Content determination
مواد کا تعین نیچرل لینگویج جنریشن (این ایل جی) کا ذیلی کام ہے جس میں تیار کردہ متن میں بات چیت کی جانے والی معلومات کا فیصلہ کرنا شامل ہے۔ اس کا دستاویز کی ساخت کے کام سے گہرا تعلق ہے۔ مثال ایک این ایل جی نظام پر غور کریں جو بیمار بچوں کے بارے میں معلومات کا خلاصہ پیش کرتا ہے۔ فرض کریں کہ اس نظام میں معلومات کے چار ٹکڑے ہیں جو بات چیت کر سکتے ہیں بچے کو IV ڈراپ کے ذریعے مورفین دی جا رہی ہے بچے کی دل کی دھڑکن بریڈی کارڈیا (عارضی ڈراپ) ظاہر کرتی ہے بچے کا درجہ حرارت نارمل ہے بچہ رو رہا ہے ان میں سے کون سی معلومات کو تیار کردہ متن میں شامل کیا جانا چاہیے؟ تین عمومی مسائل ہیں جو تقریبا ہمیشہ مواد کے تعین کے کام کو متاثر کرتے ہیں، اور مندرجہ بالا مثال سے اس کی وضاحت کی جا سکتی ہے۔ شاید سب سے بنیادی مسئلہ متن کا مواصلاتی مقصد ہے، یعنی۔ اس کا مقصد اور قاری۔ مندرجہ بالا مثال میں، مثال کے طور پر، ایک ڈاکٹر جو طبی علاج کے بارے میں فیصلہ کرنا چاہتا ہے وہ شاید دل کی دھڑکن بریڈی کارڈیا میں سب سے زیادہ دلچسپی رکھتا ہوگا، جبکہ ایک والدین جو یہ جاننا چاہتے تھے کہ اس کا بچہ کیسے چل رہا ہے شاید اس حقیقت میں زیادہ دلچسپی رکھتے ہوں گے کہ بچے کو مورفین دی جا رہی تھی اور وہ رو رہا تھا۔ دوسرا مسئلہ تیار کردہ متن کی تفصیل کا سائز اور سطح ہے۔ مثال کے طور پر، ایک مختصر خلاصہ جو ڈاکٹر کو 160 حروف کے ایس ایم ایس ٹیکسٹ پیغام کے طور پر بھیجا گیا تھا، اس میں صرف دل کی دھڑکن بریڈی کارڈیا کا ذکر ہو سکتا ہے، جبکہ ایک طویل خلاصہ جو ملٹی پیج دستاویز کے طور پر چھاپا گیا تھا، اس حقیقت کا بھی ذکر کر سکتا ہے کہ بچہ مورفین IV پر ہے۔ آخری مسئلہ یہ ہے کہ معلومات کتنی غیر معمولی اور غیر متوقع ہیں۔ مثال کے طور پر، نہ تو ڈاکٹر اور نہ ہی والدین یہ بتانے پر اعلی ترجیح دیں گے کہ بچے کا درجہ حرارت نارمل ہے، اگر انہیں توقع ہو کہ ایسا ہوگا۔ قطع نظر، مواد کا تعین صارفین کے لیے بہت اہم ہے، درحقیقت بہت سے معاملات میں مواد کے تعین کا معیار (صارف کے نقطہ نظر سے) تیار کردہ متن کے مجموعی معیار کا تعین کرنے میں سب سے اہم عنصر ہے۔ تکنیکیں دستاویز کی ساخت کے تین بنیادی طریقے ہیں: اسکیما (مواد ٹیمپلیٹس)، شماریاتی نقطہ نظر، اور واضح استدلال۔ اسکیما ٹیمپلیٹس ہیں جو واضح طور پر تیار کردہ متن کے مواد کی وضاحت کرتے ہیں (نیز دستاویز کی ساخت کی معلومات)۔ عام طور پر، ان کی تعمیر ہدف صنف میں انسانی تحریری متن کے مجموعے کا دستی طور پر تجزیہ کرکے، اور ان متن سے مواد کا ٹیمپلیٹ نکال کر کی جاتی ہے۔ اسکیما ان ڈومینز میں عملی طور پر اچھی طرح سے کام کرتے ہیں جہاں مواد کسی حد تک معیاری ہوتا ہے، لیکن ان ڈومینز میں کم اچھی طرح سے کام کرتا ہے جہاں مواد زیادہ سیال ہوتا ہے (جیسے اوپر دی گئی طبی مثال)۔ شماریاتی تکنیکیں پیدا شدہ متن کے مواد کا خود بخود تعین کرنے کے لیے شماریاتی کارپس تجزیہ کی تکنیکوں کا استعمال کرتی ہیں۔ اس طرح کا کام اپنی ابتدائی حالت میں ہے، اور زیادہ تر ان سیاق و سباق پر لاگو ہوتا ہے جہاں مواصلاتی مقصد، قاری، سائز، اور تفصیل کی سطح طے ہوتی ہے۔ مثال کے طور پر، نیوز وائر کی نسل کھیلوں کے مقابلوں کا خلاصہ۔ واضح استدلال کے طریقوں نے شاید محققین کی طرف سب سے زیادہ توجہ مبذول کرائی ہے۔ بنیادی خیال اے آئی استدلال کی تکنیکوں کا استعمال کرنا ہے (جیسے علم پر مبنی قواعد، منصوبہ بندی، پیٹرن کا پتہ لگانا، کیس پر مبنی استدلال وغیرہ)۔ مواصلات کے لیے دستیاب معلومات (بشمول یہ کتنی غیر معمولی/غیر متوقع ہے)، مواصلاتی مقصد اور قاری، اور تیار کردہ متن کی خصوصیات (بشمول ہدف کا سائز) کا جائزہ لینا، اور تیار کردہ متن کے لیے بہترین مواد کا فیصلہ کرنا۔ تکنیکوں کی ایک بہت وسیع رینج کی کھوج کی گئی ہے، لیکن اس بارے میں کوئی اتفاق رائے نہیں ہے کہ کون سی سب سے زیادہ موثر ہے۔ حوالہ جات کمپیوٹیشنل لسانیات قدرتی زبان کی پروسیسنگ قدرتی زبان کی نسل