Scalenut 成为 2022 年 G2 秋季领导者 - 内容创作类别

已发表: 2022-11-29

人工智能正成为我们生活中越来越重要的一部分。然而，在理解人类语言方面，技术还没有达到可以给我们所有答案的地步。

自 1950 年代以来，计算机和语言一直在协同工作，从获取简单的输入到复杂的文本。艾伦·图灵 (Alan Turing) 进行了图灵测试，以了解机器是否足够智能。

这就是公司使用自然语言处理从文本中提取信息的原因。

借助人工智能和机器学习 (ML)，NLU（自然语言理解）、NLP（自然语言处理）和 NLG（自然语言生成）在理解用户需求方面发挥了重要作用。

此外，NLU 和 NLG 是 NLP 中越来越重要的部分。这些技术使用机器学习来确定文本的含义，可以以多种方式使用。

那么，NLU 和 NLP 有什么区别？要理解这一点，我们首先需要知道每个术语代表什么并澄清任何歧义。

在这篇博文中，我们强调了 NLU 和 NLP 之间的区别并了解其中的细微差别。

什么是自然语言处理？

NLP 或自然语言处理是从计算语言学演变而来的，它旨在模拟自然人类语言数据。

此外，NLP 处理大量人类数据，并专注于使用机器学习和深度学习技术。

它通常用于计算机科学、信息系统、语言学、通信和哲学。

NLP 有很多子领域，包括计算语言学、句法分析、语音识别、机器翻译等等。

自然语言处理的工作原理是获取非结构化文本并将其转换为正确的格式或结构化文本。它的工作原理是构建算法并根据分析的大量数据训练模型，以了解用户在说某事时的意思。

它的工作原理是将各种实体放在一起（命名实体识别）并识别单词模式。使用标记化、词干化和词形还原等方法识别单词模式。

NLP承担着解析、语音识别、词性标注、信息抽取等多种任务。

在现实世界中，NLP 用于文本摘要、情感分析、主题提取、命名实体识别、词性标注、关系提取、词干提取、文本挖掘、机器翻译和自动问答，以及本体填充、语言建模和任何其他与语言相关的任务。

什么是自然语言理解？

NLU 是自然语言处理的一个子集，它使用文本的语义分析来理解句子的含义。

同一文本可能有多种含义，不同的词可能具有相同的含义，或者含义可能会根据情况而改变。

NLU 算法使用计算方法处理来自不同来源的文本，以达到对输入文本的某种理解，这就像理解一个句子所说的那样简单，或者像理解两个人之间的对话一样复杂。

它将您的文本转换为机器可读的格式。

例如，这是识别和理解人们在社交媒体帖子中所说内容的过程。

因此，NLU 使用计算方法来理解文本并产生结果。

NLU 可以以多种不同方式使用，包括理解两个人之间的对话、理解某人对特定情况的感受以及其他类似场景。

理解 NLU 分为三个语言层次：

句法：这是理解句子如何构造以及语法是否正确使用的过程。例如，要理解一个句子是否有意义，必须在上下文中考虑它并分析其句法。
语义：当我们查看包含上下文意义细节的文本时，例如两个人之间的语调或单词选择。这些数据也可以用于 NLU 算法，以从所有可能的上下文中生成结果，在这些上下文中，同一段口语
语用分析：它有助于理解上下文和文本试图达到的目的。
词义消歧是确定句子中词义的过程。它根据上下文赋予单词含义。

我们是否同时需要 NLP 和 NLU？

是的，NLU 和 NLP 一起工作。此外，术语 NLP 和 NLU 可以互换使用。

他们一起工作来创建更复杂的 NLP 模型。一个常见的例子是情感分析，它同时使用 NLP 和 NLU 算法来确定文本背后的情感含义。

虽然 NLP 和 NLU 是相关的，但它们的目标不同。然而，NLP 和 NLU 是不同的数据挖掘技术。

自然语言理解是机器解释用户查询或请求并使用情感分析、词性标注、主题分类和其他机器学习技术推断用户意图的过程。

NLP 模型旨在描述句子的含义，而 NLU 模型旨在根据概念、关系和属性来描述文本的含义。

NLP 与 NLU：有什么区别？

NLU 和 NLP 之间的主要区别在于 NLP 侧重于构建算法以识别和理解自然语言，而 NLU 侧重于句子的含义。

另一个区别是 NLP 打破和处理语言，而 NLU 提供语言理解。

NLU 和 NLP 都使用监督学习，这意味着它们使用标记数据训练模型。但是，它们之间的区别在于它是如何完成的。

NLU 和 NLP 的另一个区别是 NLU 更侧重于情感分析。情感分析涉及从文本中提取信息以确定文本的情感基调。

自然语言处理和自然语言理解语言不仅仅是训练数据集。计算机使用 NLP 算法来检测大量非结构化数据中的模式。

NLU 认识到语言是一项复杂的任务，由许多组件组成，例如动作、面部表情识别等。此外，NLU 使计算机程序能够从语言中推断出目的，即使书面或口头语言存在缺陷。

NLP 和 NLU 用例

互联网上只有 20% 的数据是结构化数据，可用于分析。剩下的 80% 是非结构化数据，不能用来做预测或开发算法。

这就是 NLP 和 NLU 技术协同工作的地方，以确保 AI 可以访问大量非结构化数据。 NLP&NLU都是从人工智能、语言学、数据科学等各个学科发展而来的，都是为了便于理解文本。

机器帮助找到非结构化数据中的模式，然后帮助人们理解该数据的含义。这就是当今 NLP 和 NLU 用例的实现方式。

NLP 和 NLU 的一些常见用例是：

1. 个人助理（Siri、Alexa 和 Google Home）

2.图像和视频识别

3. 内容审核

4. 情绪分析

NLP 和 NLU 在一起

NLP 和 NLU 协同工作以帮助解决许多问题。它们都提供类似的好处，这使它们成为任何希望利用 AI 的公司的绝佳选择。

NLP 的两大支柱是句法分析和语义分析。

为了帮助您一起了解 NLP 和 NLU 的优势，让我们看一些用例：

2017 年，LinkedIn 通过将 NLP 和 NLU 集成到他们的平台中来扩展其 AI 功能。

这使其能够为对特定主题感兴趣的人提供相关内容。这使 LinkedIn 能够改善其用户体验，并使他们能够从其平台中获得更多收益。

NLP 和 NLU 在各个行业一起工作：

1.金融与银行

2. 媒体与娱乐

3. 政府与医疗保健

4. 零售与消费品

5. 汽车与交通

自然语言的未来是什么？

为了实现创建可以与人类对话的聊天机器人的目标，研究人员正在开发能够处理自然语言的聊天机器人。

最终目标是创建一个能够理解人类语言并做出相应反应的智能代理。

这就是 NLU、NLP 和 NLG 协同工作的原因。事实上，NLU 和 NLG 的结合给出了一个 NLP 系统。

然而，NLP & NLU 未来仍面临诸多挑战。主要挑战之一是教会人工智能系统如何与人类互动。

机器学习 (ML) 人工智能：数据训练

为了充分利用您的机器学习系统，了解 ML 的工作原理非常重要。训练 ML 系统有几个不同的阶段：数据采集、特征工程和模型构建。

然而，计算机在解决问题时使用的数据比人类多得多，因此计算机不像人类那样容易被人们理解。即使拥有人类拥有的所有数据，我们仍然缺少很多关于我们世界正在发生的事情的信息。

因此，我们需要在 NLP 中嵌入 AI 规则来处理机器学习和数据科学。

NLP 与 NLU 总结

随着技术的进步，NLP 和 NLU 以多种不同的方式使用，但它们通常是相互关联的。如果您正在构建一个具有聊天功能的应用程序，那么您应该熟悉这两个术语。

NLU 和 NLP 在理解人类语言方面都发挥着至关重要的作用。

它们之间的区别在于 NLP 可以处理几乎任何类型的数据，而 NLU 是 NLP 的一个子集并且仅限于结构化数据。换句话说，NLU 可以使用日期和时间作为其对话的一部分，而 NLP 不能。

同样重要的是要记住，虽然 NLP 和 NLU 都用于会话应用程序，但它们也有自己的用途。

常见问题

问：哪一个更好：NLU 还是 NLP？

关于哪一个更好，没有明确的答案：NLU 或 NLP。然而，这两种类型的培训都为希望提高沟通技巧的个人提供了很大的好处。

NLP 代表神经语言编程，它是一种培训，可以帮助人们学习如何改变他们思考和交流的方式以实现他们的目标。

NLU代表自然语言理解，它是一种帮助人们学习如何理解和解释周围使用的语言的培训。

两种类型的培训在帮助个人提高沟通技巧方面都非常有效，但它们之间存在一些关键差异。 NLP 提供比 NLU 更深入的培训，它还专注于教人们如何在日常生活中使用神经语言编程技术。

问：机器学习中的 NLU 是什么？

自然语言理解是机器学习的一个子集，可帮助机器学习如何理解和解释周围使用的语言。这种类型的培训对于希望提高沟通技巧的个人来说非常有益，因为它允许机器以人类可以处理和理解人类语言的方式进行处理和理解。

问：NLG 是 NLP 的子集吗？

自然语言处理 (NLP)、自然语言理解 (NLU) 和自然语言生成 (NLG) 都是相关但不同的问题。 NLU 和 NLG 是 NLP 的高级组成部分。

问：为什么 NLU 比 NLG 更难？

NLU 根据语法规则、说话的上下文来破译数据，并确定意图和实体。文本由 NLG 基于结构化数据生成。