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Künstliche Intelligenz wird ein immer wichtigerer Teil unseres Lebens. Wenn es jedoch darum geht, die menschliche Sprache zu verstehen, ist die Technologie noch nicht an dem Punkt, an dem sie uns alle Antworten geben kann.

Seit den 1950er Jahren arbeiten Computer und Sprache zusammen, von einfachen Eingaben bis hin zu komplexen Texten. Es war Alan Turing, der den Turing-Test durchführte, um festzustellen, ob Maschinen intelligent genug sind oder nicht.

Aus diesem Grund verwenden Unternehmen die Verarbeitung natürlicher Sprache, um Informationen aus Texten zu extrahieren.

Bei KI und maschinellem Lernen (ML) haben NLU (Natural Language Understanding), NLP (Natural Language Processing) und NLG (Natural Language Generation) eine wesentliche Rolle gespielt, um zu verstehen, was Benutzer wollen.

Darüber hinaus sind NLU und NLG Teile des NLP, die immer wichtiger werden. Diese Technologien verwenden maschinelles Lernen, um die Bedeutung des Textes zu bestimmen, der auf vielfältige Weise verwendet werden kann.

Also, was ist der Unterschied zwischen NLU und NLP? Um dies zu verstehen, müssen wir zunächst wissen, wofür jeder Begriff steht, und Unklarheiten klären.

In diesem Blogartikel haben wir den Unterschied zwischen NLU und NLP aufgezeigt und verstehen die Nuancen.

Was ist Natural Language Processing?

NLP oder Natural Language Processing hat sich aus der Computerlinguistik entwickelt, die darauf abzielt, natürliche menschliche Sprachdaten zu modellieren.

Außerdem verarbeitet NLP eine große Menge menschlicher Daten und konzentriert sich auf die Verwendung von maschinellem Lernen und Deep-Learning-Techniken.

Es wird häufig in der Informatik, Informationssystemen, Linguistik, Kommunikation und Philosophie verwendet.

NLP hat viele Unterbereiche, darunter Computerlinguistik, Syntaxanalyse, Spracherkennung, maschinelle Übersetzung und mehr.

Die Verarbeitung natürlicher Sprache funktioniert, indem sie unstrukturierten Text nimmt und ihn in ein korrektes Format oder einen strukturierten Text umwandelt. Es funktioniert, indem es den Algorithmus erstellt und das Modell mit großen Mengen analysierter Daten trainiert, um zu verstehen, was der Benutzer meint, wenn er etwas sagt.

Es funktioniert, indem es verschiedene Entitäten zusammennimmt und identifiziert (Erkennung benannter Entitäten) und die Identifizierung von Wortmustern. Die Wortmuster werden unter Verwendung von Verfahren wie Tokenisierung, Stammbildung und Lemmatisierung identifiziert.

NLP übernimmt verschiedene Aufgaben wie Parsing, Spracherkennung, Part-of-Speech-Tagging und Informationsextraktion.

In der realen Welt wird NLP für die Textzusammenfassung, Stimmungsanalyse, Themenextraktion, Erkennung benannter Entitäten, Tagging von Wortarten, Beziehungsextraktion, Stemming, Textmining, maschinelle Übersetzung und automatisierte Fragebeantwortung sowie Ontologiepopulation verwendet , Sprachmodellierung und jede andere sprachbezogene Aufgabe.

Was ist natürliches Sprachverständnis?

NLU ist eine Teilmenge der Verarbeitung natürlicher Sprache , die die semantische Analyse von Text verwendet, um die Bedeutung von Sätzen zu verstehen.

Es ist möglich, dass derselbe Text viele Bedeutungen haben kann, dass verschiedene Wörter dieselbe Bedeutung haben können oder dass sich die Bedeutung je nach Situation ändern kann.

NLU-Algorithmen verarbeiten Text aus verschiedenen Quellen mithilfe von Computermethoden, um ein gewisses Verständnis eines Eingabetexts zu erreichen, das so einfach ist wie das Verstehen, was ein Satz sagt, oder so komplex wie das Verstehen des Dialogs zwischen zwei Personen.

Es wandelt Ihren Text in ein maschinenlesbares Format um.

Zum Beispiel ist es der Prozess des Erkennens und Verstehens, was Menschen in Social-Media-Beiträgen sagen.

NLU verwendet also Computermethoden, um den Text zu verstehen und ein Ergebnis zu erzielen.

NLU kann auf viele verschiedene Arten verwendet werden, einschließlich des Verstehens von Dialogen zwischen zwei Personen, des Verstehens, wie sich jemand in einer bestimmten Situation fühlt, und anderer ähnlicher Szenarien.

Es gibt nämlich drei sprachliche Ebenen, um NLU zu verstehen:

• Syntax: Dies ist der Prozess zu verstehen, wie Sätze aufgebaut sind und ob die Grammatik richtig verwendet wird. Um beispielsweise zu verstehen, ob ein Satz sinnvoll ist, muss er im Kontext betrachtet und seine Syntax analysiert werden.
• Semantik: Wenn wir uns den Text ansehen, der kontextbezogene Bedeutungsdetails wie Tonfall oder Wortwahl zwischen zwei Personen enthält. Diese Datenstücke können auch für einen NLU-Algorithmus verwendet werden, um Ergebnisse aus allen möglichen Kontexten zu erzeugen, in denen dasselbe Stück gesprochen wird
• Pragmatische Analyse: Sie hilft, den Kontext zu verstehen und zu verstehen, was der Text zu erreichen versucht.
• Wortbedeutungsdisambiguierung ist der Prozess der Bestimmung der Bedeutung von Wörtern in Sätzen. Es gibt einem Wort eine Bedeutung basierend auf seinem Kontext.

Brauchen wir sowohl NLP als auch NLU?

Ja, NLU und NLP arbeiten zusammen. Außerdem werden die Begriffe NLP und NLU synonym verwendet.

Sie arbeiten zusammen, um komplexere NLP-Modelle zu erstellen. Ein gängiges Beispiel hierfür ist die Stimmungsanalyse, die sowohl NLP- als auch NLU-Algorithmen verwendet, um die emotionale Bedeutung hinter einem Text zu bestimmen.

Obwohl NLP und NLU verwandt sind, unterscheiden sie sich in ihren Zielen. NLP und NLU sind jedoch unterschiedliche Data-Mining-Techniken.

Natural Language Understanding ist der Prozess, bei dem eine Maschine die Abfrage oder Anfrage eines Benutzers interpretiert und Sentimentanalysen, Wortartkennzeichnungen, Themenklassifizierungen und andere maschinelle Lerntechniken verwendet, um die Absicht des Benutzers abzuleiten.

NLP-Modelle sollen die Bedeutung von Sätzen beschreiben, während NLU-Modelle die Bedeutung des Textes in Begriffen, Beziehungen und Attributen beschreiben sollen.

NLP vs. NLU: Was ist der Unterschied?

Der Hauptunterschied zwischen NLU und NLP besteht darin, dass sich NLP auf die Entwicklung von Algorithmen zum Erkennen und Verstehen natürlicher Sprache konzentriert, während sich NLU auf die Bedeutung eines Satzes konzentriert.

Ein weiterer Unterschied besteht darin, dass NLP die Sprache unterbricht und verarbeitet, während NLU für das Sprachverständnis sorgt.

Sowohl NLU als auch NLP verwenden überwachtes Lernen, was bedeutet, dass sie ihre Modelle mit gekennzeichneten Daten trainieren. Der Unterschied zwischen ihnen besteht jedoch darin, wie es gemacht wird.

Ein weiterer Unterschied zwischen NLU und NLP besteht darin, dass sich NLU mehr auf die Stimmungsanalyse konzentriert. Bei der Stimmungsanalyse werden Informationen aus dem Text extrahiert, um den emotionalen Ton eines Textes zu bestimmen.

Bei der Verarbeitung natürlicher Sprache und dem Verstehen natürlicher Sprache geht es nicht nur um das Trainieren eines Datensatzes. Der Computer verwendet NLP-Algorithmen, um Muster in einer großen Menge unstrukturierter Daten zu erkennen.

NLU erkennt an, dass Sprache eine komplexe Aufgabe ist, die aus vielen Komponenten wie Bewegungen, Erkennung von Gesichtsausdrücken usw. besteht. Darüber hinaus ermöglicht NLU Computerprogrammen, aus der Sprache einen Zweck abzuleiten, selbst wenn die geschriebene oder gesprochene Sprache fehlerhaft ist.

NLP- und NLU-Anwendungsfälle

Nur 20 % der Daten im Internet sind strukturierte Daten und für Analysen nutzbar. Die restlichen 80 % sind unstrukturierte Daten, die nicht verwendet werden können, um Vorhersagen zu treffen oder Algorithmen zu entwickeln.

Hier arbeiten NLP- und NLU-Techniken zusammen, um sicherzustellen, dass der riesige Haufen unstrukturierter Daten der KI zugänglich gemacht wird. Sowohl NLP als auch NLU haben sich aus verschiedenen Disziplinen wie künstlicher Intelligenz, Linguistik und Datenwissenschaft entwickelt, um den Text leicht zu verstehen.

Maschinen helfen dabei, Muster in unstrukturierten Daten zu finden, die dann den Menschen helfen, die Bedeutung dieser Daten zu verstehen. So werden NLP & NLU Use Cases heute umgesetzt.

Einige häufige Anwendungsfälle von NLP & NLU sind:

1. Persönliche Assistenten (Siri, Alexa und Google Home)

2. Bild- und Videoerkennung

3. Inhaltsmoderation

4. Stimmungsanalyse

NLP und NLU zusammen

NLP und NLU arbeiten zusammen, um eine Reihe von Problemen zu lösen. Beide bieten ähnliche Vorteile, was sie zu einer ausgezeichneten Wahl für jedes Unternehmen macht, das KI nutzen möchte.

Die beiden Säulen des NLP sind die syntaktische Analyse und die semantische Analyse.

Um Ihnen zu helfen, die Vorteile von NLP und NLU zusammen zu verstehen, werfen wir einen Blick auf einige Anwendungsfälle:

2017 erweiterte LinkedIn seine KI-Fähigkeiten durch die Integration von NLP und NLU in seine Plattform.

Dies ermöglichte es, relevante Inhalte für Personen bereitzustellen, die an bestimmten Themen interessiert waren. Dadurch konnte LinkedIn die Erfahrung seiner Nutzer verbessern und es ihnen ermöglichen, mehr aus ihrer Plattform herauszuholen.

NLP & NLU arbeiten in verschiedenen Branchen zusammen:

1. Finanzen & Bankwesen

2. Medien & Unterhaltung

3. Regierung & Gesundheitswesen

4. Einzelhandel und Konsumgüter

5. Automobil & Transport

Wie sieht die Zukunft der natürlichen Sprache aus?

Mit dem Ziel, einen Chatbot zu schaffen, der eine Unterhaltung mit Menschen führen kann, entwickeln Forscher Chatbots, die in der Lage sein werden, natürliche Sprache zu verarbeiten.

Das ultimative Ziel ist es, einen intelligenten Agenten zu schaffen, der in der Lage ist, menschliche Sprache zu verstehen und entsprechend zu reagieren.

Deshalb arbeiten NLU, NLP und NLG zusammen. Tatsächlich ergibt eine Kombination aus NLU und NLG ein NLP-System.

Allerdings stehen NLP & NLU auch in Zukunft noch viele Herausforderungen bevor. Eine der größten Herausforderungen besteht darin, KI-Systemen die Interaktion mit Menschen beizubringen.

KI für maschinelles Lernen (ML): Datentraining

Um das Beste aus Ihren maschinellen Lernsystemen herauszuholen, ist es wichtig zu verstehen, wie ML funktioniert. Es gibt einige verschiedene Phasen für das Training eines ML-Systems: Datenerfassung, Feature-Engineering und Modellerstellung.

Computer verwenden jedoch viel mehr Daten als Menschen, um Probleme zu lösen, sodass Computer für Menschen nicht so leicht zu verstehen sind wie für Menschen. Trotz all der Daten, die Menschen haben, fehlen uns immer noch viele Informationen darüber, was in unserer Welt passiert.

Daher brauchen wir KI-eingebettete Regeln in NLP, um sie mit maschinellem Lernen und Data Science zu verarbeiten.

Zusammenfassung von NLP vs. NLU

Mit dem technologischen Fortschritt werden NLP und NLU auf viele verschiedene Arten verwendet, aber sie sind normalerweise miteinander verbunden. Wenn Sie eine App erstellen, die über eine Chat-Funktion verfügen soll, sollten Ihnen die beiden Begriffe bekannt sein.

Sowohl NLU als auch NLP spielen eine wichtige Rolle beim Verständnis der menschlichen Sprache.

Der Unterschied zwischen ihnen besteht darin, dass NLP mit nahezu jeder Art von Daten arbeiten kann, während NLU eine Teilmenge von NLP ist und nur auf strukturierte Daten beschränkt ist. Mit anderen Worten, NLU kann Daten und Zeiten als Teil seiner Konversationen verwenden, NLP hingegen nicht.

Es ist auch wichtig, sich daran zu erinnern, dass, obwohl sowohl NLP als auch NLU für Konversations-Apps verwendet werden, sie auch ihre eigenen Verwendungszwecke haben.

Häufig gestellte Fragen

F. Was ist besser: NLU oder NLP?

Es gibt keine definitive Antwort darauf, was besser ist: NLU oder NLP. Beide Arten von Training bieten jedoch große Vorteile für Personen, die ihre Kommunikationsfähigkeiten verbessern möchten.

NLP steht für Neuro-Linguistisches Programmieren und ist eine Art von Training, das Menschen hilft zu lernen, wie sie ihre Denk- und Kommunikationsweise ändern können, um ihre Ziele zu erreichen.

NLU steht für Natural Language Understanding und ist eine Art von Training, das Menschen hilft, die um sie herum verwendete Sprache zu verstehen und zu interpretieren.

Beide Arten von Training sind sehr effektiv, um Einzelpersonen dabei zu helfen, ihre Kommunikationsfähigkeiten zu verbessern, aber es gibt einige wichtige Unterschiede zwischen ihnen. NLP bietet ein tiefergehendes Training als NLU und konzentriert sich auch darauf, Menschen beizubringen, wie sie neurolinguistische Programmiertechniken in ihrem täglichen Leben anwenden können.

F. Was ist NLU beim maschinellen Lernen?

Das Verstehen natürlicher Sprache ist eine Teilmenge des maschinellen Lernens, das Maschinen hilft, die um sie herum verwendete Sprache zu verstehen und zu interpretieren. Diese Art von Training kann für Personen, die ihre Kommunikationsfähigkeiten verbessern möchten, äußerst vorteilhaft sein, da Maschinen menschliche Sprache so verarbeiten und verstehen können, wie es Menschen können.

F. Ist NLG eine Teilmenge von NLP?

Natural Language Processing (NLP), Natural Language Understanding (NLU) und Natural Language Generation (NLG) sind verwandte, aber unterschiedliche Themen. NLU und NLG sind Bestandteile von NLP auf hohem Niveau.

F. Warum ist NLU schwieriger als NLG?

NLU entschlüsselt die Daten basierend auf grammatikalischen Regeln, dem Kontext, in dem sie gesagt wurden, und bestimmt Absicht und Entitäten. Text wird von NLG basierend auf strukturierten Daten generiert.