随着 ChatGPT、Siri 和 Alexa 等功能强大的应用程序的开发，人工智能及其应用程序正在取得巨大进步，这些应用程序为用户带来了便利和舒适的世界。 尽管大多数技术爱好者都渴望了解支持这些应用程序的技术，但他们经常将一种技术与另一种技术混淆。
NLP、NLU 和 NLG 都属于 AI 领域，用于开发各种 AI 应用程序。 然而，这三者各有不同，各有目的。 让我们更深入地了解它们，在博客中了解每项技术及其应用。
什么是 NLP、NLU 和 NLG？
NLP（自然语言处理）
它是人工智能的一个领域，使机器能够理解和处理人类语言。 它分析大量文本和语音数据、识别模式并生成智能响应。
为了更全面地理解，NLP 结合了不同的语言和应用程序，例如计算语言学、机器学习、基于规则的人类语言建模和深度学习模型。
当所有这些模型一起处理并以语音或文本形式的数据促进时，它会生成智能结果，并且该软件能够理解人类语言。
此外，现在正在开发的模型比以前得到了更仔细的协助，并利用语音识别、词义消歧、语音标记、情感分析和自然语言生成等过程来帮助生成更准确的用户响应并使 NLP 应用程序更精细.
自然语言处理的应用
NLP 的一些顶级应用包括：
- 语音操作的 GPS 系统。
- 数字助理。
- 语音到文本听写。
- Alexa、Siri 等虚拟助手。
NLP 从根本上执行这三项任务以确保其应用程序的成功：
- 将文本从一种语言翻译成另一种语言。
- 实时汇总大数据和文本。
- 响应用户的命令。
[另请阅读： 用于训练自然语言处理模型的 15 个最佳 NLP 数据集]
NLU（自然语言理解）
它是 NLP 的一个子领域，专注于解释自然语言的含义，以便使用句法和语义分析更好地理解其上下文。 NLU 中包含的一些最常见的任务是：
- 语义分析
- 意图识别
- 实体识别
- 情绪分析
NLU 在其操作中使用的句法分析纠正句子的结构，并从文本中提取准确或字典的含义。 另一方面，语义分析分析句子的语法格式，包括短语、单词和从句的排列。
人类具有理解短语及其上下文的自然能力。 然而，对于机器来说，理解所提供输入背后的真正含义并不容易破解。
因此，该软件利用语义分析中的这些安排来定义和确定特定上下文中独立单词和短语之间的关系。 该软件通过这些短语和单词的组合来学习和发展意义，并提供更好的用户结果。
NLU的应用
以下是 NLU 的一些应用：
- 自动化客户服务系统。
- 智能虚拟助手
- 搜索引擎
- 商务聊天机器人
NLG（自然语言生成）
它是 NLP 的一个子领域，更侧重于从结构化数据生成自然语言。 与 NLP 和 NLU 不同，NLG 的主要目的是创建人类语言响应并将数据转换为语音格式。
NLG 使用三相系统来确保其成功并提供精确的输出。 它的语言规则基于形态学、词典、句法和语义。 它在其方法中使用的三个阶段是：
- 含量测定
在此阶段，NLG 系统根据用户输入确定应生成哪些内容并进行逻辑修正。
- 自然语言生成
在此阶段，对第一阶段生成的内容的标点符号、文本流和分段符进行检查和更正。 此外，代词和连词也会在需要时添加到文本中。 - 实现阶段作为 NLG 的最后阶段，重新检查语法准确性。 此外，还会检查文本是否正确遵循标点符号和变位规则。
NLG的应用
以下是 NLG 的一些应用：
- 商业分析智能
- 财务预测
- 客户服务聊天机器人
- 摘要生成
NLP、NLU 和 NLG 之间有什么区别？
正如博客开头所述，NLP 是 AI 的一个分支，而 NLU 和 NLG 都是 NLP 的子集。 自然语言处理旨在理解用户的命令并针对它生成合适的响应。
一方面，NLU 可以使用自然语言与计算机交互。 NLU 被编程为破译命令意图并提供精确的输出，即使输入由句子中的错误发音组成。
另一方面，NLG 高于 NLU，它可以像普通人一样为用户提供更流畅、更有吸引力和更令人兴奋的响应。 NLG 识别文档的本质，并根据这些分析生成高度准确的答案。
结论
总而言之，NLP 将非结构化数据转换为结构化格式，以便软件能够理解给定的输入并做出适当的响应。 相反，NLU 旨在理解句子的含义，而 NLG 则侧重于根据数据集以特定语言以正确的意图制定正确的句子。 请咨询我们的 Shaip 专家 详细了解这些技术。
