एआई में 20 साल का अनुभव रखने वाले एक प्रौद्योगिकी उत्साही के रूप में, वत्सल घिया सीईओ और शैप के सह-संस्थापक ने प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के साथ आने वाली चुनौतियों के बारे में बात की है और संगठन उन्हें कैसे दूर कर सकते हैं।
लेख से मुख्य टेकअवे है-
- एक क्रिया शब्दों की तुलना में जोर से बोल सकती है लेकिन शब्द निश्चित रूप से अत्यधिक बुद्धिमान मशीनों और मॉडलों के लिए प्रासंगिक कार्रवाई का मार्ग निर्धारित करते हैं। और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) निश्चित दृष्टिकोण है जो डेटा से अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में अंतर ला सकता है। मानव भाषा को मशीनी भाषा में तोड़ने के लिए NLP को नेचुरल लैंग्वेज लैंग्वेज अंडरस्टैंडिंग से समर्थन मिलता है।
- व्यापक रूप से उपयोग किए जाने के बावजूद एनएलपी में होमोग्राफ और होमोफ़ोन के लिए संदर्भ की कमी, कई शब्दों की अस्पष्ट व्याख्या, पाठ और गति से संबंधित त्रुटियां, कठबोली और बोलचाल में फिट होने में असमर्थता, अनुसंधान और विकास की कमी और कई अन्य जैसी चुनौतियों का अपना सेट है।
- कोई भी संगठन परिकल्पित एनएलपी मॉडल को प्रशिक्षित करने और विकसित करने के लिए सही विक्रेता का चयन करके चुनौतियों से दूर हो सकता है। एक विक्रेता चुनें जो निर्बाध डेटा एनोटेशन, कस्टम सहायक तकनीकों, डोमेन-विशिष्ट डेटाबेस, बहुभाषी डेटाबेस और पार्ट-ऑफ-स्पीच टैगिंग क्षमता प्रदान करता है।
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https://thinkml.ai/what-are-the-natural-language-processing-challenges-and-how-to-fix-them/
