วิธีแก้ไขปัญหาการประมวลผลภาษาธรรมชาติ

ในฐานะผู้คลั่งไคล้เทคโนโลยีที่มีประสบการณ์ด้าน AI มากว่า 20 ปี Vatsal Ghiya CEO และผู้ร่วมก่อตั้ง Shaip ได้พูดคุยเกี่ยวกับความท้าทายที่มาพร้อมกับ Natural Language Processing และวิธีที่องค์กรต่างๆ สามารถเอาชนะได้

ประเด็นสำคัญจากบทความคือ -

• การกระทำอาจพูดได้ดังกว่าคำพูด แต่คำพูดจะเป็นตัวกำหนดแนวทางการดำเนินการที่เกี่ยวข้องกับเครื่องจักรและรุ่นที่มีความอัจฉริยะสูงอย่างแน่นอน และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เป็นวิธีการขั้นสุดท้ายที่สามารถสร้างความแตกต่างในการรับข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูล NLP ได้รับการสนับสนุนจาก Natual Language Language Understanding เพื่อแยกย่อยภาษามนุษย์เป็นภาษาเครื่อง
• แม้จะมีการใช้อย่างแพร่หลาย NLP ก็มาพร้อมกับความท้าทายในตัวเอง เช่น การไม่มีบริบทสำหรับคำพ้องเสียงและคำพ้องเสียง การตีความคำหลายคำที่ไม่ชัดเจน ข้อผิดพลาดเกี่ยวกับข้อความและความเร็ว การไม่สามารถใส่คำสแลงได้พอดี และการใช้ภาษาที่ขาดการวิจัยและพัฒนา และอื่นๆ อีกมากมาย
• องค์กรใดก็ตามสามารถหลีกเลี่ยงความท้าทายได้โดยการเลือกผู้จำหน่ายที่เหมาะสมเพื่อฝึกอบรมและพัฒนาโมเดล NLP ที่มองเห็นได้ เลือกผู้ให้บริการที่เสนอคำอธิบายประกอบข้อมูลอย่างราบรื่น เทคโนโลยีช่วยเหลือแบบกำหนดเอง ฐานข้อมูลเฉพาะโดเมน ฐานข้อมูลหลายภาษา และความสามารถในการติดแท็กส่วนหนึ่งของคำพูด

อ่านบทความเต็มที่นี่:

https://thinkml.ai/what-are-the-natural-language-processing-challenges-and-how-to-fix-them/