Ως λάτρης της τεχνολογίας που έχει 20 χρόνια εμπειρίας στην τεχνητή νοημοσύνη, ο Διευθύνων Σύμβουλος της Vatsal Ghiya και συνιδρυτής της Shaip μίλησε για τις προκλήσεις που έρχονται με την Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας και πώς οι οργανισμοί μπορούν να τις ξεπεράσουν.
Το βασικό στοιχείο από το άρθρο είναι-
- Μια ενέργεια μπορεί να μιλάει πιο δυνατά από τις λέξεις, αλλά οι λέξεις σίγουρα καθορίζουν την πορεία δράσης που σχετίζεται με εξαιρετικά έξυπνα μηχανήματα και μοντέλα. Και η Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας (NLP) είναι η οριστική προσέγγιση που μπορεί να κάνει τη διαφορά στην απόκτηση πληροφοριών από τα δεδομένα. Το NLP λαμβάνει υποστήριξη από το Natual Language Language Understanding για την ανάλυση της ανθρώπινης γλώσσας σε γλώσσα μηχανής.
- Παρά το γεγονός ότι χρησιμοποιείται ευρέως, το NLP συνοδεύεται από το δικό του σύνολο προκλήσεων, όπως έλλειψη πλαισίου για ομόγραφα και ομόφωνα, ασαφής ερμηνεία πολλαπλών λέξεων, σφάλματα που σχετίζονται με κείμενο και ταχύτητα, αδυναμία προσαρμογής στην αργκό και καθομιλουμένη έλλειψη Ε&Α και πολλά άλλα.
- Οποιοσδήποτε οργανισμός μπορεί να ξεφύγει από τις προκλήσεις επιλέγοντας τον κατάλληλο προμηθευτή για εκπαίδευση και ανάπτυξη του προβλεπόμενου μοντέλου NLP. Επιλέξτε έναν προμηθευτή που προσφέρει απρόσκοπτο σχολιασμό δεδομένων, προσαρμοσμένες υποστηρικτικές τεχνολογίες, βάσεις δεδομένων για συγκεκριμένο τομέα, πολύγλωσσες βάσεις δεδομένων και δυνατότητα προσθήκης ετικετών μέρους του λόγου.
Διαβάστε το πλήρες άρθρο εδώ:
https://thinkml.ai/what-are-the-natural-language-processing-challenges-and-how-to-fix-them/
