం, ఇక్కడ సారూప్య అర్థాలు ఉన్న పదాలు దగ్గరగా ఉంటాయి. ప్రసిద్ధ నమూనాలలో Word2Vec, GloVe మరియు BERT, GPT, మరియు ELMo వంటి నమూనాల నుండి సందర్భ-అవగాహన ఎంబెడింగ్‌లు ఉన్నాయి.

4. సందర్భోచిత విశ్లేషణ (Pragmatic Analysis)

ఈ అత్యున్నత స్థాయి భాషా విశ్లేషణ పదాల అక్షరార్థానికి మించిన అంశాలను పరిగణనలోకి తీసుకుని, సందర్భంలో భాషను అర్థం చేసుకోవడంతో వ్యవహరిస్తుంది.

• కో-రిఫరెన్స్ రిజల్యూషన్: విభిన్న పదాలు లేదా పదబంధాలు ఒకే సంస్థను సూచించినప్పుడు గుర్తించడం (ఉదా., "జాన్ పారిస్‌ను సందర్శించాడు. అతను ఆ నగరాన్ని ఇష్టపడ్డాడు.").
• డిస్కోర్స్ విశ్లేషణ: వాక్యాలు మరియు ఉచ్చారణలు పొందికైన పాఠాలు మరియు సంభాషణలను ఎలా ఏర్పరుస్తాయో విశ్లేషించడం, మొత్తం సందేశం మరియు ఉద్దేశ్యాన్ని అర్థం చేసుకోవడం.

5. NLP లో మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు డీప్ లెర్నింగ్

ఆధునిక NLP చేతితో రూపొందించిన నియమాలపై మాత్రమే ఆధారపడకుండా, విస్తారమైన టెక్స్ట్ డేటా నుండి నమూనాలను నేర్చుకోవడానికి మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు డీప్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్‌లపై ఎక్కువగా ఆధారపడుతుంది.

• సాంప్రదాయ మెషిన్ లెర్నింగ్: Naïve Bayes, Support Vector Machines (SVMs), మరియు Hidden Markov Models (HMMs) వంటి అల్గారిథమ్‌లు స్పామ్ డిటెక్షన్, సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ మరియు POS ట్యాగింగ్ వంటి పనులకు పునాదిగా ఉన్నాయి.
• డీప్ లెర్నింగ్: న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు, ముఖ్యంగా LSTMs మరియు GRUs వంటి రికరెంట్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు (RNNs), సీక్వెన్షియల్ డేటాను సమర్థవంతంగా నిర్వహించడం ద్వారా NLPలో విప్లవాన్ని సృష్టించాయి. ఇటీవలే, ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ ఆర్కిటెక్చర్ (BERT, GPT-3/4, మరియు T5 వంటి నమూనాల వెన్నెముక) ఆగమనం భాషా అవగాహన మరియు ఉత్పత్తిలో అపూర్వమైన పురోగతికి దారితీసింది, ఇది పెద్ద భాషా నమూనాలను (LLMs) నడిపిస్తుంది.

NLP యొక్క వాస్తవ-ప్రపంచ అనువర్తనాలు: ప్రపంచవ్యాప్తంగా పరిశ్రమలను మార్చడం

NLP యొక్క ఆచరణాత్మక అనువర్తనాలు విస్తారంగా ఉన్నాయి మరియు విస్తరిస్తూనే ఉన్నాయి, మనం సాంకేతికతతో ఎలా సంభాషిస్తామో మరియు విభిన్న సంస్కృతులు మరియు ఆర్థిక వ్యవస్థలలో సమాచారాన్ని ఎలా ప్రాసెస్ చేస్తామో పునఃరూపకల్పన చేస్తున్నాయి.

1. యాంత్రిక అనువాదం (Machine Translation)

బహుశా అత్యంత ప్రభావవంతమైన అనువర్తనాలలో ఒకటి, యాంత్రిక అనువాదం భాషా అడ్డంకులను అధిగమించి తక్షణ కమ్యూనికేషన్‌ను అనుమతిస్తుంది. ప్రయాణం మరియు అంతర్జాతీయ వ్యాపారానికి వీలు కల్పించే గూగుల్ ట్రాన్స్‌లేట్ నుండి, వృత్తిపరమైన పత్రాల కోసం అత్యంత సూక్ష్మమైన అనువాదాలను అందించే DeepL వరకు, ఈ సాధనాలు సమాచారానికి ప్రాప్యతను ప్రజాస్వామ్యం చేశాయి మరియు ప్రపంచ సహకారాన్ని పెంపొందించాయి. వియత్నాంలోని ఒక చిన్న వ్యాపారం బ్రెజిల్‌లోని ఒక క్లయింట్‌తో ఒప్పందం కుదుర్చుకుంటున్నట్లు, ఆటోమేటెడ్ అనువాద ప్లాట్‌ఫారమ్‌ల ద్వారా సజావుగా సంభాషిస్తున్నట్లు, లేదా దక్షిణ కొరియాలోని పరిశోధకులు జర్మన్‌లో ప్రచురించిన తాజా శాస్త్రీయ పత్రాలను యాక్సెస్ చేస్తున్నట్లు ఊహించుకోండి.

2. చాట్‌బాట్‌లు మరియు వర్చువల్ అసిస్టెంట్లు

బహుళ జాతీయ సంస్థల కోసం సాధారణ ప్రశ్నలను నిర్వహించే కస్టమర్ సర్వీస్ బాట్‌ల నుండి, Apple యొక్క Siri, Amazon యొక్క Alexa, మరియు Google Assistant వంటి వ్యక్తిగత సహాయకుల వరకు అన్నింటికీ శక్తినిస్తూ, NLP ఈ సిస్టమ్‌లకు మాట్లాడే మరియు వ్రాసిన ఆదేశాలను అర్థం చేసుకోవడానికి, సమాచారాన్ని అందించడానికి, మరియు సంభాషణలు జరపడానికి కూడా అనుమతిస్తుంది. అవి ప్రపంచవ్యాప్తంగా వ్యాపారాల కోసం కార్యకలాపాలను క్రమబద్ధీకరిస్తాయి మరియు నైజీరియాలోని వినియోగదారు స్థానిక వంటకం కోసం అలెక్సాని అడగడం నుండి జపాన్‌లోని విద్యార్థి విశ్వవిద్యాలయ ప్రవేశ ప్రశ్నల కోసం చాట్‌బాట్‌ను ఉపయోగించడం వరకు, లెక్కలేనన్ని భాషలు మరియు మాండలికాలలో వినియోగదారులకు సౌలభ్యాన్ని అందిస్తాయి.

3. సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ మరియు అభిప్రాయ మైనింగ్

వ్యాపారాలు ప్రపంచవ్యాప్తంగా తమ బ్రాండ్‌లు, ఉత్పత్తులు మరియు సేవల గురించి ప్రజాభిప్రాయాన్ని అంచనా వేయడానికి సెంటిమెంట్ విశ్లేషణను ఉపయోగిస్తాయి. సోషల్ మీడియా పోస్ట్‌లు, కస్టమర్ రివ్యూలు, వార్తా కథనాలు మరియు ఫోరమ్ చర్చలను విశ్లేషించడం ద్వారా, కంపెనీలు త్వరగా ట్రెండ్‌లను గుర్తించగలవు, కీర్తిని నిర్వహించగలవు మరియు మార్కెటింగ్ వ్యూహాలను రూపొందించగలవు. ఉదాహరణకు, ఒక గ్లోబల్ బేవరేజ్ కంపెనీ, డజన్ల కొద్దీ దేశాలలో ఒకేసారి కొత్త ఉత్పత్తి లాంచ్ గురించి సెంటిమెంట్‌ను పర్యవేక్షించగలదు, ప్రాంతీయ ప్రాధాన్యతలు మరియు విమర్శలను నిజ-సమయంలో అర్థం చేసుకోగలదు.

4. సమాచార పునరుద్ధరణ మరియు సెర్చ్ ఇంజన్లు

మీరు సెర్చ్ ఇంజన్‌లో ఒక ప్రశ్నను టైప్ చేసినప్పుడు, NLP కష్టపడి పనిచేస్తుంది. ఇది మీ ప్రశ్న యొక్క ఉద్దేశ్యాన్ని అర్థం చేసుకోవడంలో సహాయపడుతుంది, దానిని సంబంధిత పత్రాలతో సరిపోల్చుతుంది మరియు కేవలం కీవర్డ్ మ్యాచింగ్ ఆధారంగా కాకుండా అర్థ సంబంధితత ఆధారంగా ఫలితాలను ర్యాంక్ చేస్తుంది. ఈ సామర్థ్యం ప్రపంచవ్యాప్తంగా బిలియన్ల మంది ప్రజలు సమాచారాన్ని ఎలా యాక్సెస్ చేస్తారో దానికి పునాది, వారు అకడమిక్ పేపర్లు, స్థానిక వార్తలు లేదా ఉత్పత్తి సమీక్షల కోసం శోధిస్తున్నా.

5. టెక్స్ట్ సారాంశం (Text Summarization)

NLP నమూనాలు పెద్ద పత్రాలను సంక్షిప్త సారాంశాలుగా కుదించగలవు, నిపుణులు, పాత్రికేయులు మరియు పరిశోధకుల కోసం విలువైన సమయాన్ని ఆదా చేస్తాయి. ఇది ప్రత్యేకించి న్యాయ, ఆర్థిక మరియు వార్తా మాధ్యమాల వంటి రంగాలలో ఉపయోగపడుతుంది, ఇక్కడ సమాచార భారం సాధారణం. ఉదాహరణకు, లండన్‌లోని ఒక న్యాయ సంస్థ వేలాది పేజీల కేసు చట్టాన్ని సంగ్రహించడానికి NLPని ఉపయోగించవచ్చు, లేదా కైరోలోని ఒక వార్తా సంస్థ అంతర్జాతీయ నివేదికల బుల్లెట్-పాయింట్ సారాంశాలను రూపొందించవచ్చు.

6. స్పీచ్ రికగ్నిషన్ మరియు వాయిస్ ఇంటర్‌ఫేస్‌లు

మాట్లాడే భాషను టెక్స్ట్‌గా మార్చడం వాయిస్ అసిస్టెంట్లు, డిక్టేషన్ సాఫ్ట్‌వేర్ మరియు ట్రాన్స్‌క్రిప్షన్ సేవల కోసం చాలా ముఖ్యం. ఈ సాంకేతికత యాక్సెసిబిలిటీ కోసం కీలకం, వైకల్యాలున్న వ్యక్తులు సాంకేతికతతో మరింత సులభంగా సంభాషించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. ఇది కార్లు, పారిశ్రామిక సెట్టింగ్‌లు మరియు వైద్య పరిసరాలలో ప్రపంచవ్యాప్తంగా హ్యాండ్స్-ఫ్రీ ఆపరేషన్‌ను సులభతరం చేస్తుంది, విభిన్న యాసలు మరియు భాషలలో వాయిస్ నియంత్రణను ప్రారంభించడానికి భాషా అడ్డంకులను అధిగమిస్తుంది.

7. స్పామ్ డిటెక్షన్ మరియు కంటెంట్ మోడరేషన్

NLP అల్గారిథమ్‌లు ఇమెయిల్ కంటెంట్, సోషల్ మీడియా పోస్ట్‌లు మరియు ఫోరమ్ చర్చలను విశ్లేషించి స్పామ్, ఫిషింగ్ ప్రయత్నాలు, ద్వేషపూరిత ప్రసంగాలు మరియు ఇతర అవాంఛనీయ కంటెంట్‌ను గుర్తించి ఫిల్టర్ చేస్తాయి. ఇది ప్రపంచవ్యాప్తంగా వినియోగదారులను మరియు ప్లాట్‌ఫారమ్‌లను హానికరమైన కార్యకలాపాల నుండి రక్షిస్తుంది, సురక్షితమైన ఆన్‌లైన్ వాతావరణాలను నిర్ధారిస్తుంది.

8. హెల్త్‌కేర్ మరియు మెడికల్ ఇన్ఫర్మాటిక్స్

ఆరోగ్య సంరక్షణలో, NLP అపారమైన అసంఘటిత క్లినికల్ నోట్స్, రోగి రికార్డులు మరియు వైద్య సాహిత్యాన్ని విశ్లేషించి విలువైన అంతర్దృష్టులను సంగ్రహించడంలో సహాయపడుతుంది. ఇది రోగ నిర్ధారణలో సహాయపడుతుంది, ప్రతికూల ఔషధ ప్రతిచర్యలను గుర్తిస్తుంది, రోగి చరిత్రలను సంగ్రహిస్తుంది మరియు పరిశోధన పత్రాలను విశ్లేషించడం ద్వారా ఔషధ ఆవిష్కరణలో కూడా సహాయపడుతుంది. ఇది ప్రపంచవ్యాప్తంగా రోగి సంరక్షణను మెరుగుపరచడానికి మరియు వైద్య పరిశోధనను వేగవంతం చేయడానికి అపారమైన సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంది, వివిధ ఆసుపత్రులలో రోగి డేటాలో అరుదైన వ్యాధి నమూనాలను గుర్తించడం నుండి క్లినికల్ ట్రయల్స్‌ను క్రమబద్ధీకరించడం వరకు.

9. లీగల్ టెక్ మరియు కంప్లయన్స్

న్యాయ నిపుణులు కాంట్రాక్ట్ విశ్లేషణ, ఇ-డిస్కవరీ (లిటిగేషన్ కోసం ఎలక్ట్రానిక్ పత్రాల ద్వారా శోధించడం) మరియు రెగ్యులేటరీ కంప్లయన్స్ వంటి పనుల కోసం NLPని ఉపయోగిస్తారు. ఇది త్వరగా సంబంధిత క్లాజులను గుర్తించగలదు, అస్థిరతలను ఫ్లాగ్ చేయగలదు మరియు పత్రాలను వర్గీకరించగలదు, అంతర్జాతీయ అధికార పరిధిలలో సంక్లిష్టమైన న్యాయ ప్రక్రియలలో మాన్యువల్ శ్రమను గణనీయంగా తగ్గించి, ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది.

10. ఫైనాన్షియల్ సర్వీసెస్

NLP మోసాల గుర్తింపు, మార్కెట్ సెంటిమెంట్ కోసం ఆర్థిక వార్తలు మరియు నివేదికలను విశ్లేషించడం మరియు ఆర్థిక సలహాలను వ్యక్తిగతీకరించడం కోసం ఉపయోగించబడుతుంది. పెద్ద మొత్తంలో టెక్స్ట్‌వల్ డేటాను త్వరగా ప్రాసెస్ చేయడం ద్వారా, ఆర్థిక సంస్థలు అస్థిరమైన ప్రపంచ మార్కెట్లలో మరింత సమాచారంతో కూడిన నిర్ణయాలు తీసుకోవచ్చు మరియు నష్టాలు లేదా అవకాశాలను మరింత సమర్థవంతంగా గుర్తించగలవు.

సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్‌లో సవాళ్లు

గణనీయమైన పురోగతి ఉన్నప్పటికీ, NLP ఇప్పటికీ మానవ భాష యొక్క స్వాభావిక సంక్లిష్టత మరియు వైవిధ్యం నుండి ఉత్పన్నమయ్యే అనేక సవాళ్లను ఎదుర్కొంటుంది.

1. అస్పష్టత

భాష బహుళ స్థాయిలలో అస్పష్టతతో నిండి ఉంది:

• పదజాల అస్పష్టత (Lexical Ambiguity): ఒకే పదానికి బహుళ అర్థాలు ఉండవచ్చు (ఉదా., "bat" - జంతువు లేదా క్రీడా సామగ్రి).
• వాక్య నిర్మాణ అస్పష్టత (Syntactic Ambiguity): ఒక వాక్యాన్ని బహుళ విధాలుగా విశ్లేషించవచ్చు, ఇది విభిన్న అర్థాలకు దారితీస్తుంది (ఉదా., "నేను టెలిస్కోప్‌తో ఉన్న వ్యక్తిని చూశాను.").
• అర్థ అస్పష్టత (Semantic Ambiguity): వ్యక్తిగత పదాలు అర్థం చేసుకున్నప్పటికీ ఒక పదబంధం లేదా వాక్యం యొక్క అర్థం అస్పష్టంగా ఉండవచ్చు (ఉదా., వ్యంగ్యం లేదా ఐరనీ).

ఈ అస్పష్టతలను పరిష్కరించడానికి తరచుగా విస్తృతమైన ప్రపంచ జ్ఞానం, ఇంగితజ్ఞానం మరియు యంత్రాలలో ప్రోగ్రామ్ చేయడం కష్టంగా ఉండే సందర్భోచిత అవగాహన అవసరం.

2. సందర్భం అర్థం చేసుకోవడం

భాష ఎక్కువగా సందర్భంపై ఆధారపడి ఉంటుంది. ఒక ప్రకటన యొక్క అర్థం ఎవరు చెప్పారు, ఎప్పుడు, ఎక్కడ మరియు ఎవరికి అనే దానిపై ఆధారపడి తీవ్రంగా మారవచ్చు. NLP నమూనాలు వాస్తవ ప్రపంచ సంఘటనలు, స్పీకర్ ఉద్దేశాలు మరియు భాగస్వామ్య సాంస్కృతిక జ్ఞానంతో సహా పూర్తి స్థాయి సందర్భోచిత సమాచారాన్ని సంగ్రహించడంలో కష్టపడతాయి.

3. తక్కువ-వనరుల భాషలకు డేటా కొరత

BERT మరియు GPT వంటి నమూనాలు అధిక-వనరుల భాషలకు (ప్రధానంగా ఇంగ్లీష్, మాండరిన్, స్పానిష్) విశేషమైన విజయాన్ని సాధించినప్పటికీ, ప్రపంచవ్యాప్తంగా వందలాది భాషలు తీవ్రమైన డిజిటల్ టెక్స్ట్ డేటా కొరతతో బాధపడుతున్నాయి. ఈ "తక్కువ-వనరుల" భాషల కోసం బలమైన NLP నమూనాలను అభివృద్ధి చేయడం ఒక ముఖ్యమైన సవాలు, ఇది విస్తారమైన జనాభాకు భాషా సాంకేతికతలకు సమాన ప్రాప్యతను అడ్డుకుంటుంది.

4. డేటా మరియు నమూనాలలో పక్షపాతం

NLP నమూనాలు అవి శిక్షణ పొందిన డేటా నుండి నేర్చుకుంటాయి. ఈ డేటాలో సామాజిక పక్షపాతాలు (ఉదా., లింగ మూసలు, జాతి పక్షపాతాలు, సాంస్కృతిక పక్షపాతాలు) ఉంటే, నమూనాలు అనుకోకుండా ఈ పక్షపాతాలను నేర్చుకుని, వాటిని కొనసాగిస్తాయి. ఇది అన్యాయమైన, వివక్షాపూరితమైన లేదా తప్పు ఫలితాలకు దారితీస్తుంది, ప్రత్యేకించి నియామకం, క్రెడిట్ స్కోరింగ్ లేదా చట్ట అమలు వంటి సున్నితమైన రంగాలలో వర్తింపజేసినప్పుడు. నిష్పక్షపాతాన్ని నిర్ధారించడం మరియు పక్షపాతాన్ని తగ్గించడం ఒక కీలకమైన నైతిక మరియు సాంకేతిక సవాలు.

5. సాంస్కృతిక సూక్ష్మ నైపుణ్యాలు, జాతీయాలు మరియు యాస

భాష సంస్కృతితో లోతుగా ముడిపడి ఉంది. జాతీయాలు ("kick the bucket"), యాస, సామెతలు మరియు సాంస్కృతికంగా నిర్దిష్ట వ్యక్తీకరణలు నమూనాలకు అర్థం చేసుకోవడం కష్టం ఎందుకంటే వాటి అర్థం అక్షరార్థం కాదు. ఒక యాంత్రిక అనువాద వ్యవస్థ "It's raining cats and dogs" అనే పదబంధాన్ని పదం-పదం అనువదించడానికి ప్రయత్నిస్తే కష్టపడవచ్చు, దానిని భారీ వర్షం కోసం ఒక సాధారణ ఆంగ్ల జాతీయంగా అర్థం చేసుకోవడానికి బదులుగా.

6. నైతిక పరిగణనలు మరియు దుర్వినియోగం

NLP సామర్థ్యాలు పెరిగేకొద్దీ, నైతిక ఆందోళనలు కూడా పెరుగుతాయి. గోప్యత (వ్యక్తిగత టెక్స్ట్ డేటా ఎలా ఉపయోగించబడుతుంది), తప్పుడు సమాచారం వ్యాప్తి (డీప్‌ఫేక్‌లు, స్వయంచాలకంగా సృష్టించబడిన నకిలీ వార్తలు), సంభావ్య ఉద్యోగ స్థానభ్రంశం మరియు శక్తివంతమైన భాషా నమూనాల బాధ్యతాయుతమైన విస్తరణ వంటి సమస్యలు ఉన్నాయి. ఈ సాంకేతికతలు మంచి కోసం ఉపయోగించబడుతున్నాయని మరియు సముచితంగా పాలించబడుతున్నాయని నిర్ధారించుకోవడం ఒక ముఖ్యమైన ప్రపంచ బాధ్యత.

NLP యొక్క భవిష్యత్తు: మరింత తెలివైన మరియు సమానమైన భాషా AI వైపు

NLP రంగం డైనమిక్, కొనసాగుతున్న పరిశోధన సాధ్యమయ్యే వాటి సరిహద్దులను ముందుకు నెడుతోంది. అనేక కీలక ధోరణులు దాని భవిష్యత్తును రూపొందిస్తున్నాయి:

1. మల్టీమోడల్ NLP

కేవలం టెక్స్ట్‌కు మించి, భవిష్యత్ NLP వ్యవస్థలు మానవ కమ్యూనికేషన్ యొక్క మరింత సంపూర్ణ అవగాహనను సాధించడానికి వివిధ పద్ధతుల నుండి సమాచారాన్ని - టెక్స్ట్, ఇమేజ్, ఆడియో మరియు వీడియో - ఎక్కువగా ఏకీకృతం చేస్తాయి. మాట్లాడే అభ్యర్థనను అర్థం చేసుకోగల, వీడియో నుండి దృశ్య సూచనలను అర్థం చేసుకోగల, మరియు సమగ్ర ప్రతిస్పందనను అందించడానికి సంబంధిత టెక్స్ట్ పత్రాలను విశ్లేషించగల ఒక AIని ఊహించుకోండి.

2. NLPలో వివరించదగిన AI (XAI)

NLP నమూనాలు మరింత సంక్లిష్టంగా మారేకొద్దీ (ముఖ్యంగా డీప్ లెర్నింగ్ నమూనాలు), అవి కొన్ని అంచనాలను ఎందుకు వేస్తాయో అర్థం చేసుకోవడం కీలకం అవుతుంది. XAI ఈ "బ్లాక్ బాక్స్" నమూనాలను మరింత పారదర్శకంగా మరియు అర్థమయ్యేలా చేయాలని లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది, ఇది నమ్మకాన్ని పెంచడానికి, లోపాలను డీబగ్ చేయడానికి మరియు నిష్పక్షపాతాన్ని నిర్ధారించడానికి చాలా అవసరం, ప్రత్యేకించి హెల్త్‌కేర్ లేదా న్యాయ విశ్లేషణ వంటి అధిక-ప్రమాద అనువర్తనాలలో.

3. తక్కువ-వనరుల భాషా అభివృద్ధి

పరిమిత డిజిటల్ వనరులు ఉన్న భాషల కోసం NLP సాధనాలు మరియు డేటాసెట్‌లను అభివృద్ధి చేయడానికి ఒక ముఖ్యమైన కృషి జరుగుతోంది. ట్రాన్స్‌ఫర్ లెర్నింగ్, ఫ్యూ-షాట్ లెర్నింగ్ మరియు పర్యవేక్షించబడని పద్ధతులు వంటి సాంకేతికతలు భాషా సాంకేతికతలను విస్తృత ప్రపంచ జనాభాకు అందుబాటులో ఉంచడానికి అన్వేషించబడుతున్నాయి, చారిత్రాత్మకంగా తక్కువ సేవలను పొందిన సంఘాలకు డిజిటల్ చేరికను ప్రోత్సహిస్తాయి.

4. నిరంతర అభ్యాసం మరియు అనుసరణ

ప్రస్తుత NLP నమూనాలు తరచుగా స్టాటిక్ డేటాసెట్‌లపై శిక్షణ పొందుతాయి మరియు తరువాత మోహరించబడతాయి. భవిష్యత్ నమూనాలు కొత్త డేటా నుండి నిరంతరం నేర్చుకోవాలి మరియు గతంలో నేర్చుకున్న జ్ఞానాన్ని మరచిపోకుండా అభివృద్ధి చెందుతున్న భాషా నమూనాలు, యాస మరియు అభివృద్ధి చెందుతున్న అంశాలకు అనుగుణంగా ఉండాలి. వేగంగా మారుతున్న సమాచార వాతావరణాలలో ఔచిత్యాన్ని కొనసాగించడానికి ఇది అవసరం.

5. నైతిక AI అభివృద్ధి మరియు బాధ్యతాయుతమైన విస్తరణ

"బాధ్యతాయుతమైన AI"ని నిర్మించడంపై దృష్టి తీవ్రమవుతుంది. ఇందులో పక్షపాతాన్ని తగ్గించడానికి, నిష్పక్షపాతాన్ని నిర్ధారించడానికి, గోప్యతను కాపాడటానికి మరియు NLP సాంకేతికతల దుర్వినియోగాన్ని నివారించడానికి ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు మరియు ఉత్తమ పద్ధతులను అభివృద్ధి చేయడం ఉంటుంది. నైతిక AI అభివృద్ధికి ప్రపంచ ప్రమాణాలను స్థాపించడానికి అంతర్జాతీయ సహకారం కీలకం అవుతుంది.

6. ఎక్కువ వ్యక్తిగతీకరణ మరియు మానవ-AI సహకారం

NLP వ్యక్తిగత కమ్యూనికేషన్ శైలులు, ప్రాధాన్యతలు మరియు జ్ఞానానికి అనుగుణంగా AIతో అత్యంత వ్యక్తిగతీకరించిన పరస్పర చర్యలను ప్రారంభిస్తుంది. అంతేకాకుండా, AI కేవలం మానవ పనులను భర్తీ చేయడమే కాకుండా, రచనా, పరిశోధన మరియు సృజనాత్మక ప్రయత్నాలలో మరింత సమర్థవంతమైన మానవ-AI సహకారాన్ని పెంపొందించడం ద్వారా మానవ సామర్థ్యాలను ఎక్కువగా పెంచుతుంది.

కంప్యూటేషనల్ లింగ్విస్టిక్స్ & NLPలో ప్రారంభించడం: ఒక ప్రపంచ మార్గం

భాష మరియు సాంకేతికత కూడలిపై ఆకర్షితులైన వ్యక్తుల కోసం, CL లేదా NLPలో కెరీర్ అపారమైన అవకాశాలను అందిస్తుంది. ఈ రంగాలలో నైపుణ్యం కలిగిన నిపుణుల కోసం డిమాండ్ పరిశ్రమలు మరియు ఖండాలలో వేగంగా పెరుగుతోంది.

అవసరమైన నైపుణ్యాలు:

• ప్రోగ్రామింగ్: పైథాన్ వంటి భాషలలో ప్రావీణ్యం అవసరం, అలాగే NLTK, SpaCy, scikit-learn, TensorFlow, మరియు PyTorch వంటి లైబ్రరీలు కూడా.
• భాషాశాస్త్రం: భాషా సూత్రాలపై (సింటాక్స్, సెమాంటిక్స్, మార్ఫాలజీ, ఫోనాలజీ, ప్రాగ్మాటిక్స్) బలమైన అవగాహన చాలా ప్రయోజనకరంగా ఉంటుంది.
• గణితం & గణాంకాలు: మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్‌లను అర్థం చేసుకోవడానికి సరళ బీజగణితం, కాలిక్యులస్, సంభావ్యత మరియు గణాంకాలలో దృఢమైన పునాది కీలకం.
• మెషిన్ లెర్నింగ్ & డీప్ లెర్నింగ్: వివిధ అల్గారిథమ్‌లు, మోడల్ శిక్షణ, మూల్యాంకనం మరియు ఆప్టిమైజేషన్ పద్ధతులపై జ్ఞానం.
• డేటా నిర్వహణ: డేటా సేకరణ, శుభ్రపరచడం, ఉల్లేఖన మరియు నిర్వహణలో నైపుణ్యాలు.

అభ్యాస వనరులు:

• ఆన్‌లైన్ కోర్సులు: Coursera, edX, మరియు Udacity వంటి ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు అగ్రశ్రేణి ప్రపంచ విశ్వవిద్యాలయాలు మరియు కంపెనీల నుండి NLP మరియు డీప్ లెర్నింగ్ ఫర్ NLPలో ప్రత్యేక కోర్సులు మరియు స్పెషలైజేషన్‌లను అందిస్తాయి.
• విశ్వవిద్యాలయ కార్యక్రమాలు: ప్రపంచవ్యాప్తంగా అనేక విశ్వవిద్యాలయాలు ఇప్పుడు కంప్యూటేషనల్ లింగ్విస్టిక్స్, NLP, లేదా భాషా దృష్టితో AIలో ప్రత్యేక మాస్టర్స్ మరియు Ph.D. కార్యక్రమాలను అందిస్తున్నాయి.
• పుస్తకాలు & పరిశోధన పత్రాలు: ముఖ్యమైన పాఠ్యపుస్తకాలు (ఉదా., జురాఫ్స్కీ మరియు మార్టిన్ రచించిన "స్పీచ్ అండ్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్") మరియు ఇటీవలి పరిశోధన పత్రాలతో (ACL, EMNLP, NAACL సమావేశాలు) నవీకరించబడటం చాలా ముఖ్యం.
• ఓపెన్-సోర్స్ ప్రాజెక్టులు: ఓపెన్-సోర్స్ NLP లైబ్రరీలు మరియు ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లతో పని చేయడం లేదా సహకరించడం ఆచరణాత్మక అనుభవాన్ని అందిస్తుంది.

పోర్ట్‌ఫోలియోను నిర్మించడం:

ఆచరణాత్మక ప్రాజెక్టులు కీలకం. సోషల్ మీడియా డేటాపై సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ, ఒక సాధారణ చాట్‌బాట్‌ను నిర్మించడం, లేదా టెక్స్ట్ సారాంశాన్ని సృష్టించడం వంటి చిన్న పనులతో ప్రారంభించండి. మీ నైపుణ్యాలను పరీక్షించడానికి మరియు ఇతరులతో సహకరించడానికి ప్రపంచ హ్యాకథాన్‌లు లేదా ఆన్‌లైన్ పోటీలలో పాల్గొనండి.

గ్లోబల్ కమ్యూనిటీ:

CL మరియు NLP సంఘాలు నిజంగా ప్రపంచవ్యాప్తంగా ఉన్నాయి. ఆన్‌లైన్ ఫోరమ్‌లు, వృత్తిపరమైన సంస్థలు (అసోసియేషన్ ఫర్ కంప్యూటేషనల్ లింగ్విస్టిక్స్ - ACL వంటివి), మరియు వివిధ ప్రాంతాలలో జరిగే వర్చువల్ లేదా వ్యక్తిగత సమావేశాల ద్వారా పరిశోధకులు మరియు అభ్యాసకులతో నిమగ్నమవ్వండి, విభిన్నమైన మరియు సహకార అభ్యాస వాతావరణాన్ని పెంపొందించండి.

ముగింపు

కంప్యూటేషనల్ లింగ్విస్టిక్స్ మరియు సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ కేవలం విద్యాపరమైన అన్వేషణలు మాత్రమే కాదు; అవి మన వర్తమానాన్ని మరియు భవిష్యత్తును రూపొందిస్తున్న కీలక సాంకేతికతలు. అవి మానవ భాషను అర్థం చేసుకునే, సంభాషించే మరియు ఉత్పత్తి చేసే తెలివైన వ్యవస్థలను నడిపే ఇంజిన్లు, అడ్డంకులను తొలగించి, ఊహించదగిన ప్రతి రంగంలో కొత్త అవకాశాలను తెరుస్తున్నాయి.

ఈ రంగాలు మెషిన్ లెర్నింగ్‌లో ఆవిష్కరణలు మరియు భాషా సూత్రాలపై లోతైన అవగాహనతో ముందుకు సాగుతున్న కొద్దీ, నిజంగా సజావుగా, సహజంగా మరియు ప్రపంచవ్యాప్తంగా కలుపుకొనిపోయే మానవ-కంప్యూటర్ పరస్పర చర్య యొక్క సంభావ్యత వాస్తవంగా మారుతుంది. ఈ సాంకేతికతలను బాధ్యతాయుతంగా మరియు నైతికంగా స్వీకరించడం ప్రపంచవ్యాప్తంగా సమాజ శ్రేయస్సు కోసం వాటి శక్తిని ఉపయోగించుకోవడానికి కీలకం. మీరు విద్యార్థి అయినా, నిపుణుడైనా, లేదా కేవలం ఆసక్తిగల వ్యక్తి అయినా, కంప్యూటేషనల్ లింగ్విస్టిక్స్ మరియు సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ ప్రపంచంలోకి ప్రయాణం ఎంత ప్రభావవంతంగా ఉంటుందో అంతే ఆకర్షణీయంగా ఉంటుందని వాగ్దానం చేస్తుంది.