Искусственный интеллект и его приложения стремительно развиваются благодаря разработке мощных приложений, таких как ChatGPT, Siri и Alexa, которые приносят пользователям мир удобства и комфорта. Хотя большинство технических энтузиастов стремятся узнать о технологиях, лежащих в основе этих приложений, они часто путают одну технологию с другой.
NLP, NLU и NLG относятся к области ИИ и используются для разработки различных приложений ИИ. Однако все три из них различны и имеют свое назначение. Расскажите нам о них подробнее и узнайте о каждой технологии и ее применении в блоге.
Что такое НЛП, НЛУ и НЛГ?
НЛП (обработка естественного языка)
Для более полного понимания НЛП объединяет различные языки и приложения, такие как компьютерная лингвистика, машинное обучение, основанное на правилах моделирование человеческих языков и модели глубокого обучения.
Когда все эти модели обрабатываются вместе и сопровождаются данными в голосовой или текстовой форме, они генерируют интеллектуальные результаты, и программное обеспечение становится способным понимать человеческий язык.
Кроме того, разрабатываемые в настоящее время модели поддерживаются более тщательно, чем раньше, и используются такие процессы, как распознавание речи, устранение неоднозначности слов, маркировка речи, анализ тональности и генерация естественного языка, которые помогают генерировать более точные ответы пользователей и делают приложения НЛП более совершенными. .
Приложения НЛП
Некоторые из лучших применений НЛП включают в себя:
- GPS-система с голосовым управлением.
- Цифровые помощники.
- Диктант речи в текст.
- Виртуальные помощники, такие как Alexa, Siri и т. д.
NLP в основном выполняет эти три задачи, чтобы обеспечить успех своих приложений:
- Перевод текста с одного языка на другой.
- Суммирование больших данных и текста в режиме реального времени.
- Реагирование на команды пользователей.
[Также Читайте: 15 лучших наборов данных НЛП для обучения моделей обработки естественного языка]
NLU (понимание естественного языка)
- Семантический анализ
- Распознавание намерений
- Распознавание объектов
- Анализ настроений
Синтаксический анализ, который NLU использует в своих операциях, корректирует структуру предложений и извлекает из текста точные или словарные значения. С другой стороны, семантический анализ анализирует грамматический формат предложений, включая расположение фраз, слов и предложений.
Люди обладают естественной способностью понимать фразу и ее контекст. Однако с машинами понять реальный смысл введенных данных непросто.
Следовательно, программное обеспечение использует эти механизмы в семантическом анализе для определения и определения отношений между независимыми словами и фразами в конкретном контексте. Программное обеспечение изучает и развивает значения с помощью этих комбинаций фраз и слов и обеспечивает лучшие результаты для пользователей.
Приложения НЛУ
Вот несколько приложений NLU:
- Автоматизированные системы обслуживания клиентов.
- Интеллектуальные Виртуальные Помощники
- Поисковые системы
- Бизнес чат-боты
NLG (генерация естественного языка)
NLG использует трехфазную систему для обеспечения успеха и получения точных результатов. Его языковые правила основаны на морфологии, лексике, синтаксисе и семантике. Три этапа, которые он использует в своем подходе:
- Определение содержанияНа этом этапе система NLG определяет, какой контент должен быть сгенерирован на основе пользовательского ввода, и логически корректирует его.
- Генерация естественного языка
На этом этапе проверяются и исправляются пунктуация, текстовый поток и абзацы контента, созданного на первом этапе. Кроме того, местоимения и союзы также добавляются в текст везде, где это необходимо. - Фаза реализацииНа последнем этапе NLG проверяется грамматическая точность. Кроме того, текст проверяется на соответствие правилам пунктуации и спряжения.
Приложения НЛГ
Вот некоторые из приложений NLG:
- Бизнес-аналитическая разведка
- Финансовое прогнозирование
- Чат-боты обслуживания клиентов
- Сводная генерация
В чем разница между НЛП, НЛУ и НЛГ?
| НЛП | НЛУ | гульденов |
| Это раздел искусственного интеллекта (ИИ), который выступает в качестве связующего звена между людьми и машинами посредством естественного языка, а не закодированного или двоичного. | Этот аспект ИИ касается понимания машинами данных, предоставляемых пользователями. | Это подмножество обработки естественного языка, которое позволяет преобразовывать компьютерный язык в естественный язык для генерации выходных данных. |
| Это обеспечивает контекстное понимание и обработку данных машинами, а не обработку их как слов. | Это подразумевает, что машины будут понимать языки и инструкции так же, как это делают люди. | NLG гарантирует, что коммуникация с машиной напоминает и имитирует язык, введенный пользователем. |
| Эта концепция получила распространение с 1950-х годов. | Эта концепция получила распространение с 1860-х годов. | Эта концепция получила распространение с 1960-х годов. |
| Рабочий механизм включает преобразование естественного языка в машинный язык для обработки и обратное преобразование в естественный язык для вывода. | NLU преобразует неструктурированные данные, предоставленные пользователем, в структурированные данные. | Этот механизм генерирует структурированные данные для ответа пользователям. |
| Он используется для перевода языков, преобразования аудиоданных в текст, интеллектуальных помощников, анализа текста и многого другого. | NLU используется для анализа настроений, разработки чат-ботов и разговорного ИИ, распознавания речи и многого другого. | Его используют при разработке голосовых помощников, чат-ботов и многого другого. |
Повышение эффективности рабочего процесса: NLP, NLU и NLG в обработке данных и составлении отчетов
Для бесперебойной работы модели NLP рабочий процесс должен быть дополнен как NLU для обработки и понимания входных данных и определения дальнейших действий, так и NLG для генерации соответствующего ответа на постобработке на человеческом языке.
- НЛП – для усвоения смысла текста или пользовательских данных
- NLU – для обработки и понимания входных данных и определения дальнейших действий
- NLG – для генерации соответствующего ответа на человеческом языке после обработки
Один из наиболее практичных примеров для понимания этого может вращаться вокруг любой избыточной задачи по вводу и обработке данных. Например, если ежедневная задача розничного персонала заключается в составлении продаж за день и генерации данных из них для разработки ежемесячных отчетов, NLP в тандеме с NLU и NLG может помочь в этом.
С помощью этой концепции сотрудник может гарантировать, что физические копии счетов будут преобразованы в структурированные данные и обработаны посредством классификации и кластеризации. Затем эти данные могут быть дополнительно обработаны для получения информации и визуализации, которые затем могут быть объединены в тезисы для обсуждения в ежемесячных отчетах.
Заключение
Подводя итог, можно сказать, что НЛП преобразует неструктурированные данные в структурированный формат, чтобы программное обеспечение могло понимать введенные данные и реагировать соответствующим образом. И наоборот, NLU стремится понять значение предложений, тогда как NLG фокусируется на формулировании правильных предложений с правильным намерением на определенных языках на основе набора данных. Обратитесь к нашим специалистам Shaip узнать об этих технологиях подробнее.
Ознакомьтесь с нашими услугами и решениями по обработке естественного языка
