La inteligencia artificial y sus aplicaciones están progresando enormemente con el desarrollo de potentes aplicaciones como ChatGPT, Siri y Alexa que brindan a los usuarios un mundo de conveniencia y comodidad. Aunque la mayoría de los entusiastas de la tecnología están ansiosos por conocer las tecnologías que respaldan estas aplicaciones, a menudo confunden una tecnología con otra.
NLP, NLU y NLG pertenecen al campo de la IA y se utilizan para desarrollar diversas aplicaciones de IA. Sin embargo, los tres son distintos y tienen su propósito. Háganos saber más sobre ellos en profundidad y conozca cada tecnología y su aplicación en el blog.
¿Qué son la PNL, la NLU y la NLG?
PNL (procesamiento del lenguaje natural)
Es un campo de la Inteligencia Artificial que permite a las máquinas comprender y procesar el lenguaje humano. Analiza grandes cantidades de datos textuales y de voz, identifica patrones y genera respuestas inteligentes.
Para comprender de manera más integral, la PNL combina diferentes lenguajes y aplicaciones, como la lingüística computacional, el aprendizaje automático, el modelado basado en reglas de los lenguajes humanos y los modelos de aprendizaje profundo.
Cuando todos estos modelos se procesan juntos y se facilitan con datos en forma de voz o texto, se generan resultados inteligentes y el software se vuelve capaz de comprender el lenguaje humano.
Además, los modelos que se están desarrollando ahora cuentan con una asistencia más cuidadosa que antes, y se aprovechan procesos como el reconocimiento de voz, la desambiguación del sentido de las palabras, el etiquetado del habla, el análisis de sentimientos y la generación de lenguaje natural que ayudan a generar respuestas de usuario más precisas y hacen que las aplicaciones de PNL sean más refinadas. .
Aplicaciones de la PNL
Algunas de las principales aplicaciones de la PNL incluyen:
- Sistema GPS operado por voz.
- Asistentes digitales.
- Dictado de voz a texto.
- Asistentes virtuales como Alexa, Siri, etc.
La PNL realiza fundamentalmente estas tres tareas para asegurar el éxito de sus aplicaciones:
- Traducción de texto de un idioma a otro.
- Resumen de grandes datos y texto en tiempo real.
- Respondiendo a los comandos de los usuarios.
[También lea: 15 mejores conjuntos de datos de PNL para entrenar sus modelos de procesamiento de lenguaje natural]
NLU (comprensión del lenguaje natural)
Es un subcampo de la PNL que se enfoca en interpretar el significado del lenguaje natural para comprender mejor su contexto usando análisis sintáctico y semántico. Algunas de las tareas más comunes incluidas en NLU son:
- Análisis semántico
- Reconocimiento de intenciones
- reconocimiento de entidad
- Análisis de los sentimientos
El análisis sintáctico que NLU utiliza en sus operaciones corrige la estructura de las oraciones y extrae significados exactos o de diccionario del texto. Por otro lado, el análisis semántico analiza el formato gramatical de las oraciones, incluida la disposición de frases, palabras y cláusulas.
Los seres humanos tienen la capacidad natural de comprender una frase y su contexto. Sin embargo, con las máquinas, comprender el significado real detrás de la entrada proporcionada no es fácil de descifrar.
Por lo tanto, el software aprovecha estos arreglos en el análisis semántico para definir y determinar relaciones entre palabras y frases independientes en un contexto específico. El software aprende y desarrolla significados a través de estas combinaciones de frases y palabras y proporciona mejores resultados para el usuario.
Aplicaciones de NLU
Aquí hay algunas aplicaciones de NLU:
- Sistemas automatizados de atención al cliente.
- Asistentes virtuales inteligentes
- Motores de Búsqueda
- Chatbots empresariales
NLG (Generación de lenguaje natural)
Es un subcampo de NLP que se enfoca más en generar lenguaje natural a partir de datos estructurados. A diferencia de NLP y NLU, el propósito principal de NLG es crear respuestas de lenguaje humano y convertir datos en un formato de voz.
NLG utiliza un sistema trifásico para garantizar su éxito y proporcionar resultados precisos. Sus reglas de lenguaje se basan en la morfología, el léxico, la sintaxis y la semántica. Las tres fases que utiliza en su planteamiento son:
- Determinación de contenido
En esta fase, el sistema NLG determina qué contenido debe generarse en función de las entradas del usuario y lo corrige lógicamente.
- Generación de lenguaje natural
En esta etapa, se revisan y corrigen la puntuación, el flujo de texto y los párrafos del contenido generado en la primera fase. Además, los pronombres y las conjunciones también se agregan al texto donde sea necesario. - Fase de RealizaciónAl ser la última fase de NLG, se vuelve a verificar la precisión gramatical. Además, se revisa el texto para ver si sigue correctamente las reglas de puntuación y conjugación.
Aplicaciones de NLG
Estas son algunas de las aplicaciones de NLG:
- Inteligencia analítica empresarial
- Pronóstico Financiero
- Chatbots de atención al cliente
- Generación de resumen
¿Cuál es la diferencia entre PNL, NLU y NLG?
Como se mencionó al comienzo del blog, la PNL es una rama de la IA, mientras que tanto la NLU como la NLG son subconjuntos de la PNL. El Procesamiento del Lenguaje Natural tiene como objetivo comprender el comando del usuario y generar una respuesta adecuada frente a él.
NLU, por un lado, puede interactuar con la computadora usando lenguaje natural. NLU está programado para descifrar la intención del comando y proporcionar resultados precisos incluso si la entrada consiste en pronunciaciones incorrectas en la oración.
NLG, por otro lado, está por encima de NLU, que puede ofrecer respuestas más fluidas, atractivas y emocionantes a los usuarios como lo haría un ser humano normal. NLG identifica la esencia del documento y, en función de esos análisis, genera respuestas muy precisas.
Conclusión
En resumen, NLP convierte datos no estructurados en un formato estructurado para que el software pueda comprender las entradas dadas y responder adecuadamente. Por el contrario, NLU tiene como objetivo comprender el significado de las oraciones, mientras que NLG se enfoca en formular oraciones correctas con la intención correcta en idiomas específicos según el conjunto de datos. Consulte a nuestros expertos Shaip para conocer estas tecnologías en detalle.
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