מהם אתגרי עיבוד השפה הטבעית וכיצד לתקן?

הם אומרים 'פעולה מדברת חזק יותר ממילים'. עם זאת, במקרים מסוימים, מילים (מפוענחות במדויק) יכולות לקבוע את כל דרך הפעולה הרלוונטית למכונות ודגמים אינטליגנטיים ביותר. גישה זו להפיכת המילים למשמעותיות יותר עבור המכונות היא NLP או עיבוד שפה טבעית.

עבור חסרי ידע, NLP הוא תת-תחום של בינה מלאכותית המסוגל לשבור את השפה האנושית ולהזין את עקרונותיה של המודלים האינטליגנטים. NLP, בשילוב עם NLU (הבנת שפה טבעית) ו-NLG (יצירת שפה טבעית), שואפת לפתח מנועי חיפוש אינטליגנטיים ויזומים ביותר, בודקי דקדוק, מתרגמים, עוזרים קוליים ועוד.

במילים פשוטות, NLP מפרק את מורכבות השפה, מציג אותו למכונות כמו מערכי נתונים שניתן לקחת מהם התייחסות, וגם מחלץ את הכוונה וההקשר לפתח אותם הלאה. עם זאת, היישום שלהם מלווה באתגרים.

מה זה NLP: מנקודת מבט של סטארט-אפ?

לבני אדם קשה ללמוד שפה חדשה, שלא לדבר על מכונות. עם זאת, אם אנו זקוקים למכונות שיעזרו לנו לאורך היום, הן צריכות להבין ולהגיב לסוג השפה האנושית. עיבוד שפה טבעית מקל על ידי פירוק השפה האנושית לקטעים מובנים במכונה, המשמשים להכשרת מודלים לשלמות.

כמו כן, ל-NLP יש תמיכה מ-NLU, שמטרתה לפרק את המילים והמשפטים מנקודת מבט הקשרית. לבסוף, יש NLG כדי לעזור למכונות להגיב על ידי יצירת גרסה משלהן של השפה האנושית לתקשורת דו-כיוונית.

סטארטאפים שמתכננים לעצב ולפתח צ'אטבוטים, עוזרים קוליים וכלים אינטראקטיביים אחרים צריכים להסתמך על שירותי NLP ופתרונות לפתח את המכונות עם יכולות שפה מדויקות ופענוח כוונות.

אתגרי NLP שיש לקחת בחשבון

למילים יכולות להיות משמעויות שונות. יכול להיות קשה יותר להוציא סלנגים בהקשרים. ושפות מסוימות פשוט קשה להאכיל בהן, בגלל המחסור במשאבים. למרות היותה אחת הטכנולוגיות המבוקשות יותר, NLP מגיע עם אתגרי הבינה המלאכותית המושרשים והיישום הבאים.

חוסר הקשר להומוגרפיות, הומופונים ומילים הומוניות

'עטלף' יכול להיות כלי ספורטיבי ואפילו יונק בעל כנף תלוי על עץ. למרות שהאיות זהה, הם שונים בכל הנוגע למשמעות והקשר. באופן דומה, 'שם' ו'שלהם' נשמעים אותו הדבר אך יש להם איות ומשמעויות שונות עבורם.

אפילו בני אדם מתקשים לפעמים להבין את ההבדלים העדינים בשימוש. לכן, למרות ש-NLP נחשבת לאחת האפשרויות האמינות יותר לאימון מכונות בתחום הספציפי לשפה, מילים עם איות, צלילים והגיות דומים יכולות להפיל את ההקשר בצורה משמעותית למדי.

דו משמעות

אם אתה חושב שרק מילים יכולות לבלבל, הנה משפט מעורפל עם פרשנויות לא ברורות.

"צילמתי ילד בקניון עם המצלמה שלי" - אם דיברתי איתו, יכול להיות שהמכונה מתבלבלת אם הילד צולם באמצעות המצלמה או כשהילד צולם, יש לו את המצלמה שלך.

צורה זו של בלבול או אי בהירות היא נפוצה למדי אם אתה מסתמך על פתרונות NLP לא אמינים. בכל הנוגע לקטגוריזציה, ניתן להפריד אי בהירות כתחבירי (מבוסס משמעות), לקסיקלי (מבוסס מילים) וסמנטי (מבוסס הקשר).

שגיאות רלוונטיות למהירות ולטקסט

לא ניתן לאמן מכונות המסתמכות על הזנה סמנטית אם סיביות הדיבור והטקסט שגויות. סוגיה זו מקבילה למעורבות של מילים בשימוש לרעה או אפילו באיות שגוי, מה שעלול לגרום למודל לפעול לאורך זמן. למרות שכלי תיקון דקדוק מפותחים טובים מספיק כדי לנשל טעויות ספציפיות למשפטים, נתוני האימון צריכים להיות נקיים מטעויות כדי לאפשר פיתוח מדויק מלכתחילה.

חוסר יכולת להשתלב בסלנג ודיבור

גם אם שירותי ה-NLP מנסים להרחיב את קנה המידה מעבר לעמימות, שגיאות ומילים הומוניות, התאמה של סיגים או מילולית ספציפית לתרבות אינה קלה. יש מילים שחסרות להן הפניות סטנדרטיות למילון, אבל עדיין עשויות להיות רלוונטיות לקבוצת קהל ספציפית. אם אתם מתכננים לעצב עוזר קולי או דגם מופעל בינה מלאכותית, חשוב להתאים הפניות רלוונטיות כדי להפוך את המשאב לתפיסה מספיק.

דוגמה אחת תהיה צ'אטבוט ספציפי ל'תיאוריית המפץ הגדול' שמבין את 'Buzzinga' ואפילו מגיב לאותו הדבר.

אדישות כלפי לינגו אנכי-ספציפי

כמו השפה הספציפית לתרבות, עסקים מסוימים משתמשים בטרמינולוגיות מאוד טכניות ואנכיות ספציפיות שעשויות לא להסכים עם מודל סטנדרטי מבוסס NLP. לכן, אם אתה מתכנן לפתח מצבים ספציפיים לתחום עם יכולות זיהוי דיבור, תהליך חילוץ הישות, הדרכה ורכש נתונים צריך להיות מאוצר וספציפי מאוד.

חוסר בנתונים שמיש

NLP תלוי במושגים של ניתוח סנטימנטלי ולשוני של השפה, ואחריו רכש נתונים, ניקוי, תיוג והדרכה. עם זאת, בשפות מסוימות אין הרבה נתונים שמיש או הקשר היסטורי עבור פתרונות ה-NLP לעבוד איתם.

חוסר מו"פ

יישום NLP אינו חד מימדי. במקום זאת, זה דורש טכנולוגיות מסייעות כמו רשתות עצביות ולמידה עמוקה כדי להתפתח למשהו פורץ דרך. הוספת אלגוריתמים מותאמים אישית למימושי NLP ספציפיים היא דרך מצוינת לעצב מודלים מותאמים אישית - פריצה שלעיתים קרובות נמחקת בגלל היעדר כלי מחקר ופיתוח מתאימים.

קנה מידה מעל הבעיות הללו, היום: כיצד לבחור את הספק הנכון?

מתיקון אי בהירות ועד שגיאות ועד לבעיות באיסוף נתונים, חשוב לעמוד לרשותך הספק הנכון כדי להכשיר ולפתח את מודל ה-NLP המיועד. ולמרות שיש לקחת בחשבון מספר גורמים, הנה כמה מהתכונות הרצויות יותר שיש לקחת בחשבון בעת ​​חיבור:

• מסד נתונים גדול, ספציפי לתחום (אודיו, דיבור ווידאו), ללא קשר לשפה.
• יכולת ליישם תיוג חלקי דיבור לצורך חיתוך אי בהירות.
• תמיכה בטכנולוגיות מסייעות מותאמות אישית כמו הטמעות משפטים רב-לשוניים כדי לשפר את איכות הפרשנות.
• הערת נתונים חלקה לתיוג מערכי נתונים בהתאם לדרישות.
• מסד נתונים רב לשוני עם בחירות מדף לעבוד איתם.

ספקים המציעים את רוב או אפילו חלק מהתכונות הללו יכולים להיחשב לעיצוב דגמי ה-NLP שלך.

גלישה-Up

מיותר לציין ש-NLP התפתחה לאחת מהטכנולוגיות המופעלות על ידי בינה מלאכותית המקובלות והמוכרות יותר. אם אתה בעניין ספציפי, שוק ה-NLP צפוי לצמוח בכמעט 1400% עד 2025, בהשוואה לזה בשנת 2017. בהתאם לציפיות ולפי אקסטרפולציות, שוק ה-NLP יהיה מוערך בכמעט 43 מיליארד עד סוף 2025 - Statista

למרות היתרונות, עיבוד שפה טבעית מגיע עם כמה מגבלות - משהו שאתה יכול לטפל בו עם חיבור עם ספק AI אמין.

ווצאל גאיה, מייסד שייפ, הוא יזם עם יותר מ-20 שנות ניסיון בתוכנות ושירותי AI בתחום הבריאות.

פורסם במקור ב https://thinkml.ai ב- 1 ביוני 2022.

---

מהם אתגרי עיבוד השפה הטבעית וכיצד לתקן? פורסם במקור ב חיי צ'אט בוטס ב- Medium, שבו אנשים ממשיכים את השיחה על ידי הדגשה והגיבה לסיפור זה.

• Coinsmart. בורסת הביטקוין והקריפטו הטובה באירופה.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. ידע מוגבר. גישה חופשית.
• CryptoHawk. רדאר אלטקוין. ניסיון חינם.
• Source: https://chatbotslife.com/what-are-the-natural-language-processing-challenges-and-how-to-fix-6c1e185dd95?source=rss—-a49517e4c30b—4