ThinkML - Shaip

Jinsi ya Kurekebisha Changamoto za Uchakataji wa Lugha Asilia?

Kama mpenda teknolojia ambaye ana uzoefu wa miaka 20 katika AI, Mkurugenzi Mtendaji wa Vatsal Ghiya na mwanzilishi mwenza wa Shaip amezungumza kuhusu changamoto zinazoletwa na Uchakataji wa Lugha Asilia na jinsi mashirika yanavyoweza kuzishinda.

Jambo kuu la kuchukua kutoka kwa Kifungu ni-

  • Kitendo kinaweza kusema kwa sauti kubwa kuliko maneno lakini maneno hakika huamua mwendo wa hatua unaofaa kwa mashine na miundo yenye akili sana. Na Usindikaji wa Lugha Asilia(NLP) ndio njia dhahiri inayoweza kuleta mabadiliko katika kupata ufahamu kutoka kwa data. NLP inapata usaidizi kutoka kwa Uelewa wa Lugha Asilia ili kugawanya lugha ya binadamu hadi lugha ya mashine.
  • Licha ya kutumiwa sana NLP inakuja na seti yake ya changamoto kama vile ukosefu wa muktadha wa homografu, na homofoni, tafsiri isiyoeleweka ya maneno mengi, makosa yanayohusiana na maandishi na kasi, kutoweza kutoshea katika misimu na ukosefu wa mazungumzo ya R&D na mengine mengi.
  • Shirika lolote linaweza kujiepusha na changamoto kwa kuchagua muuzaji sahihi wa kutoa mafunzo na kukuza mtindo wa NLP unaotarajiwa. Chagua muuzaji ambaye anatoa ufafanuzi wa data usio na mshono, teknolojia saidizi maalum, hifadhidata mahususi za kikoa, hifadhidata za lugha nyingi, na uwezo wa kuweka lebo wa sehemu ya usemi.

Kusoma makala kamili hapa:

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

Kushiriki kwa Jamii

Wacha tujadili mahitaji yako ya Takwimu za Mafunzo ya AI leo.