Shaip'in CEO'su ve kurucu ortağı Vatsal Ghiya, yapay zeka alanında 20 yıllık deneyime sahip bir teknoloji tutkunu olarak, Doğal Dil İşleme ile gelen zorluklardan ve kuruluşların bunları nasıl aşabileceğinden bahsetti.
Makaleden Çıkarılacak Temel Çıkarım-
- Bir eylem, sözcüklerden daha yüksek sesle konuşabilir, ancak son derece zeki makineler ve modellerle ilgili eylemin gidişatını kesinlikle sözcükler belirler. Ve Doğal Dil İşleme (NLP), verilerden içgörü elde etmede fark yaratabilecek kesin yaklaşımdır. NLP, insan dilini makine diline ayırmak için Doğal Dil Dil Anlayışından destek alır.
- Yaygın olarak kullanılmasına rağmen, NLP, homograflar ve sesteş sözcükler için bağlam eksikliği, birden fazla kelimenin net olmayan şekilde yorumlanması, metin ve hız ile ilgili hatalar, argoya sığamama ve günlük konuşma dilindeki Ar-Ge eksikliği ve diğerleri gibi kendi zorluklarıyla birlikte gelir.
- Herhangi bir kuruluş, öngörülen NLP modelini eğitmek ve geliştirmek için doğru satıcıyı seçerek zorluklardan kurtulabilir. Kesintisiz veri açıklaması, özel yardımcı teknolojiler, etki alanına özgü veritabanları, çok dilli veritabanları ve konuşma parçası etiketleme özelliği sunan bir satıcı seçin.
Burada tam makaleyi okuyun:
https://thinkml.ai/what-are-the-natural-language-processing-challenges-and-how-to-fix-them/
