Trí tuệ nhân tạo và các ứng dụng của nó đang phát triển vượt bậc với sự phát triển của các ứng dụng mạnh mẽ như ChatGPT, Siri và Alexa mang đến cho người dùng một thế giới tiện lợi và thoải mái. Mặc dù hầu hết những người đam mê công nghệ đều mong muốn tìm hiểu về các công nghệ hỗ trợ các ứng dụng này, nhưng họ thường nhầm lẫn giữa công nghệ này với công nghệ khác.
NLP, NLU và NLG đều thuộc lĩnh vực AI và được sử dụng để phát triển các ứng dụng AI khác nhau. Tuy nhiên, cả ba đều khác biệt và có mục đích của chúng. Hãy cho chúng tôi biết thêm về chúng một cách chuyên sâu và tìm hiểu về từng công nghệ cũng như ứng dụng của nó trong blog.
NLP, NLU và NLG là gì?
NLP (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên)
Để hiểu toàn diện hơn, NLP kết hợp các ngôn ngữ và ứng dụng khác nhau, chẳng hạn như ngôn ngữ học tính toán, học máy, mô hình hóa ngôn ngữ của con người dựa trên quy tắc và mô hình học sâu.
Khi tất cả các mô hình này được xử lý cùng nhau và hỗ trợ dữ liệu ở dạng giọng nói hoặc văn bản, nó sẽ tạo ra kết quả thông minh và phần mềm có khả năng hiểu được ngôn ngữ của con người.
Ngoài ra, các mô hình hiện đang được phát triển được hỗ trợ cẩn thận hơn trước và các quy trình như nhận dạng giọng nói, định hướng nghĩa của từ, gắn thẻ giọng nói, phân tích cảm xúc và tạo ngôn ngữ tự nhiên được tận dụng để giúp tạo phản hồi của người dùng chính xác hơn và làm cho các ứng dụng NLP trở nên tinh tế hơn .
Các ứng dụng của NLP
Một số ứng dụng hàng đầu của NLP bao gồm:
- Hệ thống GPS vận hành bằng giọng nói.
- Trợ lý kỹ thuật số.
- Đọc chính tả lời nói thành văn bản.
- Trợ lý ảo như Alexa, Siri, v.v.
NLP về cơ bản thực hiện ba nhiệm vụ này để đảm bảo sự thành công của các ứng dụng của họ:
- Dịch văn bản từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác.
- Tóm tắt dữ liệu lớn và văn bản trong thời gian thực.
- Trả lời các lệnh của người dùng.
[Cũng đọc: 15 Bộ dữ liệu NLP tốt nhất để đào tạo bạn Mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên]
NLU (Hiểu ngôn ngữ tự nhiên)
- Phân tích ngữ nghĩa
- nhận dạng ý định
- Công nhận thực thể
- Phân tích tình cảm
Phân tích cú pháp mà NLU sử dụng trong các hoạt động của mình sẽ sửa cấu trúc của câu và rút ra nghĩa chính xác hoặc từ điển từ văn bản. Mặt khác, phân tích ngữ nghĩa phân tích định dạng ngữ pháp của câu, bao gồm cả việc sắp xếp các cụm từ, từ và mệnh đề.
Con người có khả năng tự nhiên để hiểu một cụm từ và ngữ cảnh của nó. Tuy nhiên, với máy móc, việc hiểu ý nghĩa thực sự đằng sau đầu vào được cung cấp không dễ bẻ khóa.
Do đó, phần mềm tận dụng các sắp xếp này trong phân tích ngữ nghĩa để xác định và xác định mối quan hệ giữa các từ và cụm từ độc lập trong một ngữ cảnh cụ thể. Phần mềm học và phát triển ý nghĩa thông qua các tổ hợp cụm từ và từ này, đồng thời cung cấp kết quả tốt hơn cho người dùng.
Các ứng dụng của ĐHNL
Dưới đây là một vài ứng dụng của NLU:
- Hệ thống dịch vụ khách hàng tự động.
- Trợ lý ảo thông minh
- Công cụ Tìm kiếm
- Chatbot kinh doanh
NLG (Tạo ngôn ngữ tự nhiên)
NLG sử dụng hệ thống ba giai đoạn để đảm bảo thành công và cung cấp kết quả đầu ra chính xác. Các quy tắc ngôn ngữ của nó dựa trên hình thái, từ vựng, cú pháp và ngữ nghĩa. Ba giai đoạn nó sử dụng trong cách tiếp cận của nó là:
- Xác định nội dungTrong giai đoạn này, hệ thống NLG xác định nội dung nào sẽ được tạo dựa trên đầu vào của người dùng và sửa nội dung đó một cách hợp lý.
- Tạo ngôn ngữ tự nhiên
Ở giai đoạn này, dấu chấm câu, dòng văn bản và ngắt đoạn của nội dung được tạo trong giai đoạn đầu tiên được kiểm tra và sửa chữa. Hơn nữa, đại từ và liên từ cũng được thêm vào văn bản bất cứ khi nào cần thiết. - Giai đoạn thực hiệnLà giai đoạn cuối của NLG, độ chính xác ngữ pháp được kiểm tra lại. Ngoài ra, văn bản được kiểm tra để xem nó có tuân theo đúng các quy tắc chấm câu và chia động từ hay không.
Ứng dụng của NLG
Dưới đây là một số ứng dụng của NLG:
- Tình báo phân tích kinh doanh
- Dự báo tài chính
- Chatbot chăm sóc khách hàng
- Tóm tắt thế hệ
Sự khác biệt giữa NLP, NLU và NLG là gì?
| NLP | trường ĐHNL | NLG |
| Đây là một nhánh của Trí tuệ nhân tạo (AI) đóng vai trò là cầu nối giao tiếp giữa con người và máy móc thông qua ngôn ngữ tự nhiên thay vì ngôn ngữ mã hóa hoặc nhị phân. | Khía cạnh này của AI liên quan đến khả năng hiểu biết của máy móc đối với dữ liệu do người dùng cung cấp. | Đây là một tập hợp con của NLP cho phép chuyển đổi ngôn ngữ máy tính sang ngôn ngữ tự nhiên để tạo ra đầu ra. |
| Điều này đảm bảo máy móc có thể hiểu và xử lý dữ liệu theo ngữ cảnh thay vì coi chúng như từ ngữ. | Điều này liên quan đến việc máy móc có thể hiểu ngôn ngữ và hướng dẫn giống như con người. | NLG đảm bảo giao tiếp từ máy giống và bắt chước ngôn ngữ mà người dùng sử dụng. |
| Khái niệm này đã phổ biến từ những năm 1950. | Khái niệm này đã phổ biến từ những năm 1860. | Khái niệm này đã phổ biến từ những năm 1960. |
| Cơ chế hoạt động bao gồm việc chuyển đổi ngôn ngữ tự nhiên sang ngôn ngữ máy để xử lý và chuyển đổi lại thành ngôn ngữ tự nhiên để đưa ra đầu ra. | NLU chuyển đổi dữ liệu phi cấu trúc do người dùng cung cấp thành dữ liệu có cấu trúc. | Cơ chế này tạo ra dữ liệu có cấu trúc để phản hồi người dùng. |
| Nó được sử dụng trong dịch ngôn ngữ, chuyển đổi dữ liệu âm thanh thành văn bản, hỗ trợ thông minh, phân tích văn bản và nhiều chức năng khác. | NLU được sử dụng trong phân tích tình cảm, phát triển chatbot và AI đàm thoại, nhận dạng giọng nói, v.v. | Nó được sử dụng trong quá trình phát triển trợ lý giọng nói, chatbot và nhiều ứng dụng khác. |
Nâng cao hiệu quả quy trình làm việc: NLP, NLU và NLG trong xử lý dữ liệu và báo cáo
Để mô hình NLP hoạt động trơn tru, quy trình vận hành phải được bổ sung bởi cả NLU để xử lý và hiểu dữ liệu đầu vào và xác định các hành động tiếp theo, cũng như NLG để tạo ra phản hồi phù hợp trong quá trình xử lý ngôn ngữ của con người.
- NLP – để đồng hóa ý nghĩa của văn bản hoặc dữ liệu người dùng
- NLU – để xử lý và hiểu dữ liệu đầu vào và xác định các hành động tiếp theo
- NLG – để tạo ra phản hồi phù hợp trong quá trình xử lý hậu kỳ ngôn ngữ của con người
Một trong những ví dụ thực tế nhất để hiểu điều này có thể xoay quanh bất kỳ nhiệm vụ dư thừa nào về nhập và xử lý dữ liệu. Ví dụ, nếu nhiệm vụ hàng ngày của nhân viên bán lẻ liên quan đến việc biên soạn doanh số trong ngày và tạo dữ liệu từ đó để phát triển báo cáo hàng tháng, NLP kết hợp với NLU và NLG có thể hỗ trợ trong việc này.
Với sự trợ giúp của khái niệm này, cộng sự có thể đảm bảo các bản sao vật lý của hóa đơn được chuyển đổi thành dữ liệu có cấu trúc và được xử lý thông qua phân loại và nhóm. Dữ liệu này sau đó có thể được xử lý thêm để có thông tin chi tiết và hình ảnh hóa, sau đó có thể được biên soạn thành các điểm thảo luận trong báo cáo hàng tháng.
Kết luận
Tóm lại, NLP chuyển đổi dữ liệu phi cấu trúc thành định dạng có cấu trúc để phần mềm có thể hiểu các đầu vào đã cho và phản hồi phù hợp. Ngược lại, NLU nhằm mục đích hiểu ý nghĩa của câu, trong khi NLG tập trung vào việc xây dựng câu đúng với mục đích phù hợp bằng các ngôn ngữ cụ thể dựa trên tập dữ liệu. Tham khảo các chuyên gia Shaip của chúng tôi để tìm hiểu chi tiết về các công nghệ này.
Khám phá các dịch vụ và giải pháp xử lý ngôn ngữ tự nhiên của chúng tôi
