Problémák, amelyekkel az NLP gyakorlói és fejlesztői szembesülnek

A nehézségek többsége az adatok összetettségéből, valamint az olyan jellemzőkből adódik, mint a ritkaság, változatosság és dimenzionalitás, és ezáltal az adatkészletek dinamikus tulajdonságai. Az NLP továbbra is fiatal technológia; ezért bőven van tere a mérnököknek és a vállalkozásoknak, hogy megküzdjenek a sok megoldatlan problémával, beleértve az „NLP-rendszerek” bevezetését.

Bevezetés az NLP-be

Az NLP a számítástechnika vagy a „mesterséges intelligencia” egyik ága, amely a gépek és az emberek közötti kommunikáció természetes nyelven történő kezelésének módjával foglalkozik. Az NLP olyan gépeket vagy robotokat foglal magában, amelyek megértik az emberi nyelvet és a beszédmódunkat, így valóban képesek kommunikálni velünk. Az emberi nyelv természetes feldolgozását jelenti. Valószínűleg néhány helyen hallotta ezeket a neveket: Google Assistant, Siri, Alexa és Cortana. Jelenleg itt az ideje, hogy egy újabb lehetőséget adjunk ehhez a listához.

1. Képzési adatok

Az NLP alapvetően a nyelv tanulásáról szól, és ahhoz, hogy jártas legyél, elengedhetetlen, hogy sok időt tölts a hallgatással, olvasással és megértéssel. Az NLP-rendszerek ferde és pontatlan adatokat céloznak meg, hogy nem hatékonyan és helytelenül derítsék ki.

2. Fejlesztési idő

Az NLP-rendszer kifejlesztéséhez szükséges teljes idő hosszabb. A mesterséges intelligencia értékeli az információs pontokat, hogy feldolgozza és ennek megfelelően használja fel őket. A GPU-k és a mélyhálózatok az adatkészletek betanításán dolgoznak, amivel időt takaríthat meg. A már meglévő NLP technológiák segíthetnek az áruk fejlesztésében a semmiből.

3. Nyelvi különbségek

Az Egyesült Államokban a többség angolul beszél, de ha globális és/vagy multikulturális közönséget szeretne elérni, akkor több nyelven is támogatást kell nyújtania. A különböző nyelvek nemcsak nagyon eltérő szókészlettel rendelkeznek, hanem különböző típusú kifejezésekkel, különböző ragozási módokkal és eltérő kulturális elvárásokkal is rendelkeznek. Ezt a problémát olyan „univerzális” modellek segítségével tudja megoldani, amelyek a tanulás egy részét átvihetik más nyelvekre. Azonban továbbra is időt kell szánnia az NLP-rendszer átképzésére minden új nyelvre.

4. Kétértelmű megfogalmazás

Néha egy további lénynek nehéz kielemezni, mire gondol valaki, ha valami kétértelműt mond. Szavaik nagyon szigorú elemzésében talán nem találunk átlátszó, tömör törekvést. Ennek megoldásához az NLP-rendszernek készen kell állnia arra, hogy olyan kontextust keressen, amely segít megérteni a megfogalmazást. A felhasználótól is fel kell kérnie a magyarázatot.

5. Elírások

Az elírások egyértelmű problémát jelentenek az emberek számára; könnyen társíthatunk egy hibásan írt szót a helyesen írt megfelelőjével, és zökkenőmentesen megértjük a mondat többi részét, amelyben használják. A gép kivételével az elírásokat nehezebb észrevenni. Olyan NLP-eszközt kell használnia, amely képes felismerni a szavak gyakori elírásait, és túllépni rajtuk.

6. Veleszületett elfogultságok

Egyes esetekben az NLP-eszközök hordozhatják programozóik előítéleteit, valamint az őket betanító információkészleteken belüli torzításokat. Az NLP kihasználhatja és/vagy megerősítheti a társadalmi elfogultságokat, vagy jobb élményt nyújthat egyes felhasználóknak, mint másoknak. Nehéz olyan rendszert kialakítani, amely minden helyzetben egyformán jól működik minden emberrel.

7. Több jelentésű szavak

Egyetlen nyelv sem ideális, és a legtöbb nyelvben vannak olyan szavak, amelyek a kontextustól függően többféle jelentéssel is bírhatnak. Például egy felhasználó, aki megkérdezi: „Hogy vagy?” teljesen más célja van, mint annak a felhasználónak, aki valami ilyesmit kérdez: „Hogyan adhatok hozzá cserehitelkártyát?” A kontextus segítségével a jó NLP-technológiáknak képesnek kell lenniük megkülönböztetni ezeket a mondatokat.

8. Többszörös szándékú kifejezések

Egyes kifejezéseknek és kérdéseknek több szándéka is van, így az Ön NLP-rendszere nem tudja túlságosan leegyszerűsíteni a dolgokat azzal, hogy e szándékok közül csak egyet értelmez. Példaként a felhasználó felkérheti a chatbotját valami ilyesmivel: „Le kell mondanom az előző rendelésemet, és frissítenem kell a kártyámat a nyilvántartásban”. Az MI-nek képesnek kell lennie arra, hogy ezeket a szándékokat külön-külön megkülönböztesse.

9. Hamis pozitívumok és bizonytalanság

Hamis pozitív eredmény akkor fordul elő, ha az NLP észrevesz egy kifejezést, amelynek érthetőnek és/vagy megcímezhetőnek kell lennie, de nem lehet rá kellően válaszolni. A válasz egy olyan NLP rendszer kifejlesztése, amely képes felismerni saját korlátait, és kérdések vagy felszólítások segítségével tisztázni tudja a paradoxont.

10. Tartsa mozgásban a beszélgetést

Sok modern NLP alkalmazás az emberek és a gépek közötti párbeszédre épül. Ennek megfelelően az NLP AI-nak képesnek kell lennie arra, hogy a beszélgetést mozgásban tartsa, további kérdéseket kell biztosítania további információk gyűjtéséhez, és mindig a válasz felé mutatva.

Következtetés

A „természetes nyelvi feldolgozás” olyan oktatógépek gyakorlata, amelyek megértik és értelmezik az emberek társalgási hozzájárulásait. Az NLP által támogatott gépi tanulás is hozzászokott ahhoz, hogy kommunikációs csatornákat hozzon létre az emberek és a gépek között. Az NLP segítséget nyújthat a szervezeteknek és az embereknek az időmegtakarításban, a jártasság továbbfejlesztésében és a fogyasztói hűség növelésében.

Bár a természetes nyelvi feldolgozásnak megvannak a maga hátrányai, mégis rengeteg előnnyel jár minden vállalat számára. Ezen akadályok közül sok le fog dőlni az elkövetkező néhány évben, ahogy naponta új megközelítések és technológiák jelennek meg. A nyelvi kommunikációs feldolgozás által támogatott gépi tanulási technikák arra is használhatók, hogy valós időben nagy mennyiségű szöveget értékeljenek ki a korábban elérhetetlen információkért.

Ha NLP-t használó projektet menedzsel, az egyik legjobb módja e problémák megoldásának, ha olyan NLP-eszközöket használ, amelyek már léteznek, és megkönnyíthetik ezen akadályok gyors megoldását. Használja ki mások erőfeszítéseit és kreativitását, hogy erősebb terméket biztosítson fogyasztói számára.

LakeBrains Technologies

A LakeBrains Technologies egy AI-alapú innovatív szoftverfejlesztő cég Indiában. A Lakebrains mély szakértelemmel rendelkezik, és NLP Service Provider Company-ként (Sentiment & Behavior Analysis), Web Applicationsként, Browser Extension Development Companyként és HubSpot CMS-ként ismeri. Rövid fennállásunk során elsősorban SaaS alapú alkalmazásokkal dolgoztunk az értékesítésben, az ügyfélszolgálatban és a HR területen.