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)
Dit is 'n veld van Kunsmatige Intelligensie wat masjiene in staat stel om menslike taal te verstaan en te verwerk. Dit ontleed groot hoeveelhede tekstuele en spraakdata, identifiseer patrone en genereer intelligente response.
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)
Dit is 'n subveld van NLP wat fokus op die interpretasie van die betekenis van natuurlike taal om die konteks daarvan beter te verstaan deur sintaktiese en semantiese analise te gebruik. Sommige van die mees algemene take wat by NLU ingesluit is, is:
- 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)
Dit is 'n subveld van NLP wat meer fokus op die generering van natuurlike taal uit gestruktureerde data. Anders as NLP en NLU, is NLG se primêre doel om menslike taalreaksies te skep en data in 'n spraakformaat om te skakel.
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:
- Inhoudbepaling
In 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?
Soos aan die begin van die blog genoem, is NLP 'n tak van KI, terwyl beide NLU en NLG subversamelings van NLP is. Natuurlike Taalverwerking het ten doel om die gebruiker se opdrag te begryp en 'n gepaste reaksie daarteen te genereer.
NLU, aan die een kant, kan met natuurlike taal interaksie met die rekenaar hê. NLU is geprogrammeer om opdragbedoeling te ontsyfer en presiese uitsette te verskaf, selfs al bestaan die invoer uit verkeerde uitsprake in die sin.
NLG, aan die ander kant, is bo NLU, wat meer vloeiende, innemende en opwindende antwoorde aan gebruikers kan bied as wat 'n normale mens sou gee. NLG identifiseer die essensie van die dokument, en op grond van daardie ontledings genereer dit hoogs akkurate antwoorde.
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.
