A mesterséges intelligencia és alkalmazásai óriásit fejlődnek az olyan hatékony alkalmazások fejlesztésével, mint a ChatGPT, a Siri és az Alexa, amelyek a kényelem és kényelem világát hozzák a felhasználók számára. Bár a legtöbb technológiai rajongó szívesen megismeri ezeket az alkalmazásokat támogató technológiákat, gyakran összekeverik az egyik technológiát a másikkal.
Az NLP, az NLU és az NLG az AI területéhez tartozik, és különféle AI-alkalmazások fejlesztésére szolgál. Mindhárom azonban különbözik egymástól, és megvan a maga célja. Tudjon meg többet róluk, és ismerje meg az egyes technológiákat és azok alkalmazását a blogban.
Mi az NLP, NLU és NLG?
NLP (természetes nyelv feldolgozása)
Ez a mesterséges intelligencia területe, amely lehetővé teszi a gépek számára, hogy megértsék és feldolgozzák az emberi nyelvet. Nagy mennyiségű szöveges és beszédadatot elemez, mintákat azonosít, és intelligens válaszokat generál.
Az átfogóbb megértés érdekében az NLP különböző nyelveket és alkalmazásokat kombinál, mint például a számítógépes nyelvészet, a gépi tanulás, az emberi nyelvek szabályalapú modellezése és a mélytanulási modellek.
Ha mindezeket a modelleket együtt dolgozzuk fel, és hang- vagy szöveges adatokkal segítjük elő, intelligens eredmények születnek, és a szoftver képessé válik az emberi nyelv megértésére.
Ezenkívül a most fejlesztés alatt álló modelleket a korábbinál alaposabban segítik, és olyan folyamatokat alkalmaznak, mint a beszédfelismerés, a szóértelmezés egyértelművé tétele, a beszédcímkézés, a hangulatelemzés és a természetes nyelv generálása, amelyek segítenek pontosabb felhasználói válaszok generálásában és az NLP-alkalmazások finomításában. .
Az NLP alkalmazásai
Az NLP néhány legnépszerűbb alkalmazása:
- Hangvezérlésű GPS rendszer.
- Digitális asszisztensek.
- Beszéd-szöveg diktálás.
- Virtuális asszisztensek, például Alexa, Siri stb.
Az NLP alapvetően ezt a három feladatot látja el, hogy biztosítsa alkalmazásaik sikerét:
- Szöveg fordítása egyik nyelvről a másikra.
- Nagy adatok és szövegek összegzése valós időben.
- Válasz a felhasználók parancsaira.
[Olvassa el még: 15 legjobb NLP-adatkészlet a természetes nyelvi feldolgozási modellek betanításához]
NLU (természetes nyelvértés)
Ez az NLP egy részterülete, amely a természetes nyelv jelentésének értelmezésére összpontosít, hogy a szintaktikai és szemantikai elemzés segítségével jobban megértse kontextusát. Az NLU-ban található leggyakoribb feladatok közül néhány:
- Szemantikai elemzés
- A szándék felismerése
- Entitás felismerés
- Hangulatelemzés
Az NLU műveletei során alkalmazott szintaktikai elemzés korrigálja a mondatok szerkezetét és pontos vagy szótári jelentéseket von le a szövegből. Másrészt a szemantikai elemzés elemzi a mondatok nyelvtani formátumát, beleértve a kifejezések, szavak és tagmondatok elrendezését.
Az emberek természetes módon képesek megérteni egy kifejezést és a szövegkörnyezetét. A gépekkel azonban nem könnyű megérteni a bemenet mögött rejlő valódi jelentést.
Ezért a szoftver kihasználja ezeket az elrendezéseket a szemantikai elemzésben, hogy meghatározza és meghatározza a független szavak és kifejezések közötti kapcsolatokat egy adott kontextusban. A szoftver a kifejezések és szavak ezen kombinációi révén tanulja meg és fejleszti a jelentéseket, és jobb felhasználói eredményeket biztosít.
Az NLU alkalmazásai
Íme néhány NLU alkalmazás:
- Automatizált ügyfélszolgálati rendszerek.
- Intelligens virtuális asszisztensek
- Keresők
- Üzleti chatbotok
NLG (természetes nyelvgeneráció)
Ez az NLP egy részterülete, amely inkább a természetes nyelv strukturált adatokból történő előállítására összpontosít. Az NLP-vel és az NLU-val ellentétben az NLG elsődleges célja emberi nyelvi válaszok létrehozása és az adatok beszédformátummá alakítása.
Az NLG háromfázisú rendszert használ a siker és a pontos kimenetek biztosítására. Nyelvi szabályai morfológián, lexikonokon, szintaxison és szemantikán alapulnak. Megközelítésében a következő három fázist alkalmazza:
- A tartalom meghatározása
Ebben a fázisban az NLG rendszer a felhasználói bemenetek alapján meghatározza, hogy milyen tartalmat generáljon, és logikailag korrigálja azt.
- Természetes nyelv generáció
Ebben a szakaszban az első fázisban generált tartalom írásjeleit, szövegfolyamát és paratöréseit ellenőrzik és javítják. Ezen túlmenően, ahol szükséges, névmásokat és kötőszavakat is hozzáadnak a szöveghez. - Megvalósítási fázisAz NLG utolsó fázisaként a nyelvtani pontosságot újra ellenőrzik. Ezenkívül a rendszer ellenőrzi a szöveget, hogy helyesen követi-e az írásjelek és ragozási szabályokat.
Az NLG alkalmazásai
Íme néhány NLG alkalmazása:
- Üzleti analitikai intelligencia
- Pénzügyi előrejelzés
- Ügyfélszolgálati chatbotok
- Összegzés Generáció
Mi a különbség az NLP, az NLU és az NLG között?
Ahogy a blog elején említettük, az NLP az AI egyik ága, míg az NLU és az NLG az NLP részhalmazai. A Natural Language Processing célja, hogy megértse a felhasználó parancsát, és megfelelő választ generáljon rá.
Az NLU egyrészt természetes nyelven tud kommunikálni a számítógéppel. Az NLU úgy van programozva, hogy megfejtse a parancs szándékát, és pontos kimenetet biztosítson még akkor is, ha a bemenet helytelen kiejtést tartalmaz a mondatban.
Az NLG ezzel szemben felülmúlja az NLU-t, amely gördülékenyebb, vonzóbb és izgalmasabb válaszokat tud adni a felhasználóknak, mint egy normális ember. Az NLG azonosítja a dokumentum lényegét, és ezen elemzések alapján rendkívül pontos válaszokat generál.
Következtetés
Összegezve, az NLP a strukturálatlan adatokat strukturált formátumba konvertálja, hogy a szoftver megértse az adott bemeneteket és megfelelően reagáljon. Ezzel szemben az NLU célja a mondatok jelentésének megértése, míg az NLG a megfelelő mondatok megfelelő szándékkal történő megfogalmazására összpontosít bizonyos nyelveken az adatkészlet alapján. Forduljon Shaip szakértőinkhez hogy részletesen megismerje ezeket a technológiákat.
Fedezze fel természetes nyelvi feldolgozási szolgáltatásainkat és megoldásainkat
