自然语言处理的挑战是什么，如何解决？

他们说“行动胜于雄辩”。 然而，在某些情况下，文字（精确破译）可以决定与高度智能的机器和模型相关的整个行动过程。 这种使单词对机器更有意义的方法是 NLP 或 自然语言处理.

对于不熟悉的人来说，NLP 是人工智能的一个子领域，能够分解人类语言并将其原理提供给智能模型。 NLP 与 NLU（自然语言理解）和 NLG（自然语言生成）相结合，旨在开发高度智能和主动的搜索引擎、语法检查器、翻译、语音助手等。

简而言之，NLP 分解了语言的复杂性，将其作为数据集呈现给机器以供参考，并提取意图和上下文以进一步开发它们。 然而，实施它们伴随着挑战。

什么是 NLP：从初创公司的角度看？

人类很难学习一门新语言，更不用说机器了。 但是，如果我们需要机器全天帮助我们，它们需要理解并回应人类的用语。 自然语言处理通过将人类语言分解成机器可理解的位来简化模型，用于训练模型至完美。

此外，NLP 得到了 NLU 的支持，旨在从上下文的角度分解单词和句子。 最后，NLG 可以通过生成自己的人类语言版本来帮助机器做出双向通信。

计划设计和开发聊天机器人、语音助手和其他交互式工具的初创公司需要依靠 NLP 服务和解决方案来开发具有准确语言和意图解密能力的机器。

需要考虑的 NLP 挑战

单词可以有不同的含义。 俚语可能更难根据上下文来表达。 由于缺乏资源，某些语言很难接受。 尽管 NLP 是最受欢迎的技术之一，但 NLP 仍面临以下根深蒂固的 AI 挑战。

同形异义词、同音异义词和同音异义词缺乏上下文

“蝙蝠”可以是一种运动工具，甚至可以是一种挂在树上的有翼哺乳动物。 尽管拼写相同，但它们在含义和上下文方面有所不同。 同样，“There”和“Their”听起来相同，但拼写和含义不同。

甚至人类有时也很难理解使用中的细微差别。 因此，尽管 NLP 被认为是在特定语言领域训练机器的更可靠的选择之一，但具有相似拼写、发音和发音的单词可能会显着偏离上下文。

歧义

如果您认为仅仅用词可能会造成混淆，这里有一个解释不清的模棱两可的句子。

“我用我的相机在商场里拍了一个孩子”- 如果有人说，机器可能会混淆这个孩子是用相机拍的，还是当孩子被拍时，他有你的相机。

如果您依赖不可信的 NLP 解决方案，这种形式的混淆或模棱两可是很常见的。 就分类而言，歧义可以分为句法（基于含义）、词汇（基于单词）和语义（基于上下文）。

与速度和文本相关的错误

如果语音和文本位错误，则无法训练依赖语义馈送的机器。 这个问题类似于误用甚至拼写错误的单词的参与，这会使模型随着时间的推移而起作用。 尽管进化的语法校正工具足以清除特定于句子的错误，但训练数据首先需要无错误以促进准确的开发。

无法适应俚语和俗语

即使 NLP 服务尝试超越模棱两可、错误和同音异义词，但要逐字拟合渣或特定文化也不是一件容易的事。 有些词缺乏标准的字典参考，但可能仍与特定的受众群体相关。 如果您计划设计一个定制的人工智能语音助手或模型，重要的是要适合相关的参考资料，以使资源具有足够的感知能力。

一个例子是“生活大爆炸”特定的“聊天机器人”，它可以理解“Buzzinga”，甚至可以做出回应。

对垂直特定行话冷漠

与特定于文化的说法一样，某些企业使用高度技术性和垂直特定的术语，这些术语可能与标准的 NLP 驱动模型不一致。 因此，如果您计划开发具有语音识别功能的特定领域模式，实体提取、训练和数据采购的过程需要高度策划和具体化。

缺乏可用数据

NLP 依赖于语言的情感和语言分析的概念，然后是数据获取、清理、标记和训练。 然而，有些语言没有大量可用数据或历史背景可供 NLP 解决方案使用。

缺乏研发

NLP 实现不是一维的。 相反，它需要像神经网络和深度学习这样的辅助技术才能发展成为开创性的东西。 将定制算法添加到特定的 NLP 实现中是设计定制模型的好方法——由于缺乏足够的研究和开发工具，这种方法经常被击落。

超越这些问题，今天：如何选择合适的供应商？

从修复歧义到错误再到数据收集问题，让合适的供应商为您提供培训和开发设想的 NLP 模型非常重要。 虽然需要考虑几个因素，但以下是连接时需要考虑的一些更理想的功能：

• 规模庞大的特定领​​域数据库（音频、语音和视频），与语言无关。
• 能够实现词性标记以消除歧义。
• 支持自定义辅助技术，例如 Mulingual Sentence Embeddings，以提高口译质量。
• 无缝数据注释以根据要求标记数据集。
• 多语言数据库，可使用现成的选择。

可以考虑提供大部分甚至部分这些功能的供应商来设计您的 NLP 模型。

包起来

毋庸置疑，NLP 已经发展成为更广泛接受和欢呼的人工智能驱动技术之一。 如果您了解具体情况，与 1400 年相比，到 2025 年，NLP 市场预计将增长近 2017%。根据预期和推断，到 43 年底，NLP 市场的价值将接近 2025 亿—— Statista

尽管有这些好处，但自然语言处理也有一些限制——您可以通过与可靠的 AI 供应商联系来解决这些限制。

瓦萨吉亚创始人 夏普，是一位在医疗保健 AI 软件和服务领域拥有 20 多年经验的企业家。

最初发表于 https://thinkml.ai 在1年2022月XNUMX日。

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自然语言处理的挑战是什么，如何解决？ 最初发表于 聊天机器人生活 在媒体上，人们通过突出和回应这个故事继续谈话。

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• Source: https://chatbotslife.com/what-are-the-natural-language-processing-challenges-and-how-to-fix-6c1e185dd95?source=rss—-a49517e4c30b—4