AI 분야에서 20년의 경험을 가진 기술 애호가로서 Shaip의 CEO이자 공동 설립자인 Vatsal Ghiya는 자연어 처리와 관련된 문제와 조직이 이를 극복할 수 있는 방법에 대해 이야기했습니다.
기사에서 핵심 테이크 아웃은-
- 행동은 말보다 더 크게 말할 수 있지만 말은 확실히 고도로 지능적인 기계 및 모델과 관련된 행동 과정을 결정합니다. 그리고 자연어 처리(NLP)는 데이터에서 통찰력을 얻는 데 차이를 만들 수 있는 결정적인 접근 방식입니다. NLP는 인간의 언어를 기계어로 분해하기 위해 NLP(Natural Language Language Understanding)의 지원을 받습니다.
- 널리 사용되고 있음에도 불구하고 NLP는 동음이의어 및 동음이의어에 대한 컨텍스트 부족, 여러 단어에 대한 명확하지 않은 해석, 텍스트 및 속도와 관련된 오류, 속어에 맞출 수 없음 및 구어체에 대한 R&D 부족과 같은 고유한 일련의 문제가 있습니다.
- 모든 조직은 계획된 NLP 모델을 교육하고 개발할 올바른 공급업체를 선택하여 문제를 해결할 수 있습니다. 원활한 데이터 주석, 맞춤형 보조 기술, 도메인별 데이터베이스, 다국어 데이터베이스 및 품사 태깅 기능을 제공하는 공급업체를 선택하십시오.
전체 기사 읽기 :
https://thinkml.ai/what-are-the-natural-language-processing-challenges-and-how-to-fix-them/
