NLPCaptcha: இயற்கை மொழி CAPTCHAக்களில் தொழில்நுட்ப சவால்களை வெற்றிகொள்வது

NLPCaptcha-ஐ தொடர்ந்து உருவாக்கும்போது, நாங்கள் பல தொழில்நுட்ப சவால்களை எதிர்கொண்டு வெற்றி கொண்டோம். இன்று, இந்த சவால்கள் குறித்த சில நுண்ணறிவுகளையும், பைதான் மற்றும் பல்வேறு NLP நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தி அவற்றை எவ்வாறு நிவர்த்தி செய்தோம் என்பதையும் பகிர்ந்து கொள்ள விரும்புகிறேன்.

சவால் 1: பன்முக, சூழல்-விழிப்புணர்வு கேள்விகளை உருவாக்குதல்

#

எங்கள் முதன்மை சவால்களில் ஒன்று விளம்பரதாரர் உள்ளடக்கத்தை உள்ளடக்கிய மனிதர்கள் படிக்கக்கூடிய பல்வேறு வகையான கேள்விகளை உருவாக்கும் அமைப்பை உருவாக்குவதாகும்.

தீர்வு:

#

நாங்கள் பைதான் மற்றும் NLTK ஐப் பயன்படுத்தி டெம்ப்ளேட் அடிப்படையிலான அமைப்பை செயல்படுத்தினோம். இதோ ஒரு எளிமைப்படுத்தப்பட்ட உதாரணம்:

import nltk
from string import Template

def generate_captcha(ad_text):
    templates = [
        Template("மேற்கோள் குறியீடுகளில் உள்ள வார்த்தைகளை எழுதுங்கள்: '$ad_text'"),
        Template("'$ad_text' இல் உள்ள பெரிய எழுத்துக்களை தட்டச்சு செய்யவும்"),
        Template("'$ad_text' இல் எத்தனை வார்த்தைகள் உள்ளன?")
    ]
    return nltk.choice(templates).substitute(ad_text=ad_text)

# பயன்பாடு
captcha = generate_captcha("இன்றே ACME பொருட்களை வாங்குங்கள்!")
print(captcha)
# சாத்தியமான வெளியீடு: 'இன்றே ACME பொருட்களை வாங்குங்கள்!' இல் உள்ள பெரிய எழுத்துக்களை தட்டச்சு செய்யவும்

இந்த அணுகுமுறை புதிய டெம்ப்ளேட்களை எளிதாகச் சேர்க்கவும், எங்கள் CAPTCHAக்களில் பன்முகத்தன்மையை பராமரிக்கவும் அனுமதிக்கிறது.

சவால் 2: போட் எதிர்ப்பை உறுதி செய்தல்

#

CAPTCHAக்களை மனிதர்கள் படிக்கக்கூடியதாக மாற்றும்போது, அவற்றை போட்கள் தீர்ப்பது கடினமாக இருப்பதை உறுதி செய்ய வேண்டியிருந்தது.

தீர்வு:

#

நாங்கள் பல அடுக்கு அணுகுமுறையை செயல்படுத்தினோம்:

1. கேள்வி மாறுபாடு: மேலே காட்டியபடி, நாங்கள் பல கேள்வி வகைகளைப் பயன்படுத்துகிறோம்.
2. இயற்கை மொழி புரிதல்: பயனர் உள்ளீட்டில் சிறிய மாறுபாடுகளை அனுமதிக்க, பதில்களை பகுப்பாய்வு செய்ய NLP ஐப் பயன்படுத்துகிறோம்.
3. சூழல் அடிப்படையிலான சரிபார்ப்பு: பதில்களை சரிபார்க்கும் போது விளம்பரத்தின் சூழலைக் கருத்தில் கொள்கிறோம்.

இதோ எங்கள் சரிபார்ப்பு செயல்முறையின் எளிமைப்படுத்தப்பட்ட உதாரணம்:

import nltk

def validate_response(question, correct_answer, user_response):
    if "பெரிய எழுத்துக்கள்" in question.lower():
        return user_response.upper() == ''.join(c for c in correct_answer if c.isupper())
    elif "மேற்கோள் குறியீடுகளில் உள்ள வார்த்தைகள்" in question.lower():
        return user_response.strip("'\"") == correct_answer.strip("'\"")
    elif "எத்தனை வார்த்தைகள்" in question.lower():
        return str(len(nltk.word_tokenize(correct_answer))) == user_response
    # தேவைப்பட்டால் மேலும் சரிபார்ப்பு வகைகளைச் சேர்க்கவும்
    return False

# பயன்பாடு
question = "'இன்றே ACME பொருட்களை வாங்குங்கள்!' இல் உள்ள பெரிய எழுத்துக்களை தட்டச்சு செய்யவும்"
correct_answer = "இன்றே ACME பொருட்களை வாங்குங்கள்!"
user_response = "ACME"
is_valid = validate_response(question, correct_answer, user_response)
print(f"பதில் செல்லுபடியாகும்: {is_valid}")

சவால் 3: விளம்பரதாரர் உள்ளடக்கத்துடன் ஒருங்கிணைத்தல்

#

பாதுகாப்பை பராமரிக்கும் அதே வேளையில் விளம்பரதாரர் உள்ளடக்கத்தை எங்கள் CAPTCHAக்களில் தடையின்றி இணைப்பது மற்றொரு முக்கியமான சவாலாக இருந்தது.

தீர்வு:

#

விளம்பரதாரர்கள் தங்கள் உள்ளடக்கத்தைச் சமர்ப்பிக்க அனுமதிக்கும் உள்ளடக்க மேலாண்மை அமைப்பை உருவாக்கினோம், பின்னர் அது செயலாக்கப்பட்டு எங்கள் CAPTCHA உருவாக்க அமைப்பில் ஒருங்கிணைக்கப்படுகிறது. இதோ ஒரு கருத்துரு உதாரணம்:

class AdvertiserContent:
    def __init__(self, brand, message, target_demographics):
        self.brand = brand
        self.message = message
        self.target_demographics = target_demographics

class CAPTCHAGenerator:
    def generate(self, user_demographics):
        suitable_ads = self.find_suitable_ads(user_demographics)
        ad = random.choice(suitable_ads)
        return generate_captcha(ad.message)

    def find_suitable_ads(self, user_demographics):
        # பயனர் மக்கள்தொகை விளம்பர இலக்கு மக்கள்தொகையுடன் பொருந்தும் தர்க்கம்
        pass

# பயன்பாடு
ad1 = AdvertiserContent("ACME", "இன்றே ACME பொருட்களை வாங்குங்கள்!", {"வயது": "18-35"})
ad2 = AdvertiserContent("XYZ Corp", "XYZ Corp: நாளைய புதுமை", {"ஆர்வம்": "தொழில்நுட்பம்"})
# ... மேலும் விளம்பரங்கள் ...

generator = CAPTCHAGenerator()
captcha = generator.generate({"வயது": "25", "ஆர்வம்": "தொழில்நுட்பம்"})
print(captcha)

தொடர்ச்சியான சவால்கள் மற்றும் எதிர்கால வேலை

#

NLPCaptcha-ஐ தொடர்ந்து மேம்படுத்தும்போது, நாங்கள் கவனம் செலுத்துகிறோம்:

1. இயற்கை மொழி புரிதலை மேம்படுத்துதல்: மாறுபட்ட பயனர் பதில்களை விளக்கும் எங்கள் திறனை மேம்படுத்துதல்.
2. மொழி ஆதரவை விரிவுபடுத்துதல்: பல மொழிகளில் CAPTCHAக்களை உருவாக்கி சரிபார்க்கும் திறன்களை உருவாக்குதல்.
3. செயல்திறன் மேம்பாடு: குறைந்தபட்ச தாமதத்துடன் அதிக அளவிலான CAPTCHA கோரிக்கைகளை எங்கள் அமைப்பு கையாளக்கூடியதாக இருப்பதை உறுதி செய்தல்.

நாங்கள் செய்த முன்னேற்றம் மற்றும் இணைய பாதுகாப்பு மற்றும் விளம்பரத்தில் NLPCaptcha-இன் சாத்தியமான தாக்கம் குறித்து நாங்கள் உற்சாகமாக இருக்கிறோம். இந்த இடத்தில் தொடர்ந்து புதுமை படைக்கும்போது மேலும் புதுப்பிப்புகளுக்காக காத்திருங்கள்!