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)
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)
- 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)
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:
- IndholdsbestemmelseI 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?
| NLP | NLU | NLG |
| Det er en gren af kunstig intelligens (AI), der fungerer som en kommunikationsbro mellem mennesker og maskiner gennem et naturligt sprog frem for kodet eller binært sprog. | Dette aspekt af kunstig intelligens omhandler maskinernes forståelighed med hensyn til brugerføde data. | Dette er en delmængde af NLP, der muliggør konvertering af computersprog til naturligt sprog til outputgenerering. |
| Dette sikrer kontekstuel forståelse og behandling af data af maskiner i stedet for at behandle dem som ord. | Dette indebærer, at maskiner forstår sprog og instruktioner, som mennesker ville gøre. | NLG sikrer, at kommunikationen fra maskinen ligner og efterligner sproget fra en bruger. |
| Konceptet har været udbredt siden 1950'erne. | Konceptet har været udbredt siden 1860'erne. | Konceptet har været udbredt siden 1960'erne. |
| Driftsmekanismen involverer konvertering af naturligt sprog til maskinsprog til behandling og genkonvertering til naturligt sprog til output. | NLU konverterer ustrukturerede data fra en bruger til strukturerede data. | Denne mekanisme genererer strukturerede data for at reagere på brugerne. |
| Det bruges til sprogoversættelse, konvertering af lyddata til tekst, smart assistance, tekstanalyse og meget mere. | NLU bruges til sentimentanalyse, udvikling af chatbots og samtale-AI, talegenkendelse og meget mere. | Det bruges i udviklingen af stemmeassistenter, chatbots og mere. |
Forbedring af workflow-effektivitet: NLP, NLU og NLG i databehandling og rapportering
For at en NLP-model kan fungere problemfrit, bør driftsworkflowet suppleres af både NLU for at behandle og forstå inputdata og bestemme yderligere handlinger og NLG for at generere et passende svar i menneskelig efterbehandling.
- NLP – til at assimilere tekst eller brugerdata betydning
- NLU – at behandle og forstå inputdata og bestemme yderligere handlinger
- NLG – for at generere et passende svar i menneskelig efterbehandling
Et af de mest praktiske eksempler på at forstå dette kan dreje sig om enhver overflødig opgave med dataindtastning og -behandling. For eksempel, hvis den daglige opgave for en detailmedarbejder indebærer at kompilere salg for dagen og generere data fra det for at udvikle månedlige rapporter, kan NLP sammen med NLU og NLG hjælpe med dette.
Ved hjælp af dette koncept kan partneren sikre, at fysiske kopier af regninger konverteres til strukturerede data og behandles gennem klassificering og klyngedannelse. Disse data kan derefter viderebearbejdes til indsigt og visualisering, som derefter kan samles til samtalepunkter i månedlige rapporter.
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
