NLP

Apakah NLP, NLU dan NLG, dan Mengapa anda perlu tahu tentang mereka dan perbezaannya?

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)

Nlp (pemprosesan bahasa semula jadi) 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]

Set data penyelesaian Nlp

NLU (Pemahaman Bahasa Asli)

Nlu (pemahaman bahasa semula jadi) 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)

Nlg (penjanaan bahasa semula jadi) 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 Kandungan

    Dalam 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?

Seperti yang dinyatakan pada permulaan blog, NLP ialah cabang AI, manakala NLU dan NLG ialah subset NLP. Pemprosesan Bahasa Asli bertujuan untuk memahami arahan pengguna dan menjana respons yang sesuai terhadapnya.

NLU, di satu pihak, boleh berinteraksi dengan komputer menggunakan bahasa semula jadi. NLU diprogramkan untuk menguraikan maksud arahan dan memberikan output yang tepat walaupun input terdiri daripada salah sebutan dalam ayat.

NLG, sebaliknya, berada di atas NLU, yang boleh menawarkan respons yang lebih lancar, menarik dan menarik kepada pengguna seperti yang diberikan oleh manusia biasa. NLG mengenal pasti intipati dokumen, dan berdasarkan analisis tersebut, ia menjana jawapan yang sangat tepat.

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

Kongsi sosial