Inteligența artificială și aplicațiile sale progresează enorm odată cu dezvoltarea unor aplicații puternice precum ChatGPT, Siri și Alexa, care aduc utilizatorilor o lume de confort și confort. Deși majoritatea pasionaților de tehnologie sunt dornici să învețe despre tehnologiile care susțin aceste aplicații, adesea confundă o tehnologie cu alta.
NLP, NLU și NLG intră toate în domeniul AI și sunt utilizate pentru dezvoltarea diferitelor aplicații AI. Cu toate acestea, toate trei sunt distincte și au scopul lor. Spuneți-ne mai multe despre ele în profunzime și aflați despre fiecare tehnologie și aplicarea acesteia pe blog.
Ce sunt NLP, NLU și NLG?
NLP (Prelucrarea limbajului natural)
Este un domeniu al inteligenței artificiale care permite mașinilor să înțeleagă și să proceseze limbajul uman. Analizează cantități mari de date textuale și de vorbire, identifică tipare și generează răspunsuri inteligente.
Pentru a înțelege mai cuprinzător, NLP combină diferite limbaje și aplicații, cum ar fi lingvistica computațională, învățarea automată, modelarea bazată pe reguli a limbajelor umane și modelele de învățare profundă.
Când toate aceste modele sunt procesate împreună și facilitate cu date sub formă de voce sau text, se generează rezultate inteligente, iar software-ul devine capabil să înțeleagă limbajul uman.
În plus, modelele dezvoltate acum sunt asistate cu mai multă atenție decât înainte, iar procese precum recunoașterea vorbirii, dezambiguizarea sensului cuvintelor, etichetarea vorbirii, analiza sentimentelor și generarea limbajului natural sunt valorificate care ajută la generarea de răspunsuri mai precise ale utilizatorilor și fac aplicațiile NLP mai rafinate. .
Aplicații ale NLP
Unele dintre aplicațiile de top ale NLP includ:
- Sistem GPS comandat prin voce.
- Asistenți digitali.
- Dictarea vorbirii în text.
- Asistenți virtuali precum Alexa, Siri etc.
NLP îndeplinește în mod fundamental aceste trei sarcini pentru a asigura succesul aplicațiilor lor:
- Traducerea textului dintr-o limbă în alta.
- Rezumarea datelor mari și a textului în timp real.
- Răspunde la comenzile utilizatorilor.
[Citește și: Cele mai bune 15 seturi de date NLP pentru a vă instrui modele de procesare a limbajului natural]
NLU (înțelegerea limbajului natural)
Este un subdomeniu al NLP care se concentrează pe interpretarea sensului limbajului natural pentru a înțelege mai bine contextul său folosind analiza sintactică și semantică. Unele dintre cele mai comune sarcini incluse în NLU sunt:
- Analiza semantică
- Recunoașterea intenției
- Recunoașterea entității
- Analiza sentimentelor
Analiza sintactică pe care o folosește NLU în operațiunile sale corectează structura propozițiilor și extrage semnificații exacte sau de dicționar din text. Pe de altă parte, analiza semantică analizează formatul gramatical al propozițiilor, inclusiv aranjarea frazelor, cuvintelor și propozițiilor.
Oamenii au capacitatea naturală de a înțelege o frază și contextul acesteia. Cu toate acestea, în cazul mașinilor, înțelegerea sensului real din spatele intrării furnizate nu este ușor de descifrat.
Prin urmare, software-ul folosește aceste aranjamente în analiza semantică pentru a defini și determina relațiile dintre cuvinte și expresii independente într-un context specific. Software-ul învață și dezvoltă semnificații prin aceste combinații de expresii și cuvinte și oferă rezultate mai bune pentru utilizator.
Aplicații ale NLU
Iată câteva aplicații ale NLU:
- Sisteme automate de servicii pentru clienți.
- Asistenți virtuali inteligenți
- Motoare de cautare
- Chatbot de afaceri
NLG (generarea limbajului natural)
Este un subdomeniu al NLP care se concentrează mai mult pe generarea de limbaj natural din date structurate. Spre deosebire de NLP și NLU, scopul principal al NLG este de a crea răspunsuri în limbaj uman și de a converti datele într-un format de vorbire.
NLG folosește un sistem trifazat pentru a-și asigura succesul și pentru a oferi rezultate precise. Regulile sale de limbaj se bazează pe morfologie, lexiconi, sintaxă și semantică. Cele trei faze pe care le folosește în abordarea sa sunt:
- Determinarea conținutuluiÎn această fază, sistemul NLG determină ce conținut trebuie generat pe baza intrărilor utilizatorului și îl corectează logic.
- Generarea limbajului natural
În această etapă, sunt verificate și corectate semnele de punctuație, fluxul de text și pauzele de paragraf ale conținutului generat în prima fază. Mai mult, pronumele și conjuncțiile sunt adăugate textului oriunde este necesar. - Faza de realizareFiind ultima fază a NLG, acuratețea gramaticală este reverificată. De asemenea, textul este verificat pentru a vedea dacă respectă corect regulile de punctuație și conjugare.
Aplicații ale NLG
Iată câteva dintre aplicațiile NLG:
- Inteligența analitică de afaceri
- Prognoza financiară
- Chatbots pentru serviciul clienți
- Generare rezumat
Care este diferența dintre NLP, NLU și NLG?
| PNL | NLU | NLG |
| Este o ramură a Inteligenței Artificiale (AI) care acționează ca o punte de comunicare între oameni și mașini printr-un limbaj natural, mai degrabă decât un limbaj codificat sau binar. | Acest aspect al AI se ocupă de comprehensibilitatea mașinilor în ceea ce privește datele furnizate de utilizator. | Acesta este un subset al NLP care permite conversia limbajului computerului în limbaj natural pentru generarea rezultatelor. |
| Acest lucru asigură înțelegerea contextuală și procesarea datelor de către mașini, în loc să le trateze ca pe cuvinte. | Aceasta presupune ca mașinile să înțeleagă limbaje și instrucțiuni așa cum ar face oamenii. | NLG asigură că comunicarea de la mașină seamănă și imită limba furnizată de un utilizator. |
| Conceptul a fost răspândit încă din anii 1950. | Conceptul a fost răspândit încă din anii 1860. | Conceptul a fost răspândit încă din anii 1960. |
| Mecanismul de operare implică conversia limbajului natural în limbaj mașină pentru procesare și reconversia în limbaj natural pentru ieșire. | NLU convertește datele nestructurate furnizate de un utilizator în date structurate. | Acest mecanism generează date structurate pentru a răspunde utilizatorilor. |
| Este folosit în traducerea limbilor, conversia datelor audio în text, asistență inteligentă, analiza textului și multe altele. | NLU este utilizat în analiza sentimentelor, dezvoltarea chatbot-urilor și AI conversaționale, recunoașterea vorbirii și multe altele. | Este folosit în dezvoltarea de asistenți vocali, chatbot și multe altele. |
Îmbunătățirea eficienței fluxului de lucru: NLP, NLU și NLG în procesarea și raportarea datelor
Pentru ca un model NLP să funcționeze perfect, fluxul de lucru de operare ar trebui completat atât de NLU pentru a procesa și înțelege datele de intrare și pentru a determina acțiuni ulterioare și NLG pentru a genera un răspuns adecvat în post-procesarea limbajului uman.
- NLP – pentru a asimila semnificația textului sau a datelor utilizatorului
- NLU – pentru a procesa și înțelege datele de intrare și pentru a determina acțiuni ulterioare
- NLG – pentru a genera un răspuns adecvat în post-procesarea limbajului uman
Unul dintre cele mai practice exemple pentru a înțelege acest lucru se poate învârti în jurul oricărei sarcini redundante privind introducerea și procesarea datelor. De exemplu, dacă sarcina de zi cu zi a unui personal de vânzare cu amănuntul implică compilarea vânzărilor pentru ziua și generarea de date din acesta pentru a elabora rapoarte lunare, NLP în tandem cu NLU și NLG poate ajuta în acest sens.
Cu ajutorul acestui concept, asociatul se poate asigura că copiile fizice ale facturilor sunt convertite în date structurate și procesate prin clasificare și grupare. Aceste date pot fi apoi procesate în continuare pentru informații și vizualizare care pot fi apoi compilate în puncte de discuție în rapoarte lunare.
Concluzie
În concluzie, NLP convertește datele nestructurate într-un format structurat, astfel încât software-ul să poată înțelege intrările date și să răspundă corespunzător. În schimb, NLU își propune să înțeleagă sensul propozițiilor, în timp ce NLG se concentrează pe formularea de propoziții corecte cu intenția corectă în anumite limbi pe baza setului de date. Consultați experții noștri Shaip pentru a afla despre aceste tehnologii în detaliu.
Explorați serviciile și soluțiile noastre de procesare a limbajului natural
