Scalenut zostaje jesiennym liderem G2 2022 — kategoria tworzenia treści

Sztuczna inteligencja staje się coraz ważniejszą częścią naszego życia. Jednak jeśli chodzi o rozumienie ludzkiego języka, technologia wciąż nie jest w punkcie, w którym może dać nam wszystkie odpowiedzi.

Od lat pięćdziesiątych XX wieku komputer i język współpracują ze sobą, od uzyskiwania prostych danych wejściowych po złożone teksty. To Alan Turing przeprowadził test Turinga, aby dowiedzieć się, czy maszyny są wystarczająco inteligentne, czy nie.

Dlatego firmy używają przetwarzania języka naturalnego do wydobywania informacji z tekstu.

Dzięki sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowemu (ML), NLU (rozumienie języka naturalnego), NLP (przetwarzanie języka naturalnego) i NLG (generowanie języka naturalnego) odegrały kluczową rolę w zrozumieniu, czego chce użytkownik.

Ponadto NLU i NLG są częściami NLP, które zyskują na znaczeniu. Technologie te wykorzystują uczenie maszynowe do określenia znaczenia tekstu, które można wykorzystać na wiele sposobów.

Jaka jest różnica między NLU a NLP? Aby to zrozumieć, musimy najpierw wiedzieć, co oznacza każdy termin i wyjaśnić wszelkie niejasności.

W tym artykule na blogu podkreśliliśmy różnicę między NLU a NLP i zrozumieliśmy niuanse.

Co to jest przetwarzanie języka naturalnego?

NLP lub przetwarzanie języka naturalnego wywodzi się z lingwistyki komputerowej, której celem jest modelowanie danych języka naturalnego człowieka.

Ponadto NLP przetwarza dużą ilość danych ludzkich i koncentruje się na wykorzystaniu technik uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się.

Jest powszechnie stosowany w informatyce, systemach informacyjnych, językoznawstwie, komunikacji i filozofii.

NLP ma wiele poddziedzin, w tym lingwistykę komputerową, analizę składni, rozpoznawanie mowy, tłumaczenie maszynowe i wiele innych.

Przetwarzanie języka naturalnego polega na pobieraniu nieustrukturyzowanego tekstu i konwertowaniu go do poprawnego formatu lub tekstu ustrukturyzowanego. Działa poprzez budowanie algorytmu i trenowanie modelu na dużych ilościach analizowanych danych, aby zrozumieć, co użytkownik ma na myśli, gdy coś mówi.

Działa poprzez zbieranie i identyfikowanie razem różnych jednostek (rozpoznawanie nazwanych jednostek) oraz identyfikację wzorców słów. Wzorce słów są identyfikowane za pomocą metod, takich jak tokenizacja, stemming i lematyzacja.

NLP podejmuje różne zadania, takie jak parsowanie, rozpoznawanie mowy, oznaczanie części mowy i ekstrakcja informacji.

W prawdziwym świecie NLP jest używane do podsumowania tekstu, analizy nastrojów, wyodrębniania tematów, rozpoznawania nazwanych jednostek, oznaczania części mowy, wyodrębniania relacji, stemmingu, eksploracji tekstu, tłumaczenia maszynowego i automatycznego odpowiadania na pytania, a także populacji ontologii , modelowanie języka i wszelkie inne zadania związane z językiem.

Czym jest rozumienie języka naturalnego?

NLU to podzbiór przetwarzania języka naturalnego, który wykorzystuje semantyczną analizę tekstu do zrozumienia znaczenia zdań.

Możliwe, że ten sam tekst może mieć wiele znaczeń, różne słowa mogą mieć to samo znaczenie lub znaczenie może się zmieniać w zależności od sytuacji.

Algorytmy NLU przetwarzają tekst z różnych źródeł przy użyciu metod obliczeniowych, aby osiągnąć pewne zrozumienie tekstu wejściowego, co jest tak proste, jak zrozumienie treści zdania, lub tak złożone, jak zrozumienie dialogu między dwiema osobami.

Konwertuje tekst do formatu nadającego się do odczytu maszynowego.

Na przykład jest to proces rozpoznawania i rozumienia tego, co ludzie mówią w postach w mediach społecznościowych.

Tak więc NLU używa metod obliczeniowych, aby zrozumieć tekst i uzyskać wynik.

NLU można używać na wiele różnych sposobów, w tym do zrozumienia dialogu między dwojgiem ludzi, zrozumienia, jak ktoś czuje się w określonej sytuacji i innych podobnych scenariuszy.

Istnieją mianowicie trzy poziomy językowe do zrozumienia NLU:

• Składnia: Jest to proces zrozumienia, w jaki sposób zbudowane są zdania i czy gramatyka jest używana poprawnie. Na przykład, aby zrozumieć, czy zdanie ma sens, należy je rozważyć w kontekście i przeanalizować jego składnię.
• Semantyka: Kiedy patrzymy na tekst, który zawiera kontekstowe szczegóły znaczeniowe, takie jak ton głosu lub dobór słów między dwiema osobami. Te fragmenty danych można również wykorzystać w algorytmie NLU do uzyskania wyników ze wszystkich możliwych kontekstów, w których ten sam fragment wypowiedzi
• Analiza pragmatyczna: pomaga zrozumieć kontekst i to, co tekst próbuje osiągnąć.
• Ujednoznacznianie sensu słów to proces określania znaczenia słów w zdaniach. Nadaje znaczenie słowu na podstawie kontekstu.

Czy potrzebujemy zarówno NLP, jak i NLU?

Tak, NLU i NLP współpracują ze sobą. Ponadto terminy NLP i NLU są używane zamiennie.

Pracują razem, aby stworzyć bardziej złożone modele NLP. Typowym tego przykładem jest analiza nastrojów, która wykorzystuje zarówno algorytmy NLP, jak i NLU w celu określenia emocjonalnego znaczenia tekstu.

Chociaż zarówno NLP, jak i NLU są ze sobą powiązane, mają różne cele. Jednak NLP i NLU to różne techniki eksploracji danych.

Rozumienie języka naturalnego to proces, w którym maszyna interpretuje zapytanie lub prośbę użytkownika i wykorzystuje analizę tonacji, oznaczanie części mowy, klasyfikację tematów i inne techniki uczenia maszynowego w celu wydedukowania intencji użytkownika.

Modele NLP mają na celu opisanie znaczenia zdań, podczas gdy modele NLU mają na celu opisanie znaczenia tekstu w kategoriach pojęć, relacji i atrybutów.

NLP vs NLU: Jaka jest różnica?

Główna różnica między NLU a NLP polega na tym, że NLP koncentruje się na budowaniu algorytmów do rozpoznawania i rozumienia języka naturalnego, podczas gdy NLU koncentruje się na znaczeniu zdania.

Inną różnicą jest to, że NLP łamie i przetwarza język, podczas gdy NLU zapewnia rozumienie języka.

Zarówno NLU, jak i NLP korzystają z uczenia nadzorowanego, co oznacza, że ​​trenują swoje modele przy użyciu oznaczonych danych. Jednak różnica między nimi polega na tym, jak to się robi.

Kolejną różnicą między NLU a NLP jest to, że NLU koncentruje się bardziej na analizie nastrojów. Analiza nastrojów polega na wydobywaniu informacji z tekstu w celu określenia emocjonalnego tonu tekstu.

Przetwarzanie języka naturalnego i rozumienie języka naturalnego to nie tylko uczenie zestawu danych. Komputer wykorzystuje algorytmy NLP do wykrywania wzorców w dużej ilości nieustrukturyzowanych danych.

NLU zdaje sobie sprawę, że język jest złożonym zadaniem, na które składa się wiele elementów, takich jak ruchy, rozpoznawanie wyrazu twarzy itp. Ponadto NLU umożliwia programom komputerowym wywnioskowanie celu z języka, nawet jeśli język pisany lub mówiony jest wadliwy.

Przypadki użycia NLP i NLU

Tylko 20% danych w Internecie to dane strukturalne, które można wykorzystać do analizy. Pozostałe 80% to dane nieustrukturyzowane, których nie można wykorzystać do prognozowania ani opracowywania algorytmów.

To tam współpracują ze sobą techniki NLP i NLU, aby zapewnić AI dostęp do ogromnego stosu nieustrukturyzowanych danych. Zarówno NLP, jak i NLU wyewoluowały z różnych dyscyplin, takich jak sztuczna inteligencja, językoznawstwo i nauka o danych, aby ułatwić zrozumienie tekstu.

Maszyny pomagają znaleźć wzorce w nieustrukturyzowanych danych, które następnie pomagają ludziom zrozumieć znaczenie tych danych. W ten sposób realizowane są dzisiaj przypadki użycia NLP i NLU.

Niektóre typowe przypadki użycia NLP i NLU to:

1. Asystenci osobiści (Siri, Alexa i Google Home)

2. Rozpoznawanie obrazu i wideo

3. Moderacja treści

4. Analiza nastrojów

NLP i NLU razem

NLP i NLU współpracują ze sobą, aby pomóc rozwiązać wiele problemów. Oba oferują podobne korzyści, co czyni je doskonałym wyborem dla każdej firmy, która chce wykorzystać sztuczną inteligencję.

Dwa filary NLP to analiza składniowa i analiza semantyczna.

Aby pomóc Ci zrozumieć zalety NLP i NLU razem, przyjrzyjmy się niektórym przypadkom użycia:

W 2017 roku LinkedIn rozszerzył swoje możliwości sztucznej inteligencji, integrując NLP i NLU ze swoją platformą.

Pozwoliło to na dostarczanie odpowiednich treści dla osób, które były zainteresowane określonymi tematami. Pozwoliło to LinkedIn poprawić wrażenia użytkowników i umożliwić im lepsze wykorzystanie platformy.

NLP i NLU działają razem w różnych branżach:

1. Finanse i bankowość

2. Media i rozrywka

3. Rząd i opieka zdrowotna

4. Towary detaliczne i konsumpcyjne

5. Motoryzacja i transport

Jaka jest przyszłość języka naturalnego?

Dążąc do stworzenia chatbota, który może prowadzić rozmowę z ludźmi, naukowcy opracowują chatboty, które będą w stanie przetwarzać język naturalny.

Ostatecznym celem jest stworzenie inteligentnego agenta, który będzie w stanie rozumieć ludzką mowę i odpowiednio reagować.

Dlatego NLU, NLP i NLG współpracują ze sobą. W rzeczywistości połączenie NLU i NLG daje system NLP.

Jednak w przyszłości przed NLP i NLU wciąż stoi wiele wyzwań. Jednym z głównych wyzwań jest nauczenie systemów sztucznej inteligencji interakcji z ludźmi.

Uczenie maszynowe (ML) AI: szkolenie danych

Aby w pełni wykorzystać systemy uczenia maszynowego, ważne jest, aby zrozumieć, jak działa uczenie maszynowe. Istnieje kilka różnych etapów szkolenia systemu ML: pozyskiwanie danych, inżynieria funkcji i budowanie modelu.

Jednak komputery wykorzystują znacznie więcej danych niż ludzie do rozwiązywania problemów, więc komputery nie są tak łatwe do zrozumienia dla ludzi jak ludzie. Nawet przy wszystkich danych, którymi dysponują ludzie, wciąż brakuje nam wielu informacji o tym, co dzieje się w naszym świecie.

W związku z tym potrzebujemy reguł wbudowanych w sztuczną inteligencję w NLP, aby przetwarzać je za pomocą uczenia maszynowego i nauki o danych.

Podsumowanie NLP kontra NLU

Dzięki postępowi technologicznemu NLP i NLU są używane na wiele różnych sposobów, ale zwykle są ze sobą powiązane. Jeśli tworzysz aplikację, która będzie miała funkcję czatu, te dwa terminy powinny być Ci znane.

Zarówno NLU, jak i NLP odgrywają istotną rolę w zrozumieniu ludzkiego języka.

Różnica między nimi polega na tym, że NLP może pracować z niemal każdym typem danych, podczas gdy NLU jest podzbiorem NLP i ogranicza się tylko do danych strukturalnych. Innymi słowy, NLU może używać dat i godzin jako części swoich rozmów, podczas gdy NLP nie.

Należy również pamiętać, że chociaż zarówno NLP, jak i NLU są używane w aplikacjach konwersacyjnych, mają one również swoje własne zastosowania.

Często zadawane pytania

P. Który z nich jest lepszy: NLU czy NLP?

Nie ma jednoznacznej odpowiedzi na pytanie, który z nich jest lepszy: NLU czy NLP. Jednak oba te rodzaje szkoleń oferują ogromne korzyści osobom, które chcą poprawić swoje umiejętności komunikacyjne.

NLP oznacza programowanie neurolingwistyczne i jest to rodzaj treningu, który pomaga ludziom nauczyć się, jak zmienić sposób myślenia i komunikowania się, aby osiągnąć swoje cele.

NLU oznacza rozumienie języka naturalnego i jest to rodzaj szkolenia, który pomaga ludziom nauczyć się rozumieć i interpretować język używany wokół nich.

Oba rodzaje szkoleń są bardzo skuteczne w pomaganiu jednostkom w doskonaleniu umiejętności komunikacyjnych, ale istnieją między nimi pewne kluczowe różnice. NLP oferuje bardziej dogłębne szkolenie niż NLU, a także koncentruje się na nauczaniu ludzi, jak używać technik programowania neurolingwistycznego w ich codziennym życiu.

P. Czym jest NLU w uczeniu maszynowym?

Rozumienie języka naturalnego to podzbiór uczenia maszynowego, który pomaga maszynom nauczyć się rozumieć i interpretować język używany wokół nich. Ten rodzaj szkolenia może być niezwykle korzystny dla osób, które chcą poprawić swoje umiejętności komunikacyjne, ponieważ umożliwia maszynom przetwarzanie i rozumienie ludzkiej mowy w sposób, w jaki potrafią to ludzie.

P. Czy NLG jest podzbiorem NLP?

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP), rozumienie języka naturalnego (NLU) i generowanie języka naturalnego (NLG) to powiązane, ale różne kwestie. NLU i NLG to komponenty NLP na wysokim poziomie.

P. Dlaczego NLU jest trudniejsze niż NLG?

NLU odszyfrowuje dane na podstawie reguł gramatycznych, kontekstu, w jakim zostały powiedziane, oraz określa intencje i byty. Tekst jest generowany przez NLG na podstawie danych strukturalnych.