Como entusiasta de la tecnología con 20 años de experiencia en IA, el director ejecutivo y cofundador de Shaip, Vatsal Ghiya, habló sobre los desafíos que presenta el procesamiento del lenguaje natural y cómo las organizaciones pueden superarlos.
La conclusión clave del artículo es:
- Una acción puede hablar más fuerte que las palabras, pero las palabras definitivamente determinan el curso de acción relevante para máquinas y modelos altamente inteligentes. Y el procesamiento del lenguaje natural (NLP) es el enfoque definitivo que puede marcar la diferencia en la obtención de información a partir de los datos. NLP obtiene el apoyo de Natual Language Language Understanding para dividir el lenguaje humano en lenguaje de máquina.
- A pesar de ser ampliamente utilizado, la PNL presenta su propio conjunto de desafíos, como la falta de contexto para los homógrafos y homófonos, la interpretación poco clara de varias palabras, los errores relacionados con el texto y la velocidad, la incapacidad para encajar en la jerga y los coloquialismos, la falta de I+D y muchos otros.
- Cualquier organización puede salirse con la suya al elegir el proveedor adecuado para capacitar y desarrollar el modelo de PNL previsto. Elija un proveedor que ofrezca una anotación de datos perfecta, tecnologías de asistencia personalizadas, bases de datos específicas de dominio, bases de datos multilingües y capacidad de etiquetado de partes del discurso.
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https://thinkml.ai/what-are-the-natural-language-processing-challenges-and-how-to-fix-them/
