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)
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)
- 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)
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 contenidoEn 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?
| PNL | NLU | NLG |
| Es una rama de la Inteligencia Artificial (IA) que actúa como puente de comunicación entre humanos y máquinas a través de un lenguaje natural en lugar de un lenguaje codificado o binario. | Este aspecto de la IA se ocupa de la comprensibilidad de las máquinas con respecto a los datos proporcionados por el usuario. | Este es un subconjunto de PNL que permite la conversión del lenguaje informático en lenguaje natural para la generación de resultados. |
| Esto garantiza la comprensión contextual y el procesamiento de los datos por parte de las máquinas en lugar de tratarlos como palabras. | Esto implica que las máquinas entiendan lenguajes e instrucciones como lo harían los humanos. | NLG garantiza que la comunicación desde la máquina se asemeje e imite el lenguaje proporcionado por el usuario. |
| El concepto ha prevalecido desde la década de 1950. | El concepto ha prevalecido desde la década de 1860. | El concepto ha prevalecido desde la década de 1960. |
| El mecanismo operativo implica la conversión del lenguaje natural en lenguaje de máquina para su procesamiento y su reconversión al lenguaje natural para su salida. | NLU convierte datos no estructurados ingresados por un usuario en datos estructurados. | Este mecanismo genera datos estructurados para responder a los usuarios. |
| Se utiliza en la traducción de idiomas, conversión de datos de audio en texto, asistencia inteligente, análisis de texto y más. | NLU se utiliza en el análisis de sentimientos, el desarrollo de chatbots e IA conversacional, el reconocimiento de voz y más. | Se utiliza en el desarrollo de asistentes de voz, chatbots y más. |
Mejora de la eficiencia del flujo de trabajo: PLN, NLU y NLG en el procesamiento y la elaboración de informes de datos
Para que un modelo de PNL funcione sin problemas, el flujo de trabajo operativo debe complementarse con PNL para procesar y comprender los datos de entrada y determinar acciones futuras, y con NLG para generar una respuesta adecuada en el posprocesamiento del lenguaje humano.
- PNL: para asimilar el significado de textos o datos del usuario
- NLU: para procesar y comprender los datos de entrada y determinar acciones futuras
- NLG – para generar una respuesta apropiada en el posprocesamiento del lenguaje humano
Uno de los ejemplos más prácticos para entender esto puede girar en torno a cualquier tarea redundante de ingreso y procesamiento de datos. Por ejemplo, si la tarea diaria de un empleado de una tienda minorista consiste en recopilar las ventas del día y generar datos a partir de ellas para desarrollar informes mensuales, la PNL en conjunto con la NLU y la NLG pueden ayudar en esto.
Con la ayuda de este concepto, el asociado puede garantizar que las copias físicas de las facturas se conviertan en datos estructurados y se procesen mediante clasificación y agrupamiento. Estos datos pueden luego procesarse para obtener información y visualización que luego se pueden compilar en temas de discusión en informes mensuales.
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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