NLP vs. NLU: Dari Memahami Bahasa hingga Pemrosesan

Kecerdasan buatan menjadi bagian yang semakin penting dari kehidupan kita. Namun, dalam hal memahami bahasa manusia, teknologi masih belum pada titik di mana ia dapat memberi kita semua jawaban.

Sejak tahun 1950-an, komputer dan bahasa telah bekerja sama mulai dari memperoleh input sederhana hingga teks yang kompleks. Alan Turing-lah yang melakukan tes Turing untuk mengetahui apakah mesin cukup cerdas atau tidak.

Itu sebabnya perusahaan menggunakan pemrosesan bahasa alami untuk mengekstrak informasi dari teks.

Dengan AI dan pembelajaran mesin (ML), NLU (pemahaman bahasa alami), NLP (pemrosesan bahasa alami), dan NLG (pembuatan bahasa alami) telah memainkan peran penting dalam memahami apa yang diinginkan pengguna.

Selanjutnya, NLU dan NLG adalah bagian dari NLP yang semakin penting. Teknologi ini menggunakan pembelajaran mesin untuk menentukan makna teks, yang dapat digunakan dalam banyak cara.

Jadi, Apa perbedaan antara NLU dan NLP? Untuk memahami hal ini, pertama-tama kita perlu mengetahui apa kepanjangan dari setiap istilah dan mengklarifikasi setiap ambiguitas.

Dalam artikel blog ini, kami telah menyoroti perbedaan antara NLU dan NLP dan memahami nuansanya.

Apa itu Pemrosesan Bahasa Alami?

NLP atau pemrosesan bahasa alami berkembang dari linguistik komputasional, yang bertujuan untuk memodelkan data bahasa manusia alami.

Selain itu, NLP memproses sejumlah besar data manusia dan fokus pada penggunaan pembelajaran mesin dan teknik pembelajaran mendalam.

Ini umumnya digunakan dalam ilmu komputer, sistem informasi, linguistik, komunikasi, dan filsafat.

NLP memiliki banyak subbidang, termasuk linguistik komputasi, analisis sintaksis, pengenalan suara, terjemahan mesin, dan banyak lagi.

Pemrosesan bahasa alami bekerja dengan mengambil teks tidak terstruktur dan mengubahnya menjadi format yang benar atau teks terstruktur. Ia bekerja dengan membangun algoritme dan melatih model pada sejumlah besar data yang dianalisis untuk memahami apa yang dimaksudkan pengguna ketika mereka mengatakan sesuatu.

Ia bekerja dengan mengambil dan mengidentifikasi berbagai entitas bersama-sama (pengenalan entitas bernama) dan identifikasi pola kata. Pola kata diidentifikasi menggunakan metode seperti tokenization, stemming, dan lemmatization.

NLP melakukan berbagai tugas seperti parsing, pengenalan suara, penandaan bagian dari ucapan, dan ekstraksi informasi.

Di dunia nyata, NLP digunakan untuk peringkasan teks, analisis sentimen, ekstraksi topik, pengenalan entitas bernama, penandaan bagian-of-speech, ekstraksi hubungan, stemming, penambangan teks, terjemahan mesin, dan penjawab pertanyaan otomatis, serta populasi ontologi. , pemodelan bahasa, dan tugas terkait bahasa lainnya.

Apa itu pemahaman bahasa alami?

NLU adalah bagian dari pemrosesan bahasa alami yang menggunakan analisis semantik teks untuk memahami makna kalimat.

Ada kemungkinan bahwa teks yang sama dapat memiliki banyak arti, kata-kata yang berbeda dapat memiliki arti yang sama, atau arti tersebut dapat berubah tergantung pada situasinya.

Algoritma NLU memproses teks dari sumber yang berbeda menggunakan metode komputasi untuk mencapai beberapa pemahaman tentang teks input, yang sesederhana memahami apa yang dikatakan kalimat atau serumit memahami dialog antara dua orang.

Ini mengubah teks Anda menjadi format yang dapat dibaca mesin.

Misalnya, ini adalah proses mengenali dan memahami apa yang dikatakan orang di postingan media sosial.

Jadi, NLU menggunakan metode komputasi untuk memahami teks dan menghasilkan hasil.

NLU dapat digunakan dengan berbagai cara, termasuk memahami dialog antara dua orang, memahami bagaimana perasaan seseorang tentang situasi tertentu, dan skenario serupa lainnya.

Ada tiga level linguistik untuk memahami NLU:

• Sintaks: Ini adalah proses memahami bagaimana kalimat dibangun dan jika tata bahasa digunakan dengan benar. Misalnya, untuk memahami apakah sebuah kalimat masuk akal, itu harus dipertimbangkan dalam konteks dan sintaksnya dianalisis.
• Semantik: Ketika kita melihat teks yang mengandung detail makna kontekstual seperti nada suara atau pilihan kata antara dua orang. Potongan data ini juga dapat digunakan untuk algoritma NLU untuk menghasilkan hasil dari semua kemungkinan konteks di mana potongan yang sama diucapkan
• Analisis pragmatis: Ini membantu memahami konteks dan apa yang ingin dicapai teks.
• Disambiguasi arti kata adalah proses menentukan makna kata dalam kalimat. Ini memberi arti kata berdasarkan konteksnya.

Apakah kita membutuhkan NLP & NLU?

Ya, NLU dan NLP bekerja bersama. Selanjutnya, istilah NLP dan NLU digunakan secara bergantian.

Mereka bekerja sama untuk membuat model NLP yang lebih kompleks. Contoh umum dari ini adalah analisis sentimen, yang menggunakan algoritma NLP dan NLU untuk menentukan makna emosional di balik sebuah teks.

Sementara NLP dan NLU terkait, mereka berbeda dalam tujuannya. Namun, NLP & NLU adalah teknik penambangan data yang berbeda.

Pemahaman bahasa alami adalah proses di mana mesin menafsirkan kueri atau permintaan pengguna dan menggunakan analisis sentimen, penandaan bagian-of-speech, klasifikasi subjek, dan teknik pembelajaran mesin lainnya untuk menyimpulkan maksud pengguna.

Model NLP dirancang untuk menggambarkan makna kalimat sedangkan model NLU dirancang untuk menggambarkan makna teks dalam hal konsep, hubungan, dan atribut.

NLP vs NLU: Apa bedanya?

Perbedaan utama antara NLU dan NLP adalah bahwa NLP berfokus pada membangun algoritma untuk mengenali dan memahami bahasa alami, sedangkan NLU berfokus pada makna kalimat.

Perbedaan lainnya adalah NLP memecah dan memproses bahasa, sedangkan NLU menyediakan pemahaman bahasa.

Baik NLU dan NLP menggunakan pembelajaran terawasi, yang berarti bahwa mereka melatih model mereka menggunakan data berlabel. Namun, perbedaan di antara mereka adalah bagaimana hal itu dilakukan.

Perbedaan lain antara NLU dan NLP adalah NLU lebih fokus pada analisis sentimen. Analisis sentimen melibatkan penggalian informasi dari teks untuk menentukan nada emosional dari sebuah teks.

Pemrosesan bahasa alami dan bahasa pemahaman bahasa alami bukan hanya tentang melatih kumpulan data. Komputer menggunakan algoritma NLP untuk mendeteksi pola dalam jumlah besar data tidak terstruktur.

NLU mengakui bahwa bahasa adalah tugas kompleks yang terdiri dari banyak komponen seperti gerakan, pengenalan ekspresi wajah, dll. Selain itu, NLU memungkinkan program komputer untuk menyimpulkan tujuan dari bahasa, bahkan jika bahasa tertulis atau lisan cacat.

Kasus penggunaan NLP & NLU

Hanya 20% data di internet yang merupakan data terstruktur dan dapat digunakan untuk analisis. 80% sisanya adalah data tidak terstruktur, yang tidak dapat digunakan untuk membuat prediksi atau mengembangkan algoritme.

Di situlah teknik NLP & NLU bekerja sama untuk memastikan bahwa tumpukan besar data tidak terstruktur dapat diakses oleh AI. Baik NLP & NLU telah berevolusi dari berbagai disiplin ilmu seperti kecerdasan buatan, linguistik, dan ilmu data untuk memudahkan pemahaman teks.

Mesin membantu menemukan pola dalam data tidak terstruktur, yang kemudian membantu orang memahami arti data tersebut. Ini adalah bagaimana kasus penggunaan NLP & NLU diimplementasikan hari ini.

Beberapa kasus penggunaan umum NLP & NLU adalah:

1. Asisten pribadi (Siri, Alexa dan Google Home)

2. Pengenalan gambar dan video

3. Moderasi konten

4. Analisis Sentimen

NLP dan NLU bersama-sama

NLP dan NLU bekerja sama untuk membantu memecahkan sejumlah masalah. Keduanya menawarkan manfaat serupa, yang menjadikannya pilihan yang sangat baik bagi perusahaan mana pun yang ingin memanfaatkan AI.

Dua pilar NLP adalah analisis sintaksis dan analisis semantik.

Untuk membantu Anda memahami keuntungan NLP dan NLU bersama-sama, mari kita lihat beberapa kasus penggunaan:

Pada tahun 2017, LinkedIn memperluas kemampuan AI-nya dengan mengintegrasikan NLP & NLU ke dalam platform mereka.

Ini memungkinkannya menyediakan konten yang relevan untuk orang-orang yang tertarik dengan topik tertentu. Hal ini memungkinkan LinkedIn untuk meningkatkan pengalaman penggunanya dan memungkinkan mereka untuk mendapatkan lebih banyak dari platform mereka.

NLP & NLU bekerja sama di berbagai industri:

1. Keuangan & Perbankan

2. Media & Hiburan

3. Pemerintah & Perawatan Kesehatan

4. Barang Ritel & Konsumen

5. Otomotif & Transportasi

Apa masa depan bahasa alami?

Mengejar tujuan untuk membuat chatbot yang dapat mengadakan percakapan dengan manusia, para peneliti mengembangkan chatbot yang akan dapat memproses bahasa alami.

Tujuan utamanya adalah untuk menciptakan agen cerdas yang akan mampu memahami ucapan manusia dan meresponsnya dengan tepat.

Itu sebabnya NLU, NLP dan NLG bekerja sama. Faktanya, kombinasi NLU dan NLG memberikan sistem NLP.

Namun, masih banyak tantangan ke depan untuk NLP & NLU di masa depan. Salah satu tantangan utamanya adalah mengajarkan sistem AI cara berinteraksi dengan manusia.

Machine Learning (ML) AI: Pelatihan Data

Untuk memaksimalkan sistem pembelajaran mesin Anda, penting untuk memahami cara kerja ML. Ada beberapa tahapan berbeda untuk melatih sistem ML: akuisisi data, rekayasa fitur, dan pembuatan model.

Namun, Komputer menggunakan lebih banyak data daripada yang dilakukan manusia untuk memecahkan masalah, sehingga komputer tidak semudah manusia untuk memahaminya. Bahkan dengan semua data yang dimiliki manusia, kita masih kehilangan banyak informasi tentang apa yang terjadi di dunia kita.

Oleh karena itu, kami membutuhkan aturan yang disematkan AI di NLP untuk diproses dengan pembelajaran mesin dan ilmu data.

Ringkasan NLP vs NLU

Dengan kemajuan teknologi, NLP dan NLU digunakan dalam banyak cara berbeda, tetapi biasanya saling terkait. Jika Anda sedang membuat aplikasi yang akan memiliki fungsi obrolan, maka kedua istilah tersebut seharusnya sudah tidak asing lagi bagi Anda.

Baik NLU & NLP memainkan peran penting dalam memahami bahasa manusia.

Perbedaan di antara mereka adalah bahwa NLP dapat bekerja dengan hampir semua jenis data, sedangkan NLU adalah bagian dari NLP dan hanya terbatas pada data terstruktur. Dengan kata lain, NLU dapat menggunakan tanggal dan waktu sebagai bagian dari percakapannya, sedangkan NLP tidak bisa.

Penting juga untuk diingat bahwa meskipun NLP dan NLU digunakan untuk aplikasi percakapan, mereka juga memiliki kegunaannya sendiri.

FAQ

T. Mana yang lebih baik: NLU atau NLP?

Tidak ada jawaban pasti tentang mana yang lebih baik: NLU atau NLP. Namun, kedua jenis pelatihan ini menawarkan manfaat besar bagi individu yang ingin meningkatkan keterampilan komunikasi mereka.

NLP adalah singkatan dari neuro-linguistic programming, dan ini adalah jenis pelatihan yang membantu orang belajar bagaimana mengubah cara mereka berpikir dan berkomunikasi untuk mencapai tujuan mereka.

NLU adalah singkatan dari pemahaman bahasa alami, dan ini adalah jenis pelatihan yang membantu orang belajar bagaimana memahami dan menafsirkan bahasa yang digunakan di sekitar mereka.

Kedua jenis pelatihan ini sangat efektif dalam membantu individu meningkatkan keterampilan komunikasi mereka, tetapi ada beberapa perbedaan utama di antara keduanya. NLP menawarkan pelatihan yang lebih mendalam daripada NLU, dan juga berfokus pada pengajaran kepada orang-orang bagaimana menggunakan teknik pemrograman neuro-linguistik dalam kehidupan sehari-hari mereka.

T. Apa itu NLU dalam Pembelajaran Mesin?

Pemahaman bahasa alami adalah bagian dari pembelajaran mesin yang membantu mesin belajar bagaimana memahami dan menafsirkan bahasa yang digunakan di sekitarnya. Jenis pelatihan ini dapat sangat bermanfaat bagi individu yang ingin meningkatkan keterampilan komunikasi mereka, karena memungkinkan mesin untuk memproses dan memahami ucapan manusia dengan cara yang dapat dilakukan manusia.

T. Apakah NLG merupakan bagian dari NLP?

Pemrosesan bahasa alami (NLP), pemahaman bahasa alami (NLU), dan generasi bahasa alami (NLG) semuanya terkait tetapi masalah yang berbeda. NLU dan NLG adalah komponen NLP pada level tinggi.

T. Mengapa NLU lebih sulit daripada NLG?

NLU menguraikan data berdasarkan aturan tata bahasa, konteks di mana dikatakan, dan menentukan maksud dan entitas. Teks dihasilkan oleh NLG berdasarkan data terstruktur.