दावापीकेजी: वियतनाम की एआई तकनीक जानकारी को अधिक सटीकता से सत्यापित करने में मदद करती है

(एनएलडीओ) - सोशल नेटवर्क पर तेजी से फैल रही फर्जी खबरों और गलत सूचनाओं के संदर्भ में, सामग्री को सत्यापित करने की आवश्यकता तेजी से बढ़ती जा रही है।

इस समस्या को हल करने के लिए, विएटेल डेटा सर्विसेज और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सेंटर (विएटेल एआई) ने क्लेमपीकेजी पर शोध और विकास किया है - कृत्रिम बुद्धिमत्ता को लागू करने वाली एक नई सूचना सत्यापन विधि, जो सटीकता में काफी सुधार करने में सक्षम है।

क्लेमपीकेजी को एसीएल 2025 अंतर्राष्ट्रीय सम्मेलन में प्रस्तुति देने के लिए चुना गया है - प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) के क्षेत्र में दुनिया का अग्रणी प्रतिष्ठित मंच, जो गूगल, मेटा, आईबीएम, अमेज़ॅन के प्रौद्योगिकी विशेषज्ञों को एक साथ लाता है... वियतटेल एआई के अनुसंधान ने 5,200 से अधिक अन्य विषयों को पीछे छोड़ दिया है, जिसमें चयन दर केवल 37% है।

डिजिटल स्पेस में प्रत्येक उपयोगकर्ता के लिए सूचना को सत्यापित करने की आवश्यकता एक आवश्यक "रक्षात्मक बाधा" बन गई है।

तकनीकी रूप से, ClaimPKG एक ज्ञान ग्राफ (KG) को एक बड़े भाषा मॉडल (LLM) के साथ जोड़ता है। यह विधि वर्तमान विधियों की तुलना में सत्यापन सटीकता को 9% से 12% तक बढ़ा देती है।

पत्रकारिता और मीडिया के क्षेत्र में, यह तकनीक पत्रकारों और संपादकों को फर्जी खबरों का पता लगाने और सूचना के स्रोतों की शीघ्रता और आधार के साथ तुलना करने में मदद कर सकती है।

चिकित्सा और कानूनी क्षेत्रों में - ऐसे उद्योग जिनमें पूर्णतया सटीक जानकारी की आवश्यकता होती है, यह तकनीक एक "सत्यापन सहायक" के रूप में कार्य कर सकती है, तथा विशेष ज्ञान को खोजने और प्रमाणित करने में सहायता कर सकती है।

इसके अलावा, ClaimPKG को चैटबॉट या वर्चुअल असिस्टेंट में एकीकृत करने की भी क्षमता है, जिससे सिस्टम को "अस्पष्ट निर्णय" से बचने के लिए अधिक विश्वसनीय उत्तर प्रदान करने में मदद मिलेगी।

हाल ही में वियना (ऑस्ट्रिया) में आयोजित ACL 2025 सम्मेलन, NLP प्रोसेसिंग के क्षेत्र में दुनिया भर के सबसे प्रतिष्ठित और प्रभावशाली आयोजनों में से एक है। यह आयोजन Google, Meta, Amazon, IBM जैसे बड़े संगठनों के हज़ारों शोधकर्ताओं, इंजीनियरों और तकनीकी विशेषज्ञों को NLP में नवीनतम प्रगति साझा करने के लिए एक साथ लाता है।

इस सम्मेलन में भाषा मशीन लर्निंग, मशीन अनुवाद, पाठ सारांशीकरण से लेकर भाषाई एआई में नैतिकता और निष्पक्षता के मुद्दों तक, विभिन्न विषयों पर चर्चा की जाएगी। इस वर्ष का मुख्य विषय एनएलपी मॉडलों की सामान्यीकरण क्षमता है - जो एआई प्रणालियों के लिए नए डेटा और संदर्भों के साथ लचीले ढंग से अनुकूलन करने का एक महत्वपूर्ण कारक है।

स्रोत: https://nld.com.vn/claimpkg-cong-nghe-ai-cua-viet-nam-giup-kiem-chung-thong-tin-chinh-xac-hon-196250805073301463.htm