Como um entusiasta da tecnologia com 20 anos de experiência em IA, Vatsal Ghiya, CEO e cofundador da Shaip, falou sobre os desafios que acompanham o processamento de linguagem natural e como as organizações podem superá-los.
A principal lição do artigo é-
- Uma ação pode falar mais alto que palavras, mas as palavras definitivamente determinam o curso da ação relevante para máquinas e modelos altamente inteligentes. E o Processamento de Linguagem Natural (NLP) é a abordagem definitiva que pode fazer a diferença na obtenção de informações a partir dos dados. A PNL recebe suporte do Natural Language Language Understanding para decompor a linguagem humana em linguagem de máquina.
- Apesar de ser amplamente utilizado, o NLP vem com seu próprio conjunto de desafios, como falta de contexto para homógrafos e homófonos, interpretação pouco clara de várias palavras, erros relacionados a texto e velocidade, incapacidade de se encaixar em gírias e coloquialismos, falta de P&D e muitos outros.
- Qualquer organização pode enfrentar desafios escolhendo o fornecedor certo para treinar e desenvolver o modelo de PNL previsto. Escolha um fornecedor que ofereça anotação de dados perfeita, tecnologias assistivas personalizadas, bancos de dados específicos de domínio, bancos de dados multilíngues e recurso de marcação de parte da fala.
Leia o artigo completo aqui:
https://thinkml.ai/what-are-the-natural-language-processing-challenges-and-how-to-fix-them/
