স্বাভাবিক ভাষার প্রসেস (এনএলপি) প্রায়শই টেক্সট তথ্যের সঠিক বানান সংশোধন করার ক্ষেত্রে সমস্যা দেখা দেয় । সমস্যার সমাধান সাধারণ ভুল সমস্যা সনাক্ত করতে, মডেল কর্মক্ষমতা এবং বৈষম্যের উন্নতি সাধন করতে সাহায্য করে ।

NLP এর ভুল বুঝতে পারা

ভুল বানান ভুল হলে ভুল বানান চিহ্নিত করা হয় যখন একটি টেক্সটের একটি ভুল লেবেলের সাথে মিল রেখে ভুল বানান । এটি হতে পারে অস্পষ্ট ভাষার জন্য, অনুপস্থিত প্রশিক্ষণ তথ্য অথবা মডেল । এই ত্রুটিগুলোকে উপলব্ধি করা যায় না এনএলপি অ্যাপ্লিকেশনের মত আবেগ, বিশ্লেষণ, স্প্যাম সনাক্তকরণ এবং স্বীকৃতির মতো পরিস্থিতির জন্য প্রয়োজনীয়।

ত্রুটি সাধারণ ধরন

  • [[F] মিথ্যা]:[FLT] ভুলকে একটি খারাপ লেবেল হিসাবে গণনা করো ।
  • [[[F] মিথ্যা:[FLT] নিষ্ক্রিয়] নিষ্ক্রিয় [FLT] ইতিবাচক চিত্র] পাওয়া যাচ্ছে না ।
  • [[F] mbedutifiable কেস:[FLT] টেক্সট যা অস্পষ্টতার কারণে এলোমেলো নয় এমন টেক্সটগুলি [FLT]
  • [[F] ত্রুটি:[FLT][FLT]] মডেলগুলো প্রশিক্ষণ তথ্য উপর ভিত্তি করে উপযুক্ত কিন্তু অদৃশ্য তথ্য সম্পর্কে খুব কম তথ্য প্রদর্শন করে ।

বিশ্লেষণের জন্য কৌশল

কার্যকারীভাবে ভুল বানান পরীক্ষা করার সঙ্গে তুলনা করা যায় ।

ভুল বিচার্য বিষয়গুলো সংশোধন করা

একটা কারণ হল, উন্নত মানের নকশার মাধ্যমে উন্নত মানের জন্য বিভিন্ন পদ্ধতি ব্যবহার করা ।