A Inteligência Artificial e seus aplicativos estão progredindo tremendamente com o desenvolvimento de aplicativos poderosos como ChatGPT, Siri e Alexa, que trazem aos usuários um mundo de conveniência e conforto. Embora a maioria dos entusiastas de tecnologia esteja ansiosa para aprender sobre as tecnologias que suportam esses aplicativos, eles geralmente confundem uma tecnologia com outra.
NLP, NLU e NLG estão todos sob o campo da IA e são usados para desenvolver vários aplicativos de IA. No entanto, todos os três são distintos e têm seu propósito. Conheça-as a fundo e conheça cada tecnologia e sua aplicação no blog.
O que são PNL, NLU e NLG?
PNL (Processamento de Linguagem Natural)
É um campo da Inteligência Artificial que permite que as máquinas entendam e processem a linguagem humana. Ele analisa grandes quantidades de dados textuais e de fala, identifica padrões e gera respostas inteligentes.
Para entender de forma mais abrangente, o NLP combina diferentes linguagens e aplicativos, como linguística computacional, aprendizado de máquina, modelagem baseada em regras de idiomas humanos e modelos de aprendizado profundo.
Quando todos esses modelos são processados juntos e facilitados com dados em forma de voz ou texto, ele gera resultados inteligentes e o software torna-se capaz de entender a linguagem humana.
Além disso, os modelos que estão sendo desenvolvidos agora são assistidos com mais cuidado do que antes, e processos como reconhecimento de fala, desambiguação de sentido de palavra, marcação de fala, análise de sentimento e geração de linguagem natural são aproveitados para ajudar a gerar respostas de usuário mais precisas e tornar os aplicativos de NLP mais refinados .
Aplicações da PNL
Algumas das principais aplicações da PNL incluem:
- Sistema GPS operado por voz.
- Assistentes Digitais.
- Ditado de voz para texto.
- Assistentes virtuais como Alexa, Siri, etc.
A PNL realiza fundamentalmente essas três tarefas para garantir o sucesso de suas aplicações:
- Tradução de texto de um idioma para outro.
- Resumo de grandes dados e texto em tempo real.
- Respondendo aos comandos dos usuários.
[Leia também: 15 melhores conjuntos de dados de PNL para treinar seus modelos de processamento de linguagem natural]
NLU (Compreensão da linguagem natural)
É um subcampo da PNL que se concentra em interpretar o significado da linguagem natural para entender melhor seu contexto usando análise sintática e semântica. Algumas das tarefas mais comuns incluídas no NLU são:
- Análise semântica
- Reconhecimento de intenção
- Reconhecimento de entidade
- Análise de sentimentos
A análise sintática que o NLU usa em suas operações corrige a estrutura das frases e extrai significados exatos ou de dicionário do texto. Por outro lado, a análise semântica analisa o formato gramatical das frases, incluindo o arranjo de frases, palavras e orações.
Os seres humanos têm a capacidade natural de entender uma frase e seu contexto. No entanto, com as máquinas, entender o significado real por trás da entrada fornecida não é fácil de decifrar.
Portanto, o software aproveita esses arranjos na análise semântica para definir e determinar relacionamentos entre palavras e frases independentes em um contexto específico. O software aprende e desenvolve significados por meio dessas combinações de frases e palavras e fornece melhores resultados ao usuário.
Aplicações de NLU
Aqui estão algumas aplicações de NLU:
- Sistemas Automatizados de Atendimento ao Cliente.
- Assistentes virtuais inteligentes
- Os motores de busca
- Chatbots de negócios
NLG (Geração de Linguagem Natural)
É um subcampo da PNL que se concentra mais na geração de linguagem natural a partir de dados estruturados. Ao contrário do NLP e do NLU, o objetivo principal do NLG é criar respostas de linguagem humana e converter dados em um formato de fala.
O NLG usa um sistema trifásico para garantir seu sucesso e fornecer resultados precisos. Suas regras de linguagem são baseadas em morfologia, léxicos, sintaxe e semântica. As três fases que utiliza em sua abordagem são:
- Determinação de conteúdoNesta fase, o sistema NLG determina qual conteúdo deve ser gerado com base nas entradas do usuário e o corrige logicamente.
- Geração de linguagem natural
Nesta etapa, a pontuação, o fluxo do texto e as quebras de parágrafos do conteúdo gerado na primeira fase são verificados e corrigidos. Além disso, pronomes e conjunções também são adicionados ao texto sempre que necessário. - Fase de RealizaçãoSendo a última fase do NLG, a precisão gramatical é verificada novamente. Além disso, o texto é verificado para ver se segue corretamente as regras de pontuação e conjugação.
Aplicações de NLG
Aqui estão algumas das aplicações do NLG:
- Inteligência Analítica de Negócios
- Previsão Financeira
- Chatbots de atendimento ao cliente
- Geração de resumo
Qual é a diferença entre PNL, NLU 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 uma linguagem natural em vez de uma linguagem codificada ou binária. | Este aspecto da IA lida com a compreensibilidade das máquinas em relação aos dados fornecidos pelo usuário. | Este é um subconjunto da PNL que permite a conversão de linguagem de computador em linguagem natural para geração de saída. |
| Isso garante a compreensão contextual e o processamento de dados por máquinas, em vez de tratá-los como palavras. | Isso envolve máquinas entendendo linguagens e instruções como humanos fariam. | O NLG garante que a comunicação da máquina se assemelhe e imite a linguagem fornecida pelo usuário. |
| O conceito é predominante desde a década de 1950. | O conceito é predominante desde a década de 1860. | O conceito é predominante desde a década de 1960. |
| O mecanismo operacional envolve a conversão de linguagem natural em linguagem de máquina para processamento e reconversão em linguagem natural para saída. | O NLU converte dados não estruturados fornecidos por um usuário em dados estruturados. | Este mecanismo gera dados estruturados para responder aos usuários. |
| Ele é usado em tradução de idiomas, conversão de dados de áudio em texto, assistência inteligente, análise de texto e muito mais. | A NLU é usada em análise de sentimentos, desenvolvimento de chatbots e IA conversacional, reconhecimento de fala e muito mais. | Ele é usado no desenvolvimento de assistentes de voz, chatbots e muito mais. |
Melhorando a eficiência do fluxo de trabalho: PNL, NLU e NLG em processamento e relatórios de dados
Para que um modelo de PNL funcione perfeitamente, o fluxo de trabalho operacional deve ser complementado pela PNL para processar e entender os dados de entrada e determinar ações futuras, e pela NLG para gerar uma resposta apropriada no pós-processamento da linguagem humana.
- PNL – para assimilar o significado do texto ou dos dados do usuário
- NLU – processar e compreender os dados de entrada e determinar ações futuras
- NLG – para gerar uma resposta apropriada no pós-processamento da linguagem humana
Um dos exemplos mais práticos para entender isso pode girar em torno de qualquer tarefa redundante de entrada e processamento de dados. Por exemplo, se a tarefa diária de uma equipe de varejo envolve compilar as vendas do dia e gerar dados a partir delas para desenvolver relatórios mensais, a PNL em conjunto com a NLU e a NLG pode ajudar nisso.
Com a ajuda desse conceito, o associado pode garantir que cópias físicas de contas sejam convertidas em dados estruturados e processadas por meio de classificação e clustering. Esses dados podem então ser processados posteriormente para insights e visualização que podem então ser compilados em pontos de discussão em relatórios mensais.
Conclusão
Resumindo, o NLP converte dados não estruturados em um formato estruturado para que o software possa entender as entradas dadas e responder adequadamente. Por outro lado, o NLU visa compreender o significado das frases, enquanto o NLG se concentra na formulação de frases corretas com a intenção correta em idiomas específicos com base no conjunto de dados. Consulte nossos especialistas Shaip para aprender sobre essas tecnologias em detalhes.
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