自然言語処理の課題とは何ですか、そしてどのように修正するのですか？

「行動は言葉よりも雄弁である」と言います。 しかし、場合によっては、（正確に解読された）単語が、高度にインテリジェントなマシンやモデルに関連する一連の行動を決定することができます。 機械にとって言葉をより意味のあるものにするこのアプローチは、NLP または 自然言語処理.

知識のない人にとって、NLP は人間の言語を分解し、その教義をインテリジェント モデルに与えることができる人工知能のサブフィールドです。 NLP は、NLU (自然言語理解) および NLG (自然言語生成) と組み合わせて、高度にインテリジェントでプロアクティブな検索エンジン、文法チェッカー、翻訳、音声アシスタントなどを開発することを目的としています。

簡単に言えば、NLP は言語の複雑さを分解し、参照先のデータセットとしてマシンに提示し、さらに開発するための意図とコンテキストも抽出します。 ただし、それらを実装するには、それなりの課題が伴います。

NLP とは何ですか: スタートアップの視点から?

機械はもちろんのこと、人間にとっても新しい言語を学ぶのは困難です。 しかし、一日中私たちを助けてくれる機械が必要な場合、機械は人間のような専門用語を理解し、それに対応する必要があります。 自然言語処理は、人間の言語を機械が理解できるビットに分解することで、モデルを完璧にトレーニングするために使用され、これを容易にします。

また、NLP は、文脈の観点から単語や文を分解することを目的とした NLU のサポートを受けています。 最後に、双方向通信のために人間の言語の独自バージョンを生成することで機械が応答できるようにする NLG があります。

チャットボット、音声アシスタント、その他の対話型ツールの設計と開発を計画しているスタートアップ企業は、NLP サービスとソリューションを利用して、正確な言語と意図の解読機能を備えたマシンを開発する必要があります。

NLP で考慮すべき課題

言葉にはさまざまな意味があります。 スラングは文脈を理解するのが難しい場合があります。 また、特定の言語はリソースが不足しているため、供給するのが困難です。 NLP は最も人気のあるテクノロジーの XNUMX つであるにもかかわらず、次のような AI の根本的な実装上の課題を抱えています。

同音異義語、同音異義語、同音異義語のコンテキストの欠如

「コウモリ」はスポーツの道具になることもあれば、木にぶら下がっている翼のある哺乳類になることもあります。 スペルは同じですが、意味と文脈が異なる場合があります。 同様に、「There」と「Their」は同じように聞こえますが、スペルと意味が異なります。

人間ですら、使い方の微妙な違いを理解するのが難しい場合があります。 したがって、NLP は言語固有のドメインでマシンをトレーニングするためのより信頼できるオプションの XNUMX つであると考えられていますが、スペル、音、発音が似ている単語は、文脈をかなり混乱させる可能性があります。

曖昧さ

単なる言葉だけではわかりにくいと思われる場合は、解釈が不明確な曖昧な文を以下に示します。

「ショッピングモールで子供をカメラで撮りました」 - 話しかけられた場合、その子供がカメラを使って撮られたのか、それとも子供が撮られたときに子供があなたのカメラを持っていたのか、機械が混乱する可能性があります。

信頼できない NLP ソリューションに依存している場合、この形式の混乱または曖昧さは非常に一般的です。 分類に関する限り、曖昧さは構文的 (意味ベース)、語彙的 (単語ベース)、および意味的 (コンテキスト ベース) として分類できます。

速度とテキストに関するエラー

セマンティック フィードに依存するマシンは、音声ビットとテキスト ビットが間違っている場合にはトレーニングできません。 この問題は、単語の誤用やスペルミスの関与に似ており、時間の経過とともにモデルの動作がおかしくなる可能性があります。 進化した文法修正ツールは文固有の間違いを取り除くのに十分優れていますが、そもそも正確な開発を促進するには、トレーニング データにエラーがない必要があります。

スラングや口語表現に適応できない

NLP サービスが曖昧さ、エラー、同音異義語を超えて拡張しようとしても、スラグや文化固有の言葉をそのまま当てはめるのは簡単ではありません。 標準の辞書参照がないにもかかわらず、特定の対象者セットに関連する可能性のある単語があります。 カスタムの AI を活用した音声アシスタントまたはモデルを設計する予定がある場合は、関連する参照を適合させてリソースを十分に知覚できるものにすることが重要です。

一例としては、「Buzzinga」を理解し、それに応答する、「ビッグバン セオリー」に特化した「チャットボット」が挙げられます。

業界特有の専門用語に対する無関心

文化特有の用語と同様に、特定の企業では、標準的な NLP を活用したモデルと一致しない可能性のある、高度に技術的で業界特有の用語を使用しています。 したがって、音声認識機能を備えた分野固有のモードの開発を計画している場合は、エンティティの抽出、トレーニング、データ調達のプロセスを高度に厳選し、具体的にする必要があります。

使用可能なデータの欠如

NLP は、言語の感情分析と言語分析の概念に基づいており、その後、データの調達、クレンジング、ラベル付け、トレーニングが行われます。 しかし、一部の言語には、NLP ソリューションで対処できる有効なデータや歴史的コンテキストがあまりありません。

研究開発の欠如

NLP の実装は一次元ではありません。 代わりに、画期的なものに進化するには、ニューラル ネットワーキングやディープ ラーニングなどの支援テクノロジーが必要です。 カスタマイズされたアルゴリズムを特定の NLP 実装に追加することは、カスタム モデルを設計するための優れた方法です。このハックは、適切な研究開発ツールがないために失敗することがよくあります。

今日、これらの問題を解決しましょう: 適切なベンダーを選択するには?

曖昧さの修正からエラー、データ収集の問題に至るまで、思い描いた NLP モデルのトレーニングと開発を自由に行える適切なベンダーを用意することが重要です。 いくつかの要素を考慮する必要がありますが、接続時に考慮すべきより望ましい機能のいくつかを以下に示します。

• 言語に関係なく、ドメイン固有の大規模なデータベース (音声、音声、ビデオ)。
• 曖昧さを排除するための品詞タグ付けを実装する機能。
• 解釈の品質を向上させるための多言語文埋め込みなどのカスタム支援技術のサポート。
• 要件に従ってデータ セットにラベルを付けるためのシームレスなデータ アノテーション。
• 既製のものを使用できる多言語データベース。

これらの機能のほとんどまたは一部を提供するベンダーを、NLP モデルの設計に検討できます。

締めくくり

言うまでもなく、NLP は、より広く受け入れられ、歓迎される人工知能を活用したテクノロジーの 1400 つに進化しました。 具体的に説明すると、NLP 市場は 2025 年と比較して 2017 年までにほぼ 43% 成長すると予想されています。予想と推定によると、NLP 市場の価値は 2025 年末までに約 XNUMX 億ドルに達すると予想されます。 Statista

自然言語処理には利点があるにもかかわらず、いくつかの制限があります。これについては、信頼できる AI ベンダーと連携することで解決できます。

ヴァザール・ギーヤ、創業者の シャイプは、ヘルスケア AI ソフトウェアおよびサービスで 20 年以上の経験を持つ起業家です。

もともと https://thinkml.ai 1 年 2022 月 XNUMX 日に。

---

自然言語処理の課題とは何ですか、そしてどのように修正するのですか？ もともとは チャットボットの生活 ミディアムでは、人々はこのストーリーを強調して応答することによって会話を続けています。

• コインスマート。 ヨーロッパで最高のビットコインと暗号通貨取引所。
• Platoblockchain。 Web3メタバースインテリジェンス。 知識の増幅。 出入り自由。
• CryptoHawk。 アルトコインレーダー。 無料トライアル。
• Source: https://chatbotslife.com/what-are-the-natural-language-processing-challenges-and-how-to-fix-6c1e185dd95?source=rss—-a49517e4c30b—4