ThinkML - Shaip

Bagaimana untuk Memperbaiki Cabaran Pemprosesan Bahasa Semulajadi?

Sebagai peminat teknologi yang mempunyai pengalaman selama 20 tahun dalam AI, Ketua Pegawai Eksekutif Vatsal Ghiya dan pengasas bersama Shaip telah bercakap tentang cabaran yang datang dengan Pemprosesan Bahasa Semulajadi dan cara organisasi boleh mengatasinya.

Pengambilan Utama daripada Artikel tersebut ialah-

  • Tindakan mungkin bercakap lebih kuat daripada perkataan tetapi kata-kata pasti menentukan tindakan yang berkaitan dengan mesin dan model yang sangat pintar. Dan Pemprosesan Bahasa Semulajadi (NLP) ialah pendekatan muktamad yang boleh membuat perbezaan dalam mendapatkan cerapan daripada data. NLP mendapat sokongan daripada Natual Language Language Understanding untuk memecahkan bahasa manusia kepada bahasa mesin.
  • Walaupun digunakan secara meluas NLP datang dengan set cabarannya sendiri seperti kekurangan konteks untuk homograf, dan homofon, tafsiran yang tidak jelas bagi pelbagai perkataan, ralat yang berkaitan dengan teks dan kelajuan, ketidakupayaan untuk menyesuaikan diri dalam slanga dan bahasa sehari-hari kekurangan R&D dan banyak lagi.
  • Mana-mana organisasi boleh melepaskan diri daripada cabaran dengan memilih vendor yang betul untuk melatih dan membangunkan model NLP yang dibayangkan. Pilih vendor yang menawarkan anotasi data yang lancar, teknologi bantuan tersuai, pangkalan data khusus domain, pangkalan data berbilang bahasa dan keupayaan penandaan sebahagian daripada pertuturan.

Baca artikel penuh di sini:

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

Kongsi sosial

Mari bincangkan keperluan Data Latihan AI anda hari ini.