Quais são os desafios de processamento de linguagem natural e como corrigi-los?

Eles dizem que 'Ação fala mais alto que palavras'. No entanto, em alguns casos, palavras (decifradas com precisão) podem determinar todo o curso de ação relevante para máquinas e modelos altamente inteligentes. Essa abordagem para tornar as palavras mais significativas para as máquinas é PNL ou Processamento de linguagem natural.

Para os não versados, a PNL é um subcampo da Inteligência Artificial capaz de quebrar a linguagem humana e alimentar os princípios da mesma aos modelos inteligentes. A PNL, combinada com NLU (Natural Language Understanding) e NLG (Natural Language Generation), visa desenvolver mecanismos de pesquisa altamente inteligentes e proativos, verificadores gramaticais, traduções, assistentes de voz e muito mais.

Simplificando, a PNL decompõe as complexidades da linguagem, apresenta o mesmo para as máquinas como conjuntos de dados para referência e também extrai a intenção e o contexto para desenvolvê-los ainda mais. No entanto, implementá-los vem com sua parcela de desafios.

O que é PNL: Do ponto de vista de uma startup?

É difícil para os humanos aprenderem uma nova linguagem, muito menos as máquinas. No entanto, se precisarmos de máquinas para nos ajudar ao longo do dia, elas precisam entender e responder ao tipo de linguagem humana. O Processamento de Linguagem Natural facilita a divisão da linguagem humana em bits compreensíveis por máquina, usados ​​para treinar modelos com perfeição.

Além disso, a PNL conta com o apoio da NLU, que visa decompor as palavras e frases do ponto de vista contextual. Finalmente, existe o NLG para ajudar as máquinas a responder gerando sua própria versão da linguagem humana para comunicação bidirecional.

As startups que planejam projetar e desenvolver chatbots, assistentes de voz e outras ferramentas interativas precisam contar com serviços e soluções de PNL para desenvolver as máquinas com linguagem precisa e recursos de decifração de intenção.

Desafios da PNL a considerar

As palavras podem ter diferentes significados. Gírias podem ser mais difíceis de contextualizar. E certos idiomas são difíceis de alimentar, devido à falta de recursos. Apesar de ser uma das tecnologias mais procuradas, a PNL vem com os seguintes desafios de IA enraizados e de implementação.

Falta de contexto para homógrafos, homófonos e homônimos

Um 'Morcego' pode ser uma ferramenta esportiva e até mesmo um mamífero alado pendurado em árvores. Apesar da grafia ser a mesma, eles diferem quando se trata de significado e contexto. Da mesma forma, 'There' e 'Their' soam iguais, mas têm grafias e significados diferentes para eles.

Mesmo os humanos às vezes acham difícil entender as diferenças sutis de uso. Portanto, apesar de a PNL ser considerada uma das opções mais confiáveis ​​para treinar máquinas no domínio específico do idioma, palavras com grafias, sons e pronúncias semelhantes podem atrapalhar bastante o contexto.

Ambiguidade

Se você acha que meras palavras podem ser confusas, aqui está uma frase ambígua com interpretações pouco claras.

“Eu tirei uma foto de uma criança no shopping com minha câmera”- Se a pessoa falada, pode ser o caso de a máquina ficar confusa se a criança foi fotografada usando a câmera ou quando a criança foi fotografada, ele estava com sua câmera.

Essa forma de confusão ou ambiguidade é bastante comum se você confiar em soluções de PNL não confiáveis. No que diz respeito à categorização, as ambiguidades podem ser segregadas em Sintática (baseada no significado), Lexical (baseada na palavra) e Semântica (baseada no contexto).

Erros relevantes para velocidade e texto

Máquinas que dependem de alimentação semântica não podem ser treinadas se os bits de fala e texto estiverem errados. Essa questão é análoga ao envolvimento de palavras mal utilizadas ou mesmo com erros ortográficos, que podem fazer o modelo agir com o tempo. Embora as ferramentas de correção gramatical evoluídas sejam boas o suficiente para eliminar erros específicos de frases, os dados de treinamento precisam estar livres de erros para facilitar o desenvolvimento preciso em primeiro lugar.

Incapacidade de se encaixar em gírias e coloquialismos

Mesmo que os serviços de PNL tentem ir além de ambiguidades, erros e homônimos, encaixar escórias ou verbatim específico de cultura não é fácil. Existem palavras que não possuem referências de dicionário padrão, mas ainda podem ser relevantes para um conjunto de público específico. Se você planeja projetar um assistente ou modelo de voz personalizado com inteligência artificial, é importante encaixar referências relevantes para tornar o recurso perceptivo o suficiente.

Um exemplo seria um chatbot 'específico da Teoria do Big Bang' que entende 'Buzzinga' e até responde ao mesmo.

Apatia em relação ao jargão específico da vertical

Como a linguagem específica da cultura, certas empresas usam terminologias altamente técnicas e específicas da vertical que podem não concordar com um modelo padrão baseado em NLP. Portanto, se você planeja desenvolver modos específicos de campo com recursos de reconhecimento de fala, o processo de extração de entidade, treinamento e aquisição de dados precisa ser altamente organizado e específico.

Falta de dados utilizáveis

A PNL depende dos conceitos de análise sentimental e linguística da linguagem, seguida de aquisição de dados, limpeza, rotulagem e treinamento. No entanto, algumas linguagens não têm muitos dados utilizáveis ​​ou contexto histórico para as soluções de PNL trabalharem.

Falta de P&D

A implementação da PNL não é unidimensional. Em vez disso, requer tecnologias assistivas, como redes neurais e aprendizado profundo, para evoluir para algo inovador. Adicionar algoritmos personalizados a implementações específicas de PNL é uma ótima maneira de projetar modelos personalizados - um hack que geralmente é derrubado devido à falta de ferramentas adequadas de pesquisa e desenvolvimento.

Escalar acima desses problemas, hoje: como escolher o fornecedor certo?

Da correção de ambiguidades a erros e problemas com a coleta de dados, é importante ter o fornecedor certo à sua disposição para treinar e desenvolver o modelo de PNL previsto. E embora vários fatores precisem ser considerados, aqui estão alguns dos recursos mais desejáveis ​​a serem considerados durante a conexão:

• Banco de dados considerável e específico do domínio (áudio, fala e vídeo), independentemente do idioma.
• Capacidade de implementar marcação de parte da fala para eliminar ambiguidades.
• Suporte para tecnologias assistivas personalizadas, como Embeddings de frases multilíngues, para melhorar a qualidade da interpretação.
• Anotação de dados perfeita para rotular conjuntos de dados de acordo com os requisitos.
• Banco de dados multilíngue com opções prontas para trabalhar.

Os fornecedores que oferecem a maioria ou mesmo alguns desses recursos podem ser considerados para projetar seus modelos de PNL.

Breve noticiário

Escusado será dizer que a PNL evoluiu para uma das tecnologias alimentadas por Inteligência Artificial mais amplamente aceitas e aclamadas. Se você for específico, espera-se que o mercado de PNL cresça quase 1400% até 2025, em comparação com 2017. De acordo com as expectativas e extrapolações, o mercado de PNL será avaliado em quase 43 bilhões até o final de 2025 — Estadista

Apesar dos benefícios, o Natural Language Processing vem com algumas limitações, algo que você pode resolver ao se conectar com um fornecedor confiável de IA.

Vatsal Ghiya, Fundador da Saip, é um empreendedor com mais de 20 anos de experiência em software e serviços de IA para saúde.

Originalmente publicado em https://thinkml.ai em 1 de junho de 2022.

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Quais são os desafios de processamento de linguagem natural e como corrigi-los? foi publicado originalmente em Vida de Chatbots no Medium, onde as pessoas continuam a conversa destacando e respondendo a essa história.

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