Millised on loomuliku keele töötlemise probleemid ja kuidas neid lahendada?

Nad ütlevad: "Tegevus räägib valjemini kui sõnad". Kuid mõnel juhul võivad sõnad (täpselt dešifreeritud) määrata kogu väga intelligentsete masinate ja mudelite jaoks olulise tegevussuuna. Selline lähenemine sõnade masinatele tähendusrikkamaks muutmisel on NLP või Natural Language Processing.

Teadmatute jaoks on NLP tehisintellekti alamvaldkond, mis suudab murda inimkeelt ja toita selle põhimõtteid intelligentsetele mudelitele. NLP, mis on ühendatud NLU (loomuliku keele mõistmise) ja NLG-ga (loomuliku keele genereerimine), eesmärk on arendada väga intelligentseid ja proaktiivseid otsingumootoreid, grammatikakontrollijaid, tõlkijaid, häälassistente ja palju muud.

Lihtsamalt öeldes jagab NLP keele keerukuse, esitab sama masinatele kui andmekogumeid, millest lähtuda, ning eraldab ka eesmärgi ja konteksti, et neid edasi arendada. Ometi kaasneb nende elluviimisega omajagu väljakutseid.

Mis on NLP: idufirma vaatenurgast?

Inimestel on raske uut keelt õppida, masinatest rääkimata. Kui aga vajame masinaid, mis meid kogu päeva aitaksid, peavad nad mõistma inimlikku kõnepruuki ja sellele reageerima. Loomuliku keele töötlemine muudab selle lihtsaks, jagades inimkeele masinarusaadavateks osadeks, mida kasutatakse mudelite täiuslikuks treenimiseks.

Samuti toetab NLP-d NLU, mille eesmärk on sõnad ja laused kontekstuaalsest vaatepunktist lahti võtta. Lõpuks on olemas NLG, mis aitab masinatel reageerida, luues kahepoolse suhtluse jaoks oma inimkeele versiooni.

Alustavad ettevõtted, kes plaanivad luua ja arendada vestlusroboteid, hääleassistente ja muid interaktiivseid tööriistu, peavad tuginema NLP-teenustele ja -lahendustele, et arendada masinaid, millel on täpsed keele- ja kavatsuste dešifreerimise võimalused.

NLP väljakutsed, millega arvestada

Sõnadel võib olla erinev tähendus. Slänge võib olla raskem kontekstipõhiselt välja panna. Ja teatud keeli on ressursside puudumise tõttu lihtsalt raske toita. Vaatamata sellele, et NLP on üks ihaldatumaid tehnoloogiaid, kaasnevad sellega järgmised juurdunud ja juurutatud AI väljakutsed.

Homograafide, homofonide ja homonüümide konteksti puudumine

Nahkhiir võib olla sporditööriist ja isegi puu otsas rippuv tiivuline imetaja. Vaatamata sellele, et kirjapilt on sama, erinevad need tähenduse ja konteksti osas. Samamoodi kõlavad sõnad „Seal” ja „Nende” samamoodi, kuid neil on erinev kirjapilt ja tähendus.

Isegi inimestel on mõnikord raske mõista kasutamise peeneid erinevusi. Seetõttu, vaatamata sellele, et NLP-d peetakse üheks usaldusväärsemaks võimaluseks masinate koolitamiseks keelepõhises valdkonnas, võivad sarnase kirjapildi, helide ja hääldusega sõnad konteksti üsna märkimisväärselt häirida.

Mitmetähenduslikkus

Kui arvate, et pelgalt sõnad võivad segadusse ajada, on siin ebaselge tõlgendusega mitmetähenduslik lause.

"Ma klõpsutasin oma kaameraga kaubanduskeskuses last" - Kui temaga räägitakse, võib juhtuda, et masin läheb segadusse, kas laps napsati kaameraga või kui laps napsati, oli tal teie kaamera.

Selline segaduse või ebaselguse vorm on üsna tavaline, kui tuginete ebausaldusväärsetele NLP-lahendustele. Mis puudutab kategoriseerimist, siis võib ebaselgusi jagada süntaktiliseks (tähenduspõhiseks), leksikaalseks (sõnapõhiseks) ja semantiliseks (kontekstipõhiseks).

Kiiruse ja tekstiga seotud vead

Semantilisele voolule tuginevaid masinaid ei saa treenida, kui kõne- ja tekstibitid on vigased. See probleem on analoogne väärkasutatud või isegi valesti kirjutatud sõnadega, mis võivad mudeli aja jooksul käituma panna. Kuigi arenenud grammatikaparandustööriistad on lausespetsiifiliste vigade väljarookimiseks piisavalt head, peavad koolitusandmed olema vigadeta, et hõlbustada täpset arendust.

Suutmatus slängi ja kõnekeelega sobituda

Isegi kui NLP-teenused püüavad mitmetähenduslikkusest, vigadest ja homonüümidest kaugemale ulatuda, ei ole räbude või kultuurispetsiifiliste sõna-sõnalt sobitamine lihtne. On sõnu, millel puuduvad standardsed viited sõnastikus, kuid mis võivad siiski olla konkreetse vaatajaskonna jaoks asjakohased. Kui plaanite kujundada kohandatud AI-toega hääleassistendi või -mudeli, on oluline sobitada asjakohaste viidetega, et ressurss oleks piisavalt tajutav.

Üks näide oleks „Big Bang Theory”-spetsiifiline vestlusbot, mis mõistab „Buzzinga” ja isegi vastab samale.

Apaatia vertikaalspetsiifilise lingo suhtes

Nagu kultuurispetsiifiline kõnepruuk, kasutavad teatud ettevõtted väga tehnilisi ja vertikaalseid terminoloogiaid, mis ei pruugi standardse NLP-põhise mudeliga nõustuda. Seega, kui kavatsete välja töötada kõnetuvastusvõimalustega valdkonnaspetsiifilised režiimid, peab olemi ekstraheerimise, koolituse ja andmete hankimise protsess olema väga kureeritud ja spetsiifiline.

Kasutatavate andmete puudumine

NLP põhineb keele sentimentaalse ja lingvistilise analüüsi kontseptsioonidel, millele järgneb andmete hankimine, puhastamine, märgistamine ja koolitus. Kuid mõnel keelel pole NLP-lahenduste jaoks palju kasutatavaid andmeid ega ajaloolist konteksti.

Teadus- ja arendustegevuse puudumine

NLP rakendamine ei ole ühemõõtmeline. Selle asemel on vaja abitehnoloogiaid, nagu närvivõrgud ja sügav õpe, et areneda millekski teedmurvaks. Kohandatud algoritmide lisamine konkreetsetele NLP-rakendustele on suurepärane viis kohandatud mudelite kujundamiseks – häkkimine, mis sageli maha lastakse piisavate uurimis- ja arendustööriistade puudumise tõttu.

Mõelge nendest probleemidest kõrgemale täna: kuidas valida õiget müüjat?

Alates ebaselguse parandamisest kuni vigade ja andmete kogumisega seotud probleemideni on oluline, et teie käsutuses oleks õige müüja, kes koolitab ja arendab kavandatud NLP mudelit. Ja kuigi tuleb arvestada mitmete teguritega, on siin mõned ihaldusväärsemad funktsioonid, mida ühenduse loomisel arvesse võtta:

• Suur, domeenispetsiifiline andmebaas (heli, kõne ja video), olenemata keelest.
• Võimalus rakendada kõneosa märgistamist ebaselguste kõrvaldamiseks.
• Toetus kohandatud abitehnoloogiatele, nagu mitmekeelsed lausemanused, et parandada tõlke kvaliteeti.
• Sujuv andmemärkus andmekogumite märgistamiseks vastavalt nõuetele.
• Mitmekeelne andmebaas koos valmisvalikutega töötamiseks.

NLP-mudelite kujundamisel võib kaaluda tarnijaid, kes pakuvad enamikku või isegi mõnda neist funktsioonidest.

Kokkuvõtval

Ütlematagi selge, et NLP-st on saanud üks laiemalt tunnustatud ja kiidetud tehisintellektil põhinevaid tehnoloogiaid. Kui olete konkreetsetes küsimustes, siis eeldatakse, et NLP turg kasvab 1400. aastaks 2025. aastaga võrreldes peaaegu 2017%. Ootuste ja ekstrapolatsioonide kohaselt on NLP turu väärtuseks 43. aasta lõpuks peaaegu 2025 miljardit. Statista

Hoolimata eelistest on loomuliku keele töötlemisel mõned piirangud – need, mida saate usaldusväärse AI-müüjaga ühenduse loomisel lahendada.

Vatsal GhiyaAsutaja Shaip, on ettevõtja, kellel on enam kui 20-aastane kogemus tervishoiu AI tarkvara ja teenuste vallas.

Algselt avaldatud aadressil https://thinkml.ai 1. juunil 2022.

---

Millised on loomuliku keele töötlemise probleemid ja kuidas neid lahendada? ilmus algselt Vestlusrobotite elu meediumil, kus inimesed jätkavad vestlust, tuues esile selle loo ja sellele reageerides.

• Münditark. Euroopa parim Bitcoini ja krüptobörs.
• Platoblockchain. Web3 metaversiooni intelligentsus. Täiustatud teadmised. TASUTA PÄÄS.
• CryptoHawk. Altcoini radar. Tasuta prooviversioon.
• Source: https://chatbotslife.com/what-are-the-natural-language-processing-challenges-and-how-to-fix-6c1e185dd95?source=rss—-a49517e4c30b—4