Каковы проблемы с обработкой естественного языка и как их исправить?

Говорят: «Действие говорит громче, чем слова». Тем не менее, в некоторых случаях слова (точно расшифрованные) могут определять весь курс действий, относящихся к высокоинтеллектуальным машинам и моделям. Этот подход к тому, чтобы сделать слова более значимыми для машин, называется НЛП или Обработка естественного языка.

Для несведущих: НЛП — это подполе искусственного интеллекта, способное разлагать человеческий язык и передавать его принципы интеллектуальным моделям. NLP в сочетании с NLU (понимание естественного языка) и NLG (генерация естественного языка) нацелены на разработку высокоинтеллектуальных и проактивных поисковых систем, средств проверки грамматики, переводчиков, голосовых помощников и многого другого.

Проще говоря, НЛП разрушает языковые сложности, представляет их машинам в виде наборов данных, на которые можно ссылаться, а также извлекает намерение и контекст для их дальнейшего развития. Тем не менее, их реализация сопряжена с определенными трудностями.

Что такое НЛП: с точки зрения стартапа?

Людям трудно выучить новый язык, не говоря уже о машинах. Однако, если нам нужны машины, чтобы помогать нам в течение дня, они должны понимать человеческий язык и реагировать на него. Обработка естественного языка упрощает задачу, разбивая человеческий язык на понятные машине фрагменты, используемые для обучения моделей до совершенства.

Кроме того, НЛП имеет поддержку со стороны НЛУ, которая направлена ​​на разбиение слов и предложений с контекстуальной точки зрения. Наконец, есть NLG, помогающий машинам реагировать, генерируя собственную версию человеческого языка для двустороннего общения.

Стартапы, планирующие проектировать и разрабатывать чат-ботов, голосовых помощников и другие интерактивные инструменты, должны полагаться на услуги и решения NLP для разработки машин с точными возможностями расшифровки языка и намерений.

Проблемы НЛП, которые следует учитывать

Слова могут иметь разное значение. Сленг бывает сложнее произносить в контексте. А некоторые языки просто трудно вводить из-за нехватки ресурсов. Несмотря на то, что НЛП является одной из наиболее востребованных технологий, у нее есть следующие укоренившиеся проблемы и проблемы реализации ИИ.

Отсутствие контекста для омографов, омофонов и омонимов

«Летучая мышь» может быть спортивным инструментом и даже висящим на дереве крылатым млекопитающим. Несмотря на одинаковое написание, они различаются по смыслу и контексту. Точно так же «там» и «их» звучат одинаково, но имеют для них разное написание и значение.

Даже людям иногда трудно понять тонкие различия в использовании. Поэтому, несмотря на то, что НЛП считается одним из наиболее надежных способов обучения машин в языковой области, слова с похожим написанием, звучанием и произношением могут значительно отклоняться от контекста.

Двусмысленность

Если вы думаете, что простые слова могут сбивать с толку, вот двусмысленное предложение с неясным толкованием.

«Я сфотографировал ребенка в торговом центре своей камерой». Если с кем-то поговорить, может случиться так, что машина запуталась в том, был ли ребенок сфотографирован с помощью камеры или когда ребенок был сфотографирован, у него была ваша камера.

Эта форма путаницы или двусмысленности довольно распространена, если вы полагаетесь на ненадежные решения НЛП. Что касается категоризации, неоднозначности можно разделить на синтаксические (основанные на значении), лексические (основанные на словах) и семантические (основанные на контексте).

Ошибки, относящиеся к скорости и тексту

Машины, использующие семантическую подачу, не могут быть обучены, если речевые и текстовые биты ошибочны. Эта проблема аналогична неправильному использованию слов или даже орфографическим ошибкам, из-за которых модель со временем может выйти из строя. Несмотря на то, что развитые инструменты исправления грамматики достаточно хороши, чтобы отсеивать ошибки в конкретных предложениях, обучающие данные должны быть безошибочными, чтобы в первую очередь способствовать точной разработке.

Неспособность вписаться в сленг и разговорные выражения

Даже если сервисы НЛП попытаются выйти за пределы двусмысленностей, ошибок и омонимов, вписать их в шлаки или дословно, специфичные для культуры, будет непросто. Есть слова, для которых отсутствуют стандартные словарные ссылки, но которые все же могут иметь отношение к определенному набору аудитории. Если вы планируете разработать собственного голосового помощника или модель на основе ИИ, важно разместить соответствующие ссылки, чтобы сделать ресурс достаточно проницательным.

Одним из примеров может быть чат-бот, посвященный «Теории большого взрыва», который понимает «Buzzinga» и даже отвечает на него.

Апатия к вертикально-специфичному жаргону

Подобно культурно-специфичному языку, некоторые предприятия используют узкоспециализированные и узкоспециализированные термины, которые могут не согласовываться со стандартной моделью, основанной на НЛП. Поэтому, если вы планируете разрабатывать режимы для конкретных областей с возможностями распознавания речи, процесс извлечения сущностей, обучения и получения данных должен быть строго контролируемым и конкретным.

Отсутствие пригодных для использования данных

НЛП опирается на концепции сентиментального и лингвистического анализа языка, за которыми следует сбор данных, очистка, маркировка и обучение. Тем не менее, некоторые языки не имеют большого количества пригодных для использования данных или исторического контекста, с которыми могли бы работать решения НЛП.

Отсутствие НИОКР

Реализация НЛП не является одномерной. Вместо этого требуются вспомогательные технологии, такие как нейронные сети и глубокое обучение, чтобы превратиться во что-то новаторское. Добавление настраиваемых алгоритмов к конкретным реализациям НЛП — отличный способ разработки пользовательских моделей — хак, который часто отвергается из-за отсутствия адекватных инструментов для исследований и разработок.

Масштабируйтесь выше этих проблем, сегодня: как выбрать правильного поставщика?

От устранения неоднозначности до ошибок и проблем со сбором данных важно иметь в своем распоряжении подходящего поставщика для обучения и разработки предполагаемой модели НЛП. И хотя необходимо учитывать несколько факторов, вот некоторые из наиболее желательных функций, которые следует учитывать при подключении:

• Обширная доменная база данных (аудио, речь и видео), независимо от языка.
• Возможность реализации тегов частей речи для устранения двусмысленности.
• Поддержка пользовательских вспомогательных технологий, таких как встраивание многоязычных предложений, для повышения качества интерпретации.
• Бесшовные аннотации данных для маркировки наборов данных в соответствии с требованиями.
• Многоязычная база данных с готовыми решениями для работы.

Поставщики, предлагающие большинство или даже некоторые из этих функций, могут быть рассмотрены для разработки ваших моделей НЛП.

Краткая сводка новостей

Излишне говорить, что НЛП превратилось в одну из наиболее широко распространенных и приветствуемых технологий, основанных на искусственном интеллекте. Если вдаваться в подробности, ожидается, что к 1400 году рынок НЛП вырастет почти на 2025% по сравнению с 2017 годом. Согласно ожиданиям и экстраполяциям, к концу 43 года рынок НЛП будет оцениваться почти в 2025 миллиарда долларов — Statista

Несмотря на преимущества, обработка естественного языка имеет несколько ограничений, которые вы можете устранить, связавшись с надежным поставщиком ИИ.

Ватсал Гия, Основатель Шаип, предприниматель с более чем 20-летним опытом работы с программным обеспечением и услугами искусственного интеллекта для здравоохранения.

Первоначально опубликовано в https://thinkml.ai 1 июня 2022 г.

---

Каковы проблемы с обработкой естественного языка и как их исправить? Был первоначально опубликован в Чатботы Жизнь На Среднем, где люди продолжают разговор, выделяя и реагируя на эту историю.

• Коинсмарт. Лучшая в Европе биржа биткойнов и криптовалют.
• Платоблокчейн. Интеллект метавселенной Web3. Расширение знаний. БЕСПЛАТНЫЙ ДОСТУП.
• КриптоХок. Альткоин Радар. Бесплатная пробная версия.
• Source: https://chatbotslife.com/what-are-the-natural-language-processing-challenges-and-how-to-fix-6c1e185dd95?source=rss—-a49517e4c30b—4