NLP

Vad är NLP, NLU och NLG, och varför bör du veta om dem och deras skillnader?

Artificiell intelligens och dess applikationer går enormt framåt med utvecklingen av kraftfulla appar som ChatGPT, Siri och Alexa som ger användarna en värld av bekvämlighet och komfort. Även om de flesta teknikentusiaster är ivriga att lära sig om teknologier som stödjer dessa applikationer, blandar de ofta ihop en teknik med en annan.

NLP, NLU och NLG faller alla under AI-området och används för att utveckla olika AI-applikationer. Men alla tre av dem är distinkta och har sitt syfte. Låt oss veta mer om dem på djupet och lär oss om varje teknik och dess tillämpning i bloggen.

Vad är NLP, NLU och NLG?

NLP (Natural Language Processing)

Nlp (Natural Language Processing) Det är ett område av artificiell intelligens som gör det möjligt för maskiner att förstå och bearbeta mänskligt språk. Den analyserar stora mängder text- och taldata, identifierar mönster och genererar intelligenta svar.

För att förstå mer heltäckande kombinerar NLP olika språk och tillämpningar, såsom beräkningslingvistik, maskininlärning, regelbaserad modellering av mänskliga språk och modeller för djupinlärning.

När alla dessa modeller bearbetas tillsammans och underlättas med data i röst- eller textform, genererar det intelligenta resultat, och programvaran blir kapabel att förstå mänskligt språk.

Dessutom stöds modellerna som nu utvecklas mer noggrant än tidigare, och processer som taligenkänning, disambiguation av ordkänsla, taltaggning, sentimentanalys och naturligt språkgenerering utnyttjas som hjälper till att generera mer exakta användarsvar och göra NLP-applikationer mer förfinade .

Tillämpningar av NLP

Några av de främsta tillämpningarna av NLP inkluderar:

  • Röststyrt GPS-system.
  • Digitala assistenter.
  • Tal-till-text diktering.
  • Virtuella assistenter som Alexa, Siri, etc.

NLP utför i grunden dessa tre uppgifter för att säkerställa framgången för deras applikationer:

  • Översättning av text från ett språk till ett annat.
  • Sammanfattning av stor data och text i realtid.
  • Svara på användarnas kommandon.

[Läs även: 15 bästa NLP-datauppsättningar för att utbilda dig bearbetningsmodeller för naturligt språk]

Nlp Solutions Dataset

NLU (Natural Language Understanding)

Nlu (Natural Language Understanding) Det är ett underområde av NLP som fokuserar på att tolka innebörden av naturligt språk för att bättre förstå dess sammanhang med hjälp av syntaktisk och semantisk analys. Några av de vanligaste uppgifterna som ingår i NLU är:

  • Semantisk analys
  • Avsiktsigenkänning
  • Entitetserkännande
  • Sentimentanalys

Den syntaktiska analys som NLU använder i sina operationer korrigerar meningarnas struktur och hämtar exakta eller ordboksinnebörder från texten. Å andra sidan analyserar semantisk analys det grammatiska formatet av meningar, inklusive arrangemanget av fraser, ord och satser.

Människor har den naturliga förmågan att förstå en fras och dess sammanhang. Men med maskiner är det inte lätt att förstå den verkliga innebörden bakom den tillhandahållna inmatningen.

Därför utnyttjar programvaran dessa arrangemang i semantisk analys för att definiera och bestämma relationer mellan oberoende ord och fraser i ett specifikt sammanhang. Programvaran lär sig och utvecklar betydelser genom dessa kombinationer av fraser och ord och ger bättre användarresultat.

Tillämpningar av NLU

Här är några tillämpningar av NLU:

  • Automatiserade kundtjänstsystem.
  • Intelligenta virtuella assistenter
  • Sökmotorer
  • Business Chatbots

NLG (Natural Language Generation)

Nlg (naturlig språkgenerering) Det är ett underområde av NLP som fokuserar mer på att generera naturligt språk från strukturerad data. Till skillnad från NLP och NLU är NLG:s primära syfte att skapa mänskliga språksvar och konvertera data till ett talformat.

NLG använder ett trefassystem för att säkerställa dess framgång och ge exakta resultat. Dess språkregler är baserade på morfologi, lexikon, syntax och semantik. De tre faserna som den använder i sitt tillvägagångssätt är:

  • Innehållsbestämning

    I denna fas bestämmer NLG-systemet vilket innehåll som ska genereras baserat på användarinmatningarna och korrigerar det logiskt.

  • Naturligt språkgenerering
    I detta skede kontrolleras och korrigeras skiljetecken, textflödet och para-avbrott för innehållet som genereras i den första fasen. Dessutom läggs pronomen och konjunktioner till i texten där det behövs. 
  • RealiseringsfasEftersom det är den sista fasen av NLG, kontrolleras den grammatiska noggrannheten på nytt. Dessutom kontrolleras texten för att se om den följer reglerna för skiljetecken och böjning korrekt.

Tillämpningar av NLG

Här är några av NLG:s tillämpningar:

  • Business Analytical Intelligence
  • Finansiella prognoser
  • Kundtjänst Chatbots
  • Sammanfattningsgenerering

Vad är skillnaden mellan NLP, NLU och NLG?

Som nämndes i början av bloggen är NLP en gren av AI, medan både NLU och NLG är delmängder av NLP. Natural Language Processing syftar till att förstå användarens kommando och generera ett lämpligt svar mot det.

NLU, å ena sidan, kan interagera med datorn med naturligt språk. NLU är programmerad att dechiffrera kommandots avsikt och ge exakta utdata även om inmatningen består av felaktiga uttal i meningen.

NLG, å andra sidan, ligger över NLU, vilket kan erbjuda mer flytande, engagerande och spännande svar till användare som en normal människa skulle ge. NLG identifierar kärnan i dokumentet och baserat på dessa analyser genererar det mycket exakta svar.

Slutsats

Sammanfattningsvis konverterar NLP ostrukturerad data till ett strukturerat format så att programvaran kan förstå de givna indata och svara på lämpligt sätt. Omvänt syftar NLU till att förstå meningen med meningar, medan NLG fokuserar på att formulera korrekta meningar med rätt avsikt på specifika språk baserat på datamängden. Se våra Shaip-experter för att lära dig mer om dessa tekniker.

Utforska våra tjänster och lösningar för bearbetning av naturligt språk

Social Dela