Kunsmatige intelligensie en sy toepassings vorder geweldig met die ontwikkeling van kragtige toepassings soos ChatGPT, Siri en Alexa wat gebruikers 'n wêreld van gerief en gemak bied. Alhoewel die meeste tegnologie-entoesiaste gretig is om te leer oor tegnologieë wat hierdie toepassings ondersteun, verwar hulle dikwels een tegnologie met 'n ander.
NLP, NLU en NLG val almal onder die veld van KI en word gebruik vir die ontwikkeling van verskeie KI-toepassings. Al drie van hulle is egter afsonderlik en het hul doel. Laat ons meer oor hulle in diepte weet en leer oor elke tegnologie en die toepassing daarvan in die blog.
Wat is NLP, NLU en NLG?
NLP (Natuurlike Taalverwerking)
Om meer omvattend te verstaan, kombineer NLP verskillende tale en toepassings, soos rekenaarlinguistiek, masjienleer, reëlgebaseerde modellering van menslike tale en diepleermodelle.
Wanneer al hierdie modelle saam verwerk en gefasiliteer word met data in stem- of teksvorm, genereer dit intelligente resultate, en word die sagteware in staat om menslike taal te verstaan.
Daarbenewens word die modelle wat nou ontwikkel word noukeuriger as voorheen bygestaan, en prosesse soos spraakherkenning, woordbetekenis ondubbelsinnigheid, spraakmerking, sentimentanalise en natuurlike taalgenerering word aangewend wat help om meer akkurate gebruikersreaksies te genereer en NLP-toepassings meer verfyn te maak .
Toepassings van NLP
Sommige van die top toepassings van NLP sluit in:
- Stem-aangedrewe GPS-stelsel.
- Digitale assistente.
- Spraak-na-teks-diktee.
- Virtuele assistente soos Alexa, Siri, ens.
NLP voer fundamenteel hierdie drie take uit om die sukses van hul toepassings te verseker:
- Vertaling van teks van een taal na 'n ander.
- Opsomming van groot data en teks in real-time.
- Reageer op die opdragte van gebruikers.
[Lees ook: 15 Beste NLP-datastelle om jou natuurlike taalverwerkingsmodelle op te lei]
NLU (Natuurlike Taalverstaan)
- Semantiese analise
- Voorneme erkenning
- Entiteit erkenning
- Sentimentanalise
Die sintaktiese analise wat NLU in sy bewerkings gebruik, korrigeer die struktuur van sinne en trek presiese of woordeboekbetekenisse uit die teks. Aan die ander kant ontleed semantiese analise die grammatikale formaat van sinne, insluitend die rangskikking van frases, woorde en klousules.
Mense het die natuurlike vermoë om 'n frase en die konteks daarvan te verstaan. Met masjiene is dit egter nie maklik om die werklike betekenis agter die insette te verstaan nie.
Daarom gebruik die sagteware hierdie rangskikkings in semantiese analise om verwantskappe tussen onafhanklike woorde en frases in 'n spesifieke konteks te definieer en te bepaal. Die sagteware leer en ontwikkel betekenisse deur hierdie kombinasies van frases en woorde en bied beter gebruikersuitkomste.
Toepassings van NLU
Hier is 'n paar toepassings van NLU:
- Outomatiese kliëntediensstelsels.
- Intelligente virtuele assistente
- Soekenjins
- Besigheid Chatbots
NLG (Natuurlike Taal Generasie)
NLG gebruik 'n driefase-stelsel om die sukses daarvan te verseker en presiese uitsette te verskaf. Die taalreëls daarvan is gebaseer op morfologie, leksikons, sintaksis en semantiek. Die drie fases wat dit in sy benadering gebruik, is:
- InhoudbepalingIn hierdie fase bepaal die NLG-stelsel watter inhoud gegenereer moet word op grond van die gebruikerinsette en korrigeer dit logies.
- Natuurlike taalgenerering
Op hierdie stadium word die leestekens, teksvloei en parabreuke van die inhoud wat in die eerste fase gegenereer is, gekontroleer en reggestel. Verder word voornaamwoorde en voegwoorde ook by die teks gevoeg waar nodig. - RealiseringsfaseAs die laaste fase van NLG, word grammatikale akkuraatheid weer nagegaan. Die teks word ook nagegaan om te sien of dit die leesteken- en vervoegingsreëls korrek volg.
Aansoeke van NLG
Hier is 'n paar van die toepassings van NLG:
- Besigheid Analitiese Intelligensie
- Finansiële vooruitskatting
- Kliëntediens Chatbots
- Opsomming Generasie
Wat is die verskil tussen NLP, NLU en NLG?
| NLP | NLU | NLG |
| Dit is 'n tak van Kunsmatige Intelligensie (AI) wat dien as 'n brug van kommunikasie tussen mense en masjiene deur 'n natuurlike taal eerder as gekodeerde of binêre taal. | Hierdie aspek van KI handel oor die verstaanbaarheid van masjiene met betrekking tot gebruikersgevoede data. | Dit is 'n subset van NLP wat die omskakeling van rekenaartaal in natuurlike taal vir uitvoergenerering moontlik maak. |
| Dit verseker kontekstuele begrip en verwerking van data deur masjiene in plaas daarvan om dit as woorde te hanteer. | Dit behels dat masjiene tale en instruksies verstaan soos mense sou doen. | NLG verseker dat kommunikasie vanaf die masjien lyk soos en naboots die taal wat deur 'n gebruiker gevoer word. |
| Die konsep is algemeen sedert die 1950's. | Die konsep is algemeen sedert die 1860's. | Die konsep is algemeen sedert die 1960's. |
| Die bedryfsmeganisme behels die omskakeling van natuurlike taal in masjientaal vir verwerking en heromskakeling na natuurlike taal vir uitvoer. | NLU skakel ongestruktureerde data wat deur 'n gebruiker gevoer word om in gestruktureerde data. | Hierdie meganisme genereer gestruktureerde data om op gebruikers te reageer. |
| Dit word gebruik in taalvertaling, omskakeling van oudiodata in teks, slim bystand, teksanalise en meer. | NLU word gebruik in sentimentanalise, ontwikkeling van kletsbotte en gesprekke-KI, spraakherkenning, en meer. | Dit word gebruik in die ontwikkeling van stemassistente, chatbots en meer. |
Verbetering van werkvloeidoeltreffendheid: NLP, NLU en NLG in dataverwerking en verslagdoening
Vir 'n NLP-model om naatloos te presteer, moet die bedryfswerkvloei aangevul word deur beide NLU om die insetdata te verwerk en te verstaan en verdere aksies te bepaal en NG om 'n gepaste reaksie in menslike taal-naverwerking te genereer.
- NLP – om teks- of gebruikersdatabetekenis te assimileer
- NLU – om die insetdata te verwerk en te verstaan en verdere aksies te bepaal
- NLG – om 'n gepaste reaksie in menslike taal naverwerking te genereer
Een van die mees praktiese voorbeelde om dit te verstaan, kan om enige oortollige taak op data-invoer en verwerking wentel. Byvoorbeeld, as die alledaagse taak van 'n kleinhandelpersoneel behels om verkope vir die dag saam te stel en data daaruit te genereer om maandelikse verslae te ontwikkel, kan NLP in tandem met NLU en NLG hiermee help.
Met behulp van hierdie konsep kan die medewerker verseker dat fisiese kopieë van rekeninge in gestruktureerde data omgeskakel word en deur klassifikasie en groepering verwerk word. Hierdie data kan dan verder verwerk word vir insigte en visualisering wat dan in maandelikse verslae in gesprekspunte saamgestel kan word.
Gevolgtrekking
Opsomming, NLP omskep ongestruktureerde data in 'n gestruktureerde formaat sodat die sagteware die gegewe insette kan verstaan en gepas kan reageer. Omgekeerd poog NLU om die betekenis van sinne te verstaan, terwyl NLG fokus op die formulering van korrekte sinne met die regte bedoeling in spesifieke tale gebaseer op die datastel. Verwys na ons Shaip-kundiges om meer oor hierdie tegnologieë te leer.
