คําที่ออกฉาย (OV) เป็นคําท้าทายอย่างมากในระบบประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) คําเหล่านี้ไม่ได้ปรากฏอยู่ในข้อมูลการฝึกอบรมของระบบ ซึ่งสามารถนําไปสู่การลดความแม่นยําในงาน เช่น การแปล การวิเคราะห์เชิงสัมผัส และการจดจําภาษา การเพิ่มความสามารถในการจัดการคํา OV ที่มีประสิทธิภาพในการจัดการระบบการเพิ่มประสิทธิภาพและประสิทธิภาพ
เข้า ถึง คํา พูด ที่ ใช้ ได้ ผล
มีหลายวิธีที่จะใช้เพื่อพูดถึงคํา OOV ในระบบของ NLP ซึ่งวิธีการนี้มุ่งหวังหรือสร้างตัวแทนสําหรับคําที่มองไม่เห็น หรือลดผลกระทบของคําศัพท์ที่ไม่รู้จัก ที่มาจากผลลัพธ์ของระบบ
กลยุทธ์ ทั่ว ไป
- [FLT: 0] ) sumble TOKenization: การแบ่งคําเป็นหน่วยย่อย ๆ เช่น มอร์เฟม หรือพยางค์ อนุญาตให้ระบบจดจําส่วนของคําที่มองไม่เห็นได้
- [FLT: 0] Character-Leve Models:[FLT: 1) ใช้ตัวอักษรแทนคํา จะช่วยให้ระบบประมวลผลคําใด ๆ ที่รู้ หรือไม่รู้จัก (in อังกฤษ).
- [FLT: 0]. eptegraphation appromision: การเลียนแบบเวกเตอร์สําหรับคํา OOV โดยอาศัยคําที่คล้ายกัน.
- [FLT: 0] คําบอกทางข้อความ: การย้ายคํารอบเพื่ออ้างอิงความหมายหรือบทบาทของคําไม่ทราบ (พ.ศ.
ข้อ ดี และ ข้อ จํากัด
คําย่อยและวิธีการที่ใช้ตัวอักษรได้ดีขึ้น ความสามารถในการจัดการคําใหม่ของระบบ และลดอัตราการใช้เสียงจากเสียงเสียงเสียงเสียง แต่คําย่อยนี้อาจเพิ่มความซับซ้อนในการคํานวณ