چالش‌های پردازش زبان طبیعی چیست و چگونه آن را برطرف کنیم؟ هوش داده PlatoBlockchain. جستجوی عمودی Ai.

چالش‌های پردازش زبان طبیعی چیست و چگونه آن را برطرف کنیم؟

تمبر زمان: 9 ژوئن 2022 ساعت 9:42 صبح

چالش‌های پردازش زبان طبیعی چیست و چگونه آن را برطرف کنیم؟ هوش داده PlatoBlockchain. جستجوی عمودی Ai.

آنها می گویند "عمل بلندتر از کلمات صحبت می کند". با این حال، در برخی موارد، کلمات (به طور دقیق رمزگشایی شده) می توانند کل مسیر عمل مربوط به ماشین ها و مدل های بسیار هوشمند را تعیین کنند. این رویکرد برای معنی دار کردن کلمات برای ماشین ها NLP یا است پردازش زبان طبیعی.

برای افراد ناآگاه، NLP زیرشاخه‌ای از هوش مصنوعی است که می‌تواند زبان انسان را بشکند و اصول آن را به مدل‌های هوشمند تغذیه کند. NLP، همراه با NLU (درک زبان طبیعی) و NLG (تولید زبان طبیعی)، با هدف توسعه موتورهای جستجوی بسیار هوشمند و فعال، چک‌کننده‌های دستور زبان، ترجمه‌ها، دستیارهای صوتی و غیره است.

چالش‌های پردازش زبان طبیعی چیست و چگونه آن را برطرف کنیم؟ هوش داده PlatoBlockchain. جستجوی عمودی Ai.

به زبان ساده، NLP پیچیدگی های زبان را تجزیه می کند، همان را به ماشین ها به عنوان مجموعه داده هایی ارائه می دهد تا از آنها مرجع بگیرند، و همچنین قصد و زمینه را برای توسعه بیشتر آنها استخراج می کند. با این حال، اجرای آنها با چالش هایی همراه است.

NLP چیست: از دیدگاه یک استارتاپ؟

یادگیری یک زبان جدید برای انسان ها سخت است، چه رسد به ماشین ها. با این حال، اگر به ماشین‌هایی نیاز داریم که در طول روز به ما کمک کنند، آن‌ها باید اصطلاحات انسانی را درک کرده و به آن پاسخ دهند. پردازش زبان طبیعی با تجزیه زبان انسان به بیت‌های قابل فهم برای ماشین، که برای آموزش کامل مدل‌ها استفاده می‌شود، کار را آسان می‌کند.

همچنین، NLP از NLU پشتیبانی می کند، که هدف آن شکستن کلمات و جملات از دیدگاه زمینه است. در نهایت، NLG وجود دارد که به ماشین‌ها کمک می‌کند تا با تولید نسخه خود از زبان انسانی برای ارتباط دو طرفه پاسخ دهند.

استارت‌آپ‌هایی که برای طراحی و توسعه ربات‌های چت، دستیارهای صوتی و سایر ابزارهای تعاملی برنامه‌ریزی می‌کنند، باید به خدمات و راه‌حل‌های NLP برای توسعه ماشین‌ها با زبان دقیق و قابلیت‌های رمزگشایی هدف تکیه کنند.

چالش های NLP برای در نظر گرفتن

کلمات می توانند معانی مختلفی داشته باشند. بیان زبان های عامیانه ممکن است سخت تر باشد. و برخی از زبان‌ها به دلیل کمبود منابع، به سختی تغذیه می‌شوند. علیرغم اینکه NLP یکی از پرطرفدارترین فناوری‌ها است، با چالش‌های مبتنی بر هوش مصنوعی و پیاده‌سازی زیر همراه است.

عدم وجود زمینه برای هموگراف ها، هموفون ها و همنام ها

خفاش می تواند یک ابزار ورزشی و حتی یک پستاندار بالدار و آویزان به درخت باشد. علیرغم یکسان بودن املا، اما در مورد معنا و زمینه تفاوت دارند. به طور مشابه، "آنجا" و "آنها" صداهای مشابهی دارند، اما املا و معانی متفاوتی برای آنها دارند.

حتی انسان‌ها گاهی اوقات درک تفاوت‌های ظریف در استفاده را برایشان سخت است. بنابراین، علی‌رغم اینکه NLP یکی از گزینه‌های مطمئن‌تر برای آموزش ماشین‌ها در حوزه زبان خاص در نظر گرفته می‌شود، کلماتی با املا، صداها و تلفظ‌های مشابه می‌توانند زمینه را به طور قابل توجهی از بین ببرند.

ابهام

اگر فکر می کنید که کلمات صرفا می توانند گیج کننده باشند، در اینجا یک جمله مبهم با تعابیر نامشخص است.

"من با دوربینم یک بچه را در مرکز خرید گرفتم" - اگر با او صحبت شود، ممکن است دستگاه گیج شود که آیا کودک با دوربین عکاسی شده است یا زمانی که کودک گرفته شده است، او دوربین شما را داشته است.

اگر به راه حل های غیر معتبر NLP تکیه کنید، این شکل از سردرگمی یا ابهام بسیار رایج است. تا آنجا که به طبقه بندی مربوط می شود، ابهامات را می توان به صورت نحوی (مبتنی بر معنا)، واژگانی (مبتنی بر کلمه)، و معنایی (مبتنی بر زمینه) تفکیک کرد.

خطاهای مربوط به سرعت و متن

اگر بیت‌های گفتار و متن اشتباه باشند، ماشین‌های متکی بر خوراک معنایی قابل آموزش نیستند. این موضوع مشابه درگیر شدن کلماتی است که استفاده نادرست یا حتی غلط املایی شده است، که می تواند باعث شود مدل در طول زمان عمل کند. اگرچه ابزارهای اصلاح گرامری تکامل‌یافته به اندازه کافی خوب هستند تا اشتباهات جمله‌ای خاص را از بین ببرند، داده‌های آموزشی باید بدون خطا باشند تا در وهله اول توسعه دقیق را تسهیل کنند.

ناتوانی در تطبیق در اصطلاحات عامیانه و محاوره ای

حتی اگر خدمات NLP تلاش کند و فراتر از ابهامات، خطاها و همنام ها باشد، تطبیق در slags یا کلمه خاص فرهنگ کار آسانی نیست. کلماتی هستند که فاقد ارجاعات استاندارد فرهنگ لغت هستند، اما ممکن است همچنان به مجموعه مخاطب خاصی مرتبط باشند. اگر قصد دارید یک دستیار صوتی یا مدل سفارشی مبتنی بر هوش مصنوعی طراحی کنید، مهم است که در منابع مربوطه قرار بگیرید تا منبع به اندازه کافی قابل درک باشد.

یک مثال می تواند یک ربات چت مخصوص «بیگ بنگ تئوری» باشد که «Buzzinga» را می فهمد و حتی به آن پاسخ می دهد.

بی تفاوتی نسبت به زبان خاص عمودی

مانند اصطلاح فرهنگ خاص، برخی مشاغل از اصطلاحات بسیار فنی و عمودی خاص استفاده می کنند که ممکن است با یک مدل استاندارد مبتنی بر NLP مطابقت نداشته باشد. بنابراین، اگر قصد دارید حالت‌های مخصوص میدان را با قابلیت‌های تشخیص گفتار توسعه دهید، فرآیند استخراج موجودیت، آموزش و تهیه داده‌ها باید بسیار دقیق و خاص باشد.

فقدان داده های قابل استفاده

NLP به مفاهیم تحلیل احساساتی و زبانی زبان و به دنبال آن تهیه داده ها، پاکسازی، برچسب گذاری و آموزش بستگی دارد. با این حال، برخی از زبان‌ها داده‌های قابل استفاده یا زمینه تاریخی زیادی برای راه‌حل‌های NLP ندارند.

فقدان تحقیق و توسعه

اجرای NLP یک بعدی نیست. در عوض، به فناوری‌های کمکی مانند شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق نیاز دارد تا به چیزی راه‌شکنی تبدیل شود. افزودن الگوریتم‌های سفارشی‌سازی‌شده به پیاده‌سازی‌های خاص NLP یک راه عالی برای طراحی مدل‌های سفارشی است - هکی که اغلب به دلیل عدم وجود ابزارهای تحقیق و توسعه کافی از بین می‌رود.

امروزه بیشتر از این مشکلات بسنجید: چگونه فروشنده مناسب را انتخاب کنیم؟

از رفع ابهام گرفته تا خطاها و مشکلات مربوط به جمع آوری داده ها، داشتن فروشنده مناسب برای آموزش و توسعه مدل NLP مورد نظر مهم است. و در حالی که چندین فاکتور باید در نظر گرفته شود، در اینجا برخی از ویژگی‌های مطلوب‌تری که در حین اتصال باید در نظر گرفته شود آورده شده است:

  • پایگاه داده بزرگ و خاص دامنه (صوتی، گفتاری و ویدیویی)، صرف نظر از زبان.
  • قابلیت اجرای برچسب گذاری قسمتی از گفتار برای رفع ابهامات.
  • پشتیبانی از فناوری های کمکی سفارشی مانند جاسازی جملات چند زبانه برای بهبود کیفیت تفسیر.
  • حاشیه نویسی یکپارچه داده برای برچسب زدن مجموعه داده ها مطابق با الزامات.
  • پایگاه داده چند زبانه با انتخاب های خارج از قفسه برای کار.

فروشندگانی که بیشتر یا حتی برخی از این ویژگی ها را ارائه می دهند می توانند برای طراحی مدل های NLP شما در نظر گرفته شوند.

خلاصه

نیازی به گفتن نیست که NLP به یکی از فناوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی به طور گسترده‌ای پذیرفته شده و مورد استقبال قرار گرفته است. اگر به جزئیات علاقه دارید، انتظار می رود که بازار NLP تا سال 1400 تقریباً 2025٪ رشد کند، در مقایسه با سال 2017. طبق انتظارات و برون یابی ها، ارزش بازار NLP تا پایان سال 43 تقریباً 2025 میلیارد خواهد بود. Statista

علی‌رغم مزایا، پردازش زبان طبیعی با چند محدودیت همراه است - چیزی که می‌توانید پس از برقراری ارتباط با یک فروشنده قابل اعتماد هوش مصنوعی به آن رسیدگی کنید.

واتصال غیا، بنیانگذار سایپ، یک کارآفرین با بیش از 20 سال تجربه در نرم افزار و خدمات هوش مصنوعی مراقبت های بهداشتی است.

در اصل در https://thinkml.ai در 1 ژوئن 2022.

چالش‌های پردازش زبان طبیعی چیست و چگونه آن را برطرف کنیم؟ هوش داده PlatoBlockchain. جستجوی عمودی Ai.

چالش‌های پردازش زبان طبیعی چیست و چگونه آن را برطرف کنیم؟ در ابتدا منتشر شد زندگی چت بات ها در Medium، جایی که مردم با برجسته کردن و پاسخ دادن به این داستان به گفتگو ادامه می دهند.

تمبر زمان:

بیشتر از زندگی چت بات ها