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自然语言处理挑战是什么，如何解决它们？
为什么重要：毋庸置疑，NLP 已发展成为最受广泛接受和欢迎的人工智能技术之一。如果您了解具体情况，那么到 2025 年，NLP 市场预计将比 2017 年增长近 1400%。根据预期和推断，到 2025 年底，NLP 市场的价值将达到近 4300 万美元。尽管自然语言处理有诸多好处，但它也存在一些局限性——您可以在与可靠的 AI 供应商联系后解决这些问题。
来源:人工智能+人们常说“行动胜于言语”。然而，在某些情况下，词语（精确解读）可以决定与高度智能的机器和模型相关的整个行动过程。这种让词语对机器更有意义的方法是 NLP 或自然语言处理。
另请阅读：什么是 NLP？
另请阅读：什么是 NLP？ 另请阅读：什么是 NLP？ 什么是 NLP？对于不熟悉的人来说，NLP 是人工智能的一个子领域，能够分解人类语言并将其原理提供给智能模型。NLP 与 NLU（自然语言理解）和 NLG（自然语言生成）相结合，旨在开发高度智能和主动的搜索引擎、语法检查器、翻译、语音助手等。
简而言之，NLP 分解语言复杂性，将其作为数据集呈现给机器以供参考，并提取意图和上下文以进一步开发它们。然而，实施它们也带来了一些挑战。
什么是 NLP：从初创公司的角度来看？
人类很难学习一门新语言，更不用说机器了。但是，如果我们需要机器来帮助我们度过一天，它们需要理解并响应人类的用语。自然语言处理通过将人类语言分解为机器可理解的片段，用于完美训练模型，使这一切变得容易。
自然语言处理此外，NLP 还得到了 NLU 的支持，旨在从上下文的角度分解单词和句子。最后，还有 NLG，它通过生成自己的人类语言版本来帮助机器做出响应，以实现双向通信。
计划设计和开发聊天机器人、语音助手和其他交互式工具的初创公司需要依靠 NLP 服务和解决方案来开发具有准确语言和意图解读能力的机器。
需要考虑的 NLP 挑战
- 同形异义词、同音词和同音异义词缺乏上下文
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