In qualità di appassionato di tecnologia con 20 anni di esperienza nell'intelligenza artificiale, Vatsal Ghiya, CEO e co-fondatore di Shaip, ha parlato delle sfide che derivano dall'elaborazione del linguaggio naturale e di come le organizzazioni possono superarle.
La chiave da asporto dall'articolo è-
- Un'azione potrebbe parlare più forte delle parole, ma le parole determinano sicuramente il corso dell'azione rilevante per macchine e modelli altamente intelligenti. E il Natural Language Processing (NLP) è l'approccio definitivo che può fare la differenza nell'ottenere informazioni dai dati. La PNL ottiene supporto dalla comprensione del linguaggio del linguaggio naturale per scomporre il linguaggio umano in linguaggio macchina.
- Nonostante sia ampiamente utilizzato, la PNL presenta una serie di sfide come la mancanza di contesto per omografi e omofoni, interpretazione poco chiara di più parole, errori relativi al testo e alla velocità, incapacità di adattarsi allo slang e colloquialismi, mancanza di ricerca e sviluppo e molti altri.
- Qualsiasi organizzazione può farla franca scegliendo il fornitore giusto per addestrare e sviluppare il modello di PNL immaginato. Scegli un fornitore che offra annotazioni dei dati senza soluzione di continuità, tecnologie assistive personalizzate, database specifici del dominio, database multilingue e funzionalità di tagging di parte del discorso.
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https://thinkml.ai/what-are-the-natural-language-processing-challenges-and-how-to-fix-them/
