Tekoäly ja sen sovellukset edistyvät valtavasti, kun kehitetään tehokkaita sovelluksia, kuten ChatGPT, Siri ja Alexa, jotka tuovat käyttäjille mukavuuden ja mukavuuden maailman. Vaikka useimmat tekniikan harrastajat ovat innokkaita oppimaan teknologioista, jotka tukevat näitä sovelluksia, he sekoittavat usein yhden tekniikan toiseen.
NLP, NLU ja NLG kuuluvat kaikki tekoälyn alaan ja niitä käytetään erilaisten tekoälysovellusten kehittämiseen. Kaikki kolme ovat kuitenkin erilaisia ja niillä on tarkoituksensa. Kerro meille niistä tarkemmin ja opi jokaisesta tekniikasta ja sen sovelluksista blogissa.
Mitä ovat NLP, NLU ja NLG?
NLP (luonnollisen kielen käsittely)
Se on tekoälyn ala, jonka avulla koneet voivat ymmärtää ja käsitellä ihmisten kieltä. Se analysoi suuria määriä teksti- ja puhedataa, tunnistaa kuvioita ja tuottaa älykkäitä vastauksia.
Ymmärtääkseen kokonaisvaltaisemmin NLP yhdistää eri kieliä ja sovelluksia, kuten laskennallista lingvistiikkaa, koneoppimista, ihmiskielten sääntöpohjaista mallintamista ja syväoppimismalleja.
Kun kaikkia näitä malleja käsitellään yhdessä ja helpotetaan ääni- tai tekstimuotoisella tiedolla, saadaan älykkäitä tuloksia ja ohjelmisto pystyy ymmärtämään ihmisten kieltä.
Lisäksi kehitteillä olevia malleja avustetaan aiempaa huolellisemmin ja hyödynnetään prosesseja, kuten puheentunnistus, sanan yksiselitteisyys, puheen merkitseminen, tunteiden analysointi ja luonnollisen kielen luominen, jotka auttavat luomaan tarkempia käyttäjien vastauksia ja tekevät NLP-sovelluksista entistä hienostuneempia. .
NLP:n sovellukset
Jotkut NLP:n suosituimmista sovelluksista ovat:
- Ääniohjattu GPS-järjestelmä.
- Digitaaliset avustajat.
- Sanelu puheesta tekstiksi.
- Virtuaaliset avustajat, kuten Alexa, Siri jne.
NLP suorittaa pohjimmiltaan nämä kolme tehtävää varmistaakseen sovellustensa onnistumisen:
- Tekstin kääntäminen kielestä toiseen.
- Suuren datan ja tekstin yhteenveto reaaliajassa.
- Vastaa käyttäjien käskyihin.
[Lue myös: 15 parasta NLP-tietojoukkoa luonnollisen kielen käsittelymallien opettamiseen]
NLU (luonnollisen kielen ymmärtäminen)
Se on NLP:n osa-alue, joka keskittyy luonnollisen kielen merkityksen tulkitsemiseen sen kontekstin ymmärtämiseksi paremmin syntaktisen ja semanttisen analyysin avulla. Jotkut NLU:n yleisimmistä tehtävistä ovat:
- Semanttinen analyysi
- Tarkoituksen tunnistaminen
- Kokonaisuuden tunnistus
- Sentiment-analyysi
NLU:n toiminnassa käyttämä syntaktinen analyysi korjaa lauseiden rakennetta ja vetää tekstistä tarkkoja tai sanakirjallisia merkityksiä. Toisaalta semanttinen analyysi analysoi lauseiden kieliopillista muotoa, mukaan lukien lauseiden, sanojen ja lauseiden järjestystä.
Ihmisillä on luonnollinen kyky ymmärtää lause ja sen konteksti. Koneiden kanssa syötteen todellisen merkityksen ymmärtäminen ei kuitenkaan ole helppoa.
Näin ollen ohjelmisto hyödyntää näitä järjestelyjä semanttisessa analyysissä määritelläkseen ja määrittääkseen riippumattomien sanojen ja lauseiden välisiä suhteita tietyssä kontekstissa. Ohjelmisto oppii ja kehittää merkityksiä näiden lauseiden ja sanojen yhdistelmien kautta ja tarjoaa parempia tuloksia käyttäjälle.
NLU:n sovellukset
Tässä on muutamia NLU:n sovelluksia:
- Automatisoidut asiakaspalvelujärjestelmät.
- Älykkäät virtuaaliassistentit
- Hakukoneet
- Business Chatbotit
NLG (luonnollisen kielen sukupolvi)
Se on NLP:n alakenttä, joka keskittyy enemmän luonnollisen kielen tuottamiseen strukturoidusta datasta. Toisin kuin NLP ja NLU, NLG:n ensisijainen tarkoitus on luoda ihmiskielisiä vastauksia ja muuntaa tiedot puhemuotoon.
NLG käyttää kolmivaiheista järjestelmää varmistaakseen menestyksensä ja tarjotakseen tarkat tulokset. Sen kielisäännöt perustuvat morfologiaan, leksikoneihin, syntaksiin ja semantiikkaan. Kolme vaihetta, joita se käyttää lähestymistapassaan, ovat:
- Sisällön määrittäminen
Tässä vaiheessa NLG-järjestelmä määrittää käyttäjien syötteiden perusteella, mitä sisältöä tulee luoda, ja korjaa sen loogisesti.
- Luonnollisen kielen luominen
Tässä vaiheessa tarkistetaan ja korjataan ensimmäisessä vaiheessa luodun sisällön välimerkit, tekstinkulku ja paravaihdot. Lisäksi tekstiin lisätään tarvittaessa pronominit ja konjunktiot. - ToteutusvaiheKoska NLG:n viimeinen vaihe on, kielioppitarkkuus tarkistetaan uudelleen. Myös teksti tarkistetaan, noudattaako se oikein välimerkki- ja taivutussääntöjä.
NLG:n sovellukset
Tässä on joitain NLG:n sovelluksia:
- Business Analytical Intelligence
- Talousennuste
- Asiakaspalvelun chatbotit
- Yhteenveto sukupolvi
Mitä eroa on NLP:n, NLU:n ja NLG:n välillä?
Kuten blogin alussa mainittiin, NLP on tekoälyn haara, kun taas sekä NLU että NLG ovat NLP:n osajoukkoja. Natural Language Processing pyrkii ymmärtämään käyttäjän käskyn ja muodostamaan sopivan vastauksen sitä vastaan.
NLU toisaalta voi olla vuorovaikutuksessa tietokoneen kanssa luonnollisella kielellä. NLU on ohjelmoitu tulkitsemaan komennon tarkoitus ja antamaan tarkat ulostulot, vaikka syöte sisältää virheellisiä ääntämisiä lauseessa.
NLG puolestaan on NLU:n yläpuolella, joka voi tarjota käyttäjille sujuvampia, kiinnostavampia ja jännittävämpiä vastauksia, kuten normaali ihminen antaisi. NLG tunnistaa asiakirjan olemuksen ja luo näiden analyysien perusteella erittäin tarkkoja vastauksia.
Yhteenveto
Yhteenvetona voidaan todeta, että NLP muuntaa strukturoimattoman tiedon strukturoituun muotoon, jotta ohjelmisto ymmärtää syötetyt tiedot ja reagoi asianmukaisesti. Toisaalta NLU pyrkii ymmärtämään lauseiden merkityksen, kun taas NLG keskittyy muotoilemaan oikeita lauseita oikealla tarkoituksella tietyillä kielillä tietojoukon perusteella. Ota yhteyttä Shaip-asiantuntijoihimme oppiaksesi näistä teknologioista yksityiskohtaisesti.
Tutustu luonnollisen kielenkäsittelypalveluihimme ja -ratkaisuihimme
