ThinkML - Shaip

كيفية إصلاح تحديات معالجة اللغة الطبيعية؟

بصفته متحمسًا للتكنولوجيا يتمتع بخبرة 20 عامًا في مجال الذكاء الاصطناعي ، تحدث Vatsal Ghiya الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك لـ Shaip عن التحديات التي تأتي مع Natural Language Processing وكيف يمكن للمؤسسات التغلب عليها.

الوجبات الجاهزة الرئيسية من المقال هي-

  • قد يتحدث الفعل بصوت أعلى من الكلمات ، لكن الكلمات تحدد بالتأكيد مسار العمل ذي الصلة بالآلات والنماذج عالية الذكاء. والمعالجة الطبيعية للغات (NLP) هي النهج النهائي الذي يمكن أن يحدث فرقًا في اكتساب نظرة ثاقبة من البيانات. تحصل البرمجة اللغوية العصبية على دعم من فهم اللغة الطبيعية لتقسيم اللغة البشرية إلى لغة الآلة.
  • على الرغم من استخدامها على نطاق واسع في البرمجة اللغوية العصبية ، إلا أنها تأتي مع مجموعة من التحديات الخاصة بها مثل عدم وجود سياق للتماثيل المتجانسة ، والمتجانسات ، والتفسير غير الواضح للكلمات المتعددة ، والأخطاء المتعلقة بالنص والسرعة ، وعدم القدرة على التوافق مع الكلمات العامية والعامية ، ونقص البحث والتطوير وغيرها الكثير.
  • يمكن لأي منظمة أن تفلت من التحديات عن طريق اختيار البائع المناسب لتدريب وتطوير نموذج البرمجة اللغوية العصبية (NLP) المتصور. اختر مورّدًا يقدم تعليقًا توضيحيًا سلسًا للبيانات ، وتقنيات مساعدة مخصصة ، وقواعد بيانات خاصة بالمجال ، وقواعد بيانات متعددة اللغات ، وإمكانية وضع علامات على جزء من الكلام.

قراءة المقال كاملا هنا:

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

شارك الاجتماعية

دعنا نناقش متطلبات بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي اليوم.