Kecerdasan Buatan dan aplikasinya sedang berkembang pesat dengan pembangunan apl berkuasa seperti ChatGPT, Siri dan Alexa yang membawa pengguna dunia yang mudah dan selesa. Walaupun kebanyakan peminat teknologi tidak sabar-sabar untuk belajar tentang teknologi yang menyokong aplikasi ini, mereka sering mengelirukan satu teknologi dengan yang lain.
NLP, NLU dan NLG semuanya berada di bawah bidang AI dan digunakan untuk membangunkan pelbagai aplikasi AI. Walau bagaimanapun, ketiga-tiga mereka adalah berbeza dan mempunyai tujuan mereka. Beritahu kami lebih lanjut tentang mereka secara mendalam dan pelajari tentang setiap teknologi dan aplikasinya dalam blog.
Apakah itu NLP, NLU dan NLG?
NLP (Pemprosesan Bahasa Asli)
Ia adalah bidang Kepintaran Buatan yang membolehkan mesin memahami dan memproses bahasa manusia. Ia menganalisis sejumlah besar data teks dan pertuturan, mengenal pasti corak, dan menjana respons pintar.
Untuk memahami dengan lebih komprehensif, NLP menggabungkan bahasa dan aplikasi yang berbeza, seperti linguistik pengiraan, pembelajaran mesin, pemodelan berasaskan peraturan bahasa manusia dan model pembelajaran mendalam.
Apabila semua model ini diproses bersama dan difasilitasi dengan data dalam bentuk suara atau teks, ia menjana hasil pintar, dan perisian menjadi mampu memahami bahasa manusia.
Selain itu, model yang sedang dibangunkan kini dibantu dengan lebih berhati-hati berbanding sebelum ini, dan proses seperti pengecaman pertuturan, nyahkekaburan deria perkataan, penandaan pertuturan, analisis sentimen dan penjanaan bahasa semula jadi digunakan yang membantu dalam menjana respons pengguna yang lebih tepat dan menjadikan aplikasi NLP lebih halus. .
Aplikasi NLP
Beberapa aplikasi teratas NLP termasuk:
- Sistem GPS kendalian suara.
- Pembantu Digital.
- Imlak Ucapan-ke-Teks.
- Pembantu Maya seperti Alexa, Siri, dll.
NLP secara asasnya melaksanakan tiga tugas ini untuk memastikan kejayaan aplikasi mereka:
- Terjemahan teks dari satu bahasa ke bahasa lain.
- Ringkasan data besar dan teks dalam masa nyata.
- Menjawab arahan pengguna.
[Baca juga: 15 Set Data NLP Terbaik untuk melatih anda Model Pemprosesan Bahasa Semulajadi]
NLU (Pemahaman Bahasa Asli)
Ia adalah subbidang NLP yang memfokuskan pada tafsiran makna bahasa semula jadi untuk memahami konteksnya dengan lebih baik menggunakan analisis sintaksis dan semantik. Beberapa tugas yang paling biasa termasuk dalam NLU ialah:
- Analisis semantik
- Pengiktirafan niat
- Pengiktirafan entiti
- Analisis sentimen
Analisis sintaksis yang digunakan NLU dalam operasinya membetulkan struktur ayat dan menarik makna tepat atau kamus daripada teks. Sebaliknya, analisis semantik menganalisis format tatabahasa ayat, termasuk susunan frasa, perkataan, dan klausa.
Manusia mempunyai keupayaan semula jadi untuk memahami frasa dan konteksnya. Walau bagaimanapun, dengan mesin, memahami maksud sebenar di sebalik input yang disediakan tidak mudah untuk dipecahkan.
Oleh itu, perisian memanfaatkan susunan ini dalam analisis semantik untuk menentukan dan menentukan hubungan antara perkataan dan frasa bebas dalam konteks tertentu. Perisian ini mempelajari dan mengembangkan makna melalui gabungan frasa dan perkataan ini dan memberikan hasil pengguna yang lebih baik.
Aplikasi NLU
Berikut adalah beberapa aplikasi NLU:
- Sistem Perkhidmatan Pelanggan Automatik.
- Pembantu Maya Pintar
- Enjin Carian
- Chatbots Perniagaan
NLG (Penjanaan Bahasa Asli)
Ia adalah subbidang NLP yang lebih memfokuskan kepada penjanaan bahasa semula jadi daripada data berstruktur. Tidak seperti NLP dan NLU, tujuan utama NLG adalah untuk mencipta respons bahasa manusia dan menukar data kepada format pertuturan.
NLG menggunakan sistem tiga fasa untuk memastikan kejayaannya dan memberikan output yang tepat. Peraturan bahasanya adalah berdasarkan morfologi, leksikon, sintaksis, dan semantik. Tiga fasa yang digunakan dalam pendekatannya ialah:
- Penentuan KandunganDalam fasa ini, sistem NLG menentukan kandungan yang perlu dijana berdasarkan input pengguna dan membetulkannya secara logik.
- Penjanaan Bahasa Semula jadi
Pada peringkat ini, tanda baca, aliran teks dan para break bagi kandungan yang dihasilkan dalam fasa pertama disemak dan diperbetulkan. Selain itu, kata ganti nama dan kata hubung juga ditambah pada teks di mana sahaja diperlukan. - Fasa RealisasiSebagai fasa terakhir NLG, ketepatan tatabahasa disemak semula. Juga, teks disemak untuk melihat sama ada ia mengikut tanda baca dan peraturan konjugasi dengan betul.
Aplikasi NLG
Berikut adalah beberapa aplikasi NLG:
- Kecerdasan Analitik Perniagaan
- Ramalan Kewangan
- Chatbots Perkhidmatan Pelanggan
- Penjanaan Ringkasan
Apakah Perbezaan Antara NLP, NLU dan NLG?
| NLP | NLU | NLG |
| Ia merupakan cabang Kecerdasan Buatan (AI) yang bertindak sebagai jambatan komunikasi antara manusia dan mesin melalui bahasa semula jadi dan bukannya bahasa berkod atau binari. | Aspek AI ini berkaitan dengan kebolehfahaman mesin berkenaan dengan data yang disuap pengguna. | Ini adalah subset NLP yang membolehkan penukaran bahasa komputer kepada bahasa semula jadi untuk penjanaan output. |
| Ini memastikan pemahaman kontekstual dan pemprosesan data oleh mesin dan bukannya menganggapnya sebagai perkataan. | Ini melibatkan mesin memahami bahasa dan arahan seperti yang dilakukan oleh manusia. | NLG memastikan komunikasi daripada mesin menyerupai dan meniru bahasa yang disuap oleh pengguna. |
| Konsep ini telah berleluasa sejak tahun 1950-an. | Konsep ini telah berleluasa sejak tahun 1860-an. | Konsep ini telah berleluasa sejak tahun 1960-an. |
| Mekanisme operasi melibatkan penukaran bahasa semula jadi kepada bahasa mesin untuk pemprosesan dan penukaran semula kepada bahasa semula jadi untuk output. | NLU menukar data tidak berstruktur yang disuap oleh pengguna kepada data berstruktur. | Mekanisme ini menjana data berstruktur untuk bertindak balas kepada pengguna. |
| Ia digunakan dalam terjemahan bahasa, penukaran data audio kepada teks, bantuan pintar, analisis teks dan banyak lagi. | NLU digunakan dalam analisis sentimen, pembangunan chatbots dan AI perbualan, pengecaman pertuturan dan banyak lagi. | Ia digunakan dalam pembangunan pembantu suara, chatbots dan banyak lagi. |
Meningkatkan Kecekapan Aliran Kerja: NLP, NLU dan NLG dalam Pemprosesan dan Pelaporan Data
Untuk model NLP berfungsi dengan lancar, aliran kerja pengendalian harus dilengkapkan oleh kedua-dua NLU untuk memproses dan memahami data input dan menentukan tindakan selanjutnya dan NLG untuk menjana tindak balas yang sesuai dalam pasca pemprosesan bahasa manusia.
- NLP – untuk mengasimilasikan teks atau makna data pengguna
- NLU – untuk memproses dan memahami data input dan menentukan tindakan selanjutnya
- NLG – untuk menjana respons yang sesuai dalam pemprosesan pasca bahasa manusia
Salah satu contoh paling praktikal untuk memahami perkara ini boleh berkisar pada sebarang tugas yang berlebihan pada kemasukan dan pemprosesan data. Sebagai contoh, jika tugas harian kakitangan runcit melibatkan penyusunan jualan untuk hari itu dan menjana data daripadanya untuk membangunkan laporan bulanan, NLP seiring dengan NLU dan NLG boleh membantu dalam hal ini.
Dengan bantuan konsep ini, syarikat bersekutu boleh memastikan salinan fizikal bil ditukar kepada data berstruktur dan diproses melalui pengelasan dan pengelompokan. Data ini kemudiannya boleh diproses lebih lanjut untuk mendapatkan cerapan dan visualisasi yang kemudiannya boleh dihimpun menjadi bahan perbincangan dalam laporan bulanan.
Kesimpulan
Kesimpulannya, NLP menukar data tidak berstruktur kepada format berstruktur supaya perisian dapat memahami input yang diberikan dan bertindak balas dengan sewajarnya. Sebaliknya, NLU bertujuan untuk memahami maksud ayat, manakala NLG memfokuskan pada merumus ayat yang betul dengan niat yang betul dalam bahasa tertentu berdasarkan set data. Rujuk kepada pakar Shaip kami untuk mengetahui tentang teknologi ini secara terperinci.
Terokai Perkhidmatan dan Penyelesaian Pemprosesan Bahasa Semulajadi Kami
