อะไรคือความท้าทายในการประมวลผลภาษาธรรมชาติและจะแก้ไขได้อย่างไร?

เขาว่ากันว่า "การกระทำสำคัญกว่าคำพูด" อย่างไรก็ตาม ในบางกรณี คำ (ถอดรหัสได้อย่างแม่นยำ) สามารถกำหนดแนวทางปฏิบัติทั้งหมดที่เกี่ยวข้องกับเครื่องจักรและโมเดลที่ชาญฉลาด แนวทางในการทำให้คำมีความหมายต่อเครื่องมากขึ้นคือ NLP หรือ ประมวลผลภาษาธรรมชาติ.

สำหรับผู้ที่ไม่มีประสบการณ์ NLP เป็นสาขาย่อยของปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถทำลายภาษามนุษย์และป้อนหลักคำสอนของสิ่งเดียวกันให้กับโมเดลอัจฉริยะ NLP จับคู่กับ NLU (ความเข้าใจภาษาธรรมชาติ) และ NLG (การสร้างภาษาธรรมชาติ) มีเป้าหมายเพื่อพัฒนาเครื่องมือค้นหาที่ชาญฉลาดและเชิงรุก ตัวตรวจสอบไวยากรณ์ การแปล ผู้ช่วยเสียง และอีกมากมาย

พูดง่ายๆ ก็คือ NLP จะแบ่งความซับซ้อนของภาษา นำเสนอแบบเดียวกันกับเครื่องเป็นชุดข้อมูลเพื่อใช้อ้างอิง และยังแยกจุดประสงค์และบริบทเพื่อพัฒนาต่อไป อย่างไรก็ตาม การนำสิ่งเหล่านี้ไปใช้นั้นมาพร้อมกับความท้าทาย

NLP คืออะไร: จากมุมมองของสตาร์ทอัพ?

เป็นเรื่องยากสำหรับมนุษย์ที่จะเรียนรู้ภาษาใหม่ นับประสาเครื่องเท่านั้น อย่างไรก็ตาม หากเราต้องการเครื่องจักรเพื่อช่วยเราตลอดทั้งวัน พวกเขาจำเป็นต้องเข้าใจและตอบสนองต่อคำพูดของมนุษย์ การประมวลผลภาษาธรรมชาติทำให้ง่ายโดยการแบ่งภาษามนุษย์เป็นส่วนย่อยที่เครื่องเข้าใจได้ ซึ่งใช้ในการฝึกแบบจำลองให้สมบูรณ์แบบ

นอกจากนี้ NLP ยังได้รับการสนับสนุนจาก NLU ซึ่งมีจุดมุ่งหมายเพื่อแยกคำและประโยคออกจากมุมมองตามบริบท สุดท้าย มี NLG เพื่อช่วยให้เครื่องตอบสนองด้วยการสร้างภาษามนุษย์ในเวอร์ชันของตนเองสำหรับการสื่อสารแบบสองทาง

สตาร์ทอัพที่วางแผนจะออกแบบและพัฒนาแชทบอท ผู้ช่วยเสียง และเครื่องมือแบบโต้ตอบอื่นๆ จำเป็นต้องพึ่งพาบริการและโซลูชัน NLP เพื่อพัฒนาเครื่องด้วยภาษาที่ถูกต้องและความสามารถในการถอดรหัสเจตนา

NLP ความท้าทายที่ต้องพิจารณา

คำสามารถมีความหมายต่างกัน คำสแลงอาจทำได้ยากกว่าที่จะอธิบายตามบริบท และบางภาษาก็ยากที่จะป้อน เนื่องจากขาดทรัพยากร แม้จะเป็นหนึ่งในเทคโนโลยีที่เป็นที่ต้องการตัวมากกว่า แต่ NLP ก็มาพร้อมกับความท้าทายด้าน AI ที่รูทและนำไปใช้งานดังต่อไปนี้

ไม่มีบริบทสำหรับ Homographs, Homophones และ Homonyms

'ค้างคาว' สามารถเป็นเครื่องมือกีฬาและแม้กระทั่งสัตว์เลี้ยงลูกด้วยนมมีปีกที่ห้อยอยู่บนต้นไม้ แม้ว่าการสะกดจะเหมือนกัน แต่ก็แตกต่างกันเมื่อเกี่ยวข้องกับความหมายและบริบท ในทำนองเดียวกัน 'มี' และ 'พวกเขา' ฟังดูเหมือนกันแต่มีการสะกดและความหมายต่างกัน

แม้แต่มนุษย์ในบางครั้งก็ยังพบว่ามันยากที่จะเข้าใจความแตกต่างเล็กน้อยในการใช้งาน ดังนั้น แม้ว่า NLP จะได้รับการพิจารณาให้เป็นหนึ่งในตัวเลือกที่น่าเชื่อถือมากขึ้นในการฝึกเครื่องจักรในโดเมนเฉพาะภาษา คำที่มีการสะกด เสียง และการออกเสียงที่คล้ายกันอาจทำให้บริบทไม่ตรงกันมากนัก

ความคลุมเครือ

หากคุณคิดว่าคำพูดเพียงอย่างเดียวอาจสร้างความสับสนได้ ต่อไปนี้เป็นประโยคที่คลุมเครือและมีการตีความไม่ชัดเจน

“ฉันถ่ายรูปเด็กในห้างด้วยกล้องของฉัน” - หากพูดด้วย เป็นไปได้ว่าเครื่องจะสับสนว่าเด็กถูกกล้องถ่ายหรือเมื่อเด็กถูกถ่ายรูป เขามีกล้องของคุณ

รูปแบบของความสับสนหรือความคลุมเครือนี้พบได้ทั่วไปหากคุณใช้โซลูชัน NLP ที่ไม่น่าเชื่อถือ เท่าที่เกี่ยวข้องกับการจัดหมวดหมู่ ความคลุมเครือสามารถแยกออกเป็นวากยสัมพันธ์ (ตามความหมาย) ศัพท์ (ตามคำ) และความหมาย (ตามบริบท)

ข้อผิดพลาดที่เกี่ยวข้องกับความเร็วและข้อความ

เครื่องที่ใช้การป้อนเชิงความหมายไม่สามารถฝึกได้หากบิตของคำพูดและข้อความมีข้อผิดพลาด ปัญหานี้คล้ายคลึงกับการใช้คำผิดๆ หรือแม้แต่คำที่สะกดผิด ซึ่งอาจทำให้ตัวแบบทำงานเมื่อเวลาผ่านไป แม้ว่าเครื่องมือแก้ไขไวยากรณ์ที่พัฒนาขึ้นจะดีพอที่จะขจัดข้อผิดพลาดเฉพาะประโยค แต่ข้อมูลการฝึกอบรมจะต้องปราศจากข้อผิดพลาดเพื่ออำนวยความสะดวกในการพัฒนาที่ถูกต้องตั้งแต่แรก

ไม่สามารถเข้ากับคำสแลงและภาษาพูดได้

แม้ว่าบริการ NLP จะพยายามขยายขอบเขตให้กว้างกว่าความกำกวม ข้อผิดพลาด และคำพ้องเสียง การปรับให้เข้ากับตะกรันหรือคำต่อคำเฉพาะวัฒนธรรมก็ไม่ใช่เรื่องง่าย มีคำบางคำที่ไม่มีการอ้างอิงพจนานุกรมมาตรฐานแต่อาจยังเกี่ยวข้องกับกลุ่มผู้ชมที่เฉพาะเจาะจง หากคุณวางแผนที่จะออกแบบผู้ช่วยเสียงหรือโมเดลแบบกำหนดเองที่ขับเคลื่อนด้วย AI สิ่งสำคัญคือต้องพอดีกับข้อมูลอ้างอิงที่เกี่ยวข้องเพื่อให้ทรัพยากรมีความเข้าใจเพียงพอ

ตัวอย่างหนึ่งคือ 'แชทบ็อตเฉพาะทฤษฎีบิ๊กแบงที่เข้าใจ 'Buzzinga' และตอบสนองต่อสิ่งเดียวกัน

ไม่แยแสต่อ Lingo เฉพาะแนวตั้ง

เช่นเดียวกับการพูดจาเฉพาะวัฒนธรรม ธุรกิจบางประเภทใช้ศัพท์เฉพาะทางเทคนิคขั้นสูงและเฉพาะกลุ่มธุรกิจ ซึ่งอาจไม่สอดคล้องกับรูปแบบมาตรฐานที่ขับเคลื่อนโดย NLP ดังนั้น หากคุณวางแผนที่จะพัฒนาโหมดเฉพาะภาคสนามด้วยความสามารถในการรู้จำเสียง กระบวนการแยกเอนทิตี การฝึกอบรม และการจัดซื้อข้อมูลจำเป็นต้องได้รับการดูแลจัดการอย่างเฉพาะเจาะจงและเฉพาะเจาะจง

ขาดข้อมูลที่ใช้งานได้

NLP ขึ้นอยู่กับแนวคิดของการวิเคราะห์ทางอารมณ์และภาษาศาสตร์ ตามด้วยการจัดหาข้อมูล การล้างข้อมูล การติดฉลาก และการฝึกอบรม อย่างไรก็ตาม บางภาษาไม่มีข้อมูลที่ใช้งานได้หรือบริบททางประวัติศาสตร์จำนวนมากสำหรับโซลูชัน NLP ที่จะแก้ไข

ขาดการวิจัยและพัฒนา

การนำ NLP ไปใช้ไม่ใช่มิติเดียว แทนที่จะต้องใช้เทคโนโลยีอำนวยความสะดวก เช่น โครงข่ายประสาทเทียมและการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อพัฒนาไปสู่สิ่งที่ทำลายเส้นทาง การเพิ่มอัลกอริธึมแบบกำหนดเองให้กับการใช้งาน NLP เฉพาะเป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการออกแบบโมเดลแบบกำหนดเอง ซึ่งเป็นการแฮ็กที่มักจะถูกโจมตีเนื่องจากขาดเครื่องมือในการวิจัยและพัฒนาที่เพียงพอ

ขยายขอบเขตเหนือปัญหาเหล่านี้วันนี้: จะเลือกผู้ขายที่เหมาะสมได้อย่างไร

ตั้งแต่การแก้ไขความกำกวมไปจนถึงข้อผิดพลาดไปจนถึงปัญหาในการรวบรวมข้อมูล สิ่งสำคัญคือต้องมีผู้ขายที่เหมาะสมในการฝึกอบรมและพัฒนา NLP Model ที่คาดการณ์ไว้ และในขณะที่ต้องพิจารณาปัจจัยหลายประการ ต่อไปนี้คือคุณลักษณะที่ต้องการมากกว่าบางส่วนที่ควรพิจารณาขณะเชื่อมต่อ:

• ฐานข้อมูลเฉพาะโดเมนขนาดใหญ่ (เสียง คำพูด และวิดีโอ) โดยไม่คำนึงถึงภาษา
• ความสามารถในการใช้การแท็ก Part-of-Speech เพื่อขจัดความคลุมเครือ
• รองรับเทคโนโลยีอำนวยความสะดวกที่กำหนดเอง เช่น Mulingual Sentence Embeddings เพื่อปรับปรุงคุณภาพการตีความ
• การใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลแบบไม่มีรอยต่อเพื่อติดป้ายชุดข้อมูลตามข้อกำหนด
• ฐานข้อมูลหลายภาษาพร้อมตัวเลือกที่ใช้งานได้จริง

ผู้จำหน่ายที่นำเสนอคุณลักษณะเหล่านี้ส่วนใหญ่หรือบางส่วนสามารถพิจารณาเพื่อออกแบบโมเดล NLP ของคุณได้

ห่อขึ้น

จำเป็นต้องพูด NLP ได้พัฒนาเป็นหนึ่งในเทคโนโลยีที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์ที่ได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางและยกย่องมากขึ้น หากคุณเจาะจงอย่างเจาะจง ตลาด NLP คาดว่าจะเติบโตเกือบ 1400% ภายในปี 2025 เมื่อเทียบกับในปี 2017 ตามความคาดหวังและการคาดการณ์ ตลาด NLP จะมีมูลค่าเกือบ 43 พันล้านภายในสิ้นปี 2025 — Statista

แม้จะมีประโยชน์มากมาย แต่การประมวลผลภาษาธรรมชาติก็มีข้อจำกัดบางประการ ซึ่งคุณสามารถแก้ไขได้เมื่อเชื่อมต่อกับผู้จำหน่าย AI ที่เชื่อถือได้

วัตศล กียะผู้ก่อตั้ง ไชยป์เป็นผู้ประกอบการที่มีประสบการณ์มากกว่า 20 ปีในด้านซอฟต์แวร์และบริการ AI ด้านการดูแลสุขภาพ

เผยแพร่ครั้งแรกที่ https://thinkml.ai เมื่อวันที่ 1 มิถุนายน 2022

---

อะไรคือความท้าทายในการประมวลผลภาษาธรรมชาติและจะแก้ไขได้อย่างไร? ถูกตีพิมพ์ครั้งแรกใน ชีวิตแชทบอท บนสื่อที่ผู้คนกำลังสนทนาต่อโดยเน้นและตอบสนองต่อเรื่องนี้

• คอยน์สมาร์ท การแลกเปลี่ยน Bitcoin และ Crypto ที่ดีที่สุดในยุโรป
• เพลโตบล็อคเชน Web3 Metaverse ข่าวกรอง ขยายความรู้. เข้าฟรี
• คริปโตฮอว์ก เรดาร์ Altcoin ทดลองฟรี.
• Source: https://chatbotslife.com/what-are-the-natural-language-processing-challenges-and-how-to-fix-6c1e185dd95?source=rss—-a49517e4c30b—4