Искусственный интеллект, или ИИ, является одной из самых обсуждаемых технологий современной эпохи. Потенциал искусственного интеллекта в создании трудосберегающих обходных путей практически безграничен, и, как таковой, ИИ стал модным словом для тех, кто хочет повысить эффективность своей работы и автоматизировать элементы своей работы.
Обработка естественного языка (NLP) и ее близкие родственники — понимание естественного языка. NLU) и генерация естественного языка (NLG) — являются подмножествами. ИИ которые специально занимаются пониманием человеческого языкового поведения и нюансов языка, что может помочь машинам в полной мере понять потребности своих операторов-людей.
Вот краткий обзор различий между NLP, NLU и NLG.
Что такое НЛП или обработка естественного языка?
Обработка естественного языка (НЛП) подразумевает обработку человеческого языка компьютерной программой с целью определения его значения.
Обработка естественного языка лежит в основе всех платформ разговорного ИИ . В ходе взаимодействия с ИИ в разговорном режиме машина должна вывести значение из данные whatsapp строки текста, преобразуя ее в форму данных, которую она может понять. Это позволяет ей выбирать подходящий ответ на основе ключевых слов, которые она обнаруживает в тексте. Другие задачи обработки естественного языка включают перевод текста, анализ настроений и распознавание речи.
В обработке естественного языка обычно используется один из двух подходов: подход, основанный на правилах, или подход, основанный на искусственном интеллекте.
Подход, основанный на правилах
Использование набора лингвистических рекомендаций, закодированных в платформе, которые используют человеческие грамматические структуры. Однако этот подход требует формулирования правил опытным лингвистом и должен обновляться по мере обнаружения проблем. Это может истощать ресурсы в некоторых обстоятельствах, и свод правил может быстро стать очень сложным, с правилами, которые иногда могут противоречить друг другу.
Подход на основе ИИ
Этот алгоритмический подход использует статистический анализ «учебных» документов для установления правил и построения своей базы знаний. Однако, поскольку языковые и грамматические правила могут. Быть сложными и противоречивыми, этот алгоритмический подход иногда может. Давать Ксения начала показывать игрушки на неверные результаты без человеческого контроля и исправления.
Учитывая, что плюсы и минусы подходов на основе правил и ИИ во многом дополняют друг друга, уникальный метод CM.com объединяет оба подхода. Это позволяет нам находить наилучший способ взаимодействия с пользователями в каждом конкретном случае.
Что такое NLU или понимание естественного языка?
Понимание естественного языка, или NLU, является подмножеством NLP. NLU занимается пониманием текста, чтобы его можно было обработать позже. NLU специально предназначен для понимания текста путем извлечения из него смысла в машиночитаемом виде для будущей обработки. Однако NLP — это больше, новая жизнь сельское хозяйство чем просто понимание текста. Поскольку NLU инкапсулирует обработку текста вместе с его пониманием, NLU является дисциплиной в рамках NLP. NLU обеспечивает взаимодействие человека и компьютера в том смысле, что, помимо возможности преобразовывать человеческий ввод в форму, понятную компьютеру, компьютер теперь может понимать намерение запроса. Как только намерение понято, NLU позволяет компьютеру формулировать связный ответ на человеческий ввод.
В контексте диалоговой платформы ИИ, если пользователь введет фразу «Я хочу купить iPhone», система поймет, что он намерен совершить покупку и что сущность, которую он хочет купить, — это iPhone. Это позволяет системе предоставить структурированный, релевантный ответ на основе намерений и сущностей, указанных в запросе. Это может включать отправку пользователя непосредственно на страницу продукта или инициирование набора страниц с вариантами производства перед отправкой прямой ссылки на покупку товара.