Class 10 AI Unit 6: Natural Language Processing

AI tutor से सीखो, एक-एक मिनट में

• voice assistant मेरी बात कैसे समझता है? — Class 6-8 AI

Unit में क्या आता है

• Natural languages की ख़ासियतें और मशीनों को उन्हें समझने के लिए NLP क्यों चाहिए।
• Applications: voice assistants, auto translation, sentiment analysis, text classification, keyword extraction।
• NLP के stages (lexicon, syntax, semantics), और script bot vs smart bot।
• Text normalisation, Bag of Words और TF-IDF; Orange में sentiment analysis (practical)।

ज़रूरी terms

Tokenisation

Sentence को words या symbols (tokens) में तोड़ना।

Stop words

बहुत आम words (a, the, is) जो हटाए जाते हैं क्योंकि उनसे मतलब कम मिलता है।

Stemming vs lemmatization

Stemming ending काट देता है और non-word बच सकता है (studies → studi); lemmatization असली word देता है (studies → study)।

Bag of Words

Text को हर word की गिनती से दिखाता है, words का क्रम छोड़कर।

TF-IDF

Term frequency × inverse document frequency: उन words के लिए ज़्यादा जो एक document में बार-बार पर बाकी में कम आते हैं।

Exam-style सवाल

1. 1. Script bot और smart bot में एक फ़र्क़ बताओ।

   जवाब देखो →

   Script bot fixed script पर चलता है और उसके बाहर fail होता है; smart bot AI से अलग-अलग सवाल समझता है और data से बेहतर होता है।

2. 2. Text normalisation के steps लिखो।

   जवाब देखो →

   Sentence segmentation, tokenisation, stop words, special characters और numbers हटाना, एक जैसे case में बदलना, फिर stemming या lemmatization।

3. 3. "the" जैसे word का TF-IDF score कम क्यों आता है?

   जवाब देखो →

   ये लगभग हर document में आता है, इसलिए इसकी inverse document frequency लगभग zero होती है।

Sources

• CBSE: Artificial Intelligence (417) Class X curriculum, session 2026-27 (official PDF)

Unit names, घंटे और marks 1 नवंबर 2026 को CBSE के official 2026-27 curriculum से जाँचे गए। Explanations और सवाल CogniGuru ने लिखे हैं।