隨著 ChatGPT、Siri 和 Alexa 等功能強大的應用程序的開發，人工智能及其應用程序正在取得巨大進步，這些應用程序為用戶帶來了便利和舒適的世界。 儘管大多數技術愛好者都渴望了解支持這些應用程序的技術，但他們經常將一種技術與另一種技術混淆。
NLP、NLU 和 NLG 都屬於 AI 領域，用於開發各種 AI 應用程序。 然而，這三者各有不同，各有目的。 讓我們更深入地了解它們，在博客中了解每項技術及其應用。
什麼是 NLP、NLU 和 NLG？
NLP（自然語言處理）
它是人工智能的一個領域，使機器能夠理解和處理人類語言。 它分析大量文本和語音數據、識別模式並生成智能響應。
為了更全面地理解，NLP 結合了不同的語言和應用程序，例如計算語言學、機器學習、基於規則的人類語言建模和深度學習模型。
當所有這些模型一起處理並以語音或文本形式的數據促進時，它會生成智能結果，並且該軟件能夠理解人類語言。
此外，現在正在開發的模型比以前得到了更仔細的協助，並利用語音識別、詞義消歧、語音標記、情感分析和自然語言生成等過程來幫助生成更準確的用戶響應並使 NLP 應用程序更精細.
自然語言處理的應用
NLP 的一些頂級應用包括：
- 語音操作的 GPS 系統。
- 數字助理。
- 語音到文本聽寫。
- Alexa、Siri 等虛擬助手。
NLP 從根本上執行這三項任務以確保其應用程序的成功：
- 將文本從一種語言翻譯成另一種語言。
- 實時匯總大數據和文本。
- 響應用戶的命令。
[另請閱讀： 用於訓練自然語言處理模型的 15 個最佳 NLP 數據集]
NLU（自然語言理解）
它是 NLP 的一個子領域，專注於解釋自然語言的含義，以便使用句法和語義分析更好地理解其上下文。 NLU 中包含的一些最常見的任務是：
- 語義分析
- 意圖識別
- 實體識別
- 情緒分析
NLU 在其操作中使用的句法分析糾正句子的結構，並從文本中提取準確或字典的含義。 另一方面，語義分析分析句子的語法格式，包括短語、單詞和從句的排列。
人類具有理解短語及其上下文的自然能力。 然而，對於機器來說，理解所提供輸入背後的真正含義並不容易破解。
因此，該軟件利用語義分析中的這些安排來定義和確定特定上下文中獨立單詞和短語之間的關係。 該軟件通過這些短語和單詞的組合來學習和發展意義，並提供更好的用戶結果。
NLU的應用
以下是 NLU 的一些應用：
- 自動化客戶服務系統。
- 智能虛擬助手
- 搜索引擎
- 商務聊天機器人
NLG（自然語言生成）
它是 NLP 的一個子領域，更側重於從結構化數據生成自然語言。 與 NLP 和 NLU 不同，NLG 的主要目的是創建人類語言響應並將數據轉換為語音格式。
NLG 使用三相繫統來確保其成功並提供精確的輸出。 它的語言規則基於形態學、詞典、句法和語義。 它在其方法中使用的三個階段是：
- 含量測定
在此階段，NLG 系統根據用戶輸入確定應生成哪些內容並進行邏輯修正。
- 自然語言生成
在此階段，對第一階段生成的內容的標點符號、文本流和分段符進行檢查和更正。 此外，代詞和連詞也會在需要時添加到文本中。 - 實現階段作為 NLG 的最後階段，重新檢查語法準確性。 此外，還會檢查文本是否正確遵循標點符號和變位規則。
NLG的應用
以下是 NLG 的一些應用：
- 商業分析智能
- 財務預測
- 客戶服務聊天機器人
- 摘要生成
NLP、NLU 和 NLG 之間有什麼區別？
正如博客開頭所述，NLP 是 AI 的一個分支，而 NLU 和 NLG 都是 NLP 的子集。 自然語言處理旨在理解用戶的命令並針對它生成合適的響應。
一方面，NLU 可以使用自然語言與計算機交互。 NLU 被編程為破譯命令意圖並提供精確的輸出，即使輸入由句子中的錯誤發音組成。
另一方面，NLG 高於 NLU，它可以像普通人一樣為用戶提供更流暢、更有吸引力和更令人興奮的響應。 NLG 識別文檔的本質，並根據這些分析生成高度準確的答案。
結論
總而言之，NLP 將非結構化數據轉換為結構化格式，以便軟件能夠理解給定的輸入並做出適當的響應。 相反，NLU 旨在理解句子的含義，而 NLG 則側重於根據數據集以特定語言以正確的意圖制定正確的句子。 請諮詢我們的 Shaip 專家 詳細了解這些技術。
