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)
Это область искусственного интеллекта, которая позволяет машинам понимать и обрабатывать человеческий язык. Он анализирует большие объемы текстовых и речевых данных, выявляет закономерности и генерирует интеллектуальные ответы.
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)
Это подполе НЛП, которое фокусируется на интерпретации значения естественного языка, чтобы лучше понять его контекст, используя синтаксический и семантический анализ. Некоторые из наиболее распространенных задач, включенных в NLU:
- 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)
Это подполе НЛП, которое больше фокусируется на создании естественного языка из структурированных данных. В отличие от NLP и NLU, основной целью NLG является создание ответов на человеческом языке и преобразование данных в речевой формат.
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 содержания
На 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?
Как упоминалось в начале блога, НЛП — это ветвь ИИ, тогда как и НЛУ, и НЛГ — подмножества НЛП. Обработка естественного языка направлена на то, чтобы понять команду пользователя и сгенерировать соответствующий ответ на нее.
НЛУ, с одной стороны, может взаимодействовать с компьютером на естественном языке. NLU запрограммирован на расшифровку назначения команды и предоставление точных выходных данных, даже если ввод состоит из неправильных произношений в предложении.
NLG, с другой стороны, выше NLU, который может предложить более плавные, привлекательные и захватывающие ответы пользователям, как это сделал бы нормальный человек. NLG определяет суть документа и на основе этой аналитики генерирует очень точные ответы.
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
