О НЛП: -
НЛП расшифровывается как «Обработка естественного языка» — это отрасль информатики и искусственного интеллекта, которая занимается предоставлением компьютерам возможности понимать текстовые и речевые данные почти так же, как люди. НЛП имеет множество приложений, таких как распознавание речи, машинный перевод, анализ настроений, обобщение текста, чат-боты и многое другое.
Искусственный интеллект стал частью нашей повседневной жизни — Alexa и Siri, автозамена текста и электронной почты, чат-боты обслуживания клиентов. Все они используют алгоритмы машинного обучения и обработку естественного языка (NLP) для обработки, «понимания» и реагирования на человеческий язык, как письменный, так и устный.
Вызовы НЛП: -
ü Контекстные слова и фразы и омонимы
:- Синонимы
:- Ирония и сарказм
:- Неоднозначность
:- Ошибки в тексте или речи
:- Разговорные выражения и сленг
:- Язык домена
:- Малоресурсные языки
:- Отсутствие исследований и разработок
НЛП — это быстро развивающаяся область, в которой за последние годы произошло много прорывов и инноваций. Некоторые из текущих тенденций и проблем в НЛП:
Модели для больших языков. Это модели, которые могут генерировать текст на естественном языке из заданных входных данных, таких как подсказка, вопрос или ключевое слово. Их обучают на больших объемах текстовых данных из различных источников, таких как книги, веб-сайты, социальные сети и т. д. Некоторыми примерами больших языковых моделей являются GPT-3, BERT, XLNet, T5 и т. д. Эти модели показали впечатляющую производительность на различные задачи НЛП, такие как обобщение текста, машинный перевод, ответы на вопросы и т. д. Однако они также создают некоторые проблемы, такие как этические проблемы, воздействие на окружающую среду, качество данных и обобщение.
Многоязычный и межъязыковой НЛП. Это методы, которые позволяют системам НЛП обрабатывать и генерировать текст на нескольких языках или на разных языках. Они полезны для таких приложений, как глобальная связь, доступ к информации и культурное разнообразие. Некоторыми примерами многоязычных и межъязыковых систем NLP являются MUSE, XLM-RoBERTa, mBART и т. д. Эти системы сталкиваются с некоторыми проблемами, такими как нехватка данных, языковое разнообразие и метрики оценки.
NLP для доменов с низким уровнем ресурсов. Это домены с ограниченными или отсутствующими доступными данными или ресурсами для приложений NLP, таких как медицинские, юридические или образовательные домены. Они требуют специальных знаний и терминологии, которые не могут быть охвачены моделями НЛП общего назначения. Некоторыми примерами NLP для доменов с низким уровнем ресурсов являются BioBERT, LegalBERT, SciBERT и т. д. Эти модели направлены на использование существующих данных и ресурсов из связанных доменов или задач для повышения производительности в целевом домене или задаче.
