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公開: 2022-11-29

人工知能は私たちの生活の中でますます重要な部分になりつつあります。しかし、人間の言語を理解することに関して言えば、テクノロジーはまだすべての答えを私たちに与えることはできません.

1950 年代以降、コンピューターと言語は、単純な入力から複雑なテキストまで、連携して機能してきました。機械が十分に知的かどうかを知るためにチューリングテストを行ったのは、アラン・チューリングでした。

そのため、企業は自然言語処理を使用してテキストから情報を抽出しています。

AI と機械学習 (ML)、NLU (自然言語理解)、NLP (自然言語処理)、および NLG (自然言語生成) は、ユーザーが何を望んでいるのかを理解する上で重要な役割を果たしてきました。

さらに、NLU と NLG は、ますます重要になっている NLP の一部です。これらのテクノロジーは、機械学習を使用してテキストの意味を判断し、さまざまな方法で使用できます。

では、NLU と NLP の違いは何ですか? これを理解するには、まず各用語の意味を知り、あいまいさを明確にする必要があります。

このブログ記事では、NLU と NLP の違いを強調し、ニュアンスを理解しました。

自然言語処理とは

NLP または自然言語処理は、自然な人間の言語データをモデル化することを目的とした計算言語学から進化したものです。

また、NLP は大量の人間のデータを処理し、機械学習とディープラーニング技術の使用に重点を置いています。

コンピューターサイエンス、情報システム、言語学、コミュニケーション、哲学で一般的に使用されています。

NLP には、計算言語学、構文解析、音声認識、機械翻訳など、多くのサブフィールドがあります。

自然言語処理は、構造化されていないテキストを取得し、それを正しい形式または構造化されたテキストに変換することによって機能します。アルゴリズムを構築し、分析された大量のデータでモデルをトレーニングして、ユーザーが何かを言うときに何を意味するかを理解することで機能します。

これは、さまざまなエンティティをまとめて識別し (名前付きエンティティ認識)、単語パターンの識別によって機能します。単語パターンは、トークン化、ステミング、見出し語化などの方法を使用して識別されます。

NLP は、解析、音声認識、品詞タグ付け、情報抽出などのさまざまなタスクを実行します。

現実の世界では、NLP は、テキスト要約、感情分析、トピック抽出、固有表現認識、品詞タグ付け、関係抽出、ステミング、テキストマイニング、機械翻訳、自動質問応答、およびオントロジー生成に使用されます。、言語モデリング、およびその他の言語関連のタスク。

自然言語理解とは？

NLU は、テキストの意味分析を使用して文の意味を理解する自然言語処理のサブセットです。

同じテキストが多くの意味を持つことも、異なる単語が同じ意味を持つことも、状況によって意味が変わることもあります。

NLU アルゴリズムは、計算手法を使用してさまざまなソースからのテキストを処理し、入力テキストのある程度の理解に到達します。これは、文の内容を理解するのと同じくらい簡単で、2 人の会話を理解するのと同じくらい複雑です。

テキストを機械可読形式に変換します。

たとえば、ソーシャルメディアの投稿で人々が言っていることを認識して理解するプロセスです。

そのため、NLU は計算手法を使用してテキストを理解し、結果を生成します。

NLU は、2 人の会話を理解する、特定の状況について誰かがどのように感じているかを理解する、その他の同様のシナリオなど、さまざまな方法で使用できます。

つまり、NLU を理解するには 3 つの言語レベルがあります。

構文:これは、文がどのように構成され、文法が正しく使用されているかを理解するプロセスです。たとえば、文が意味をなしているかどうかを理解するには、文を文脈で考慮し、その構文を分析する必要があります。
セマンティクス:声のトーンや 2 人の言葉の選択など、文脈上の意味の詳細を含むテキストを見るとき。これらのデータを NLU アルゴリズムに使用して、同じ部分が話されたすべての可能なコンテキストから結果を生成することもできます。
実用的な分析:文脈とテキストが何を達成しようとしているのかを理解するのに役立ちます。
語義曖昧性解消は、文中の単語の意味を決定するプロセスです。文脈に基づいて単語の意味を与えます。

NLP と NLU の両方が必要ですか?

はい、NLU と NLP は連携して機能します。さらに、NLP と NLU という用語は同じ意味で使用されます。

これらは連携して、より複雑な NLP モデルを作成します。これの一般的な例は感情分析で、NLP と NLU アルゴリズムの両方を使用して、テキストの背後にある感情的な意味を判断します。

NLP と NLU は関連していますが、目的は異なります。ただし、NLP と NLU は異なるデータマイニング手法です。

自然言語理解とは、機械がユーザーのクエリまたは要求を解釈し、感情分析、品詞のタグ付け、件名の分類、およびその他の機械学習技術を使用して、ユーザーの意図を推測するプロセスです。

NLP モデルは文の意味を記述するように設計されていますが、NLU モデルは概念、関係、および属性の観点からテキストの意味を記述するように設計されています。

NLP と NLU: 違いは何ですか?

NLU と NLP の主な違いは、NLP は自然言語を認識して理解するためのアルゴリズムの構築に重点を置いているのに対し、NLU は文の意味に重点を置いていることです。

もう 1 つの違いは、NLP は言語を分解して処理するのに対し、NLU は言語理解を提供することです。

NLU と NLP はどちらも教師あり学習を使用します。つまり、ラベル付きデータを使用してモデルをトレーニングします。ただし、それらの違いは、それがどのように行われるかです。

NLU と NLP のもう 1 つの違いは、NLU は感情分析により重点を置いていることです。感情分析では、テキストの感情的なトーンを判断するために、テキストから情報を抽出します。

自然言語処理と自然言語理解言語は、データセットのトレーニングだけではありません。コンピューターは NLP アルゴリズムを使用して、大量の非構造化データのパターンを検出します。

NLU は、言語が動作、表情認識などの多くのコンポーネントで構成される複雑なタスクであることを認識しています。さらに、NLU を使用すると、書き言葉や話し言葉に欠陥がある場合でも、コンピュータプログラムが言語から目的を推測できるようになります。

NLP と NLU の使用例

インターネット上のデータの 20% のみが構造化データであり、分析に使用できます。残りの 80% は非構造化データであり、予測やアルゴリズムの開発には使用できません。

ここで、NLP と NLU の手法が連携して、膨大な量の非構造化データに AI がアクセスできるようにします。 NLP と NLU はどちらも、テキストを簡単に理解できるように、人工知能、言語学、データサイエンスなどのさまざまな分野から進化してきました。

機械は非構造化データのパターンを見つけ出し、人々がそのデータの意味を理解するのに役立ちます。これが、今日の NLP と NLU のユースケースの実装方法です。

NLP と NLU の一般的な使用例は次のとおりです。

1. パーソナルアシスタント (Siri、Alexa、Google Home)

2. 画像・動画認識

3. コンテンツのモデレーション

4.感情分析

NLP と NLU を一緒に

NLP と NLU は連携して、多くの問題を解決します。どちらも同様の利点を提供するため、AI の活用を検討している企業にとって優れた選択肢となります。

NLP の 2 つの柱は、構文解析と意味解析です。

NLP と NLU を一緒に使用する利点を理解するために、いくつかの使用例を見てみましょう。

2017 年、LinkedIn は NLP と NLU を自社のプラットフォームに統合することで AI 機能を拡張しました。

これにより、特定のトピックに関心のある人々に関連するコンテンツを提供することができました。これにより、LinkedIn はユーザーエクスペリエンスを向上させ、プラットフォームをさらに活用できるようになりました。

NLP と NLU はさまざまな業界で連携しています。

1. 金融と銀行

2. メディア & エンターテイメント

3. 政府およびヘルスケア

4. 小売および消費財

5. 自動車 & 輸送

自然言語の未来は？

人間と会話できるチャットボットを作成するという目標を追求する研究者は、自然言語を処理できるチャットボットを開発しています。

最終的な目標は、人間の言葉を理解し、それに応じて応答できるインテリジェントエージェントを作成することです。

そのため、NLU、NLP、NLG が連携して機能します。実際、NLU と NLG を組み合わせると、NLP システムが得られます。

ただし、NLP と NLU の将来にはまだ多くの課題があります。主な課題の 1 つは、AI システムに人間と対話する方法を教えることです。

機械学習 (ML) AI: データトレーニング

機械学習システムを最大限に活用するには、ML の仕組みを理解することが重要です。 ML システムのトレーニングには、データ取得、特徴量エンジニアリング、モデル構築など、いくつかの異なる段階があります。

しかし、コンピューターは問題を解決するために人間よりもはるかに多くのデータを使用するため、コンピューターは人間ほど簡単に理解することはできません。人間が持っているすべてのデータがあっても、私たちの世界で何が起こっているかについて、まだ多くの情報が欠けています.

したがって、機械学習とデータサイエンスで処理するには、NLP に AI が埋め込まれたルールが必要です。

NLP と NLU のまとめ

技術の進歩により、NLP と NLU はさまざまな方法で使用されますが、通常は相互に関連しています。チャット機能を備えたアプリを構築している場合、この 2 つの用語はおなじみのはずです。

NLU と NLP はどちらも、人間の言語を理解する上で重要な役割を果たします。

これらの違いは、NLP はほぼすべてのタイプのデータを処理できるのに対し、NLU は NLP のサブセットであり、構造化されたデータに限定されていることです。つまり、NLU は会話の一部として日付と時刻を使用できますが、NLP は使用できません。

NLP と NLU はどちらも会話型アプリに使用されますが、それぞれ独自の用途があることを覚えておくことも重要です。

よくある質問

Q. NLU と NLP のどちらが優れていますか?

NLU と NLP のどちらが優れているかについて、決定的な答えはありません。ただし、これらのタイプのトレーニングはどちらも、コミュニケーションスキルを向上させたい個人にとって大きなメリットがあります.

NLPは神経言語プログラミングの略で、目標を達成するために考え方やコミュニケーションの方法を変える方法を学ぶのに役立つ一種のトレーニングです.

NLU は自然言語理解の略で、周囲で使用されている言語を理解し、解釈する方法を学習するのに役立つ一種のトレーニングです。

どちらのタイプのトレーニングも、個人のコミュニケーションスキルを向上させるのに非常に効果的ですが、両者にはいくつかの重要な違いがあります。 NLP は NLU よりも詳細なトレーニングを提供し、日常生活で神経言語プログラミング手法を使用する方法を人々に教えることに重点を置いています。

Q.機械学習における NLU とは何ですか?

自然言語理解は機械学習のサブセットであり、機械が周囲で使用されている言語を理解して解釈する方法を学習するのに役立ちます。この種のトレーニングは、人間と同じように機械が人間の会話を処理して理解できるようになるため、コミュニケーションスキルを向上させたい個人にとって非常に有益です。

Q. NLG は NLP のサブセットですか?

自然言語処理 (NLP)、自然言語理解 (NLU)、自然言語生成 (NLG) はすべて関連していますが、異なる問題です。 NLU と NLG は、高レベルの NLP のコンポーネントです。

Q. NLU が NLG よりも難しいのはなぜですか?

NLU は、文法規則、それが語られた文脈に基づいてデータを解読し、意図とエンティティを判別します。テキストは、構造化データに基づいて NLG によって生成されます。