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# प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के साथ शुरुआत
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प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP) एक कंप्यूटर प्रोग्राम की क्षमता है जो मानव भाषा को समझता है, जैसा कि इसे बोला और लिखा जाता है -- इसे प्राकृतिक भाषा कहा जाता है। यह कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) का एक घटक है। NLP पिछले 50 वर्षों से अस्तित्व में है और इसकी जड़ें भाषाविज्ञान के क्षेत्र में हैं। पूरा क्षेत्र मशीनों को मानव भाषा को समझने और संसाधित करने में मदद करने पर केंद्रित है। इसका उपयोग फिर वर्तनी जांच या मशीन अनुवाद जैसे कार्यों को करने के लिए किया जा सकता है। इसका कई क्षेत्रों में वास्तविक दुनिया में उपयोग होता है, जैसे चिकित्सा अनुसंधान, सर्च इंजन और व्यापार खुफिया।
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## क्षेत्रीय विषय: यूरोपीय भाषाएं और साहित्य और यूरोप के रोमांटिक होटल ❤️
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इस पाठ्यक्रम के इस भाग में, आपको मशीन लर्निंग के सबसे व्यापक उपयोगों में से एक से परिचित कराया जाएगा: प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP)। कम्प्यूटेशनल भाषाविज्ञान से उत्पन्न, कृत्रिम बुद्धिमत्ता की यह श्रेणी मनुष्यों और मशीनों के बीच आवाज़ या पाठीय संचार के माध्यम से पुल का काम करती है।
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इन पाठों में हम छोटे संवादात्मक बॉट्स बनाकर NLP की मूल बातें सीखेंगे ताकि यह समझ सकें कि मशीन लर्निंग इन संवादों को अधिक 'स्मार्ट' बनाने में कैसे मदद करती है। आप समय में पीछे यात्रा करेंगे, जेन ऑस्टेन के क्लासिक उपन्यास **Pride and Prejudice**, जो 1813 में प्रकाशित हुआ था, के पात्र एलिजाबेथ बेनेट और मिस्टर डार्सी से बातचीत करेंगे। फिर, आप होटल समीक्षाओं के माध्यम से भावना विश्लेषण सीखकर अपने ज्ञान को और बढ़ाएंगे।
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> फोटो <a href="https://unsplash.com/@elaineh?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Elaine Howlin</a> द्वारा <a href="https://unsplash.com/s/photos/pride-and-prejudice?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a> पर
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## पाठ
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1. [प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का परिचय](1-Introduction-to-NLP/README.md)
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2. [सामान्य NLP कार्य और तकनीकें](2-Tasks/README.md)
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3. [मशीन लर्निंग के साथ अनुवाद और भावना विश्लेषण](3-Translation-Sentiment/README.md)
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4. [अपने डेटा को तैयार करना](4-Hotel-Reviews-1/README.md)
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5. [भावना विश्लेषण के लिए NLTK](5-Hotel-Reviews-2/README.md)
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## क्रेडिट
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ये प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण पाठ ☕ के साथ [Stephen Howell](https://twitter.com/Howell_MSFT) द्वारा लिखे गए हैं।
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**अस्वीकरण**:
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यह दस्तावेज़ AI अनुवाद सेवा [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) का उपयोग करके अनुवादित किया गया है। जबकि हम सटीकता सुनिश्चित करने का प्रयास करते हैं, कृपया ध्यान दें कि स्वचालित अनुवाद में त्रुटियां या अशुद्धियां हो सकती हैं। मूल भाषा में उपलब्ध मूल दस्तावेज़ को प्रामाणिक स्रोत माना जाना चाहिए। महत्वपूर्ण जानकारी के लिए, पेशेवर मानव अनुवाद की सिफारिश की जाती है। इस अनुवाद के उपयोग से उत्पन्न किसी भी गलतफहमी या गलत व्याख्या के लिए हम उत्तरदायी नहीं हैं। |