Изкуственият интелект и неговите приложения напредват изключително много с разработването на мощни приложения като ChatGPT, Siri и Alexa, които предоставят на потребителите свят на удобство и комфорт. Въпреки че повечето технологични ентусиасти са нетърпеливи да научат за технологиите, които поддържат тези приложения, те често бъркат една технология с друга.
NLP, NLU и NLG всички попадат в областта на AI и се използват за разработване на различни AI приложения. И трите обаче са различни и имат своето предназначение. Кажете ни повече за тях в дълбочина и научете за всяка технология и нейното приложение в блога.
Какво представляват NLP, NLU и NLG?
NLP (обработка на естествен език)
За да разбере по-цялостно, НЛП съчетава различни езици и приложения, като компютърна лингвистика, машинно обучение, базирано на правила моделиране на човешки езици и модели за дълбоко обучение.
Когато всички тези модели се обработват заедно и се улесняват с данни в гласова или текстова форма, се генерират интелигентни резултати и софтуерът става способен да разбира човешкия език.
Освен това моделите, които сега се разработват, се подпомагат по-внимателно от преди и се използват процеси като разпознаване на реч, разграничаване на смисъла на думата, маркиране на речта, анализ на чувствата и генериране на естествен език, които помагат за генерирането на по-точни потребителски отговори и правят NLP приложенията по-прецизни .
Приложения на НЛП
Някои от най-добрите приложения на НЛП включват:
- GPS система с гласово управление.
- Дигитални асистенти.
- Диктовка от говор към текст.
- Виртуални асистенти като Alexa, Siri и др.
НЛП основно изпълнява тези три задачи, за да гарантира успеха на своите приложения:
- Превод на текст от един език на друг.
- Обобщаване на големи данни и текст в реално време.
- Отговаряне на командите на потребителите.
[Прочетете също: 15 най-добри набора от данни за НЛП, които да ви обучат модели за обработка на естествен език]
NLU (разбиране на естествен език)
- Семантичен анализ
- Разпознаване на намерение
- Разпознаване на субекти
- Анализ на настроението
Синтактичният анализ, който NLU използва в своите операции, коригира структурата на изреченията и извлича точни или речникови значения от текста. От друга страна, семантичният анализ анализира граматическия формат на изреченията, включително подреждането на фрази, думи и клаузи.
Хората имат естествената способност да разбират фраза и нейния контекст. При машините обаче разбирането на истинското значение зад предоставения вход не е лесно за разбиване.
Следователно софтуерът използва тези подредби в семантичен анализ, за да дефинира и определи връзките между независими думи и фрази в конкретен контекст. Софтуерът научава и развива значения чрез тези комбинации от фрази и думи и осигурява по-добри потребителски резултати.
Приложения на NLU
Ето няколко приложения на NLU:
- Автоматизирани системи за обслужване на клиенти.
- Интелигентни виртуални асистенти
- Търсачки
- Бизнес чатботове
NLG (генериране на естествен език)
NLG използва трифазна система, за да гарантира своя успех и да осигури прецизни изходи. Неговите езикови правила се основават на морфология, лексика, синтаксис и семантика. Трите фази, които използва в своя подход, са:
- Определяне на съдържаниетоВ тази фаза системата NLG определя какво съдържание трябва да се генерира въз основа на въведените от потребителя данни и го коригира логически.
- Поколение на естествен език
На този етап се проверяват и коригират пунктуацията, текстовият поток и параграфите на съдържанието, генерирано в първата фаза. Освен това местоименията и съюзите също се добавят към текста, където е необходимо. - Фаза на реализацияТъй като е последната фаза на NLG, граматическата точност се проверява отново. Освен това текстът се проверява, за да се види дали правилно следва правилата за пунктуация и спрежение.
Приложения на NLG
Ето някои от приложенията на NLG:
- Бизнес аналитично разузнаване
- Финансово прогнозиране
- Чатботове за обслужване на клиенти
- Генериране на резюме
Каква е разликата между NLP, NLU и NLG?
| НЛП | НЛУ | NLG |
| Това е клон на изкуствения интелект (AI), който действа като мост за комуникация между хората и машините чрез естествен език, а не чрез кодиран или двоичен език. | Този аспект на AI се занимава с разбираемостта на машините по отношение на данните, подавани от потребителите. | Това е подгрупа на NLP, която позволява преобразуването на компютърния език в естествен език за генериране на изход. |
| Това гарантира контекстуално разбиране и обработка на данни от машини, вместо да ги третира като думи. | Това включва машини, които разбират езици и инструкции, както биха направили хората. | NLG гарантира, че комуникацията от машината наподобява и имитира езика, подаван от потребителя. |
| Концепцията е преобладаваща от 1950-те години на миналия век. | Концепцията е преобладаваща от 1860-те години на миналия век. | Концепцията е преобладаваща от 1960-те години на миналия век. |
| Операционният механизъм включва преобразуване на естествен език в машинен език за обработка и повторно преобразуване в естествен език за изход. | NLU преобразува неструктурираните данни, подавани от потребителя, в структурирани данни. | Този механизъм генерира структурирани данни, за да отговори на потребителите. |
| Използва се при езиков превод, преобразуване на аудио данни в текст, интелигентна помощ, анализ на текст и др. | NLU се използва при анализ на настроенията, разработване на чатботове и AI за разговори, разпознаване на реч и др. | Използва се при разработването на гласови асистенти, чатботове и др. |
Подобряване на ефективността на работния процес: NLP, NLU и NLG при обработка на данни и отчитане
За да може NLP моделът да работи безпроблемно, оперативният работен процес трябва да бъде допълнен както от NLU за обработка и разбиране на входните данни и определяне на по-нататъшни действия, така и от NLG за генериране на подходящ отговор при последваща обработка на човешки език.
- NLP – за асимилиране на текст или значение на потребителски данни
- NLU – за обработка и разбиране на входните данни и определяне на по-нататъшни действия
- NLG – за генериране на подходящ отговор при последваща обработка на човешки език
Един от най-практичните примери за разбиране на това може да се върти около всяка излишна задача за въвеждане и обработка на данни. Например, ако ежедневната задача на персонала на дребно включва събиране на продажби за деня и генериране на данни от тях за разработване на месечни отчети, NLP в тандем с NLU и NLG може да помогне в това.
С помощта на тази концепция, сътрудникът може да гарантира, че физическите копия на сметките се преобразуват в структурирани данни и се обработват чрез класификация и групиране. След това тези данни могат да бъдат допълнително обработени за прозрения и визуализация, които след това могат да бъдат компилирани в теми за разговор в месечни отчети.
Заключение
Обобщавайки, НЛП преобразува неструктурирани данни в структуриран формат, така че софтуерът да може да разбере дадените входове и да реагира по подходящ начин. Обратно, NLU има за цел да разбере значението на изреченията, докато NLG се фокусира върху формулирането на правилни изречения с правилното намерение на конкретни езици въз основа на набора от данни. Обърнете се към нашите експерти от Shaip за да научите подробно за тези технологии.
Разгледайте нашите услуги и решения за обработка на естествен език
