Các Thách thức Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên là gì và Cách khắc phục?

Họ nói 'Hành động nói lớn hơn Lời nói'. Tuy nhiên, trong một số trường hợp, các từ (được giải mã chính xác) có thể xác định toàn bộ quá trình hành động liên quan đến các máy móc và mô hình thông minh cao. Cách tiếp cận này để làm cho các từ có ý nghĩa hơn đối với máy móc là NLP hoặc Xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Đối với những người không bị đảo ngược, NLP là một trường con của Trí tuệ nhân tạo có khả năng phá vỡ ngôn ngữ của con người và cung cấp các nguyên lý tương tự cho các mô hình thông minh. NLP, được ghép nối với NLU (Hiểu ngôn ngữ tự nhiên) và NLG (Tạo ngôn ngữ tự nhiên), nhằm mục đích phát triển các công cụ tìm kiếm thông minh và chủ động, trình kiểm tra ngữ pháp, bản dịch, trợ lý giọng nói, v.v.

Nói một cách đơn giản, NLP phá vỡ sự phức tạp của ngôn ngữ, trình bày giống với máy móc như các tập dữ liệu để lấy tham chiếu và cũng trích xuất mục đích và ngữ cảnh để phát triển chúng hơn nữa. Tuy nhiên, việc thực hiện chúng đi kèm với những thách thức.

NLP: Từ quan điểm của một Startup là gì?

Con người còn khó học một ngôn ngữ mới chứ đừng nói đến máy móc. Tuy nhiên, nếu chúng ta cần máy móc trợ giúp chúng ta cả ngày, chúng cần hiểu và đáp ứng cách nói của con người. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên dễ dàng bằng cách chia nhỏ ngôn ngữ của con người thành các bit có thể hiểu được bằng máy, được sử dụng để đào tạo các mô hình hoàn thiện.

Ngoài ra, NLP có sự hỗ trợ từ NLU, nhằm mục đích chia nhỏ các từ và câu theo quan điểm ngữ cảnh. Cuối cùng, có NLG để giúp máy móc phản hồi bằng cách tạo ra phiên bản ngôn ngữ con người của riêng chúng để giao tiếp hai chiều.

Các công ty khởi nghiệp dự định thiết kế và phát triển chatbot, trợ lý giọng nói và các công cụ tương tác khác cần phải dựa vào các dịch vụ và giải pháp NLP để phát triển máy có khả năng giải mã ý định và ngôn ngữ chính xác.

Những thách thức NLP cần xem xét

Các từ có thể có nhiều nghĩa khác nhau. Những tiếng lóng có thể khó diễn đạt theo ngữ cảnh hơn. Và một số ngôn ngữ nhất định rất khó để sử dụng, do thiếu tài nguyên. Mặc dù là một trong những công nghệ được tìm kiếm nhiều hơn, NLP đi kèm với những thách thức về AI bắt nguồn và triển khai sau đây.

Thiếu ngữ cảnh cho từ đồng âm, từ đồng âm và từ đồng âm

'Con dơi' có thể là một công cụ thể thao và thậm chí là một loài động vật có cánh, treo trên cây. Mặc dù cách viết giống nhau, chúng khác nhau khi có liên quan đến ý nghĩa và ngữ cảnh. Tương tự, 'There' và 'their' nghe giống nhau nhưng có cách viết và ý nghĩa khác nhau đối với chúng.

Ngay cả con người đôi khi cũng khó hiểu được sự khác biệt nhỏ trong cách sử dụng. Do đó, mặc dù NLP được coi là một trong những lựa chọn đáng tin cậy hơn để đào tạo máy móc trong lĩnh vực ngôn ngữ cụ thể, các từ có cách viết, âm thanh và cách phát âm tương tự có thể làm sai ngữ cảnh khá đáng kể.

Sự mơ hồ

Nếu bạn nghĩ những từ đơn thuần có thể gây nhầm lẫn, thì đây là một câu mơ hồ với cách giải thích không rõ ràng.

“Tôi đã chụp một đứa trẻ trong trung tâm mua sắm bằng máy ảnh của tôi” - Nếu được nói chuyện với, có thể là trường hợp máy bị nhầm lẫn không biết đứa trẻ bị chụp bằng máy ảnh hay khi đứa trẻ bị chụp, nó có máy ảnh của bạn.

Dạng nhầm lẫn hoặc mơ hồ này khá phổ biến nếu bạn dựa vào các giải pháp NLP không đáng tin cậy. Liên quan đến phân loại, các mơ hồ có thể được tách biệt thành Cú pháp (dựa trên ý nghĩa), Lexical (dựa trên từ) và Ngữ nghĩa (dựa trên ngữ cảnh).

Các lỗi liên quan đến Tốc độ và Văn bản

Máy dựa vào nguồn cấp ngữ nghĩa không thể được đào tạo nếu các bit lời nói và văn bản bị sai. Vấn đề này tương tự với sự liên quan của các từ được sử dụng sai hoặc thậm chí sai chính tả, có thể làm cho mô hình hoạt động theo thời gian. Mặc dù các công cụ sửa lỗi ngữ pháp đã phát triển đủ tốt để loại bỏ những lỗi sai đối với từng câu, nhưng dữ liệu đào tạo cần không có lỗi để tạo điều kiện phát triển chính xác ngay từ đầu.

Không có khả năng phù hợp với các từ lóng và từ thông tục

Ngay cả khi các dịch vụ NLP cố gắng và mở rộng quy mô vượt ra khỏi sự mơ hồ, lỗi và từ đồng âm, việc điều chỉnh các từ ngữ ngắn gọn hoặc văn hóa cụ thể là không dễ dàng. Có những từ thiếu tham chiếu từ điển chuẩn nhưng vẫn có thể phù hợp với một nhóm đối tượng cụ thể. Nếu bạn dự định thiết kế một mô hình hoặc trợ lý giọng nói tùy chỉnh được hỗ trợ bởi AI, điều quan trọng là phải phù hợp với các tài liệu tham khảo có liên quan để làm cho tài nguyên đủ hiểu.

Một ví dụ sẽ là một chatbot 'chuyên biệt về Lý thuyết Big Bang' có thể hiểu 'Buzzinga' và thậm chí phản hồi lại tương tự.

Sự thờ ơ đối với Lingo Cụ thể theo chiều dọc

Giống như cách nói cụ thể về văn hóa, các doanh nghiệp nhất định sử dụng các thuật ngữ kỹ thuật cao và cụ thể theo ngành dọc có thể không phù hợp với mô hình tiêu chuẩn được cung cấp bởi NLP. Do đó, nếu bạn có kế hoạch phát triển các chế độ dành riêng cho lĩnh vực với khả năng nhận dạng giọng nói, thì quá trình khai thác thực thể, đào tạo và mua sắm dữ liệu cần phải được quản lý cao và cụ thể.

Thiếu dữ liệu có thể sử dụng

NLP xoay quanh các khái niệm phân tích tình cảm và ngôn ngữ của ngôn ngữ, tiếp theo là thu thập dữ liệu, làm sạch, ghi nhãn và đào tạo. Tuy nhiên, một số ngôn ngữ không có nhiều dữ liệu có thể sử dụng hoặc bối cảnh lịch sử để các giải pháp NLP hoạt động.

Thiếu R&D

Việc triển khai NLP không phải là một chiều. Thay vào đó, nó yêu cầu các công nghệ hỗ trợ như mạng thần kinh và học sâu để phát triển thành một thứ gì đó đột phá. Thêm các thuật toán tùy chỉnh vào các triển khai NLP cụ thể là một cách tuyệt vời để thiết kế các mô hình tùy chỉnh - một phương pháp hack thường bị bắn hạ do thiếu các công cụ nghiên cứu và phát triển đầy đủ.

Quy mô trên những vấn đề này, hôm nay: Làm thế nào để chọn đúng nhà cung cấp?

Từ việc sửa lỗi mơ hồ cho đến các vấn đề với thu thập dữ liệu, điều quan trọng là bạn phải có nhà cung cấp phù hợp để đào tạo và phát triển Mô hình NLP đã hình dung. Và trong khi một số yếu tố cần được xem xét, đây là một số tính năng đáng mong đợi hơn cần xem xét khi kết nối:

• Cơ sở dữ liệu lớn, dành riêng cho miền cụ thể (âm thanh, lời nói và video), bất kể ngôn ngữ.
• Khả năng triển khai gắn thẻ Phần lời nói để loại bỏ những điều không rõ ràng.
• Hỗ trợ các công nghệ trợ giúp tùy chỉnh như Nhúng câu nhiều ngôn ngữ để cải thiện chất lượng phiên dịch.
• Chú thích dữ liệu liền mạch để gắn nhãn các tập dữ liệu theo yêu cầu.
• Cơ sở dữ liệu đa ngôn ngữ với các lựa chọn có sẵn để làm việc.

Các nhà cung cấp cung cấp hầu hết hoặc thậm chí một số tính năng này có thể được xem xét để thiết kế các mô hình NLP của bạn.

Tổng kết Up

Không cần phải nói, NLP đã phát triển thành một trong những công nghệ dựa trên Trí tuệ nhân tạo được chấp nhận và ca ngợi rộng rãi hơn. Nếu bạn đi sâu vào chi tiết cụ thể, thị trường NLP dự kiến ​​sẽ tăng trưởng gần 1400% vào năm 2025, so với năm 2017. Theo kỳ vọng và ngoại suy, thị trường NLP sẽ được định giá gần 43 tỷ vào cuối năm 2025 - Statista

Bất chấp những lợi ích, Xử lý ngôn ngữ tự nhiên đi kèm với một số hạn chế - điều gì đó mà bạn có thể giải quyết khi kết nối với nhà cung cấp AI đáng tin cậy.

Vatsal Ghiya, Người sáng lập Shaip, là một doanh nhân với hơn 20 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực phần mềm và dịch vụ AI chăm sóc sức khỏe.

Được xuất bản lần đầu tại https://thinkml.ai vào ngày 1 tháng 2022 năm XNUMX.

---

Các Thách thức Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên là gì và Cách khắc phục? ban đầu được xuất bản trong Trò chuyện cuộc sống trên Medium, nơi mọi người đang tiếp tục cuộc trò chuyện bằng cách nhấn mạnh và trả lời câu chuyện này.

• Coinsmart. Sàn giao dịch Bitcoin và tiền điện tử tốt nhất Châu Âu.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Khuếch đại kiến ​​thức. TRUY CẬP MIỄN PHÍ.
• CryptoHawk. Radar Altcoin. Dùng thử miễn phí.
• Source: https://chatbotslife.com/what-are-the-natural-language-processing-challenges-and-how-to-fix-6c1e185dd95?source=rss—-a49517e4c30b—4