目录
- NLP、NLU和NLG简介
- 什么是自然语言处理？
- 什么是自然语言理解？
- 什么是自然语言生成？
- NLP、NLU和NLG之间的区别是什么？
- 自然语言的未来是什么？
- 结论
NLP、NLU和NLG简介
NLU和NLP的需求随着技术和研究的进步而增加，计算机可以分析和执行各种数据的任务。但当我们谈论人类语言时，它改变了整个场景，因为它是混乱和模糊的。处理人类语言而不是统计数据是很复杂的。系统必须理解内容、情感、目的，才能理解人类的语言。但了解人类语言对于了解客户成功经营的意图至关重要。自然语言理解和自然语言处理在理解人类语言中起着至关重要的作用。有时人们在处理自然语言时可以互换使用这些术语。他们的目标是处理人类语言，但他们不同。
到2025年，认知系统“接触”的分析数据量将增长100倍至1.4 ZB来源：NLP的演变及其对人工智能的影响
图灵测试：计算机和语言从1950年开始融合在一起。随着时间的推移，他们正在努力制造更智能的机器。它从简单的语言输入开始到训练模型，现在再到复杂的语言输入。语言和人工智能的一个著名例子是“图灵测试”。它是由艾伦·图灵于1950年开发的，用于检查机器是否足够智能。
什么是自然语言处理？
它是人工智能的一个子集。它处理大量的人类语言数据。这是系统和人类之间的一个端到端的过程。它包含了从理解信息到在交互时做出决策的整个系统。比如阅读信息，分解信息，理解信息，并做出回应的决定。从历史上看，自然语言理解最常见的任务是：
- 符号化
- 正在分析
- 信息提取
- 相似性
- 语音识别
- 语音生成和其他。
在现实生活中，NLP可用于：
- 聊天机器人
- 文本摘要
- 文本分类
- 词性标注
- 填鸭
- 文本挖掘
- 机器翻译
- 本体论群体
- 语言建模及其他
让我们举一个例子来理解它。在聊天机器人中，如果用户问：“我可以打排球吗？”。然后，NLP使用机器学习和人工智能算法来读取数据、找到关键词、做出决策和做出回应。它会根据各种特征做出决定，比如是否下雨？有没有操场？其他配件是否可用。然后它就播放与否向用户做出响应。它包含了从接受输入到提供输出的整个系统。
什么是自然语言理解？
它有助于机器理解数据。它用于解释数据，以理解要相应处理的数据的含义。它通过理解文本的上下文、语义、语法、意图和情感来解决这个问题。为此，使用了各种规则、技术和模型。它找到了该文本背后的目标。理解语言有三个语言层次。
- 语法：它理解句子和短语。它检查文本的语法和句法。
- 语义：它检查文本的含义。
- 语用学：它理解上下文以了解文本试图达到的目的。
它必须理解在结构化和正确的格式中存在缺陷的非结构化文本。它将文本转换为机器可读的格式。它用于语义短语、语义分析、对话代理等。为了更清楚起见，让我们举一个例子。如果你问：“今天怎么样？”。现在，如果系统回答“今天是2020年10月1日，星期四”，该怎么办？系统是否为您提供了正确的答案？不，因为在这里，用户想了解天气。因此，我们用它来学习文本中一些错误的正确含义。
它是人工智能的一个子集技术，用于缩小计算机和人类之间的通信差距。点击探索自然语言处理的演变和未来
什么是自然语言生成？
NLG是自然语言中产生有意义句子的过程。它以每秒数千页的高速，以人类易于理解的方式解释结构化数据。以下列出了一些NLG模型：
马尔可夫链
递归神经网络
长短期记忆
Transfomrer
NLP、NLU和NLG之间的区别是什么？
两者之间有一个细微的差别。这需要考虑：
| NLU | NLP | NLG |
| It is a narrow concept. | It is a wider concept. | It is a narrow concept. |
| If we only talk about an understanding text, then it is enough. | But if we want more than understanding, such as decision making, then it comes into play. | It generates a human-like manner text based on the structured data. |
| It is a subset of NLP. | It is a combination of it and NLG for conversational Artificial Intelligence problems. | It is a subset of NLP. |
| It is not necessarily that what is written or said is meant to be the same. There can be flaws and mistakes. It makes sure that it will infer correct intent and meaning even data is spoken and written with some errors. It is the ability to understand the text. | But, if we talk about NLP, it is about how the machine processes the given data. Such as make decisions, take actions, and respond to the system. It contains the whole End to End process. Every time it doesn't need to contain it. | It generates structured data, but it is not necessarily that the generated text is easy to understand for humans. Thus NLG makes sure that it will be human-understandable. |
| It reads data and converts it to structured data. | It converts unstructured data to structured data. | NLG writes structured data. |
NLP和NLU在一起
它是NLP的一个子集。它可以在NLP中使用它来实现对数据的类似人类的理解。它有助于更好地实现它。这是许多过程中的第一步。它共同努力，给人们一种类似人类的体验。处理和理解语言不仅仅是训练数据集。不止于此。它包含了数据科学、语言技术、计算机科学等多个领域。
在这里，我们将讨论日常的人工智能问题，以了解它们如何协同工作，并在与机器交互时改变人类的整个体验。如果用户想要一个简单的聊天机器人，他们可以使用它和机器学习技术创建它。但是，如果他们要开发一个智能的上下文助手，他们需要NLU。为了创建一个类似人类的聊天机器人或自然声音对话人工智能系统，他们将NLP和NLU结合使用。他们专注于能够通过图灵测试的系统。这个系统可以快速而轻松地与人互动。这个系统可以通过结合所有语言学和处理方面来实现。
NLP和NLU之间的相关性
有一个假设在推动它，它谈到了句法结构，并说明了语言分析的目的。据说，将语言中的语法句子与非语法句子分开，以检查序列的语法结构。句法分析可以用于各种过程。有多种方法可以对齐和分组单词以检查语法规则：
- 词缀化：它通过将单词组合成一个单一的形式来减少单词的屈折形式，并使分析变得容易。
- 填词：它通过将单词剪切成词根形式来减少屈折词。
- 词素分割：将单词分割成词素。
- 分词：它将连续的书面文本划分为不同的有意义的单元。
- 语法分析：通过基本语法分析单词或句子。
- 词性标注：分析并识别每个单词的词性。
- 断句：它检测并放置连续文本中的句子边界。
句法分析并不总是将句子或文本的验证联系起来。正确或不正确的语法是不够的。还需要考虑其他因素。另一件事是语义分析。它被用来解释单词的含义。我们有一些语义分析技术：
- 命名实体识别（NER）：它识别文本并将其分类到预定义的组中。
- 词义消歧：它识别句子中使用的单词的意义。它根据上下文赋予单词意义。
- 自然语言生成：它将结构化数据转换为语言。
关于语义和句法分析，还有一件事是非常重要的。它被称为语用分析。它有助于理解目标或文本想要实现的目标。情绪分析有助于实现这一目标。
机器以书面或口头的方式理解和解释人类语言的能力。点击浏览，自然语言处理应用和技术
自然语言的未来是什么？
为了准备一个通过图灵测试的人类语言人工智能系统，开发人员专注于一些基本术语。如果我们用数学方法表示整个端到端过程，它包含以下术语：
NLU和NLG的结合给出了一个NLP系统。
- 自然语言处理：它理解文本的含义。
- NLU（自然语言理解）：决策和行动等整个过程都是由它来完成的。
- NLG（自然语言生成）：它从系统生成的结构化数据中生成人类语言文本以进行响应。
为了更好地理解它们的用途，举一个实际的例子，你有一个网站，你必须每天发布股票市场的报告。为了每天完成这项任务，你必须研究和收集文本，创建报告，并将其发布在网站上。这既无聊又耗时。但是，如果NLP、NLU和NLG在这里工作。它和NLP可以理解股票市场的文本并将其分解，然后NLG将生成一个故事发布在网站上。因此，它可以像人一样工作，并让用户处理其他任务。
结论
NLP和NLU是设计能够轻松理解人类语言的机器的重要术语，无论它是否包含一些常见的缺陷。这两个术语之间有一个很小的区别，这对开发人员来说非常重要，因为如果他们想创建一台可以通过给人类提供一个类似人类的环境来与人类交互的机器，因为在正确的地方使用正确的技术对于在为自然语言操作创建的系统中取得成功至关重要。
