Natural Language Basics - टेक्स्ट डेटा की समझ (Hindi)

Understanding text data

🗣️ Natural Language Basics - टेक्स्ट डेटा की समझ (हिंदी में)

Natural Language Processing (NLP) वह तकनीक है जो मशीनों को इंसानों की भाषा (जैसे हिंदी, अंग्रेज़ी) को समझने, विश्लेषण करने और जवाब देने में सक्षम बनाती है। इसमें टेक्स्ट डेटा का विश्लेषण और समझ मुख्य भूमिका निभाता है।

🔹 टेक्स्ट डेटा क्या होता है?

Text data किसी भी natural language में लिखा गया data होता है, जैसे:

  • WhatsApp मैसेज
  • ट्विटर पोस्ट
  • E-mails या reviews
  • डॉक्युमेंट्स

यह डेटा structured नहीं होता, इसलिए इसे process करने के लिए NLP techniques की ज़रूरत होती है।

🔸 NLP के प्रमुख कार्य

  • Tokenization: टेक्स्ट को शब्दों या वाक्यों में तोड़ना
  • Stop Words Removal: "is", "the", "और" जैसे शब्द हटाना जो अर्थ में योगदान नहीं देते
  • Stemming/Lemmatization: शब्दों को उनकी root form में बदलना
  • POS Tagging: Part-of-speech की पहचान (noun, verb, adjective)

🧪 उदाहरण: Tokenization

from nltk.tokenize import word_tokenize
text = "AI एक क्रांतिकारी तकनीक है।"
tokens = word_tokenize(text)
print(tokens)

Output: ['AI', 'एक', 'क्रांतिकारी', 'तकनीक', 'है', '।']

📊 NLP vs Traditional ML

Aspect Traditional ML NLP
Input Type Numerical Text
Features Structured Unstructured
Examples Housing Prices Sentiment, Translation

✅ निष्कर्ष

NLP की मदद से मशीनें human language को समझ सकती हैं। Tokenization, stop word removal, और stemming जैसी techniques text को structured format में बदलने का काम करती हैं।

🚀 अगले ब्लॉग में: Text Preprocessing Steps (Hindi में)