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）
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）
- 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）
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？
| NLP | 全国土地联盟 | NLG |
| 它是人工智能 (AI) 的一个分支，通过自然语言而不是编码或二进制语言充当人类和机器之间沟通的桥梁。 | 人工智能的这个方面涉及机器对用户提供数据的可理解性。 | 这是 NLP 的一个子集，可以将计算机语言转换为自然语言以生成输出。 |
| 这确保机器理解和处理上下文数据，而不是将其视为文字。 | 这涉及机器像人类一样理解语言和指令。 | NLG 确保机器的通信类似于并模仿用户输入的语言。 |
| 这一概念自 1950 世纪 XNUMX 年代以来一直盛行。 | 这一概念自 1860 世纪 XNUMX 年代以来一直盛行。 | 这一概念自 1960 世纪 XNUMX 年代以来一直盛行。 |
| 其运行机制是将自然语言转换成机器语言进行处理，再转换成自然语言进行输出。 | NLU 将用户提供的非结构化数据转换为结构化数据。 | 该机制生成结构化数据来响应用户。 |
| 它用于语言翻译、音频数据转换为文本、智能辅助、文本分析等。 | NLU 用于情感分析、聊天机器人和对话式 AI 的开发、语音识别等。 | 它用于语音助手、聊天机器人等的开发。 |
提高工作流效率：数据处理和报告中的 NLP、NLU 和 NLG
为了使 NLP 模型无缝运行，操作工作流程应该由 NLU 和 NLG 来补充，前者用于处理和理解输入数据并确定进一步的操作，后者用于在人类语言后处理中生成适当的响应。
- NLP——吸收文本或用户数据的含义
- NLU——处理和理解输入数据并确定进一步的操作
- NLG——在人类语言后处理中生成适当的响应
理解这一点最实际的例子之一可以围绕数据输入和处理中的任何冗余任务。例如，如果零售员工的日常任务包括汇总当天的销售额并从中生成数据以制定月度报告，那么 NLP 与 NLU 和 NLG 可以协助完成这项工作。
借助这一概念，员工可以确保将账单的纸质副本转换为结构化数据，并通过分类和聚类进行处理。然后可以进一步处理这些数据以获得洞察力和可视化，然后将其汇编成月度报告中的讨论要点。
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。
