NLP

Wat zijn NLP, NLU en NLG, en waarom zou u over hen en hun verschillen moeten weten?

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)

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]

NLP-oplossingen datasets

NLU (Natuurlijk taalbegrip)

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)

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:

  • Inhoudsbepaling

    In 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?

Zoals vermeld aan het begin van de blog, is NLP een tak van AI, terwijl zowel NLU als NLG subsets van NLP zijn. Natural Language Processing heeft tot doel het commando van de gebruiker te begrijpen en er een passend antwoord op te genereren.

NLU kan aan de ene kant communiceren met de computer in natuurlijke taal. NLU is geprogrammeerd om de opdrachtintentie te ontcijferen en nauwkeurige uitvoer te leveren, zelfs als de invoer bestaat uit verkeerde uitspraken in de zin.

NLG daarentegen staat boven NLU, dat gebruikers meer vloeiende, boeiende en opwindende reacties kan bieden zoals een normaal mens zou geven. NLG identificeert de essentie van het document en op basis van die analyses genereert het zeer nauwkeurige antwoorden.

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

Sociale Share