Які проблеми з обробкою природної мови та як їх вирішити? PlatoBlockchain Data Intelligence. Вертикальний пошук. Ai.

Які проблеми з обробкою природної мови і як їх усунути?

Мітка часу: 9 червня 2022 9:42

Які проблеми з обробкою природної мови та як їх вирішити? PlatoBlockchain Data Intelligence. Вертикальний пошук. Ai.

Кажуть: «Дія говорить голосніше, ніж слова». Проте в деяких випадках слова (точно розшифровані) можуть визначити весь курс дій, що стосується високоінтелектуальних машин і моделей. Цей підхід до того, щоб зробити слова більш значущими для машин, є НЛП або Обробка природних мов.

Для тих, хто не обізнаний, НЛП — це підсфера штучного інтелекту, яка здатна ламати людську мову та передавати її принципи в інтелектуальні моделі. NLP у поєднанні з NLU (Natural Language Understanding) і NLG (Natural Language Generation) спрямовані на розробку високоінтелектуальних і проактивних пошукових систем, засобів перевірки граматики, перекладачів, голосових помічників тощо.

Які проблеми з обробкою природної мови та як їх вирішити? PlatoBlockchain Data Intelligence. Вертикальний пошук. Ai.

Простіше кажучи, НЛП розбиває мовні складності, представляє їх машинам як набори даних для посилань, а також витягує намір і контекст для їх подальшого розвитку. Однак їх реалізація пов’язана з певними труднощами.

Що таке НЛП: з точки зору стартапу?

Людям важко вивчити нову мову, не кажучи вже про машини. Однак якщо нам потрібні машини, щоб допомагати нам протягом дня, вони повинні розуміти людську мову та реагувати на неї. Обробка природної мови полегшує роботу, розбиваючи людську мову на зрозумілі машині частини, які використовуються для вдосконалення моделей.

Крім того, NLP має підтримку від NLU, яка спрямована на розбивку слів і речень з точки зору контексту. Нарешті, є NLG, який допоможе машинам реагувати, створюючи власну версію людської мови для двостороннього спілкування.

Стартапи, які планують проектувати та розробляти чат-ботів, голосових помічників та інші інтерактивні інструменти, повинні покладатися на послуги та рішення NLP для розробки машин із можливостями точного розшифрування мови та намірів.

Виклики НЛП, які варто розглянути

Слова можуть мати різні значення. Сленг може бути важче викласти в контексті. І певні мови просто важко використовувати через брак ресурсів. Незважаючи на те, що НЛП є однією з найбільш затребуваних технологій, вона пов’язана з наступними проблемами, пов’язаними зі штучним інтелектом.

Відсутність контексту для омографів, омофонов і омонімів

«Кажан» може бути спортивним інструментом і навіть крилатим ссавцем, що висить на дереві. Незважаючи на те, що написання однакове, вони відрізняються за змістом і контекстом. Подібним чином слова «там» і «їх» звучать однаково, але мають різне написання та значення.

Навіть людям часом важко зрозуміти тонкі відмінності у використанні. Таким чином, незважаючи на те, що НЛП вважається одним із найнадійніших варіантів навчання машин у мовній області, слова зі схожим написанням, звуками та вимовою можуть досить суттєво вплинути на контекст.

Неоднозначність

Якщо ви думаєте, що прості слова можуть заплутати, ось двозначне речення з незрозумілим тлумаченням.

«Я сфотографував дитину в торговому центрі своєю камерою» – якщо говорити, це може бути так, що машина заплуталася щодо того, чи була дитина знята камерою, чи коли дитина була знята, у нього була ваша камера.

Така форма плутанини або двозначності є досить поширеною, якщо ви покладаєтеся на ненадійні рішення НЛП. Що стосується категоризації, неоднозначності можна розділити на синтаксичні (на основі значення), лексичні (на основі слів) і семантичні (на основі контексту).

Помилки, що стосуються швидкості та тексту

Машини, що покладаються на семантичну подачу, неможливо навчити, якщо біти мови та тексту є помилковими. Ця проблема аналогічна залученню неправильно вжитих або навіть написаних слів, які можуть змусити модель діяти з часом. Незважаючи на те, що розроблені інструменти граматичного виправлення достатньо хороші, щоб відсівати специфічні для речень помилки, навчальні дані мають бути безпомилковими, щоб сприяти точному розвитку.

Невміння вписатися в сленг і розмовну мову

Навіть якщо послуги НЛП намагаються вийти за рамки двозначності, помилок і омонімів, вписатися в шлаки або культурно-специфічні вербатими нелегко. Є слова, які не мають стандартних посилань у словнику, але все одно можуть бути релевантними для певної аудиторії. Якщо ви плануєте розробити нестандартний голосовий помічник або модель на основі штучного інтелекту, важливо вмістити відповідні посилання, щоб зробити ресурс достатньо сприйнятливим.

Одним із прикладів може бути чат-бот «Теорії великого вибуху», який розуміє «Buzzinga» і навіть відповідає на нього.

Апатія до вертикально-специфічного лінгво

Подібно до культурно-специфічної мови, певні підприємства використовують суто технічну та вертикально-специфічну термінологію, яка може не узгоджуватися зі стандартною моделлю на основі НЛП. Тому, якщо ви плануєте розробляти спеціалізовані режими з можливостями розпізнавання мовлення, процес вилучення об’єктів, навчання та отримання даних має бути чітко підібраним і специфічним.

Відсутність даних, які можна використовувати

НЛП базується на концепціях сентиментального та лінгвістичного аналізу мови, за якими слідує отримання даних, очищення, маркування та навчання. Тим не менш, деякі мови не мають багато придатних для використання даних або історичного контексту для роботи рішень NLP.

Відсутність НДДКР

Реалізація НЛП не є одновимірною. Натомість йому потрібні допоміжні технології, такі як нейронні мережі та глибоке навчання, щоб перетворитися на щось новаторське. Додавання налаштованих алгоритмів до конкретних реалізацій NLP є чудовим способом розробки користувацьких моделей — хак, який часто збивають через відсутність відповідних інструментів дослідження та розробки.

Подолайте ці проблеми вже сьогодні: як вибрати правильного постачальника?

Від виправлення неоднозначності до помилок і проблем із збором даних, важливо мати у своєму розпорядженні потрібного постачальника для навчання та розробки передбаченої моделі НЛП. І хоча кілька факторів необхідно враховувати, ось деякі з найбільш бажаних функцій, які слід враховувати під час підключення:

  • Велика доменна база даних (аудіо, мова та відео), незалежно від мови.
  • Можливість застосування тегів частини мови для усунення неоднозначностей.
  • Підтримка користувальницьких допоміжних технологій, таких як Multilingual Sentence Embeddings, для покращення якості усного перекладу.
  • Бездоганна анотація даних для позначення наборів даних відповідно до вимог.
  • Багатомовна база даних із готовими варіантами для роботи.

Постачальники, які пропонують більшість або навіть деякі з цих функцій, можуть бути розглянуті для розробки ваших моделей НЛП.

Коротке зведення новин

Зайве говорити, що НЛП перетворився на одну з найбільш широко прийнятих і визнаних технологій на основі штучного інтелекту. Якщо ви вникаєте в деталі, очікується, що до 1400 року ринок НЛП зросте майже на 2025% порівняно з 2017 роком. Згідно з очікуваннями та екстраполяцією, до кінця 43 року ринок НЛП оцінюватиметься майже в 2025 мільярди — Статисти

Незважаючи на переваги, обробка природної мови має кілька обмежень, які ви можете вирішити, підключившись до надійного постачальника штучного інтелекту.

Ватсал Гія, Засновник Шаїп, є підприємцем з більш ніж 20-річним досвідом роботи з програмним забезпеченням і послугами ШІ для охорони здоров’я.

Спочатку опубліковано в https://thinkml.ai 1 червня 2022 року.

Які проблеми з обробкою природної мови та як їх вирішити? PlatoBlockchain Data Intelligence. Вертикальний пошук. Ai.

Які проблеми з обробкою природної мови і як їх усунути? був спочатку опублікований в Життя чат-ботів на Medium, де люди продовжують розмову, висвітлюючи та відповідаючи на цю історію.

Часова мітка:

Більше від Життя чат-ботів