ما هي تحديات معالجة اللغة الطبيعية ، وكيف يتم إصلاحها؟

يقولون "العمل يتحدث بصوت أعلى من الكلمات". ومع ذلك، في بعض الحالات، يمكن للكلمات (التي تم فك شفرتها بدقة) أن تحدد مسار العمل الكامل المتعلق بالآلات والنماذج شديدة الذكاء. هذا الأسلوب لجعل الكلمات ذات معنى أكبر للآلات هو البرمجة اللغوية العصبية (NLP) أو معالجة اللغات الطبيعية.

بالنسبة إلى غير المتعلمين، البرمجة اللغوية العصبية هي مجال فرعي من الذكاء الاصطناعي قادر على تحطيم اللغة البشرية وتغذية النماذج الذكية بمبادئها. تهدف البرمجة اللغوية العصبية (NLP)، المقترنة بـ NLU (فهم اللغة الطبيعية) وNLG (إنشاء اللغة الطبيعية)، إلى تطوير محركات بحث شديدة الذكاء واستباقية، ومدققين نحويين، ومترجمين، ومساعدين صوتيين، والمزيد.

ببساطة، تقوم البرمجة اللغوية العصبية بتفكيك التعقيدات اللغوية، وتقديمها للأجهزة كمجموعات بيانات للرجوع إليها، وكذلك استخراج القصد والسياق لتطويرها بشكل أكبر. ومع ذلك، فإن تنفيذها يأتي مصحوبًا بنصيبه من التحديات.

ما هي البرمجة اللغوية العصبية: من منظور الشركات الناشئة؟

من الصعب على البشر أن يتعلموا لغة جديدة، ناهيك عن الآلات. ومع ذلك، إذا كنا بحاجة إلى آلات لمساعدتنا على مدار اليوم، فيجب عليهم فهم اللغة البشرية والاستجابة لها. تجعل معالجة اللغات الطبيعية الأمر سهلاً عن طريق تقسيم اللغة البشرية إلى أجزاء يمكن فهمها بواسطة الآلة، وتستخدم لتدريب النماذج على الكمال.

كما تحظى البرمجة اللغوية العصبية بدعم من NLU، والتي تهدف إلى تحليل الكلمات والجمل من وجهة نظر سياقية. وأخيرًا، هناك NLG لمساعدة الآلات على الاستجابة من خلال إنشاء نسختها الخاصة من اللغة البشرية للتواصل ثنائي الاتجاه.

تحتاج الشركات الناشئة التي تخطط لتصميم وتطوير روبوتات الدردشة والمساعدين الصوتيين والأدوات التفاعلية الأخرى إلى الاعتماد على خدمات وحلول البرمجة اللغوية العصبية (NLP) لتطوير الآلات ذات القدرات اللغوية الدقيقة وفك تشفير النوايا.

تحديات البرمجة اللغوية العصبية التي يجب مراعاتها

الكلمات يمكن أن يكون لها معاني مختلفة. قد يكون من الصعب طرح العامية في سياقها. ومن الصعب استيعاب بعض اللغات، وذلك بسبب نقص الموارد. على الرغم من كونها واحدة من أكثر التقنيات المرغوبة، إلا أن البرمجة اللغوية العصبية تأتي مع تحديات الذكاء الاصطناعي الجذرية والتنفيذية التالية.

عدم وجود سياق للتجانسات، والهوموفونات، والمتجانسات

يمكن أن يكون "الخفاش" أداة رياضية وحتى حيوانًا ثدييًا مجنحًا معلقًا على الأشجار. على الرغم من أن التهجئة هي نفسها، فإنها تختلف عندما يتعلق الأمر بالمعنى والسياق. وبالمثل، فإن صوت "هناك" و"هم" هو نفس الصوت ولكن لهما تهجئات ومعاني مختلفة.

حتى البشر في بعض الأحيان يجدون صعوبة في فهم الاختلافات الدقيقة في الاستخدام. لذلك، على الرغم من اعتبار البرمجة اللغوية العصبية (NLP) أحد الخيارات الأكثر موثوقية لتدريب الآلات في مجال خاص باللغة، إلا أن الكلمات ذات التهجئة والأصوات والنطق المتشابهة يمكن أن تؤدي إلى إبعاد السياق بشكل كبير.

غموض

إذا كنت تعتقد أن مجرد الكلمات يمكن أن تكون مربكة، فإليك جملة غامضة ذات تفسيرات غير واضحة.

"لقد قمت بالتقاط صورة لطفل في المركز التجاري بالكاميرا الخاصة بي" - إذا تم التحدث إليه، فمن الممكن أن تشعر الآلة بالارتباك بشأن ما إذا كان الطفل قد تم التقاطه باستخدام الكاميرا أو عندما تم التقاط الطفل، كانت الكاميرا معه.

يعد هذا النوع من الارتباك أو الغموض شائعًا جدًا إذا كنت تعتمد على حلول البرمجة اللغوية العصبية غير الموثوقة. وفيما يتعلق بالتصنيف، يمكن فصل الغموض إلى نحوي (قائم على المعنى)، ومعجمي (قائم على الكلمات)، ودلالي (قائم على السياق).

الأخطاء المتعلقة بالسرعة والنص

لا يمكن تدريب الأجهزة التي تعتمد على التغذية الدلالية إذا كانت أجزاء الكلام والنص خاطئة. تشبه هذه المشكلة مشاركة الكلمات التي يساء استخدامها أو حتى التي تحتوي على أخطاء إملائية، والتي يمكن أن تجعل النموذج يتصرف بمرور الوقت. على الرغم من أن أدوات التصحيح النحوي المتطورة جيدة بما يكفي للتخلص من الأخطاء الخاصة بالجمل، إلا أن بيانات التدريب يجب أن تكون خالية من الأخطاء لتسهيل التطوير الدقيق في المقام الأول.

- عدم القدرة على التكيف مع العامية والعامية

حتى لو حاولت خدمات البرمجة اللغوية العصبية التوسع إلى ما هو أبعد من الغموض والأخطاء والمرادفات، فإن التوافق مع الخبايا أو النصوص الحرفية الخاصة بالثقافة ليس بالأمر السهل. هناك كلمات تفتقر إلى مراجع القاموس القياسية ولكنها قد تظل ذات صلة بمجموعة محددة من الجمهور. إذا كنت تخطط لتصميم مساعد صوتي أو نموذج مخصص يعمل بالذكاء الاصطناعي، فمن المهم تضمين المراجع ذات الصلة لجعل المورد مدركًا بدرجة كافية.

أحد الأمثلة على ذلك هو برنامج الدردشة الآلي الخاص بنظرية الانفجار الكبير والذي يفهم "Buzzinga" بل ويستجيب لنفس الشيء.

اللامبالاة تجاه اللغة العمودية المحددة

كما هو الحال مع اللغة الخاصة بالثقافة، تستخدم بعض الشركات مصطلحات تقنية عالية ومصطلحات خاصة بالقطاع الرأسي والتي قد لا تتفق مع النموذج القياسي الذي يعتمد على البرمجة اللغوية العصبية. لذلك، إذا كنت تخطط لتطوير أوضاع خاصة بالمجال مع إمكانات التعرف على الكلام، فيجب أن تكون عملية استخراج الكيان والتدريب والحصول على البيانات منسقة ومحددة بدرجة عالية.

نقص البيانات القابلة للاستخدام

تعتمد البرمجة اللغوية العصبية (NLP) على مفاهيم التحليل العاطفي واللغوي للغة، يليه الحصول على البيانات، والتنقية، ووضع العلامات، والتدريب. ومع ذلك، لا تحتوي بعض اللغات على الكثير من البيانات القابلة للاستخدام أو السياق التاريخي لحلول البرمجة اللغوية العصبية للتعامل معها.

نقص البحث والتطوير

تنفيذ البرمجة اللغوية العصبية ليس أحادي البعد. وبدلاً من ذلك، يتطلب الأمر تقنيات مساعدة مثل الشبكات العصبية والتعلم العميق لتتطور إلى شيء رائد. تعد إضافة خوارزميات مخصصة لتطبيقات البرمجة اللغوية العصبية (NLP) المحددة طريقة رائعة لتصميم نماذج مخصصة - وهو اختراق غالبًا ما يتم إلغاؤه بسبب نقص أدوات البحث والتطوير الكافية.

تجاوز هذه المشكلات اليوم: كيف تختار البائع المناسب؟

من إصلاح الغموض إلى الأخطاء إلى المشكلات المتعلقة بجمع البيانات، من المهم أن يكون لديك البائع المناسب تحت تصرفك لتدريب وتطوير نموذج البرمجة اللغوية العصبية المتصور. وعلى الرغم من ضرورة أخذ العديد من العوامل في الاعتبار، إليك بعض الميزات المرغوبة التي يجب مراعاتها أثناء الاتصال:

• قاعدة بيانات كبيرة ومخصصة للمجال (الصوت والكلام والفيديو)، بغض النظر عن اللغة.
• القدرة على تنفيذ علامات جزء من الكلام للتخلص من الغموض.
• دعم التقنيات المساعدة المخصصة مثل Mulingual Sentence Embeddings لتحسين جودة الترجمة الفورية.
• شرح سلس للبيانات لتسمية مجموعات البيانات وفقًا للمتطلبات.
• قاعدة بيانات متعددة اللغات مع اختيارات جاهزة للعمل معها.

يمكن اعتبار البائعين الذين يقدمون معظم أو حتى بعض هذه الميزات لتصميم نماذج البرمجة اللغوية العصبية (NLP) الخاصة بك.

ختامية

وغني عن القول أن البرمجة اللغوية العصبية تطورت لتصبح واحدة من التقنيات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي الأكثر قبولًا والإشادة على نطاق واسع. إذا كنت مهتمًا بالتفاصيل، فمن المتوقع أن ينمو سوق البرمجة اللغوية العصبية بنسبة 1400٪ تقريبًا بحلول عام 2025، مقارنة بعام 2017. ووفقًا للتوقعات والاستقراءات، ستبلغ قيمة سوق البرمجة اللغوية العصبية حوالي 43 مليارًا بحلول نهاية عام 2025. رجل دولة

على الرغم من الفوائد، تأتي معالجة اللغات الطبيعية مع بعض القيود - وهو أمر يمكنك معالجته عند الاتصال بمورد موثوق به يعمل بتقنية الذكاء الاصطناعي.

فاتصال غيا، مؤسس شيب، هو رجل أعمال يتمتع بخبرة تزيد عن 20 عامًا في برامج وخدمات الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية.

نشرت أصلا في https://thinkml.ai في 1 يونيو 2022.

---

ما هي تحديات معالجة اللغة الطبيعية ، وكيف يتم إصلاحها؟ نشرت في الأصل في الحياة Chatbots على المتوسط، حيث يواصل الناس المحادثة من خلال تسليط الضوء على هذه القصة والرد عليها.

• كوينسمارت. أفضل بورصة للبيتكوين والعملات المشفرة في أوروبا.
• بلاتوبلوكشين. Web3 Metaverse Intelligence. تضخيم المعرفة. دخول مجاني.
• كريبتوهوك. الرادار. تجربة مجانية.
• Source: https://chatbotslife.com/what-are-the-natural-language-processing-challenges-and-how-to-fix-6c1e185dd95?source=rss—-a49517e4c30b—4