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)
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)
- 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)
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:
- InnholdsbestemmelseI 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?
| NLP | NLU | NLG |
| Det er en gren av kunstig intelligens (AI) som fungerer som en bro for kommunikasjon mellom mennesker og maskiner gjennom et naturlig språk i stedet for kodet eller binært språk. | Dette aspektet av AI omhandler forståeligheten til maskiner med hensyn til brukermatede data. | Dette er en undergruppe av NLP som muliggjør konvertering av dataspråk til naturlig språk for generering av utdata. |
| Dette sikrer kontekstuell forståelse og behandling av data av maskiner i stedet for å behandle dem som ord. | Dette innebærer at maskiner forstår språk og instruksjoner som mennesker ville gjort. | NLG sikrer at kommunikasjon fra maskinen ligner og etterligner språket som mates av en bruker. |
| Konseptet har vært utbredt siden 1950-tallet. | Konseptet har vært utbredt siden 1860-tallet. | Konseptet har vært utbredt siden 1960-tallet. |
| Driftsmekanismen innebærer konvertering av naturlig språk til maskinspråk for prosessering og rekonvertering til naturlig språk for utdata. | NLU konverterer ustrukturerte data matet av en bruker til strukturerte data. | Denne mekanismen genererer strukturerte data for å svare brukere. |
| Den brukes i språkoversettelse, konvertering av lyddata til tekst, smart assistanse, tekstanalyse og mer. | NLU brukes i sentimentanalyse, utvikling av chatbots og samtale-AI, talegjenkjenning og mer. | Den brukes i utviklingen av taleassistenter, chatbots og mer. |
Forbedring av arbeidsflyteffektivitet: NLP, NLU og NLG i databehandling og rapportering
For at en NLP-modell skal fungere sømløst, bør driftsarbeidsflyten kompletteres av både NLU for å behandle og forstå inngangsdataene og bestemme ytterligere handlinger og NLG for å generere en passende respons i etterbehandling på menneskelig språk.
- NLP – for å assimilere tekst eller brukerdata betydning
- NLU – å behandle og forstå inndataene og bestemme videre handlinger
- NLG – for å generere en passende respons i etterbehandling av menneskelig språk
Et av de mest praktiske eksemplene for å forstå dette kan dreie seg om enhver overflødig oppgave på dataregistrering og -behandling. For eksempel, hvis den daglige oppgaven til en detaljist innebærer å kompilere salg for dagen og generere data fra det for å utvikle månedlige rapporter, kan NLP sammen med NLU og NLG hjelpe til med dette.
Ved hjelp av dette konseptet kan medarbeideren sikre at fysiske kopier av regninger konverteres til strukturerte data og behandles gjennom klassifisering og gruppering. Disse dataene kan deretter viderebehandles for innsikt og visualisering som deretter kan settes sammen til samtalepunkter i månedlige rapporter.
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
