ปัญญาประดิษฐ์และแอปพลิเคชันกำลังก้าวหน้าอย่างมากด้วยการพัฒนาแอปอันทรงพลัง เช่น ChatGPT, Siri และ Alexa ที่นำผู้ใช้เข้าสู่โลกแห่งความสะดวกสบาย แม้ว่าผู้ที่ชื่นชอบเทคโนโลยีส่วนใหญ่จะกระตือรือร้นที่จะเรียนรู้เกี่ยวกับเทคโนโลยีที่สนับสนุนแอปพลิเคชันเหล่านี้ แต่พวกเขาก็มักจะสับสนระหว่างเทคโนโลยีหนึ่งกับอีกเทคโนโลยีหนึ่ง
NLP, NLU และ NLG ทั้งหมดอยู่ภายใต้สาขาของ AI และใช้สำหรับการพัฒนาแอปพลิเคชัน AI ต่างๆ อย่างไรก็ตาม ทั้ง XNUMX คนมีความแตกต่างกันและมีจุดประสงค์ที่แตกต่างกัน แจ้งให้เราทราบข้อมูลเพิ่มเติมในเชิงลึกและเรียนรู้เกี่ยวกับแต่ละเทคโนโลยีและการประยุกต์ใช้ในบล็อก
NLP, NLU และ NLG คืออะไร
NLP (การประมวลผลภาษาธรรมชาติ)
เพื่อให้เข้าใจอย่างครอบคลุมมากขึ้น NLP ได้รวมภาษาและแอปพลิเคชันต่างๆ เข้าด้วยกัน เช่น ภาษาศาสตร์เชิงคำนวณ การเรียนรู้ของเครื่อง แบบจำลองตามกฎของภาษามนุษย์ และแบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึก
เมื่อโมเดลทั้งหมดเหล่านี้ได้รับการประมวลผลร่วมกันและอำนวยความสะดวกด้วยข้อมูลในรูปแบบเสียงหรือข้อความ มันจะสร้างผลลัพธ์ที่ชาญฉลาด และซอฟต์แวร์จะสามารถเข้าใจภาษามนุษย์ได้
นอกจากนี้ แบบจำลองที่กำลังพัฒนาได้รับการช่วยเหลืออย่างระมัดระวังมากกว่าเดิม และกระบวนการต่างๆ เช่น การรู้จำเสียง การแก้ความหมายของคำ การติดแท็กคำพูด การวิเคราะห์อารมณ์ความรู้สึก และการสร้างภาษาธรรมชาติ ได้รับการยกระดับที่ช่วยให้สร้างการตอบสนองของผู้ใช้ที่แม่นยำยิ่งขึ้น และทำให้แอปพลิเคชัน NLP ละเอียดยิ่งขึ้น .
การประยุกต์ใช้ NLP
แอปพลิเคชั่นชั้นนำของ NLP ได้แก่ :
- ระบบ GPS สั่งงานด้วยเสียง
- ผู้ช่วยดิจิทัล
- การเขียนตามคำบอกเป็นข้อความ
- ผู้ช่วยเสมือน เช่น Alexa, Siri เป็นต้น
NLP ดำเนินการโดยพื้นฐานทั้งสามงานเพื่อให้แน่ใจว่าแอปพลิเคชันของพวกเขาจะประสบความสำเร็จ:
- การแปลข้อความจากภาษาหนึ่งเป็นอีกภาษาหนึ่ง
- การสรุปข้อมูลและข้อความขนาดใหญ่แบบเรียลไทม์
- ตอบสนองต่อคำสั่งของผู้ใช้
[อ่านเพิ่มเติม: 15 ชุดข้อมูล NLP ที่ดีที่สุดเพื่อฝึกโมเดลการประมวลผลภาษาธรรมชาติ]
NLU (ความเข้าใจภาษาธรรมชาติ)
- การวิเคราะห์เชิงความหมาย
- การรับรู้เจตนา
- การรับรู้เอนทิตี
- การวิเคราะห์ความเชื่อมั่น
การวิเคราะห์วากยสัมพันธ์ NLU ใช้ในการดำเนินการแก้ไขโครงสร้างของประโยคและดึงความหมายที่แน่นอนหรือพจนานุกรมจากข้อความ ในทางกลับกัน การวิเคราะห์ความหมายจะวิเคราะห์รูปแบบทางไวยากรณ์ของประโยค รวมถึงการจัดเรียงวลี คำ และอนุประโยค
มนุษย์มีความสามารถตามธรรมชาติในการเข้าใจวลีและบริบทของวลีนั้น อย่างไรก็ตาม ด้วยเครื่องจักร การทำความเข้าใจความหมายที่แท้จริงเบื้องหลังอินพุตที่ให้มานั้นไม่ใช่เรื่องง่ายที่จะถอดรหัส
ดังนั้น ซอฟต์แวร์จึงใช้ประโยชน์จากการจัดเรียงเหล่านี้ในการวิเคราะห์ความหมายเพื่อกำหนดและกำหนดความสัมพันธ์ระหว่างคำและวลีอิสระในบริบทเฉพาะ ซอฟต์แวร์จะเรียนรู้และพัฒนาความหมายผ่านการผสมวลีและคำเหล่านี้ และให้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้นแก่ผู้ใช้
การประยุกต์ใช้ NLU
นี่คือแอปพลิเคชั่นบางส่วนของ NLU:
- ระบบบริการลูกค้าอัตโนมัติ
- ผู้ช่วยเสมือนอัจฉริยะ
- เครื่องมือค้นหา
- Chatbots ธุรกิจ
NLG (การสร้างภาษาธรรมชาติ)
NLG ใช้ระบบสามเฟสเพื่อให้มั่นใจถึงความสำเร็จและให้เอาต์พุตที่แม่นยำ กฎของภาษาขึ้นอยู่กับลักษณะทางสัณฐานวิทยา ศัพท์ วากยสัมพันธ์ และความหมาย สามขั้นตอนที่ใช้ในแนวทางคือ:
- การกำหนดเนื้อหาในขั้นตอนนี้ ระบบ NLG จะกำหนดว่าเนื้อหาใดควรสร้างขึ้นตามอินพุตของผู้ใช้และแก้ไขตามเหตุผล
- การสร้างภาษาธรรมชาติ
ในขั้นตอนนี้ เครื่องหมายวรรคตอน ลำดับข้อความ และตัวแบ่งย่อหน้าของเนื้อหาที่สร้างขึ้นในช่วงแรกจะได้รับการตรวจสอบและแก้ไข นอกจากนี้ยังมีการเพิ่มคำสรรพนามและคำสันธานในข้อความเมื่อจำเป็น - ระยะสำนึกเนื่องจากเป็นช่วงสุดท้ายของ NLG จึงมีการตรวจสอบความถูกต้องทางไวยากรณ์อีกครั้ง นอกจากนี้ ข้อความจะถูกตรวจสอบเพื่อดูว่าถูกต้องตามกฎเครื่องหมายวรรคตอนและการผันคำกริยาหรือไม่
การประยุกต์ใช้ NLG
นี่คือแอปพลิเคชั่นบางส่วนของ NLG:
- ปัญญาวิเคราะห์ธุรกิจ
- การพยากรณ์ทางการเงิน
- แชทบอทบริการลูกค้า
- สรุปรุ่น
อะไรคือความแตกต่างระหว่าง NLP, NLU และ NLG?
NLP | สพป | NLG |
เป็นสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ทำหน้าที่เป็นสะพานเชื่อมการสื่อสารระหว่างมนุษย์กับเครื่องจักรโดยใช้ภาษาธรรมชาติ ไม่ใช่ภาษารหัสหรือภาษาไบนารี | แง่มุมนี้ของ AI เกี่ยวข้องกับความเข้าใจของเครื่องจักรเมื่อเทียบกับข้อมูลที่ผู้ใช้ป้อน | นี่คือชุดย่อยของ NLP ที่ทำให้สามารถแปลงภาษาคอมพิวเตอร์เป็นภาษาธรรมชาติเพื่อสร้างผลลัพธ์ได้ |
สิ่งนี้ช่วยให้เข้าใจบริบทและประมวลผลข้อมูลโดยเครื่องจักรแทนที่จะปฏิบัติต่อข้อมูลเป็นคำพูด | สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับเครื่องจักรที่เข้าใจภาษาและคำสั่งเช่นเดียวกับมนุษย์ | NLG ช่วยให้แน่ใจว่าการสื่อสารจากเครื่องจะเหมือนและเลียนแบบภาษาที่ผู้ใช้ป้อน |
แนวคิดนี้แพร่หลายมาตั้งแต่ทศวรรษ 1950 | แนวคิดนี้แพร่หลายมาตั้งแต่ทศวรรษ 1860 | แนวคิดนี้แพร่หลายมาตั้งแต่ทศวรรษ 1960 |
กลไกการทำงานเกี่ยวข้องกับการแปลงภาษาธรรมชาติเป็นภาษาเครื่องเพื่อประมวลผลและการแปลงซ้ำเป็นภาษาธรรมชาติเพื่อส่งออก | NLU แปลงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างที่ผู้ใช้ป้อนให้เป็นข้อมูลที่มีโครงสร้าง | กลไกนี้สร้างข้อมูลที่มีโครงสร้างเพื่อตอบสนองต่อผู้ใช้ |
ใช้ในการแปลภาษา การแปลงข้อมูลเสียงเป็นข้อความ การช่วยเหลืออัจฉริยะ การวิเคราะห์ข้อความ และอื่นๆ อีกมากมาย | NLU ใช้ในการวิเคราะห์ความรู้สึก การพัฒนาแชทบอทและ AI เชิงสนทนา การจดจำเสียงพูด และอื่นๆ อีกมากมาย | ใช้ในการพัฒนาผู้ช่วยเสียง, แชทบอท และอื่นๆ อีกมากมาย |
การเพิ่มประสิทธิภาพเวิร์กโฟลว์: NLP, NLU และ NLG ในการประมวลผลและการรายงานข้อมูล
เพื่อให้โมเดล NLP ทำงานได้อย่างราบรื่น เวิร์กโฟลว์การปฏิบัติการควรได้รับการเสริมด้วย NLU เพื่อประมวลผลและทำความเข้าใจข้อมูลอินพุต และกำหนดการดำเนินการเพิ่มเติม รวมถึง NLG เพื่อสร้างการตอบสนองที่เหมาะสมในการประมวลผลภาษาของมนุษย์ภายหลัง
- NLP – เพื่อผสานความหมายข้อความหรือข้อมูลผู้ใช้
- NLU – เพื่อประมวลผลและทำความเข้าใจข้อมูลอินพุตและกำหนดการดำเนินการเพิ่มเติม
- NLG – เพื่อสร้างการตอบสนองที่เหมาะสมในการประมวลผลภาษาของมนุษย์
ตัวอย่างที่นำไปใช้ได้จริงที่สุดในการทำความเข้าใจเรื่องนี้คืองานที่ซ้ำซ้อนเกี่ยวกับการป้อนข้อมูลและการประมวลผล ตัวอย่างเช่น หากงานประจำวันของพนักงานขายปลีกเกี่ยวข้องกับการรวบรวมข้อมูลยอดขายประจำวันและสร้างข้อมูลเพื่อพัฒนาเป็นรายงานรายเดือน NLP ร่วมกับ NLU และ NLG สามารถช่วยในเรื่องนี้ได้
ด้วยความช่วยเหลือของแนวคิดนี้ ผู้ช่วยสามารถมั่นใจได้ว่าสำเนาใบเสร็จรับเงินทางกายภาพจะถูกแปลงเป็นข้อมูลที่มีโครงสร้างและประมวลผลผ่านการจำแนกประเภทและการจัดกลุ่ม จากนั้นข้อมูลเหล่านี้สามารถประมวลผลเพิ่มเติมเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกและการแสดงภาพ ซึ่งสามารถรวบรวมเป็นประเด็นสำคัญในรายงานรายเดือนได้
สรุป
สรุปแล้ว NLP จะแปลงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเป็นรูปแบบที่มีโครงสร้าง เพื่อให้ซอฟต์แวร์สามารถเข้าใจอินพุตที่กำหนดและตอบสนองได้อย่างเหมาะสม ในทางกลับกัน NLU มีเป้าหมายที่จะเข้าใจความหมายของประโยค ในขณะที่ NLG มุ่งเน้นไปที่การสร้างประโยคที่ถูกต้องด้วยเจตนาที่ถูกต้องในภาษาเฉพาะตามชุดข้อมูล อ้างถึงผู้เชี่ยวชาญ Shaip ของเรา เพื่อเรียนรู้เกี่ยวกับเทคโนโลยีเหล่านี้โดยละเอียด