As 'n tegnologie-entoesias wat 20 jaar ondervinding in KI het, het Vatsal Ghiya se HUB en medestigter van Shaip gepraat oor die uitdagings wat met Natuurlike Taalverwerking kom en hoe organisasies dit kan oorkom.
Die sleutel wegneemete van die artikel is-
- 'n Daad spreek dalk harder as woorde, maar woorde bepaal beslis die aksie wat relevant is vir hoogs intelligente masjiene en modelle. En Natural Language Processing (NLP) is die definitiewe benadering wat 'n verskil kan maak in die verkryging van insig uit die data. NLP kry ondersteuning van die Natual Language Language Understanding om menslike taal in masjientaal af te breek.
- Alhoewel dit wyd gebruik word, kom NLP met sy eie stel uitdagings soos 'n gebrek aan konteks vir homografieë en homofone, onduidelike interpretasie van veelvuldige woorde, foute wat verband hou met teks en spoed, onvermoë om in sleng in te pas en omgangstaal 'n gebrek aan R& D en vele ander.
- Enige organisasie kan met uitdagings wegkom deur die regte verskaffer te kies om die beoogde NLP-model op te lei en te ontwikkel. Kies 'n verskaffer wat naatlose data-aantekeninge, pasgemaakte ondersteunende tegnologieë, domeinspesifieke databasisse, veeltalige databasisse en woordsoort-merkervermoë bied.
Lees die volledige artikel hier:
https://thinkml.ai/what-are-the-natural-language-processing-challenges-and-how-to-fix-them/
