人工知能とそのアプリケーションは、ユーザーに便利で快適な世界をもたらす ChatGPT、Siri、Alexa などの強力なアプリの開発により、目覚ましい進歩を遂げています。 ほとんどのテクノロジー愛好家は、これらのアプリケーションをサポートするテクノロジーについて熱心に学びますが、あるテクノロジーを別のテクノロジーと混同することがよくあります。
NLP、NLU、NLG はすべて AI の分野に分類され、さまざまな AI アプリケーションの開発に使用されます。 ただし、これら XNUMX つはすべて異なり、それぞれの目的があります。 ブログでそれらについて詳しく知り、各テクノロジーとその応用について学びましょう。
NLP、NLU、NLGとは何ですか?
NLP（自然言語処理）
より包括的に理解するために、NLP は、計算言語学、機械学習、人間の言語のルールベースのモデリング、深層学習モデルなど、さまざまな言語とアプリケーションを組み合わせます。
これらすべてのモデルが一緒に処理され、音声またはテキスト形式のデータで促進されると、インテリジェントな結果が生成され、ソフトウェアは人間の言語を理解できるようになります。
さらに、現在開発中のモデルは以前よりも注意深く支援されており、音声認識、語義の曖昧さの除去、音声タグ付け、センチメント分析、自然言語生成などのプロセスが活用されて、より正確なユーザー応答の生成と NLP アプリケーションのより洗練されたものになります。 。
NLPの応用
NLP の主な用途には次のようなものがあります。
- 音声操作のGPSシステム。
- デジタルアシスタント。
- 音声からテキストへのディクテーション。
- Alexa、Siri などの仮想アシスタント
NLP は基本的に次の XNUMX つのタスクを実行して、アプリケーションの成功を保証します。
- ある言語から別の言語へのテキストの翻訳。
- 大量のデータやテキストをリアルタイムに要約します。
- ユーザーのコマンドに応答します。
NLU（自然言語理解）
- 意味解析
- 意図の認識
- エンティティの認識
- 感情分析
NLU が操作で使用する構文分析は、文の構造を修正し、テキストから正確な意味または辞書的な意味を引き出します。 一方、意味分析では、句、単語、節の配置など、文の文法形式を分析します。
人間には、フレーズとその文脈を理解する自然な能力があります。 ただし、機械では、提供された入力の背後にある本当の意味を理解するのは簡単ではありません。
したがって、ソフトウェアは意味分析でこれらの配置を利用して、特定のコンテキストにおける独立した単語やフレーズ間の関係を定義および判断します。 ソフトウェアは、これらのフレーズや単語の組み合わせを通じて意味を学習および開発し、ユーザーにより良い結果を提供します。
NLUの応用例
NLU の応用例をいくつか示します。
- 自動化された顧客サービス システム。
- インテリジェントな仮想アシスタント
- サーチエンジン
- ビジネスチャットボット
NLG (自然言語生成)
NLG は、成功を確実にし、正確な出力を提供するために XNUMX 相システムを使用しています。 その言語規則は、形態論、語彙、構文、および意味論に基づいています。 そのアプローチで使用される XNUMX つのフェーズは次のとおりです。
- 内容の決定このフェーズでは、NLG システムはユーザー入力に基づいてどのコンテンツを生成するかを決定し、それを論理的に修正します。
- 自然言語の生成
この段階では、最初のフェーズで生成されたコンテンツの句読点、テキストの流れ、段落がチェックされ、修正されます。 さらに、代名詞や接続詞も必要に応じてテキストに追加されます。 - 実現フェーズNLG の最終段階として、文法の正確さが再チェックされます。 また、テキストが句読点と活用規則に従っているかどうかがチェックされます。
NLGの応用例
NLG のアプリケーションの一部を次に示します。
- ビジネス分析インテリジェンス
- 財務予測
- カスタマーサービスチャットボット
- 概要の生成
NLP、NLU、NLG の違いは何ですか?
| NLP | NLU | NLG |
| これは、コード化された言語やバイナリ言語ではなく、自然言語を通じて人間と機械の間のコミュニケーションの架け橋として機能する人工知能 (AI) の分野です。 | AI のこの側面は、ユーザーが入力したデータに関する機械の理解可能性を扱います。 | これは、出力生成のためにコンピュータ言語を自然言語に変換できるようにする NLP のサブセットです。 |
| これにより、機械がデータを単語として扱うのではなく、文脈に沿って理解し、処理できるようになります。 | これには、機械が人間と同じように言語や指示を理解するということが含まれます。 | NLG は、マシンからの通信がユーザーが入力した言語に似ており、それを模倣していることを保証します。 |
| この概念は 1950 年代から普及してきました。 | この概念は 1860 年代から普及してきました。 | この概念は 1960 年代から普及してきました。 |
| 動作メカニズムには、処理のために自然言語を機械言語に変換し、出力のために自然言語に再変換することが含まれます。 | NLU は、ユーザーが入力した非構造化データを構造化データに変換します。 | このメカニズムは、ユーザーに応答するための構造化データを生成します。 |
| 言語翻訳、音声データのテキスト変換、スマートアシスタンス、テキスト分析などに使用されます。 | NLU は、感情分析、チャットボットや会話型 AI の開発、音声認識などに使用されます。 | 音声アシスタントやチャットボットなどの開発に使用されます。 |
ワークフローの効率化: データ処理とレポート作成における NLP、NLU、NLG
NLP モデルがシームレスに動作するには、入力データを処理および理解してさらなるアクションを決定する NLU と、人間の言語による後処理で適切な応答を生成する NLG の両方によって動作ワークフローが補完される必要があります。
- NLP – テキストまたはユーザーデータの意味を同化する
- NLU – 入力データを処理して理解し、さらなるアクションを決定する
- NLG – 人間の言語の後処理で適切な応答を生成する
これを理解する最も実用的な例の 1 つは、データの入力と処理に関する冗長なタスクです。たとえば、小売店のスタッフの日常業務に、その日の売上を集計し、そこからデータを生成して月次レポートを作成することが含まれる場合、NLP を NLU および NLG と連携させることでこれを支援できます。
このコンセプトの助けを借りて、担当者は請求書の物理的なコピーを構造化データに変換し、分類とクラスタリングによって処理することができます。その後、このデータをさらに処理して洞察と視覚化を行い、月次レポートの論点にまとめることができます。
まとめ：
要約すると、NLP は非構造化データを構造化形式に変換し、ソフトウェアが指定された入力を理解して適切に応答できるようにします。 逆に、NLU は文の意味を理解することを目的としていますが、NLG はデータセットに基づいて特定の言語で正しい意図を持った正しい文を作成することに重点を置いています。 Shaip の専門家にお問い合わせください これらのテクノロジーについて詳しく学びます。
