Sebagai penggila teknologi yang memiliki pengalaman 20 tahun di bidang AI, Vatsal Ghiya CEO dan salah satu pendiri Shaip telah berbicara tentang tantangan yang datang dengan Natural Language Processing dan bagaimana organisasi dapat mengatasinya.
Takeaway Kunci dari Artikel ini adalah-
- Suatu tindakan mungkin berbicara lebih keras daripada kata-kata tetapi kata-kata pasti menentukan tindakan yang relevan dengan mesin dan model yang sangat cerdas. Dan Pemrosesan Bahasa Alami (NLP) adalah pendekatan definitif yang dapat membuat perbedaan dalam mendapatkan wawasan dari data. NLP mendapat dukungan dari Natual Language Language Understanding untuk memecah bahasa manusia menjadi bahasa mesin.
- Meskipun digunakan secara luas, NLP hadir dengan serangkaian tantangannya sendiri seperti kurangnya konteks untuk homograf, dan homofon, interpretasi yang tidak jelas dari banyak kata, kesalahan terkait teks dan kecepatan, ketidakmampuan untuk menyesuaikan diri dengan bahasa gaul dan bahasa sehari-hari kurangnya R&D dan banyak lainnya.
- Setiap organisasi dapat lolos dari tantangan dengan memilih vendor yang tepat untuk melatih dan mengembangkan model NLP yang diharapkan. Pilih vendor yang menawarkan anotasi data tanpa batas, teknologi bantuan khusus, database khusus domain, database multibahasa, dan kemampuan penandaan part-of-speech.
Baca artikel lengkap di sini:
https://thinkml.ai/what-are-the-natural-language-processing-challenges-and-how-to-fix-them/
