NLP

Co jsou NLP, NLU a NLG a proč byste o nich a jejich rozdílech měli vědět?

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)

Nlp (zpracování přirozeného jazyka) Je to obor umělé inteligence, který umožňuje strojům porozumět a zpracovat lidskou řeč. Analyzuje velké množství textových a řečových dat, identifikuje vzory a generuje inteligentní odpovědi.

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]

Datové sady řešení Nlp

NLU (porozumění přirozenému jazyku)

Nlu (rozumění přirozenému jazyku) Je to podobor NLP, který se zaměřuje na interpretaci významu přirozeného jazyka s cílem lépe porozumět jeho kontextu pomocí syntaktické a sémantické analýzy. Některé z nejběžnějších úkolů zahrnutých v NLU jsou:

  • 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 (generování přirozeného jazyka) Je to podobor NLP, který se více zaměřuje na generování přirozeného jazyka ze strukturovaných dat. Na rozdíl od NLP a NLU je primárním účelem NLG vytvářet odpovědi lidského jazyka a převádět data do řečového formátu.

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?

NLPNLUNLG
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

Sociální sdílení