Umělá inteligence a její aplikace ohromně postupují s vývojem výkonných aplikací jako ChatGPT, Siri a Alexa, které uživatelům přinášejí svět pohodlí a komfortu. Ačkoli většina technologických nadšenců touží dozvědět se o technologiích, které tyto aplikace podporují, často si pletou jednu technologii s druhou.
NLP, NLU a NLG všechny spadají do oblasti AI a používají se k vývoji různých aplikací AI. Všechny tři jsou však odlišné a mají svůj účel. Dejte nám o nich vědět více do hloubky a zjistěte o každé technologii a její aplikaci v blogu.
Co jsou NLP, NLU a NLG?
NLP (zpracování přirozeného jazyka)
Pro komplexnější pochopení NLP kombinuje různé jazyky a aplikace, jako je počítačová lingvistika, strojové učení, modelování lidských jazyků na základě pravidel a modely hlubokého učení.
Když jsou všechny tyto modely zpracovány společně a podpořeny daty v hlasové nebo textové podobě, generuje to inteligentní výsledky a software je schopen porozumět lidské řeči.
Kromě toho jsou nyní vyvíjené modely podporovány pečlivěji než dříve a procesy jako rozpoznávání řeči, dezambiguace slovního smyslu, značkování řeči, analýza sentimentu a generování přirozeného jazyka jsou využívány, což pomáhá generovat přesnější reakce uživatelů a činí aplikace NLP jemnějšími. .
Aplikace NLP
Některé z nejlepších aplikací NLP zahrnují:
- Hlasem ovládaný systém GPS.
- Digitální asistenti.
- Diktování řeči na text.
- Virtuální asistenti jako Alexa, Siri atd.
NLP v zásadě plní tyto tři úkoly, aby zajistil úspěch jejich aplikací:
- Překlad textu z jednoho jazyka do druhého.
- Sumarizace velkých dat a textu v reálném čase.
- Reagování na příkazy uživatelů.
[Přečtěte si také: 15 nejlepších datových sad NLP, které vás naučí modely zpracování přirozeného jazyka]
NLU (porozumění přirozenému jazyku)
- Sémantická analýza
- Rozpoznání záměru
- Rozpoznávání entit
- Analýza sentimentu
Syntaktická analýza NLU při svých operacích koriguje strukturu vět a čerpá z textu přesné nebo slovníkové významy. Na druhé straně sémantická analýza analyzuje gramatický formát vět, včetně uspořádání frází, slov a vět.
Lidé mají přirozenou schopnost porozumět frázi a jejímu kontextu. U strojů však není snadné pochopit skutečný význam poskytnutého vstupu.
Software tedy využívá tato uspořádání v sémantické analýze k definování a určení vztahů mezi nezávislými slovy a frázemi v konkrétním kontextu. Software se učí a rozvíjí významy prostřednictvím těchto kombinací frází a slov a poskytuje uživatelům lepší výsledky.
Aplikace NLU
Zde je několik aplikací NLU:
- Automatizované systémy služeb zákazníkům.
- Inteligentní virtuální asistenti
- Vyhledávače
- Obchodní chatboti
NLG (generace přirozeného jazyka)
NLG používá třífázový systém, který zajišťuje úspěch a poskytuje přesné výstupy. Jeho jazyková pravidla jsou založena na morfologii, lexikonech, syntaxi a sémantice. Ve svém přístupu používá tři fáze:
- Stanovení obsahuV této fázi systém NLG na základě uživatelských vstupů určuje, jaký obsah má být generován, a logicky jej koriguje.
- Generování přirozeného jazyka
V této fázi se kontroluje a opravuje interpunkce, tok textu a zalomení para obsahu generovaného v první fázi. Kromě toho jsou do textu přidávána také zájmena a spojky, kdykoli je to požadováno. - Fáze realizaceJelikož jde o poslední fázi NLG, znovu se kontroluje gramatická správnost. Text je také zkontrolován, zda správně dodržuje pravidla interpunkce a konjugace.
Aplikace NLG
Zde jsou některé z aplikací NLG:
- Business Analytical Intelligence
- Finanční prognózy
- Chatboti zákaznického servisu
- Generování souhrnu
Jaký je rozdíl mezi NLP, NLU a NLG?
NLP | NLU | NLG |
Je to odvětví umělé inteligence (AI), které funguje jako komunikační most mezi lidmi a stroji prostřednictvím přirozeného jazyka, nikoli kódovaného nebo binárního jazyka. | Tento aspekt umělé inteligence se zabývá srozumitelností strojů s ohledem na uživatelská data. | Toto je podmnožina NLP, která umožňuje konverzi počítačového jazyka do přirozeného jazyka pro generování výstupu. |
To zajišťuje kontextové porozumění a zpracování dat stroji namísto toho, aby je považovali za slova. | To zahrnuje stroje, které rozumí jazykům a pokynům jako lidé. | NLG zajišťuje, že komunikace ze stroje připomíná a napodobuje jazyk, který používá uživatel. |
Koncept převládá od 1950. let XNUMX. století. | Koncept převládá od 1860. let XNUMX. století. | Koncept převládá od 1960. let XNUMX. století. |
Operační mechanismus zahrnuje konverzi přirozeného jazyka do strojového jazyka pro zpracování a opětovnou konverzi do přirozeného jazyka pro výstup. | NLU převádí nestrukturovaná data dodávaná uživatelem na strukturovaná data. | Tento mechanismus generuje strukturovaná data, aby odpovídala uživatelům. |
Používá se při překladu jazyků, převodu zvukových dat na text, inteligentní asistenci, analýze textu a dalších. | NLU se používá při analýze sentimentu, vývoji chatbotů a konverzační AI, rozpoznávání řeči a dalších. | Používá se při vývoji hlasových asistentů, chatbotů a dalších. |
Zvýšení efektivity pracovního postupu: NLP, NLU a NLG ve zpracování dat a reportování
Aby model NLP fungoval hladce, provozní pracovní tok by měl být doplněn jak o NLU, tak o zpracování a pochopení vstupních dat a určování dalších akcí a NLG pro generování vhodné odezvy v následném zpracování lidského jazyka.
- NLP – asimilovat význam textu nebo uživatelských dat
- NLU – zpracovat a porozumět vstupním datům a určit další akce
- NLG – generovat vhodnou odezvu při postprocesingu lidského jazyka
Jeden z nejpraktičtějších příkladů, jak tomu porozumět, se může točit kolem jakékoli redundantní úlohy při zadávání a zpracování dat. Například, pokud každodenní úkol maloobchodního personálu zahrnuje sestavování tržeb za daný den a generování dat z nich pro vytváření měsíčních zpráv, NLP v tandemu s NLU a NLG mohou pomoci v tomto.
S pomocí tohoto konceptu může spolupracovník zajistit, aby byly fyzické kopie účtů převedeny na strukturovaná data a zpracovány prostřednictvím klasifikace a shlukování. Tato data pak mohou být dále zpracována pro náhledy a vizualizace, které pak mohou být sestaveny do bodů rozhovoru v měsíčních zprávách.
Proč investovat do čističky vzduchu?
Stručně řečeno, NLP převádí nestrukturovaná data do strukturovaného formátu tak, aby software porozuměl daným vstupům a vhodně reagoval. Naopak NLU se zaměřuje na pochopení významu vět, zatímco NLG se zaměřuje na formulování správných vět se správným záměrem v konkrétních jazycích na základě souboru dat. Obraťte se na naše odborníky Shaip dozvědět se o těchto technologiích podrobně.
Prozkoumejte naše služby a řešení pro zpracování přirozeného jazyka