Scalenut يصبح G2 Fall Leader 2022 - فئة إنشاء المحتوى

أصبح الذكاء الاصطناعي جزءًا متزايد الأهمية من حياتنا. ومع ذلك ، عندما يتعلق الأمر بفهم لغة الإنسان ، فإن التكنولوجيا لا تزال في المرحلة التي يمكنها أن تقدم لنا جميع الإجابات.

منذ الخمسينيات من القرن الماضي ، كان الكمبيوتر واللغة يعملان معًا من الحصول على مدخلات بسيطة إلى نصوص معقدة. كان آلان تورينج هو من أجرى اختبار تورينج لمعرفة ما إذا كانت الآلات ذكية بما فيه الكفاية أم لا.

لهذا السبب تستخدم الشركات معالجة اللغة الطبيعية لاستخراج المعلومات من النص.

مع الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (ML) ، لعبت NLU (فهم اللغة الطبيعية) و NLP (معالجة اللغة الطبيعية) و NLG (توليد اللغة الطبيعية) دورًا أساسيًا في فهم ما يريده المستخدم.

علاوة على ذلك ، تعد NLU و NLG جزءًا من NLP التي تزداد أهمية. تستخدم هذه التقنيات التعلم الآلي لتحديد معنى النص ، والذي يمكن استخدامه بعدة طرق.

إذن ، ما هو الفرق بين NLU و NLP؟ لفهم هذا ، نحتاج أولاً إلى معرفة معنى كل مصطلح وتوضيح أي غموض.

في مقالة المدونة هذه ، قمنا بتسليط الضوء على الفرق بين NLU و NLP وفهم الفروق الدقيقة.

ما هي معالجة اللغة الطبيعية؟

تم تطوير البرمجة اللغوية العصبية أو معالجة اللغة الطبيعية من علم اللغة الحسابي ، والذي يهدف إلى نمذجة بيانات اللغة البشرية الطبيعية.

أيضًا ، تعالج البرمجة اللغوية العصبية (NLP) قدرًا كبيرًا من البيانات البشرية وتركز على استخدام تقنيات التعلم الآلي والتعلم العميق.

يستخدم بشكل شائع في علوم الكمبيوتر وأنظمة المعلومات واللغويات والاتصالات والفلسفة.

يحتوي NLP على العديد من الحقول الفرعية ، بما في ذلك اللغويات الحاسوبية ، وتحليل بناء الجملة ، والتعرف على الكلام ، والترجمة الآلية ، والمزيد.

تعمل معالجة اللغة الطبيعية عن طريق أخذ نص غير منظم وتحويله إلى تنسيق صحيح أو نص منظم. إنه يعمل عن طريق بناء الخوارزمية وتدريب النموذج على كميات كبيرة من البيانات التي تم تحليلها لفهم ما يعنيه المستخدم عندما يقول شيئًا ما.

إنه يعمل عن طريق جمع الكيانات المختلفة وتحديدها معًا (التعرف على الكيانات المسماة) وتحديد أنماط الكلمات. يتم تحديد أنماط الكلمات باستخدام طرق مثل الترميز ، والاشتقاق ، واللممات.

تتولى البرمجة اللغوية العصبية NLP مهام مختلفة مثل التحليل والتعرف على الكلام ووضع علامات على جزء من الكلام واستخراج المعلومات.

في العالم الحقيقي ، يتم استخدام البرمجة اللغوية العصبية لتلخيص النص ، وتحليل المشاعر ، واستخراج الموضوع ، والتعرف على الكيانات المسماة ، ووضع علامات على أجزاء من الكلام ، واستخراج العلاقة ، والاشتقاق ، والتنقيب عن النص ، والترجمة الآلية ، والإجابة الآلية للأسئلة ، بالإضافة إلى مجموعات الأنطولوجيا ونمذجة اللغة وأي مهمة أخرى متعلقة باللغة.

ما هو فهم اللغة الطبيعية؟

NLU هي مجموعة فرعية من معالجة اللغة الطبيعية التي تستخدم التحليل الدلالي للنص لفهم معنى الجمل.

من الممكن أن يكون للنص نفسه العديد من المعاني ، أو أن الكلمات المختلفة يمكن أن يكون لها نفس المعنى ، أو أن المعنى يمكن أن يتغير تبعًا للموقف.

تعالج خوارزميات NLU النص من مصادر مختلفة باستخدام طرق حسابية للوصول إلى بعض الفهم لنص الإدخال ، وهو أمر بسيط مثل فهم ما تقوله الجملة أو معقدًا مثل فهم الحوار بين شخصين.

يحول النص الخاص بك إلى تنسيق يمكن قراءته آليًا.

على سبيل المثال ، إنها عملية التعرف على وفهم ما يقوله الناس في منشورات وسائل التواصل الاجتماعي.

لذلك ، تستخدم NLU طرقًا حسابية لفهم النص وإنتاج نتيجة.

يمكن استخدام NLU بعدة طرق مختلفة ، بما في ذلك فهم الحوار بين شخصين ، وفهم كيف يشعر شخص ما تجاه موقف معين ، وسيناريوهات أخرى مماثلة.

هناك ثلاثة مستويات لغوية لفهم NLU:

• بناء الجملة: هذه هي عملية فهم كيفية بناء الجمل وما إذا تم استخدام القواعد بشكل صحيح. على سبيل المثال ، لفهم ما إذا كانت الجملة منطقية ، يجب النظر إليها في السياق وتحليل تركيبها.
• الدلالات: عندما ننظر إلى النص الذي يحتوي على تفاصيل المعنى السياقية مثل نبرة الصوت أو اختيار الكلمة بين شخصين. يمكن أيضًا استخدام هذه الأجزاء من البيانات لخوارزمية NLU لإنتاج نتائج من جميع السياقات الممكنة التي يتم فيها نطق نفس الجزء من
• التحليل العملي: يساعد على فهم السياق وما يحاول النص تحقيقه.
• إن توضيح معنى الكلمة هو عملية تحديد معنى الكلمات في الجمل. يعطي معنى للكلمة بناءً على سياقها.

هل نحتاج إلى كل من NLP و NLU؟

نعم ، تعمل NLU و NLP معًا. علاوة على ذلك ، يتم استخدام المصطلحين NLP و NLU بالتبادل.

إنهم يعملون معًا لإنشاء نماذج أكثر تعقيدًا في البرمجة اللغوية العصبية. من الأمثلة الشائعة على ذلك تحليل المشاعر ، والذي يستخدم خوارزميات NLP و NLU لتحديد المعنى العاطفي وراء النص.

بينما يرتبط كل من NLP و NLU ، إلا أنهما مختلفان في أهدافهما. ومع ذلك ، فإن NLP و NLU هما تقنيات مختلفة لاستخراج البيانات.

فهم اللغة الطبيعية هو العملية التي يفسر بها الجهاز استعلام المستخدم أو طلبه ويستخدم تحليل المشاعر وعلامات جزء من الكلام وتصنيف الموضوع وتقنيات التعلم الآلي الأخرى لاستنتاج نية المستخدم.

تم تصميم نماذج البرمجة اللغوية العصبية لوصف معنى الجمل بينما تم تصميم نماذج NLU لوصف معنى النص من حيث المفاهيم والعلاقات والسمات.

NLP vs NLU: ما الفرق؟

يتمثل الاختلاف الرئيسي بين NLU و NLP في أن NLP يركز على بناء خوارزميات للتعرف على اللغة الطبيعية وفهمها ، بينما يركز NLU على معنى الجملة.

الفرق الآخر هو أن البرمجة اللغوية العصبية يكسر اللغة ويعالجها ، بينما يوفر NLU فهمًا للغة.

يستخدم كل من NLU و NLP التعلم الخاضع للإشراف ، مما يعني أنهم يدربون نماذجهم باستخدام البيانات المصنفة. ومع ذلك ، فإن الاختلاف بينهما يكمن في كيفية القيام بذلك.

هناك اختلاف آخر بين NLU و NLP وهو أن NLU تركز أكثر على تحليل المشاعر. يتضمن تحليل المشاعر استخراج المعلومات من النص لتحديد النغمة العاطفية للنص.

معالجة اللغة الطبيعية ولغة فهم اللغة الطبيعية لا يتعلقان فقط بتدريب مجموعة بيانات. يستخدم الكمبيوتر خوارزميات البرمجة اللغوية العصبية لاكتشاف الأنماط في كمية كبيرة من البيانات غير المهيكلة.

تدرك NLU أن اللغة مهمة معقدة تتكون من العديد من المكونات مثل الحركات والتعرف على تعابير الوجه وما إلى ذلك. علاوة على ذلك ، تمكن NLU برامج الكمبيوتر من استنتاج الغرض من اللغة ، حتى لو كانت اللغة المكتوبة أو المنطوقة معيبة.

حالات استخدام NLP و NLU

20٪ فقط من البيانات الموجودة على الإنترنت هي بيانات منظمة ويمكن استخدامها للتحليل. 80٪ الباقية عبارة عن بيانات غير منظمة ، والتي لا يمكن استخدامها لعمل تنبؤات أو تطوير خوارزميات.

هذا هو المكان الذي تعمل فيه تقنيات NLP و NLU معًا لضمان إتاحة الوصول إلى الكومة الضخمة من البيانات غير المهيكلة للذكاء الاصطناعي. تطور كل من NLP و NLU من تخصصات مختلفة مثل الذكاء الاصطناعي واللغويات وعلوم البيانات لسهولة فهم النص.

تساعد الآلات في العثور على أنماط في البيانات غير المهيكلة ، والتي تساعد الأشخاص بعد ذلك في فهم معنى تلك البيانات. هذه هي الطريقة التي يتم بها تنفيذ حالات استخدام NLP و NLU اليوم.

بعض حالات الاستخدام الشائعة لـ NLP و NLU هي:

1. المساعدون الشخصيون (Siri و Alexa و Google Home)

2. التعرف على الصور والفيديو

3. تعديل المحتوى

4. تحليل المشاعر

NLP و NLU معًا

يعمل NLP و NLU معًا للمساعدة في حل عدد من المشكلات. كلاهما يقدمان مزايا مماثلة ، مما يجعلهما خيارًا ممتازًا لأي شركة تتطلع إلى الاستفادة من الذكاء الاصطناعي.

الركيزتان في البرمجة اللغوية العصبية هما التحليل النحوي والتحليل الدلالي.

لمساعدتك على فهم مزايا NLP و NLU معًا ، دعنا نلقي نظرة على بعض حالات الاستخدام:

في عام 2017 ، وسعت LinkedIn من قدراتها في مجال الذكاء الاصطناعي من خلال دمج NLP و NLU في نظامها الأساسي.

هذا سمح لها بتقديم محتوى ملائم للأشخاص المهتمين بمواضيع محددة. سمح ذلك لـ LinkedIn بتحسين تجربة مستخدميها وتمكينهم من الاستفادة بشكل أكبر من نظامهم الأساسي.

يعمل NLP و NLU في مختلف الصناعات معًا:

1. المالية والمصرفية

2. وسائل الإعلام والترفيه

3. الحكومة والرعاية الصحية

4. بضائع التجزئة و المستهلك

5. السيارات والنقل

ما هو مستقبل اللغة الطبيعية؟

سعياً وراء هدف إنشاء روبوت محادثة يمكنه إجراء محادثة مع البشر ، يقوم الباحثون بتطوير روبوتات محادثة ستكون قادرة على معالجة اللغة الطبيعية.

الهدف النهائي هو إنشاء وكيل ذكي قادر على فهم الكلام البشري والاستجابة وفقًا لذلك.

لهذا السبب تعمل NLU و NLP و NLG معًا. في الواقع ، مزيج من NLU و NLG يعطي نظام NLP.

ومع ذلك ، لا يزال هناك العديد من التحديات التي تنتظر NLP و NLU في المستقبل. يتمثل أحد التحديات الرئيسية في تعليم أنظمة الذكاء الاصطناعي كيفية التفاعل مع البشر.

التعلم الآلي (ML) AI: التدريب على البيانات

من أجل تحقيق أقصى استفادة من أنظمة التعلم الآلي الخاصة بك ، من المهم فهم كيفية عمل ML. هناك عدة مراحل مختلفة لتدريب نظام ML: اكتساب البيانات وهندسة الميزات وبناء النماذج.

ومع ذلك ، تستخدم أجهزة الكمبيوتر بيانات أكثر بكثير مما يستخدمه البشر لحل المشكلات ، لذلك ليس من السهل على الناس فهمها مثل البشر. حتى مع كل البيانات التي يمتلكها البشر ، ما زلنا نفتقد الكثير من المعلومات حول ما يحدث في عالمنا.

وبالتالي ، نحتاج إلى قواعد مدمجة للذكاء الاصطناعي في البرمجة اللغوية العصبية للمعالجة باستخدام التعلم الآلي وعلوم البيانات.

NLP مقابل ملخص NLU

مع التقدم التكنولوجي ، يتم استخدام NLP و NLU بعدة طرق مختلفة ، لكنها عادة ما تكون مترابطة. إذا كنت تنشئ تطبيقًا يحتوي على وظيفة دردشة ، فيجب أن يكون المصطلحان مألوفين لك.

يلعب كل من NLU و NLP دورًا حيويًا في فهم اللغة البشرية.

الفرق بينهما هو أن البرمجة اللغوية العصبية يمكن أن تعمل مع أي نوع من البيانات تقريبًا ، في حين أن NLU هي مجموعة فرعية من NLP وتقتصر فقط على البيانات المنظمة. بمعنى آخر ، يمكن لـ NLU استخدام التواريخ والأوقات كجزء من محادثاتها ، بينما لا تستطيع البرمجة اللغوية العصبية.

من المهم أيضًا أن تتذكر أنه على الرغم من استخدام كل من NLP و NLU لتطبيقات المحادثة ، إلا أنهما لهما استخدامات خاصة بهما أيضًا.

أسئلة وأجوبة

س: أيهما أفضل: NLU أم NLP؟

لا توجد إجابة محددة حول أيهما أفضل: NLU أو NLP. ومع ذلك ، يقدم كلا النوعين من التدريب فوائد كبيرة للأفراد الذين يتطلعون إلى تحسين مهارات الاتصال لديهم.

البرمجة اللغوية العصبية (NLP) تعني البرمجة اللغوية العصبية ، وهي نوع من التدريب الذي يساعد الناس على تعلم كيفية تغيير طريقة تفكيرهم والتواصل من أجل تحقيق أهدافهم.

NLU تعني فهم اللغة الطبيعية ، وهو نوع من التدريب الذي يساعد الناس على تعلم كيفية فهم وتفسير اللغة المستخدمة من حولهم.

كلا النوعين من التدريب فعال للغاية في مساعدة الأفراد على تحسين مهارات الاتصال لديهم ، ولكن هناك بعض الاختلافات الرئيسية بينهما. يقدم البرمجة اللغوية العصبية (NLP) تدريبًا أكثر تعمقًا مما تقدمه NLU ، كما أنه يركز على تعليم الأشخاص كيفية استخدام تقنيات البرمجة اللغوية العصبية في حياتهم اليومية.

س: ما هو NLU في التعلم الآلي؟

فهم اللغة الطبيعية هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي الذي يساعد الآلات على تعلم كيفية فهم وتفسير اللغة المستخدمة من حولهم. يمكن أن يكون هذا النوع من التدريب مفيدًا للغاية للأفراد الذين يتطلعون إلى تحسين مهارات الاتصال لديهم ، حيث يسمح للآلات بمعالجة وفهم الكلام البشري بالطرق التي يستطيع البشر القيام بها.

س: هل NLG مجموعة فرعية من البرمجة اللغوية العصبية؟

إن معالجة اللغة الطبيعية (NLP) ، وفهم اللغة الطبيعية (NLU) ، وتوليد اللغة الطبيعية (NLG) كلها قضايا مرتبطة ولكنها مختلفة. NLU و NLG هي مكونات NLP على مستوى عالٍ.

س: لماذا NLU أصعب من NLG؟

يفكك NLU البيانات بناءً على القواعد النحوية ، والسياق الذي قيل فيه ، ويحدد القصد والكيانات. يتم إنشاء النص بواسطة NLG بناءً على البيانات المنظمة.