Content determination
સામગ્રી નિર્ધારણ એ નેચરલ લેંગ્વેજ જનરેશન (એન. એલ. જી.) નું પેટા કાર્ય છે જેમાં પેદા કરેલા લખાણમાં વાતચીત કરવાની માહિતી નક્કી કરવાનો સમાવેશ થાય છે. તે દસ્તાવેજની રચનાના કાર્ય સાથે નજીકથી સંબંધિત છે. ઉદાહરણ એન. એલ. જી. પ્રણાલીનો વિચાર કરો જે બીમાર બાળકો વિશેની માહિતીનો સારાંશ આપે છે. ધારો કે આ પ્રણાલીમાં માહિતીના ચાર ટુકડા છે જે સંદેશાવ્યવહાર કરી શકે છે બાળકને IV ડ્રોપ દ્વારા મોર્ફિન આપવામાં આવી રહ્યું છે બાળકના હૃદયના ધબકારા બ્રેડીકાર્ડિયા (કામચલાઉ ટીપાં) દર્શાવે છે બાળકનું તાપમાન સામાન્ય છે બાળક રડી રહ્યું છે આમાંથી કઈ માહિતીનો સમાવેશ પેદા કરેલા લખાણોમાં થવો જોઈએ? ત્રણ સામાન્ય મુદ્દાઓ છે જે લગભગ હંમેશા સામગ્રી નિર્ધારણ કાર્યને અસર કરે છે, અને ઉપરોક્ત ઉદાહરણ સાથે સચિત્ર કરી શકાય છે. કદાચ સૌથી મૂળભૂત મુદ્દો લખાણનો સંવાદાત્મક ધ્યેય છે, એટલે કે. તેનો હેતુ અને વાચક. ઉપરના ઉદાહરણમાં, દાખલા તરીકે, તબીબી સારવાર વિશે નિર્ણય લેવા માંગતા ડૉક્ટરને કદાચ હૃદયના ધબકારા બ્રેડીકાર્ડિયામાં સૌથી વધુ રસ હશે, જ્યારે માતાપિતા કે જેઓ જાણવા માંગતા હતા કે તેમનું બાળક કેવું કરી રહ્યું છે તે કદાચ એ હકીકતમાં વધુ રસ ધરાવશે કે બાળકને મોર્ફિન આપવામાં આવી રહ્યું હતું અને તે રડતું હતું. બીજો મુદ્દો પેદા કરેલા લખાણનું કદ અને વિગતનું સ્તર છે. દાખલા તરીકે, 160 અક્ષરના એસ. એમ. એસ. ટેક્સ્ટ સંદેશ તરીકે ડૉક્ટરને મોકલવામાં આવેલો ટૂંકો સારાંશ ફક્ત હૃદયના ધબકારાના બ્રેડીકાર્ડિયાનો ઉલ્લેખ કરી શકે છે, જ્યારે લાંબા સારાંશ કે જે મલ્ટીપેજ દસ્તાવેજ તરીકે છાપવામાં આવ્યો હતો તે એ હકીકતનો પણ ઉલ્લેખ કરી શકે છે કે બાળક મોર્ફિન IV પર છે. અંતિમ મુદ્દો એ છે કે માહિતી કેટલી અસામાન્ય અને અનપેક્ષિત છે. ઉદાહરણ તરીકે, જો તેઓ અપેક્ષા રાખતા હોય કે બાળકનું તાપમાન સામાન્ય છે, તો ન તો ડોકટરો કે ન તો માતા-પિતા બાળકને ઉચ્ચ પ્રાથમિકતા આપશે. અનુલક્ષીને, વપરાશકર્તાઓ માટે સામગ્રી નિર્ધારણ ખૂબ જ મહત્વપૂર્ણ છે, ખરેખર ઘણા કિસ્સાઓમાં સામગ્રી નિર્ધારણની ગુણવત્તા એ પેદા કરેલા લખાણની એકંદર ગુણવત્તા નક્કી કરવામાં (વપરાશકર્તાના દ્રષ્ટિકોણથી) સૌથી મહત્વપૂર્ણ પરિબળ છે. તકનીકો દસ્તાવેજની રચના માટે ત્રણ મૂળભૂત અભિગમો છેઃ યોજના (સામગ્રી નમૂનાઓ), આંકડાકીય અભિગમો અને સ્પષ્ટ તર્ક. સ્કિમા એ નમૂનાઓ છે જે સ્પષ્ટ રીતે પેદા કરેલા લખાણની સામગ્રી (તેમજ દસ્તાવેજની રચનાની માહિતી) નો ઉલ્લેખ કરે છે. સામાન્ય રીતે, તેઓ લક્ષ્ય શૈલીમાં માનવ-લિખિત ગ્રંથોના કોર્પસનું જાતે વિશ્લેષણ કરીને અને આ ગ્રંથોમાંથી સામગ્રી નમૂના બહાર કાઢીને બનાવવામાં આવે છે. સ્કિમા એવા ડોમેન્સમાં વ્યવહારમાં સારી રીતે કામ કરે છે જ્યાં સામગ્રી કંઈક અંશે પ્રમાણિત હોય છે, પરંતુ એવા ડોમેન્સમાં ઓછી સારી રીતે કામ કરે છે જ્યાં સામગ્રી વધુ પ્રવાહી હોય (જેમ કે ઉપરનું તબીબી ઉદાહરણ). આંકડાકીય તકનીકો પેદા થયેલા લખાણોની સામગ્રીને આપમેળે નક્કી કરવા માટે આંકડાકીય કોર્પસ વિશ્લેષણ તકનીકોનો ઉપયોગ કરે છે. આ પ્રકારનું કાર્ય તેની બાલ્યાવસ્થામાં છે, અને મોટે ભાગે એવા સંદર્ભોમાં લાગુ કરવામાં આવ્યું છે જ્યાં સંવાદાત્મક ધ્યેય, વાચક, કદ અને વિગતવાર સ્તર નિશ્ચિત હોય. ઉદાહરણ તરીકે, ન્યૂઝવાયરની પેઢી રમતગમતની ઘટનાઓનો સારાંશ આપે છે. સ્પષ્ટ તર્કના અભિગમોએ કદાચ સંશોધકોનું સૌથી વધુ ધ્યાન આકર્ષિત કર્યું છે. મૂળભૂત વિચાર એ AI તર્ક તકનીકોનો ઉપયોગ કરવાનો છે (જેમ કે જ્ઞાન આધારિત નિયમો, આયોજન, પેટર્ન શોધ, કેસ આધારિત તર્ક, વગેરે). સંચાર કરવા માટે ઉપલબ્ધ માહિતી (તે કેટલી અસામાન્ય/અણધારી છે તે સહિત), સંવાદાત્મક ધ્યેય અને વાચક, અને ઉત્પન્ન કરેલા લખાણની લાક્ષણિકતાઓ (લક્ષ્ય કદ સહિત) ની તપાસ કરવી અને ઉત્પન્ન કરેલા લખાણ માટે શ્રેષ્ઠ સામગ્રી નક્કી કરવી. તકનીકોની ખૂબ જ વિશાળ શ્રેણીની શોધ કરવામાં આવી છે, પરંતુ કઈ સૌથી વધુ અસરકારક છે તે અંગે કોઈ સર્વસંમતિ નથી. સંદર્ભો કોમ્પ્યુટેશનલ ભાષાશાસ્ત્ર કુદરતી ભાષા પ્રક્રિયા કુદરતી ભાષા પેઢી