Ecco un problema in cui mi sono imbattuto:
Problema: Gestione di articoli con struttura e sfumature complesse (specificamente sarcasmo o significato implicito)
* Dettagli: Quando si elaborano articoli di notizie che contenevano strutture di frasi complesse (ad es. Clausole multiple, parentesi nidificate, vocabolario non comune) o articoli in cui il significato reale dipendeva fortemente dal contesto (ad es. Sarcasmo, ironia, sentimento implicito), il modello di riassunzione avrebbe spesso prodotto riassunti::
* Ha interpretato male il punto centrale dell'articolo.
* Non è riuscito a catturare il sentimento o il tono.
* Informazioni irrilevanti o fuorvianti.
* Esempio: Immagina un articolo sulla controversa decisione di un politico, scritto con sottile sarcasmo. Il modello potrebbe identificare l'azione del politico, ma perdere completamente il tono sarcastico che indicava una diffusa disapprovazione. Riassumerebbe quindi l'azione potenzialmente positiva o neutra, che sarebbe errata.
* Impatto: Questo problema ha comportato riassunti inaccurati, fuorvianti o privi di contesto cruciale, rendendoli essenzialmente inutili per l'utente.
* tenta di risolvere :
* Ho provato a mettere a punto il modello pre-allenato con un set di dati contenente più esempi di linguaggio sarcastico e sfumato. Questa prestazione migliorata in qualche modo, ma non era ancora robusta.
* Ha sperimentato diverse tecniche di elaborazione del linguaggio naturale per il rilevamento del sarcasmo e l'analisi del sentimento, per pre-elaborare il testo prima del riepilogo.
* Regolati i parametri del modello di riepilogo per favorire riassunti più lunghi che includevano più contesto, a costo della brevità.
Questo è un esempio concreto del tipo di sfida affrontato quando si tratta di dati di testo nel mondo reale. Sottolinea la difficoltà di catturare un significato sottile e la necessità di tecniche più sofisticate rispetto all'estrazione di parole chiave semplice o alla compressione della frase. La combinazione di linguaggio complesso e sfumature sottili è un problema molto comune nella PNL e una sfida persistente nella creazione di strumenti di riepilogo accurati e utili.
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