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已發表: 2022-11-29

人工智能正成為我們生活中越來越重要的一部分。然而，在理解人類語言方面，技術還沒有達到可以給我們所有答案的地步。

自 1950 年代以來，計算機和語言一直在協同工作，從獲取簡單的輸入到復雜的文本。艾倫·圖靈 (Alan Turing) 進行了圖靈測試，以了解機器是否足夠智能。

這就是公司使用自然語言處理從文本中提取信息的原因。

借助人工智能和機器學習 (ML)，NLU（自然語言理解）、NLP（自然語言處理）和 NLG（自然語言生成）在理解用戶需求方面發揮了重要作用。

此外，NLU 和 NLG 是 NLP 中越來越重要的部分。這些技術使用機器學習來確定文本的含義，可以以多種方式使用。

那麼，NLU 和 NLP 有什麼區別？要理解這一點，我們首先需要知道每個術語代表什麼並澄清任何歧義。

在這篇博文中，我們強調了 NLU 和 NLP 之間的區別並了解其中的細微差別。

什麼是自然語言處理？

NLP 或自然語言處理是從計算語言學演變而來的，它旨在模擬自然人類語言數據。

此外，NLP 處理大量人類數據，並專注於使用機器學習和深度學習技術。

它通常用於計算機科學、信息系統、語言學、通信和哲學。

NLP 有很多子領域，包括計算語言學、句法分析、語音識別、機器翻譯等等。

自然語言處理的工作原理是獲取非結構化文本並將其轉換為正確的格式或結構化文本。它的工作原理是構建算法並根據分析的大量數據訓練模型，以了解用戶在說某事時的意思。

它的工作原理是將各種實體放在一起（命名實體識別）並識別單詞模式。使用標記化、詞乾化和詞形還原等方法識別單詞模式。

NLP承擔著解析、語音識別、詞性標註、信息抽取等多種任務。

在現實世界中，NLP 用於文本摘要、情感分析、主題提取、命名實體識別、詞性標註、關係提取、詞幹提取、文本挖掘、機器翻譯和自動問答，以及本體填充、語言建模和任何其他與語言相關的任務。

什麼是自然語言理解？

NLU 是自然語言處理的一個子集，它使用文本的語義分析來理解句子的含義。

同一文本可能有多種含義，不同的詞可能具有相同的含義，或者含義可能會根據情況而改變。

NLU 算法使用計算方法處理來自不同來源的文本，以達到對輸入文本的某種理解，這就像理解一個句子所說的那樣簡單，或者像理解兩個人之間的對話一樣複雜。

它將您的文本轉換為機器可讀的格式。

例如，這是識別和理解人們在社交媒體帖子中所說內容的過程。

因此，NLU 使用計算方法來理解文本並產生結果。

NLU 可以以多種不同方式使用，包括理解兩個人之間的對話、理解某人對特定情況的感受以及其他類似場景。

理解 NLU 分為三個語言層次：

句法：這是理解句子如何構造以及語法是否正確使用的過程。例如，要理解一個句子是否有意義，必須在上下文中考慮它並分析其句法。
語義：當我們查看包含上下文意義細節的文本時，例如兩個人之間的語調或單詞選擇。這些數據也可以用於 NLU 算法，以從所有可能的上下文中生成結果，在這些上下文中，同一段口語
語用分析：它有助於理解上下文和文本試圖達到的目的。
詞義消歧是確定句子中詞義的過程。它根據上下文賦予單詞含義。

我們是否同時需要 NLP 和 NLU？

是的，NLU 和 NLP 一起工作。此外，術語 NLP 和 NLU 可以互換使用。

他們一起工作來創建更複雜的 NLP 模型。一個常見的例子是情感分析，它同時使用 NLP 和 NLU 算法來確定文本背後的情感含義。

雖然 NLP 和 NLU 是相關的，但它們的目標不同。然而，NLP 和 NLU 是不同的數據挖掘技術。

自然語言理解是機器解釋用戶查詢或請求並使用情感分析、詞性標註、主題分類和其他機器學習技術推斷用戶意圖的過程。

NLP 模型旨在描述句子的含義，而 NLU 模型旨在根據概念、關係和屬性來描述文本的含義。

NLP 與 NLU：有什麼區別？

NLU 和 NLP 之間的主要區別在於 NLP 側重於構建算法以識別和理解自然語言，而 NLU 側重於句子的含義。

另一個區別是 NLP 打破和處理語言，而 NLU 提供語言理解。

NLU 和 NLP 都使用監督學習，這意味著它們使用標記數據訓練模型。但是，它們之間的區別在於它是如何完成的。

NLU 和 NLP 的另一個區別是 NLU 更側重於情感分析。情感分析涉及從文本中提取信息以確定文本的情感基調。

自然語言處理和自然語言理解語言不僅僅是訓練數據集。計算機使用 NLP 算法來檢測大量非結構化數據中的模式。

NLU 認識到語言是一項複雜的任務，由許多組件組成，例如動作、面部表情識別等。此外，NLU 使計算機程序能夠從語言中推斷出目的，即使書面或口頭語言存在缺陷。

NLP 和 NLU 用例

互聯網上只有 20% 的數據是結構化數據，可用於分析。剩下的 80% 是非結構化數據，不能用來做預測或開發算法。

這就是 NLP 和 NLU 技術協同工作的地方，以確保 AI 可以訪問大量非結構化數據。 NLP&NLU都是從人工智能、語言學、數據科學等各個學科發展而來的，都是為了便於理解文本。

機器幫助找到非結構化數據中的模式，然後幫助人們理解該數據的含義。這就是當今 NLP 和 NLU 用例的實現方式。

NLP 和 NLU 的一些常見用例是：

1. 個人助理（Siri、Alexa 和 Google Home）

2.圖像和視頻識別

3. 內容審核

4. 情緒分析

NLP 和 NLU 在一起

NLP 和 NLU 協同工作以幫助解決許多問題。它們都提供類似的好處，這使它們成為任何希望利用 AI 的公司的絕佳選擇。

NLP 的兩大支柱是句法分析和語義分析。

為了幫助您一起了解 NLP 和 NLU 的優勢，讓我們看一些用例：

2017 年，LinkedIn 通過將 NLP 和 NLU 集成到他們的平台中來擴展其 AI 功能。

這使其能夠為對特定主題感興趣的人提供相關內容。這使 LinkedIn 能夠改善其用戶體驗，並使他們能夠從其平台中獲得更多收益。

NLP 和 NLU 在各個行業一起工作：

1.金融與銀行

2. 媒體與娛樂

3. 政府與醫療保健

4. 零售與消費品

5. 汽車與交通

自然語言的未來是什麼？

為了實現創建可以與人類對話的聊天機器人的目標，研究人員正在開發能夠處理自然語言的聊天機器人。

最終目標是創建一個能夠理解人類語言並做出相應反應的智能代理。

這就是 NLU、NLP 和 NLG 協同工作的原因。事實上，NLU 和 NLG 的結合給出了一個 NLP 系統。

然而，NLP & NLU 未來仍面臨諸多挑戰。主要挑戰之一是教會人工智能係統如何與人類互動。

機器學習 (ML) 人工智能：數據訓練

為了充分利用您的機器學習系統，了解 ML 的工作原理非常重要。訓練 ML 系統有幾個不同的階段：數據採集、特徵工程和模型構建。

然而，計算機在解決問題時使用的數據比人類多得多，因此計算機不像人類那樣容易被人們理解。即使擁有人類擁有的所有數據，我們仍然缺少很多關於我們世界正在發生的事情的信息。

因此，我們需要在 NLP 中嵌入 AI 規則來處理機器學習和數據科學。

NLP 與 NLU 總結

隨著技術的進步，NLP 和 NLU 以多種不同的方式使用，但它們通常是相互關聯的。如果您正在構建一個具有聊天功能的應用程序，那麼您應該熟悉這兩個術語。

NLU 和 NLP 在理解人類語言方面都發揮著至關重要的作用。

它們之間的區別在於 NLP 可以處理幾乎任何類型的數據，而 NLU 是 NLP 的一個子集並且僅限於結構化數據。換句話說，NLU 可以使用日期和時間作為其對話的一部分，而 NLP 不能。

同樣重要的是要記住，雖然 NLP 和 NLU 都用於會話應用程序，但它們也有自己的用途。

常見問題

問：哪一個更好：NLU 還是 NLP？

關於哪一個更好，沒有明確的答案：NLU 或 NLP。然而，這兩種類型的培訓都為希望提高溝通技巧的個人提供了很大的好處。

NLP 代表神經語言編程，它是一種培訓，可以幫助人們學習如何改變他們思考和交流的方式以實現他們的目標。

NLU代表自然語言理解，它是一種幫助人們學習如何理解和解釋周圍使用的語言的培訓。

兩種類型的培訓在幫助個人提高溝通技巧方面都非常有效，但它們之間存在一些關鍵差異。 NLP 提供比 NLU 更深入的培訓，它還專注於教人們如何在日常生活中使用神經語言編程技術。

問：機器學習中的 NLU 是什麼？

自然語言理解是機器學習的一個子集，可幫助機器學習如何理解和解釋周圍使用的語言。這種類型的培訓對於希望提高溝通技巧的個人來說非常有益，因為它允許機器以人類可以處理和理解人類語言的方式進行處理和理解。

問：NLG 是 NLP 的子集嗎？

自然語言處理 (NLP)、自然語言理解 (NLU) 和自然語言生成 (NLG) 都是相關但不同的問題。 NLU 和 NLG 是 NLP 的高級組成部分。

問：為什麼 NLU 比 NLG 更難？

NLU 根據語法規則、說話的上下文來破譯數據，並確定意圖和實體。文本由 NLG 基於結構化數據生成。