NLU (Pure Language Understanding – Verständnis natürlicher Sprache)
- Semantische Analyse
- Absichtserkennung
- Entitätserkennung
- Stimmungsanalyse
Die syntaktische Analyse, die NLU in ihren Operationen verwendet, korrigiert die Struktur von Sätzen und zieht genaue oder wörterbuchmäßige Bedeutungen aus dem Textual content. Die semantische Analyse hingegen analysiert das grammatische Format von Sätzen, einschließlich der Anordnung von Phrasen, Wörtern und Klauseln.
Menschen haben die natürliche Fähigkeit, einen Satz und seinen Kontext zu verstehen. Bei Maschinen ist es jedoch nicht so einfach, die wahre Bedeutung hinter der Eingabe zu verstehen.
Daher nutzt die Software program diese Anordnungen in der semantischen Analyse, um Beziehungen zwischen unabhängigen Wörtern und Phrasen in einem bestimmten Kontext zu definieren und zu bestimmen. Die Software program lernt und entwickelt Bedeutungen durch diese Kombinationen von Phrasen und Wörtern und bietet bessere Benutzerergebnisse.
Anwendungen von NLU
Hier sind einige Anwendungen von NLU:
- Automatisierte Kundendienstsysteme.
- Intelligente virtuelle Assistenten
- Suchmaschinen
- Enterprise-Chatbots
NLG (Generierung natürlicher Sprache)
NLG verwendet ein Dreiphasensystem, um seinen Erfolg sicherzustellen und präzise Ergebnisse zu liefern. Seine Sprachregeln basieren auf Morphologie, Lexik, Syntax und Semantik. Die drei Phasen, die es in seinem Ansatz verwendet, sind:
- InhaltsbestimmungIn dieser Part ermittelt das NLG-System anhand der Benutzereingaben, welche Inhalte generiert werden sollen und korrigiert diese logisch.
- Natürliche Sprachgenerierung
In dieser Part werden die Zeichensetzung, der Textfluss und die Absatzumbrüche des in der ersten Part erstellten Inhalts überprüft und korrigiert. Darüber hinaus werden dem Textual content bei Bedarf auch Pronomen und Konjunktionen hinzugefügt. - RealisierungsphaseIn der letzten Part der NLG wird die grammatikalische Richtigkeit erneut überprüft. Außerdem wird geprüft, ob der Textual content den Interpunktions- und Konjugationsregeln entspricht.
Anwendungen von NLG
Hier sind einige der Anwendungen von NLG:
- Geschäftsanalytische Intelligenz
- Finanzprognosen
- Kundenservice-Chatbots
- Zusammenfassungsgenerierung
Was ist der Unterschied zwischen NLP, NLU und NLG?
| NLP | NLU | NLG |
| Es handelt sich um einen Zweig der künstlichen Intelligenz (KI), der als Kommunikationsbrücke zwischen Mensch und Maschine fungiert und dabei eine natürliche Sprache anstelle einer verschlüsselten oder binären Sprache verwendet. | Bei diesem Aspekt der KI geht es um die Verständlichkeit von Maschinen im Hinblick auf die vom Benutzer eingegebenen Daten. | Dies ist eine Teilmenge der NLP, die die Umwandlung von Computersprache in natürliche Sprache zur Ausgabegenerierung ermöglicht. |
| Dadurch wird sichergestellt, dass die Daten kontextbezogen verstanden und von Maschinen verarbeitet werden, anstatt sie als Wörter zu behandeln. | Dabei geht es darum, dass Maschinen Sprachen und Anweisungen genauso verstehen wie Menschen. | NLG stellt sicher, dass die Kommunikation der Maschine der vom Benutzer eingegebenen Sprache ähnelt und diese nachahmt. |
| Das Konzept ist seit den 1950er Jahren weit verbreitet. | Das Konzept ist seit den 1860er Jahren weit verbreitet. | Das Konzept ist seit den 1960er Jahren weit verbreitet. |
| Der Betriebsmechanismus umfasst die Umwandlung der natürlichen Sprache in Maschinensprache zur Verarbeitung und die Rückumwandlung in natürliche Sprache zur Ausgabe. | NLU wandelt von einem Benutzer eingegebene unstrukturierte Daten in strukturierte Daten um. | Dieser Mechanismus generiert strukturierte Daten, um auf Benutzer zu reagieren. |
| Es wird für Sprachübersetzungen, die Umwandlung von Audiodaten in Textual content, intelligente Unterstützung, Textanalyse und mehr verwendet. | NLU wird in der Stimmungsanalyse, der Entwicklung von Chatbots und Konversations-KI, der Spracherkennung und mehr verwendet. | Es wird bei der Entwicklung von Sprachassistenten, Chatbots und mehr verwendet. |
Verbesserung der Workflow-Effizienz: NLP, NLU und NLG in der Datenverarbeitung und Berichterstattung
Damit ein NLP-Modell reibungslos funktioniert, sollte der Betriebsablauf sowohl durch NLU ergänzt werden, um die Eingabedaten zu verarbeiten und zu verstehen und weitere Aktionen festzulegen, als auch durch NLG, um in der Nachbearbeitung in menschlicher Sprache eine entsprechende Antwort zu generieren.
- NLP – um die Bedeutung von Textual content oder Benutzerdaten zu assimilieren
- NLU – um die Eingabedaten zu verarbeiten und zu verstehen und weitere Maßnahmen zu bestimmen
- NLG – zur Generierung einer angemessenen Antwort in der Nachbearbeitung menschlicher Sprache
Eines der praktischsten Beispiele, um dies zu verstehen, kann sich um jede redundante Aufgabe bei der Dateneingabe und -verarbeitung drehen. Wenn es beispielsweise zu den täglichen Aufgaben eines Einzelhandelsmitarbeiters gehört, die Umsätze des Tages zusammenzustellen und daraus Daten zu generieren, um monatliche Berichte zu erstellen, kann NLP in Verbindung mit NLU und NLG dabei helfen.
Mithilfe dieses Konzepts kann der Mitarbeiter sicherstellen, dass physische Kopien von Rechnungen in strukturierte Daten umgewandelt und durch Klassifizierung und Clustering verarbeitet werden. Diese Daten können dann weiterverarbeitet werden, um Erkenntnisse zu gewinnen und zu visualisieren, die dann in monatlichen Berichten zu Diskussionspunkten zusammengestellt werden können.
Abschluss
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass NLP unstrukturierte Daten in ein strukturiertes Format umwandelt, sodass die Software program die gegebenen Eingaben verstehen und entsprechend reagieren kann. Umgekehrt zielt NLU darauf ab, die Bedeutung von Sätzen zu verstehen, während NLG sich darauf konzentriert, auf 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 zu erfahren.
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