Kunstmatige intelligentie en de toepassingen ervan maken enorme vorderingen met de ontwikkeling van krachtige apps zoals ChatGPT, Siri en Alexa die gebruikers een wereld van gemak en comfort bieden. Hoewel de meeste tech-enthousiastelingen graag willen leren over technologieën die deze toepassingen ondersteunen, verwarren ze vaak de ene technologie met de andere.
NLP, NLU en NLG vallen allemaal onder het gebied van AI en worden gebruikt voor het ontwikkelen van verschillende AI-toepassingen. Ze zijn echter alle drie verschillend en hebben hun doel. Laat ons meer over hen weten en leer over elke technologie en de toepassing ervan in de blog.
Wat zijn NLP, NLU en NLG?
NLP (natuurlijke taalverwerking)
Het is een gebied van kunstmatige intelligentie waarmee machines menselijke taal kunnen begrijpen en verwerken. Het analyseert grote hoeveelheden tekst- en spraakgegevens, identificeert patronen en genereert intelligente antwoorden.
Om een beter begrip te krijgen, combineert NLP verschillende talen en toepassingen, zoals computationele taalkunde, machine learning, op regels gebaseerde modellering van menselijke talen en deep learning-modellen.
Wanneer al deze modellen samen worden verwerkt en gefaciliteerd met gegevens in spraak- of tekstvorm, genereert dit intelligente resultaten en wordt de software in staat om menselijke taal te begrijpen.
Bovendien worden de modellen die nu worden ontwikkeld zorgvuldiger ondersteund dan voorheen, en processen zoals spraakherkenning, ondubbelzinnigheid van de betekenis van woorden, spraaklabels, sentimentanalyse en het genereren van natuurlijke taal worden gebruikt om nauwkeurigere gebruikersreacties te genereren en NLP-toepassingen verfijnder te maken. .
Toepassingen van NLP
Enkele van de belangrijkste toepassingen van NLP zijn:
- Spraakgestuurd GPS-systeem.
- Digitale assistenten.
- Spraak-naar-tekst dicteren.
- Virtuele assistenten zoals Alexa, Siri, enz.
NLP voert fundamenteel deze drie taken uit om het succes van hun toepassingen te verzekeren:
- Vertaling van tekst van de ene taal naar de andere.
- Samenvatting van grote data en tekst in real-time.
- Reageren op de commando's van gebruikers.
[Lees ook: 15 beste NLP-datasets om u natuurlijke taalverwerkingsmodellen te trainen]
NLU (Natuurlijk taalbegrip)
Het is een deelgebied van NLP dat zich richt op het interpreteren van de betekenis van natuurlijke taal om de context ervan beter te begrijpen met behulp van syntactische en semantische analyse. Enkele van de meest voorkomende taken in NLU zijn:
- semantische analyse
- Intentieherkenning
- Entiteitsherkenning
- Sentiment analyse
De syntactische analyse die NLU bij haar operaties gebruikt, corrigeert de structuur van zinnen en haalt exacte of woordenboekbetekenissen uit de tekst. Aan de andere kant analyseert semantische analyse het grammaticale formaat van zinnen, inclusief de rangschikking van zinnen, woorden en clausules.
Mensen hebben het natuurlijke vermogen om een zin en zijn context te begrijpen. Met machines is het echter niet eenvoudig om de echte betekenis achter de geleverde invoer te begrijpen.
Daarom gebruikt de software deze arrangementen in semantische analyse om relaties tussen onafhankelijke woorden en zinsdelen in een specifieke context te definiëren en te bepalen. De software leert en ontwikkelt betekenissen door middel van deze combinaties van zinnen en woorden en zorgt voor betere gebruikersresultaten.
Toepassingen van NLU
Hier zijn een paar toepassingen van NLU:
- Geautomatiseerde klantenservicesystemen.
- Intelligente virtuele assistenten
- Zoekmachines
- Zakelijke chatbots
NLG (natuurlijke taalgeneratie)
Het is een deelgebied van NLP dat zich meer richt op het genereren van natuurlijke taal uit gestructureerde gegevens. In tegenstelling tot NLP en NLU is het primaire doel van NLG het creëren van menselijke taalreacties en het omzetten van gegevens in een spraakformaat.
NLG gebruikt een driefasensysteem om het succes ervan te garanderen en nauwkeurige output te leveren. De taalregels zijn gebaseerd op morfologie, lexicons, syntaxis en semantiek. De drie fasen die zij hanteert in haar aanpak zijn:
- InhoudsbepalingIn deze fase bepaalt het NLG-systeem welke inhoud moet worden gegenereerd op basis van de gebruikersinvoer en corrigeert deze op logische wijze.
- Natuurlijke taalgeneratie
In dit stadium worden de interpunctie, tekstverloop en para-einden van de in de eerste fase gegenereerde inhoud gecontroleerd en gecorrigeerd. Bovendien worden waar nodig voornaamwoorden en voegwoorden aan de tekst toegevoegd. - Realisatie faseOmdat het de laatste fase van NLG is, wordt de grammaticale nauwkeurigheid opnieuw gecontroleerd. Ook wordt de tekst gecontroleerd om te zien of deze de interpunctie- en vervoegingsregels correct volgt.
Toepassingen van NLG
Hier zijn enkele van de toepassingen van NLG:
- Bedrijfsanalytische intelligentie
- Financiële prognoses
- Klantenservice Chatbots
- Samenvatting Generatie
Wat is het verschil tussen NLP, NLU en NLG?
| NLP | NLU | NLG |
| Het is een onderdeel van kunstmatige intelligentie (AI) dat als communicatiebrug fungeert tussen mensen en machines. Dit gebeurt via een natuurlijke taal, in plaats van een gecodeerde of binaire taal. | Dit aspect van AI heeft betrekking op de begrijpelijkheid van machines met betrekking tot door de gebruiker ingevoerde gegevens. | Dit is een onderdeel van NLP dat het mogelijk maakt om computertaal om te zetten in natuurlijke taal voor het genereren van uitvoer. |
| Dit zorgt ervoor dat machines de gegevens contextueel begrijpen en verwerken, in plaats van dat ze als woorden worden behandeld. | Hierbij moeten machines talen en instructies begrijpen zoals mensen dat doen. | NLG zorgt ervoor dat de communicatie van de machine lijkt op en de taal imiteert die de gebruiker invoert. |
| Het concept bestaat al sinds de jaren vijftig. | Het concept bestaat al sinds de jaren vijftig. | Het concept bestaat al sinds de jaren vijftig. |
| Het werkingsmechanisme omvat het omzetten van natuurlijke taal in machinetaal voor verwerking en het opnieuw omzetten in natuurlijke taal voor uitvoer. | NLU zet ongestructureerde gegevens die een gebruiker invoert, om in gestructureerde gegevens. | Dit mechanisme genereert gestructureerde gegevens om te reageren op gebruikers. |
| Het wordt gebruikt bij taalvertaling, het omzetten van audiogegevens in tekst, slimme assistentie, tekstanalyse en meer. | NLU wordt gebruikt voor sentimentanalyse, de ontwikkeling van chatbots en conversationele AI, spraakherkenning en meer. | Het wordt gebruikt bij de ontwikkeling van spraakassistenten, chatbots en meer. |
Verbetering van de efficiëntie van de workflow: NLP, NLU en NLG in gegevensverwerking en rapportage
Om een NLP-model naadloos te laten functioneren, moet de operationele workflow worden aangevuld met zowel NLU om de invoergegevens te verwerken en te begrijpen en verdere acties te bepalen, als NLG om een passend antwoord in menselijke taal te genereren na verwerking.
- NLP – het assimileren van tekst- of gebruikersgegevens en de betekenis ervan
- NLU – om de invoergegevens te verwerken en te begrijpen en verdere acties te bepalen
- NLG – om een passend antwoord te genereren in de nabewerking van menselijke taal
Een van de meest praktische voorbeelden om dit te begrijpen kan draaien om een redundante taak op het gebied van data-invoer en -verwerking. Bijvoorbeeld, als de dagelijkse taak van een winkelpersoneel het verzamelen van verkopen voor de dag en het genereren van data om maandelijkse rapporten te ontwikkelen omvat, kan NLP in combinatie met NLU en NLG hierbij helpen.
Met behulp van dit concept kan de medewerker ervoor zorgen dat fysieke kopieën van rekeningen worden omgezet in gestructureerde data en worden verwerkt via classificatie en clustering. Deze data kan vervolgens verder worden verwerkt voor inzichten en visualisaties die vervolgens kunnen worden samengesteld tot gespreksonderwerpen in maandelijkse rapporten.
Conclusie
Samenvattend zet NLP ongestructureerde gegevens om in een gestructureerd formaat, zodat de software de gegeven invoer kan begrijpen en adequaat kan reageren. Omgekeerd streeft NLU ernaar de betekenis van zinnen te begrijpen, terwijl NLG zich richt op het formuleren van correcte zinnen met de juiste bedoeling in specifieke talen op basis van de dataset. Raadpleeg onze Shaip-experts om deze technologieën in detail te leren kennen.
Ontdek onze services en oplossingen voor natuurlijke taalverwerking
