Они говорят: «Действие говорит громче, чем слова». Тем не менее, в некоторых случаях слова (точно расшифрованные) могут определять весь образ действий, относящийся к высокоинтеллектуальным машинам и моделям. Этот подход к тому, чтобы сделать слова более значимыми для машин, — это НЛП или обработка естественного языка.

Читайте также: Что такое НЛП?

Для непосвященных НЛП — это подобласть искусственного интеллекта, способная разрушать человеческий язык и передавать его принципы интеллектуальным моделям. НЛП в сочетании с NLU (понимание естественного языка) и NLG (генерация естественного языка) направлено на разработку высокоинтеллектуальных и проактивных поисковых систем, средств проверки грамматики, переводчиков, голосовых помощников и многого другого.

Проще говоря, НЛП разбирает языковые сложности, представляет их машинам в виде наборов данных, из которых можно взять ссылку, а также извлекает намерение и контекст для их дальнейшей разработки. Тем не менее, их реализация сопряжена с определенными проблемами.

Что такое НЛП: с точки зрения стартапа?

Людям трудно выучить новый язык, не говоря уже о машинах. Однако, если нам нужны машины, которые будут помогать нам в течение дня, они должны понимать человеческий язык и реагировать на него. Обработка естественного языка упрощает задачу, разбивая человеческий язык на понятные машине части, которые используются для доведения моделей до совершенства.

Кроме того, НЛП поддерживается NLU, целью которого является разбиение слов и предложений с контекстуальной точки зрения. Наконец, существует NLG, который помогает машинам реагировать, генерируя собственную версию человеческого языка для двусторонней связи.

Стартапы, планирующие проектировать и разрабатывать чат-ботов, голосовых помощников и другие интерактивные инструменты, должны полагаться на услуги и решения НЛП для разработки машин с точными возможностями расшифровки языка и намерений.

Проблемы НЛП, которые следует учитывать

Слова могут иметь разные значения. Сленг может быть труднее выразить в контексте. А некоторые языки просто трудно внедрить из-за нехватки ресурсов. Несмотря на то, что НЛП является одной из наиболее востребованных технологий, оно сталкивается со следующими коренными проблемами и проблемами реализации.

• Отсутствие контекста для омографов, омофонов и омонимов.

«Летучая мышь» может быть спортивным инструментом и даже крылатым млекопитающим, висящим на дереве. Несмотря на одинаковое написание, они различаются по смыслу и контексту. Точно так же слова «Там» и «Их» звучат одинаково, но имеют разное написание и значение.

Даже людям иногда трудно понять тонкие различия в использовании. Таким образом, несмотря на то, что НЛП считается одним из наиболее надежных способов обучения машин в области конкретного языка, слова со схожим написанием, звуком и произношением могут довольно существенно исказить контекст.

Если вы думаете, что простые слова могут сбить с толку, вот двусмысленное предложение с неясной интерпретацией.

«Я сфотографировал ребенка в торговом центре своей камерой» — если с вами поговорить, может случиться так, что машина запутается относительно того, был ли ребенок сфотографирован с помощью камеры или когда ребенка сняли, у него была ваша камера.

Читайте также: Что такое токенизация в НЛП?

Эта форма путаницы или двусмысленности довольно распространена, если вы полагаетесь на ненадежные решения НЛП. Что касается категоризации, неоднозначности можно разделить на синтаксические (основанные на значении), лексические (основанные на словах) и семантические (основанные на контексте).

• Ошибки, связанные со скоростью и текстом

Машины, использующие семантическую информацию, невозможно обучить, если речевые и текстовые биты ошибочны. Эта проблема аналогична неправильному использованию или даже написанию слов, которые со временем могут привести к тому, что модель начнет работать некорректно. Несмотря на то, что развитые инструменты коррекции грамматики достаточно хороши, чтобы отсеивать ошибки, специфичные для предложений, обучающие данные должны быть безошибочными, чтобы в первую очередь способствовать точной разработке.

• Неспособность вписаться в сленги и разговорные выражения

Даже если услуги НЛП попытаются выйти за рамки двусмысленностей, ошибок и омонимов, вписаться в шлаки или дословно, специфичные для культуры, будет непросто. Есть слова, которым не хватает стандартных словарных ссылок, но они все равно могут быть актуальны для определенной аудитории. Если вы планируете разработать собственный голосовой помощник или модель на базе искусственного интеллекта, важно включить соответствующие ссылки, чтобы сделать ресурс достаточно понятным.

Одним из примеров может быть чат-бот, посвященный «Теории большого взрыва», который понимает «Buzzinga» и даже отвечает на него.

• Апатия к узкоспециализированному жаргону

Как и в языке, специфичном для конкретной культуры, некоторые предприятия используют высокотехнологичную и специфичную для вертикали терминологию, которая может не согласовываться со стандартной моделью, основанной на НЛП. Поэтому, если вы планируете разрабатывать специфичные для конкретной области режимы с возможностями распознавания речи, процесс извлечения сущностей, обучения и получения данных должен быть тщательно продуманным и конкретным.

НЛП основано на концепциях сентиментального и лингвистического анализа языка, за которым следуют сбор данных, очистка, маркировка и обучение. Тем не менее, некоторые языки не имеют большого количества полезных данных или исторического контекста, с которыми могли бы работать решения НЛП.

Реализация НЛП не является одномерной. Вместо этого требуются вспомогательные технологии, такие как нейронные сети и глубокое обучение, чтобы превратиться в нечто новаторское. Добавление индивидуальных алгоритмов к конкретным реализациям НЛП — отличный способ разработки собственных моделей — прием, который часто отвергается из-за отсутствия адекватных инструментов для исследований и разработок.

Читайте также: Первый препарат, разработанный ИИ, прошел испытания на людях.

Преодолейте эти проблемы уже сегодня: как выбрать подходящего поставщика?

От устранения двусмысленности и ошибок до проблем со сбором данных — важно иметь в своем распоряжении подходящего поставщика для обучения и разработки предполагаемой модели НЛП. И хотя необходимо учитывать несколько факторов, вот некоторые из наиболее желательных особенностей, которые следует учитывать при подключении:

• Большая специализированная база данных (аудио, речь и видео) независимо от языка.
• Возможность реализации маркировки частей речи для устранения двусмысленности.
• Поддержка пользовательских вспомогательных технологий, таких как Multilingual Sentence Embeddings, для улучшения качества перевода.
• Бесшовная аннотация данных для маркировки наборов данных в соответствии с требованиями.
• Многоязычная база данных с готовыми вариантами для работы.

Поставщики, предлагающие большинство или даже некоторые из этих функций, могут быть рассмотрены для разработки ваших моделей НЛП.