Data science

10 ความท้าทายที่สำคัญของการใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติ

ต่อไปนี้คือความท้าทายหลัก 10 ของการใช้ภาษาการประมวลผลตามธรรมชาติของ Alexa และ Siri, ระบบช่วยสะกดคำสำหรับอีเมลและข้อความ และแชทบอทฝ่ายสนับสนุนลูกค้าล้วนเป็นตัวอย่างของเทคโนโลยี AI ในชีวิตประจำวันของเรา พวกเขาทั้งหมดตีความ “เข้าใจ” และตอบสนองต่อภาษามนุษย์ทั้งพูดและเขียนโดยใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ในขณะที่การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และระเบียบวินัยน้องสาวของมัน ความเข้าใจภาษาธรรมชาติ (NLU) กำลังปรับปรุงความสามารถในการคำนวณตัวอักษรและประโยคอย่างต่อเนื่อง ภาษามนุษย์นั้นซับซ้อนอย่างมาก ลื่นไหล และไม่สอดคล้องกัน ซึ่งเป็นอุปสรรคสำคัญที่ NLP ยังไม่ได้ดำเนินการอย่างเต็มที่ เอาชนะ. ความท้าทายหลักของการใช้ NLP ปัญหาส่วนใหญ่มาจากความซับซ้อนของข้อมูล เช่นเดียวกับคุณลักษณะต่างๆ เช่น ความกระจัดกระจาย ความหลากหลาย ความมีมิติ และคุณสมบัติไดนามิกของชุดข้อมูล NLP ยังคงเป็นเทคโนโลยีรุ่นใหม่ ดังนั้นจึงมีพื้นที่มากมายสำหรับวิศวกรและธุรกิจในการจัดการกับปัญหาที่แก้ไม่ตกมากมายที่มาพร้อมกับการนำระบบ NLP ไปใช้งาน ลองมาดูความท้าทายเหล่านั้นในรายละเอียดเพิ่มเติมด้านล่าง เวลาในการพัฒนา ในทำนองเดียวกัน คุณควรพิจารณาเวลาที่ใช้ในการสร้างระบบ NLP AI จำเป็นต้องประเมินจุดข้อมูลหลายล้านจุดเพื่อให้ได้รับการฝึกอบรมอย่างเพียงพอ การประมวลผลข้อมูลทั้งหมดนั้นอาจใช้เวลานานหากคุณใช้พีซีที่ใช้พลังงานต่ำ ด้วยเครือข่ายลึกที่ใช้ร่วมกันและ GPU จำนวนมากที่ทำงานร่วมกัน ระยะเวลาการฝึกอบรมนั้นอาจลดลงเหลือเพียงไม่กี่ชั่วโมง อย่างไรก็ตาม เว้นแต่คุณจะใช้เทคโนโลยี NLP ที่มีอยู่ก่อนแล้ว คุณจะต้องคิดให้ทันเวลาเพื่อสร้างผลิตภัณฑ์ตั้งแต่เริ่มต้น ความคลุมเครือของถ้อยคำ ยังมีมนุษย์อีกคนหนึ่งพบว่าเป็นการยากที่จะถอดรหัสสิ่งที่ใครบางคนตั้งใจไว้เมื่อมีคนพูดอะไรที่คลุมเครือ ในการศึกษาถ้อยแถลงของพวกเขาอย่างถี่ถ้วน จะไม่พบความหมายที่รัดกุมและชัดเจน เพื่อแก้ไขปัญหานี้ ระบบ NLP จะต้องสามารถค้นหาบริบทที่จะช่วยให้เข้าใจวลีได้ บางครั้งอาจจำเป็นต้องขอคำชี้แจงจากผู้ใช้ การสะกดผิดเป็นความท้าทายที่ง่ายสำหรับมนุษย์ที่จะแก้ไข เราสามารถเชื่อมโยงคำที่สะกดผิดกับคำที่สะกดถูกต้องและเข้าใจส่วนที่เหลือของวลีได้อย่างรวดเร็ว ในทางกลับกัน การสะกดผิดอาจเป็นเรื่องยากสำหรับเครื่องที่จะตรวจพบ คุณจะต้องใช้เทคโนโลยีการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ที่สามารถระบุและก้าวหน้าเกินกว่าการสะกดคำผิดทั่วไป ความแตกต่างของภาษา คนส่วนใหญ่ในสหรัฐอเมริกาพูดภาษาอังกฤษได้ แต่ถ้าคุณต้องการเข้าถึงผู้ชมทั่วโลกและ/หรือหลากหลาย คุณจะต้องสนับสนุนภาษาต่างๆ ภาษาต่างๆ ไม่เพียงแต่จะมีคลังคำศัพท์ที่หลากหลายเท่านั้น แต่ยังมีรูปแบบการใช้ถ้อยคำ การผันคำ และบรรทัดฐานทางวัฒนธรรมที่แตกต่างกันด้วย คุณสามารถเอาชนะปัญหานี้ได้โดยใช้โมเดล “สากล” ที่สามารถย้ายอย่างน้อยส่วนหนึ่งของสิ่งที่คุณได้เรียนรู้ไปยังภาษาอื่น อย่างไรก็ตาม คุณจะต้องใช้เวลาในการอัปเดตระบบ NLP ของคุณสำหรับแต่ละภาษาเพิ่มเติม Training Data NLP เป็นข้อมูลเกี่ยวกับการเรียนภาษาเพื่อให้เข้าใจได้ดีขึ้น เพื่อที่จะมีความเชี่ยวชาญในภาษานั้น บุคคลจะต้องถูกแช่อยู่ในนั้นอย่างต่อเนื่องเป็นเวลาหลายปี แม้แต่ AI ที่ยิ่งใหญ่ที่สุดยังต้องใช้เวลาในการอ่าน ฟัง และใช้ภาษาเป็นจำนวนมาก ข้อมูลการฝึกอบรมที่มอบให้กับระบบ NLP จะกำหนดความสามารถของระบบ หากคุณป้อนข้อมูลที่ไม่ถูกต้องหรือบิดเบือนระบบ ระบบจะเรียนรู้สิ่งที่ไม่ถูกต้องหรือเรียนรู้อย่างไม่มีประสิทธิภาพ ความเอนเอียงโดยกำเนิด ในบางสถานการณ์ อคติของโปรแกรมเมอร์ และความเอนเอียงในชุดข้อมูลที่ใช้ในการพัฒนา อาจถูกนำพาโดยระบบ NLP NLP อาจหาประโยชน์และ/หรือขยายเวลาอคติทางสังคมบางอย่าง หรือให้ประสบการณ์ที่เหนือกว่าแก่ผู้ใช้บางประเภทเหนือผู้อื่น โดยอิงจากแอป เป็นการยากที่จะสร้างโซลูชันที่ทำงานในทุกสถานการณ์และกับทุกคน คำที่มีหลายความหมาย ไม่มีภาษาใดที่สมบูรณ์แบบ และภาษาส่วนใหญ่มีคำที่สามารถมีความหมายได้หลายอย่างขึ้นอยู่กับสถานการณ์ ผู้ใช้ที่ถามว่า “คุณเป็นอย่างไรบ้าง” มีจุดมุ่งหมายที่แตกต่างจากผู้ใช้ที่ถามว่า “จะเพิ่มบัตรเดบิตใหม่ได้อย่างไร” เครื่องมือ NLP ที่ดีควรสามารถแยกแยะระหว่างคำพูดเหล่านี้ได้ด้วยความช่วยเหลือของการตั้งค่า วลีที่มีเจตนาหลายอย่าง เนื่องจากคำและข้อความค้นหาบางคำมีความหมายมากมาย ระบบ NLP ของคุณจะไม่สามารถอธิบายปัญหาให้เข้าใจง่ายเกินไปได้โดยการทำความเข้าใจเพียงคำเดียว ผู้ใช้อาจพูดกับแชทบอทของคุณว่า “ฉันต้องยกเลิกการสั่งซื้อก่อนหน้าและเปลี่ยนบัตรของฉันในไฟล์” เป็นต้น AI ของคุณต้องสามารถแยกแยะระหว่างความตั้งใจเหล่านี้ได้ ความไม่แน่นอนและผลบวกที่ผิดพลาด เมื่อ NLP ตรวจพบคำที่ควรจะเข้าใจได้และ/หรือสามารถระบุได้ แต่ไม่สามารถตอบกลับได้อย่างเพียงพอ จะเรียกว่าผลบวกที่ผิดพลาด แนวคิดคือการสร้างระบบ NLP ที่สามารถระบุขีดจำกัดของตนเองและขจัดความไม่แน่นอนโดยใช้คำถามหรือคำใบ้ การย้ายการสนทนา แอปพลิเคชั่น NLP ปัจจุบันจำนวนมากขึ้นอยู่กับการสื่อสารระหว่างมนุษย์และเครื่องจักร ด้วยเหตุนี้ NLP AI ของคุณจะต้องสามารถสนทนาต่อไปได้โดยถามคำถามเพิ่มเติมเพื่อรวบรวมข้อมูลเพิ่มเติมและชี้ไปที่วิธีแก้ปัญหาอย่างต่อเนื่อง บทสรุป แม้ว่าการประมวลผลภาษาธรรมชาติจะมีข้อเสีย แต่ก็ยังมีประโยชน์มากมายสำหรับทุกบริษัท อุปสรรคมากมายเหล่านี้จะถูกทำลายลงในปีหน้า เมื่อมีแนวทางและเทคโนโลยีใหม่ๆ เกิดขึ้นทุกวัน เทคนิคแมชชีนเลิร์นนิงที่ใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติอาจใช้ในการประเมินข้อความจำนวนมากในแบบเรียลไทม์สำหรับข้อมูลเชิงลึกที่ไม่สามารถเข้าถึงได้ก่อนหน้านี้ หากคุณกำลังจัดการโครงการที่ใช้ NLP วิธีหนึ่งที่ง่ายที่สุดในการแก้ไขปัญหาเหล่านี้คือการใช้เครื่องมือ NLP ที่มีอยู่แล้วและสามารถช่วยคุณแก้ปัญหาอุปสรรคเหล่านี้ได้อย่างรวดเร็ว ใช้ความพยายามและความคิดสร้างสรรค์ของผู้อื่นในการจัดหาผลิตภัณฑ์ที่ดีขึ้นสำหรับผู้บริโภคของคุณ

  • บ้าน
  • ธุรกิจ
  • วิทยาศาสตร์ข้อมูล
  • การตลาดดิจิทัล

  • ตลาดการค้า
  • Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    Back to top button