Штучний інтелект і його програми надзвичайно прогресують завдяки розробці таких потужних програм, як ChatGPT, Siri та Alexa, які надають користувачам світ зручності та комфорту. Хоча більшість ентузіастів технологій прагнуть дізнатися про технології, які підтримують ці програми, вони часто плутають одну технологію з іншою.
NLP, NLU та NLG належать до сфери штучного інтелекту та використовуються для розробки різноманітних програм ШІ. Проте всі три вони різні і мають своє призначення. Дайте нам більше інформації про них і дізнайтеся про кожну технологію та її застосування в блозі.
Що таке НЛП, НЛУ та НЛГ?
NLP (обробка натуральної мови)
Для більш повного розуміння НЛП поєднує різні мови та програми, такі як комп’ютерна лінгвістика, машинне навчання, моделювання людських мов на основі правил і моделі глибокого навчання.
Коли всі ці моделі обробляються разом і додаються до даних у голосовій або текстовій формі, це генерує інтелектуальні результати, а програмне забезпечення стає здатним розуміти людську мову.
Крім того, моделі, які зараз розробляються, обслуговуються більш ретельно, ніж раніше, а такі процеси, як розпізнавання мовлення, усунення неоднозначності слів, додавання тегів до мовлення, аналіз настроїв і генерування природної мови, допомагають генерувати точніші відповіді користувачів і роблять додатки NLP більш досконалими. .
Застосування НЛП
Деякі з найпопулярніших застосувань НЛП включають:
- Система GPS з голосовим керуванням.
- Цифрові помічники.
- Диктант з мовлення в текст.
- Віртуальні помічники, такі як Alexa, Siri тощо.
НЛП фундаментально виконує ці три завдання, щоб забезпечити успіх своїх програм:
- Переклад тексту з однієї мови на іншу.
- Узагальнення великих даних і тексту в режимі реального часу.
- Реагування на команди користувачів.
[Читайте також: 15 найкращих наборів даних НЛП для навчання моделей обробки природної мови]
NLU (розуміння природної мови)
- Семантичний аналіз
- Розпізнавання наміру
- Розпізнавання сутності
- Аналіз почуттів
Синтаксичний аналіз, який NLU використовує у своїх операціях, виправляє структуру речень і витягує з тексту точні або словникові значення. З іншого боку, семантичний аналіз аналізує граматичний формат речень, включаючи розташування фраз, слів і речень.
Люди мають природну здатність розуміти фразу та її контекст. Однак з машинами зрозуміти справжнє значення наданих вхідних даних непросто зламати.
Отже, програмне забезпечення використовує ці механізми в семантичному аналізі для визначення та визначення зв’язків між незалежними словами та фразами в конкретному контексті. Програмне забезпечення вивчає та розвиває значення за допомогою цих комбінацій фраз і слів і забезпечує кращі результати для користувачів.
Заявки НЛУ
Ось кілька застосувань NLU:
- Автоматизовані системи обслуговування клієнтів.
- Інтелектуальні віртуальні помічники
- Пошуковики
- Бізнес чат-боти
NLG (генерація природної мови)
NLG використовує трифазну систему, щоб забезпечити успіх і забезпечити точні результати. Його мовні правила базуються на морфології, лексиці, синтаксисі та семантиці. У своєму підході він використовує такі три фази:
- Визначення змістуНа цьому етапі система NLG визначає, який контент має бути згенерований на основі введених користувачем даних, і логічно його виправляє.
- Природне покоління мови
На цьому етапі перевіряються та виправляються пунктуація, потік тексту та абзаци вмісту, створеного на першому етапі. Крім того, займенники та сполучники також додаються до тексту, де потрібно. - Фаза реалізаціїБудучи останнім етапом NLG, граматична точність перевіряється повторно. Крім того, текст перевіряється на дотримання правил пунктуації та відмінювання.
Застосування NLG
Ось деякі з застосувань NLG:
- Бізнес аналітична розвідка
- Фінансове прогнозування
- Чат-боти обслуговування клієнтів
- Генерація підсумків
Яка різниця між NLP, NLU та NLG?
| НЛП | НЛУ | NLG |
| Це гілка штучного інтелекту (ШІ), яка діє як міст зв’язку між людьми та машинами за допомогою природної мови, а не закодованої чи двійкової. | Цей аспект штучного інтелекту стосується зрозумілості машин щодо даних, які передає користувач. | Це підмножина NLP, яка дозволяє перетворювати комп’ютерну мову на природну мову для генерування результату. |
| Це забезпечує контекстне розуміння й обробку даних машинами замість того, щоб розглядати їх як слова. | Це означає, що машини розуміють мови та інструкції так само, як люди. | NLG гарантує, що спілкування з машини нагадує та імітує мову користувача. |
| Концепція поширена з 1950-х років. | Концепція поширена з 1860-х років. | Концепція поширена з 1960-х років. |
| Операційний механізм передбачає перетворення природної мови на машинну для обробки та повторне перетворення на природну мову для виведення. | NLU перетворює неструктуровані дані, надані користувачем, у структуровані дані. | Цей механізм генерує структуровані дані, щоб відповідати користувачам. |
| Він використовується для мовного перекладу, перетворення аудіоданих у текст, розумної допомоги, аналізу тексту тощо. | NLU використовується для аналізу настроїв, розробки чат-ботів і розмовного ШІ, розпізнавання мовлення тощо. | Він використовується для розробки голосових помічників, чат-ботів тощо. |
Підвищення ефективності робочого процесу: NLP, NLU та NLG в обробці даних і звітності
Щоб модель NLP працювала безперебійно, операційний робочий процес має бути доповнений як NLU для обробки та розуміння вхідних даних і визначення подальших дій, так і NLG для створення відповідної відповіді в постобробці людською мовою.
- НЛП – для засвоєння значення тексту або даних користувача
- NLU – для обробки та розуміння вхідних даних і визначення подальших дій
- NLG – щоб створити відповідну відповідь у постобробці людської мови
Одним із найбільш практичних прикладів для розуміння цього може бути будь-яке надлишкове завдання щодо введення та обробки даних. Наприклад, якщо повсякденне завдання співробітників роздрібної торгівлі включає збір даних про продажі за день і генерацію даних з них для розробки щомісячних звітів, NLP у тандемі з NLU і NLG може допомогти в цьому.
За допомогою цієї концепції співробітник може забезпечити перетворення фізичних копій рахунків у структуровані дані та обробку за допомогою класифікації та кластеризації. Потім ці дані можуть бути додатково оброблені для аналізу та візуалізації, які потім можуть бути скомпільовані в теми для розмов у щомісячних звітах.
Висновок
Підводячи підсумок, NLP перетворює неструктуровані дані в структурований формат, щоб програмне забезпечення могло зрозуміти дані вхідні дані та відповідним чином реагувати. І навпаки, NLU прагне зрозуміти значення речень, тоді як NLG зосереджується на формулюванні правильних речень із правильним наміром певними мовами на основі набору даних. Зверніться до наших експертів Shaip детально ознайомитися з цими технологіями.
Дізнайтеся про наші послуги та рішення з обробки природної мови
