PNL e NLU: dalla comprensione di una lingua alla sua elaborazione

L'intelligenza artificiale sta diventando una parte sempre più importante della nostra vita. 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 hanno lavorato 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 l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico (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 NLP? 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 abbiamo compreso le sfumature.

Che cos'è l'elaborazione del linguaggio naturale?

L'elaborazione della PNL o 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 di tecniche di machine learning e deep learning.

È comunemente usato nell'informatica, nei sistemi informativi, nella linguistica, nelle comunicazioni e nella filosofia.

La PNL ha molti sottocampi, tra cui linguistica computazionale, analisi della sintassi, riconoscimento vocale, 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 denominata) e identificazione di modelli di parole. I modelli di parole vengono identificati utilizzando metodi come tokenizzazione, stemming e lemmatizzazione.

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

Nel mondo reale, la NLP viene utilizzata per il riepilogo del testo, l'analisi del sentiment, l'estrazione di argomenti, il riconoscimento di entità nominative, l'etichettatura di parti del discorso, l'estrazione di relazioni, lo stemming, l'estrazione di testo, la traduzione automatica e la risposta automatizzata alle domande, nonché la popolazione dell'ontologia , modellazione linguistica e qualsiasi altra attività correlata alla lingua.

Che 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 complesso come comprendere 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 rispetto a una situazione particolare e altri scenari simili.

Esistono in particolare 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 un senso, deve essere considerata nel contesto e analizzata la sua sintassi.
• Semantica: quando osserviamo il testo che contiene dettagli sul significato contestuale come il tono di voce o la scelta delle parole tra due persone. Questi dati possono essere utilizzati anche per un algoritmo NLU per produrre risultati da tutti i possibili contesti in cui lo stesso pezzo parlato
• Analisi pragmatica: aiuta a comprendere il contesto e ciò che il testo sta cercando di ottenere.
• La disambiguazione del senso delle parole è il processo per determinare il significato delle parole nelle frasi. Dà un significato a una parola in base al suo contesto.

Abbiamo bisogno sia della PNL che della NLU?

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

Lavorano insieme per creare modelli NLP 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, hanno obiettivi diversi. 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 dei sentimenti, la codifica di parti del discorso, la classificazione degli argomenti e altre tecniche di apprendimento automatico per dedurre l'intento 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.

NLP vs NLU: qual è la differenza?

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

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

Sia NLU che NLP utilizzano l'apprendimento supervisionato, il che significa che addestrano i loro 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 NLU si concentra maggiormente sull'analisi del sentimento. L'analisi del sentimento implica l'estrazione di informazioni dal testo per determinare il tono emotivo di un testo.

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

NLU riconosce che la lingua è un compito complesso costituito da molte componenti come movimenti, riconoscimento delle espressioni facciali ecc. Inoltre, NLU consente ai programmi per computer di dedurre lo scopo dalla lingua, anche se la lingua scritta o parlata è imperfetta.

Casi d'uso NLP 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 mucchio di dati non strutturati sia reso accessibile all'IA. Sia la NLP 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 NLP e NLU vengono implementati oggi.

Alcuni casi d'uso comuni di NLP 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

NLP 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 cerca di sfruttare l'IA.

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

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

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

Ciò ha consentito di fornire contenuti pertinenti per le persone interessate ad argomenti specifici. Ciò ha consentito a LinkedIn di migliorare l'esperienza dei suoi utenti e consentire loro di ottenere di più dalla loro 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. Automotive 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. In effetti, una combinazione di NLU e NLG fornisce 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. Esistono diverse fasi per l'addestramento di un sistema ML: acquisizione dati, ingegneria delle funzionalità e costruzione di modelli.

Tuttavia, i computer utilizzano molti più dati rispetto agli umani per risolvere i problemi, quindi i computer non sono 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 integrate nell'intelligenza artificiale nella NLP per l'elaborazione con l'apprendimento automatico e la scienza dei dati.

Riepilogo PNL e NLU

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

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

La differenza tra loro è che la NLP può funzionare con qualsiasi tipo di dati, mentre NLU è un sottoinsieme di NLP ed è limitato ai dati strutturati. In altre parole, NLU può utilizzare date e orari come parte delle sue conversazioni, mentre 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 la migliore: NLU o NLP. Tuttavia, entrambi questi tipi di formazione offrono grandi vantaggi alle persone che desiderano migliorare le proprie capacità comunicative.

NLP sta per programmazione neurolinguistica ed è un tipo di formazione che aiuta le persone a imparare a 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 capire e interpretare il linguaggio utilizzato 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 di loro. La NLP offre una formazione più approfondita rispetto alla NLU e si concentra anche sull'insegnamento alle persone come utilizzare le tecniche di programmazione neurolinguistica nella loro vita quotidiana.

D. Che cos'è la NLU in Machine Learning?

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, poiché consente alle macchine di elaborare e comprendere il linguaggio umano in modi che gli esseri umani possono fare.

D. NLG è un sottoinsieme di NLP?

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.