Kunstig intelligens og dens applikationer skrider gevaldigt frem med udviklingen af kraftfulde apps som ChatGPT, Siri og Alexa, der giver brugerne en verden af bekvemmelighed og komfort. Selvom de fleste teknologientusiaster er ivrige efter at lære om teknologier, der understøtter disse applikationer, forveksler de ofte en teknologi med en anden.
NLP, NLU og NLG falder alle ind under AI og bruges til at udvikle forskellige AI-applikationer. Men alle tre af dem er forskellige og har deres formål. Fortæl os mere om dem i dybden, og lær om hver teknologi og dens anvendelse på bloggen.
Hvad er NLP, NLU og NLG?
NLP (Natural Language Processing)
Det er et felt af kunstig intelligens, der gør det muligt for maskiner at forstå og behandle menneskeligt sprog. Den analyserer store mængder tekst- og taledata, identificerer mønstre og genererer intelligente svar.
For at forstå mere omfattende kombinerer NLP forskellige sprog og applikationer, såsom computerlingvistik, maskinlæring, regelbaseret modellering af menneskelige sprog og dybe læringsmodeller.
Når alle disse modeller behandles sammen og faciliteres med data i stemme- eller tekstform, genererer det intelligente resultater, og softwaren bliver i stand til at forstå menneskeligt sprog.
Derudover understøttes de modeller, der nu udvikles, mere omhyggeligt end før, og processer som talegenkendelse, ordsans-disambiguation, talemærkning, sentimentanalyse og naturlig sproggenerering udnyttes, som hjælper med at generere mere nøjagtige brugersvar og gøre NLP-applikationer mere raffinerede .
Anvendelser af NLP
Nogle af de mest populære anvendelser af NLP inkluderer:
- Stemmestyret GPS-system.
- Digitale assistenter.
- Tale-til-tekst-diktering.
- Virtuelle assistenter som Alexa, Siri osv.
NLP udfører grundlæggende disse tre opgaver for at sikre succes med deres applikationer:
- Oversættelse af tekst fra et sprog til et andet.
- Opsummering af store data og tekst i realtid.
- Reagere på brugernes kommandoer.
[Læs også: 15 bedste NLP-datasæt til at træne dine naturlige sprogbehandlingsmodeller]
NLU (Natural Language Understanding)
Det er et underområde af NLP, der fokuserer på at fortolke betydningen af naturligt sprog for at forstå dets kontekst bedre ved hjælp af syntaktisk og semantisk analyse. Nogle af de mest almindelige opgaver inkluderet i NLU er:
- Semantisk analyse
- Hensigtsgenkendelse
- Enhedsanerkendelse
- Følelsesanalyse
Den syntaktiske analyse, NLU bruger i sine operationer, korrigerer sætningernes struktur og trækker nøjagtige eller ordbogsbetydninger fra teksten. På den anden side analyserer semantisk analyse det grammatiske format af sætninger, herunder arrangementet af sætninger, ord og sætninger.
Mennesker har den naturlige evne til at forstå en sætning og dens kontekst. Men med maskiner er det ikke let at forstå den virkelige betydning bag det leverede input.
Derfor udnytter softwaren disse arrangementer i semantisk analyse til at definere og bestemme forhold mellem uafhængige ord og sætninger i en specifik kontekst. Softwaren lærer og udvikler betydninger gennem disse kombinationer af sætninger og ord og giver bedre brugerresultater.
Anvendelser af NLU
Her er et par anvendelser af NLU:
- Automatiserede kundeservicesystemer.
- Intelligente virtuelle assistenter
- Søgemaskiner
- Business chatbots
NLG (Natural Language Generation)
Det er et underområde af NLP, som fokuserer mere på at generere naturligt sprog ud fra strukturerede data. I modsætning til NLP og NLU er NLG's primære formål at skabe menneskelige sprogsvar og konvertere data til et taleformat.
NLG bruger et trefaset system for at sikre dets succes og give præcise output. Dens sprogregler er baseret på morfologi, leksikon, syntaks og semantik. De tre faser, den bruger i sin tilgang, er:
- Indholdsbestemmelse
I denne fase bestemmer NLG-systemet hvilket indhold der skal genereres baseret på brugerinput og retter det logisk.
- Generering af naturligt sprog
På dette trin kontrolleres og korrigeres tegnsætning, tekstflow og parapauser af indholdet, der blev genereret i den første fase. Desuden tilføjes pronominer og konjunktioner til teksten, hvor det er nødvendigt. - RealiseringsfaseDa det er den sidste fase af NLG, kontrolleres den grammatiske nøjagtighed igen. Teksten kontrolleres også for at se, om den følger reglerne for tegnsætning og bøjning korrekt.
Anvendelser af NLG
Her er nogle af NLG's applikationer:
- Business Analytical Intelligence
- Finansiel prognose
- Kundeservice chatbots
- Opsummering Generation
Hvad er forskellen mellem NLP, NLU og NLG?
Som nævnt i starten af bloggen er NLP en gren af AI, hvorimod både NLU og NLG er undergrupper af NLP. Natural Language Processing har til formål at forstå brugerens kommando og generere et passende svar imod det.
NLU kan på den ene side interagere med computeren ved hjælp af naturligt sprog. NLU er programmeret til at dechifrere kommandoens hensigt og give præcise output, selvom inputtet består af forkerte udtaler i sætningen.
NLG er på den anden side over NLU, som kan tilbyde mere flydende, engagerende og spændende svar til brugere, som et normalt menneske ville give. NLG identificerer essensen af dokumentet, og baseret på disse analyser genererer det meget nøjagtige svar.
Konklusion
Sammenfattende konverterer NLP ustrukturerede data til et struktureret format, så softwaren kan forstå de givne input og reagere passende. Omvendt sigter NLU på at forstå betydningen af sætninger, hvorimod NLG fokuserer på at formulere korrekte sætninger med den rigtige hensigt på specifikke sprog baseret på datasættet. Henvis til vores Shaip-eksperter at lære om disse teknologier i detaljer.
Udforsk vores naturlige sprogbehandlingstjenester og -løsninger
