作為擁有 20 年 AI 經驗的技術愛好者，Shaip 的首席執行官兼聯合創始人 Vatsal Ghiya 談到了自然語言處理帶來的挑戰以及組織如何克服這些挑戰。
文章的要點是——
- 行動勝於雄辯，但言語絕對決定了與高度智能的機器和模型相關的行動過程。 自然語言處理 (NLP) 是決定性的方法，可以在從數據中獲得洞察力方面發揮重要作用。 NLP 得到 Natual Language Language Understanding 的支持，將人類語言分解為機器語言。
- 儘管被廣泛使用，NLP 也有其自身的一系列挑戰，例如缺乏同形異義詞和同音異義詞的上下文、對多個單詞的解釋不明確、與文本和速度相關的錯誤、無法適應俚語和口語化、缺乏研發等等。
- 任何組織都可以通過選擇合適的供應商來訓練和開發設想的 NLP 模型來應對挑戰。 選擇提供無縫數據註釋、自定義輔助技術、特定領域數據庫、多語言數據庫和詞性標記功能的供應商。
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https://thinkml.ai/what-are-the-natural-language-processing-challenges-and-how-to-fix-them/
