သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်းဆိုင်ရာ စိန်ခေါ်မှုများကို မည်သို့ဖြေရှင်းမည်နည်း။

AI တွင် နှစ် 20 အတွေ့အကြုံရှိသော နည်းပညာဝါသနာရှင်တစ်ဦးအနေဖြင့် Vatsal Ghiya ၏ CEO နှင့် Shaip ၏ပူးတွဲတည်ထောင်သူ သည် Natural Language Processing နှင့် ပါ၀င်သည့်စိန်ခေါ်မှုများနှင့် အဖွဲ့အစည်းများအား ၎င်းတို့ကိုမည်သို့ကျော်ဖြတ်နိုင်ပုံတို့ကို ဆွေးနွေးခဲ့သည်။

ဆောင်းပါးမှ အဓိကယူဆောင်သွားသည့်အချက်မှာ-

• လုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုသည် စကားလုံးများထက် ပိုမိုကျယ်လောင်စွာပြောနိုင်သော်လည်း စကားလုံးများသည် ဉာဏ်ရည်မြင့်မားသော စက်များနှင့် မော်ဒယ်များနှင့် သက်ဆိုင်သည့် လုပ်ဆောင်ချက်လမ်းကြောင်းကို သေချာပေါက် ဆုံးဖြတ်ပေးပါသည်။ နှင့် Natural Language Processing (NLP) သည် ဒေတာများမှ ထိုးထွင်းသိမြင်မှုရရှိခြင်းအတွက် ခြားနားချက်ဖြစ်စေနိုင်သည့် တိကျသောချဉ်းကပ်မှုဖြစ်သည်။ NLP သည် လူ့ဘာသာစကားကို စက်ဘာသာစကားအဖြစ် ခွဲခြမ်းရန် သဘာဝဘာသာစကား နားလည်မှုမှ ပံ့ပိုးမှုရရှိထားသည်။
• NLP ကို ​​တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုနေသော်လည်း homographs များအတွက် context မရှိခြင်း၊ နှင့် homophones များမရှိခြင်း၊ စကားလုံးများစွာ၏ ရှင်းလင်းပြတ်သားစွာ အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုခြင်း၊ စာသားနှင့် အမြန်နှုန်းနှင့်သက်ဆိုင်သော အမှားအယွင်းများ၊ ဗန်းစကားများတွင် အံမဝင်နိုင်ခြင်းနှင့် R&D ချို့တဲ့ခြင်းနှင့် အခြားများစွာသော အခြားအရာများကဲ့သို့သော စိန်ခေါ်မှုများရှိသည်။
• မျှော်မှန်းထားသည့် NLP မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်သင်ကြားရန်နှင့် ပြုစုပျိုးထောင်ရန် မှန်ကန်သော ရောင်းချသူကို ရွေးချယ်ခြင်းဖြင့် အဖွဲ့အစည်းတိုင်းသည် စိန်ခေါ်မှုများနှင့် ကင်းဝေးနိုင်သည်။ ချောမွေ့သောဒေတာမှတ်စုများ၊ စိတ်ကြိုက်အကူအညီနည်းပညာများ၊ ဒိုမိန်းသီးသန့်ဒေတာဘေ့စ်များ၊ ဘာသာစကားပေါင်းစုံဒေတာဘေ့စ်များနှင့် စကားပြောတစ်စိတ်တစ်ပိုင်းကို တဂ်ခြင်းလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းတို့ကို ပေးဆောင်သည့် ရောင်းချသူကို ရွေးချယ်ပါ။

ဒီမှာအပြည့်အဝဆောင်းပါးဖတ်ရန်:

https://thinkml.ai/what-are-the-natural-language-processing-challenges-and-how-to-fix-them/