Was sind die Herausforderungen bei der Verarbeitung natürlicher Sprache und wie können sie behoben werden?

Sie sagen: „Taten sagen mehr als Worte.“ Doch in manchen Fällen können Worte (präzise entschlüsselt) den gesamten Handlungsablauf von hochintelligenten Maschinen und Modellen bestimmen. Dieser Ansatz, den Wörtern für die Maschinen eine größere Bedeutung zu verleihen, ist NLP oder Verarbeitung natürlicher Sprache.

Für Unkundige ist NLP ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, das in der Lage ist, die menschliche Sprache aufzuschlüsseln und die Lehren derselben an intelligente Modelle weiterzugeben. NLP zielt in Kombination mit NLU (Natural Language Understanding) und NLG (Natural Language Generation) auf die Entwicklung hochintelligenter und proaktiver Suchmaschinen, Grammatikprüfer, Übersetzer, Sprachassistenten und mehr ab.

Einfach ausgedrückt zerlegt NLP die Sprachkomplexität, präsentiert sie Maschinen als Referenzdatensätze und extrahiert außerdem die Absicht und den Kontext, um sie weiterzuentwickeln. Doch ihre Umsetzung bringt einige Herausforderungen mit sich.

Was ist NLP: Aus der Sicht eines Startups?

Für Menschen ist es schwierig, eine neue Sprache zu lernen, geschweige denn für Maschinen. Wenn wir jedoch Maschinen brauchen, die uns den ganzen Tag über unterstützen, müssen sie die menschliche Sprache verstehen und darauf reagieren. Die Verarbeitung natürlicher Sprache macht es einfach, indem sie die menschliche Sprache in maschinenverständliche Teile zerlegt, mit denen Modelle perfekt trainiert werden.

Außerdem wird NLP von NLU unterstützt, das darauf abzielt, Wörter und Sätze aus kontextueller Sicht aufzuschlüsseln. Schließlich gibt es NLG, das Maschinen bei der Reaktion unterstützt, indem es ihre eigene Version der menschlichen Sprache für die bidirektionale Kommunikation generiert.

Startups, die Chatbots, Sprachassistenten und andere interaktive Tools entwerfen und entwickeln möchten, müssen sich auf NLP-Dienste und -Lösungen verlassen, um die Maschinen mit präzisen Fähigkeiten zur Sprach- und Absichtsentschlüsselung zu entwickeln.

Zu berücksichtigende NLP-Herausforderungen

Wörter können unterschiedliche Bedeutungen haben. Es kann schwieriger sein, Slangs kontextbezogen darzustellen. Und bestimmte Sprachen sind aufgrund fehlender Ressourcen nur schwer einzuspeisen. Obwohl NLP eine der gefragtesten Technologien ist, bringt es die folgenden grundlegenden und implementierten KI-Herausforderungen mit sich.

Fehlender Kontext für Homographen, Homophone und Homonyme

Eine „Fledermaus“ kann ein Sportgerät und sogar ein an Bäumen hängendes, geflügeltes Säugetier sein. Obwohl die Schreibweise gleich ist, unterscheiden sie sich in Bedeutung und Kontext. Ebenso klingen „There“ und „Their“ gleich, haben jedoch unterschiedliche Schreibweisen und Bedeutungen.

Sogar Menschen finden es manchmal schwierig, die subtilen Unterschiede in der Verwendung zu verstehen. Obwohl NLP als eine der zuverlässigeren Optionen zum Trainieren von Maschinen im sprachspezifischen Bereich gilt, können Wörter mit ähnlicher Schreibweise, Lauten und Aussprache den Kontext erheblich verfälschen.

Mehrdeutigkeit

Wenn Sie der Meinung sind, dass bloße Worte verwirrend sein können, finden Sie hier einen mehrdeutigen Satz mit unklaren Interpretationen.

„Ich habe ein Kind im Einkaufszentrum mit meiner Kamera fotografiert“ – Wenn man mit ihm spricht, kann es sein, dass die Maschine verwirrt ist, ob das Kind mit der Kamera fotografiert wurde oder ob das Kind, als es fotografiert wurde, Ihre Kamera hatte.

Diese Form der Verwirrung oder Mehrdeutigkeit kommt recht häufig vor, wenn Sie sich auf nicht glaubwürdige NLP-Lösungen verlassen. Was die Kategorisierung betrifft, können Mehrdeutigkeiten in syntaktische (bedeutungsbasierte), lexikalische (wortbasierte) und semantische (kontextbasierte) Unterscheidung unterteilt werden.

Geschwindigkeits- und textrelevante Fehler

Maschinen, die auf semantischen Feed angewiesen sind, können nicht trainiert werden, wenn die Sprach- und Textbits fehlerhaft sind. Dieses Problem ist vergleichbar mit der Beteiligung falsch verwendeter oder sogar falsch geschriebener Wörter, die dazu führen können, dass das Modell mit der Zeit versagt. Auch wenn hochentwickelte Tools zur Grammatikkorrektur gut genug sind, um satzspezifische Fehler auszumerzen, müssen die Trainingsdaten fehlerfrei sein, um eine genaue Entwicklung überhaupt zu ermöglichen.

Unfähigkeit, Slangs und Umgangssprache zu beherrschen

Selbst wenn die NLP-Dienste versuchen, über Mehrdeutigkeiten, Fehler und Homonyme hinaus zu skalieren, ist es nicht einfach, Schlacken oder kulturspezifische Ausdrücke einzubauen. Es gibt Wörter, für die es keine Standardwörterbuchreferenzen gibt, die aber dennoch für eine bestimmte Zielgruppe relevant sein könnten. Wenn Sie planen, einen benutzerdefinierten KI-gestützten Sprachassistenten oder ein Modell zu entwerfen, ist es wichtig, relevante Referenzen einzubauen, um die Ressource einfühlsam genug zu machen.

Ein Beispiel wäre ein „Big Bang Theory“-spezifischer Chatbot, der „Buzzinga“ versteht und sogar darauf reagiert.

Apathie gegenüber branchenspezifischem Jargon

Wie in der kulturspezifischen Sprache verwenden bestimmte Unternehmen hochtechnische und branchenspezifische Terminologien, die möglicherweise nicht mit einem NLP-basierten Standardmodell übereinstimmen. Wenn Sie daher vorhaben, feldspezifische Modi mit Spracherkennungsfunktionen zu entwickeln, muss der Prozess der Entitätsextraktion, des Trainings und der Datenbeschaffung sorgfältig kuratiert und spezifisch sein.

Mangel an verwertbaren Daten

NLP basiert auf den Konzepten der emotionalen und linguistischen Analyse der Sprache, gefolgt von der Datenbeschaffung, -bereinigung, -kennzeichnung und -schulung. Dennoch verfügen einige Sprachen nicht über viele nutzbare Daten oder historischen Kontext, mit denen die NLP-Lösungen arbeiten könnten.

Mangel an Forschung und Entwicklung

Die NLP-Implementierung ist nicht eindimensional. Stattdessen sind unterstützende Technologien wie neuronale Vernetzung und Deep Learning erforderlich, um sich zu etwas Bahnbrechendem zu entwickeln. Das Hinzufügen benutzerdefinierter Algorithmen zu bestimmten NLP-Implementierungen ist eine großartige Möglichkeit, benutzerdefinierte Modelle zu entwerfen – ein Hack, der aufgrund des Mangels an geeigneten Forschungs- und Entwicklungstools häufig abgewehrt wird.

Heutzutage über diese Probleme hinauswachsen: Wie wählt man den richtigen Anbieter aus?

Von der Behebung von Unklarheiten über Fehler bis hin zu Problemen bei der Datenerfassung ist es wichtig, den richtigen Anbieter zur Verfügung zu haben, um das geplante NLP-Modell zu trainieren und zu entwickeln. Und obwohl mehrere Faktoren berücksichtigt werden müssen, sind hier einige der wünschenswerteren Funktionen, die beim Herstellen einer Verbindung berücksichtigt werden sollten:

• Umfangreiche, domänenspezifische Datenbank (Audio, Sprache und Video), unabhängig von der Sprache.
• Möglichkeit, Part-of-Speech-Tagging zu implementieren, um Mehrdeutigkeiten auszuschließen.
• Unterstützung für benutzerdefinierte Hilfstechnologien wie Mulingual Sentence Embeddings zur Verbesserung der Dolmetschqualität.
• Nahtlose Datenanmerkung zur Kennzeichnung von Datensätzen gemäß den Anforderungen.
• Mehrsprachige Datenbank mit Standardauswahl zum Arbeiten.

Anbieter, die die meisten oder sogar einige dieser Funktionen anbieten, können für die Gestaltung Ihrer NLP-Modelle in Betracht gezogen werden.

Wrap-Up

Es erübrigt sich zu erwähnen, dass sich NLP zu einer der weithin akzeptierten und gefeierten Technologien auf Basis künstlicher Intelligenz entwickelt hat. Im Detail wird erwartet, dass der NLP-Markt bis 1400 im Vergleich zu 2025 um fast 2017 % wachsen wird. Den Erwartungen und Hochrechnungen zufolge wird der NLP-Markt bis Ende 43 einen Wert von fast 2025 Milliarden haben – Statista

Trotz der Vorteile weist die Verarbeitung natürlicher Sprache einige Einschränkungen auf – diese können Sie beheben, indem Sie sich an einen zuverlässigen KI-Anbieter wenden.

Vatsal Ghiya, Gründer von Saip, ist ein Unternehmer mit mehr als 20 Jahren Erfahrung im Bereich KI-Software und -Dienstleistungen im Gesundheitswesen.

Ursprünglich veröffentlicht bei https://thinkml.ai am 1. Juni 2022.

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Was sind die Herausforderungen bei der Verarbeitung natürlicher Sprache und wie können sie behoben werden? Wurde ursprünglich veröffentlicht in Chatbots Leben Auf Medium, wo die Leute das Gespräch fortsetzen, indem sie auf diese Geschichte hinweisen und darauf reagieren.

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• Source: https://chatbotslife.com/what-are-the-natural-language-processing-challenges-and-how-to-fix-6c1e185dd95?source=rss—-a49517e4c30b—4