Technológia-rajongóként, aki 20 éves tapasztalattal rendelkezik a mesterséges intelligencia területén, Vatsal Ghiya vezérigazgatója és a Shaip társalapítója beszélt a Natural Language Processing kihívásairól és arról, hogy a szervezetek hogyan tudják leküzdeni ezeket.
A cikk legfontosabb kivonata:
- Lehet, hogy egy cselekvés hangosabban beszél, mint a szavak, de a szavak határozottan meghatározzák a rendkívül intelligens gépek és modellek cselekvési irányát. A Natural Language Processing (NLP) pedig az a végleges megközelítés, amely megváltoztathatja az adatokból való betekintést. Az NLP a Natual Language Language Understanding támogatást kapja az emberi nyelv gépi nyelvre bontásához.
- Annak ellenére, hogy széles körben használják az NLP-t, megvannak a maga kihívásai, mint például a kontextus hiánya a homográfokhoz és a homofonokhoz, több szó nem egyértelmű értelmezése, szöveggel és sebességgel kapcsolatos hibák, képtelenség illeszkedni a szlengbe és a köznyelvbe, a K+F hiánya és még sok más.
- Bármely szervezet megúszhatja a kihívásokat, ha kiválasztja a megfelelő szállítót az elképzelt NLP-modell betanításához és fejlesztéséhez. Válasszon olyan szállítót, amely zökkenőmentes adatfeljegyzéseket, egyéni kisegítő technológiákat, tartományspecifikus adatbázisokat, többnyelvű adatbázisokat és beszédrész-címkézési lehetőséget kínál.
Olvassa el a teljes cikket itt:
https://thinkml.ai/what-are-the-natural-language-processing-challenges-and-how-to-fix-them/
