NLU (compreensão da linguagem natural)
- Análise semântica
- Reconhecimento objetivo
- Reconhecimento empresarial
- Análise emocional
A análise sintática que a NLU utiliza em sua prática corrige a estrutura das sentenças e extrai significados literais ou lexicais do texto. Por outro lado, a análise semântica analisa a estrutura gramatical das sentenças, incluindo a organização de frases, palavras e orações.
Os humanos têm uma capacidade natural de compreender uma frase e seu contexto. No entanto, com as máquinas, compreender o verdadeiro significado por trás de uma determinada entrada não é fácil de decifrar.
Portanto, o software utiliza esses arranjos na análise semântica para definir e determinar a relação entre palavras e frases individuais em um determinado contexto. O software aprende e aprimora os significados com essas combinações de frases e palavras e proporciona melhores resultados para os usuários.
Aplicativos NLU
Aqui estão alguns aplicativos NLU:
- Sistemas automatizados de atendimento ao cliente.
- Assistentes Virtuais Inteligentes
- Mecanismos de busca
- Chatbots para empresas
NLG (geração de linguagem natural)
A NLG utiliza um sistema de três estágios para garantir seu sucesso e fornecer resultados precisos. Suas regras de linguagem são baseadas em morfologia, léxicos, sintaxe e semântica. As três categorias que utiliza em sua abordagem são:
- Determinação do conteúdoNesta fase, o sistema NLG determina qual conteúdo deve ser gerado com base na entrada do usuário e ajusta-o de forma lógica.
- Geração de Linguagem Natural
Nesta fase, são verificados e corrigidos a pontuação, o fluxo do texto e as paráfrases do conteúdo gerado na primeira fase. Além disso, pronomes e conjunções também são adicionados ao texto quando necessário. - Fase de RealizaçãoPor se tratar da etapa final do GNL, a precisão do programa é reavaliada. Além disso, o texto é verificado para ver se segue a pontuação e as regras gramaticais adequadas.
Aplicações NLG
Aqui estão algumas das aplicações NLG:
- Inteligência Analítica Empresarial
- Previsão Financeira
- Chatbots de atendimento ao cliente
- Geração de Resumo
Qual é a diferença entre PNL, PNL e NLG?
| PNL | NLU | NLG |
| É um ramo da Inteligência Artificial (IA) que atua como uma ponte de comunicação entre humanos e máquinas por meio de linguagem natural, em vez de linguagem codificada ou binária. | Esta parte da IA está preocupada com a compreensão da máquina dos dados fornecidos pelo usuário. | Este é um subconjunto da PNL que permite a conversão da linguagem do computador em linguagem natural para produzir resultados. |
| Isso garante a compreensão do conteúdo e o processamento dos dados por máquinas, em vez de tratá-los como palavras. | Isso inclui máquinas que entendem linguagens e comandos como os humanos. | O NLG garante que a comunicação da máquina corresponda e imite a linguagem fornecida pelo usuário. |
| Este conceito é popular desde a década de 1950. | O conceito é popular desde a década de 1860. | Este conceito é popular desde a década de 1960. |
| A metodologia envolve a conversão da linguagem natural em linguagem de máquina para processamento e a conversão de volta para linguagem natural para saída. | NLU converte dados não estruturados fornecidos pelo usuário em dados estruturados. | Este processo gera dados estruturados para responder aos usuários. |
| É usado na tradução de idiomas, conversão de dados de áudio, assistência inteligente, análise de texto e muito mais. | NLU é usado para análise de sentimentos, desenvolvimento de chatbots e IA conversacional, reconhecimento de fala e muito mais. | É usado no desenvolvimento de assistentes de voz, chatbots e muito mais. |
Desenvolvendo fluxos de trabalho eficazes: PNL, NLU e NLG no processamento de dados e relatórios
Para que o modelo de PNL funcione perfeitamente, o fluxo de trabalho deve ser compatível com o NLU para processar e compreender os dados de entrada e determinar ações adicionais e com o NLG para gerar a resposta apropriada em linguagem humana após o processamento.
- PNL – textualização ou interpretação dos dados do usuário
- NLU – processamento e compreensão dos dados de entrada e determinação de outras ações
- NLG – gerando a resposta correta em linguagem humana após o processamento
Um dos exemplos mais práticos de compreensão disso pode girar em torno de qualquer função redundante na entrada e processamento de dados. Por exemplo, se o trabalho diário da equipe de vendas inclui compilar as vendas do dia e gerar dados a partir delas para desenvolver relatórios mensais, a PNL junto com a NLU e a NLG podem ajudar nisso.
Com a ajuda desse conceito, o afiliado pode garantir que as cópias físicas das faturas sejam convertidas em dados estruturados e processadas por meio de classificação e consolidação. Esses dados podem ser analisados posteriormente para obter insights e visualizações que podem ser compilados em pontos de discussão em relatórios mensais.
A conclusão
Para resumir, a PNL converte dados não estruturados em um formato estruturado para que o software possa compreender a entrada fornecida e responder de acordo. Em contraste, a NLU visa compreender o significado das sentenças, enquanto a NLG se concentra na construção de sentenças apropriadas para o propósito apropriado em idiomas específicos com base em um conjunto de dados. Consulte nossos especialistas Shaip para saber mais sobre esta tecnologia.
Explore nossos serviços e soluções de processamento de linguagem natural
