Mitkä ovat luonnollisen kielen käsittelyn haasteet ja kuinka korjata?

He sanovat, että "toiminta puhuu enemmän kuin sanat". Joissakin tapauksissa sanat (tarkasti tulkittuina) voivat kuitenkin määrittää erittäin älykkäiden koneiden ja mallien koko toimintatavan. Tämä lähestymistapa sanojen tekemiseen merkitsevämmiksi koneille on NLP tai Luonnollinen kielen käsittely.

Tietämättömille NLP on tekoälyn alakenttä, joka pystyy murtamaan ihmiskielen ja syöttämään sen periaatteet älykkäille malleille. NLP yhdessä NLU:n (Natural Language Understanding) ja NLG:n (Natural Language Generation) kanssa pyrkii kehittämään erittäin älykkäitä ja ennakoivia hakukoneita, kieliopin tarkistajia, kääntäjiä, ääniavustajia ja paljon muuta.

Yksinkertaisesti sanottuna NLP hajottaa kielen monimutkaisuudet, esittää sen koneille tietojoukkoina, joista voidaan ottaa viittaus, ja poimii myös tarkoituksen ja kontekstin kehittääkseen niitä edelleen. Niiden toteuttamiseen liittyy kuitenkin omat haasteensa.

Mikä on NLP: Startupin näkökulmasta?

Ihmisten on vaikea oppia uutta kieltä, puhumattakaan koneista. Jos kuitenkin tarvitsemme koneita auttamaan meitä pitkin päivää, niiden on ymmärrettävä ihmistyyppinen kielenkäyttö ja reagoitava siihen. Natural Language Processing tekee sen helpoksi pilkkomalla ihmiskielen koneellisesti ymmärrettäviksi kappaleiksi, joita käytetään mallien kouluttamiseen täydellisyyteen.

Lisäksi NLP:llä on tuki NLU:lta, joka pyrkii hajottamaan sanat ja lauseet kontekstuaalisesta näkökulmasta. Lopuksi on olemassa NLG, joka auttaa koneita vastaamaan luomalla oman versionsa ihmiskielestä kaksisuuntaista viestintää varten.

Startup-yritysten, jotka suunnittelevat ja kehittävät chatbotteja, ääniassistentteja ja muita vuorovaikutteisia työkaluja, on turvauduttava NLP-palveluihin ja -ratkaisuihin kehittääkseen koneita, joissa on tarkat kielen ja tarkoituksen tulkintaominaisuudet.

Harkittavat NLP-haasteet

Sanoilla voi olla erilaisia ​​merkityksiä. Slangeja voi olla vaikeampi esittää asiayhteyden mukaan. Ja tiettyjä kieliä on vain vaikea ruokkia resurssien puutteen vuoksi. Huolimatta siitä, että NLP on yksi halutuimmista teknologioista, se sisältää seuraavat juurtuneet ja toteutetut tekoälyhaasteet.

Kontekstin puute homografeille, homofoneille ja homonyymeille

"Lepakko" voi olla urheiluväline ja jopa puussa riippuva, ​​siivekäs nisäkäs. Vaikka oikeinkirjoitus on sama, ne eroavat toisistaan ​​merkityksen ja kontekstin suhteen. Samoin sanat "There" ja "Their" kuulostavat samalta, mutta niillä on eri kirjoitusasu ja merkitys.

Jopa ihmisten on toisinaan vaikea ymmärtää käytön hienoisia eroja. Siksi, vaikka NLP:tä pidetään yhtenä luotettavimmista vaihtoehdoista koneiden kouluttamiseen kielikohtaisella alueella, sanat, joilla on samanlainen kirjoitusasu, ääni ja ääntäminen, voivat muuttaa kontekstia melko merkittävästi.

epäselvyys

Jos luulet, että pelkät sanat voivat olla hämmentäviä, tässä on epäselvä lause, jonka tulkinnat ovat epäselviä.

"Käskentelin lapsen kauppakeskuksessa kamerallani" - Jos puhutaan, voi olla niin, että kone hämmentyy siitä, onko lapsi napsautettu kameralla vai kun lapsi napsautettiin, hänellä oli kamerasi.

Tällainen hämmennys tai epäselvyys on melko yleistä, jos luotat epäuskottaviin NLP-ratkaisuihin. Mitä tulee luokitteluun, moniselitteisyydet voidaan erottaa syntaktisiksi (merkityksellisiksi), leksikaalisiksi (sanapohjaisiksi) ja semanttisiksi (kontekstipohjaisiksi).

Nopeuteen ja tekstiin liittyvät virheet

Semanttiseen syötteeseen perustuvia koneita ei voida kouluttaa, jos puhe- ja tekstibitit ovat virheellisiä. Tämä ongelma on analoginen väärinkäytettyjen tai jopa väärin kirjoitettujen sanojen kanssa, mikä voi saada mallin toimimaan ajan myötä. Vaikka kehitetyt kieliopin korjaustyökalut ovat riittävän hyviä karsimaan pois lausekohtaiset virheet, harjoitustietojen on oltava virheettömiä, jotta ne mahdollistavat tarkan kehityksen.

Kyvyttömyys sopia slangeihin ja puhekieleen

Vaikka NLP-palvelut yrittäisivät skaalata epäselvyyksiä, virheitä ja homonyymejä pidemmälle, kuona- tai kulttuurikohtaiseen sanatarkasti sovittaminen ei ole helppoa. Joistakin sanoista puuttuu vakiosanakirjaviittauksia, mutta jotka voivat silti olla merkityksellisiä tietylle yleisöjoukolle. Jos aiot suunnitella mukautetun tekoälyllä toimivan ääniassistentin tai -mallin, on tärkeää sovittaa asiaankuuluvat viittaukset, jotta resurssi on riittävän tarkka.

Yksi esimerkki olisi "Big Bang Theory" -spesifinen chatbot, joka ymmärtää "Buzzinga" ja jopa vastaa samalla tavalla.

Apatia vertikaalikohtaista lingoa kohtaan

Kulttuurikohtaisen kielenkäytön tapaan tietyt yritykset käyttävät erittäin teknisiä ja vertikaalisia termejä, jotka eivät ehkä sovi yhteen NLP-pohjaisen mallin kanssa. Siksi, jos aiot kehittää kenttäkohtaisia ​​tiloja, joissa on puheentunnistusominaisuuksia, kokonaisuuden poiminta-, koulutus- ja tiedonhankintaprosessin on oltava erittäin kuratoitu ja spesifinen.

Käytettävien tietojen puute

NLP perustuu kielen sentimentaaliseen ja lingvistiseen analyysiin, jota seuraa tiedon hankinta, puhdistaminen, merkitseminen ja koulutus. Joillakin kielillä ei kuitenkaan ole paljon käyttökelpoista dataa tai historiallista kontekstia NLP-ratkaisuille.

T&K:n puute

NLP-toteutus ei ole yksiulotteinen. Sen sijaan se vaatii aputekniikoita, kuten hermoverkottumista ja syvää oppimista, kehittyäkseen joksikin polunmurtavaksi. Räätälöityjen algoritmien lisääminen tiettyihin NLP-toteutuksiin on loistava tapa suunnitella mukautettuja malleja - hakkerointi, joka usein ammutaan alas riittävien tutkimus- ja kehitystyökalujen puutteen vuoksi.

Asteikko näiden ongelmien yläpuolelle, tänään: kuinka valita oikea toimittaja?

Epäselvyyden korjaamisesta virheisiin ja tiedonkeruuongelmiin on tärkeää, että käytettävissäsi on oikea toimittaja, joka kouluttaa ja kehittää suunniteltua NLP-mallia. Ja vaikka useita tekijöitä on otettava huomioon, tässä on joitain toivottavampia ominaisuuksia, jotka on otettava huomioon yhdistämisen aikana:

• Suuri, toimialuekohtainen tietokanta (ääni, puhe ja video), kielestä riippumatta.
• Mahdollisuus ottaa käyttöön puheosan merkintä epäselvyyksien poistamiseksi.
• Tuki mukautetuille aputekniikoille, kuten Mullingual Sentence Embeddings, tulkkauksen laadun parantamiseksi.
• Saumaton tietomerkintä tietojoukkojen merkitsemiseksi vaatimusten mukaisesti.
• Monikielinen tietokanta, jossa on valmiita valintoja.

Valmistajat, jotka tarjoavat suurimman osan tai jopa joitain näistä ominaisuuksista, voidaan ottaa huomioon NLP-mallien suunnittelussa.

Wrap-Up

Sanomattakin on selvää, että NLP on kehittynyt yhdeksi laajemmin hyväksytyistä ja ylistetyistä tekoälyyn perustuvista teknologioista. Jos tarkastellaan yksityiskohtia, NLP-markkinoiden odotetaan kasvavan lähes 1400 % vuoteen 2025 mennessä verrattuna vuoteen 2017. Odotusten ja ekstrapolaatioiden mukaan NLP-markkinoiden arvo on lähes 43 miljardia vuoden 2025 loppuun mennessä. Statista

Eduista huolimatta luonnollisen kielen käsittelyyn liittyy muutamia rajoituksia – joita voit korjata muodostaessasi yhteyden luotettavaan tekoälytoimittajaan.

Vatsal GhiyaPerustaja Shaip, on yrittäjä, jolla on yli 20 vuoden kokemus terveydenhuollon tekoälyohjelmistoista ja -palveluista.

Alun perin julkaistu osoitteessa https://thinkml.ai 1. kesäkuuta 2022.

---

Mitkä ovat luonnollisen kielen käsittelyn haasteet ja kuinka korjata? julkaistiin alun perin Chatbots-elämä Mediumissa, jossa ihmiset jatkavat keskustelua korostamalla tarinaa ja vastaamalla siihen.

• Coinsmart. Euroopan paras Bitcoin- ja kryptopörssi.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Tietoa laajennettu. VAPAA PÄÄSY.
• CryptoHawk. Altcoinin tutka. Ilmainen kokeilu.
• Source: https://chatbotslife.com/what-are-the-natural-language-processing-challenges-and-how-to-fix-6c1e185dd95?source=rss—-a49517e4c30b—4