ThinkML - Shaip

Wéi Fix Natural Language Processing Challenges?

Als Technologie-Enthusiast deen 20 Joer Erfahrung an AI huet, huet de Vatsal Ghiya CEO a Matgrënner vu Shaip iwwer d'Erausfuerderunge geschwat, déi mat der Natural Language Processing kommen a wéi Organisatiounen se iwwerwanne kënnen.

De Schlëssel Takeaway vum Artikel ass-

  • Eng Handlung kéint méi haart schwätzen wéi Wierder, awer Wierder bestëmmen definitiv de Verlaf vun der Handlung relevant fir héich intelligent Maschinnen a Modeller. An Natural Language Processing (NLP) ass déi definitiv Approche déi en Ënnerscheed ka maachen fir Abléck aus den Donnéeën ze kréien. NLP kritt Ënnerstëtzung vum Natual Language Language Understanding fir mënschlech Sprooch a Maschinnsprooch opzedeelen.
  • Och wann et vill benotzt gëtt, kënnt NLP mat senger eegener Set vun Erausfuerderunge wéi Mangel u Kontext fir Homographen, an Homophonen, onkloer Interpretatioun vu multiple Wierder, Feeler am Zesummenhang mat Text a Geschwindegkeet, Onméiglechkeet a Schlaang ze passen a Kolloquialismus Mangel u R&D a vill anerer.
  • All Organisatioun kann mat Erausfuerderunge fortkommen andeems Dir dee richtege Verkeefer wielt fir de virgesinnenen NLP Modell ze trainéieren an z'entwéckelen. Wielt e Verkeefer deen eng nahtlos Dateannotatioun ubitt, personaliséiert Hëllefstechnologien, Domain-spezifesch Datenbanken, méisproocheg Datenbanken, an Deel-vun-Speech Tagging Kapazitéit.

Huelt de ganzen Artikel hei:

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

Sozial Share

Loosst eis Är AI Trainingsdatenfuerderung haut diskutéieren.