Scalenut devine G2 Fall Leader 2022 - Categoria Creare Conținut

Inteligența artificială devine o parte din ce în ce mai importantă a vieții noastre. Cu toate acestea, când vine vorba de înțelegerea limbajului uman, tehnologia încă nu este la punctul în care ne poate oferi toate răspunsurile.

Începând cu anii 1950, computerul și limbajul au lucrat împreună de la obținerea unei intrări simple la texte complexe. Alan Turing a fost cel care a efectuat testul Turing pentru a ști dacă mașinile sunt suficient de inteligente sau nu.

De aceea, companiile folosesc procesarea limbajului natural pentru a extrage informații din text.

Cu AI și învățarea automată (ML), NLU (înțelegerea limbajului natural), NLP ((prelucrarea limbajului natural) și NLG (generarea limbajului natural) au jucat un rol esențial în înțelegerea a ceea ce își dorește utilizatorul.

În plus, NLU și NLG sunt părți ale NLP care devin din ce în ce mai importante. Aceste tehnologii folosesc învățarea automată pentru a determina sensul textului, care poate fi folosit în mai multe moduri.

Deci, care este diferența dintre NLU și NLP? Pentru a înțelege acest lucru, trebuie mai întâi să știm ce înseamnă fiecare termen și să clarificăm orice ambiguități.

În acest articol de blog, am evidențiat diferența dintre NLU și NLP și am înțeles nuanțele.

Ce este procesarea limbajului natural?

NLP sau procesarea limbajului natural este evoluat din lingvistica computațională, care își propune să modeleze datele limbajului uman natural.

De asemenea, NLP procesează o cantitate mare de date umane și se concentrează pe utilizarea învățării automate și a tehnicilor de învățare profundă.

Este folosit în mod obișnuit în informatică, sisteme informaționale, lingvistică, comunicații și filozofie.

NLP are multe subdomenii, inclusiv lingvistică computațională, analiza sintaxei, recunoașterea vorbirii, traducerea automată și multe altele.

Procesarea limbajului natural funcționează prin preluarea textului nestructurat și convertirea acestuia într-un format corect sau într-un text structurat. Funcționează prin construirea algoritmului și antrenarea modelului pe cantități mari de date analizate pentru a înțelege ce înseamnă utilizatorul când spune ceva.

Funcționează prin luarea și identificarea diferitelor entități împreună (recunoașterea entităților numite) și identificarea tiparelor de cuvinte. Modelele de cuvinte sunt identificate folosind metode precum tokenizarea, stemming și lematizarea.

NLP realizează diverse sarcini, cum ar fi analizarea, recunoașterea vorbirii, etichetarea unei părți din vorbire și extragerea de informații.

În lumea reală, NLP este folosit pentru rezumarea textului, analiza sentimentelor, extragerea subiectelor, recunoașterea entităților numite, etichetarea părților de vorbire, extragerea relațiilor, extragerea, extragerea textului, traducerea automată și răspunsul automat la întrebări, precum și popularea ontologiei , modelarea limbii și orice altă sarcină legată de limbă.

Ce este înțelegerea limbajului natural?

NLU este un subset al procesării limbajului natural care utilizează analiza semantică a textului pentru a înțelege sensul propozițiilor.

Este posibil ca același text să aibă mai multe semnificații, că diferite cuvinte să aibă același sens sau ca sensul să se schimbe în funcție de situație.

Algoritmii NLU procesează textul din diferite surse folosind metode de calcul pentru a ajunge la o anumită înțelegere a unui text de intrare, care este la fel de simplă precum înțelegerea a ceea ce spune o propoziție sau la fel de complexă precum înțelegerea dialogului dintre două persoane.

Îți convertește textul într-un format care poate fi citit de mașină.

De exemplu, este procesul de recunoaștere și înțelegere a ceea ce spun oamenii în postările pe rețelele sociale.

Deci, NLU folosește metode de calcul pentru a înțelege textul și a produce un rezultat.

NLU poate fi folosit în multe moduri diferite, inclusiv înțelegerea dialogului dintre două persoane, înțelegerea modului în care cineva se simte cu privire la o anumită situație și alte scenarii similare.

Există trei niveluri lingvistice pentru a înțelege NLU:

• Sintaxă: Acesta este procesul de înțelegere a modului în care sunt construite propozițiile și dacă gramatica este utilizată corect. De exemplu, pentru a înțelege dacă o propoziție are sens, trebuie luată în considerare în context și analizată sintaxa ei.
• Semantică: Când ne uităm la textul care conține detalii contextuale, cum ar fi tonul vocii sau alegerea cuvântului între două persoane. Aceste date pot fi folosite și pentru un algoritm NLU pentru a produce rezultate din toate contextele posibile în care aceeași bucată de
• Analiza pragmatică: ajută la înțelegerea contextului și a ceea ce textul încearcă să obțină.
• Dezambiguizarea sensului cuvântului este procesul de determinare a sensului cuvintelor din propoziții. Oferă sensul unui cuvânt în funcție de contextul său.

Avem nevoie atât de NLP, cât și de NLU?

Da, NLU și NLP lucrează împreună. În plus, termenii NLP și NLU sunt folosiți interschimbabil.

Ei lucrează împreună pentru a crea modele NLP mai complexe. Un exemplu comun în acest sens este analiza sentimentelor, care utilizează atât algoritmi NLP, cât și NLU pentru a determina semnificația emoțională din spatele unui text.

Deși atât NLP, cât și NLU sunt legate, ele sunt diferite în ceea ce privește obiectivele lor. Cu toate acestea, NLP și NLU sunt tehnici diferite de data mining.

Înțelegerea limbajului natural este procesul prin care o mașină interpretează interogarea sau cererea unui utilizator și utilizează analiza sentimentelor, etichetarea parțială a vorbirii, clasificarea subiectelor și alte tehnici de învățare automată pentru a deduce intenția utilizatorului.

Modelele NLP sunt concepute pentru a descrie semnificația propozițiilor, în timp ce modelele NLU sunt concepute pentru a descrie sensul textului în termeni de concepte, relații și atribute.

NLP vs NLU: Care este diferența?

Diferența majoră dintre NLU și NLP este că NLP se concentrează pe construirea de algoritmi pentru a recunoaște și înțelege limbajul natural, în timp ce NLU se concentrează pe sensul unei propoziții.

O altă diferență este că NLP rupe și procesează limbajul, în timp ce NLU oferă înțelegere a limbajului.

Atât NLU, cât și NLP folosesc învățarea supravegheată, ceea ce înseamnă că își antrenează modelele folosind date etichetate. Cu toate acestea, diferența dintre ele constă în modul în care se face.

O altă diferență între NLU și NLP este că NLU se concentrează mai mult pe analiza sentimentelor. Analiza sentimentelor presupune extragerea de informații din text pentru a determina tonul emoțional al unui text.

Procesarea limbajului natural și înțelegerea limbajului natural nu se referă doar la formarea unui set de date. Calculatorul folosește algoritmi NLP pentru a detecta tipare într-o cantitate mare de date nestructurate.

NLU recunoaște că limbajul este o sarcină complexă alcătuită din multe componente, cum ar fi mișcări, recunoașterea expresiei faciale etc. În plus, NLU permite programelor de calculator să deducă scopul din limbaj, chiar dacă limbajul scris sau vorbit este defectuos.

Cazuri de utilizare NLP și NLU

Doar 20% din datele de pe internet sunt date structurate și utilizabile pentru analiză. Restul de 80% sunt date nestructurate, care nu pot fi folosite pentru a face predicții sau pentru a dezvolta algoritmi.

Acolo este locul în care tehnicile NLP și NLU lucrează împreună pentru a se asigura că teancul imens de date nestructurate este accesibil AI. Atât NLP, cât și NLU au evoluat din diverse discipline precum inteligența artificială, lingvistica și știința datelor pentru o înțelegere ușoară a textului.

Mașinile ajută la găsirea de modele în datele nestructurate, care apoi ajută oamenii să înțeleagă semnificația acelor date. Acesta este modul în care cazurile de utilizare NLP și NLU sunt implementate astăzi.

Câteva cazuri comune de utilizare a NLP și NLU sunt:

1. Asistenți personali (Siri, Alexa și Google Home)

2. Recunoașterea imaginilor și video

3. Moderarea conținutului

4. Analiza sentimentelor

NLP și NLU împreună

NLP și NLU lucrează împreună pentru a ajuta la rezolvarea unui număr de probleme. Ambele oferă beneficii similare, ceea ce le face o alegere excelentă pentru orice companie care dorește să folosească AI.

Cei doi piloni ai NLP sunt analiza sintactică și analiza semantică.

Pentru a vă ajuta să înțelegeți avantajele NLP și NLU împreună, să aruncăm o privire la câteva cazuri de utilizare:

În 2017, LinkedIn și-a extins capacitățile AI prin integrarea NLP și NLU în platforma lor.

Acest lucru ia permis să ofere conținut relevant pentru persoanele care erau interesate de anumite subiecte. Acest lucru a permis LinkedIn să-și îmbunătățească experiența utilizatorilor și să le permită să profite mai mult de platforma lor.

NLP și NLU lucrează împreună în diverse industrii:

1. Finanțe și servicii bancare

2. Media și divertisment

3. Guvern și asistență medicală

4. Comerț cu amănuntul și bunuri de larg consum

5. Auto și transport

Care este viitorul limbajului natural?

Urmărind obiectivul de a crea un chatbot care să poată ține o conversație cu oamenii, cercetătorii dezvoltă chatbot care vor fi capabili să proceseze limbajul natural.

Scopul final este de a crea un agent inteligent care va fi capabil să înțeleagă vorbirea umană și să răspundă în consecință.

De aceea, NLU, NLP și NLG lucrează împreună. De fapt, o combinație de NLU și NLG oferă un sistem NLP.

Cu toate acestea, există încă multe provocări pentru NLP și NLU în viitor. Una dintre principalele provocări este de a învăța sistemele AI cum să interacționeze cu oamenii.

Învățare automată (ML) AI: Training pentru date

Pentru a profita la maximum de sistemele de învățare automată, este important să înțelegeți cum funcționează ML. Există câteva etape diferite pentru antrenarea unui sistem ML: achiziția de date, ingineria caracteristicilor și construirea de modele.

Cu toate acestea, computerele folosesc mult mai multe date decât oamenii pentru a rezolva probleme, astfel încât computerele nu sunt la fel de ușor de înțeles de către oameni precum oamenii. Chiar și cu toate datele pe care le au oamenii, încă ne lipsesc o mulțime de informații despre ceea ce se întâmplă în lumea noastră.

Astfel, avem nevoie de reguli încorporate AI în NLP pentru a le procesa cu învățarea automată și știința datelor.

Rezumat NLP vs NLU

Odată cu progresele tehnologice, NLP și NLU sunt folosite în multe moduri diferite, dar sunt de obicei interconectate. Dacă construiți o aplicație care va avea o funcție de chat, atunci cei doi termeni ar trebui să vă fie familiari.

Atât NLU, cât și NLP joacă un rol vital în înțelegerea limbajului uman.

Diferența dintre ele este că NLP poate funcționa cu aproape orice tip de date, în timp ce NLU este un subset al NLP și este limitat doar la date structurate. Cu alte cuvinte, NLU poate folosi datele și orele ca parte a conversațiilor sale, în timp ce NLP nu poate.

De asemenea, este important să ne amintim că, deși atât NLP, cât și NLU sunt folosite pentru aplicații conversaționale, au și propriile lor utilizări.

Întrebări frecvente

Î. Care dintre ele este mai bună: NLU sau NLP?

Nu există un răspuns definitiv cu privire la care dintre ele este mai bună: NLU sau NLP. Cu toate acestea, ambele tipuri de formare oferă mari beneficii pentru persoanele care doresc să-și îmbunătățească abilitățile de comunicare.

NLP înseamnă programare neuro-lingvistică și este un tip de antrenament care îi ajută pe oameni să învețe cum să schimbe modul în care gândesc și comunică pentru a-și atinge obiectivele.

NLU înseamnă înțelegerea limbajului natural și este un tip de instruire care îi ajută pe oameni să învețe cum să înțeleagă și să interpreteze limbajul folosit în jurul lor.

Ambele tipuri de formare sunt extrem de eficiente în a-i ajuta pe indivizi să-și îmbunătățească abilitățile de comunicare, dar există unele diferențe cheie între ele. NLP oferă o formare mai aprofundată decât NLU și, de asemenea, se concentrează pe învățarea oamenilor cum să folosească tehnicile de programare neuro-lingvistică în viața lor de zi cu zi.

Î. Ce este NLU în Machine Learning?

Înțelegerea limbajului natural este un subset al învățării automate care ajută mașinile să învețe cum să înțeleagă și să interpreteze limbajul folosit în jurul lor. Acest tip de instruire poate fi extrem de benefic pentru persoanele care doresc să-și îmbunătățească abilitățile de comunicare, deoarece permite mașinilor să proceseze și să înțeleagă vorbirea umană în moduri în care oamenii pot.

Î. Este NLG un subset al NLP?

Procesarea limbajului natural (NLP), înțelegerea limbajului natural (NLU) și generarea limbajului natural (NLG) sunt toate probleme legate, dar diferite. NLU și NLG sunt componente ale NLP la un nivel înalt.

Î. De ce este NLU mai greu decât NLG?

NLU descifrează datele pe baza regulilor gramaticale, a contextului în care au fost spuse și determină intenția și entitățile. Textul este generat de NLG pe baza datelor structurate.