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L'intelligence artificielle occupe une place de plus en plus importante dans nos vies. Cependant, lorsqu'il s'agit de comprendre le langage humain, la technologie n'en est pas encore au point où elle peut nous donner toutes les réponses.

Depuis les années 1950, l'ordinateur et le langage travaillent ensemble depuis l'obtention d'entrées simples jusqu'à des textes complexes. C'est Alan Turing qui a réalisé le test de Turing pour savoir si les machines sont suffisamment intelligentes ou non.

C'est pourquoi les entreprises utilisent le traitement du langage naturel pour extraire des informations du texte.

Avec l'IA et l'apprentissage automatique (ML), NLU (compréhension du langage naturel), NLP ((traitement du langage naturel) et NLG (génération du langage naturel) ont joué un rôle essentiel dans la compréhension de ce que l'utilisateur veut.

De plus, NLU et NLG sont des parties de NLP qui deviennent de plus en plus importantes. Ces technologies utilisent l'apprentissage automatique pour déterminer le sens du texte, qui peut être utilisé de plusieurs façons.

Alors, quelle est la différence entre NLU et NLP ? Pour comprendre cela, nous devons d'abord savoir ce que signifie chaque terme et clarifier toute ambiguïté.

Dans cet article de blog, nous avons mis en évidence la différence entre NLU et NLP et compris les nuances.

Qu'est-ce que le traitement automatique du langage naturel ?

La PNL ou traitement du langage naturel est une évolution de la linguistique computationnelle, qui vise à modéliser les données naturelles du langage humain.

En outre, la PNL traite une grande quantité de données humaines et se concentre sur l'utilisation des techniques d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur.

Il est couramment utilisé en informatique, en systèmes d'information, en linguistique, en communication et en philosophie.

La PNL comprend de nombreux sous-domaines, notamment la linguistique informatique, l'analyse syntaxique, la reconnaissance vocale, la traduction automatique, etc.

Le traitement du langage naturel fonctionne en prenant du texte non structuré et en le convertissant dans un format correct ou un texte structuré. Cela fonctionne en construisant l'algorithme et en formant le modèle sur de grandes quantités de données analysées pour comprendre ce que l'utilisateur veut dire quand il dit quelque chose.

Il fonctionne en prenant et en identifiant diverses entités ensemble (reconnaissance d'entités nommées) et en identifiant des modèles de mots. Les modèles de mots sont identifiés à l'aide de méthodes telles que la tokenisation, la radicalisation et la lemmatisation.

La PNL entreprend diverses tâches telles que l'analyse syntaxique, la reconnaissance vocale, le marquage des parties du discours et l'extraction d'informations.

Dans le monde réel, la PNL est utilisée pour le résumé de texte, l'analyse des sentiments, l'extraction de sujets, la reconnaissance d'entités nommées, le balisage des parties du discours, l'extraction de relations, la radicalisation, l'exploration de texte, la traduction automatique et la réponse automatisée aux questions, ainsi que la population d'ontologies. , la modélisation du langage et toute autre tâche liée au langage.

Qu'est-ce que la compréhension du langage naturel ?

NLU est un sous-ensemble du traitement du langage naturel qui utilise l'analyse sémantique du texte pour comprendre le sens des phrases.

Il est possible qu'un même texte ait plusieurs sens, que des mots différents aient le même sens ou que le sens change selon la situation.

Les algorithmes NLU traitent du texte provenant de différentes sources à l'aide de méthodes de calcul pour parvenir à une certaine compréhension d'un texte d'entrée, ce qui est aussi simple que de comprendre ce que dit une phrase ou aussi complexe que de comprendre le dialogue entre deux personnes.

Il convertit votre texte dans un format lisible par machine.

Par exemple, c'est le processus de reconnaissance et de compréhension de ce que les gens disent dans les publications sur les réseaux sociaux.

Ainsi, NLU utilise des méthodes de calcul pour comprendre le texte et produire un résultat.

La NLU peut être utilisée de différentes manières, notamment pour comprendre le dialogue entre deux personnes, comprendre ce que quelqu'un ressent face à une situation particulière et d'autres scénarios similaires.

Il existe notamment trois niveaux linguistiques pour comprendre NLU :

• Syntaxe : C'est le processus de comprendre comment les phrases sont construites et si la grammaire est utilisée correctement. Par exemple, pour comprendre si une phrase a du sens, il faut la replacer dans son contexte et analyser sa syntaxe.
• Sémantique : Lorsque nous regardons le texte qui contient des détails de sens contextuels tels que le ton de la voix ou le choix des mots entre deux personnes. Ces éléments de données peuvent également être utilisés par un algorithme NLU pour produire des résultats à partir de tous les contextes possibles dans lesquels le même morceau de parole
• Analyse pragmatique : elle aide à comprendre le contexte et ce que le texte essaie d'accomplir.
• La désambiguïsation du sens des mots est le processus de détermination du sens des mots dans les phrases. Il donne un sens à un mot en fonction de son contexte.

Avons-nous besoin à la fois de la PNL et de la NLU ?

Oui, NLU et NLP fonctionnent ensemble. De plus, les termes NLP et NLU sont utilisés de manière interchangeable.

Ils travaillent ensemble pour créer des modèles NLP plus complexes. Un exemple courant de ceci est l'analyse des sentiments, qui utilise à la fois les algorithmes NLP et NLU afin de déterminer la signification émotionnelle derrière un texte.

Bien que la PNL et la NLU soient liées, elles sont différentes dans leurs objectifs. Cependant, NLP et NLU sont des techniques d'exploration de données différentes.

La compréhension du langage naturel est le processus par lequel une machine interprète la requête ou la demande d'un utilisateur et utilise l'analyse des sentiments, le marquage des parties du discours, la classification des sujets et d'autres techniques d'apprentissage automatique pour déduire l'intention de l'utilisateur.

Les modèles NLP sont conçus pour décrire le sens des phrases tandis que les modèles NLU sont conçus pour décrire le sens du texte en termes de concepts, de relations et d'attributs.

PNL vs NLU : Quelle est la différence ?

La principale différence entre la NLU et la NLP est que la NLP se concentre sur la construction d'algorithmes pour reconnaître et comprendre le langage naturel, tandis que la NLU se concentre sur le sens d'une phrase.

Une autre différence est que la PNL casse et traite le langage, tandis que la NLU fournit la compréhension du langage.

NLU et NLP utilisent l'apprentissage supervisé, ce qui signifie qu'ils entraînent leurs modèles à l'aide de données étiquetées. Cependant, la différence entre eux réside dans la façon dont c'est fait.

Une autre différence entre NLU et NLP est que NLU se concentre davantage sur l'analyse des sentiments. L'analyse des sentiments consiste à extraire des informations du texte afin de déterminer le ton émotionnel d'un texte.

Le traitement du langage naturel et le langage de compréhension du langage naturel ne consistent pas seulement à former un ensemble de données. L'ordinateur utilise des algorithmes NLP pour détecter des modèles dans une grande quantité de données non structurées.

NLU reconnaît que le langage est une tâche complexe composée de nombreux composants tels que les mouvements, la reconnaissance des expressions faciales, etc. De plus, NLU permet aux programmes informatiques de déduire le but du langage, même si le langage écrit ou parlé est défectueux.

Cas d'utilisation NLP et NLU

Seulement 20% des données sur Internet sont des données structurées et utilisables pour l'analyse. Les 80 % restants sont des données non structurées, qui ne peuvent pas être utilisées pour faire des prédictions ou développer des algorithmes.

C'est là que les techniques NLP et NLU fonctionnent ensemble pour garantir que l'énorme pile de données non structurées est rendue accessible à l'IA. La PNL et la NLU ont toutes deux évolué à partir de diverses disciplines telles que l'intelligence artificielle, la linguistique et la science des données pour faciliter la compréhension du texte.

Les machines aident à trouver des modèles dans les données non structurées, ce qui aide ensuite les gens à comprendre la signification de ces données. C'est ainsi que les cas d'utilisation NLP et NLU sont mis en œuvre aujourd'hui.

Certains cas d'utilisation courants de NLP et NLU sont :

1. Assistants personnels (Siri, Alexa et Google Home)

2. Reconnaissance d'images et de vidéos

3. Modération du contenu

4. Analyse des sentiments

PNL et NLU ensemble

NLP et NLU travaillent ensemble pour aider à résoudre un certain nombre de problèmes. Ils offrent tous deux des avantages similaires, ce qui en fait un excellent choix pour toute entreprise cherchant à tirer parti de l'IA.

Les deux piliers du TAL sont l'analyse syntaxique et l'analyse sémantique.

Pour vous aider à comprendre les avantages du NLP et du NLU ensemble, examinons quelques cas d'utilisation :

En 2017, LinkedIn a étendu ses capacités d'IA en intégrant NLP et NLU dans sa plateforme.

Cela lui a permis de fournir un contenu pertinent aux personnes intéressées par des sujets spécifiques. Cela a permis à LinkedIn d'améliorer l'expérience de ses utilisateurs et de leur permettre de tirer le meilleur parti de leur plateforme.

NLP & NLU travaillent ensemble dans diverses industries :

1. Finance et banque

2. Médias et divertissement

3. Gouvernement et santé

4. Vente au détail et biens de consommation

5. Automobile et transport

Quel est l'avenir du langage naturel ?

Poursuivant l'objectif de créer un chatbot capable de tenir une conversation avec des humains, les chercheurs développent des chatbots capables de traiter le langage naturel.

Le but ultime est de créer un agent intelligent capable de comprendre la parole humaine et de réagir en conséquence.

C'est pourquoi NLU, NLP et NLG travaillent ensemble. En fait, une combinaison de NLU et NLG donne un système NLP.

Cependant, il reste encore de nombreux défis à relever pour la PNL et la NLU à l'avenir. L'un des principaux défis consiste à apprendre aux systèmes d'IA comment interagir avec les humains.

Machine Learning (ML) IA : formation aux données

Afin de tirer le meilleur parti de vos systèmes d'apprentissage automatique, il est important de comprendre le fonctionnement du ML. Il existe différentes étapes pour former un système ML : acquisition de données, ingénierie des fonctionnalités et création de modèles.

Cependant, les ordinateurs utilisent beaucoup plus de données que les humains pour résoudre des problèmes, de sorte que les ordinateurs ne sont pas aussi faciles à comprendre que les humains. Même avec toutes les données dont disposent les humains, il nous manque encore beaucoup d'informations sur ce qui se passe dans notre monde.

Ainsi, nous avons besoin de règles intégrées à l'IA dans le NLP pour traiter avec l'apprentissage automatique et la science des données.

Résumé PNL vs NLU

Avec les progrès technologiques, la PNL et la NLU sont utilisées de différentes manières, mais elles sont généralement liées. Si vous créez une application qui aura une fonction de chat, les deux termes devraient vous être familiers.

NLU et NLP jouent tous deux un rôle essentiel dans la compréhension du langage humain.

La différence entre eux est que la PNL peut fonctionner avec à peu près n'importe quel type de données, tandis que la NLU est un sous-ensemble de la PNL et se limite uniquement aux données structurées. En d'autres termes, NLU peut utiliser des dates et des heures dans le cadre de ses conversations, contrairement à NLP.

Il est également important de se rappeler que bien que NLP et NLU soient utilisés pour les applications conversationnelles, ils ont également leurs propres utilisations.

FAQ

Q. Lequel est le meilleur : NLU ou NLP ?

Il n'y a pas de réponse définitive quant à savoir lequel est le meilleur : NLU ou NLP. Cependant, ces deux types de formation offrent de grands avantages aux personnes qui cherchent à améliorer leurs compétences en communication.

PNL signifie programmation neuro-linguistique, et c'est un type de formation qui aide les gens à apprendre à changer leur façon de penser et de communiquer afin d'atteindre leurs objectifs.

NLU signifie compréhension du langage naturel, et c'est un type de formation qui aide les gens à apprendre à comprendre et à interpréter le langage utilisé autour d'eux.

Les deux types de formation sont très efficaces pour aider les individus à améliorer leurs compétences en communication, mais il existe des différences essentielles entre eux. La PNL offre une formation plus approfondie que la NLU, et elle se concentre également sur l'enseignement aux gens comment utiliser les techniques de programmation neurolinguistique dans leur vie quotidienne.

Q. Qu'est-ce que NLU dans Machine Learning ?

La compréhension du langage naturel est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique qui aide les machines à apprendre à comprendre et à interpréter le langage utilisé autour d'elles. Ce type de formation peut être extrêmement bénéfique pour les personnes qui cherchent à améliorer leurs compétences en communication, car il permet aux machines de traiter et de comprendre la parole humaine d'une manière que les humains peuvent.

Q. La NLG est-elle un sous-ensemble de la PNL ?

Le traitement du langage naturel (NLP), la compréhension du langage naturel (NLU) et la génération du langage naturel (NLG) sont tous des problèmes liés mais différents. NLU et NLG sont des composants de la PNL à un niveau élevé.

Q. Pourquoi NLU est-il plus difficile que NLG ?

NLU déchiffre les données en fonction des règles grammaticales, du contexte dans lequel elles ont été dites et détermine l'intention et les entités. Le texte est généré par NLG sur la base de données structurées.