Kakšni so izzivi pri obdelavi naravnega jezika in kako jih odpraviti?

Pravijo, da dejanja govorijo glasneje kot besede. Vendar pa lahko v nekaterih primerih besede (natančno dešifrirane) določijo celoten potek dejanj, ki so pomembna za visoko inteligentne stroje in modele. Ta pristop, da naredimo besede bolj pomenljivimi za stroje, je NLP oz Obdelava Natural Language.

Za nepoučene je NLP podpodročje umetne inteligence, ki je sposobno razčleniti človeški jezik in z načeli istega prenesti inteligentne modele. NLP, skupaj z NLU (Natural Language Understanding) in NLG (Natural Language Generation), je namenjen razvoju zelo inteligentnih in proaktivnih iskalnikov, pregledovalcev slovnice, prevajalnikov, glasovnih pomočnikov itd.

Preprosto povedano, NLP razčleni jezikovne zapletenosti, jih strojem predstavi kot nabore podatkov, na katere se lahko sklicujejo, ter izlušči namen in kontekst za njihov nadaljnji razvoj. Vendar pa je njihovo izvajanje povezano s svojimi izzivi.

Kaj je NLP: z vidika startupa?

Ljudje se težko naučijo novega jezika, kaj šele stroji. Vendar, če potrebujemo stroje, ki nam pomagajo čez dan, morajo razumeti in se odzvati na človeško govorico. Obdelava naravnega jezika olajša tako, da človeški jezik razdeli na strojno razumljive dele, ki se uporabljajo za urjenje modelov do popolnosti.

NLP ima tudi podporo NLU, ki si prizadeva razčleniti besede in stavke s kontekstualnega vidika. Končno je tu NLG, ki pomaga strojem, da se odzovejo z ustvarjanjem lastne različice človeškega jezika za dvosmerno komunikacijo.

Startupi, ki načrtujejo oblikovanje in razvoj klepetalnih robotov, glasovnih pomočnikov in drugih interaktivnih orodij, se morajo zanašati na storitve in rešitve NLP za razvoj strojev z natančnimi zmožnostmi dešifriranja jezika in namena.

NLP izzivi, ki jih je treba upoštevati

Besede imajo lahko različne pomene. Slenge je težje razkriti kontekstualno. In določene jezike je zaradi pomanjkanja sredstev preprosto težko uporabljati. Kljub temu, da je NLP ena izmed bolj iskanih tehnologij, prihaja z naslednjimi zakoreninjenimi in izvedbenimi izzivi AI.

Pomanjkanje konteksta za homografe, homofone in homonime

Netopir je lahko športno orodje in celo krilati sesalec, ki visi na drevesu. Kljub enakemu črkovanju se razlikujeta glede pomena in konteksta. Podobno, "tam" in "njihov" zvenita enako, vendar imata različno črkovanje in pomen.

Tudi ljudje včasih težko razumemo subtilne razlike v uporabi. Kljub temu, da NLP velja za eno bolj zanesljivih možnosti za usposabljanje strojev v domeni, specifični za jezik, lahko besede s podobnim črkovanjem, zvokom in izgovorjavo precej spremenijo kontekst.

Dvoumnost

Če mislite, da so zgolj besede lahko zmedene, je tukaj dvoumen stavek z nejasnimi razlagami.

»S svojo kamero sem posnel otroka v nakupovalnem središču« – Če se z njim pogovorite, se lahko zgodi, da se naprava zmede glede tega, ali je bil otrok posnet s kamero ali ko je bil otrok posnet, je imel vaš fotoaparat.

Ta oblika zmede ali dvoumnosti je precej pogosta, če se zanašate na neverodostojne NLP rešitve. Kar zadeva kategorizacijo, lahko dvoumnosti ločimo na sintaktične (temeljijo na pomenu), leksikalne (temeljijo na besedah) in semantične (temeljijo na kontekstu).

Napake, povezane s hitrostjo in besedilom

Strojev, ki se zanašajo na semantično podajanje, ni mogoče usposobiti, če so bit govora in besedila napačni. Ta težava je podobna vpletenosti napačno uporabljenih ali celo napačno črkovanih besed, zaradi česar lahko model sčasoma deluje. Čeprav so razvita orodja za popravljanje slovnice dovolj dobra, da izločijo napake, specifične za stavek, morajo biti podatki o usposabljanju brez napak, da se omogoči natančen razvoj.

Nezmožnost prileganja v slenge in pogovorne izraze

Tudi če storitve NLP poskušajo preseči dvoumnosti, napake in homonime, prileganje v žlindre ali dobesedno specifično kulturo ni preprosto. Obstajajo besede, ki nimajo standardnih slovarskih referenc, vendar so lahko vseeno pomembne za določeno skupino ciljnih skupin. Če nameravate oblikovati prilagojenega glasovnega pomočnika ali model, ki ga poganja umetna inteligenca, je pomembno, da vključite ustrezne reference, da bo vir dovolj dojemljiv.

Eden od primerov bi bil klepetalni robot, specifičen za teorijo velikega poka, ki razume 'Buzzinga' in se nanj celo odzove.

Apatija do vertikalno specifičnega jezika

Tako kot jezik, specifičen za kulturo, tudi nekatera podjetja uporabljajo visoko tehnično in vertikalno specifično terminologijo, ki se morda ne strinja s standardnim modelom, ki ga poganja NLP. Če torej načrtujete razvoj načinov, specifičnih za področje, z zmožnostmi prepoznavanja govora, mora biti postopek ekstrakcije entitet, usposabljanja in pridobivanja podatkov zelo kuriran in specifičen.

Pomanjkanje uporabnih podatkov

NLP temelji na konceptih sentimentalne in lingvistične analize jezika, ki ji sledi pridobivanje podatkov, čiščenje, označevanje in usposabljanje. Kljub temu nekateri jeziki nimajo veliko uporabnih podatkov ali zgodovinskega konteksta, s katerim bi lahko delovale rešitve NLP.

Pomanjkanje raziskav in razvoja

Implementacija NLP ni enodimenzionalna. Namesto tega zahteva podporne tehnologije, kot sta nevronsko mreženje in globoko učenje, da se razvije v nekaj prelomnega. Dodajanje prilagojenih algoritmov specifičnim implementacijam NLP je odličen način za oblikovanje modelov po meri – vdor, ki je pogosto ovržen zaradi pomanjkanja ustreznih raziskovalnih in razvojnih orodij.

Danes nad te težave: Kako izbrati pravega prodajalca?

Od odpravljanja dvoumnosti do napak do težav z zbiranjem podatkov je pomembno, da imate na voljo pravega prodajalca za usposabljanje in razvoj predvidenega modela NLP. In čeprav je treba upoštevati več dejavnikov, je tukaj nekaj bolj zaželenih funkcij, ki jih je treba upoštevati pri povezovanju:

• Obsežna baza podatkov, specifična za domeno (zvok, govor in video), ne glede na jezik.
• Zmožnost izvajanja označevanja dela govora za izrezovanje dvoumnosti.
• Podpora za prilagojene podporne tehnologije, kot so večjezične vdelave stavkov, za izboljšanje kakovosti tolmačenja.
• Nemoteno označevanje podatkov za označevanje nizov podatkov v skladu z zahtevami.
• Večjezična baza podatkov z že pripravljenimi izbirami za delo.

Prodajalci, ki ponujajo večino ali celo nekatere od teh funkcij, se lahko upoštevajo pri oblikovanju vaših modelov NLP.

Wrap-Up

Ni treba posebej poudarjati, da se je NLP razvil v eno bolj splošno sprejetih in hvaljenih tehnologij, ki jih poganja umetna inteligenca. Če vas zanimajo podrobnosti, se pričakuje, da bo trg NLP do leta 1400 zrasel za skoraj 2025 % v primerjavi z letom 2017. Po pričakovanjih in ekstrapolacijah bo trg NLP do konca leta 43 ocenjen na skoraj 2025 milijard — Statista

Kljub prednostim ima obdelava naravnega jezika nekaj omejitev – nekaj, kar lahko odpravite, ko se povežete z zanesljivim prodajalcem umetne inteligence.

Vatsal Ghiya, ustanoviteljica Shaip, je podjetnik z več kot 20-letnimi izkušnjami na področju programske opreme in storitev umetne inteligence v zdravstvu.

Prvotno objavljen na https://thinkml.ai 1. junija 2022.

---

Kakšni so izzivi pri obdelavi naravnega jezika in kako jih odpraviti? je bil prvotno objavljen v Življenje chatbotov na Medij, kjer ljudje nadaljujejo pogovor s poudarjanjem in odgovorom na to zgodbo.

• Coinsmart. Najboljša evropska borza bitcoinov in kriptovalut.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Razširjeno znanje. PROST DOSTOP.
• CryptoHawk. Altcoin radar. Brezplačen preizkus.
• Source: https://chatbotslife.com/what-are-the-natural-language-processing-challenges-and-how-to-fix-6c1e185dd95?source=rss—-a49517e4c30b—4