Jakie są wyzwania związane z przetwarzaniem języka naturalnego i jak je naprawić?

Mówią, że „Działanie mówi głośniej niż słowa”. Jednak w niektórych przypadkach słowa (dokładnie odszyfrowane) mogą określić cały przebieg działań istotnych dla wysoce inteligentnych maszyn i modeli. To podejście do nadawania słowom większego znaczenia dla maszyn to NLP lub Przetwarzanie języka naturalnego.

Dla niewtajemniczonych NLP jest poddziedziną sztucznej inteligencji zdolną do rozkładania ludzkiego języka i przekazywania jego zasad inteligentnym modelom. NLP w połączeniu z NLU (Rozumienie języka naturalnego) i NLG (Generowanie języka naturalnego) ma na celu rozwój wysoce inteligentnych i proaktywnych wyszukiwarek, modułów sprawdzania gramatyki, tłumaczeń, asystentów głosowych i nie tylko.

Mówiąc najprościej, NLP rozbija złożoność językową, przedstawia maszynom to samo, co zbiory danych, z których można się odwołać, a także wydobywa intencje i kontekst w celu ich dalszego rozwoju. Jednak ich wdrożenie wiąże się z pewnymi wyzwaniami.

Czym jest NLP: z perspektywy startupu?

Ludziom trudno jest nauczyć się nowego języka, a co dopiero maszynom. Jeśli jednak potrzebujemy maszyn, które będą nam pomagać w ciągu dnia, muszą one rozumieć ludzki żargon i reagować na niego. Przetwarzanie języka naturalnego ułatwia to, dzieląc ludzki język na fragmenty zrozumiałe dla maszyny, używane do perfekcyjnego uczenia modeli.

Ponadto NLP ma wsparcie ze strony NLU, którego celem jest rozbicie słów i zdań z kontekstowego punktu widzenia. Wreszcie istnieje NLG, która pomaga maszynom reagować, generując własną wersję ludzkiego języka do komunikacji dwukierunkowej.

Startupy planujące projektowanie i rozwój chatbotów, asystentów głosowych i innych interaktywnych narzędzi muszą polegać na usługach i rozwiązaniach NLP, aby opracować maszyny z dokładnymi możliwościami rozszyfrowania języka i intencji.

Wyzwania NLP do rozważenia

Słowa mogą mieć różne znaczenia. Slangi mogą być trudniejsze do wyrażenia kontekstowo. A niektórymi językami po prostu trudno się posługiwać ze względu na brak zasobów. Pomimo tego, że jest jedną z bardziej poszukiwanych technologii, NLP wiąże się z następującymi wyzwaniami związanymi ze sztuczną inteligencją i jej wdrożeniem.

Brak kontekstu dla homografów, homofonów i homonimów

„Nietoperz” może być narzędziem sportowym, a nawet wiszącym na drzewie skrzydlatym ssakiem. Pomimo tej samej pisowni, różnią się one znaczeniem i kontekstem. Podobnie słowa „There” i „Ich” brzmią tak samo, ale mają inną pisownię i znaczenie.

Nawet ludziom czasami trudno jest zrozumieć subtelne różnice w użytkowaniu. Dlatego chociaż NLP jest uważane za jedną z bardziej niezawodnych opcji uczenia maszyn w dziedzinie specyficznej dla języka, słowa o podobnej pisowni, dźwiękach i wymowie mogą dość znacząco zakłócać kontekst.

Dwuznaczność

Jeśli uważasz, że zwykłe słowa mogą być mylące, oto dwuznaczne zdanie z niejasnymi interpretacjami.

„Zrobiłem aparatowi dzieciaka w centrum handlowym” – jeśli ktoś się do tego odezwie, może się zdarzyć, że maszyna będzie zdezorientowana, czy dziecko zostało sfotografowane aparatem, czy też miało Twój aparat.

Ta forma zamieszania lub dwuznaczności jest dość powszechna, jeśli polegasz na niewiarygodnych rozwiązaniach NLP. Jeśli chodzi o kategoryzację, niejasności można podzielić na składniowe (oparte na znaczeniu), leksykalne (oparte na słowach) i semantyczne (oparte na kontekście).

Błędy związane z szybkością i tekstem

Maszyny korzystające z źródła semantycznego nie mogą zostać przeszkolone, jeśli bity mowy i tekstu są błędne. Problem ten jest analogiczny do wystąpienia niewłaściwie użytych lub nawet błędnie napisanych słów, co z czasem może sprawić, że model zacznie działać. Mimo że rozwinięte narzędzia do korekcji gramatyki są wystarczająco dobre, aby wyeliminować błędy specyficzne dla zdań, dane szkoleniowe muszą być wolne od błędów, aby przede wszystkim ułatwić dokładny rozwój.

Niemożność dopasowania się do slangu i potocznych określeń

Nawet jeśli usługi NLP próbują wykraczać poza niejasności, błędy i homonimy, dopasowanie się do żużli lub dosłownie specyficznego dla kultury nie jest łatwe. Istnieją słowa, które nie mają standardowych odniesień do słownika, ale mimo to mogą być istotne dla określonej grupy odbiorców. Jeśli planujesz zaprojektować niestandardowego asystenta głosowego lub model oparty na sztucznej inteligencji, ważne jest, aby uwzględnić odpowiednie odniesienia, aby zasoby były wystarczająco przejrzyste.

Jednym z przykładów może być chatbot specyficzny dla „Teorii Wielkiego Podrywu”, który rozumie „Buzzingę” i nawet na niego reaguje.

Apatia wobec żargonu branżowego

Podobnie jak w przypadku żargonu specyficznego dla danej kultury, niektóre firmy stosują terminologię wysoce techniczną i branżową, która może nie zgadzać się ze standardowym modelem opartym na NLP. Dlatego też, jeśli planujesz opracować tryby specyficzne dla danej dziedziny z możliwością rozpoznawania mowy, proces wyodrębniania jednostek, szkolenia i pozyskiwania danych musi być wysoce przemyślany i szczegółowy.

Brak użytecznych danych

NLP opiera się na koncepcjach sentymentalnej i językowej analizy języka, po której następuje pozyskiwanie danych, oczyszczanie, etykietowanie i szkolenie. Jednak w niektórych językach nie ma zbyt wielu użytecznych danych ani kontekstu historycznego, z którymi można byłoby pracować w rozwiązaniach NLP.

Brak badań i rozwoju

Implementacja NLP nie jest jednowymiarowa. Zamiast tego wymaga technologii wspomagających, takich jak sieci neuronowe i głębokie uczenie się, aby ewoluować w coś przełomowego. Dodawanie niestandardowych algorytmów do konkretnych implementacji NLP to świetny sposób na projektowanie niestandardowych modeli – trik, który często jest odrzucany ze względu na brak odpowiednich narzędzi badawczo-rozwojowych.

Pokonaj te problemy już dziś: jak wybrać odpowiedniego dostawcę?

Od naprawiania niejednoznaczności, przez błędy, po problemy z gromadzeniem danych, ważne jest, aby mieć do dyspozycji odpowiedniego dostawcę, który będzie w stanie szkolić i rozwijać przewidywany model NLP. Chociaż należy wziąć pod uwagę kilka czynników, oto niektóre z bardziej pożądanych funkcji, które należy wziąć pod uwagę podczas łączenia:

• Duża baza danych specyficzna dla domeny (audio, mowa i wideo), niezależnie od języka.
• Możliwość wdrożenia tagowania części mowy w celu wyeliminowania niejasności.
• Obsługa niestandardowych technologii wspomagających, takich jak osadzanie zdań wielojęzycznych, w celu poprawy jakości tłumaczeń.
• Bezproblemowe adnotacje do danych w celu etykietowania zestawów danych zgodnie z wymaganiami.
• Wielojęzyczna baza danych z gotowymi opcjami do pracy.

Dostawców oferujących większość lub nawet niektóre z tych funkcji można uwzględnić przy projektowaniu modeli NLP.

Peleryna

Nie trzeba dodawać, że NLP stało się jedną z szerzej akceptowanych i chwalonych technologii opartych na sztucznej inteligencji. Jeśli chodzi o szczegóły, oczekuje się, że do 1400 r. rynek NLP wzrośnie o prawie 2025% w porównaniu z rokiem 2017. Zgodnie z oczekiwaniami i ekstrapolacjami, do końca 43 r. rynek NLP będzie wyceniany na prawie 2025 miliardy — Statista

Pomimo korzyści przetwarzanie języka naturalnego ma kilka ograniczeń, z którymi możesz sobie poradzić, łącząc się z niezawodnym dostawcą sztucznej inteligencji.

Watsal Ghija, Założyciel Szaip, jest przedsiębiorcą z ponad 20-letnim doświadczeniem w oprogramowaniu i usługach AI w służbie zdrowia.

Pierwotnie opublikowane w https://thinkml.ai 1 czerwca 2022 r.

---

Jakie są wyzwania związane z przetwarzaniem języka naturalnego i jak je naprawić? został pierwotnie opublikowany w Życie chatbotów na Medium, gdzie ludzie kontynuują rozmowę, podkreślając tę ​​historię i odpowiadając na nią.

• Coinsmart. Najlepsza w Europie giełda bitcoinów i kryptowalut.
• Platoblockchain. Web3 Inteligencja Metaverse. Wzmocniona wiedza. DARMOWY DOSTĘP.
• CryptoJastrząb. Radar Altcoin. Bezpłatna wersja próbna.
• Source: https://chatbotslife.com/what-are-the-natural-language-processing-challenges-and-how-to-fix-6c1e185dd95?source=rss—-a49517e4c30b—4