L'intelligenza artificiale e le sue applicazioni stanno progredendo enormemente con lo sviluppo di potenti app come ChatGPT, Siri e Alexa che offrono agli utenti un mondo di praticità e comfort. Sebbene la maggior parte degli appassionati di tecnologia sia desiderosa di conoscere le tecnologie che supportano queste applicazioni, spesso confondono una tecnologia con un'altra.
NLP, NLU e NLG rientrano tutti nel campo dell'IA e vengono utilizzati per sviluppare varie applicazioni di intelligenza artificiale. Tuttavia, tutti e tre sono distinti e hanno il loro scopo. Facci sapere di più su di loro in modo approfondito e scopri ogni tecnologia e la sua applicazione nel blog.
Cosa sono PNL, NLU e NLG?
PNL (elaborazione del linguaggio naturale)
È un campo dell'intelligenza artificiale che consente alle macchine di comprendere ed elaborare il linguaggio umano. Analizza grandi quantità di dati testuali e vocali, identifica modelli e genera risposte intelligenti.
Per comprendere in modo più completo, la PNL combina diversi linguaggi e applicazioni, come la linguistica computazionale, l'apprendimento automatico, la modellazione basata su regole dei linguaggi umani e i modelli di apprendimento profondo.
Quando tutti questi modelli vengono elaborati insieme e facilitati con dati in forma vocale o di testo, si generano risultati intelligenti e il software diventa in grado di comprendere il linguaggio umano.
Inoltre, i modelli ora in fase di sviluppo sono assistiti con maggiore attenzione rispetto a prima e vengono sfruttati processi come il riconoscimento vocale, la disambiguazione del senso delle parole, l'etichettatura vocale, l'analisi del sentimento e la generazione del linguaggio naturale che aiutano a generare risposte degli utenti più accurate e rendono le applicazioni NLP più raffinate .
Applicazioni della PNL
Alcune delle principali applicazioni della PNL includono:
- Sistema GPS a comando vocale.
- Assistenti digitali.
- Dettatura vocale su testo.
- Assistenti virtuali come Alexa, Siri, ecc.
La PNL svolge fondamentalmente questi tre compiti per garantire il successo delle loro applicazioni:
- Traduzione di testi da una lingua all'altra.
- Riepilogo di dati e testo di grandi dimensioni in tempo reale.
- Rispondere ai comandi degli utenti.
[Leggi anche: 15 migliori set di dati NLP per addestrare i tuoi modelli di elaborazione del linguaggio naturale]
NLU (comprensione del linguaggio naturale)
È un sottocampo della PNL che si concentra sull'interpretazione del significato del linguaggio naturale per comprenderne meglio il contesto utilizzando l'analisi sintattica e semantica. Alcune delle attività più comuni incluse in NLU sono:
- Analisi semantica
- Riconoscimento dell'intento
- Riconoscimento di entità
- Analisi del sentimento
L'analisi sintattica che NLU utilizza nelle sue operazioni corregge la struttura delle frasi e trae significati esatti o di dizionario dal testo. D'altra parte, l'analisi semantica analizza il formato grammaticale delle frasi, compresa la disposizione di frasi, parole e clausole.
Gli esseri umani hanno la capacità naturale di comprendere una frase e il suo contesto. Tuttavia, con le macchine, comprendere il vero significato dietro l'input fornito non è facile da decifrare.
Pertanto, il software sfrutta queste disposizioni nell'analisi semantica per definire e determinare le relazioni tra parole e frasi indipendenti in un contesto specifico. Il software apprende e sviluppa significati attraverso queste combinazioni di frasi e parole e fornisce migliori risultati per l'utente.
Applicazioni dell'NLU
Ecco alcune applicazioni di NLU:
- Sistemi di servizio clienti automatizzati.
- Assistenti virtuali intelligenti
- Motori di ricerca
- Chatbot aziendali
NLG (generazione del linguaggio naturale)
È un sottocampo della PNL che si concentra maggiormente sulla generazione di linguaggio naturale da dati strutturati. A differenza di NLP e NLU, lo scopo principale di NLG è creare risposte in linguaggio umano e convertire i dati in un formato vocale.
NLG utilizza un sistema trifase per garantirne il successo e fornire risultati precisi. Le sue regole linguistiche si basano su morfologia, lessico, sintassi e semantica. Le tre fasi che utilizza nel suo approccio sono:
- Determinazione del contenuto
In questa fase, il sistema NLG determina quale contenuto deve essere generato in base agli input dell'utente e lo corregge logicamente.
- Generazione del linguaggio naturale
In questa fase vengono controllati e corretti la punteggiatura, il flusso del testo e le interruzioni di para del contenuto generato nella prima fase. Inoltre, anche i pronomi e le congiunzioni vengono aggiunti al testo dove richiesto. - Fase di realizzazioneEssendo l'ultima fase di NLG, l'accuratezza grammaticale viene ricontrollata. Inoltre, il testo viene controllato per vedere se segue correttamente le regole di punteggiatura e coniugazione.
Applicazioni di NLG
Ecco alcune delle applicazioni di NLG:
- Intelligenza analitica aziendale
- Previsioni finanziarie
- Chatbot del servizio clienti
- Generazione sommaria
Qual è la differenza tra PNL, NLU e NLG?
Come accennato all'inizio del blog, la PNL è un ramo dell'IA, mentre sia la NLU che la NLG sono sottoinsiemi della PNL. L'elaborazione del linguaggio naturale mira a comprendere il comando dell'utente e generare una risposta adeguata contro di esso.
L'NLU, da un lato, può interagire con il computer utilizzando il linguaggio naturale. L'NLU è programmato per decifrare l'intento del comando e fornire output precisi anche se l'input è costituito da errori di pronuncia nella frase.
NLG, d'altra parte, è al di sopra di NLU, che può offrire agli utenti risposte più fluide, coinvolgenti ed entusiasmanti come darebbe un normale essere umano. NLG identifica l'essenza del documento e, sulla base di tali analisi, genera risposte altamente accurate.
Conclusione
Riassumendo, la PNL converte i dati non strutturati in un formato strutturato in modo che il software possa comprendere gli input forniti e rispondere adeguatamente. Al contrario, NLU mira a comprendere il significato delle frasi, mentre NLG si concentra sulla formulazione di frasi corrette con il giusto intento in lingue specifiche basate sul set di dati. Rivolgiti ai nostri esperti Shaip per conoscere queste tecnologie in dettaglio.
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