Care sunt provocările procesării limbajului natural și cum se rezolvă?

Ei spun că „Acțiunea vorbește mai tare decât Cuvintele”. Cu toate acestea, în unele cazuri, cuvintele (descifrate cu precizie) pot determina întregul curs de acțiune relevant pentru mașini și modele extrem de inteligente. Această abordare de a face cuvintele mai semnificative pentru mașini este NLP sau Procesarea limbajului natural.

Pentru cei neștiri, NLP este un subdomeniu al inteligenței artificiale capabil să distrugă limbajul uman și să alimenteze principiile acestuia modelelor inteligente. NLP, împreună cu NLU (Natural Language Understanding) și NLG (Natural Language Generation), urmărește dezvoltarea motoarelor de căutare extrem de inteligente și proactive, verificatoare gramaticale, traduceri, asistenți vocali și multe altele.

Mai simplu spus, NLP descompune complexitățile limbajului, prezintă aceleași mașini ca seturi de date de la care să facă referire și, de asemenea, extrage intenția și contextul pentru a le dezvolta în continuare. Cu toate acestea, implementarea lor vine cu partea ei de provocări.

Ce este NLP: Din perspectiva unui startup?

Oamenilor le este greu să învețe o nouă limbă, să nu mai vorbim de mașini. Cu toate acestea, dacă avem nevoie de mașini care să ne ajute pe tot parcursul zilei, ele trebuie să înțeleagă și să răspundă la limbajul de tip uman. Procesarea limbajului natural ușurează descompunerea limbajului uman în bucăți ușor de înțeles de mașină, folosite pentru a antrena modelele la perfecțiune.

De asemenea, NLP are suport din partea NLU, care are ca scop descompunerea cuvintelor și propozițiilor din punct de vedere contextual. În cele din urmă, există NLG pentru a ajuta mașinile să răspundă prin generarea propriei versiuni a limbajului uman pentru comunicarea în două sensuri.

Startup-urile care intenționează să proiecteze și să dezvolte chatbot, asistenți vocali și alte instrumente interactive trebuie să se bazeze pe servicii și soluții NLP pentru a dezvolta mașinile cu capacități de descifrare precise a limbajului și a intențiilor.

Provocări NLP de luat în considerare

Cuvintele pot avea semnificații diferite. Argourile pot fi mai greu de scos în context. Și anumite limbi sunt greu de alimentat, din cauza lipsei de resurse. În ciuda faptului că este una dintre cele mai căutate tehnologii, NLP vine cu următoarele provocări IA înrădăcinate și de implementare.

Lipsa contextului pentru omografe, omofone și omonime

Un „Liliac” poate fi o unealtă sportivă și chiar un mamifer înaripat, agățat de copac. În ciuda faptului că ortografia este aceeași, ele diferă în ceea ce privește sensul și contextul. În mod similar, „Acolo” și „Loi” sună la fel, dar au ortografii și semnificații diferite.

Chiar și oamenilor uneori le este greu să înțeleagă diferențele subtile de utilizare. Prin urmare, în ciuda faptului că NLP este considerat una dintre opțiunile mai fiabile de a antrena mașini în domeniul specific limbii, cuvintele cu ortografii, sunete și pronunții similare pot arunca contextul destul de semnificativ.

Ambiguitate

Dacă credeți că simplele cuvinte pot fi confuze, iată o propoziție ambiguă cu interpretări neclare.

„Am luat un copil în mall cu camera mea” - Dacă i se vorbește, se poate întâmpla ca aparatul să fie confuz dacă copilul a fost împușcat folosind camera sau când copilul a fost împușcat, el avea camera ta.

Această formă de confuzie sau ambiguitate este destul de comună dacă te bazezi pe soluții NLP necredibile. În ceea ce privește clasificarea, ambiguitățile pot fi separate în sintactice (bazate pe sens), lexicale (bazate pe cuvinte) și semantice (bazate pe context).

Erori relevante pentru viteză și text

Mașinile care se bazează pe flux semantic nu pot fi antrenate dacă biții de vorbire și text sunt eronați. Această problemă este analogă cu implicarea cuvintelor greșite sau chiar scrise greșit, ceea ce poate face ca modelul să acționeze în timp. Chiar dacă instrumentele evoluate de corectare a gramaticii sunt suficient de bune pentru a elimina greșelile specifice propozițiilor, datele de antrenament trebuie să fie lipsite de erori pentru a facilita dezvoltarea corectă în primul rând.

Incapacitatea de a se potrivi în argou și colocvialisme

Chiar dacă serviciile NLP încearcă să se extindă dincolo de ambiguități, erori și omonime, încadrarea în zguri sau cuvinte specifice culturii nu este ușoară. Există cuvinte cărora le lipsesc referințele standard la dicționar, dar ar putea fi totuși relevante pentru un anumit set de public. Dacă intenționați să proiectați un asistent vocal sau un model personalizat, alimentat de AI, este important să includeți referințe relevante pentru a face resursa suficient de perceptivă.

Un exemplu ar fi un „chatbot specific Teoriei Big Bang care înțelege „Buzzinga” și chiar răspunde la același lucru.

Apatie față de Lingo-ul specific vertical

La fel ca limbajul specific culturii, anumite companii folosesc terminologii foarte tehnice și specifice verticale care ar putea să nu fie de acord cu un model standard bazat pe NLP. Prin urmare, dacă intenționați să dezvoltați moduri specifice domeniului cu capabilități de recunoaștere a vorbirii, procesul de extragere a entităților, instruire și achiziție de date trebuie să fie foarte bine îngrijit și specific.

Lipsa datelor utilizabile

NLP se bazează pe conceptele de analiză sentimentală și lingvistică a limbii, urmată de procurarea datelor, curățarea, etichetarea și instruirea. Cu toate acestea, unele limbi nu au multe date utilizabile sau context istoric pentru care soluțiile NLP să funcționeze.

Lipsa cercetării și dezvoltării

Implementarea NLP nu este unidimensională. În schimb, necesită tehnologii de asistență, cum ar fi rețelele neuronale și învățarea profundă, pentru a evolua în ceva inovator. Adăugarea de algoritmi personalizați la implementările specifice NLP este o modalitate excelentă de a proiecta modele personalizate - un hack care este adesea eliminat din cauza lipsei instrumentelor adecvate de cercetare și dezvoltare.

Amplasați peste aceste probleme, astăzi: Cum să alegeți furnizorul potrivit?

De la remedierea ambiguității la erori până la probleme legate de colectarea datelor, este important să aveți la dispoziție furnizorul potrivit pentru a pregăti și dezvolta modelul NLP imaginat. Și, deși trebuie luați în considerare mai mulți factori, iată câteva dintre caracteristicile mai dorite de luat în considerare în timpul conectării:

• Baza de date extinsă, specifică domeniului (audio, vorbire și video), indiferent de limbă.
• Capacitatea de a implementa etichetarea parțială a vorbirii pentru a elimina ambiguitățile.
• Suport pentru tehnologii de asistență personalizate, cum ar fi încorporarea de propoziții multilingve, pentru a îmbunătăți calitatea interpretării.
• Adnotare de date fără întreruperi pentru a eticheta seturile de date conform cerințelor.
• Baza de date multilingvă cu alegeri standard pentru a lucra.

Furnizorii care oferă majoritatea sau chiar unele dintre aceste caracteristici pot fi luați în considerare pentru proiectarea modelelor dvs. NLP.

Wrap-Up

Inutil să spun că NLP a evoluat într-una dintre cele mai larg acceptate și salutate tehnologii bazate pe inteligența artificială. Dacă sunteți în detalii, piața NLP este de așteptat să crească cu aproape 1400% până în 2025, comparativ cu cea din 2017. Conform așteptărilor și extrapolărilor, piața NLP va fi evaluată la aproape 43 de miliarde până la sfârșitul lui 2025 - Statista

În ciuda beneficiilor, procesarea limbajului natural vine cu câteva limitări - ceva pe care îl puteți aborda atunci când vă conectați cu un furnizor de încredere AI.

Vatsal Ghiya, Fondator al Shaip, este un antreprenor cu mai mult de 20 de ani de experiență în software și servicii de IA pentru sănătate.

Publicat inițial la https://thinkml.ai la 1 iunie 2022.

---

Care sunt provocările procesării limbajului natural și cum se rezolvă? a fost publicat inițial în Viața Chatbots pe Medium, unde oamenii continuă conversația subliniind și răspunzând la această poveste.

• Coinsmart. Cel mai bun schimb de Bitcoin și Crypto din Europa.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Cunoștințe amplificate. ACCES LIBER.
• CryptoHawk. Radar Altcoin. Încercare gratuită.
• Source: https://chatbotslife.com/what-are-the-natural-language-processing-challenges-and-how-to-fix-6c1e185dd95?source=rss—-a49517e4c30b—4