Quali sono le sfide dell'elaborazione del linguaggio naturale e come risolverle?

Dicono "L'azione parla più forte delle parole". Tuttavia, in alcuni casi, le parole (decifrate con precisione) possono determinare l'intero corso dell'azione relativo a macchine e modelli altamente intelligenti. Questo approccio per rendere le parole più significative per le macchine è PNL o Elaborazione del linguaggio naturale.

Per gli inesperti, la PNL è un sottocampo dell'Intelligenza Artificiale in grado di abbattere il linguaggio umano e alimentare i principi dello stesso ai modelli intelligenti. La PNL, abbinata a NLU (Natural Language Understanding) e NLG (Natural Language Generation), mira a sviluppare motori di ricerca altamente intelligenti e proattivi, correttori grammaticali, traduttori, assistenti vocali e altro ancora.

In poche parole, la PNL abbatte le complessità linguistiche, presenta le stesse alle macchine come set di dati da cui fare riferimento ed estrae anche l'intento e il contesto per svilupparli ulteriormente. Tuttavia, implementarli comporta la sua parte di sfide.

Che cos'è la PNL: dal punto di vista di una startup?

È difficile per gli esseri umani imparare una nuova lingua, figuriamoci per le macchine. Tuttavia, se abbiamo bisogno di macchine che ci aiutino durante la giornata, devono comprendere e rispondere al linguaggio di tipo umano. L'elaborazione del linguaggio naturale semplifica la scomposizione del linguaggio umano in parti comprensibili dalla macchina, utilizzate per addestrare i modelli alla perfezione.

Inoltre, la PNL ha il supporto della NLU, che mira a scomporre le parole e le frasi da un punto di vista contestuale. Infine, c'è NLG per aiutare le macchine a rispondere generando la propria versione del linguaggio umano per la comunicazione bidirezionale.

Le startup che pianificano di progettare e sviluppare chatbot, assistenti vocali e altri strumenti interattivi devono fare affidamento su servizi e soluzioni di PNL per sviluppare macchine con un linguaggio accurato e capacità di decifrazione degli intenti.

Sfide della PNL da considerare

Le parole possono avere significati diversi. I gerghi possono essere più difficili da mettere fuori contesto. E alcune lingue sono semplicemente difficili da inserire, a causa della mancanza di risorse. Nonostante sia una delle tecnologie più ricercate, la PNL presenta le seguenti sfide di IA radicate e di implementazione.

Mancanza di contesto per omografi, omofoni e omonimi

Un "pipistrello" può essere uno strumento sportivo e persino un mammifero alato appeso agli alberi. Nonostante l'ortografia sia la stessa, differiscono quando si tratta di significato e contesto. Allo stesso modo, "There" e "Their" suonano allo stesso modo ma hanno grafie e significati diversi.

Anche gli esseri umani a volte trovano difficile comprendere le sottili differenze di utilizzo. Pertanto, nonostante la PNL sia considerata una delle opzioni più affidabili per addestrare le macchine nel dominio specifico della lingua, le parole con ortografia, suoni e pronunce simili possono alterare il contesto in modo piuttosto significativo.

Ambiguità

Se pensi che le semplici parole possano creare confusione, ecco una frase ambigua con interpretazioni poco chiare.

"Ho fotografato un bambino al centro commerciale con la mia macchina fotografica" - Se si parla, può essere il caso che la macchina si confonda sul fatto che il bambino sia stato fotografato usando la fotocamera o quando il bambino è stato fotografato, aveva la tua macchina fotografica.

Questa forma di confusione o ambiguità è abbastanza comune se ti affidi a soluzioni di PNL non credibili. Per quanto riguarda la categorizzazione, le ambiguità possono essere suddivise in sintattiche (basate sul significato), lessicali (basate sulle parole) e semantiche (basate sul contesto).

Errori relativi a Velocità e Testo

Le macchine che si basano sul feed semantico non possono essere addestrate se i bit vocali e di testo sono errati. Questo problema è analogo al coinvolgimento di parole usate in modo improprio o addirittura con errori di ortografia, che possono far agire il modello nel tempo. Anche se gli strumenti di correzione grammaticale evoluti sono abbastanza buoni da eliminare gli errori specifici della frase, i dati di addestramento devono essere privi di errori per facilitare lo sviluppo accurato in primo luogo.

Incapacità di adattarsi a slang e colloquialismi

Anche se i servizi NLP cercano di scalare al di là di ambiguità, errori e omonimie, non è facile adattarsi a scorie o parola per parola specifiche della cultura. Ci sono parole che mancano di riferimenti al dizionario standard ma potrebbero comunque essere rilevanti per un pubblico specifico. Se prevedi di progettare un assistente vocale o un modello personalizzato basato sull'intelligenza artificiale, è importante inserire riferimenti pertinenti per rendere la risorsa sufficientemente percettiva.

Un esempio potrebbe essere un chatbot specifico per "Big Bang Theory" che comprende "Buzzinga" e risponde anche allo stesso.

Apatia verso il gergo verticale specifico

Come il linguaggio specifico della cultura, alcune aziende utilizzano terminologie altamente tecniche e verticali specifiche che potrebbero non essere d'accordo con un modello standard basato sulla PNL. Pertanto, se prevedi di sviluppare modalità specifiche per il campo con funzionalità di riconoscimento vocale, il processo di estrazione delle entità, formazione e acquisizione dei dati deve essere altamente curato e specifico.

Mancanza di dati utilizzabili

La PNL fa perno sui concetti di analisi sentimentale e linguistica della lingua, seguita dall'acquisizione dei dati, dalla pulizia, dall'etichettatura e dalla formazione. Tuttavia, alcune lingue non hanno molti dati utilizzabili o un contesto storico con cui le soluzioni NLP possono lavorare.

Mancanza di ricerca e sviluppo

L'implementazione della PNL non è unidimensionale. Invece, richiede tecnologie assistive come il networking neurale e il deep learning per evolversi in qualcosa di rivoluzionario. L'aggiunta di algoritmi personalizzati a specifiche implementazioni della PNL è un ottimo modo per progettare modelli personalizzati, un trucco che viene spesso abbattuto a causa della mancanza di adeguati strumenti di ricerca e sviluppo.

Scala al di sopra di questi problemi, oggi: come scegliere il fornitore giusto?

Dalla correzione dell'ambiguità agli errori ai problemi con la raccolta dei dati, è importante avere a disposizione il fornitore giusto per addestrare e sviluppare il modello di PNL previsto. E sebbene sia necessario considerare diversi fattori, ecco alcune delle caratteristiche più desiderabili da considerare durante la connessione:

• Database di dimensioni considerevoli e specifico del dominio (audio, voce e video), indipendentemente dalla lingua.
• Capacità di implementare il tagging Part-of-Speech per eliminare le ambiguità.
• Supporto per tecnologie assistive personalizzate come Mulingual Sentence Embeddings per migliorare la qualità dell'interpretazione.
• Annotazione continua dei dati per etichettare i set di dati secondo i requisiti.
• Database multilingue con scelte standard con cui lavorare.

I fornitori che offrono la maggior parte o anche alcune di queste funzionalità possono essere presi in considerazione per la progettazione dei modelli di PNL.

Wrap-Up

Inutile dire che la PNL si è evoluta in una delle tecnologie basate sull'Intelligenza Artificiale più ampiamente accettate e acclamate. Se sei nei dettagli, il mercato della PNL dovrebbe crescere di quasi il 1400% entro il 2025, rispetto a quello del 2017. Secondo le aspettative e le estrapolazioni, il mercato della PNL sarà valutato a quasi 43 miliardi entro la fine del 2025 — S

Nonostante i vantaggi, l'elaborazione del linguaggio naturale presenta alcune limitazioni, qualcosa che puoi affrontare connettendoti con un fornitore di intelligenza artificiale affidabile.

Vassal Ghiya, Fondatore della Saip, è un imprenditore con oltre 20 anni di esperienza nel software e nei servizi di intelligenza artificiale nel settore sanitario.

Originariamente pubblicato a https://thinkml.ai il 1 giugno 2022.

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Quali sono le sfide dell'elaborazione del linguaggio naturale e come risolverle? È stato originariamente pubblicato in Chatbot Life Su Media, dove la gente continua la conversazione evidenziando e rispondendo a questa storia.

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