ٹیکنالوجی کے شوقین کے طور پر جس کے پاس AI میں 20 سال کا تجربہ ہے، Vatsal Ghiya CEO اور Shaip کے شریک بانی نے قدرتی زبان کی پروسیسنگ کے ساتھ آنے والے چیلنجوں اور تنظیمیں ان پر کیسے قابو پا سکتی ہیں کے بارے میں بات کی۔
مضمون سے اہم نکتہ یہ ہے-
- ایک عمل الفاظ سے زیادہ اونچی آواز میں بول سکتا ہے لیکن الفاظ یقینی طور پر انتہائی ذہین مشینوں اور ماڈلز سے متعلقہ عمل کا تعین کرتے ہیں۔ اور نیچرل لینگویج پروسیسنگ (NLP) ایک حتمی نقطہ نظر ہے جو ڈیٹا سے بصیرت حاصل کرنے میں فرق پیدا کر سکتا ہے۔ NLP کو انسانی زبان کو مشینی زبان میں تقسیم کرنے کے لیے نیچول لینگویج لینگویج انڈرسٹینڈنگ سے تعاون حاصل ہے۔
- بڑے پیمانے پر استعمال ہونے کے باوجود NLP اپنے ہی چیلنجوں کے ساتھ آتا ہے جیسے ہوموگرافس اور ہومو فونز کے لیے سیاق و سباق کی کمی، متعدد الفاظ کی غیر واضح تشریح، متن اور رفتار سے متعلق غلطیاں، بول چال میں فٹ نہ ہونا اور R&D کی کمی اور بہت سے دوسرے۔
- کسی بھی تنظیم کو تربیت دینے اور تصور کردہ NLP ماڈل کو تیار کرنے کے لیے صحیح وینڈر کا انتخاب کر کے چیلنجوں سے نجات مل سکتی ہے۔ ایک وینڈر کا انتخاب کریں جو ہموار ڈیٹا تشریح، حسب ضرورت معاون ٹیکنالوجیز، ڈومین کے لیے مخصوص ڈیٹا بیس، کثیر لسانی ڈیٹا بیس، اور جزوی طور پر تقریر کی ٹیگنگ کی اہلیت پیش کرتا ہو۔
یہاں مکمل مضمون پڑھیں:
https://thinkml.ai/what-are-the-natural-language-processing-challenges-and-how-to-fix-them/
