NLP kontra NLU: od zrozumienia języka do jego przetwarzania

Sztuczna inteligencja staje się coraz ważniejszą częścią naszego życia. Jednakże, jeśli chodzi o zrozumienie ludzkiego języka, technologia wciąż nie jest w stanie dostarczyć nam wszystkich odpowiedzi.

Od lat pięćdziesiątych komputer i język współpracują ze sobą, od prostego wprowadzania danych do złożonych tekstów. To Alan Turing wykonał test Turinga, aby wiedzieć, czy maszyny są wystarczająco inteligentne, czy nie.

Dlatego firmy wykorzystują przetwarzanie 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 istotną rolę w zrozumieniu, czego chce użytkownik.

Ponadto NLU i NLG to części NLP, które zyskują na znaczeniu. Technologie te wykorzystują uczenie maszynowe do określania znaczenia tekstu, które można wykorzystać na wiele sposobów.

Jaka jest więc 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 i NLP i rozumiemy niuanse.

Co to jest przetwarzanie języka naturalnego?

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

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 informatycznych, językoznawstwie, komunikacji i filozofii.

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

Przetwarzanie języka naturalnego polega na przekształceniu tekstu nieustrukturyzowanego do prawidłowego 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 łączenie i identyfikowanie 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 wyodrębnianie informacji.

W świecie rzeczywistym NLP jest używany do podsumowywania tekstu, analizy sentymentu, wyodrębniania tematów, rozpoznawania nazwanych jednostek, znakowania 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 tego, co mówi zdanie, lub tak złożone, jak zrozumienie dialogu między dwojgiem ludzi.

Konwertuje tekst na format 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 do zrozumienia tekstu i uzyskania wyniku.

NLU można używać na wiele różnych sposobów, w tym rozumieć dialog między dwojgiem ludzi, rozumieć, jak ktoś czuje się w określonej sytuacji i inne podobne scenariusze.

Istnieją trzy poziomy językowe do zrozumienia NLU:

• Składnia: Jest to proces zrozumienia, jak skonstruowane 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 znaczenia, takie jak ton głosu lub wybór słowa między dwiema osobami. Te fragmenty danych mogą być również używane w algorytmie NLU do generowania wyników ze wszystkich możliwych kontekstów, w których ten sam fragment wypowiedziany
• Analiza pragmatyczna: pomaga zrozumieć kontekst i cel, który ma osiągnąć tekst.
• Ujednoznacznienie sensu słów to proces określania znaczenia słów w zdaniach. Nadaje znaczenie słowu w oparciu o jego kontekst.

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 tworzyć bardziej złożone modele NLP. Typowym przykładem jest analiza sentymentu, 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 żądanie użytkownika i wykorzystuje analizę sentymentu, tagowanie części mowy, klasyfikację tematu i inne techniki uczenia maszynowego w celu wywnioskowania intencji użytkownika.

Modele NLP są przeznaczone do opisywania znaczenia zdań, podczas gdy modele NLU są przeznaczone do opisywania 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 rozpoznawania i rozumienia języka naturalnego, podczas gdy NLU koncentruje się na znaczeniu zdania.

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

Zarówno NLU, jak i NLP wykorzystują uczenie nadzorowane, co oznacza, że ​​szkolą swoje modele przy użyciu danych oznaczonych etykietami. 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 sentymentu. Analiza sentymentu polega na wydobyciu informacji z tekstu w celu określenia emocjonalnego tonu tekstu.

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

NLU zdaje sobie sprawę, że język jest złożonym zadaniem składającym się z wielu elementów, takich jak ruchy, rozpoznawanie mimiki twarzy itp. Co więcej, NLU umożliwia programom komputerowym wydedukowanie celu z języka, nawet jeśli język pisany lub mówiony jest wadliwy.

Przypadki użycia NLP i NLU

Tylko 20% danych w Internecie to dane ustrukturyzowane i nadające się do analizy. Pozostałe 80% to dane nieustrukturyzowane, których nie można wykorzystać do prognozowania ani opracowywania algorytmów.

To właśnie tam techniki NLP i NLU współpracują ze sobą, aby zapewnić dostęp do ogromnej ilości nieustrukturyzowanych danych dla sztucznej inteligencji. Zarówno NLP, jak i NLU wyewoluowały z różnych dyscyplin, takich jak sztuczna inteligencja, lingwistyka 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 obecnie wdrażane są przypadki użycia NLP i NLU.

Niektóre typowe przypadki użycia NLP i NLU to:

1. Osobiści asystenci (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 szereg problemów. Obie 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 AI, integrując NLP i NLU ze swoją platformą.

Umożliwiło to dostarczanie odpowiednich treści osobom zainteresowanym konkretnymi tematami. Pozwoliło to LinkedIn poprawić wrażenia użytkowników i umożliwić im lepsze wykorzystanie swojej platformy.

NLP & NLU współpracuje w różnych branżach:

1. Finanse i bankowość

2. Media i rozrywka

3. Rząd i opieka zdrowotna

4. Handel detaliczny i towary 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 zrozumieć ludzką mowę i odpowiednio zareagować.

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

Jednak w przyszłości NLP i NLU stoją przed wieloma wyzwaniami. Jednym z głównych wyzwań jest nauczenie systemów AI interakcji z ludźmi.

Uczenie maszynowe (ML) AI: szkolenie danych

Aby w pełni wykorzystać systemy uczenia maszynowego, ważne jest, aby zrozumieć, jak działa ML. Istnieje kilka różnych etapów uczenia systemu ML: akwizycja 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, które mają ludzie, wciąż brakuje nam wielu informacji o tym, co dzieje się w naszym świecie.

Dlatego potrzebujemy wbudowanych reguł AI w NLP, aby przetwarzać je za pomocą uczenia maszynowego i nauki o danych.

Podsumowanie NLP vs NLU

Wraz z postępem technologicznym NLP i NLU są używane na wiele różnych sposobów, ale zazwyczaj są ze sobą powiązane. Jeśli tworzysz aplikację, która będzie miała funkcję czatu, te dwa terminy powinny być Ci znajome.

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 rodzajem 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 również swoje własne zastosowania.

Często zadawane pytania

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

Nie ma jednoznacznej odpowiedzi, 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 w ich otoczeniu.

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

P. Co to jest NLU w uczeniu maszynowym?

Rozumienie języka naturalnego to podzbiór uczenia maszynowego, który pomaga maszynom nauczyć się rozumieć i interpretować język używany w ich otoczeniu. Ten rodzaj szkolenia może być niezwykle korzystny dla osób, które chcą poprawić swoje umiejętności komunikacyjne, ponieważ pozwala maszynom przetwarzać i rozumieć ludzką mowę w sposób, w jaki ludzie potrafią.

P. Czy NLG jest podzbiorem NLP?

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP), rozumienie języka naturalnego (NLU) i generowanie języka naturalnego (NLG) są ze sobą powiązane, ale różne. NLU i NLG są składnikami NLP na wysokim poziomie.

P. Dlaczego NLU jest trudniejsze niż NLG?

NLU rozszyfrowuje dane na podstawie reguł gramatycznych, kontekstu, w którym zostało powiedziane, oraz określa intencję i byty. Tekst jest generowany przez NLG na podstawie uporządkowanych danych.