প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ চ্যালেঞ্জগুলি কী এবং কীভাবে ঠিক করা যায়?

তারা বলে 'শব্দের চেয়ে অ্যাকশন জোরে কথা বলে'। তবুও, কিছু ক্ষেত্রে, শব্দগুলি (সুনির্দিষ্টভাবে ব্যাখ্যা করা) অত্যন্ত বুদ্ধিমান মেশিন এবং মডেলগুলির সাথে প্রাসঙ্গিক কর্মের সম্পূর্ণ কোর্স নির্ধারণ করতে পারে। শব্দগুলিকে মেশিনে আরও অর্থপূর্ণ করার এই পদ্ধতিটি হল NLP বা স্বাভাবিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ.

অপ্রত্যাশিতদের জন্য, এনএলপি হল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একটি উপক্ষেত্র যা মানুষের ভাষাকে ভেঙে দিতে এবং বুদ্ধিমান মডেলদের একই নীতিগুলি খাওয়াতে সক্ষম। NLP, NLU (Natural Language Understanding) এবং NLG (Natural Language Generation) এর সাথে যুক্ত, অত্যন্ত বুদ্ধিমান এবং সক্রিয় সার্চ ইঞ্জিন, ব্যাকরণ পরীক্ষক, অনুবাদক, ভয়েস সহকারী এবং আরও অনেক কিছুর উন্নয়ন করা লক্ষ্য করে।

সহজ কথায়, NLP ভাষার জটিলতাগুলিকে ভেঙে দেয়, রেফারেন্স নেওয়ার জন্য ডেটা সেট হিসাবে মেশিনে একই উপস্থাপন করে এবং সেগুলিকে আরও বিকাশের জন্য অভিপ্রায় এবং প্রসঙ্গ বের করে। তবুও, তাদের বাস্তবায়ন করা চ্যালেঞ্জগুলির ভাগের সাথে আসে।

NLP কি: একটি স্টার্টআপের দৃষ্টিকোণ থেকে?

মানুষের জন্য একটি নতুন ভাষা শেখা কঠিন, যন্ত্রের কথাই ছেড়ে দিন। যাইহোক, যদি সারাদিন আমাদের সাহায্য করার জন্য আমাদের মেশিনের প্রয়োজন হয়, তাহলে তাদের মানব-ধরনের কথাবার্তা বুঝতে এবং প্রতিক্রিয়া জানাতে হবে। ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং মানুষের ভাষাকে মেশিনে বোধগম্য বিটে বিভক্ত করে সহজ করে তোলে, যা মডেলকে পরিপূর্ণতার জন্য প্রশিক্ষণ দিতে ব্যবহৃত হয়।

এছাড়াও, NLP-এর NLU থেকে সমর্থন রয়েছে, যার লক্ষ্য একটি প্রাসঙ্গিক দৃষ্টিকোণ থেকে শব্দ এবং বাক্যগুলি ভেঙে ফেলা। অবশেষে, দ্বিমুখী যোগাযোগের জন্য মানব ভাষার নিজস্ব সংস্করণ তৈরি করে মেশিনগুলিকে প্রতিক্রিয়া জানাতে সাহায্য করার জন্য NLG রয়েছে।

চ্যাটবট, ভয়েস অ্যাসিস্ট্যান্ট এবং অন্যান্য ইন্টারেক্টিভ টুল ডিজাইন এবং ডেভেলপ করার পরিকল্পনা করা স্টার্টআপদের সঠিক ভাষা এবং অভিপ্রায় ডিসিফারিং ক্ষমতা সহ মেশিনগুলি বিকাশের জন্য NLP পরিষেবা এবং সমাধানগুলির উপর নির্ভর করতে হবে।

বিবেচনা করার জন্য NLP চ্যালেঞ্জ

শব্দের বিভিন্ন অর্থ হতে পারে। স্ল্যাংগুলি প্রাসঙ্গিক প্রকাশ করা কঠিন হতে পারে। এবং সম্পদের অভাবের কারণে কিছু ভাষা খাওয়ানো কঠিন। সবচেয়ে বেশি চাওয়া-পাওয়া প্রযুক্তির মধ্যে একটি হওয়া সত্ত্বেও, NLP নিম্নলিখিত রুট এবং বাস্তবায়ন AI চ্যালেঞ্জ নিয়ে আসে।

হোমোগ্রাফ, হোমোফোন এবং হোমোনিমগুলির জন্য প্রসঙ্গের অভাব

একটি 'ব্যাট' একটি ক্রীড়া সরঞ্জাম এবং এমনকি একটি গাছে ঝুলন্ত, ডানাওয়ালা স্তন্যপায়ী প্রাণী হতে পারে। বানান একই হওয়া সত্ত্বেও, অর্থ এবং প্রসঙ্গ উদ্বিগ্ন হলে তারা পৃথক হয়। একইভাবে, 'সেখানে' এবং 'তাদের' ধ্বনি একই তবে তাদের বানান এবং অর্থ আলাদা।

এমনকি মানুষের মাঝে মাঝে ব্যবহারে সূক্ষ্ম পার্থক্য বুঝতে অসুবিধা হয়। অতএব, ভাষা-নির্দিষ্ট ডোমেনে মেশিনগুলিকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য NLP-কে আরও নির্ভরযোগ্য বিকল্পগুলির মধ্যে একটি হিসাবে বিবেচনা করা সত্ত্বেও, একই ধরনের বানান, ধ্বনি এবং উচ্চারণ সহ শব্দগুলি প্রসঙ্গটিকে উল্লেখযোগ্যভাবে বাদ দিতে পারে।

অস্পষ্টতা

আপনি যদি মনে করেন নিছক শব্দগুলি বিভ্রান্তিকর হতে পারে, এখানে অস্পষ্ট ব্যাখ্যা সহ একটি অস্পষ্ট বাক্য রয়েছে।

"আমি আমার ক্যামেরা দিয়ে মলে একটি বাচ্চাকে ছিনতাই করেছি"- যদি কথা বলা হয়, তাহলে মেশিনটি বিভ্রান্ত হয়ে যায় যে ক্যামেরা ব্যবহার করে বাচ্চাটিকে ছিনিয়ে নেওয়া হয়েছিল বা যখন বাচ্চাটিকে ছিনিয়ে নেওয়া হয়েছিল, তখন তার কাছে আপনার ক্যামেরা ছিল।

আপনি যদি অ-বিশ্বাসযোগ্য NLP সমাধানগুলির উপর নির্ভর করেন তবে এই ধরনের বিভ্রান্তি বা অস্পষ্টতা বেশ সাধারণ। যতদূর শ্রেণীকরণ সংশ্লিষ্ট, অস্পষ্টতাগুলিকে সিনট্যাক্টিক (অর্থ-ভিত্তিক), আভিধানিক (শব্দ-ভিত্তিক), এবং শব্দার্থিক (প্রসঙ্গ-ভিত্তিক) হিসাবে আলাদা করা যেতে পারে।

গতি এবং পাঠ্যের সাথে প্রাসঙ্গিক ত্রুটি৷

বক্তৃতা এবং পাঠ্য বিট ভুল হলে শব্দার্থিক ফিডের উপর নির্ভরশীল মেশিনগুলিকে প্রশিক্ষিত করা যাবে না। এই সমস্যাটি অপব্যবহৃত বা এমনকি ভুল বানান শব্দের সম্পৃক্ততার সাথে সাদৃশ্যপূর্ণ, যা সময়ের সাথে সাথে মডেলটিকে কাজ করতে পারে। যদিও বিকশিত ব্যাকরণ সংশোধন সরঞ্জামগুলি বাক্য-নির্দিষ্ট ভুলগুলি আউট করার জন্য যথেষ্ট ভাল, প্রথম স্থানে সঠিক বিকাশের সুবিধার্থে প্রশিক্ষণের ডেটা ত্রুটি-মুক্ত হতে হবে।

স্ল্যাং এবং কথোপকথনে ফিট করতে অক্ষমতা

এমনকি যদি এনএলপি পরিষেবাগুলি অস্পষ্টতা, ত্রুটি এবং সমজাতীয় শব্দগুলি অতিক্রম করার চেষ্টা করে এবং স্কেল করে, স্ল্যাগ বা সংস্কৃতি-নির্দিষ্ট শব্দার্থে ফিট করা সহজ নয়। এমন কিছু শব্দ আছে যেগুলিতে মানক অভিধানের রেফারেন্সের অভাব রয়েছে কিন্তু এখনও একটি নির্দিষ্ট দর্শক সেটের সাথে প্রাসঙ্গিক হতে পারে। আপনি যদি একটি কাস্টম এআই-চালিত ভয়েস সহকারী বা মডেল ডিজাইন করার পরিকল্পনা করেন, তবে সম্পদটিকে যথেষ্ট উপলব্ধি করার জন্য প্রাসঙ্গিক রেফারেন্সে ফিট করা গুরুত্বপূর্ণ।

একটি উদাহরণ হবে 'বিগ ব্যাং থিওরি-নির্দিষ্ট' চ্যাটবট যা 'বুজিংগা' বোঝে এবং এমনকি একই প্রতিক্রিয়া জানায়।

উল্লম্ব-নির্দিষ্ট লিংগোর প্রতি উদাসীনতা

সংস্কৃতি-নির্দিষ্ট কথাবার্তার মতো, কিছু ব্যবসা উচ্চ প্রযুক্তিগত এবং উল্লম্ব-নির্দিষ্ট পরিভাষা ব্যবহার করে যা একটি আদর্শ NLP-চালিত মডেলের সাথে একমত নাও হতে পারে। অতএব, আপনি যদি বক্তৃতা শনাক্তকরণ ক্ষমতা সহ ক্ষেত্র-নির্দিষ্ট মোডগুলি বিকাশের পরিকল্পনা করেন, সত্তা নিষ্কাশন, প্রশিক্ষণ এবং ডেটা সংগ্রহের প্রক্রিয়াটি অত্যন্ত কিউরেট এবং নির্দিষ্ট হওয়া দরকার।

ব্যবহারযোগ্য ডেটার অভাব

এনএলপি ভাষার সংবেদনশীল এবং ভাষাগত বিশ্লেষণের ধারণার উপর নির্ভর করে, তারপরে ডেটা সংগ্রহ, পরিষ্কারকরণ, লেবেলিং এবং প্রশিক্ষণ। তবুও, NLP সমাধানগুলির সাথে কাজ করার জন্য কিছু ভাষাতে প্রচুর ব্যবহারযোগ্য ডেটা বা ঐতিহাসিক প্রসঙ্গ নেই।

R&D এর অভাব

এনএলপি বাস্তবায়ন এক-মাত্রিক নয়। পরিবর্তে, পাথ-ব্রেকিং কিছুতে বিকশিত হওয়ার জন্য নিউরাল নেটওয়ার্কিং এবং গভীর শিক্ষার মতো সহায়ক প্রযুক্তি প্রয়োজন। নির্দিষ্ট এনএলপি বাস্তবায়নে কাস্টমাইজড অ্যালগরিদম যুক্ত করা কাস্টম মডেল ডিজাইন করার একটি দুর্দান্ত উপায় - একটি হ্যাক যা প্রায়শই পর্যাপ্ত গবেষণা এবং বিকাশের সরঞ্জামের অভাবের কারণে গুলি করা হয়।

এই সমস্যাগুলির উপরে স্কেল করুন, আজ: কীভাবে সঠিক বিক্রেতা চয়ন করবেন?

অস্পষ্টতা সমাধান থেকে শুরু করে তথ্য সংগ্রহের সমস্যা থেকে ত্রুটি পর্যন্ত, পরিকল্পিত NLP মডেলকে প্রশিক্ষণ ও বিকাশের জন্য আপনার নিষ্পত্তিতে সঠিক বিক্রেতা থাকা গুরুত্বপূর্ণ। এবং যদিও বেশ কয়েকটি বিষয় বিবেচনা করা প্রয়োজন, এখানে সংযোগ করার সময় বিবেচনা করার জন্য আরও কিছু পছন্দসই বৈশিষ্ট্য রয়েছে:

• বড়, ডোমেন-নির্দিষ্ট ডাটাবেস (অডিও, বক্তৃতা এবং ভিডিও), ভাষা নির্বিশেষে।
• অস্পষ্টতা কাটাতে পার্ট-অফ-স্পিচ ট্যাগিং বাস্তবায়নের ক্ষমতা।
• ব্যাখ্যার গুণমান উন্নত করতে বহুভাষিক বাক্য এম্বেডিংয়ের মতো কাস্টম সহায়ক প্রযুক্তির জন্য সমর্থন।
• প্রয়োজনীয়তা অনুযায়ী ডেটা সেট লেবেল করার জন্য বিরামহীন ডেটা টীকা।
• কাজ করার জন্য অফ-দ্য-শেল্ফ বাছাই সহ বহু-ভাষিক ডাটাবেস।

আপনার এনএলপি মডেলগুলি ডিজাইন করার জন্য বেশিরভাগ বা এমনকি এই বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে কয়েকটি প্রদানকারী বিক্রেতাদের বিবেচনা করা যেতে পারে।

শেষ করি

বলাই বাহুল্য, এনএলপি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা-চালিত প্রযুক্তিগুলির মধ্যে একটি আরও ব্যাপকভাবে স্বীকৃত এবং প্রশংসিত হয়েছে। আপনি যদি নির্দিষ্ট করে থাকেন, NLP বাজার 1400 সালের মধ্যে প্রায় 2025% বৃদ্ধি পাবে বলে আশা করা হচ্ছে, 2017 সালের তুলনায়। Statista

সুবিধা থাকা সত্ত্বেও, ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং কিছু সীমাবদ্ধতার সাথে আসে- এমন কিছু যা আপনি একটি নির্ভরযোগ্য এআই বিক্রেতার সাথে সংযোগ করার পরে সমাধান করতে পারেন।

ভাতসাল ঘিয়া, প্রতিষ্ঠাতা এর শিপ, স্বাস্থ্যসেবা AI সফ্টওয়্যার এবং পরিষেবাগুলিতে 20 বছরেরও বেশি অভিজ্ঞতার একজন উদ্যোক্তা৷

মূলত এ প্রকাশ https://thinkml.ai 1 জুন, 2022-এ।

---

প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ চ্যালেঞ্জগুলি কী এবং কীভাবে ঠিক করা যায়? মূলত প্রকাশিত হয়েছিল চ্যাটবটস লাইফ মিডিয়ামে, যেখানে লোকেরা এই গল্পটি হাইলাইট এবং সাড়া দিয়ে কথোপকথন চালিয়ে যাচ্ছে।

• Coinsmart. ইউরোপের সেরা বিটকয়েন এবং ক্রিপ্টো এক্সচেঞ্জ।
• প্লেটোব্লকচেন। Web3 মেটাভার্স ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. বিনামূল্যে এক্সেস.
• ক্রিপ্টোহক। Altcoin রাডার। বিনামূল্যে ট্রায়াল.
• Source: https://chatbotslife.com/what-are-the-natural-language-processing-challenges-and-how-to-fix-6c1e185dd95?source=rss—-a49517e4c30b—4