NLP対NLU：言語の理解からその処理まで

人工知能は私たちの生活の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なると、テクノロジーはまだ私たちにすべての答えを与えることができる段階にありません。

1950年代以降、コンピューターと言語は、単純な入力の取得から複雑なテキストまで、連携して機能してきました。 マシンが十分にインテリジェントであるかどうかを知るためにチューリングテストを実行し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）では、NLU（自然言語理解）、NLP（（自然言語処理）、およびNLG（自然言語生成）が、ユーザーの要望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NLPの一部であり、ますます重要になっています。 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ます。これは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、まず各用語が何を表しているのかを知り、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ています。

自然言語処理とは何ですか？

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は大量の人間データを処理し、機械学習と深層学習技術の使用に重点を置いています。

これは、コンピュータサイエンス、情報システム、言語学、コミュニケーション、および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、非構造化テキストを取得し、それを正しい形式または構造化テキストに変換することによって機能します。 これは、アルゴリズムを構築し、分析された大量のデータに基づいてモデルをトレーニングして、ユーザーが何かを言うときの意味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（エンティティ認識という名前）、単語パターンを識別することで機能します。 単語パターンは、トークン化、ステミング、字句解析などの方法を使用して識別されます。

NLPは、構文解析、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、テキストの要約、感情分析、トピックの抽出、名前付きエンティティの認識、音声の一部のタグ付け、関係の抽出、ステミング、テキストマイニング、機械翻訳、自動化された質問応答、およびオントロジーの作成に使用されます。 、言語モデリング、およびその他の言語関連のタスク。

自然言語理解とは何ですか？

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可能性があり、異なる単語が同じ意味を持つ可能性があり、状況に応じて意味が変わる可能性があります。

NLUアルゴリズムは、計算方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、入力テキストをある程度理解します。これは、文の内容を理解するのと同じくらい単純であるか、2人の間の対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何を言っているかを認識して理解するプロセスです。

そのため、NLUは計算方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人の間の対話を理解する、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を理解するための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ているか、および文法が正しく使用されているかどうかを理解するプロセスです。 たとえば、文が意味をなすかどうかを理解するには、その文を文脈で検討し、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人の間の単語の選択など、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、同じ音声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。
• 語用論的分析：文脈とテキストが達成しようとしていることを理解するのに役立ちます。
• 語義の曖昧性解消は、文中の単語の意味を決定するプロセスです。 それはその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。 この一般的な例は、テキストの背後にある感情的な意味を判断するためにNLPアルゴリズムとNLUアルゴリズムの両方を使用する感情分析です。

NLPとNLUはどちらも関連していますが、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、品詞タグ付け、主題分類、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説明するように設計されていますが、NLUモデルは概念、関係、属性の観点からテキストの意味を説明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は言語を中断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が感情分析に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、言語が動き、顔の表情の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ます。さらに、NLUを使用すると、コンピュータープログラムは、書き言葉や話し言葉に欠陥がある場合でも、言語から目的を推測できます。

NLPとNLUのユースケース

インターネット上のデータのわずか20％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、構造化されていないデータの膨大な山がAIにアクセスできるようになります。 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発展してきました。

マシンは、非構造化データのパターンを見つけるのに役立ちます。これにより、人々はそのデータの意味を理解するのに役立ちます。 これが、NLPとNLUのユースケースが今日どのように実装されているかです。

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​​とビデオの認識

3.コンテンツのモデレート

4.感情分析

NLPとNLUを一緒に

NLPとNLUは連携して、多くの問題の解決を支援します。 どちらも同様のメリットを提供するため、AIを活用しようとしている企業にとっては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しやすくするために、いくつかのユースケースを見てみましょう。

2017年、LinkedInはNLPとNLUを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できるようになりました。 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、さまざまな業界で協力しています。

1.ファイナンス＆バンキング

2.メディアとエンターテインメント

3.政府とヘルスケア

4.小売および消費財

5.自動車および輸送

自然言語の未来は何ですか？

人間と会話できるチャットボットを作るという目標を追求し、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。

究極の目標は、人間の発話を理解し、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。

これが、NLU、NLP、およびNLGが連携する理由です。 実際、NLUとNLGの組み合わせにより、NLPシステムが実現します。

ただし、NLPとNLUには、今後も多くの課題があります。 主な課題の1つは、AIシステムに人間との対話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がどのように機能するか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、コンピューターは人間よりもはるかに多くのデータを使って問題を解決するため、コンピューターは人間ほど理解しにくいものです。 人間が持っているすべてのデータがあっても、私たちはまだ私たちの世界で何が起こっているかについての多くの情報を欠いています。

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が組み込まれたルールが必要です。

NLPとNLUの概要

技術の進歩に伴い、NLPとNLUはさまざまな方法で使用されていますが、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作成している場合、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。

それらの違いは、NLPはほぼすべてのタイプのデータで機能できるのに対し、NLUはNLPのサブセットであり、構造化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のどちらが良いですか？

NLUとNLPのどちらが優れているかについての明確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の向上を目指す個人に大きなメリットをもたらします。

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人々が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トレーニングの一種です。

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て解釈する方法を学ぶのに役立つトレーニングの一種です。

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の向上に非常に効果的ですが、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技術を使用する方法を人々に教えることにも焦点を当てています。

Q.機械学習の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。 このタイプのトレーニングは、機械が人間と同じ方法で人間の発話を処理および理解できるようにするため、コミュニケーションスキルの向上を目指す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）、および自然言語生成（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より難しいのはなぜですか？

NLUは、文法規則、つまりデータが使用されたコンテキストに基づいてデータを解読し、意図とエンティティを決定します。 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。