NLP 與 NLU：從理解語言到處理

已發表: 2022-05-06

人工智能正在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。是艾倫·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 AI 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至關重要的作用。

此外，NLU 和 NLG 是 NLP 的一部分，它們變得越來越重要。這些技術使用機器學習來確定文本的含義，可以通過多種方式使用。

那麼，NLU 和 NLP 有什麼區別呢？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。

在這篇博客文章中，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，旨在對自然人類語言數據進行建模。

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。

自然語言處理通過獲取非結構化文本並將其轉換為正確格式或結構化文本來工作。它通過構建算法並在大量分析數據上訓練模型來工作，以了解用戶在說話時的意思。

它通過一起識別和識別各種實體（命名實體識別）和識別單詞模式來工作。使用標記化、詞幹提取和詞形還原等方法來識別單詞模式。

NLP 承擔各種任務，例如解析、語音識別、詞性標註和信息提取。

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。

相同的文本可能具有多種含義，不同的單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的話的過程。

因此，NLU 使用計算方法來理解文本並產生結果。

NLU 可以以許多不同的方式使用，包括理解兩個人之間的對話，理解某人對特定情況的感受，以及其他類似的場景。

理解 NLU 有三個語言層次：

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它的句法。
語義：當我們查看包含上下文含義細節的文本時，例如兩個人之間的語氣或單詞選擇。這些數據片段也可用於 NLU 算法，以從所有可能的上下文中產生結果，其中同一片段的口語
語用分析：它有助於理解上下文以及文本試圖達到的目標。
詞義消歧是確定句子中詞義的過程。它根據上下文給出一個詞的含義。

我們需要 NLP 和 NLU 嗎？

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

他們一起工作以創建更複雜的 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意義。

雖然 NLP 和 NLU 都是相關的，但它們的目標不同。但是，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、詞性標記、主題分類和其他機器學習技術來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 的主要區別在於 NLP 側重於構建算法來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緒基調。

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 認識到語言是一項由許多組件組成的複雜任務，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，不能用於進行預測或開發算法。

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 和 NLU 都是從人工智能、語言學和數據科學等各個學科發展而來的，以便於理解文本。

機器有助於在非結構化數據中找到模式，然後幫助人們理解該數據的含義。這就是當今實施 NLP 和 NLU 用例的方式。

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，我們來看看一些用例：

2017 年，LinkedIn 通過將 NLP 和 NLU 集成到其平台中來擴展其 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，並使他們能夠從他們的平台中獲得更多收益。

NLP & NLU 在各個行業協同工作：

1. 金融與銀行

2. 媒體與娛樂

3. 政府與醫療保健

4. 零售及消費品

5. 汽車與交通

自然語言的未來在哪裡？

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音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，未來 NLP & NLU 仍面臨許多挑戰。主要挑戰之一是教人工智能係統如何與人類互動。

機器學習 (ML) AI：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。訓練機器學習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，計算機使用比人類更多的數據來解決問題，因此計算機不像人類那麼容易理解。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 以許多不同的方式使用，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起著至關重要的作用。

它們之間的區別在於 NLP 幾乎可以處理任何類型的數據，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：哪個更好：NLU 還是 NLP？

關於哪個更好：NLU 或 NLP，沒有明確的答案。但是，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，它是一種幫助人們學習如何改變思維和交流方式以實現目標的培訓。

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他們周圍使用的語言的培訓。

這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非常有益，因為它允許機器以人類可以處理的方式處理和理解人類語言。

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 的高級組件。

Q. 為什麼 NLU 比 NLG 難？

NLU 根據語法規則、說它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。