Melyek a természetes nyelvi feldolgozás kihívásai, és hogyan lehet megoldani?

Azt mondják: „A cselekvés hangosabban beszél, mint a szavak”. Mégis, bizonyos esetekben a szavak (pontosan megfejtve) meghatározhatják a rendkívül intelligens gépek és modellek teljes folyamatát. Ez a megközelítés a szavak értelmesebbé tételére a gépek számára az NLP ill Természetes nyelvi feldolgozás.

A járatlanok számára az NLP a mesterséges intelligencia egy részterülete, amely képes lebontani az emberi nyelvet, és ennek alapelveit betáplálni az intelligens modellekbe. Az NLP az NLU-val (Natural Language Understanding) és az NLG-vel (Natural Language Generation) párosítva rendkívül intelligens és proaktív keresőmotorok, nyelvtani ellenőrzők, fordítók, hangsegédek és egyebek fejlesztését célozza.

Egyszerűen fogalmazva, az NLP lebontja a nyelvi bonyolultságokat, ugyanazt a gépek elé állítja adathalmazként, amelyre hivatkozni lehet, és kivonja a szándékot és a kontextust a továbbfejlesztésükhöz. Ezek megvalósítása azonban kihívásokkal jár.

Mi az NLP: egy startup szemszögéből?

Nehéz az embereknek megtanulni egy új nyelvet, nem is beszélve a gépekről. Ha azonban gépekre van szükségünk a nap folyamán, akkor meg kell érteniük az emberi típusú szóhasználatot, és reagálniuk kell rá. A Natural Language Processing megkönnyíti az emberi nyelvet gépileg érthető részekre bontva, amelyek segítségével a modelleket tökéletesre tanítják.

Ezenkívül az NLP támogatja az NLU-t, amelynek célja a szavak és mondatok kontextuális szempontból történő lebontása. Végül létezik az NLG, amely segít a gépeknek reagálni azáltal, hogy létrehozzák az emberi nyelv saját verzióját a kétirányú kommunikációhoz.

A chatbotok, hangasszisztensek és egyéb interaktív eszközök tervezését és fejlesztését tervező startupoknak az NLP-szolgáltatásokra és -megoldásokra kell támaszkodniuk a gépek pontos nyelvi és szándékmegfejtési képességekkel rendelkező fejlesztéséhez.

Megfontolandó NLP-kihívások

A szavaknak különböző jelentése lehet. A szlengeket nehezebb lehet kontextus szerint kiadni. Bizonyos nyelveket pedig az erőforrások hiánya miatt nehéz bevinni. Annak ellenére, hogy az egyik legkeresettebb technológia, az NLP a következő gyökeres és implementációs AI kihívásokkal jár.

A homográfok, homofonok és homonimák kontextusának hiánya

A „denevér” lehet sporteszköz, de akár egy fán lógó, szárnyas emlős is. Annak ellenére, hogy a helyesírás ugyanaz, a jelentés és a kontextus tekintetében különböznek. Hasonlóképpen, az „Ott” és az „Ők” hangzása ugyanaz, mégis eltérő az írásmódjuk és a jelentésük.

Időnként még az emberek is nehezen tudják megérteni a használat finom különbségeit. Ezért annak ellenére, hogy az NLP-t az egyik legmegbízhatóbb lehetőségnek tekintik a gépek betanítására a nyelvspecifikus tartományban, a hasonló írásmódú, hangzású és kiejtésű szavak jelentős mértékben elronthatják a kontextust.

Kétértelműség

Ha úgy gondolja, hogy a puszta szavak zavaróak lehetnek, akkor itt van egy kétértelmű mondat, homályos értelmezésekkel.

„Csattogtattam egy gyereket a plázában a fényképezőgépemmel”- Ha a megszólított, akkor előfordulhat, hogy a gép összezavarodik, hogy a gyereket a kamerával csattogtatták, vagy amikor a gyereket pattintották, nála volt a fényképezőgéped.

A zűrzavar vagy kétértelműség ilyen formája meglehetősen gyakori, ha nem hiteles NLP-megoldásokra hagyatkozik. Ami a kategorizálást illeti, a kétértelműségeket szintaktikai (jelentésalapú), lexikális (szóalapú) és szemantikai (kontextus alapú) típusokra lehet elkülöníteni.

A sebességgel és a szöveggel kapcsolatos hibák

A szemantikai feedre támaszkodó gépeket nem lehet betanítani, ha a beszéd- és szövegbitek hibásak. Ez a probléma analóg a helytelenül használt vagy akár hibásan írt szavak bevonásával, amelyek miatt a modell idővel működésbe léphet. Annak ellenére, hogy a kifejlesztett nyelvtani javító eszközök elég jók a mondatspecifikus hibák kiszűrésére, a tanítási adatoknak hibamentesnek kell lenniük a pontos fejlesztés elősegítése érdekében.

Képtelenség beilleszkedni a szlengekbe és a köznyelvbe

Még ha az NLP-szolgáltatások a kétértelműségeken, hibákon és homonimákon túl is próbálnak skálázni, a salakok vagy a kultúra-specifikus szó szerinti illeszkedés nem könnyű. Vannak olyan szavak, amelyekből hiányoznak a szabványos szótári hivatkozások, de mégis relevánsak lehetnek egy adott közönségcsoport számára. Ha egyéni mesterségesintelligencia-alapú hangasszisztenst vagy modellt tervez tervezni, fontos, hogy a megfelelő hivatkozásokba illeszkedjen, hogy az erőforrás kellően érzékelhető legyen.

Példa erre egy „Big Bang Theory-specifikus” chatbot, amely megérti a „Buzzinga” szót, és még válaszol is erre.

Apátia a függőleges-specifikus lingóval szemben

A kultúraspecifikus szóhasználathoz hasonlóan bizonyos vállalkozások erősen technikai és vertikális specifikus terminológiákat használnak, amelyek esetleg nem egyeznek meg egy szabványos NLP-alapú modellel. Ezért, ha beszédfelismerési képességekkel rendelkező, területspecifikus módokat tervez kifejleszteni, az entitások kinyerésének, betanításának és adatbeszerzésének folyamatát erősen gondozottnak és specifikusnak kell lennie.

Használható adatok hiánya

Az NLP a nyelv szentimentális és nyelvi elemzésére épül, majd ezt követi az adatgyűjtés, a tisztítás, a címkézés és a képzés. Néhány nyelv azonban nem rendelkezik sok használható adattal vagy történelmi környezettel az NLP-megoldások kezelésére.

A K+F hiánya

Az NLP megvalósítása nem egydimenziós. Ehelyett olyan segítő technológiákra van szükség, mint a neurális hálózatok és a mély tanulás, hogy valami úttörővé fejlődjön. A testreszabott algoritmusok adott NLP-megvalósításokhoz való hozzáadása nagyszerű módja az egyéni modellek tervezésének – ez a hack gyakran leüt a megfelelő kutatási és fejlesztési eszközök hiánya miatt.

Lépjen túl ezeken a problémákon, ma: Hogyan válasszuk ki a megfelelő szállítót?

A kétértelműség kijavításától a hibákon át az adatgyűjtéssel kapcsolatos problémákig fontos, hogy a megfelelő szállító álljon az Ön rendelkezésére az elképzelt NLP-modell betanításához és fejlesztéséhez. És bár számos tényezőt figyelembe kell venni, íme néhány olyan funkció, amelyeket érdemes figyelembe venni a csatlakozás során:

• Méretes, tartományspecifikus adatbázis (hang, beszéd és videó), nyelvtől függetlenül.
• Képes beszédrész-címkézés megvalósítására a kétértelműségek kiküszöbölése érdekében.
• Az egyéni segítő technológiák, például a többnyelvű mondatbeágyazások támogatása a értelmezés minőségének javítása érdekében.
• Zökkenőmentes adatjelölés az adatkészletek címkézéséhez a követelményeknek megfelelően.
• Többnyelvű adatbázis, készen kapható választási lehetőségekkel.

Az NLP-modellek tervezésénél figyelembe vehetők azok a szállítók, akik ezen funkciók többségét vagy akár néhányat kínálnak.

Wrap-Up

Mondanunk sem kell, hogy az NLP az egyik szélesebb körben elfogadott és elismert mesterséges intelligencia alapú technológiává fejlődött. Ha a konkrétumokat keresi, az NLP-piac várhatóan 1400-re közel 2025%-kal fog növekedni 2017-hez képest. A várakozások és az extrapolációk szerint az NLP-piac értéke 43 végére közel 2025 milliárd lesz. Statista

Az előnyök ellenére a Natural Language Processing rendelkezik néhány korlátozással – valamivel, amelyet orvosolhat, ha kapcsolatba lép egy megbízható AI-szállítóval.

Vatsal GhiyaAlapítója Shaip, vállalkozó, aki több mint 20 éves tapasztalattal rendelkezik az egészségügyi mesterséges intelligencia szoftverek és szolgáltatások terén.

Eredetileg a https://thinkml.ai 1. június 2022-én.

---

Melyek a természetes nyelvi feldolgozás kihívásai, és hogyan lehet megoldani? eredetileg a Chatbotok élete a Medium oldalon, ahol az emberek folytatják a beszélgetést, kiemelve és válaszolva erre a történetre.

• Coinsmart. Európa legjobb Bitcoin- és kriptográfiai tőzsdéje.
• Platoblockchain. Web3 metaverzum intelligencia. Felerősített tudás. SZABAD HOZZÁFÉRÉS.
• CryptoHawk. Altcoin radar. Ingyenes próbaverzió.
• Source: https://chatbotslife.com/what-are-the-natural-language-processing-challenges-and-how-to-fix-6c1e185dd95?source=rss—-a49517e4c30b—4