AI-তে 20 বছরের অভিজ্ঞতা রয়েছে এমন একজন প্রযুক্তি উত্সাহী হিসাবে, Vatsal Gia CEO এবং Shaip-এর সহ-প্রতিষ্ঠাতা প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের সাথে আসা চ্যালেঞ্জগুলি এবং কীভাবে সংস্থাগুলি সেগুলি কাটিয়ে উঠতে পারে সে সম্পর্কে কথা বলেছেন।
প্রবন্ধ থেকে মূল টেকঅ্যাওয়ে হল-
- একটি ক্রিয়া শব্দের চেয়ে জোরে কথা বলতে পারে তবে শব্দগুলি অবশ্যই অত্যন্ত বুদ্ধিমান মেশিন এবং মডেলগুলির সাথে প্রাসঙ্গিক কর্মের গতিপথ নির্ধারণ করে। এবং ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং (NLP) হল একটি নির্দিষ্ট পদ্ধতি যা ডেটা থেকে অন্তর্দৃষ্টি অর্জনে একটি পার্থক্য তৈরি করতে পারে। মানুষের ভাষাকে মেশিন ল্যাঙ্গুয়েজে ভাঙতে NLP প্রাকৃতিক ভাষা ভাষা বোঝার থেকে সমর্থন পায়।
- ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হওয়া সত্ত্বেও এনএলপি তার নিজস্ব চ্যালেঞ্জগুলির সাথে আসে যেমন হোমোগ্রাফ এবং হোমোফোনগুলির জন্য প্রেক্ষাপটের অভাব, একাধিক শব্দের অস্পষ্ট ব্যাখ্যা, পাঠ্য এবং গতি সম্পর্কিত ত্রুটি, অপবাদ এবং কথোপকথনে ফিট করতে না পারা R&D এর অভাব এবং আরও অনেক কিছু।
- যেকোন প্রতিষ্ঠানই পরিকল্পিত এনএলপি মডেলের প্রশিক্ষণ ও বিকাশের জন্য সঠিক বিক্রেতাকে বেছে নিয়ে চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা করতে পারে। একটি বিক্রেতা চয়ন করুন যে বিরামহীন ডেটা টীকা, কাস্টম সহায়ক প্রযুক্তি, ডোমেন-নির্দিষ্ট ডাটাবেস, বহুভাষিক ডেটাবেস এবং অংশ-অফ-স্পীচ ট্যাগিং ক্ষমতা প্রদান করে।
এখানে সম্পূর্ণ নিবন্ধ পড়ুন:
https://thinkml.ai/what-are-the-natural-language-processing-challenges-and-how-to-fix-them/
