Kunstig intelligens og dens applikasjoner utvikler seg enormt med utviklingen av kraftige apper som ChatGPT, Siri og Alexa som gir brukerne en verden av bekvemmelighet og komfort. Selv om de fleste teknologientusiaster er ivrige etter å lære om teknologier som støtter disse applikasjonene, forveksler de ofte en teknologi med en annen.
NLP, NLU og NLG kommer alle inn under AI og brukes til å utvikle ulike AI-applikasjoner. Imidlertid er alle tre forskjellige og har sin hensikt. La oss få vite mer om dem i dybden og lær om hver teknologi og dens anvendelse i bloggen.
Hva er NLP, NLU og NLG?
NLP (Natural Language Processing)
Det er et felt innen kunstig intelligens som gjør det mulig for maskiner å forstå og behandle menneskelig språk. Den analyserer store mengder tekst- og taledata, identifiserer mønstre og genererer intelligente svar.
For å forstå mer omfattende, kombinerer NLP forskjellige språk og applikasjoner, for eksempel datalingvistikk, maskinlæring, regelbasert modellering av menneskelige språk og dyplæringsmodeller.
Når alle disse modellene behandles sammen og tilrettelegges med data i tale- eller tekstform, genererer det intelligente resultater, og programvaren blir i stand til å forstå menneskelig språk.
I tillegg støttes modellene som nå utvikles mer nøye enn før, og prosesser som talegjenkjenning, ordsansdisambiguation, talemerking, sentimentanalyse og naturlig språkgenerering blir utnyttet som hjelper til med å generere mer nøyaktige brukersvar og gjøre NLP-applikasjoner mer raffinerte .
Anvendelser av NLP
Noen av de beste bruksområdene til NLP inkluderer:
- Stemmestyrt GPS-system.
- Digitale assistenter.
- Tale-til-tekst-diktering.
- Virtuelle assistenter som Alexa, Siri, etc.
NLP utfører grunnleggende disse tre oppgavene for å sikre suksessen til applikasjonene deres:
- Oversettelse av tekst fra ett språk til et annet.
- Oppsummering av store data og tekst i sanntid.
- Svare på kommandoer fra brukere.
[Les også: 15 beste NLP-datasett for å trene deg naturlige språkbehandlingsmodeller]
NLU (Natural Language Understanding)
Det er et underfelt av NLP som fokuserer på å tolke betydningen av naturlig språk for å forstå konteksten bedre ved å bruke syntaktisk og semantisk analyse. Noen av de vanligste oppgavene inkludert i NLU er:
- Semantisk analyse
- Hensiktsgjenkjenning
- Enhetsgjenkjenning
- Sentimentanalyse
Den syntaktiske analysen NLU bruker i sine operasjoner korrigerer strukturen til setninger og trekker eksakte eller ordbokbetydninger fra teksten. På den annen side analyserer semantisk analyse det grammatiske formatet til setninger, inkludert arrangementet av fraser, ord og klausuler.
Mennesker har den naturlige evnen til å forstå en setning og dens kontekst. Men med maskiner er det ikke lett å forstå den virkelige betydningen bak de angitte inndataene.
Derfor utnytter programvaren disse ordningene i semantisk analyse for å definere og bestemme forhold mellom uavhengige ord og uttrykk i en spesifikk kontekst. Programvaren lærer og utvikler betydninger gjennom disse kombinasjonene av setninger og ord og gir bedre brukerresultater.
Applikasjoner av NLU
Her er noen bruksområder for NLU:
- Automatiserte kundeservicesystemer.
- Intelligente virtuelle assistenter
- Søkemotorer
- Business Chatbots
NLG (naturlig språkgenerering)
Det er et underfelt av NLP som fokuserer mer på å generere naturlig språk fra strukturerte data. I motsetning til NLP og NLU, er NLGs primære formål å lage menneskelige språkresponser og konvertere data til et taleformat.
NLG bruker et trefasesystem for å sikre suksess og gi presise resultater. Språkreglene er basert på morfologi, leksikon, syntaks og semantikk. De tre fasene den bruker i sin tilnærming er:
- Innholdsbestemmelse
I denne fasen bestemmer NLG-systemet hvilket innhold som skal genereres basert på brukerinndataene og korrigerer det logisk.
- Naturlig språkgenerering
På dette stadiet kontrolleres og korrigeres tegnsettingen, tekstflyten og parapausene til innholdet generert i den første fasen. Dessuten blir pronomen og konjunksjoner også lagt til teksten der det er nødvendig. - RealiseringsfaseSom den siste fasen av NLG, blir grammatisk nøyaktighet kontrollert på nytt. Teksten sjekkes også for å se om den følger regler for tegnsetting og bøying på riktig måte.
Søknader fra NLG
Her er noen av applikasjonene til NLG:
- Business Analytical Intelligence
- Finansiell prognose
- Kundeservice Chatbots
- Oppsummeringsgenerering
Hva er forskjellen mellom NLP, NLU og NLG?
Som nevnt i starten av bloggen, er NLP en gren av AI, mens både NLU og NLG er undergrupper av NLP. Natural Language Processing tar sikte på å forstå brukerens kommando og generere en passende respons mot den.
NLU, på den ene siden, kan samhandle med datamaskinen ved hjelp av naturlig språk. NLU er programmert til å dechiffrere kommandohensikt og gi presise utdata selv om inndataene består av feiluttale i setningen.
NLG, på den annen side, er over NLU, som kan tilby mer flytende, engasjerende og spennende svar til brukere som et normalt menneske ville gitt. NLG identifiserer essensen av dokumentet, og basert på disse analysene genererer det svært nøyaktige svar.
konklusjonen
Oppsummert konverterer NLP ustrukturerte data til et strukturert format slik at programvaren kan forstå de gitte inngangene og svare på passende måte. Motsatt har NLU som mål å forstå betydningen av setninger, mens NLG fokuserer på å formulere riktige setninger med riktig hensikt på spesifikke språk basert på datasettet. Se våre Shaip-eksperter for å lære om disse teknologiene i detalj.
Utforsk våre tjenester og løsninger for behandling av naturlig språk
