Sztuczna inteligencja i jej zastosowania rozwijają się niesamowicie wraz z rozwojem potężnych aplikacji, takich jak ChatGPT, Siri i Alexa, które zapewniają użytkownikom świat wygody i komfortu. Chociaż większość entuzjastów technologii chętnie poznaje technologie wspierające te aplikacje, często mylą jedną technologię z inną.
NLP, NLU i NLG należą do dziedziny sztucznej inteligencji i są wykorzystywane do opracowywania różnych aplikacji AI. Jednak wszystkie trzy z nich są różne i mają swój cel. Daj nam więcej informacji o nich dogłębnie i dowiedz się o każdej technologii i jej zastosowaniu na blogu.
Czym są NLP, NLU i NLG?
NLP (przetwarzanie języka naturalnego)
Aby lepiej zrozumieć, NLP łączy różne języki i aplikacje, takie jak lingwistyka komputerowa, uczenie maszynowe, oparte na regułach modelowanie języków ludzkich i modele głębokiego uczenia się.
Kiedy wszystkie te modele są przetwarzane razem i wspomagane danymi w formie głosowej lub tekstowej, generuje inteligentne wyniki, a oprogramowanie staje się zdolne do rozumienia ludzkiego języka.
Ponadto opracowywane obecnie modele są wspomagane dokładniej niż wcześniej, a procesy takie jak rozpoznawanie mowy, ujednoznacznianie znaczenia słów, oznaczanie mowy, analiza nastrojów i generowanie języka naturalnego są wykorzystywane, co pomaga w generowaniu dokładniejszych odpowiedzi użytkowników i udoskonalaniu aplikacji NLP .
Zastosowania NLP
Niektóre z najpopularniejszych zastosowań NLP obejmują:
- System GPS sterowany głosem.
- Cyfrowi asystenci.
- Dyktowanie mowy na tekst.
- Wirtualni asystenci, tacy jak Alexa, Siri itp.
NLP zasadniczo wykonuje te trzy zadania, aby zapewnić sukces ich aplikacji:
- Tłumaczenie tekstu z jednego języka na inny.
- Podsumowanie dużych danych i tekstu w czasie rzeczywistym.
- Reagowanie na polecenia użytkowników.
[Przeczytaj także: 15 najlepszych zestawów danych NLP do trenowania modeli przetwarzania języka naturalnego]
NLU (rozumienie języka naturalnego)
- Analiza semantyczna
- Rozpoznanie intencji
- Rozpoznawanie podmiotu
- Analiza sentymentów
Analiza syntaktyczna, którą wykorzystuje w swoich działaniach NLU, koryguje strukturę zdań i wyciąga z tekstu znaczenia ścisłe lub słownikowe. Z drugiej strony analiza semantyczna analizuje format gramatyczny zdań, w tym układ fraz, słów i zdań.
Ludzie mają naturalną zdolność rozumienia frazy i jej kontekstu. Jednak w przypadku maszyn zrozumienie prawdziwego znaczenia podanych danych wejściowych nie jest łatwe do złamania.
W związku z tym oprogramowanie wykorzystuje te ustalenia w analizie semantycznej do definiowania i określania relacji między niezależnymi słowami i frazami w określonym kontekście. Oprogramowanie uczy się i rozwija znaczenia poprzez te kombinacje fraz i słów i zapewnia lepsze wyniki dla użytkownika.
Zastosowania NLU
Oto kilka zastosowań NLU:
- Zautomatyzowane systemy obsługi klienta.
- Inteligentni asystenci wirtualni
- Wyszukiwarki
- Chatboty biznesowe
NLG (generowanie języka naturalnego)
NLG wykorzystuje system trójfazowy, aby zapewnić sukces i zapewnić precyzyjne wyniki. Jego reguły językowe oparte są na morfologii, leksykonach, składni i semantyce. Trzy fazy, które wykorzystuje w swoim podejściu, to:
- Określenie treściW tej fazie system NLG określa, jakie treści należy wygenerować na podstawie danych wprowadzonych przez użytkownika i logicznie je koryguje.
- Generowanie języka naturalnego
Na tym etapie sprawdzana i korygowana jest interpunkcja, płynność tekstu i podziały paragrafowe treści wygenerowanej w pierwszej fazie. Ponadto tam, gdzie jest to wymagane, do tekstu dodawane są zaimki i spójniki. - Faza realizacjiBędąc ostatnią fazą NLG, poprawność gramatyczna jest ponownie sprawdzana. Ponadto tekst jest sprawdzany pod kątem zgodności z zasadami interpunkcji i koniugacji.
Zastosowania NLG
Oto niektóre zastosowania NLG:
- Analityka biznesowa
- Prognozowanie finansowe
- Chatboty obsługi klienta
- Generowanie podsumowania
Jaka jest różnica między NLP, NLU i NLG?
| NLP | NLU | NLG |
| To gałąź sztucznej inteligencji (AI), która pełni rolę pomostu komunikacyjnego między ludźmi i maszynami, wykorzystując język naturalny, a nie kodowany lub binarny. | Ten aspekt sztucznej inteligencji dotyczy zrozumiałości danych dostarczanych przez użytkowników przez maszyny. | Jest to podzbiór przetwarzania języka naturalnego umożliwiający konwersję języka komputerowego na język naturalny w celu generowania wyników. |
| Zapewnia to kontekstowe rozumienie i przetwarzanie danych przez maszyny, zamiast traktować je jak słowa. | Polega ona na tym, że maszyny rozumieją języki i instrukcje w taki sam sposób, w jaki rozumieją je ludzie. | NLG zapewnia, że komunikacja z maszyną przypomina i naśladuje język wprowadzany przez użytkownika. |
| Koncepcja ta jest rozpowszechniona od lat 1950. XX wieku. | Koncepcja ta jest rozpowszechniona od lat 1860. XX wieku. | Koncepcja ta jest rozpowszechniona od lat 1960. XX wieku. |
| Mechanizm działania obejmuje konwersję języka naturalnego na język maszynowy w celu przetworzenia i ponowną konwersję na język naturalny w celu wygenerowania danych wyjściowych. | NLU konwertuje niestrukturalne dane wprowadzane przez użytkownika na dane strukturalne. | Mechanizm ten generuje ustrukturyzowane dane umożliwiające odpowiadanie użytkownikom. |
| Wykorzystywany jest do tłumaczeń językowych, konwersji danych audio na tekst, inteligentnej pomocy, analizy tekstu i wielu innych zastosowań. | NLU jest wykorzystywane w analizie nastrojów, tworzeniu chatbotów i sztucznej inteligencji konwersacyjnej, rozpoznawaniu mowy i wielu innych zastosowaniach. | Jest wykorzystywany przy opracowywaniu asystentów głosowych, chatbotów i innych rozwiązań. |
Zwiększanie efektywności przepływu pracy: NLP, NLU i NLG w przetwarzaniu danych i raportowaniu
Aby model NLP działał bezproblemowo, przepływ pracy powinien być uzupełniony zarówno o NLU, czyli przetwarzanie i zrozumienie danych wejściowych oraz określanie dalszych działań, jak i o NLG, czyli generowanie odpowiedniej odpowiedzi w końcowym przetwarzaniu języka ludzkiego.
- NLP – asymilacja znaczenia tekstu lub danych użytkownika
- NLU – przetwarzanie i zrozumienie danych wejściowych oraz określanie dalszych działań
- NLG – generowanie odpowiedniej odpowiedzi w postprodukcji języka ludzkiego
Jednym z najbardziej praktycznych przykładów zrozumienia tego może być każde powtarzające się zadanie wprowadzania i przetwarzania danych. Na przykład, jeśli codzienne zadanie personelu detalicznego obejmuje kompilację sprzedaży na dany dzień i generowanie z niej danych w celu opracowania miesięcznych raportów, NLP w połączeniu z NLU i NLG może w tym pomóc.
Dzięki tej koncepcji współpracownik może zapewnić, że fizyczne kopie rachunków zostaną przekształcone w ustrukturyzowane dane i przetworzone poprzez klasyfikację i klastrowanie. Dane te mogą być następnie dalej przetwarzane w celu uzyskania spostrzeżeń i wizualizacji, które następnie mogą zostać skompilowane w punkty dyskusyjne w miesięcznych raportach.
Wniosek
Podsumowując, NLP przekształca nieustrukturyzowane dane w ustrukturyzowany format, dzięki czemu oprogramowanie może zrozumieć dane wejściowe i odpowiednio zareagować. I odwrotnie, NLU ma na celu zrozumienie znaczenia zdań, podczas gdy NLG koncentruje się na formułowaniu poprawnych zdań z właściwą intencją w określonych językach w oparciu o zestaw danych. Skontaktuj się z naszymi ekspertami Shaip aby dowiedzieć się więcej o tych technologiach.
Poznaj nasze usługi i rozwiązania w zakresie przetwarzania języka naturalnego
