AI で 20 年の経験を持つ技術愛好家である Vatsal Ghiya CEO 兼 Shaip の共同創設者は、自然言語処理に伴う課題と、組織がそれらを克服する方法について語っています。
記事からの重要なポイントは-
- 行動は言葉よりも雄弁かもしれませんが、言葉は間違いなく、高度にインテリジェントなマシンやモデルに関連する行動方針を決定します。 また、自然言語処理 (NLP) は、データから洞察を得る上で違いを生む決定的なアプローチです。 NLP は、Natual Language Language Understanding からサポートを受けて、人間の言語を機械語に分解します。
- 広く使用されているにもかかわらず、NLP には、同形異義語や同音異義語のコンテキストの欠如、複数の単語の不明確な解釈、テキストとスピードに関連するエラー、スラングや口語表現に適合できないこと、R&D の欠如など、独自の一連の課題が伴います。
- 適切なベンダーを選択して想定された NLP モデルをトレーニングおよび開発することで、どのような組織でも問題を回避できます。 シームレスなデータ注釈、カスタム支援技術、ドメイン固有のデータベース、多言語データベース、および品詞のタグ付け機能を提供するベンダーを選択してください。
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https://thinkml.ai/what-are-the-natural-language-processing-challenges-and-how-to-fix-them/
