AI ਵਿੱਚ 20 ਸਾਲਾਂ ਦਾ ਤਜਰਬਾ ਰੱਖਣ ਵਾਲੇ ਇੱਕ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਪ੍ਰੇਮੀ ਵਜੋਂ, ਵਤਸਲ ਘੀਆ ਸੀਈਓ ਅਤੇ ਸ਼ੈਪ ਦੇ ਸਹਿ-ਸੰਸਥਾਪਕ ਨੇ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਅਤੇ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪਾਰ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕੀਤੀ ਹੈ।
ਲੇਖ ਤੋਂ ਮੁੱਖ ਉਪਾਅ ਇਹ ਹੈ-
- ਇੱਕ ਕਿਰਿਆ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨਾਲੋਂ ਉੱਚੀ ਬੋਲ ਸਕਦੀ ਹੈ ਪਰ ਸ਼ਬਦ ਨਿਸ਼ਚਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉੱਚ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਅਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਕਾਰਵਾਈ ਦੇ ਕੋਰਸ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਅਤੇ ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਪਹੁੰਚ ਹੈ ਜੋ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਮਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਫਰਕ ਲਿਆ ਸਕਦੀ ਹੈ। NLP ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣ ਲਈ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਭਾਸ਼ਾ ਸਮਝ ਤੋਂ ਸਮਰਥਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
- ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ NLP ਆਪਣੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦੇ ਸਮੂਹ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਹੋਮੋਗ੍ਰਾਫਸ, ਅਤੇ ਹੋਮੋਫੋਨਸ ਲਈ ਸੰਦਰਭ ਦੀ ਘਾਟ, ਕਈ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਅਸਪਸ਼ਟ ਵਿਆਖਿਆ, ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਸਪੀਡ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਗਲਤੀਆਂ, ਆਰ ਐਂਡ ਡੀ ਦੀ ਘਾਟ ਅਤੇ ਬੋਲਚਾਲ ਵਿੱਚ ਫਿੱਟ ਹੋਣ ਵਿੱਚ ਅਸਮਰੱਥਾ ਅਤੇ ਕਈ ਹੋਰ।
- ਕੋਈ ਵੀ ਸੰਸਥਾ ਕਲਪਨਾ ਕੀਤੇ NLP ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਅਤੇ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਹੀ ਵਿਕਰੇਤਾ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਕੇ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਤੋਂ ਬਚ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਿਕਰੇਤਾ ਚੁਣੋ ਜੋ ਸਹਿਜ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ, ਕਸਟਮ ਸਹਾਇਕ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ, ਡੋਮੇਨ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਡੇਟਾਬੇਸ, ਬਹੁ-ਭਾਸ਼ਾਈ ਡੇਟਾਬੇਸ, ਅਤੇ ਭਾਗ-ਆਫ-ਸਪੀਚ ਟੈਗਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇੱਥੇ ਪੂਰਾ ਲੇਖ ਪੜ੍ਹੋ:
https://thinkml.ai/what-are-the-natural-language-processing-challenges-and-how-to-fix-them/
