پردازش زبان طبیعی (NLP) شامل درک و تفسیر زبان انسانی توسط رایانه ها است.یکی از چالش های اصلی در NLP ابهام است، جایی که یک کلمه یا جمله می تواند معانی متعددی داشته باشد.

انواع Ambiguity در NLP

آمبیگو بودن را می توان به چندین نوع طبقه بندی کرد، از جمله ابهام الکساندری که در آن یک کلمه دارای معانی متعدد و ابهاماتی است که ساختار جمله منجر به تفسیر های مختلف می شود.

الگوریتم های برای ابهام

الگوریتم های مختلف برای حل ابهام در NLP استفاده می شوند، این شامل مدل های آماری مانند مدل های Hidden Markov و Conditional Random Fields و تکنیک های یادگیری ماشین مانند شبکه های عصبی است.این الگوریتم ها زمینه و الگوهای را برای تعیین محتمل ترین تفسیر تجزیه و تحلیل می کنند.

محاسبه ها و اجرای

پیاده سازی وضوح ابهام شامل محاسبه احتمالات بر اساس داده های آموزشی است.برای مثال، در کلمه ی Disambiguation، الگوریتم ها احتمال یک حس را که در مورد کلمات داده شده محاسبه می شود، محاسبه می کنند و این موارد اغلب از مجموعه داده های بزرگ استفاده می کنند و به منابع محاسباتی قابل توجهی نیاز دارند.

تکنیک های مشترک

  • [۱] تحلیل مفهومی (۱) :[۱۰] از کلمات پیرامونی استفاده می کند که معنی آن را استنباط می کنند.
  • آموزش عالی: مدل های قطار بر روی داده های برچسب خورده برای تشخیص الگوهای.
  • آموزش عالی: الگوهای بدون برچسب داده ها را پیدا کنید، مفید برای کلمات جدید یا نادر است.
  • شبکه های آزاد: ارائه روابط بین کلمات برای کمک به ابهام.