Scalenut torna-se G2 Fall Leader 2022 - Categoria de Criação de Conteúdo
Publicados: 2022-11-29A inteligência artificial está se tornando uma parte cada vez mais importante de nossas vidas. No entanto, quando se trata de entender a linguagem humana, a tecnologia ainda não está no ponto de nos dar todas as respostas.
Desde a década de 1950, o computador e a linguagem têm trabalhado juntos desde a obtenção de entradas simples até textos complexos. Foi Alan Turing quem realizou o teste de Turing para saber se as máquinas são suficientemente inteligentes ou não.
É por isso que as empresas estão usando o processamento de linguagem natural para extrair informações do texto.
Com IA e aprendizado de máquina (ML), NLU (entendimento de linguagem natural), NLP (processamento de linguagem natural) e NLG (geração de linguagem natural) desempenharam um papel essencial na compreensão do que o usuário deseja.
Além disso, NLU e NLG são partes da PNL que estão se tornando cada vez mais importantes. Essas tecnologias usam aprendizado de máquina para determinar o significado do texto, que pode ser usado de várias maneiras.
Então, qual é a diferença entre NLU e PNL? Para entender isso, primeiro precisamos saber o que cada termo significa e esclarecer quaisquer ambiguidades.
Neste artigo do blog, destacamos a diferença entre NLU e PNL e entendemos as nuances.
O que é Processamento de Linguagem Natural?
NLP ou processamento de linguagem natural é uma evolução da lingüística computacional, que visa modelar dados de linguagem humana natural.
Além disso, o NLP processa uma grande quantidade de dados humanos e se concentra no uso de aprendizado de máquina e técnicas de aprendizado profundo.
É comumente usado em ciência da computação, sistemas de informação, linguística, comunicação e filosofia.
A PNL tem muitos subcampos, incluindo lingüística computacional, análise sintática, reconhecimento de fala, tradução automática e muito mais.
O processamento de linguagem natural funciona pegando texto não estruturado e convertendo-o em um formato correto ou em texto estruturado. Ele funciona construindo o algoritmo e treinando o modelo em grandes quantidades de dados analisados para entender o que o usuário quer dizer quando diz algo.
Funciona reunindo e identificando várias entidades (reconhecimento de entidade nomeada) e identificação de padrões de palavras. Os padrões de palavras são identificados usando métodos como tokenização, lematização e lematização.
O NLP realiza várias tarefas, como análise, reconhecimento de fala, marcação de partes da fala e extração de informações.
No mundo real, o NLP é usado para resumo de texto, análise de sentimento, extração de tópico, reconhecimento de entidade nomeada, marcação de partes do discurso, extração de relacionamento, lematização, mineração de texto, tradução automática e resposta automatizada a perguntas, bem como população de ontologia , modelagem de linguagem e qualquer outra tarefa relacionada à linguagem.
O que é compreensão da linguagem natural?
NLU é um subconjunto de processamento de linguagem natural que usa a análise semântica do texto para entender o significado das sentenças.
É possível que o mesmo texto tenha muitos significados, que palavras diferentes tenham o mesmo significado ou que o significado mude dependendo da situação.
Os algoritmos NLU processam texto de diferentes fontes usando métodos computacionais para alcançar algum entendimento de um texto de entrada, que é tão simples quanto entender o que uma frase diz ou tão complexo quanto entender o diálogo entre duas pessoas.
Ele converte seu texto em um formato legível por máquina.
Por exemplo, é o processo de reconhecer e entender o que as pessoas dizem nas postagens de mídia social.
Assim, NLU usa métodos computacionais para entender o texto e produzir um resultado.
O NLU pode ser usado de várias maneiras diferentes, incluindo entender o diálogo entre duas pessoas, entender como alguém se sente sobre uma situação específica e outros cenários semelhantes.
Existem, nomeadamente, três níveis linguísticos para compreender a NLU:
- Sintaxe: Este é o processo de entender como as frases são construídas e se a gramática é usada corretamente. Por exemplo, para entender se uma frase faz sentido, ela deve ser considerada no contexto e sua sintaxe analisada.
- Semântica: Quando olhamos para o texto que contém detalhes de significado contextual, como tom de voz ou escolha de palavras entre duas pessoas. Esses pedaços de dados também podem ser usados para um algoritmo NLU para produzir resultados de todos os contextos possíveis em que o mesmo pedaço de fala falada
- Análise pragmática: ajuda a entender o contexto e o que o texto está tentando alcançar.
- A desambiguação do sentido da palavra é o processo de determinar o significado das palavras nas frases. Dá significado a uma palavra com base em seu contexto.
Precisamos de PNL e NLU?
Sim, NLU e PNL trabalham juntos. Além disso, os termos NLP e NLU são usados de forma intercambiável.
Eles trabalham juntos para criar modelos de PNL mais complexos. Um exemplo comum disso é a análise de sentimento, que usa os algoritmos NLP e NLU para determinar o significado emocional por trás de um texto.
Embora a PNL e a NLU estejam relacionadas, elas são diferentes em seus objetivos. No entanto, NLP e NLU são técnicas de mineração de dados diferentes.
A compreensão da linguagem natural é o processo pelo qual uma máquina interpreta a consulta ou solicitação de um usuário e usa análise de sentimento, marcação de parte da fala, classificação de assunto e outras técnicas de aprendizado de máquina para deduzir a intenção do usuário.
Os modelos NLP são projetados para descrever o significado das sentenças, enquanto os modelos NLU são projetados para descrever o significado do texto em termos de conceitos, relações e atributos.
PNL vs NLU: Qual é a diferença?
A principal diferença entre o NLU e o NLP é que o NLP se concentra na construção de algoritmos para reconhecer e entender a linguagem natural, enquanto o NLU se concentra no significado de uma frase.
Outra diferença é que a NLP quebra e processa a linguagem, enquanto a NLU fornece a compreensão da linguagem.
Tanto o NLU quanto o NLP usam aprendizado supervisionado, o que significa que eles treinam seus modelos usando dados rotulados. No entanto, a diferença entre eles está em como isso é feito.
Outra diferença entre o NLU e o NLP é que o NLU é mais focado na análise de sentimentos. A análise de sentimento envolve a extração de informações do texto para determinar o tom emocional de um texto.
O processamento de linguagem natural e a linguagem de compreensão de linguagem natural não são apenas sobre o treinamento de um conjunto de dados. O computador usa algoritmos NLP para detectar padrões em uma grande quantidade de dados não estruturados.
A NLU reconhece que a linguagem é uma tarefa complexa composta de muitos componentes, como movimentos, reconhecimento de expressões faciais, etc. Além disso, a NLU permite que os programas de computador deduzam o propósito da linguagem, mesmo que a linguagem escrita ou falada seja falha.
Casos de uso de NLP e NLU
Apenas 20% dos dados na internet são dados estruturados e utilizáveis para análise. Os 80% restantes são dados não estruturados, que não podem ser usados para fazer previsões ou desenvolver algoritmos.
É aí que as técnicas de NLP e NLU trabalham juntas para garantir que a enorme pilha de dados não estruturados seja acessível à IA. Ambos NLP e NLU evoluíram de várias disciplinas como inteligência artificial, linguística e ciência de dados para facilitar a compreensão do texto.
As máquinas ajudam a encontrar padrões em dados não estruturados, que ajudam as pessoas a entender o significado desses dados. É assim que os casos de uso de NLP e NLU estão sendo implementados hoje.
Alguns casos de uso comuns de NLP e NLU são:
1. Assistentes pessoais (Siri, Alexa e Google Home)
2. Reconhecimento de imagem e vídeo
3. Moderação de conteúdo
4. Análise de sentimento
PNL e NLU juntos
NLP e NLU trabalham juntos para ajudar a resolver uma série de problemas. Ambos oferecem benefícios semelhantes, o que os torna uma excelente escolha para qualquer empresa que queira alavancar a IA.
Os dois pilares da PNL são a análise sintática e a análise semântica.
Para ajudá-lo a entender as vantagens de NLP e NLU juntos, vamos dar uma olhada em alguns casos de uso:
Em 2017, o LinkedIn expandiu seus recursos de IA integrando NLP e NLU em sua plataforma.
Isso permitiu fornecer conteúdo relevante para pessoas interessadas em tópicos específicos. Isso permitiu que o LinkedIn melhorasse a experiência de seus usuários e permitisse que eles tirassem mais proveito de sua plataforma.
NLP & NLU trabalham em vários setores juntos:
1. Finanças e Bancos
2. Mídia e entretenimento
3. Governo e saúde
4. Varejo e bens de consumo
5. Automotivo e Transporte
Qual é o futuro da linguagem natural?
Perseguindo o objetivo de criar um chatbot que possa manter uma conversa com humanos, os pesquisadores estão desenvolvendo chatbots que serão capazes de processar a linguagem natural.
O objetivo final é criar um agente inteligente capaz de entender a fala humana e responder de acordo.
É por isso que NLU, NLP e NLG trabalham juntos. Na verdade, uma combinação de NLU e NLG fornece um sistema NLP.
No entanto, ainda há muitos desafios pela frente para NLP & NLU no futuro. Um dos principais desafios é ensinar os sistemas de IA a interagir com humanos.
IA de aprendizado de máquina (ML): treinamento de dados
Para aproveitar ao máximo seus sistemas de aprendizado de máquina, é importante entender como o ML funciona. Existem alguns estágios diferentes para treinar um sistema de ML: aquisição de dados, engenharia de recursos e construção de modelo.
No entanto, os computadores usam muito mais dados do que os humanos para resolver problemas, portanto, os computadores não são tão fáceis de entender como os humanos. Mesmo com todos os dados que os humanos possuem, ainda nos faltam muitas informações sobre o que está acontecendo em nosso mundo.
Assim, precisamos de regras incorporadas de IA no NLP para processar com aprendizado de máquina e ciência de dados.
Resumo de PNL x NLU
Com os avanços tecnológicos, NLP e NLU são usados de várias maneiras diferentes, mas geralmente estão interligados. Se você estiver criando um aplicativo que terá uma função de bate-papo, os dois termos devem ser familiares para você.
Ambos NLU e PNL desempenham um papel vital na compreensão da linguagem humana.
A diferença entre eles é que o NLP pode trabalhar com praticamente qualquer tipo de dados, enquanto o NLU é um subconjunto do NLP e é limitado apenas a dados estruturados. Em outras palavras, o NLU pode usar datas e horas como parte de suas conversas, enquanto o NLP não pode.
Também é importante lembrar que, embora tanto o NLP quanto o NLU sejam usados para aplicativos de conversação, eles também têm seus próprios usos.
perguntas frequentes
P. Qual é melhor: NLU ou NLP?
Não há uma resposta definitiva sobre qual é o melhor: NLU ou NLP. No entanto, ambos os tipos de treinamento oferecem grandes benefícios para indivíduos que buscam melhorar suas habilidades de comunicação.
PNL significa programação neurolinguística e é um tipo de treinamento que ajuda as pessoas a aprender como mudar a maneira como pensam e se comunicam para atingir seus objetivos.
NLU significa compreensão da linguagem natural e é um tipo de treinamento que ajuda as pessoas a aprender como entender e interpretar a linguagem que está sendo usada ao seu redor.
Ambos os tipos de treinamento são altamente eficazes para ajudar os indivíduos a melhorar suas habilidades de comunicação, mas existem algumas diferenças importantes entre eles. A PNL oferece treinamento mais aprofundado do que a NLU, e também se concentra em ensinar as pessoas a usar técnicas de programação neurolinguística em suas vidas cotidianas.
P. O que é NLU em Machine Learning?
A compreensão da linguagem natural é um subconjunto do aprendizado de máquina que ajuda as máquinas a aprender como entender e interpretar a linguagem que está sendo usada ao seu redor. Esse tipo de treinamento pode ser extremamente benéfico para indivíduos que buscam melhorar suas habilidades de comunicação, pois permite que as máquinas processem e compreendam a fala humana da mesma forma que os humanos.
P. O NLG é um subconjunto do NLP?
Processamento de linguagem natural (NLP), compreensão de linguagem natural (NLU) e geração de linguagem natural (NLG) são questões relacionadas, mas diferentes. NLU e NLG são componentes de NLP em alto nível.
P. Por que NLU é mais difícil que NLG?
NLU decifra os dados com base em regras gramaticais, o contexto em que foi dito e determina intenções e entidades. O texto é gerado pelo NLG com base em dados estruturados.