Quels sont les défis du traitement du langage naturel et comment y remédier ?

Ils disent que "l'action parle plus fort que les mots". Pourtant, dans certains cas, les mots (précisément déchiffrés) peuvent déterminer l'ensemble du plan d'action pertinent pour les machines et les modèles hautement intelligents. Cette approche pour rendre les mots plus significatifs pour les machines est la PNL ou Traitement du langage naturel.

Pour les non-initiés, la PNL est un sous-domaine de l'intelligence artificielle capable de décomposer le langage humain et d'en transmettre les principes aux modèles intelligents. NLP, associé à NLU (Natural Language Understanding) et NLG (Natural Language Generation), vise à développer des moteurs de recherche hautement intelligents et proactifs, des vérificateurs de grammaire, des traductions, des assistants vocaux, etc.

En termes simples, la PNL décompose les complexités du langage, les présente aux machines sous forme d'ensembles de données à partir desquels prendre référence, et extrait également l'intention et le contexte pour les développer davantage. Pourtant, leur mise en œuvre comporte son lot de défis.

Qu'est-ce que la PNL : du point de vue d'une startup ?

Il est difficile pour les humains d'apprendre une nouvelle langue, sans parler des machines. Cependant, si nous avons besoin de machines pour nous aider tout au long de la journée, elles doivent comprendre et répondre au langage de type humain. Le traitement du langage naturel facilite la tâche en décomposant le langage humain en éléments compréhensibles par la machine, utilisés pour entraîner les modèles à la perfection.

En outre, la PNL bénéficie du soutien de la NLU, qui vise à décomposer les mots et les phrases d'un point de vue contextuel. Enfin, il existe NLG pour aider les machines à réagir en générant leur propre version du langage humain pour une communication bidirectionnelle.

Les startups qui envisagent de concevoir et de développer des chatbots, des assistants vocaux et d'autres outils interactifs doivent s'appuyer sur les services et solutions NLP pour développer les machines avec des capacités précises de déchiffrement du langage et de l'intention.

Défis PNL à considérer

Les mots peuvent avoir différentes significations. Les argots peuvent être plus difficiles à mettre en contexte. Et certaines langues sont tout simplement difficiles à nourrir, faute de ressources. Bien qu'il s'agisse de l'une des technologies les plus recherchées, le NLP s'accompagne des défis d'IA enracinés et de mise en œuvre suivants.

Manque de contexte pour les homographes, les homophones et les homonymes

Une « chauve-souris » peut être un outil sportif et même un mammifère ailé suspendu aux arbres. Bien que l'orthographe soit la même, ils diffèrent en ce qui concerne le sens et le contexte. De même, « Là » et « Leur » sonnent de la même manière, mais ont des orthographes et des significations différentes.

Même les humains ont parfois du mal à comprendre les subtiles différences d'utilisation. Par conséquent, bien que la PNL soit considérée comme l'une des options les plus fiables pour former des machines dans le domaine spécifique à la langue, les mots avec des orthographes, des sons et des prononciations similaires peuvent perturber le contexte de manière assez significative.

Ambiguïté

Si vous pensez que de simples mots peuvent prêter à confusion, voici une phrase ambiguë avec des interprétations peu claires.

"J'ai photographié un enfant dans le centre commercial avec mon appareil photo" - Si on lui parle, il se peut que la machine ne sache pas si l'enfant a été photographié à l'aide de l'appareil photo ou quand l'enfant a été photographié, il avait votre appareil photo.

Cette forme de confusion ou d'ambiguïté est assez courante si vous vous fiez à des solutions de PNL non crédibles. En ce qui concerne la catégorisation, les ambiguïtés peuvent être séparées en syntaxiques (basées sur le sens), lexicales (basées sur les mots) et sémantiques (basées sur le contexte).

Erreurs relatives à la vitesse et au texte

Les machines reposant sur le flux sémantique ne peuvent pas être entraînées si les bits de parole et de texte sont erronés. Ce problème est analogue à l'implication de mots mal utilisés ou même mal orthographiés, qui peuvent faire agir le modèle avec le temps. Même si les outils de correction grammaticale évolués sont assez bons pour éliminer les erreurs spécifiques aux phrases, les données de formation doivent être sans erreur pour faciliter un développement précis en premier lieu.

Incapacité à s'adapter aux argots et aux expressions familières

Même si les services de PNL essaient d'évoluer au-delà des ambiguïtés, des erreurs et des homonymes, il n'est pas facile de s'adapter aux scories ou aux verbatim spécifiques à la culture. Certains mots manquent de références de dictionnaire standard, mais peuvent néanmoins être pertinents pour un public spécifique. Si vous envisagez de concevoir un assistant vocal ou un modèle personnalisé alimenté par l'IA, il est important d'intégrer des références pertinentes pour rendre la ressource suffisamment perspicace.

Un exemple serait un chatbot «spécifique à la théorie du Big Bang» qui comprend «Buzzinga» et répond même à la même chose.

Apathie envers le jargon vertical spécifique

Comme le langage spécifique à la culture, certaines entreprises utilisent des terminologies hautement techniques et spécifiques à la verticale qui pourraient ne pas être d'accord avec un modèle standard basé sur la PNL. Par conséquent, si vous envisagez de développer des modes spécifiques à un domaine avec des capacités de reconnaissance vocale, le processus d'extraction d'entités, de formation et d'acquisition de données doit être hautement organisé et spécifique.

Manque de données utilisables

La PNL repose sur les concepts d'analyse sentimentale et linguistique de la langue, suivis de l'acquisition de données, du nettoyage, de l'étiquetage et de la formation. Pourtant, certaines langues ne disposent pas de beaucoup de données utilisables ou de contexte historique pour les solutions NLP.

Manque de R&D

La mise en œuvre de la PNL n'est pas unidimensionnelle. Au lieu de cela, il nécessite des technologies d'assistance telles que les réseaux neuronaux et l'apprentissage en profondeur pour évoluer vers quelque chose de révolutionnaire. L'ajout d'algorithmes personnalisés à des implémentations NLP spécifiques est un excellent moyen de concevoir des modèles personnalisés - un hack qui est souvent rejeté en raison du manque d'outils de recherche et de développement adéquats.

Échelle au-dessus de ces problèmes, aujourd'hui : comment choisir le bon fournisseur ?

De la résolution de l'ambiguïté aux erreurs en passant par les problèmes de collecte de données, il est important d'avoir le bon fournisseur à votre disposition pour former et développer le modèle NLP envisagé. Et bien que plusieurs facteurs doivent être pris en compte, voici quelques-unes des caractéristiques les plus souhaitables à prendre en compte lors de la connexion :

• Base de données importante et spécifique au domaine (audio, parole et vidéo), quelle que soit la langue.
• Possibilité d'implémenter le marquage Part-of-Speech pour éliminer les ambiguïtés.
• Prise en charge de technologies d'assistance personnalisées telles que les intégrations de phrases multilingues pour améliorer la qualité de l'interprétation.
• Annotation transparente des données pour étiqueter les ensembles de données conformément aux exigences.
• Base de données multilingue avec des sélections prêtes à l'emploi avec lesquelles travailler.

Les fournisseurs offrant la plupart ou même certaines de ces fonctionnalités peuvent être pris en compte pour la conception de vos modèles NLP.

Wrap-Up

Inutile de dire que la PNL est devenue l'une des technologies basées sur l'intelligence artificielle les plus largement acceptées et saluées. Si vous êtes dans les détails, le marché du NLP devrait croître de près de 1400% d'ici 2025, par rapport à celui de 2017. Selon les attentes et les extrapolations, le marché du NLP sera évalué à près de 43 milliards d'ici la fin de 2025 - Statesman

Malgré les avantages, le traitement du langage naturel s'accompagne de quelques limitations, que vous pouvez résoudre en vous connectant à un fournisseur d'IA fiable.

Vatsal Ghiya, Fondateur de Shai, est un entrepreneur avec plus de 20 ans d'expérience dans les logiciels et services d'IA pour la santé.

Publié initialement à https://thinkml.ai le 1 juin 2022.

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Quels sont les défis du traitement du langage naturel et comment y remédier ? A été publié à l'origine dans Vie des chatbots Sur Medium, où les gens continuent la conversation en soulignant et en répondant à cette histoire.

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