Superare le barriere linguistiche nell'NLP

Il Natural Language Processing (NLP) riguarda l'insegnare ai computer come capire le lingue umane. È come cercare di far capire al tuo gatto che vuoi che scenda dalla tastiera. Alcune lingue, però, hanno meno dati disponibili per insegnare a questi modelli informatici. Queste lingue si chiamano lingue a basse risorse (LRLs). Quando si tratta di tradurre tra lingue, avere abbastanza esempi è fondamentale. Quindi, cosa facciamo quando non ci sono abbastanza esempi?

#La Sfida delle LRLs

Immagina di cercare di insegnare a qualcuno a giocare a scacchi ma fornendo solo alcuni pezzi invece del set completo. È così che si sentono i modelli NLP che si occupano delle LRLs. Fanno fatica a svolgere compiti come la Traduzione quando non hanno abbastanza materiale da cui imparare. Questo porta alla necessità di metodi migliori di traduzione usando i pochi dati disponibili.

#Usare Dati ausiliari

Un modo efficace per affrontare la mancanza di dati è usare dati paralleli da domini o lingue correlate. Pensala come condividere ricette tra amici. Se hai una ricetta che usa patate, ma vuoi preparare un piatto con patate dolci, è utile vedere come il tuo amico ha fatto il suo piatto. Nello stesso modo, possiamo allenare modelli di traduzione usando esempi di lingue o argomenti che sono in qualche modo correlati.

#Fine-tuning vs. Pre-training

Quando si costruiscono sistemi di traduzione, ci sono generalmente due modi principali per utilizzare questi dati ausiliari: fine-tuning e pre-training.

• Fine-tuning è come dare al tuo amico alcuni suggerimenti sulla sua cucina basati sulla tua esperienza. Hai già una comprensione di base e ora devi solo aggiustare un po' le cose.

• Pre-training è più simile a tornare a scuola di cucina prima di provare a fare quel piatto di patate dolci. Si tratta di partire da zero.