Как технолог-энтузиаст с 20-летним опытом работы в области искусственного интеллекта, генеральный директор Vatsal Ghiya и соучредитель Shaip рассказал о проблемах, связанных с обработкой естественного языка, и о том, как организации могут их преодолеть.
Ключевой вывод из статьи:
- Действие может говорить громче, чем слова, но слова определенно определяют курс действий, относящихся к высокоинтеллектуальным машинам и моделям. А обработка естественного языка (NLP) — это окончательный подход, который может изменить ситуацию к лучшему пониманию данных. NLP получает поддержку от Natural Language Language Understanding, чтобы разбить человеческий язык на машинный язык.
- Несмотря на то, что НЛП широко используется, у него есть свой собственный набор проблем, таких как отсутствие контекста для омографов и омофонов, нечеткая интерпретация нескольких слов, ошибки, связанные с текстом и скоростью, неспособность вписаться в сленг и разговорные выражения, отсутствие НИОКР и многие другие.
- Любая организация может справиться с трудностями, выбрав подходящего поставщика для обучения и разработки предполагаемой модели НЛП. Выберите поставщика, который предлагает бесшовное аннотирование данных, настраиваемые вспомогательные технологии, базы данных для конкретных доменов, многоязычные базы данных и возможность тегирования частей речи.
Читайте полный текст статьи здесь:
https://thinkml.ai/what-are-the-natural-language-processing-challenges-and-how-to-fix-them/
