Automated essay scoring
خودکار مضمون اسکورنگ (اے ای ایس) ایک تعلیمی ترتیب میں لکھے گئے مضامین کو گریڈ تفویض کرنے کے لیے خصوصی کمپیوٹر پروگراموں کا استعمال ہے۔ یہ تعلیمی تشخیص کی ایک شکل اور قدرتی زبان کی پروسیسنگ کا ایک اطلاق ہے۔ اس کا مقصد متن کے اداروں کے ایک بڑے مجموعے کو چھوٹی تعداد میں مجرد زمروں میں درجہ بندی کرنا ہے، جو ممکنہ درجات کے مطابق ہے، مثال کے طور پر، نمبر 1 سے 6۔ لہذا، اسے شماریاتی درجہ بندی کا مسئلہ سمجھا جا سکتا ہے۔ کئی عوامل نے اے ای ایس میں بڑھتی دلچسپی میں اہم کردار ادا کیا ہے۔ ان میں لاگت، جوابدہی، معیارات اور ٹیکنالوجی شامل ہیں۔ تعلیمی اخراجات میں اضافے کی وجہ سے معیارات نافذ کرکے تعلیمی نظام کو نتائج کے لیے جوابدہ ٹھہرانے کا دباؤ پڑا ہے۔ انفارمیشن ٹیکنالوجی کی ترقی کم لاگت پر تعلیمی کامیابی کی پیمائش کرنے کا وعدہ کرتی ہے۔ تعلیم میں اعلی درجے کی جانچ کے لیے اے ای ایس کے استعمال نے نمایاں ردعمل پیدا کیا ہے، مخالفین نے تحقیق کی طرف اشارہ کیا ہے کہ کمپیوٹر ابھی تک درست طریقے سے تحریری درجہ بندی نہیں کر سکتے ہیں اور یہ دلیل دیتے ہیں کہ اس طرح کے مقاصد کے لیے ان کا استعمال تخفیف طریقوں سے تدریسی تحریر کو فروغ دیتا ہے (یعنی۔ امتحان تک تعلیم دینا)۔ اے ای ایس کے زیادہ تر تاریخی خلاصہ اس میدان کی ابتدا کا سراغ ایلس بیٹن پیج کے کام سے لگاتے ہیں۔ 1966 میں، انہوں نے کمپیوٹر کے ذریعے مضامین اسکور کرنے کے امکان پر بحث کی، اور 1968 میں انہوں نے پروجیکٹ ایسے گریڈ (پی ای جی) کے نام سے ایک پروگرام کے ساتھ اپنا کامیاب کام شائع کیا۔ اس وقت کی ٹیکنالوجی کا استعمال کرتے ہوئے، کمپیوٹرائزڈ مضمون اسکورنگ لاگت سے موثر نہیں ہوتی، اس لیے پیج نے تقریبا دو دہائیوں تک اپنی کوششوں کو روک دیا۔ بالآخر، پیج نے پی ای جی کو میزرمنٹ انکارپوریٹڈ کو فروخت کر دیا۔ 1990 تک، ڈیسک ٹاپ کمپیوٹر اتنے طاقتور اور اتنے وسیع ہو چکے تھے کہ اے ای ایس ایک عملی امکان تھا۔ 1982 کے اوائل میں، رائٹرز ورک بینچ نامی ایک یونکس پروگرام پنکٹیوشن، ہجے اور گرامر کے مشورے پیش کرنے کے قابل تھا۔ کئی کمپنیوں (خاص طور پر تعلیمی ٹیسٹنگ سروس) کے تعاون سے، پیج نے پی ای جی کو اپ ڈیٹ کیا اور 1990 کی دہائی کے اوائل میں کچھ کامیاب ٹرائلز چلائے۔ پیٹر فولٹز اور تھامس لینڈاؤر نے ایک اسکورنگ انجن کا استعمال کرتے ہوئے ایک نظام تیار کیا جسے انٹیلیجنٹ ایسی اسیسسر (آئی ای اے) کہا جاتا ہے۔ آئی ای اے کو پہلی بار 1997 میں ان کے انڈرگریجویٹ کورسز کے لیے مضامین اسکور کرنے کے لیے استعمال کیا گیا تھا۔ یہ اب پیئرسن ایجوکیشنل ٹیکنالوجیز کا ایک پروڈکٹ ہے اور کئی تجارتی مصنوعات اور ریاستی اور قومی امتحانات میں اسکور کرنے کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ انٹیلی میٹرک وینٹیج لرننگ کا اے ای ایس انجن ہے۔ اس کی ترقی 1996 میں شروع ہوئی۔ اسے پہلی بار 1998 میں مضامین اسکور کرنے کے لیے تجارتی طور پر استعمال کیا گیا تھا۔ تعلیمی ٹیسٹنگ سروس "ای-ریٹر" پیش کرتی ہے، جو ایک خودکار مضمون اسکور کرنے کا پروگرام ہے۔ اسے پہلی بار فروری 1999 میں تجارتی طور پر استعمال کیا گیا تھا۔ جل برسٹین اس کی ترقی میں ٹیم لیڈر تھیں۔ ای ٹی ایس کی کرائٹیرین آن لائن رائٹنگ ایویلیوایشن سروس اسکور اور ٹارگٹڈ فیڈ بیک دونوں فراہم کرنے کے لیے ای ریٹر انجن کا استعمال کرتی ہے۔ لارنس روڈنر نے بیسیئن اسکورنگ کے ساتھ کچھ کام کیا ہے، اور بیٹسائی (بیسیئن ایسے ٹیسٹ اسکورنگ ایس سسٹم) کے نام سے ایک نظام تیار کیا ہے۔ ان کے کچھ نتائج پرنٹ یا آن لائن میں شائع ہوئے ہیں، لیکن ابھی تک کسی بھی تجارتی نظام میں بیٹسائی کو شامل نہیں کیا گیا ہے۔ ہاورڈ مٹزل اور سو لوٹریج کی قیادت میں، پیسیفک میٹرکس نے ایک تعمیر شدہ رسپانس خودکار اسکورنگ انجن، سی آر اے ایس ای تیار کیا۔ فی الحال تعلیم کے کئی ریاستی محکموں اور امریکی محکمہ تعلیم کی مالی اعانت سے چلنے والی بہتر تشخیص گرانٹ میں استعمال کیا جاتا ہے، پیسیفک میٹرکس کی ٹیکنالوجی 2007 سے بڑے پیمانے پر تشخیصی اور خلاصہ تشخیص کے ماحول میں استعمال ہوتی رہی ہے۔ پیمائش انکارپوریٹڈ نے 2002 میں پی ای جی کے حقوق حاصل کیے اور اسے تیار کرنا جاری رکھا ہے۔ 2012 میں، ہیولیٹ فاؤنڈیشن نے کیگل پر ایک مقابلہ اسپانسر کیا جسے آٹومیٹڈ اسٹوڈنٹ اسسمنٹ پرائز (اے ایس اے پی) کہا جاتا ہے۔ 201 چیلنج کے شرکاء نے ای ای ایس کا استعمال کرتے ہوئے پیش گوئی کرنے کی کوشش کی، وہ اسکور جو انسانی ریٹر آٹھ مختلف اشاروں پر لکھے گئے ہزاروں مضامین کو دیں گے۔ ارادہ یہ ظاہر کرنا تھا کہ اے ای ایس اتنا ہی قابل اعتماد ہو سکتا ہے جتنا کہ انسانی ریٹرز، یا اس سے زیادہ۔ مقابلے میں اے ایس اے پی ڈیٹا کے ذیلی سیٹ پر نو اے ای ایس دکانداروں کے درمیان ایک علیحدہ مظاہرے کی میزبانی بھی کی گئی۔ اگرچہ تفتیش کاروں نے اطلاع دی کہ خودکار مضمون کا اسکورنگ انسانی اسکورنگ کی طرح قابل اعتماد تھا، لیکن اس دعوے کی کسی بھی شماریاتی ٹیسٹ سے تصدیق نہیں ہوئی کیونکہ کچھ دکانداروں کو ضرورت تھی کہ ان کی شرکت کے لیے پیشگی شرط کے طور پر اس طرح کے ٹیسٹ نہیں کیے جائیں۔ مزید برآں، یہ دعوی کہ ہیولیٹ اسٹڈی نے یہ ظاہر کیا ہے کہ اے ای ایس انسانی ریٹرز کی طرح قابل اعتماد ہو سکتا ہے، اس کے بعد سے اس کا سخت مقابلہ کیا گیا ہے، بشمول تعلیمی ٹیسٹنگ سروس میں اسسمنٹ انوویشن میں نارمن او فریڈرکسن چیئر رینڈی ای بینیٹ۔ مطالعہ کی کچھ بڑی تنقید یہ رہی ہے کہ آٹھ میں سے پانچ ڈیٹا سیٹس مضامین کے بجائے پیراگراف پر مشتمل تھے، آٹھ میں سے چار ڈیٹا سیٹس کو انسانی قارئین نے لکھنے کی صلاحیت کے بجائے صرف مواد کے لیے درجہ بندی کیا تھا، اور یہ کہ انسانی قارئین اور اے ای ایس مشینوں کو "حقیقی اسکور" کے خلاف پیمائش کرنے کے بجائے، دو قارئین کے اسکور کی اوسط، مطالعہ نے ایک مصنوعی تعمیر، "حل شدہ اسکور" کا استعمال کیا، جو کہ چار ڈیٹا سیٹس میں دو انسانی اسکوروں میں سے زیادہ پر مشتمل تھا اگر کوئی اختلاف تھا۔ اس آخری عمل نے، خاص طور پر، مشینوں کو ان ڈیٹا سیٹوں کے لیے گول کرنے کی اجازت دے کر ایک غیر منصفانہ فائدہ دیا۔ 1966 میں، پیج نے قیاس کیا کہ، مستقبل میں، کمپیوٹر پر مبنی جج دوسرے انسانی ججوں کے مقابلے میں ہر انسانی جج کے ساتھ بہتر تعلق رکھے گا۔ عام طور پر مضمون کے نشان کے لیے اس نقطہ نظر کے اطلاق پر تنقید کرنے کے باوجود، اس مفروضے کی حمایت مختصر سوالات کے مفت متن کے جوابات کو نشان زد کرنے کے لیے کی گئی، جیسے کہ برطانوی جی سی ایس ای نظام کے مخصوص جوابات۔ سپروائزڈ لرننگ کے نتائج یہ ظاہر کرتے ہیں کہ خودکار نظام اچھی کارکردگی کا مظاہرہ کرتے ہیں جب مختلف انسانی اساتذہ کے ذریعہ مارکنگ اچھی طرح سے ہوتی ہے۔ جوابات کی غیر نگرانی شدہ کلسٹرنگ سے پتہ چلتا ہے کہ بہترین پیپرز اور کمزور پیپرز نے اچھی طرح سے متعین کلسٹرز بنائے، اور ان کلسٹرز کے لیے خودکار مارکنگ کا اصول اچھی طرح سے کام کرتا ہے، جبکہ انسانی اساتذہ کی طرف سے تیسرے کلسٹر ('مخلوط') کے لیے دیے گئے نمبر متنازعہ ہو سکتے ہیں، اور 'مخلوط' کلسٹر سے کاموں کی کسی بھی تشخیص کی وشوسنییتا پر اکثر سوال اٹھایا جا سکتا ہے (انسانی اور کمپیوٹر پر مبنی دونوں)۔ مضمون کے معیار کی مختلف جہتیں ایک حالیہ سروے کے مطابق، جدید اے ای ایس سسٹم صارفین کو رائے فراہم کرنے کے لیے مضمون کے معیار کی مختلف جہتوں کو اسکور کرنے کی کوشش کرتے ہیں۔ ان جہتوں میں درج ذیل آئٹمز شامل ہیں: گراماتیت: درج ذیل گرامر کے قواعد کا استعمال، لفظ کے استعمال کے میکانکس: ہجے، پنکچوایشن، کیپٹلائزیشن اسٹائل کے لیے درج ذیل قواعد: لفظ کا انتخاب، جملے کے ڈھانچے کی قسم مطابقت: فوری تنظیم کے لیے مواد کا کتنا مطابقت رکھتا ہے: مضمون کتنی اچھی طرح سے تشکیل شدہ ہے ترقی: مثالوں کے ساتھ خیالات کی نشوونما ہم آہنگی: منتقلی کے جملے کا مناسب استعمال ہم آہنگی: خیالات کے درمیان مناسب منتقلی تھیسس کی وضاحت: مقالے کی وضاحت: بڑی دلیل کے طریقہ کار کو قائل کرنا شروع سے ہی، اے ای ایس کے لیے بنیادی طریقہ کار مضامین کے تربیتی سیٹ سے شروع ہوتا رہا ہے جسے احتیاط سے ہاتھ سے اسکور کیا گیا ہے۔ پروگرام ہر مضمون کے متن کی سطحی خصوصیات کا جائزہ لیتا ہے، جیسے الفاظ کی کل تعداد، ماتحت شقوں کی تعداد، یا بڑے حروف سے چھوٹے حروف کا تناسب-ایسی مقدار جن کی پیمائش بغیر کسی انسانی بصیرت کے کی جا سکتی ہے۔ اس کے بعد یہ ایک ریاضیاتی نمونہ بناتا ہے جو ان مقداروں کو ان اسکوروں سے جوڑتا ہے جو مضامین کو موصول ہوتے ہیں۔ اسی ماڈل کو پھر نئے مضامین کے اسکور کا حساب لگانے کے لیے لاگو کیا جاتا ہے۔ حال ہی میں ایسا ہی ایک ریاضیاتی ماڈل آئزک پرسنگ اور ونسنٹ این جی نے بنایا تھا۔ جو نہ صرف مذکورہ بالا خصوصیات پر مضامین کا جائزہ لیتا ہے، بلکہ ان کی دلیل کی طاقت پر بھی۔ یہ مضمون کی مختلف خصوصیات کا جائزہ لیتا ہے، جیسے مصنف کے معاہدے کی سطح اور اس کی وجوہات، پرامپٹ کے موضوع پر عمل پیرا ہونا، دلیل کے اجزاء کے مقامات (اہم دعوی، دعوی، بنیاد)، دلائل میں غلطیاں، مختلف دیگر خصوصیات کے درمیان دلائل میں ہم آہنگی۔ مذکورہ بالا دوسرے ماڈلز کے برعکس، یہ ماڈل مضامین کی درجہ بندی کرتے ہوئے انسانی بصیرت کو نقل کرنے میں قریب ہے۔ ڈیپ نیورل نیٹ ورکس کی بڑھتی ہوئی مقبولیت کی وجہ سے، خودکار مضمون اسکورنگ کے لیے ڈیپ لرننگ کے طریقوں کو اپنایا گیا ہے، جو عام طور پر اعلی نتائج حاصل کرتے ہیں، جو اکثر بین انسانی معاہدے کی سطح کو پیچھے چھوڑ دیتے ہیں۔ مختلف اے ای ایس پروگرام اس بات میں مختلف ہوتے ہیں کہ وہ کس مخصوص سطح کی خصوصیات کی پیمائش کرتے ہیں، ٹریننگ سیٹ میں کتنے مضامین درکار ہوتے ہیں، اور سب سے نمایاں طور پر ریاضیاتی ماڈلنگ تکنیک میں۔ ابتدائی کوششوں میں لکیری ریگریشن کا استعمال کیا گیا۔ جدید نظام لکیری ریگریشن یا مشین لرننگ کی دیگر تکنیکوں کا استعمال کر سکتے ہیں جو اکثر دیگر شماریاتی تکنیکوں جیسے لیٹنٹ سیمنٹک تجزیہ اور بایسیئن انفریشن کے ساتھ مل کر ہوتے ہیں۔ مشین لرننگ ماڈلز کا استعمال کرتے ہوئے کراس ڈومین کی ترتیب میں خودکار مضمون اسکورنگ ٹاسک کا بھی مطالعہ کیا گیا ہے، جہاں ماڈلز کو ایک پرامپٹ (موضوع) کے لیے لکھے گئے مضامین پر تربیت دی جاتی ہے اور دوسرے پرامپٹ کے لیے لکھے گئے مضامین پر ٹیسٹ کیا جاتا ہے۔ کراس ڈومین منظر نامے میں کامیاب نقطہ نظر گہرے عصبی نیٹ ورکس یا ماڈلز پر مبنی ہوتے ہیں جو گہری اور اتلی خصوصیات کو یکجا کرتے ہیں۔ کامیابی کے لیے معیار تشخیص کے کسی بھی طریقے کا فیصلہ صداقت، انصاف پسندی اور وشوسنییتا کی بنیاد پر کیا جانا چاہیے۔ کوئی آلہ درست ہے اگر وہ اصل میں اس خاصیت کی پیمائش کرتا ہے جس کی پیمائش کرنے کا ارادہ رکھتا ہے۔ اگر یہ عملی طور پر کسی ایک طبقے کے لوگوں کو سزا یا استحقاق نہیں دیتا ہے تو یہ مناسب ہے۔ یہ قابل اعتماد ہے اگر اس کا نتیجہ دہرایا جا سکے، یہاں تک کہ جب غیر متعلقہ بیرونی عوامل کو تبدیل کیا جائے۔ کمپیوٹرز کے تصویر میں داخل ہونے سے پہلے، اعلی درجے کے مضامین کو عام طور پر دو تربیت یافتہ انسانی ریٹرز کے ذریعہ اسکور دیا جاتا تھا۔ اگر اسکور ایک سے زیادہ پوائنٹس سے مختلف ہوتے ہیں، تو ایک زیادہ تجربہ کار تیسرا ریٹر اختلاف رائے کو حل کرے گا۔ اس نظام میں، وشوسنییتا کی پیمائش کرنے کا ایک آسان طریقہ ہے: بین ریٹر معاہدے کے ذریعے۔ اگر ریٹر ایک نقطہ کے اندر مستقل طور پر متفق نہیں ہوتے ہیں، تو ان کی تربیت میں غلطی ہو سکتی ہے۔ اگر کوئی ریٹر مستقل طور پر اس بات سے متفق نہیں ہے کہ دوسرے ریٹر ایک ہی مضامین کو کس طرح دیکھتے ہیں، تو اس ریٹر کو شاید اضافی تربیت کی ضرورت ہے۔ بین علاقائی معاہدے کی پیمائش کے لیے مختلف اعداد و شمار تجویز کیے گئے ہیں۔ ان میں فیصد معاہدہ، سکاٹ کا π، کوہن کا κ، کرپینڈورف کا α، پیئرسن کا ارتباط گتانک r، سپیئر مین کا درجہ ارتباط گتانک ρ، اور لن کا ہم آہنگی ارتباط گتانک شامل ہیں۔ فیصد معاہدہ ایک سادہ اعداد و شمار ہے جو درجہ بندی کے پیمانوں پر لاگو ہوتا ہے جس میں 1 سے n تک کے اسکور ہوتے ہیں، جہاں عام طور پر 4 ≤ n ≤ 6 ہوتے ہیں۔ اسے تین اعداد کے طور پر رپورٹ کیا جاتا ہے، ہر ایک اسکور کیے گئے مضامین کی کل تعداد کا فیصد: عین مطابق معاہدہ (دونوں ریٹرز نے مضمون کو ایک ہی اسکور دیا)، ملحقہ معاہدہ (ریٹرز زیادہ سے زیادہ ایک نقطہ سے مختلف ہوتے ہیں ؛ اس میں عین مطابق معاہدہ بھی شامل ہے)، اور انتہائی اختلاف (ریٹرز دو سے زیادہ نکات سے مختلف ہوتے ہیں)۔ ماہر انسانی گریڈرز کو تمام مضامین کے 53 ٪ سے 81 ٪ پر عین مطابق معاہدہ حاصل کرنے کے لیے پایا گیا، اور 97 ٪ سے 100% پر ملحقہ معاہدہ۔ انٹر ریٹر ایگریمنٹ کا اطلاق اب کمپیوٹر کی کارکردگی کی پیمائش کے لیے کیا جا سکتا ہے۔ مضامین کا ایک مجموعہ دو انسانی ریٹرز اور ایک اے ای ایس پروگرام کو دیا جاتا ہے۔ اگر کمپیوٹر سے تفویض کردہ اسکور انسانی ریٹرز میں سے کسی ایک سے متفق ہیں اور ساتھ ہی ریٹرز ایک دوسرے سے متفق ہیں، تو اے ای ایس پروگرام کو قابل اعتماد سمجھا جاتا ہے۔ متبادل طور پر، ہر مضمون کو دو انسانی ریٹرز کے اسکور کی اوسط لے کر "حقیقی اسکور" دیا جاتا ہے، اور دونوں انسانوں اور کمپیوٹر کا موازنہ حقیقی اسکور کے ساتھ ان کے معاہدے کی بنیاد پر کیا جاتا ہے۔ کچھ محققین نے اطلاع دی ہے کہ ان کے اے ای ایس سسٹم درحقیقت انسان سے بہتر کام کر سکتے ہیں۔ پیج نے 1994 میں پی ای جی کے لیے یہ دعوی کیا تھا۔ سکاٹ ایلیٹ نے 2003 میں کہا کہ انٹیلی میٹرک نے عام طور پر انسانی اسکوررز کو پیچھے چھوڑ دیا۔ تاہم، ای ای ایس مشینیں کسی بھی قسم کے پیچیدہ تحریری امتحان کے لیے انسانی قارئین کے مقابلے میں کم قابل اعتماد دکھائی دیتی ہیں۔ موجودہ عمل میں، جی ایم اے ٹی جیسے اعلی داؤ کے جائزے ہمیشہ کم از کم ایک انسان کے ذریعہ اسکور کیے جاتے ہیں۔ دوسرے ریٹر کی جگہ اے ای ایس کا استعمال کیا جاتا ہے۔ ایک انسانی ریٹر ایک سے زیادہ نکات کے کسی بھی اختلاف کو حل کرتا ہے۔ اے ای ایس پر تنقید کو مختلف بنیادوں پر تنقید کا نشانہ بنایا گیا ہے۔ یانگ اور دیگر۔ "ردعمل کی سطحی خصوصیات پر حد سے زیادہ انحصار، ردعمل کے مواد اور تخلیقی صلاحیتوں کے تئیں بے حسی، اور نئی قسم کی دھوکہ دہی اور ٹیسٹ لینے کی حکمت عملیوں کا خطرہ" کا ذکر کریں۔ کئی ناقدین کو خدشہ ہے کہ طلباء کی حوصلہ افزائی کم ہو جائے گی اگر وہ جانتے ہیں کہ کوئی انسان ان کی تحریر نہیں پڑھے گا۔ سب سے زیادہ بیان کردہ تنقیدوں میں جان بوجھ کر گستاخانہ مضامین کو زیادہ نمبر دیے جانے کی اطلاعات ہیں۔ HumanReaders.Org پٹیشن 12 مارچ 2013 کو، HumanReaders.Org نے ایک آن لائن پٹیشن شروع کی، "پروفیشنلز اگینسٹ مشین اسکورنگ آف اسٹوڈنٹ ایسسز ان ہائی اسٹیکس اسسمنٹ"۔ ہفتوں کے اندر، اس درخواست پر نوم چومسکی سمیت ہزاروں دستخط ہوئے، اور نیویارک ٹائمز سمیت متعدد اخبارات اور متعدد تعلیمی اور ٹیکنالوجی بلاگز پر اس کا حوالہ دیا گیا۔ درخواست میں ہائی اسٹیک ٹیسٹنگ کے لیے اے ای ایس کے استعمال کو "معمولی"، "کم کرنے والا"، "غلط"، "غیر تشخیصی"، "غیر منصفانہ" اور "خفیہ" قرار دیا گیا ہے۔ اے ای ایس پر تحقیق کے تفصیلی خلاصہ میں، پٹیشن سائٹ نوٹ کرتی ہے، "تحقیق کے نتائج سے پتہ چلتا ہے کہ کوئی بھی-طلباء، والدین، اساتذہ، آجر، منتظمین، قانون ساز-مضامین کی مشین اسکورنگ پر انحصار نہیں کر سکتا۔ اور یہ کہ مشین اسکورنگ پیمائش نہیں کرتی، اور اس وجہ سے تحریری مستند کاموں کو فروغ نہیں دیتی ہے۔" پٹیشن خاص طور پر ہائی اسٹیک ٹیسٹنگ کے لیے اے ای ایس کے استعمال سے متعلق ہے اور دوسرے ممکنہ استعمال کے بارے میں کچھ نہیں کہتی ہے۔ سافٹ ویئر خودکار مضمون اسکورنگ کے لیے زیادہ تر وسائل ملکیتی ہیں۔ ای ریٹر-تعلیمی جانچ سروس انٹیلیمیٹرک کے ذریعہ شائع کردہ-وینٹیج لرننگ پروجیکٹ ایسے گریڈ کے ذریعہ-پیمائش، انکارپوریٹڈ کے ذریعہ۔ حوالہ جات کمپیوٹیشنل لسانیات تعلیمی تشخیص کے طریقے قدرتی زبان کی پروسیسنگ شماریاتی درجہ بندی مضامین قدرتی زبان کی پروسیسنگ کے کام