Scalenut становится лидером G2 Fall 2022 в категории «Создание контента»

Искусственный интеллект становится все более важной частью нашей жизни. Однако когда дело доходит до понимания человеческого языка, технологии еще не достигли того уровня, когда они могут дать нам ответы на все вопросы.

С 1950-х годов компьютер и язык работали вместе, начиная с простого ввода и заканчивая сложными текстами. Именно Алан Тьюринг провел тест Тьюринга, чтобы узнать, достаточно ли разумны машины.

Вот почему компании используют обработку естественного языка для извлечения информации из текста.

Благодаря ИИ и машинному обучению (ML), NLU (понимание естественного языка), NLP ((обработка естественного языка) и NLG (генерация естественного языка) сыграли важную роль в понимании того, чего хочет пользователь.

Кроме того, NLU и NLG являются частями НЛП, которые становятся все более важными. Эти технологии используют машинное обучение для определения смысла текста, которое можно использовать по-разному.

Итак, в чем разница между НЛУ и НЛП? Чтобы понять это, нам сначала нужно узнать, что означает каждый термин, и прояснить любые неясности.

В этой статье блога мы выделили разницу между НЛУ и НЛП и разобрались в нюансах.

Что такое обработка естественного языка?

НЛП или обработка естественного языка произошли от компьютерной лингвистики, целью которой является моделирование данных естественного человеческого языка.

Кроме того, НЛП обрабатывает большое количество человеческих данных и фокусируется на использовании машинного обучения и методов глубокого обучения.

Он обычно используется в информатике, информационных системах, лингвистике, коммуникациях и философии.

НЛП имеет множество подполей, включая компьютерную лингвистику, синтаксический анализ, распознавание речи, машинный перевод и многое другое.

Обработка естественного языка работает, беря неструктурированный текст и преобразовывая его в правильный формат или структурированный текст. Он работает путем построения алгоритма и обучения модели на больших объемах проанализированных данных, чтобы понять, что пользователь имеет в виду, когда что-то говорит.

Он работает, собирая и идентифицируя различные объекты вместе (распознавание именованных объектов) и идентифицируя шаблоны слов. Шаблоны слов идентифицируются с использованием таких методов, как токенизация, формирование корней и лемматизация.

NLP выполняет различные задачи, такие как синтаксический анализ, распознавание речи, маркировка частей речи и извлечение информации.

В реальном мире НЛП используется для суммирования текста, анализа тональности, извлечения тем, распознавания именованных сущностей, тегирования частей речи, извлечения отношений, поиска корней, интеллектуального анализа текста, машинного перевода и автоматических ответов на вопросы, а также для заполнения онтологий. , языковое моделирование и любые другие задачи, связанные с языком.

Что такое понимание естественного языка?

NLU — это подмножество обработки естественного языка , использующее семантический анализ текста для понимания смысла предложений.

Возможно, что один и тот же текст может иметь много значений, разные слова могут иметь одно и то же значение или значение может меняться в зависимости от ситуации.

Алгоритмы NLU обрабатывают текст из разных источников, используя вычислительные методы, чтобы достичь некоторого понимания входного текста, что может быть настолько простым, как понимание того, что говорит предложение, или таким сложным, как понимание диалога между двумя людьми.

Он преобразует ваш текст в машиночитаемый формат.

Например, это процесс распознавания и понимания того, что люди говорят в постах в социальных сетях.

Итак, NLU использует вычислительные методы для понимания текста и получения результата.

NLU можно использовать по-разному, включая понимание диалога между двумя людьми, понимание того, как кто-то относится к конкретной ситуации, и другие подобные сценарии.

Есть три лингвистических уровня для понимания NLU:

• Синтаксис: это процесс понимания того, как строятся предложения и правильно ли используется грамматика. Например, чтобы понять, имеет ли смысл предложение, его необходимо рассмотреть в контексте и проанализировать его синтаксис.
• Семантика: Когда мы смотрим на текст, который содержит детали контекстуального значения, такие как тон голоса или выбор слов между двумя людьми. Эти фрагменты данных также можно использовать для алгоритма NLU для получения результатов из всех возможных контекстов, в которых один и тот же фрагмент произнесенной речи может быть использован.
• Прагматический анализ: помогает понять контекст и то, чего пытается достичь текст.
• Устранение неоднозначности смысла слов - это процесс определения значения слов в предложениях. Он придает слову значение в зависимости от его контекста.

Нужны ли нам НЛП и НЛУ?

Да, НЛУ и НЛП работают вместе. Кроме того, термины НЛП и НЛУ взаимозаменяемы.

Вместе они создают более сложные модели НЛП. Типичным примером этого является анализ настроений, который использует алгоритмы NLP и NLU для определения эмоционального значения текста.

Хотя и НЛП, и НЛУ связаны между собой, цели у них разные. Однако NLP и NLU — это разные методы интеллектуального анализа данных.

Понимание естественного языка — это процесс, с помощью которого машина интерпретирует запрос или запрос пользователя и использует анализ тональности, маркировку частей речи, предметную классификацию и другие методы машинного обучения для определения намерений пользователя.

Модели NLP предназначены для описания значения предложений, тогда как модели NLU предназначены для описания значения текста с точки зрения понятий, отношений и атрибутов.

НЛП и НЛУ: в чем разница?

Основное различие между NLU и NLP заключается в том, что NLP фокусируется на построении алгоритмов для распознавания и понимания естественного языка, а NLU фокусируется на значении предложения.

Еще одно отличие состоит в том, что НЛП разбивает и обрабатывает язык, в то время как НЛУ обеспечивает понимание языка.

И NLU, и NLP используют обучение с учителем, что означает, что они обучают свои модели, используя помеченные данные. Однако разница между ними заключается в том, как это делается.

Еще одно различие между NLU и NLP заключается в том, что NLU больше ориентирован на анализ настроений. Анализ настроений включает в себя извлечение информации из текста для определения эмоционального тона текста.

Обработка естественного языка и язык понимания естественного языка — это не только обучение набора данных. Компьютер использует алгоритмы НЛП для обнаружения шаблонов в большом количестве неструктурированных данных.

NLU признает, что язык представляет собой сложную задачу, состоящую из многих компонентов, таких как движения, распознавание выражения лица и т. д. Кроме того, NLU позволяет компьютерным программам выводить цель из языка, даже если письменный или устный язык несовершенен.

Варианты использования NLP и NLU

Только 20% данных в Интернете являются структурированными и пригодными для анализа. Остальные 80% — это неструктурированные данные, которые нельзя использовать для предсказаний или разработки алгоритмов.

Вот где методы NLP и NLU работают вместе, чтобы гарантировать, что огромная куча неструктурированных данных станет доступной для ИИ. И NLP, и NLU произошли от различных дисциплин, таких как искусственный интеллект, лингвистика и наука о данных, для облегчения понимания текста.

Машины помогают находить закономерности в неструктурированных данных, которые затем помогают людям понять смысл этих данных. Вот как сегодня реализуются варианты использования NLP и NLU.

Вот некоторые распространенные варианты использования НЛП и НЛУ:

1. Персональные помощники (Siri, Alexa и Google Home)

2. Распознавание изображений и видео

3. Модерация контента

4. Анализ настроений

НЛП и НЛУ вместе

NLP и NLU работают вместе, чтобы помочь решить ряд проблем. Оба они предлагают схожие преимущества, что делает их отличным выбором для любой компании, которая хочет использовать ИИ.

Двумя столпами НЛП являются синтаксический анализ и семантический анализ.

Чтобы помочь вам понять преимущества NLP и NLU вместе, давайте рассмотрим некоторые варианты использования:

В 2017 году LinkedIn расширила свои возможности искусственного интеллекта, интегрировав NLP и NLU в свою платформу.

Это позволило предоставить соответствующий контент для людей, которые интересовались конкретными темами. Это позволило LinkedIn улучшить взаимодействие с пользователями и дать им возможность получить больше от своей платформы.

НЛП и НЛУ вместе работают в различных отраслях:

1. Финансы и банковское дело

2. Медиа и развлечения

3. Правительство и здравоохранение

4. Розничная торговля и потребительские товары

5. Автомобили и транспорт

Каково будущее естественного языка?

Преследуя цель создать чат-бота, который может общаться с людьми, исследователи разрабатывают чат-ботов, которые смогут обрабатывать естественный язык.

Конечная цель — создать интеллектуального агента, который сможет понимать человеческую речь и реагировать соответствующим образом.

Вот почему NLU, NLP и NLG работают вместе. Фактически комбинация NLU и NLG дает систему NLP.

Тем не менее, в будущем перед НЛП и НЛУ предстоит еще много проблем. Одна из основных задач — научить системы ИИ взаимодействовать с людьми.

Машинное обучение (ML) AI: обучение данным

Чтобы максимально эффективно использовать свои системы машинного обучения, важно понимать, как работает машинное обучение. Существует несколько различных этапов обучения системы машинного обучения: сбор данных, проектирование функций и построение модели.

Однако компьютеры используют гораздо больше данных, чем люди, для решения проблем, поэтому людям не так легко понять компьютеры, как людям. Даже со всеми данными, которые есть у людей, нам все еще не хватает информации о том, что происходит в нашем мире.

Таким образом, нам нужны встроенные правила ИИ в NLP для обработки с помощью машинного обучения и науки о данных.

Резюме НЛП против НЛУ

С развитием технологий НЛП и НЛУ используются по-разному, но обычно они взаимосвязаны. Если вы создаете приложение с функцией чата, эти два термина должны быть вам знакомы.

И NLU, и NLP играют жизненно важную роль в понимании человеческого языка.

Разница между ними заключается в том, что NLP может работать практически с любым типом данных, тогда как NLU является подмножеством NLP и ограничивается только структурированными данными. Другими словами, NLU может использовать даты и время в своих диалогах, тогда как NLP не может.

Также важно помнить, что, хотя и NLP, и NLU используются для диалоговых приложений, они также имеют свое собственное применение.

Часто задаваемые вопросы

В. Что лучше: НЛУ или НЛП?

Нет однозначного ответа, что лучше: НЛУ или НЛП. Тем не менее, оба этих типа обучения предлагают большие преимущества для людей, желающих улучшить свои коммуникативные навыки.

НЛП расшифровывается как нейролингвистическое программирование, и это тип обучения, который помогает людям научиться изменять способ мышления и общения для достижения своих целей.

NLU означает понимание естественного языка, и это тип обучения, который помогает людям научиться понимать и интерпретировать язык, используемый вокруг них.

Оба типа обучения очень эффективны, помогая людям улучшить свои коммуникативные навыки, но между ними есть некоторые ключевые различия. НЛП предлагает более глубокое обучение, чем НЛУ, а также фокусируется на обучении людей тому, как использовать методы нейролингвистического программирования в их повседневной жизни.

В. Что такое NLU в машинном обучении?

Понимание естественного языка — это подмножество машинного обучения, которое помогает машинам научиться понимать и интерпретировать язык, используемый вокруг них. Этот тип обучения может быть чрезвычайно полезен для людей, желающих улучшить свои коммуникативные навыки, поскольку он позволяет машинам обрабатывать и понимать человеческую речь так, как это могут делать люди.

В. Является ли NLG подмножеством НЛП?

Обработка естественного языка (NLP), понимание естественного языка (NLU) и генерация естественного языка (NLG) — все это связанные, но разные вопросы. НЛУ и НЛГ являются компонентами НЛП на высоком уровне.

В. Почему NLU сложнее, чем NLG?

NLU расшифровывает данные на основе грамматических правил, контекста, в котором они были произнесены, и определяет намерения и сущности. Текст генерируется NLG на основе структурированных данных.