AI आधारित भाषा प्रणाली विकसित करने में सामान्यतः निम्नलिखित चरण शामिल होते
हैं:
1.
भाषायी डेटा संग्रह: पुस्तकों, समाचारों, संवादों,
शब्दकोशों और अन्य स्रोतों से पाठ या वाक् डेटा एकत्र करना।
2.
पूर्व-संसाधन: पाठ को वाक्यों, शब्दों या उपशब्दों में विभाजित करना तथा आवश्यकतानुसार
वर्तनी और प्रारूप का सामान्यीकरण करना।
3.
भाषायी विश्लेषण: शब्द-रूप, वाक्य-संरचना, अर्थ और संदर्भ
से संबंधित सूचनाओं का विश्लेषण करना।
4.
मॉडल प्रशिक्षण: मशीन लर्निंग या डीप लर्निंग मॉडल को भाषायी पैटर्न
सीखने के लिए प्रशिक्षित करना।
5.
अनुप्रयोग विकास: प्रशिक्षित मॉडल का उपयोग अनुवाद, प्रश्नोत्तर, वाक्-पहचान या पाठ-निर्माण में करना।
6.
मूल्यांकन: प्रणाली की शुद्धता, विश्वसनीयता, निष्पक्षता
और उपयोगिता की जाँच करना।
आधुनिक
भाषा मॉडल विशाल पाठ-संग्रहों से भाषायी पैटर्न सीखते हैं। फिर भी उनकी भाषा-निर्माण
क्षमता को मानव जैसी समझ, चेतना या तथ्यात्मक विश्वसनीयता के समान नहीं मानना चाहिए।
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