הבינה המלאכותית והיישומים שלה מתקדמים בצורה עצומה עם פיתוח אפליקציות חזקות כמו ChatGPT, Siri ואלקסה שמביאות למשתמשים עולם של נוחות ונוחות. למרות שרוב חובבי הטכנולוגיה להוטים ללמוד על טכנולוגיות שמגבות את היישומים הללו, לעתים קרובות הם מבלבלים בין טכנולוגיה אחת לאחרת.
NLP, NLU ו-NLG כלולים תחת תחום הבינה המלאכותית ומשמשים לפיתוח יישומי בינה מלאכותית. עם זאת, שלושתם נפרדים ויש להם מטרה. ספר לנו עליהם יותר לעומק ולמד על כל טכנולוגיה והיישום שלה בבלוג.
מה הם NLP, NLU ו-NLG?
NLP (עיבוד שפות טבעיות)
זהו תחום של בינה מלאכותית המאפשר למכונות להבין ולעבד את השפה האנושית. הוא מנתח כמויות גדולות של נתונים טקסטואליים ודיבורים, מזהה דפוסים ומייצר תגובות אינטליגנטיות.
כדי להבין בצורה מקיפה יותר, NLP משלב שפות ויישומים שונים, כגון בלשנות חישובית, למידת מכונה, מודלים מבוססי כללים של שפות אנושיות ומודלים של למידה עמוקה.
כאשר כל המודלים הללו מעובדים יחד ומאפשרים להם נתונים בצורת קול או טקסט, זה מייצר תוצאות אינטליגנטיות, והתוכנה הופכת להיות מסוגלת להבין את השפה האנושית.
בנוסף, המודלים המפותחים כעת זוכים לסיוע זהיר יותר מבעבר, ותהליכים כמו זיהוי דיבור, ביעור חוש מילים, תיוג דיבור, ניתוח סנטימנטים ויצירת שפה טבעית ממונפים המסייעים ביצירת תגובות משתמש מדויקות יותר והופכים את יישומי NLP למעודנים יותר. .
יישומים של NLP
חלק מהיישומים המובילים של NLP כוללים:
- מערכת GPS המופעלת קולית.
- עוזרים דיגיטליים.
- הכתבת דיבור לטקסט.
- עוזרים וירטואליים כמו Alexa, Siri וכו'.
NLP מבצעת ביסודה את שלוש המשימות הללו כדי להבטיח את הצלחת היישומים שלהם:
- תרגום טקסט משפה אחת לאחרת.
- סיכום של נתונים וטקסטים גדולים בזמן אמת.
- מענה לפקודות של משתמשים.
[קרא גם: 15 מערכי הנתונים הטובים ביותר של NLP להכשרת מודלים לעיבוד שפה טבעית]
NLU (הבנת שפה טבעית)
זהו תת-תחום של NLP המתמקד בפירוש המשמעות של השפה הטבעית כדי להבין טוב יותר את ההקשר שלה באמצעות ניתוח תחבירי וסמנטי. כמה מהמשימות הנפוצות ביותר הכלולות ב-NLU הן:
- ניתוח סמנטי
- זיהוי כוונות
- הכרה בישות
- ניתוח הסנטימנט
הניתוח התחבירי שבו משתמשת NLU בפעולותיו מתקן את מבנה המשפטים ושואב מהטקסט משמעויות מדויקות או מילוניות. מצד שני, ניתוח סמנטי מנתח את הפורמט הדקדוקי של משפטים, כולל סידור הביטויים, המילים והסעיפים.
לבני אדם יש את היכולת הטבעית להבין ביטוי והקשר שלו. עם זאת, עם מכונות, הבנת המשמעות האמיתית מאחורי הקלט שסופק אינה קלה לפיצוח.
לפיכך, התוכנה ממנפת את ההסדרים הללו בניתוח סמנטי כדי להגדיר ולקבוע יחסים בין מילים וביטויים עצמאיים בהקשר ספציפי. התוכנה לומדת ומפתחת משמעויות באמצעות שילובים אלו של ביטויים ומילים ומספקת תוצאות טובות יותר למשתמש.
יישומים של NLU
להלן מספר יישומים של NLU:
- מערכות שירות לקוחות אוטומטיות.
- עוזרים וירטואליים חכמים
- מנועי חיפוש
- צ'טבוטים עסקיים
NLG (דור שפה טבעית)
זהו תת-תחום של NLP המתמקד יותר ביצירת שפה טבעית מנתונים מובנים. שלא כמו NLP ו-NLU, המטרה העיקרית של NLG היא ליצור תגובות בשפה אנושית ולהמיר נתונים לפורמט דיבור.
NLG משתמשת במערכת תלת פאזית כדי להבטיח את הצלחתה ולספק תפוקות מדויקות. כללי השפה שלה מבוססים על מורפולוגיה, לקסיקונים, תחביר וסמנטיקה. שלושת השלבים שבהם הוא משתמש בגישתו הם:
- קביעת תוכןבשלב זה, מערכת NLG קובעת איזה תוכן יש להפיק על סמך קלט המשתמשים ומתקנת אותו באופן הגיוני.
- דור שפה טבעית
בשלב זה נבדקים ומתוקנים סימני הפיסוק, זרימת הטקסט והפסקות הפרא של התוכן שנוצר בשלב הראשון. יתרה מכך, גם כינויים וצירופים נוספים לטקסט בכל מקום שנדרש. - שלב המימושבהיותו השלב האחרון של NLG, הדיוק הדקדוקי נבדק מחדש. כמו כן, הטקסט נבדק כדי לראות אם הוא עומד כראוי בכללי הפיסוק והצימוד.
יישומים של NLG
להלן כמה מהיישומים של NLG:
- בינה אנליטית עסקית
- חיזוי פיננסי
- צ'אטבוטים של שירות לקוחות
- סיכום דור
מה ההבדל בין NLP, NLU ו-NLG?
| NLP | NLU | NLG |
| זהו ענף של בינה מלאכותית (AI) שפועל כגשר של תקשורת בין בני אדם למכונות באמצעות שפה טבעית ולא שפה מקודדת או בינארית. | היבט זה של AI עוסק בהבנה של מכונות ביחס לנתונים המוזנים על ידי משתמשים. | זוהי תת-קבוצה של NLP המאפשרת המרה של שפת מחשב לשפה טבעית ליצירת פלט. |
| זה מבטיח הבנה הקשרית ועיבוד נתונים על ידי מכונות במקום להתייחס אליהם כמילים. | זה כרוך במכונות שמבינות שפות והוראות כמו שבני אדם היו עושים. | NLG מבטיח שהתקשורת מהמכונה דומה ומחקה את השפה המוזנת על ידי משתמש. |
| הרעיון נפוץ מאז שנות ה-1950. | הרעיון נפוץ מאז שנות ה-1860. | הרעיון נפוץ מאז שנות ה-1960. |
| מנגנון ההפעלה כולל המרה של שפה טבעית לשפת מכונה לצורך עיבוד והמרה מחדש לשפה טבעית עבור פלט. | NLU ממירה נתונים לא מובנים המוזנים על ידי משתמש לנתונים מובנים. | מנגנון זה יוצר נתונים מובנים כדי להגיב למשתמשים. |
| הוא משמש בתרגום שפה, המרה של נתוני אודיו לטקסט, סיוע חכם, ניתוח טקסט ועוד. | NLU משמש בניתוח סנטימנטים, פיתוח צ'אטבוטים ובינה מלאכותית לשיחה, זיהוי דיבור ועוד. | הוא משמש בפיתוח של עוזרים קוליים, צ'טבוטים ועוד. |
שיפור יעילות זרימת העבודה: NLP, NLU ו-NLG בעיבוד נתונים ודיווח
כדי שמודל NLP יפעל בצורה חלקה, זרימת העבודה התפעולית צריכה להיות משלימה הן על ידי NLU כדי לעבד ולהבין את נתוני הקלט ולקבוע פעולות נוספות והן על ידי NLG כדי ליצור תגובה הולמת בעיבוד שלאחר השפה האנושית.
- NLP - להטמעת משמעות טקסט או נתוני משתמש
- NLU - לעבד ולהבין את נתוני הקלט ולקבוע פעולות נוספות
- NLG - ליצור תגובה הולמת בעיבוד שלאחר השפה האנושית
אחת הדוגמאות המעשיות ביותר להבנת זה יכולה להסתובב סביב כל משימה מיותרת על הזנת נתונים ועיבוד. לדוגמה, אם המשימה היומיומית של צוות קמעונאי כרוכה בהרכבת מכירות לאותו יום והפקת נתונים ממנה לפיתוח דוחות חודשיים, NLP יחד עם NLU ו-NLG יכול לסייע בכך.
בעזרת תפיסה זו, השותף יכול להבטיח שעותקים פיזיים של חשבונות יומרו לנתונים מובנים ויעובדו באמצעות סיווג ואשכול. לאחר מכן ניתן לעבד את הנתונים הללו לתובנות ולהדמיה, אשר לאחר מכן ניתן לאסוף לנקודות דיבור בדוחות חודשיים.
סיכום
לסיכום, NLP ממירה נתונים לא מובנים לפורמט מובנה כך שהתוכנה תוכל להבין את התשומות הנתונות ולהגיב בצורה מתאימה. לעומת זאת, NLU שואפת להבין את המשמעות של משפטים, בעוד NLG מתמקדת בניסוח משפטים נכונים עם הכוונה הנכונה בשפות ספציפיות על סמך מערך הנתונים. פנה למומחי שייפ שלנו כדי ללמוד על טכנולוגיות אלה בפירוט.
