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La inteligencia artificial se está convirtiendo en una parte cada vez más importante de nuestras vidas. Sin embargo, cuando se trata de comprender el lenguaje humano, la tecnología todavía no está en el punto en el que pueda darnos todas las respuestas.

Desde la década de 1950, la computadora y el lenguaje han estado trabajando juntos desde la obtención de entradas simples hasta textos complejos. Fue Alan Turing quien realizó el test de Turing para saber si las máquinas son lo suficientemente inteligentes o no.

Es por eso que las empresas utilizan el procesamiento del lenguaje natural para extraer información del texto.

Con la IA y el aprendizaje automático (ML), NLU (comprensión del lenguaje natural), NLP (procesamiento del lenguaje natural) y NLG (generación del lenguaje natural) han jugado un papel esencial en la comprensión de lo que quiere el usuario.

Además, NLU y NLG son partes de NLP que se están volviendo cada vez más importantes. Estas tecnologías utilizan el aprendizaje automático para determinar el significado del texto, que se puede utilizar de muchas maneras.

Entonces, ¿cuál es la diferencia entre NLU y NLP? Para entender esto, primero necesitamos saber qué significa cada término y aclarar cualquier ambigüedad.

En este artículo de blog, hemos resaltado la diferencia entre NLU y NLP y comprendemos los matices.

¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural?

El procesamiento del lenguaje natural o NLP se desarrolla a partir de la lingüística computacional, que tiene como objetivo modelar los datos del lenguaje humano natural.

Además, NLP procesa una gran cantidad de datos humanos y se enfoca en el uso de técnicas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo.

Se usa comúnmente en informática, sistemas de información, lingüística, comunicaciones y filosofía.

NLP tiene muchos subcampos, que incluyen lingüística computacional, análisis de sintaxis, reconocimiento de voz, traducción automática y más.

El procesamiento del lenguaje natural funciona tomando texto no estructurado y convirtiéndolo a un formato correcto o un texto estructurado. Funciona construyendo el algoritmo y entrenando el modelo en grandes cantidades de datos analizados para comprender lo que el usuario quiere decir cuando dice algo.

Funciona tomando e identificando varias entidades juntas (reconocimiento de entidad nombrada) e identificación de patrones de palabras. Los patrones de palabras se identifican mediante métodos como tokenización, derivación y lematización.

NLP lleva a cabo diversas tareas, como análisis, reconocimiento de voz, etiquetado de partes del discurso y extracción de información.

En el mundo real, NLP se usa para resumir texto, análisis de sentimientos, extracción de temas, reconocimiento de entidades nombradas, etiquetado de partes del discurso, extracción de relaciones, derivación, minería de texto, traducción automática y respuesta automática a preguntas, así como población de ontologías. , modelado del lenguaje y cualquier otra tarea relacionada con el lenguaje.

¿Qué es la comprensión del lenguaje natural?

NLU es un subconjunto del procesamiento del lenguaje natural que utiliza el análisis semántico del texto para comprender el significado de las oraciones.

Es posible que el mismo texto pueda tener muchos significados, que diferentes palabras puedan tener el mismo significado o que el significado pueda cambiar dependiendo de la situación.

Los algoritmos de NLU procesan texto de diferentes fuentes utilizando métodos computacionales para llegar a comprender un texto de entrada, que es tan simple como comprender lo que dice una oración o tan complejo como comprender el diálogo entre dos personas.

Convierte su texto en un formato legible por máquina.

Por ejemplo, es el proceso de reconocer y comprender lo que la gente dice en las publicaciones de las redes sociales.

Entonces, NLU usa métodos computacionales para comprender el texto y producir un resultado.

NLU se puede usar de muchas maneras diferentes, incluida la comprensión del diálogo entre dos personas, la comprensión de cómo se siente alguien sobre una situación particular y otros escenarios similares.

Hay tres niveles lingüísticos para entender NLU:

• Sintaxis: Este es el proceso de comprender cómo se construyen las oraciones y si la gramática se usa correctamente. Por ejemplo, para entender si una oración tiene sentido, se debe considerar en contexto y analizar su sintaxis.
• Semántica: cuando miramos el texto que contiene detalles de significado contextual, como el tono de voz o la elección de palabras entre dos personas. Estos datos también se pueden usar para que un algoritmo NLU produzca resultados de todos los contextos posibles en los que se habla la misma pieza.
• Análisis pragmático: ayuda a comprender el contexto y lo que el texto está tratando de lograr.
• La desambiguación del sentido de las palabras es el proceso de determinar el significado de las palabras en oraciones. Le da un significado a la palabra basado en su contexto.

¿Necesitamos tanto PNL como NLU?

Sí, NLU y NLP funcionan juntos. Además, los términos NLP y NLU se usan indistintamente.

Trabajan juntos para crear modelos de PNL más complejos. Un ejemplo común de esto es el análisis de sentimientos, que utiliza algoritmos NLP y NLU para determinar el significado emocional detrás de un texto.

Si bien tanto la PNL como la NLU están relacionadas, sus objetivos son diferentes. Sin embargo, NLP y NLU son técnicas de minería de datos diferentes.

La comprensión del lenguaje natural es el proceso mediante el cual una máquina interpreta la consulta o solicitud de un usuario y utiliza el análisis de sentimientos, el etiquetado de partes del discurso, la clasificación de temas y otras técnicas de aprendizaje automático para deducir la intención del usuario.

Los modelos NLP están diseñados para describir el significado de oraciones, mientras que los modelos NLU están diseñados para describir el significado del texto en términos de conceptos, relaciones y atributos.

PNL vs NLU: ¿Cuál es la diferencia?

La principal diferencia entre NLU y NLP es que NLP se enfoca en construir algoritmos para reconocer y comprender el lenguaje natural, mientras que NLU se enfoca en el significado de una oración.

Otra diferencia es que NLP rompe y procesa el lenguaje, mientras que NLU proporciona comprensión del lenguaje.

Tanto NLU como NLP usan aprendizaje supervisado, lo que significa que entrenan sus modelos usando datos etiquetados. Sin embargo, la diferencia entre ellos está en cómo se hace.

Otra diferencia entre NLU y NLP es que NLU se centra más en el análisis de sentimientos. El análisis de sentimientos implica extraer información del texto para determinar el tono emocional de un texto.

El procesamiento del lenguaje natural y la comprensión del lenguaje natural no se tratan solo de entrenar un conjunto de datos. La computadora usa algoritmos NLP para detectar patrones en una gran cantidad de datos no estructurados.

NLU reconoce que el lenguaje es una tarea compleja formada por muchos componentes, como movimientos, reconocimiento de expresiones faciales, etc. Además, NLU permite que los programas de computadora deduzcan el propósito del lenguaje, incluso si el lenguaje escrito o hablado es defectuoso.

Casos de uso de NLP y NLU

Solo el 20% de los datos en Internet son datos estructurados y utilizables para el análisis. El 80% restante son datos no estructurados, que no se pueden usar para hacer predicciones o desarrollar algoritmos.

Ahí es donde las técnicas NLP y NLU trabajan juntas para garantizar que la IA pueda acceder a la gran cantidad de datos no estructurados. Tanto NLP como NLU han evolucionado a partir de varias disciplinas como la inteligencia artificial, la lingüística y la ciencia de datos para facilitar la comprensión del texto.

Las máquinas ayudan a encontrar patrones en datos no estructurados, que luego ayudan a las personas a comprender el significado de esos datos. Así es como se están implementando los casos de uso de NLP y NLU en la actualidad.

Algunos casos de uso comunes de NLP y NLU son:

1. Asistentes personales (Siri, Alexa y Google Home)

2. Reconocimiento de imágenes y videos

3. Moderación de contenido

4. Análisis de sentimiento

PNL y NLU juntos

NLP y NLU trabajan juntos para ayudar a resolver una serie de problemas. Ambos ofrecen beneficios similares, lo que los convierte en una excelente opción para cualquier empresa que busque aprovechar la IA.

Los dos pilares de la PNL son el análisis sintáctico y el análisis semántico.

Para ayudarlo a comprender las ventajas de NLP y NLU juntos, echemos un vistazo a algunos casos de uso:

En 2017, LinkedIn amplió sus capacidades de IA al integrar NLP y NLU en su plataforma.

Esto le permitió proporcionar contenido relevante para las personas interesadas en temas específicos. Esto permitió a LinkedIn mejorar la experiencia de sus usuarios y permitirles sacar más provecho de su plataforma.

NLP & NLU trabaja en varias industrias juntas:

1. Finanzas y Banca

2. Medios y entretenimiento

3. Gobierno y salud

4. Comercio minorista y bienes de consumo

5. Automotriz y Transporte

¿Cuál es el futuro del lenguaje natural?

Con el objetivo de crear un chatbot que pueda mantener una conversación con humanos, los investigadores están desarrollando chatbots que podrán procesar el lenguaje natural.

El objetivo final es crear un agente inteligente que pueda comprender el habla humana y responder en consecuencia.

Es por eso que NLU, NLP y NLG trabajan juntos. De hecho, una combinación de NLU y NLG da un sistema NLP.

Sin embargo, todavía quedan muchos desafíos por delante para NLP y NLU en el futuro. Uno de los principales desafíos es enseñar a los sistemas de IA cómo interactuar con los humanos.

Aprendizaje automático (ML) IA: entrenamiento de datos

Para aprovechar al máximo sus sistemas de aprendizaje automático, es importante comprender cómo funciona ML. Hay algunas etapas diferentes para entrenar un sistema ML: adquisición de datos, ingeniería de características y construcción de modelos.

Sin embargo, las computadoras usan muchos más datos que los humanos para resolver problemas, por lo que las computadoras no son tan fáciles de entender para las personas como lo son los humanos. Incluso con todos los datos que tenemos los humanos, todavía nos falta mucha información sobre lo que está sucediendo en nuestro mundo.

Por lo tanto, necesitamos reglas integradas de IA en NLP para procesar con aprendizaje automático y ciencia de datos.

Resumen de PNL vs NLU

Con los avances tecnológicos, la PNL y la NLU se usan de muchas maneras diferentes, pero generalmente están interrelacionadas. Si está creando una aplicación que tendrá una función de chat, entonces los dos términos le resultarán familiares.

Tanto NLU como NLP juegan un papel vital en la comprensión del lenguaje humano.

La diferencia entre ellos es que NLP puede funcionar con casi cualquier tipo de datos, mientras que NLU es un subconjunto de NLP y solo se limita a datos estructurados. En otras palabras, NLU puede usar fechas y horas como parte de sus conversaciones, mientras que NLP no puede.

También es importante recordar que, aunque tanto NLP como NLU se usan para aplicaciones conversacionales, también tienen sus propios usos.

preguntas frecuentes

P. ¿Cuál es mejor: NLU o NLP?

No hay una respuesta definitiva sobre cuál es mejor: NLU o NLP. Sin embargo, ambos tipos de capacitación ofrecen grandes beneficios para las personas que buscan mejorar sus habilidades de comunicación.

PNL significa programación neurolingüística, y es un tipo de entrenamiento que ayuda a las personas a aprender cómo cambiar la forma en que piensan y se comunican para lograr sus objetivos.

NLU significa comprensión del lenguaje natural, y es un tipo de capacitación que ayuda a las personas a aprender a comprender e interpretar el lenguaje que se usa a su alrededor.

Ambos tipos de capacitación son muy efectivos para ayudar a las personas a mejorar sus habilidades de comunicación, pero existen algunas diferencias clave entre ellos. NLP ofrece una formación más profunda que NLU y también se centra en enseñar a las personas a utilizar técnicas de programación neurolingüística en su vida cotidiana.

P. ¿Qué es NLU en Machine Learning?

La comprensión del lenguaje natural es un subconjunto del aprendizaje automático que ayuda a las máquinas a aprender a comprender e interpretar el lenguaje que se usa a su alrededor. Este tipo de entrenamiento puede ser extremadamente beneficioso para las personas que buscan mejorar sus habilidades de comunicación, ya que permite que las máquinas procesen y comprendan el habla humana de la misma manera que los humanos.

P. ¿Es NLG un subconjunto de NLP?

El procesamiento del lenguaje natural (NLP), la comprensión del lenguaje natural (NLU) y la generación del lenguaje natural (NLG) son cuestiones relacionadas pero diferentes. NLU y NLG son componentes de PNL a un alto nivel.

P. ¿Por qué NLU es más difícil que NLG?

NLU descifra los datos en función de las reglas gramaticales, el contexto en el que se dijo y determina la intención y las entidades. El texto es generado por NLG basado en datos estructurados.