ThinkML - שייפ

כיצד לתקן אתגרי עיבוד שפה טבעית?

כחובבת טכנולוגיה שיש לה 20 שנות ניסיון ב-AI, מנכ"ל Vatsal Ghiya ומייסד שותף של Shaip דיבר על האתגרים הנלווים לעיבוד שפה טבעית וכיצד ארגונים יכולים להתגבר עליהם.

המפתח מהמאמר הוא-

  • פעולה עשויה לדבר חזק יותר ממילים, אבל מילים בהחלט קובעות את דרך הפעולה הרלוונטית למכונות ודגמים אינטליגנטיים ביותר. ועיבוד שפה טבעית (NLP) היא הגישה המובהקת שיכולה לעשות את ההבדל בקבלת תובנה מהנתונים. NLP מקבל תמיכה מהבנת השפה הטבעית לפירוק שפה אנושית לשפת מכונה.
  • למרות השימוש הנרחב ב-NLP מגיע עם מערך אתגרים משלו כמו חוסר הקשר להומוגרפיות והומופונים, פרשנות לא ברורה של מילים מרובות, שגיאות הקשורות לטקסט ולמהירות, חוסר יכולת להשתלב בסלנג ודיבור היעדר מו"פ ורבים אחרים.
  • כל ארגון יכול להתחמק עם אתגרים על ידי בחירת הספק הנכון להכשיר ולפתח את מודל ה-NLP המיועד. בחר ספק המציע הערת נתונים חלקה, טכנולוגיות מסייעות מותאמות אישית, מסדי נתונים ספציפיים לתחום, מסדי נתונים רב לשוניים ויכולת תיוג חלקי דיבור.

קראו את המאמר המלא כאן:

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

שתף חברתי

בואו נדון היום בדרישת נתוני ההכשרה שלך ב- AI.