Jako technologický nadšenec, který má 20 let zkušeností s umělou inteligencí, hovořil generální ředitel Vatsal Ghiya a spoluzakladatel společnosti Shaip o výzvách, které přináší zpracování přirozeného jazyka, a o tom, jak je mohou organizace překonat.
Klíčový poznatek z článku je -
- Akce může mluvit hlasitěji než slova, ale slova rozhodně určují průběh akce relevantní pro vysoce inteligentní stroje a modely. A zpracování přirozeného jazyka (NLP) je definitivní přístup, který může znamenat rozdíl v získávání přehledu z dat. NLP získává podporu od Natual Language Language Understanding k rozdělení lidského jazyka na strojový.
- Přestože je NLP široce používáno, přichází s vlastními problémy, jako je nedostatek kontextu pro homografy a homofony, nejasná interpretace více slov, chyby související s textem a rychlostí, neschopnost zapadnout do slangu a hovorových výrazů, nedostatek výzkumu a vývoje a mnoho dalších.
- Každá organizace může překonat výzvy výběrem správného dodavatele, který bude školit a rozvíjet předpokládaný model NLP. Vyberte si dodavatele, který nabízí bezproblémovou anotaci dat, vlastní asistenční technologie, databáze specifické pro doménu, vícejazyčné databáze a schopnost značkování slovními druhy.
Přečtěte si celý článek zde:
https://thinkml.ai/what-are-the-natural-language-processing-challenges-and-how-to-fix-them/
