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L'intelligenza artificiale sta diventando una parte sempre più importante delle nostre vite. Tuttavia, quando si tratta di comprendere il linguaggio umano, la tecnologia non è ancora al punto in cui può darci tutte le risposte.

Dagli anni '50, il computer e il linguaggio lavorano insieme dall'ottenimento di input semplici a testi complessi. È stato Alan Turing a eseguire il test di Turing per sapere se le macchine sono abbastanza intelligenti o meno.

Ecco perché le aziende utilizzano l'elaborazione del linguaggio naturale per estrarre informazioni dal testo.

Con AI e machine learning (ML), NLU (comprensione del linguaggio naturale), NLP ((elaborazione del linguaggio naturale) e NLG (generazione del linguaggio naturale) hanno svolto un ruolo essenziale nella comprensione di ciò che l'utente desidera.

Inoltre, NLU e NLG sono parti della PNL che stanno diventando sempre più importanti. Queste tecnologie utilizzano l'apprendimento automatico per determinare il significato del testo, che può essere utilizzato in molti modi.

Quindi, qual è la differenza tra NLU e PNL? Per capirlo, dobbiamo prima sapere cosa significa ogni termine e chiarire eventuali ambiguità.

In questo articolo del blog, abbiamo evidenziato la differenza tra NLU e NLP e ne comprendiamo le sfumature.

Cos'è l'elaborazione del linguaggio naturale?

La PNL o l'elaborazione del linguaggio naturale si è evoluta dalla linguistica computazionale, che mira a modellare i dati del linguaggio umano naturale.

Inoltre, la PNL elabora una grande quantità di dati umani e si concentra sull'uso dell'apprendimento automatico e delle tecniche di apprendimento profondo.

È comunemente usato in informatica, sistemi informativi, linguistica, comunicazioni e filosofia.

La PNL ha molti sottocampi, tra cui la linguistica computazionale, l'analisi della sintassi, il riconoscimento vocale, la traduzione automatica e altro ancora.

L'elaborazione del linguaggio naturale funziona prendendo il testo non strutturato e convertendolo in un formato corretto o in un testo strutturato. Funziona costruendo l'algoritmo e addestrando il modello su grandi quantità di dati analizzati per capire cosa intende l'utente quando dice qualcosa.

Funziona prendendo e identificando varie entità insieme (riconoscimento di entità denominate) e identificando modelli di parole. I modelli di parole vengono identificati utilizzando metodi come la tokenizzazione, lo stemming e la lemmatizzazione.

La PNL svolge varie attività come l'analisi, il riconoscimento vocale, l'etichettatura di parti del discorso e l'estrazione di informazioni.

Nel mondo reale, la PNL viene utilizzata per il riepilogo del testo, l'analisi del sentimento, l'estrazione di argomenti, il riconoscimento di entità denominate, l'etichettatura di parti del discorso, l'estrazione di relazioni, lo stemming, l'estrazione di testo, la traduzione automatica e la risposta automatica alle domande, nonché la popolazione di ontologie , modellazione linguistica e qualsiasi altra attività relativa alla lingua.

Cos'è la comprensione del linguaggio naturale?

NLU è un sottoinsieme dell'elaborazione del linguaggio naturale che utilizza l'analisi semantica del testo per comprendere il significato delle frasi.

È possibile che lo stesso testo possa avere molti significati, che parole diverse possano avere lo stesso significato o che il significato possa cambiare a seconda della situazione.

Gli algoritmi NLU elaborano il testo da diverse fonti utilizzando metodi computazionali per raggiungere una certa comprensione di un testo di input, che è semplice come capire cosa dice una frase o complessa come capire il dialogo tra due persone.

Converte il tuo testo in un formato leggibile dalla macchina.

Ad esempio, è il processo di riconoscimento e comprensione di ciò che le persone dicono nei post sui social media.

Quindi, NLU utilizza metodi computazionali per comprendere il testo e produrre un risultato.

La NLU può essere utilizzata in molti modi diversi, inclusa la comprensione del dialogo tra due persone, la comprensione di come si sente qualcuno riguardo a una situazione particolare e altri scenari simili.

Ci sono precisamente tre livelli linguistici per comprendere la NLU:

• Sintassi: questo è il processo per capire come sono costruite le frasi e se la grammatica è usata correttamente. Ad esempio, per capire se una frase ha senso, bisogna considerarla nel contesto e analizzarne la sintassi.
• Semantica: quando guardiamo il testo che contiene dettagli di significato contestuale come il tono della voce o la scelta delle parole tra due persone. Questi pezzi di dati possono anche essere usati per un algoritmo NLU per produrre risultati da tutti i possibili contesti in cui lo stesso pezzo di discorso parlato
• Analisi pragmatica: aiuta a capire il contesto e ciò che il testo sta cercando di ottenere.
• La disambiguazione del senso delle parole è il processo di determinazione del significato delle parole nelle frasi. Dà un significato a una parola in base al suo contesto.

Abbiamo bisogno sia di PNL che di NLU?

Sì, NLU e NLP lavorano insieme. Inoltre, i termini NLP e NLU sono usati in modo intercambiabile.

Lavorano insieme per creare modelli di PNL più complessi. Un esempio comune di ciò è l'analisi del sentimento, che utilizza algoritmi NLP e NLU per determinare il significato emotivo dietro un testo.

Sebbene sia la PNL che la NLU siano correlate, sono diverse nei loro obiettivi. Tuttavia, NLP e NLU sono tecniche di data mining diverse.

La comprensione del linguaggio naturale è il processo mediante il quale una macchina interpreta la query o la richiesta di un utente e utilizza l'analisi del sentimento, l'etichettatura di parte del discorso, la classificazione del soggetto e altre tecniche di apprendimento automatico per dedurre l'intenzione dell'utente.

I modelli NLP sono progettati per descrivere il significato delle frasi mentre i modelli NLU sono progettati per descrivere il significato del testo in termini di concetti, relazioni e attributi.

PNL vs NLU: qual è la differenza?

La principale differenza tra NLU e NLP è che la NLP si concentra sulla costruzione di algoritmi per riconoscere e comprendere il linguaggio naturale, mentre la NLU si concentra sul significato di una frase.

Un'altra differenza è che la PNL interrompe ed elabora il linguaggio, mentre la NLU fornisce la comprensione del linguaggio.

Sia l'NLU che l'NLP utilizzano l'apprendimento supervisionato, il che significa che addestrano i propri modelli utilizzando dati etichettati. Tuttavia, la differenza tra loro è nel modo in cui è fatto.

Un'altra differenza tra NLU e NLP è che la NLU si concentra maggiormente sull'analisi del sentiment. L'analisi del sentiment comporta l'estrazione di informazioni dal testo al fine di determinare il tono emotivo di un testo.

L'elaborazione del linguaggio naturale e il linguaggio di comprensione del linguaggio naturale non riguardano solo l'addestramento di un set di dati. Il computer utilizza algoritmi NLP per rilevare modelli in una grande quantità di dati non strutturati.

L'NLU riconosce che il linguaggio è un'attività complessa composta da molti componenti come i movimenti, il riconoscimento dell'espressione facciale, ecc. Inoltre, l'NLU consente ai programmi per computer di dedurre lo scopo dal linguaggio, anche se la lingua scritta o parlata è imperfetta.

Casi d'uso di PNL e NLU

Solo il 20% dei dati su Internet sono dati strutturati e utilizzabili per l'analisi. Il restante 80% è costituito da dati non strutturati, che non possono essere utilizzati per fare previsioni o sviluppare algoritmi.

È qui che le tecniche NLP e NLU lavorano insieme per garantire che l'enorme quantità di dati non strutturati sia resa accessibile all'IA. Sia la PNL che la NLU si sono evolute da varie discipline come l'intelligenza artificiale, la linguistica e la scienza dei dati per una facile comprensione del testo.

Le macchine aiutano a trovare schemi nei dati non strutturati, che poi aiutano le persone a comprendere il significato di quei dati. Questo è il modo in cui i casi d'uso di NLP e NLU vengono implementati oggi.

Alcuni casi d'uso comuni di PNL e NLU sono:

1. Assistenti personali (Siri, Alexa e Google Home)

2. Riconoscimento di immagini e video

3. Moderazione dei contenuti

4. Analisi del sentimento

PNL e NLU insieme

PNL e NLU lavorano insieme per aiutare a risolvere una serie di problemi. Entrambi offrono vantaggi simili, il che li rende una scelta eccellente per qualsiasi azienda che desideri sfruttare l'IA.

I due pilastri della PNL sono l'analisi sintattica e l'analisi semantica.

Per aiutarti a comprendere insieme i vantaggi della PNL e della NLU, diamo un'occhiata ad alcuni casi d'uso:

Nel 2017, LinkedIn ha ampliato le proprie capacità di intelligenza artificiale integrando NLP e NLU nella propria piattaforma.

Ciò gli ha permesso di fornire contenuti pertinenti per le persone interessate ad argomenti specifici. Ciò ha consentito a LinkedIn di migliorare l'esperienza dei propri utenti e consentire loro di ottenere di più dalla propria piattaforma.

NLP e NLU lavorano insieme in vari settori:

1. Finanza e banche

2. Media e intrattenimento

3. Governo e sanità

4. Vendita al dettaglio e beni di consumo

5. Settore automobilistico e trasporti

Qual è il futuro del linguaggio naturale?

Perseguendo l'obiettivo di creare un chatbot in grado di tenere una conversazione con gli esseri umani, i ricercatori stanno sviluppando chatbot in grado di elaborare il linguaggio naturale.

L'obiettivo finale è creare un agente intelligente in grado di comprendere il linguaggio umano e rispondere di conseguenza.

Ecco perché NLU, NLP e NLG lavorano insieme. Infatti, una combinazione di NLU e NLG dà un sistema NLP.

Tuttavia, ci sono ancora molte sfide da affrontare per la PNL e la NLU in futuro. Una delle sfide principali è insegnare ai sistemi di intelligenza artificiale come interagire con gli esseri umani.

Machine Learning (ML) AI: formazione sui dati

Per ottenere il massimo dai tuoi sistemi di machine learning, è importante capire come funziona il machine learning. Ci sono alcune fasi diverse per l'addestramento di un sistema ML: acquisizione dei dati, ingegneria delle caratteristiche e costruzione del modello.

Tuttavia, i computer utilizzano molti più dati rispetto agli umani per risolvere i problemi, quindi i computer non sono così facili da capire per le persone come lo sono gli umani. Anche con tutti i dati che gli esseri umani hanno, ci mancano ancora molte informazioni su ciò che sta accadendo nel nostro mondo.

Pertanto, abbiamo bisogno di regole incorporate nell'IA nella PNL per elaborare con l'apprendimento automatico e la scienza dei dati.

Riepilogo PNL vs NLU

Con i progressi tecnologici, PNL e NLU vengono utilizzati in molti modi diversi, ma di solito sono interconnessi. Se stai creando un'app che avrà una funzione di chat, allora i due termini dovrebbero esserti familiari.

Sia la NLU che la PNL svolgono un ruolo vitale nella comprensione del linguaggio umano.

La differenza tra loro è che la PNL può funzionare praticamente con qualsiasi tipo di dati, mentre la NLU è un sottoinsieme della PNL ed è limitata ai dati strutturati. In altre parole, la NLU può utilizzare date e orari come parte delle sue conversazioni, mentre la NLP no.

È anche importante ricordare che sebbene sia NLP che NLU siano utilizzati per le app conversazionali, hanno anche i loro usi.

Domande frequenti

D. Quale è meglio: NLU o NLP?

Non esiste una risposta definitiva su quale sia il migliore: NLU o NLP. Tuttavia, entrambi questi tipi di formazione offrono grandi vantaggi per le persone che desiderano migliorare le proprie capacità comunicative.

PNL è l'acronimo di programmazione neurolinguistica ed è un tipo di formazione che aiuta le persone a imparare come cambiare il modo in cui pensano e comunicano per raggiungere i propri obiettivi.

NLU è l'acronimo di comprensione del linguaggio naturale ed è un tipo di formazione che aiuta le persone a imparare a comprendere e interpretare la lingua utilizzata intorno a loro.

Entrambi i tipi di formazione sono molto efficaci nell'aiutare le persone a migliorare le proprie capacità comunicative, ma ci sono alcune differenze fondamentali tra loro. La PNL offre una formazione più approfondita rispetto alla NLU e si concentra anche sull'insegnare alle persone come utilizzare le tecniche di programmazione neurolinguistica nella vita di tutti i giorni.

D. Che cos'è l'NLU nell'apprendimento automatico?

La comprensione del linguaggio naturale è un sottoinsieme dell'apprendimento automatico che aiuta le macchine a imparare a comprendere e interpretare il linguaggio utilizzato intorno a loro. Questo tipo di formazione può essere estremamente vantaggioso per le persone che cercano di migliorare le proprie capacità comunicative, in quanto consente alle macchine di elaborare e comprendere il linguaggio umano in modi che gli esseri umani possono.

D. La NLG è un sottoinsieme della PNL?

L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), la comprensione del linguaggio naturale (NLU) e la generazione del linguaggio naturale (NLG) sono tutte questioni correlate ma diverse. NLU e NLG sono componenti della PNL ad alto livello.

D. Perché NLU è più difficile di NLG?

NLU decifra i dati in base a regole grammaticali, il contesto in cui è stato detto e determina intenti ed entità. Il testo è generato da NLG sulla base di dati strutturati.