作为拥有 20 年 AI 经验的技术爱好者，Shaip 的首席执行官兼联合创始人 Vatsal Ghiya 谈到了自然语言处理带来的挑战以及组织如何克服这些挑战。
文章的要点是——
- 行动胜于雄辩，但言语绝对决定了与高度智能的机器和模型相关的行动过程。 自然语言处理 (NLP) 是决定性的方法，可以在从数据中获得洞察力方面发挥重要作用。 NLP 得到 Natual Language Language Understanding 的支持，将人类语言分解为机器语言。
- 尽管被广泛使用，NLP 也有其自身的一系列挑战，例如缺乏同形异义词和同音异义词的上下文、对多个单词的解释不明确、与文本和速度相关的错误、无法适应俚语和口语化、缺乏研发等等。
- 任何组织都可以通过选择合适的供应商来训练和开发设想的 NLP 模型来应对挑战。 选择提供无缝数据注释、自定义辅助技术、特定领域数据库、多语言数据库和词性标记功能的供应商。
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https://thinkml.ai/what-are-the-natural-language-processing-challenges-and-how-to-fix-them/
