Doğal Dil İşleme Zorlukları Nelerdir ve Nasıl Düzeltilir?

'Eylem Sözlerden daha yüksek sesle konuşur' derler. Ancak bazı durumlarda (kesinlikle çözülmüş) sözcükler, son derece akıllı makineler ve modellerle ilgili tüm eylem planını belirleyebilir. Kelimeleri makineler için daha anlamlı hale getirmeye yönelik bu yaklaşım NLP veya Doğal Dil İşleme.

Deneyimsiz olanlar için NLP, insan dilini parçalayabilen ve aynı ilkeleri akıllı modellere aktarabilen Yapay Zekanın bir alt alanıdır. NLU (Doğal Dil Anlama) ve NLG (Doğal Dil Üretimi) ile eşleştirilen NLP, son derece akıllı ve proaktif arama motorları, dilbilgisi denetleyicileri, çeviriler, sesli asistanlar ve daha fazlasını geliştirmeyi amaçlamaktadır.

Basitçe söylemek gerekirse, NLP dil karmaşıklıklarını parçalar, bunları makinelere referans alınabilecek veri kümeleri olarak sunar ve ayrıca bunları daha da geliştirmek için niyeti ve bağlamı çıkarır. Ancak bunların uygulanması bazı zorlukları da beraberinde getiriyor.

NLP Nedir: Bir Startup'ın Perspektifinden?

Bırakın makineleri, insanların yeni bir dil öğrenmesi bile zordur. Bununla birlikte, gün boyunca bize yardımcı olacak makinelere ihtiyacımız varsa, onların insani dili anlamaları ve bunlara yanıt vermeleri gerekir. Doğal Dil İşleme, modelleri mükemmelliğe eğitmek için insan dilini makine tarafından anlaşılabilen parçalara bölerek bunu kolaylaştırır.

Ayrıca NLP, kelimeleri ve cümleleri bağlamsal açıdan parçalamayı amaçlayan NLU'dan da destek alıyor. Son olarak, iki yönlü iletişim için makinelerin kendi insan dili versiyonunu oluşturarak yanıt vermesine yardımcı olacak NLG var.

Sohbet robotları, sesli asistanlar ve diğer etkileşimli araçları tasarlamayı ve geliştirmeyi planlayan start-up'ların, doğru dil ve niyet çözme yeteneklerine sahip makineleri geliştirmek için NLP hizmetlerine ve çözümlerine güvenmesi gerekiyor.

NLP'nin Dikkate Alınması Gereken Zorluklar

Kelimelerin farklı anlamları olabilir. Argoların bağlamsal olarak ortaya konulması daha zor olabilir. Kaynak eksikliği nedeniyle bazı dillerin beslenmesi de zordur. En çok aranan teknolojilerden biri olmasına rağmen NLP, aşağıdaki köklü ve uygulamalı yapay zeka zorluklarını da beraberinde getiriyor.

Homograflar, Homofonlar ve Homonimler için Bağlam Eksikliği

Bir 'Yarasa' bir spor aracı ve hatta ağaca asılı, kanatlı bir memeli olabilir. Yazılışı aynı olmasına rağmen anlam ve bağlam söz konusu olduğunda farklılık gösterirler. Benzer şekilde, 'Orada' ve 'Onların' kulağa aynı geliyor ancak yazılışları ve anlamları farklı.

Bazen insanlar bile kullanımdaki ince farkları anlamakta zorlanırlar. Bu nedenle, NLP'nin dile özgü alanda makineleri eğitmek için daha güvenilir seçeneklerden biri olarak görülmesine rağmen, benzer yazılışlara, seslere ve telaffuzlara sahip kelimeler bağlamı oldukça önemli ölçüde bozabilir.

Belirsizlik

Yalnızca kelimelerin kafa karıştırıcı olabileceğini düşünüyorsanız, burada belirsiz yorumlara sahip belirsiz bir cümle var.

"Alışveriş merkezinde bir çocuğu kameramla çektim"- Konuşulursa, makinenin çocuğun kamera kullanılarak mı çekildiği yoksa çocuk çekildiğinde sizin kameranızın onda mı olduğu konusunda kafası karışabilir.

Güvenilir olmayan NLP çözümlerine güveniyorsanız, bu tür kafa karışıklığı veya belirsizlik oldukça yaygındır. Kategorizasyon söz konusu olduğunda, belirsizlikler Sözdizimsel (anlam temelli), Sözcüksel (kelime temelli) ve Anlamsal (bağlam temelli) olarak ayrılabilir.

Hız ve Metin ile ilgili hatalar

Anlamsal beslemeye dayanan makineler, konuşma ve metin bitleri hatalıysa eğitilemez. Bu sorun, modelin zamanla harekete geçmesine neden olabilecek, yanlış kullanılan ve hatta yanlış yazılan kelimelerin dahil edilmesine benzemektedir. Geliştirilmiş dilbilgisi düzeltme araçları cümleye özgü hataları ortadan kaldıracak kadar iyi olsa da, ilk etapta doğru gelişimi kolaylaştırmak için eğitim verilerinin hatasız olması gerekir.

Argo ve Konuşma Diline Uyum Sağlayamamak

NLP hizmetleri belirsizliklerin, hataların ve eş anlamlıların ötesine geçmeye çalışsa da, cüruflara veya kültüre özgü kelimelere uyum sağlamak kolay değildir. Standart sözlük referansları olmayan ancak yine de belirli bir hedef kitle grubuyla alakalı olabilecek kelimeler var. Yapay zeka destekli özel bir sesli asistan veya model tasarlamayı planlıyorsanız kaynağın yeterince algılanabilir olmasını sağlamak için ilgili referanslara uymanız önemlidir.

Bunun bir örneği, 'Buzzinga'yı anlayan ve hatta buna yanıt veren 'Big Bang Teorisine özgü' bir sohbet robotu olabilir.

Dikey Özel Dillere Karşı İlgisizlik

Kültüre özgü tabirle olduğu gibi, bazı işletmeler de standart NLP destekli modelle uyuşmayabilecek oldukça teknik ve sektöre özgü terminolojiler kullanıyor. Bu nedenle, konuşma tanıma özelliklerine sahip alana özel modlar geliştirmeyi planlıyorsanız varlık çıkarma, eğitim ve veri tedarik sürecinin son derece iyi düzenlenmiş ve spesifik olması gerekir.

Kullanılabilir Veri Eksikliği

NLP, dilin duygusal ve dilsel analizi kavramlarına ve ardından veri toplama, temizleme, etiketleme ve eğitim kavramlarına dayanır. Ancak bazı dillerde, NLP çözümlerinin üzerinde çalışabileceği çok fazla kullanılabilir veri veya tarihsel bağlam yoktur.

Ar-Ge eksikliği

NLP uygulaması tek boyutlu değildir. Bunun yerine, çığır açıcı bir şeye dönüşmek için sinir ağı ve derin öğrenme gibi yardımcı teknolojilere ihtiyaç var. Belirli NLP uygulamalarına özelleştirilmiş algoritmalar eklemek, özel modeller tasarlamanın harika bir yoludur; bu, genellikle yeterli araştırma ve geliştirme araçlarının bulunmaması nedeniyle başarısız olan bir hack'tir.

Bugün Bu Sorunların Üstesinden Gelebilirsiniz: Doğru Satıcı Nasıl Seçilir?

Belirsizliğin giderilmesinden hatalara ve veri toplama sorunlarına kadar, öngörülen NLP Modelini eğitmek ve geliştirmek için doğru tedarikçinin hizmetinizde olması önemlidir. Çeşitli faktörlerin göz önünde bulundurulması gerekse de, bağlanırken göz önünde bulundurulması gereken en çok arzu edilen özelliklerden bazıları şunlardır:

• Dilden bağımsız olarak büyük, alana özel veritabanı (ses, konuşma ve video).
• Belirsizlikleri ortadan kaldırmak için Konuşma Bölümü etiketlemesini uygulama yeteneği.
• Yorumlama kalitesini artırmak için Çok Dilli Cümle Yerleştirmeleri gibi özel yardımcı teknolojiler için destek.
• Gereksinimlere göre veri kümelerini etiketlemek için kusursuz veri açıklaması.
• Çalışmaya hazır seçimler içeren çok dilli veritabanı.

NLP modellerinizi tasarlamak için bu özelliklerin çoğunu veya hatta bazılarını sunan satıcılar düşünülebilir.

Wrap-Up

NLP'nin daha yaygın olarak kabul gören ve takdir edilen Yapay Zeka destekli teknolojilerden birine dönüştüğünü söylemeye gerek yok. Ayrıntılara girerseniz, NLP pazarının 1400 yılına kıyasla 2025 yılına kadar neredeyse %2017 oranında büyümesi bekleniyor. Beklentilere ve tahminlere göre NLP pazarının değeri 43 yılı sonuna kadar neredeyse 2025 milyar olacak — (Statista)

Faydalarına rağmen, Doğal Dil İşleme birkaç sınırlamayla birlikte gelir; bu, güvenilir bir yapay zeka satıcısıyla bağlantı kurarak çözebileceğiniz bir şeydir.

Vatsal Giya, Kurucusu Saip, sağlık hizmetleri yapay zeka yazılımı ve hizmetlerinde 20 yılı aşkın deneyime sahip bir girişimcidir.

Başlangıçta yayınlanan https://thinkml.ai 1 Haziran 2022.

---

Doğal Dil İşleme Zorlukları Nelerdir ve Nasıl Düzeltilir? Ilk başta Chatbots Hayat İnsanlar bu hikayeyi vurgulayarak ve yanıt vererek sohbete devam ediyor.

• Akıllı para. Avrupa'nın En İyi Bitcoin ve Kripto Borsası.
• Plato blok zinciri. Web3 Metaverse Zekası. Bilgi Güçlendirildi. SERBEST ERİŞİM.
• KriptoHawk. Altcoin Radarı. Ücretsiz deneme.
• Source: https://chatbotslife.com/what-are-the-natural-language-processing-challenges-and-how-to-fix-6c1e185dd95?source=rss—-a49517e4c30b—4