NLP

NLP、NLU、NLG とは何ですか?また、それらとその違いについて知っておく必要があるのはなぜですか?

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)

Nlp(自然言語処理) これは、機械が人間の言語を理解して処理できるようにする人工知能の分野です。 大量のテキストおよび音声データを分析し、パターンを識別し、インテリジェントな応答を生成します。

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。

[また読む: 自然言語処理モデルをトレーニングするための15の最高のNLPデータセット]

NLP ソリューション データセット

NLU(自然言語理解)

Nlu (自然言語理解) これは、構文分析と意味分析を使用して自然言語の意味を解釈し、そのコンテキストをよりよく理解することに焦点を当てた NLP のサブフィールドです。 NLU に含まれる最も一般的なタスクには、次のようなものがあります。

  • 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 (自然言語生成) これは NLP のサブフィールドで、構造化データから自然言語を生成することに重点を置いています。 NLP や NLU とは異なり、NLG の主な目的は、人間の言語による応答を作成し、データを音声形式に変換することです。

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?

ブログの冒頭で述べたように、NLP は AI の一分野ですが、NLU と NLG は両方とも NLP のサブセットです。 自然言語処理は、ユーザーのコマンドを理解し、それに対して適切な応答を生成することを目的としています。

一方では、NLU は自然言語を使用してコンピューターと対話できます。 NLU は、入力に文中の発音の間違いが含まれている場合でも、コマンドの意図を解読し、正確な出力を提供するようにプログラムされています。

一方、NLG は NLU よりも優れており、通常の人間が行うような、より流動的で魅力的で刺激的な応答をユーザーに提供できます。 NLG は文書の本質を特定し、それらの分析に基づいて精度の高い回答を生成します。

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。

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