En tant que passionné de technologie qui a 20 ans d'expérience dans l'IA, le PDG de Vatsal Ghiya et co-fondateur de Shaip a parlé des défis qui accompagnent le traitement du langage naturel et de la manière dont les organisations peuvent les surmonter.
La clé à retenir de l'article est-
- Une action peut parler plus fort que des mots, mais les mots déterminent définitivement le plan d'action pertinent pour les machines et les modèles hautement intelligents. Et le traitement du langage naturel (NLP) est l'approche définitive qui peut faire la différence pour mieux comprendre les données. La PNL bénéficie du soutien de la compréhension du langage du langage naturel pour décomposer le langage humain en langage machine.
- Bien qu'elle soit largement utilisée, la PNL comporte son propre ensemble de défis comme le manque de contexte pour les homographes et les homophones, l'interprétation peu claire de plusieurs mots, les erreurs liées au texte et à la vitesse, l'incapacité à s'adapter à l'argot et les expressions familières, le manque de R&D et bien d'autres.
- Toute organisation peut relever des défis en choisissant le bon fournisseur pour former et développer le modèle NLP envisagé. Choisissez un fournisseur qui offre une annotation transparente des données, des technologies d'assistance personnalisées, des bases de données spécifiques à un domaine, des bases de données multilingues et une capacité de marquage des parties du discours.
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https://thinkml.ai/what-are-the-natural-language-processing-challenges-and-how-to-fix-them/
