মনোযোগ আকর্ষণের জন্য নতুন ধারার একটি মৌলিক উপাদান (এনএলপি) মডেলে পরিণত হয়েছে। তারা ইনপুট তথ্যের প্রাসঙ্গিক অংশের উপর মনোযোগ প্রদান, অনুবাদের মত কাজের উন্নতি, সারসংক্ষেপ, এবং প্রশ্নের উত্তর দিয়ে কাজ করে। এই প্রবন্ধটি এনএলপি সিস্টেমের মূল নকশা এবং পদ্ধতিকে লক্ষ্য করে।

মনোযোগের নীতিগুলো

কাজের প্রতি ইনপুট তথ্যের বিভিন্ন অংশের প্রতি মনোযোগ আকর্ষণের প্রধান লক্ষ্য হল, তাদের কাজের প্রতি ভিত্তি করে করা ইনপুট তথ্যের বিভিন্ন অংশ ওজন করা ।

মনোযোগের সঙ্গে পরীক্ষা

মনোযোগ আকর্ষণের জন্য সাধারণত তিনটে অংশ অন্তর্ভুক্ত করা হয়: তিনটে সূত্র, কী এবং মান হিসাব করা হয় । প্রদত্ত অনুসন্ধানের জন্য প্রতিটি নির্দিষ্ট কী পরিমাণের প্রাসঙ্গিকতা নির্দেশ করে । এই সংখ্যা প্রথমে নির্দিষ্ট করে মনোযোগ আকর্ষণের জন্য স্বাভাবিক মাপ নির্ধারণ করা হয়, যা কিনা ওজনের পরিমাণকে বৃদ্ধি করতে ব্যবহৃত হয়, যা সাধারণ মানকে নির্দেশ করে:

  • [[F][FLT] ক] ton [FOP] :[FLT] কী কী এবং ফলাফল ফলাফল নির্ধারণ করুন।
  • [[FLT] নরমমাক্স:[FFLT] ওজনের প্রতি সাধারণ মনোযোগ পাওয়ার জন্য স্কোর করুন ।
  • [[F] WINFO ::[FLT][FLT] আউটপুট পাওয়া যাওয়ার জন্য প্রয়োজন [FLT] ।

এর ফলে, ইনপুটের বিভিন্ন অংশের উপর ভিত্তি করে মডেল উজ্জ্বল করে এই কাজ সঞ্চালিত হবে এবং এর ফলে, চিহ্নিত কর্মের জন্য গুরুত্বপূর্ণ হয়ে উঠবে।