Als technologieliefhebber met 20 jaar ervaring in AI, heeft de CEO van Vatsal Ghiya en mede-oprichter van Shaip gesproken over de uitdagingen die natuurlijke taalverwerking met zich meebrengt en hoe organisaties deze kunnen overwinnen.
De belangrijkste afhaalmaaltijden uit het artikel is-
- Een handeling spreekt misschien meer dan woorden, maar woorden bepalen beslist de handelwijze die relevant is voor zeer intelligente machines en modellen. En Natural Language Processing (NLP) is de definitieve aanpak die het verschil kan maken bij het verkrijgen van inzicht uit de data. NLP krijgt ondersteuning van de Natural Language Language Understanding om menselijke taal om te zetten in machinetaal.
- Ondanks dat het op grote schaal wordt gebruikt, heeft NLP zijn eigen uitdagingen, zoals een gebrek aan context voor homografen en homofonen, onduidelijke interpretatie van meerdere woorden, fouten met betrekking tot tekst en snelheid, onvermogen om in jargon te passen en spreektaal, gebrek aan R& D en vele andere.
- Elke organisatie kan uitdagingen aangaan door de juiste leverancier te kiezen om het beoogde NLP-model te trainen en te ontwikkelen. Kies een leverancier die naadloze gegevensannotatie, op maat gemaakte ondersteunende technologieën, domeinspecifieke databases, meertalige databases en part-of-speech tagging-mogelijkheden biedt.
Lees hier het volledige artikel:
https://thinkml.ai/what-are-the-natural-language-processing-challenges-and-how-to-fix-them/
