L'intelligence artificielle et ses applications progressent énormément avec le développement d'applications puissantes comme ChatGPT, Siri et Alexa qui offrent aux utilisateurs un monde de commodité et de confort. Bien que la plupart des passionnés de technologie souhaitent en savoir plus sur les technologies qui soutiennent ces applications, ils confondent souvent une technologie avec une autre.
NLP, NLU et NLG relèvent tous du domaine de l'IA et sont utilisés pour développer diverses applications d'IA. Cependant, tous les trois sont distincts et ont leur raison d'être. Faites-nous en savoir plus à leur sujet et découvrez chaque technologie et son application dans le blog.
Qu'est-ce que la PNL, la NLU et la NLG ?
PNL (traitement du langage naturel)
C'est un domaine de l'intelligence artificielle qui permet aux machines de comprendre et de traiter le langage humain. Il analyse de grandes quantités de données textuelles et vocales, identifie des modèles et génère des réponses intelligentes.
Pour une compréhension plus complète, la PNL combine différents langages et applications, tels que la linguistique informatique, l'apprentissage automatique, la modélisation basée sur des règles des langages humains et les modèles d'apprentissage en profondeur.
Lorsque tous ces modèles sont traités ensemble et facilités par des données sous forme vocale ou textuelle, cela génère des résultats intelligents et le logiciel devient capable de comprendre le langage humain.
De plus, les modèles en cours de développement sont assistés plus soigneusement qu'auparavant, et des processus tels que la reconnaissance vocale, la désambiguïsation du sens des mots, le marquage de la parole, l'analyse des sentiments et la génération de langage naturel sont exploités pour aider à générer des réponses utilisateur plus précises et rendre les applications NLP plus raffinées. .
Applications de la PNL
Certaines des principales applications de la PNL incluent :
- Système GPS à commande vocale.
- Assistants numériques.
- Dictée de la parole au texte.
- Des assistants virtuels comme Alexa, Siri, etc.
La PNL effectue fondamentalement ces trois tâches pour assurer le succès de leurs applications :
- Traduction d'un texte d'une langue à une autre.
- Synthèse de données volumineuses et de texte en temps réel.
- Répondre aux commandes des utilisateurs.
[A également lu: 15 meilleurs ensembles de données NLP pour vous former aux modèles de traitement du langage naturel]
NLU (compréhension du langage naturel)
C'est un sous-domaine de la PNL qui se concentre sur l'interprétation du sens du langage naturel pour mieux comprendre son contexte en utilisant l'analyse syntaxique et sémantique. Certaines des tâches les plus courantes incluses dans NLU sont :
- Analyse sémantique
- Reconnaissance d'intention
- Reconnaissance d'entité
- Analyse des sentiments
L'analyse syntaxique que NLU utilise dans ses opérations corrige la structure des phrases et tire des significations exactes ou du dictionnaire du texte. D'autre part, l'analyse sémantique analyse le format grammatical des phrases, y compris l'agencement des phrases, des mots et des clauses.
Les humains ont la capacité naturelle de comprendre une phrase et son contexte. Cependant, avec les machines, il n'est pas facile de comprendre la véritable signification de l'entrée fournie.
Par conséquent, le logiciel exploite ces arrangements dans l'analyse sémantique pour définir et déterminer les relations entre des mots et des phrases indépendants dans un contexte spécifique. Le logiciel apprend et développe des significations grâce à ces combinaisons de phrases et de mots et offre de meilleurs résultats aux utilisateurs.
Applications de NLU
Voici quelques applications de NLU :
- Systèmes automatisés de service à la clientèle.
- Assistants virtuels intelligents
- Moteurs de recherche
- Chatbots d'entreprise
NLG (génération de langage naturel)
C'est un sous-domaine de la PNL qui se concentre davantage sur la génération d'un langage naturel à partir de données structurées. Contrairement à NLP et NLU, l'objectif principal de NLG est de créer des réponses en langage humain et de convertir les données dans un format vocal.
NLG utilise un système triphasé pour assurer son succès et fournir des résultats précis. Ses règles linguistiques sont basées sur la morphologie, les lexiques, la syntaxe et la sémantique. Les trois phases qu'il utilise dans son approche sont :
- Détermination du contenuDans cette phase, le système NLG détermine quel contenu doit être généré en fonction des entrées de l'utilisateur et le corrige logiquement.
- Génération de Langage Naturel
À ce stade, la ponctuation, le flux de texte et les para sauts du contenu généré lors de la première phase sont vérifiés et corrigés. De plus, les pronoms et les conjonctions sont également ajoutés au texte chaque fois que nécessaire. - Phase de réalisationÉtant la dernière phase de NLG, l'exactitude grammaticale est revérifiée. De plus, le texte est vérifié pour voir s'il respecte correctement les règles de ponctuation et de conjugaison.
Applications de la NLG
Voici quelques-unes des applications de NLG :
- Intelligence analytique commerciale
- Prévisions financières
- Chatbots du service client
- Génération de résumé
Quelle est la différence entre NLP, NLU et NLG ?
| PNL | NLU | NLG |
| C'est une branche de l'intelligence artificielle (IA) qui agit comme un pont de communication entre les humains et les machines via un langage naturel plutôt qu'un langage codé ou binaire. | Cet aspect de l’IA traite de la compréhensibilité des machines par rapport aux données fournies par les utilisateurs. | Il s'agit d'un sous-ensemble du PNL qui permet la conversion du langage informatique en langage naturel pour la génération de résultats. |
| Cela garantit la compréhension contextuelle et le traitement des données par les machines au lieu de les traiter comme des mots. | Cela implique que les machines comprennent les langages et les instructions comme le feraient les humains. | Le NLG garantit que la communication de la machine ressemble et imite le langage fourni par un utilisateur. |
| Le concept est répandu depuis les années 1950. | Le concept est répandu depuis les années 1860. | Le concept est répandu depuis les années 1960. |
| Le mécanisme opérationnel implique la conversion du langage naturel en langage machine pour le traitement et la reconversion en langage naturel pour la sortie. | NLU convertit les données non structurées fournies par un utilisateur en données structurées. | Ce mécanisme génère des données structurées pour répondre aux utilisateurs. |
| Il est utilisé dans la traduction linguistique, la conversion de données audio en texte, l'assistance intelligente, l'analyse de texte et bien plus encore. | NLU est utilisé dans l'analyse des sentiments, le développement de chatbots et d'IA conversationnelle, la reconnaissance vocale, et bien plus encore. | Il est utilisé dans le développement d'assistants vocaux, de chatbots et plus encore. |
Améliorer l'efficacité du flux de travail : PNL, NLU et NLG dans le traitement et la création de rapports de données
Pour qu'un modèle NLP fonctionne de manière transparente, le flux de travail opérationnel doit être complété à la fois par le NLU pour traiter et comprendre les données d'entrée et déterminer d'autres actions et par le NLG pour générer une réponse appropriée dans le post-traitement du langage humain.
- PNL – pour assimiler le sens d’un texte ou des données utilisateur
- NLU – pour traiter et comprendre les données d'entrée et déterminer les actions ultérieures
- NLG – pour générer une réponse appropriée dans le post-traitement du langage humain
L’un des exemples les plus pratiques pour comprendre ce phénomène peut concerner toute tâche redondante de saisie et de traitement de données. Par exemple, si la tâche quotidienne d’un employé de vente au détail consiste à compiler les ventes de la journée et à générer des données à partir de celles-ci pour élaborer des rapports mensuels, le traitement du langage naturel en tandem avec la NLU et la NLG peut y contribuer.
Grâce à ce concept, l'associé peut s'assurer que les copies physiques des factures sont converties en données structurées et traitées par classification et regroupement. Ces données peuvent ensuite être traitées pour obtenir des informations et une visualisation qui peuvent ensuite être compilées en points de discussion dans les rapports mensuels.
Conclusion
En résumé, la PNL convertit les données non structurées dans un format structuré afin que le logiciel puisse comprendre les entrées données et répondre de manière appropriée. Inversement, NLU vise à comprendre le sens des phrases, tandis que NLG se concentre sur la formulation de phrases correctes avec la bonne intention dans des langues spécifiques en fonction de l'ensemble de données. Référez-vous à nos experts Shaip pour en savoir plus sur ces technologies.
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