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)
เป็นสาขาของปัญญาประดิษฐ์ที่ช่วยให้เครื่องจักรสามารถเข้าใจและประมวลผลภาษามนุษย์ได้ โดยจะวิเคราะห์ข้อมูลข้อความและคำพูดจำนวนมาก ระบุรูปแบบ และสร้างคำตอบที่ชาญฉลาด
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)
เป็นฟิลด์ย่อยของ NLP ที่มุ่งเน้นการตีความความหมายของภาษาธรรมชาติเพื่อให้เข้าใจบริบทได้ดีขึ้นโดยใช้การวิเคราะห์วากยสัมพันธ์และความหมาย งานทั่วไปบางส่วนที่รวมอยู่ใน NLU คือ:
- 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)
เป็นฟิลด์ย่อยของ NLP ซึ่งมุ่งเน้นที่การสร้างภาษาธรรมชาติจากข้อมูลที่มีโครงสร้าง ซึ่งแตกต่างจาก NLP และ NLU จุดประสงค์หลักของ NLG คือการสร้างการตอบสนองด้วยภาษามนุษย์และแปลงข้อมูลเป็นรูปแบบเสียงพูด
NLG ใช้ระบบสามเฟสเพื่อให้มั่นใจถึงความสำเร็จและให้เอาต์พุตที่แม่นยำ กฎของภาษาขึ้นอยู่กับลักษณะทางสัณฐานวิทยา ศัพท์ วากยสัมพันธ์ และความหมาย สามขั้นตอนที่ใช้ในแนวทางคือ:
- การกำหนดเนื้อหา
ในขั้นตอนนี้ 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?
ตามที่กล่าวไว้ในตอนต้นของบล็อก NLP เป็นสาขาหนึ่งของ AI ในขณะที่ทั้ง NLU และ NLG เป็นส่วนย่อยของ NLP การประมวลผลภาษาธรรมชาติมีเป้าหมายเพื่อทำความเข้าใจคำสั่งของผู้ใช้และสร้างการตอบสนองที่เหมาะสมต่อคำสั่งนั้น
ในแง่หนึ่ง NLU สามารถโต้ตอบกับคอมพิวเตอร์โดยใช้ภาษาธรรมชาติ NLU ถูกตั้งโปรแกรมให้ถอดรหัสเจตนาของคำสั่งและให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำ แม้ว่าอินพุตจะประกอบด้วยการออกเสียงผิดในประโยคก็ตาม
ในทางกลับกัน NLG อยู่เหนือ NLU ซึ่งสามารถให้การตอบสนองที่ลื่นไหล มีส่วนร่วม และน่าตื่นเต้นแก่ผู้ใช้มากกว่าที่มนุษย์ทั่วไปจะให้ได้ NLG ระบุสาระสำคัญของเอกสาร และอิงตามการวิเคราะห์เหล่านั้น ทำให้ได้คำตอบที่แม่นยำสูง
สรุป
สรุปแล้ว NLP จะแปลงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเป็นรูปแบบที่มีโครงสร้าง เพื่อให้ซอฟต์แวร์สามารถเข้าใจอินพุตที่กำหนดและตอบสนองได้อย่างเหมาะสม ในทางกลับกัน NLU มีเป้าหมายที่จะเข้าใจความหมายของประโยค ในขณะที่ NLG มุ่งเน้นไปที่การสร้างประโยคที่ถูกต้องด้วยเจตนาที่ถูกต้องในภาษาเฉพาะตามชุดข้อมูล อ้างถึงผู้เชี่ยวชาญ Shaip ของเรา เพื่อเรียนรู้เกี่ยวกับเทคโนโลยีเหล่านี้โดยละเอียด
