În calitate de pasionat de tehnologie care are 20 de ani de experiență în AI, CEO-ul și co-fondatorul Shaip Vatsal Ghiya a vorbit despre provocările care vin cu procesarea limbajului natural și despre modul în care organizațiile le pot depăși.
Principala concluzie din articol este...
- O acțiune poate vorbi mai tare decât cuvintele, dar cuvintele determină cu siguranță cursul acțiunii relevante pentru mașinile și modelele extrem de inteligente. Iar procesarea limbajului natural (NLP) este abordarea definitivă care poate face diferența în obținerea de informații din date. NLP primește suport de la Natual Language Language Understanding pentru a descompune limbajul uman în limbaj mașină.
- În ciuda faptului că este utilizat pe scară largă, NLP vine cu propriul set de provocări, cum ar fi lipsa de context pentru omografi și homofoni, interpretarea neclară a mai multor cuvinte, erori legate de text și viteză, incapacitatea de a se potrivi în argo și colocvialisme, lipsa de cercetare și dezvoltare și multe altele.
- Orice organizație poate scăpa de provocări alegând furnizorul potrivit pentru a instrui și dezvolta modelul NLP imaginat. Alegeți un furnizor care oferă adnotare fără întreruperi a datelor, tehnologii de asistență personalizate, baze de date specifice domeniului, baze de date multilingve și capacitate de etichetare parțială a vorbirii.
Citeste articolul complet aici:
https://thinkml.ai/what-are-the-natural-language-processing-challenges-and-how-to-fix-them/
