Künstliche Intelligenz und ihre Anwendungen machen mit der Entwicklung leistungsstarker Apps wie ChatGPT, Siri und Alexa, die Benutzern eine Welt der Bequemlichkeit und des Komforts bieten, enorme Fortschritte. Obwohl die meisten Technikbegeisterten gerne mehr über die Technologien erfahren möchten, die diese Anwendungen unterstützen, verwechseln sie oft eine Technologie mit einer anderen.
NLP, NLU und NLG fallen alle in den Bereich der KI und werden für die Entwicklung verschiedener KI-Anwendungen verwendet. Alle drei sind jedoch unterschiedlich und haben ihren Zweck. Lassen Sie uns im Detail mehr darüber erfahren und erfahren Sie mehr über jede Technologie und ihre Anwendung im Blog.
Was sind NLP, NLU und NLG?
NLP (Verarbeitung natürlicher Sprache)
Dabei handelt es sich um einen Bereich der künstlichen Intelligenz, der es Maschinen ermöglicht, menschliche Sprache zu verstehen und zu verarbeiten. Es analysiert große Mengen an Text- und Sprachdaten, identifiziert Muster und generiert intelligente Antworten.
Um umfassender zu verstehen, kombiniert NLP verschiedene Sprachen und Anwendungen, wie z. B. Computerlinguistik, maschinelles Lernen, regelbasierte Modellierung menschlicher Sprachen und Deep-Learning-Modelle.
Wenn alle diese Modelle zusammen verarbeitet und mit Daten in Sprach- oder Textform unterstützt werden, werden intelligente Ergebnisse generiert und die Software wird in die Lage versetzt, die menschliche Sprache zu verstehen.
Darüber hinaus werden die derzeit entwickelten Modelle sorgfältiger als zuvor unterstützt und Prozesse wie Spracherkennung, Begriffsklärung, Sprachkennzeichnung, Stimmungsanalyse und Erzeugung natürlicher Sprache werden genutzt, um genauere Benutzerantworten zu generieren und NLP-Anwendungen zu verfeinern .
Anwendungen von NLP
Zu den wichtigsten Anwendungen von NLP gehören:
- Sprachgesteuertes GPS-System.
- Digitale Assistenten.
- Speech-to-Text-Diktat.
- Virtuelle Assistenten wie Alexa, Siri etc.
NLP erfüllt im Wesentlichen diese drei Aufgaben, um den Erfolg ihrer Anwendungen sicherzustellen:
- Übersetzung von Texten von einer Sprache in eine andere.
- Zusammenfassung großer Datenmengen und Texte in Echtzeit.
- Auf die Befehle der Benutzer reagieren.
[Lesen Sie auch: Die 15 besten NLP-Datensätze zum Trainieren von Modellen zur Verarbeitung natürlicher Sprache]
NLU (Verstehen natürlicher Sprache)
Es ist ein Teilgebiet des NLP, das sich auf die Interpretation der Bedeutung natürlicher Sprache konzentriert, um ihren Kontext mithilfe syntaktischer und semantischer Analyse besser zu verstehen. Einige der häufigsten Aufgaben in NLU sind:
- Semantische Analyse
- Absichtserkennung
- Entitätserkennung
- Stimmungsanalyse
Die syntaktische Analyse, die NLU in ihren Operationen verwendet, korrigiert die Struktur von Sätzen und zieht genaue oder Wörterbuchbedeutungen aus dem Text. Andererseits analysiert die semantische Analyse das grammatikalische Format von Sätzen, einschließlich der Anordnung von Phrasen, Wörtern und Satzteilen.
Menschen haben die natürliche Fähigkeit, einen Satz und seinen Kontext zu verstehen. Bei Maschinen ist es jedoch nicht einfach, die wahre Bedeutung der bereitgestellten Eingaben zu verstehen.
Daher nutzt die Software diese Anordnungen in der semantischen Analyse, um Beziehungen zwischen unabhängigen Wörtern und Phrasen in einem bestimmten Kontext zu definieren und zu bestimmen. Die Software lernt und entwickelt Bedeutungen durch diese Kombinationen von Phrasen und Wörtern und sorgt für bessere Benutzerergebnisse.
Anwendungen der NLU
Hier sind einige Anwendungen von NLU:
- Automatisierte Kundendienstsysteme.
- Intelligente virtuelle Assistenten
- Search Engines
- Business-Chatbots
NLG (Erzeugung natürlicher Sprache)
Es ist ein Teilgebiet von NLP, das sich mehr auf die Generierung natürlicher Sprache aus strukturierten Daten konzentriert. Im Gegensatz zu NLP und NLU besteht der Hauptzweck von NLG darin, Antworten in menschlicher Sprache zu erstellen und Daten in ein Sprachformat umzuwandeln.
NLG verwendet ein dreiphasiges System, um seinen Erfolg sicherzustellen und präzise Ergebnisse zu liefern. Seine Sprachregeln basieren auf Morphologie, Lexika, Syntax und Semantik. Die drei Phasen, die es in seinem Ansatz verwendet, sind:
- Inhaltsbestimmung
In dieser Phase bestimmt das NLG-System anhand der Benutzereingaben, welche Inhalte generiert werden sollen, und korrigiert diese logisch.
- Generierung natürlicher Sprachen
In dieser Phase werden die Interpunktion, der Textfluss und die Para-Breaks der in der ersten Phase generierten Inhalte überprüft und korrigiert. Darüber hinaus werden dem Text, wo immer erforderlich, Pronomen und Konjunktionen hinzugefügt. - RealisierungsphaseIn der letzten Phase des NLG wird die grammatikalische Genauigkeit erneut überprüft. Außerdem wird überprüft, ob der Text den Interpunktions- und Konjugationsregeln korrekt entspricht.
Anwendungen von NLG
Hier sind einige der Anwendungen von NLG:
- Business Analytische Intelligenz
- Finanzprognose
- Kundenservice-Chatbots
- Zusammenfassungsgenerierung
Was ist der Unterschied zwischen NLP, NLU und NLG?
Wie zu Beginn des Blogs erwähnt, ist NLP ein Zweig der KI, während sowohl NLU als auch NLG Teilbereiche von NLP sind. Ziel der Verarbeitung natürlicher Sprache ist es, den Befehl des Benutzers zu verstehen und eine geeignete Antwort darauf zu generieren.
NLU einerseits kann mit dem Computer in natürlicher Sprache interagieren. NLU ist so programmiert, dass es die Befehlsabsicht entschlüsselt und präzise Ausgaben liefert, selbst wenn die Eingabe aus falschen Aussprachen im Satz besteht.
NLG hingegen steht über NLU, das Benutzern fließendere, ansprechendere und aufregendere Antworten bieten kann, als es ein normaler Mensch tun würde. NLG identifiziert die Essenz des Dokuments und generiert auf der Grundlage dieser Analysen hochpräzise Antworten.
Zusammenfassung
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass NLP unstrukturierte Daten in ein strukturiertes Format umwandelt, sodass die Software die gegebenen Eingaben verstehen und angemessen reagieren kann. Umgekehrt zielt NLU darauf ab, die Bedeutung von Sätzen zu verstehen, während sich NLG darauf konzentriert, auf der Grundlage des Datensatzes korrekte Sätze mit der richtigen Absicht in bestimmten Sprachen zu formulieren. Wenden Sie sich an unsere Shaip-Experten um mehr über diese Technologien im Detail zu erfahren.
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