प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण चुनौतियां क्या हैं, और कैसे ठीक करें?

वे कहते हैं 'कार्रवाई शब्दों से ज्यादा जोर से बोलती है'। फिर भी, कुछ मामलों में, शब्द (सटीक रूप से गूढ़) अत्यधिक बुद्धिमान मशीनों और मॉडलों के लिए प्रासंगिक कार्रवाई के पूरे पाठ्यक्रम को निर्धारित कर सकते हैं। मशीनों के लिए शब्दों को अधिक अर्थपूर्ण बनाने का यह तरीका है NLP or प्राकृतिक भाषा संसाधन.

अनवर्स के लिए, एनएलपी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का एक उपक्षेत्र है जो मानव भाषा को तोड़ने और बुद्धिमान मॉडलों को उसी के सिद्धांतों को खिलाने में सक्षम है। एनएलपी, एनएलयू (नेचुरल लैंग्वेज अंडरस्टैंडिंग) और एनएलजी (नेचुरल लैंग्वेज जेनरेशन) के साथ जोड़ा गया है, जिसका उद्देश्य अत्यधिक बुद्धिमान और सक्रिय खोज इंजन, व्याकरण जांचकर्ता, अनुवाद, आवाज सहायक और बहुत कुछ विकसित करना है।

सीधे शब्दों में कहें, एनएलपी भाषा की जटिलताओं को तोड़ता है, मशीनों को उसी तरह प्रस्तुत करता है जैसे डेटा सेट से संदर्भ लेने के लिए, और उन्हें आगे विकसित करने के इरादे और संदर्भ को भी निकालता है। फिर भी, उन्हें लागू करना चुनौतियों के अपने हिस्से के साथ आता है।

एनएलपी क्या है: एक स्टार्टअप के नजरिए से?

इंसानों के लिए नई भाषा सीखना मुश्किल है, मशीनों की तो बात ही छोड़िए। हालांकि, अगर हमें दिन भर हमारी मदद करने के लिए मशीनों की आवश्यकता है, तो उन्हें मानव-प्रकार की भाषा को समझने और प्रतिक्रिया देने की आवश्यकता है। प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण मानव भाषा को मशीन-समझने योग्य बिट्स में तोड़कर आसान बनाता है, जिसका उपयोग मॉडल को पूर्णता के लिए प्रशिक्षित करने के लिए किया जाता है।

इसके अलावा, एनएलपी को एनएलयू का समर्थन प्राप्त है, जिसका उद्देश्य प्रासंगिक दृष्टिकोण से शब्दों और वाक्यों को तोड़ना है। अंत में, दोतरफा संचार के लिए मानव भाषा का अपना संस्करण तैयार करके मशीनों को प्रतिक्रिया देने में मदद करने के लिए एनएलजी है।

चैटबॉट, वॉयस असिस्टेंट और अन्य इंटरेक्टिव टूल को डिजाइन और विकसित करने की योजना बनाने वाले स्टार्टअप्स को सटीक भाषा और इंटेंट डिफरिंग क्षमताओं के साथ मशीनों को विकसित करने के लिए एनएलपी सेवाओं और समाधानों पर भरोसा करने की आवश्यकता है।

विचार करने के लिए एनएलपी चुनौतियां

शब्दों के अलग-अलग अर्थ हो सकते हैं। कठबोली प्रासंगिक बाहर रखना कठिन हो सकता है। और संसाधनों की कमी के कारण कुछ भाषाओं को खिलाना मुश्किल है। अधिक मांग वाली प्रौद्योगिकियों में से एक होने के बावजूद, एनएलपी निम्नलिखित निहित और कार्यान्वयन एआई चुनौतियों के साथ आता है।

होमोग्राफ, होमोफोन और होमोनिम्स के लिए संदर्भ का अभाव

एक 'चमगादड़' एक खेल उपकरण हो सकता है और यहां तक ​​​​कि एक पेड़ पर लटकने वाला, पंखों वाला स्तनपायी भी हो सकता है। वर्तनी समान होने के बावजूद, अर्थ और संदर्भ के संबंध में वे भिन्न होते हैं। इसी तरह, 'वहाँ' और 'उनकी' ध्वनि एक ही है, फिर भी उनके लिए अलग-अलग वर्तनी और अर्थ हैं।

यहां तक ​​कि कई बार मनुष्यों को भी उपयोग में सूक्ष्म अंतर को समझने में कठिनाई होती है। इसलिए, भाषा-विशिष्ट डोमेन में मशीनों को प्रशिक्षित करने के लिए एनएलपी को अधिक विश्वसनीय विकल्पों में से एक माना जाने के बावजूद, समान वर्तनी, ध्वनियों और उच्चारण वाले शब्द संदर्भ को महत्वपूर्ण रूप से बंद कर सकते हैं।

अस्पष्टता

यदि आपको लगता है कि मात्र शब्द भ्रमित करने वाले हो सकते हैं, तो यहां अस्पष्ट व्याख्याओं वाला एक अस्पष्ट वाक्य है।

"मैंने अपने कैमरे से मॉल में एक बच्चे को खींच लिया" - अगर बात की जाए, तो यह मामला हो सकता है कि मशीन भ्रमित हो जाती है कि क्या बच्चे को कैमरे का उपयोग करके पकड़ा गया था या जब बच्चा छीन लिया गया था, तो उसके पास आपका कैमरा था।

यदि आप गैर-विश्वसनीय एनएलपी समाधानों पर भरोसा करते हैं तो भ्रम या अस्पष्टता का यह रूप काफी सामान्य है। जहां तक ​​वर्गीकरण का संबंध है, अस्पष्टताओं को वाक्यात्मक (अर्थ-आधारित), लेक्सिकल (शब्द-आधारित), और अर्थपूर्ण (संदर्भ-आधारित) के रूप में अलग किया जा सकता है।

स्पीड और टेक्स्ट से संबंधित त्रुटियां

यदि स्पीच और टेक्स्ट बिट्स गलत हैं तो सिमेंटिक फीड पर निर्भर मशीनों को प्रशिक्षित नहीं किया जा सकता है। यह मुद्दा दुरुपयोग या गलत वर्तनी वाले शब्दों की भागीदारी के समान है, जो समय के साथ मॉडल को सक्रिय कर सकता है। भले ही विकसित व्याकरण सुधार उपकरण वाक्य-विशिष्ट गलतियों को दूर करने के लिए पर्याप्त हैं, पहले स्थान पर सटीक विकास की सुविधा के लिए प्रशिक्षण डेटा को त्रुटि मुक्त होना चाहिए।

कठबोली और बोलचाल में फिट होने में असमर्थता

भले ही एनएलपी सेवाएं अस्पष्टताओं, त्रुटियों और समानार्थक शब्दों से परे प्रयास करें और स्केल करें, स्लैग या संस्कृति-विशिष्ट शब्दशः में फिटिंग करना आसान नहीं है। ऐसे शब्द हैं जिनमें मानक शब्दकोश संदर्भों की कमी है लेकिन फिर भी एक विशिष्ट ऑडियंस सेट के लिए प्रासंगिक हो सकते हैं। यदि आप एक कस्टम एआई-पावर्ड वॉयस असिस्टेंट या मॉडल डिजाइन करने की योजना बना रहे हैं, तो संसाधन को पर्याप्त रूप से समझने के लिए प्रासंगिक संदर्भों में फिट होना महत्वपूर्ण है।

एक उदाहरण 'बिग बैंग थ्योरी-विशिष्ट' चैटबॉट होगा जो 'बजिंगा' को समझता है और यहां तक ​​​​कि उसी का जवाब भी देता है।

कार्यक्षेत्र-विशिष्ट लिंगो के प्रति उदासीनता

संस्कृति-विशिष्ट भाषा की तरह, कुछ व्यवसाय अत्यधिक तकनीकी और लंबवत-विशिष्ट शब्दावली का उपयोग करते हैं जो मानक एनएलपी-संचालित मॉडल से सहमत नहीं हो सकते हैं। इसलिए, यदि आप वाक् पहचान क्षमताओं के साथ क्षेत्र-विशिष्ट मोड विकसित करने की योजना बना रहे हैं, तो इकाई निष्कर्षण, प्रशिक्षण और डेटा खरीद की प्रक्रिया को अत्यधिक क्यूरेट और विशिष्ट बनाने की आवश्यकता है।

प्रयोग करने योग्य डेटा की कमी

एनएलपी भाषा के भावुक और भाषाई विश्लेषण की अवधारणाओं पर टिका है, इसके बाद डेटा की खरीद, सफाई, लेबलिंग और प्रशिक्षण होता है। फिर भी, कुछ भाषाओं में एनएलपी समाधानों के साथ काम करने के लिए बहुत अधिक प्रयोग करने योग्य डेटा या ऐतिहासिक संदर्भ नहीं होते हैं।

आर एंड डी . का अभाव

एनएलपी कार्यान्वयन एक आयामी नहीं है। इसके बजाय, इसे कुछ पथ-प्रदर्शक में विकसित होने के लिए तंत्रिका नेटवर्किंग और गहन शिक्षण जैसी सहायक तकनीकों की आवश्यकता होती है। विशिष्ट एनएलपी कार्यान्वयन के लिए अनुकूलित एल्गोरिदम जोड़ना कस्टम मॉडल को डिजाइन करने का एक शानदार तरीका है-एक हैक जिसे अक्सर पर्याप्त अनुसंधान और विकास उपकरणों की कमी के कारण गोली मार दी जाती है।

इन समस्याओं से ऊपर उठकर आज: सही विक्रेता का चुनाव कैसे करें?

अस्पष्टता को ठीक करने से लेकर त्रुटियों तक डेटा संग्रह के मुद्दों के लिए, यह महत्वपूर्ण है कि परिकल्पित एनएलपी मॉडल को प्रशिक्षित करने और विकसित करने के लिए आपके पास सही विक्रेता हो। और जबकि कई कारकों पर विचार करने की आवश्यकता है, कनेक्ट करते समय विचार करने के लिए यहां कुछ अधिक वांछनीय विशेषताएं दी गई हैं:

• बड़ा, डोमेन-विशिष्ट डेटाबेस (ऑडियो, भाषण और वीडियो), भाषा की परवाह किए बिना।
• अस्पष्टताओं को दूर करने के लिए पार्ट-ऑफ-स्पीच टैगिंग को लागू करने की क्षमता।
• व्याख्या की गुणवत्ता में सुधार के लिए बहुभाषी वाक्य एम्बेडिंग जैसी कस्टम सहायक तकनीकों के लिए समर्थन।
• आवश्यकताओं के अनुसार डेटा सेट को लेबल करने के लिए निर्बाध डेटा एनोटेशन।
• ऑफ-द-शेल्फ के साथ बहुभाषी डेटाबेस के साथ काम करने के लिए।

इनमें से अधिकांश या इनमें से कुछ सुविधाओं की पेशकश करने वाले विक्रेताओं पर आपके एनएलपी मॉडल को डिजाइन करने के लिए विचार किया जा सकता है।

लपेटें

कहने की जरूरत नहीं है कि एनएलपी अधिक व्यापक रूप से स्वीकृत और प्रशंसित आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस-संचालित प्रौद्योगिकियों में से एक के रूप में विकसित हुआ है। यदि आप बारीकियों में हैं, तो एनएलपी बाजार में 1400 की तुलना में 2025 तक लगभग 2017% बढ़ने की उम्मीद है। उम्मीदों और एक्सट्रपलेशन के अनुसार, 43 के अंत तक एनएलपी बाजार का मूल्य लगभग 2025 बिलियन हो जाएगा - Statista

लाभों के बावजूद, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण कुछ सीमाओं के साथ आता है-ऐसा कुछ जिसे आप एक विश्वसनीय एआई विक्रेता से जुड़ने पर संबोधित कर सकते हैं।

वत्सल घीया, संस्थापक की शेप देना, हेल्थकेयर एआई सॉफ्टवेयर और सेवाओं में 20 से अधिक वर्षों के अनुभव के साथ एक उद्यमी है।

मूल रूप से प्रकाशित https://thinkml.ai 1 जून, 2022 को।

---

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण चुनौतियां क्या हैं, और कैसे ठीक करें? में मूल रूप से प्रकाशित हुआ था चैटबॉट्स लाइफ मध्यम पर, जहां लोग इस कहानी पर प्रकाश डालते हुए और प्रतिक्रिया देकर बातचीत जारी रख रहे हैं।

• कॉइनस्मार्ट। यूरोप का सर्वश्रेष्ठ बिटकॉइन और क्रिप्टो एक्सचेंज।
• प्लेटोब्लॉकचैन। Web3 मेटावर्स इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। नि: शुल्क प्रवेश।
• क्रिप्टोहॉक। Altcoin रडार। मुफ्त परीक्षण।
• Source: https://chatbotslife.com/what-are-the-natural-language-processing-challenges-and-how-to-fix-6c1e185dd95?source=rss—-a49517e4c30b—4