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)
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)
- 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)
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 contenutoIn 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?
| NLP | NLU | NLG |
| È una branca dell'intelligenza artificiale (IA) che funge da ponte di comunicazione tra esseri umani e macchine attraverso un linguaggio naturale anziché un linguaggio codificato o binario. | Questo aspetto dell'intelligenza artificiale riguarda la comprensibilità delle macchine rispetto ai dati forniti dagli utenti. | Si tratta di un sottoinsieme dell'elaborazione del linguaggio naturale che consente la conversione del linguaggio informatico in linguaggio naturale per la generazione di output. |
| Ciò garantisce la comprensione contestuale e l'elaborazione dei dati da parte delle macchine, anziché trattarli come parole. | Ciò implica che le macchine comprendano i linguaggi e le istruzioni come farebbero gli esseri umani. | NLG garantisce che la comunicazione proveniente dalla macchina assomigli e imiti il linguaggio immesso dall'utente. |
| Il concetto è diffuso a partire dagli anni '1950. | Il concetto è diffuso a partire dagli anni '1860. | Il concetto è diffuso a partire dagli anni '1960. |
| Il meccanismo operativo prevede la conversione del linguaggio naturale in linguaggio macchina per l'elaborazione e la riconversione in linguaggio naturale per l'output. | NLU converte i dati non strutturati immessi da un utente in dati strutturati. | Questo meccanismo genera dati strutturati per rispondere agli utenti. |
| Viene utilizzato nella traduzione linguistica, nella conversione di dati audio in testo, nell'assistenza intelligente, nell'analisi del testo e altro ancora. | L'NLU viene utilizzato nell'analisi dei sentimenti, nello sviluppo di chatbot e intelligenza artificiale conversazionale, nel riconoscimento vocale e altro ancora. | Viene utilizzato nello sviluppo di assistenti vocali, chatbot e altro ancora. |
Migliorare l'efficienza del flusso di lavoro: NLP, NLU e NLG nell'elaborazione e nel reporting dei dati
Affinché un modello NLP funzioni senza problemi, il flusso di lavoro operativo dovrebbe essere completato sia dall'NLU per elaborare e comprendere i dati di input e determinare ulteriori azioni, sia dall'NLG per generare una risposta appropriata nella post-elaborazione del linguaggio umano.
- NLP – per assimilare il significato di testo o dati utente
- NLU – per elaborare e comprendere i dati di input e determinare ulteriori azioni
- NLG – per generare una risposta appropriata nel post-processing del linguaggio umano
Uno degli esempi più pratici per capirlo può riguardare qualsiasi attività ridondante di immissione ed elaborazione dati. Ad esempio, se l'attività quotidiana di un addetto al dettaglio comporta la compilazione delle vendite giornaliere e la generazione di dati da esse per sviluppare report mensili, NLP in tandem con NLU e NLG può aiutare in questo.
Con l'aiuto di questo concetto, l'associato può garantire che le copie fisiche delle fatture vengano convertite in dati strutturati ed elaborate tramite classificazione e clustering. Questi dati possono quindi essere ulteriormente elaborati per approfondimenti e visualizzazioni che possono poi essere compilati in punti di discussione in report mensili.
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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