การ ปรับ ปรุง ความ เป็น กลาง ใน การ ผลิต ภาษา ธรรมชาติ: อัล กอ ริ ท มัม, การ คํานวณ, และ การ ทดแทน

การ ประมวล ผล ทาง ภาษา ธรรมชาติ (NLP) เกี่ยว ข้อง กับ ความ เข้าใจ และ การ แปล ภาษา ของ มนุษย์ โดย คอมพิวเตอร์ ข้อ ท้าทาย หลัก อย่าง หนึ่ง ใน เอ็น แอล พี คือ ไม่ ชัดเจน คํา หรือ ประโยค อาจ มี ความ หมาย หลาย อย่าง การ พูด แบบ ไม่ ชัดเจน นี้ จําเป็น เพื่อ ความ เข้าใจ และ พัฒนาการ ใน การ ใช้ ภาษา อย่าง ถูก ต้อง

ชนิดของ Ambiguity ใน NLP

การ แก้ ปัญหา เหล่า นี้ สําคัญ อย่าง ยิ่ง สําหรับ งาน แปล, วิเคราะห์, และ ตอบ คํา ถาม.

อัลกอริธึมสําหรับการแยกส่วน

อัลกอริทึมต่าง ๆ ถูกใช้ในการแก้ปัญหาความคลุมเครือใน NLP ซึ่งรวมถึงแบบจําลองทางสถิติ เช่น การซ่อนโมเดล Marko และ language Frands และเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง เช่น เครือข่ายประสาท อัลกอริทึมเหล่านี้วิเคราะห์บริบทและรูปแบบ เพื่อตัดสินว่าสามารถตีความอย่างไรได้

การ คํานวณ และ การ ทดแทน

การ ทํา ให้ ความ เข้าใจ กระจ่าง ชัด ยิ่ง ขึ้น เกี่ยว ข้อง กับ การ คํานวณ ความ เป็น ไป ได้ ที่ จะ ได้ ข้อมูล ที่ ได้ รับ การ ฝึก จาก การ ฝึก.

เทคนิกทั่วไป

• [FLT: 0] การวิเคราะห์ข้อความ : ใช้คํารอบๆ เพื่อความหมายที่คลุมเครือ (inferal menu).
• [FLT: 0] ซูเปอร์วิร เรียนรู้: ฝึกโมเดลบนข้อมูลป้าย เพื่อจดจํารูปแบบ
• [FLT: 0] Uncoverview เรียนรู้: ค้นหารูปแบบโดยไม่ต้องระบุข้อมูล มีประโยชน์สําหรับคําใหม่หรือคําหายาก
• [FLT: 0]. เครือข่ายภาษา: นําเสนอความสัมพันธ์ระหว่างคําต่าง ๆ เพื่อช่วยเหลือการสลายตัว.