Jako entuzjasta technologii z 20-letnim doświadczeniem w sztucznej inteligencji, Vatsal Ghiya CEO i współzałożyciel Shaip mówił o wyzwaniach związanych z przetwarzaniem języka naturalnego i o tym, jak organizacje mogą je przezwyciężyć.
Kluczowym wnioskiem z artykułu jest:
- Czynność może mówić głośniej niż słowa, ale słowa definitywnie determinują sposób działania w przypadku wysoce inteligentnych maszyn i modeli. Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) to ostateczne podejście, które może mieć znaczenie w uzyskiwaniu wglądu w dane. NLP otrzymuje wsparcie od Natual Language Language Understanding, aby rozbić język ludzki na język maszynowy.
- Pomimo tego, że NLP jest szeroko stosowane, wiąże się z własnym zestawem wyzwań, takich jak brak kontekstu dla homografów i homofonów, niejasna interpretacja wielu słów, błędy związane z tekstem i szybkością, niemożność dopasowania się do slangu i kolokwializmów, brak badań i rozwoju oraz wiele innych.
- Każda organizacja może uniknąć wyzwań, wybierając odpowiedniego dostawcę do szkolenia i rozwijania przewidywanego modelu NLP. Wybierz dostawcę, który oferuje bezproblemową adnotację danych, niestandardowe technologie wspomagające, bazy danych specyficzne dla domeny, wielojęzyczne bazy danych i możliwość oznaczania części mowy.
Przeczytaj cały artykuł tutaj:
https://thinkml.ai/what-are-the-natural-language-processing-challenges-and-how-to-fix-them/
