NLP, NLU และ NLG คืออะไร ทำไมคุณควรรู้เกี่ยวกับพวกเขาและความแตกต่างของพวกเขา

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:

• 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?

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

สำรวจบริการและโซลูชันการประมวลผลภาษาธรรมชาติของเรา