Content determination
ವಿಷಯದ ನಿರ್ಣಯವು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಉತ್ಪಾದನೆಯ (ಎನ್ಎಲ್ಜಿ) ಉಪಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆ, ಇದು ರಚಿಸಲಾದ ಪಠ್ಯದಲ್ಲಿ ಸಂವಹನ ಮಾಡಬೇಕಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಇದು ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ರಚನೆಯ ಕಾರ್ಯದೊಂದಿಗೆ ನಿಕಟ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆ ಅನಾರೋಗ್ಯದ ಶಿಶುಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಾರಾಂಶಿಸುವ ಎನ್ಎಲ್ಜಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಸಂವಹನ ಮಾಡಬಹುದಾದ ನಾಲ್ಕು ತುಣುಕುಗಳ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸೋಣ ಮಗುವಿಗೆ ಐವಿ ಡ್ರಾಪ್ ಮೂಲಕ ಮಾರ್ಫೀನ್ ನೀಡಲಾಗಿದೆ ಮಗುವಿನ ಹೃದಯ ಬಡಿತವು ಬ್ರಾಡಿಕಾರ್ಡಿಯವನ್ನು (ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಹನಿಗಳು) ತೋರಿಸುತ್ತದೆ ಮಗುವಿನ ಉಷ್ಣಾಂಶವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ ಮಗು ಅಳುತ್ತಿದೆ ಈ ಮಾಹಿತಿಯ ತುಣುಕುಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವುದನ್ನು ರಚಿಸಿದ ಪಠ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸಬೇಕು? ವಿಷಯ ನಿರ್ಣಯದ ಕಾರ್ಯದ ಮೇಲೆ ಯಾವಾಗಲೂ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ಮೂರು ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿವೆ, ಮತ್ತು ಮೇಲಿನ ಉದಾಹರಣೆಯೊಂದಿಗೆ ವಿವರಿಸಬಹುದು. ಬಹುಶಃ ಅತ್ಯಂತ ಮೂಲಭೂತ ಸಮಸ್ಯೆಯೆಂದರೆ ಪಠ್ಯದ ಸಂವಹನ ಗುರಿ, ಅಂದರೆ. ಅದರ ಉದ್ದೇಶ ಮತ್ತು ಓದುಗ. ಮೇಲಿನ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಬಗ್ಗೆ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಬಯಸುವ ವೈದ್ಯರು ಬಹುಶಃ ಹೃದಯ ಬಡಿತದ ಬ್ರಾಡಿಕಾರ್ಡಿಯಾಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಆಸಕ್ತಿ ಹೊಂದಿರುತ್ತಾರೆ, ಆದರೆ ಆಕೆಯ ಮಗು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದೆ ಎಂದು ತಿಳಿಯಲು ಬಯಸುವ ಪೋಷಕರು ಬಹುಶಃ ಮಗುವಿಗೆ ಮಾರ್ಫಿನ್ ನೀಡಲಾಗುತ್ತಿತ್ತು ಮತ್ತು ಅಳುತ್ತಿದ್ದರು ಎಂಬ ಅಂಶದ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಆಸಕ್ತಿ ಹೊಂದಿರುತ್ತಾರೆ. ಎರಡನೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಯೆಂದರೆ ರಚಿಸಲಾದ ಪಠ್ಯದ ವಿವರಗಳ ಗಾತ್ರ ಮತ್ತು ಮಟ್ಟ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, 160 ಅಕ್ಷರಗಳ ಎಸ್ಎಂಎಸ್ ಪಠ್ಯ ಸಂದೇಶವಾಗಿ ವೈದ್ಯರಿಗೆ ಕಳುಹಿಸಲಾದ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಸಾರಾಂಶವು ಹೃದಯ ಬಡಿತದ ಬ್ರಾಡಿಕಾರ್ಡಿಯಾಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಬಹು ಪುಟದ ದಾಖಲೆಯಾಗಿ ಮುದ್ರಿಸಲಾದ ದೀರ್ಘ ಸಾರಾಂಶವು ಮಗುವು ಮಾರ್ಫಿನ್ IV ನಲ್ಲಿದೆ ಎಂಬ ಅಂಶವನ್ನು ಸಹ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಬಹುದು. ಮಾಹಿತಿಯು ಎಷ್ಟು ಅಸಾಮಾನ್ಯ ಮತ್ತು ಅನಿರೀಕ್ಷಿತವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದು ಅಂತಿಮ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವೈದ್ಯರು ಅಥವಾ ಪೋಷಕರು ಇಬ್ಬರೂ ಮಗುವಿನ ಉಷ್ಣಾಂಶವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಹೇಳಲು ಹೆಚ್ಚಿನ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುವುದಿಲ್ಲ, ಅವರು ಇದನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಿದರೆ. ಲೆಕ್ಕಿಸದೆ, ವಿಷಯದ ನಿರ್ಣಯವು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಬಹಳ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ, ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಅನೇಕ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ವಿಷಯದ ನಿರ್ಣಯದ ಗುಣಮಟ್ಟವು ರಚಿಸಲಾದ ಪಠ್ಯದ ಒಟ್ಟಾರೆ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವಲ್ಲಿ (ಬಳಕೆದಾರರ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ) ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವಾಗಿದೆ. ತಂತ್ರಗಳು ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ರಚನೆಗೆ ಮೂರು ಮೂಲಭೂತ ವಿಧಾನಗಳಿವೆಃ ಸ್ಕೀಮಾಗಳು (ವಿಷಯ ಟೆಂಪ್ಲೆಟ್ಗಳು), ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ತಾರ್ಕಿಕತೆ. ಸ್ಕೀಮಾಗಳು ರಚಿಸಲಾದ ಪಠ್ಯದ ವಿಷಯವನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುವ ಟೆಂಪ್ಲೆಟ್ಗಳಾಗಿವೆ (ಜೊತೆಗೆ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ರಚನೆಯ ಮಾಹಿತಿ). ವಿಶಿಷ್ಟವಾಗಿ, ಅವುಗಳನ್ನು ಉದ್ದೇಶಿತ ಪ್ರಕಾರದಲ್ಲಿ ಮಾನವ-ಲಿಖಿತ ಪಠ್ಯಗಳ ಸಂಗ್ರಹವನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಈ ಪಠ್ಯಗಳಿಂದ ವಿಷಯದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವ ಮೂಲಕ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ವಿಷಯವು ಸ್ವಲ್ಪಮಟ್ಟಿಗೆ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಿದ ಡೊಮೇನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಕೀಮಾಗಳು ಆಚರಣೆಯಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ವಿಷಯವು ಹೆಚ್ಚು ದ್ರವವಾಗಿರುವ ಡೊಮೇನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಕಡಿಮೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ (ಮೇಲಿನ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಉದಾಹರಣೆಯಂತಹವು). ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ತಂತ್ರಗಳು ರಚಿಸಲಾದ ಪಠ್ಯಗಳ ವಿಷಯವನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಕಾರ್ಪಸ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಅಂತಹ ಕೃತಿಯು ಅದರ ಶೈಶವಾವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿದೆ ಮತ್ತು ಸಂವಹನ ಗುರಿ, ಓದುಗ, ಗಾತ್ರ ಮತ್ತು ವಿವರಗಳ ಮಟ್ಟವನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸಿದ ಸಂದರ್ಭಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನ್ಯೂಸ್ ವೈರ್ನ ಪೀಳಿಗೆಯು ಕ್ರೀಡಾ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳ ಸಾರಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ತಾರ್ಕಿಕ ವಿಧಾನಗಳು ಬಹುಶಃ ಸಂಶೋಧಕರ ಹೆಚ್ಚಿನ ಗಮನವನ್ನು ಸೆಳೆದಿವೆ. AI ತಾರ್ಕಿಕ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಇದರ ಮೂಲ ಉದ್ದೇಶವಾಗಿದೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಜ್ಞಾನ ಆಧಾರಿತ ನಿಯಮಗಳು, ಯೋಜನೆ, ಮಾದರಿ ಪತ್ತೆ, ಪ್ರಕರಣ ಆಧಾರಿತ ತಾರ್ಕಿಕತೆ, ಇತ್ಯಾದಿ). ಸಂವಹನ ಮಾಡಲು ಲಭ್ಯವಿರುವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು (ಅದು ಎಷ್ಟು ಅಸಾಮಾನ್ಯ/ಅನಿರೀಕ್ಷಿತವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ), ಸಂವಹನ ಗುರಿ ಮತ್ತು ಓದುಗ ಮತ್ತು ರಚಿಸಲಾದ ಪಠ್ಯದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು (ಉದ್ದೇಶಿತ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ) ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು ಮತ್ತು ರಚಿಸಲಾದ ಪಠ್ಯಕ್ಕೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ವಿಷಯವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು. ಬಹಳ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಯಾವುದು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಒಮ್ಮತವಿಲ್ಲ. ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಭಾಷಾಶಾಸ್ತ್ರ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಉತ್ಪಾದನೆ