Kecerdasan Buatan dan aplikasinya berkembang pesat dengan pengembangan aplikasi canggih seperti ChatGPT, Siri, dan Alexa yang menghadirkan kenyamanan dan kenyamanan bagi pengguna. Meskipun sebagian besar penggemar teknologi sangat ingin belajar tentang teknologi yang mendukung aplikasi ini, mereka sering mengacaukan satu teknologi dengan teknologi lainnya.
NLP, NLU, dan NLG semuanya berada di bawah bidang AI dan digunakan untuk mengembangkan berbagai aplikasi AI. Namun, ketiganya berbeda dan memiliki tujuan masing-masing. Beri tahu kami lebih dalam tentang mereka dan pelajari tentang setiap teknologi dan penerapannya di blog.
Apa itu NLP, NLU, dan NLG?
NLP (Pemrosesan Bahasa Alami)
Untuk memahami lebih komprehensif, NLP menggabungkan berbagai bahasa dan aplikasi, seperti linguistik komputasional, pembelajaran mesin, pemodelan bahasa manusia berbasis aturan, dan model pembelajaran mendalam.
Ketika semua model ini diproses bersama dan difasilitasi dengan data dalam bentuk suara atau teks, ini menghasilkan hasil yang cerdas, dan perangkat lunak menjadi mampu memahami bahasa manusia.
Selain itu, model yang sekarang sedang dikembangkan dibantu lebih hati-hati dari sebelumnya, dan proses seperti pengenalan ucapan, disambiguasi arti kata, penandaan ucapan, analisis sentimen, dan pembuatan bahasa alami dimanfaatkan yang membantu menghasilkan respons pengguna yang lebih akurat dan membuat aplikasi NLP lebih halus. .
Aplikasi NLP
Beberapa aplikasi teratas NLP meliputi:
- Sistem GPS yang dioperasikan dengan suara.
- Asisten Digital.
- Dikte Pidato-ke-Teks.
- Asisten Virtual seperti Alexa, Siri, dll.
NLP pada dasarnya melakukan tiga tugas ini untuk memastikan keberhasilan aplikasinya:
- Terjemahan teks dari satu bahasa ke bahasa lain.
- Peringkasan data besar dan teks secara real-time.
- Menanggapi perintah pengguna.
[Baca juga: 15 Dataset NLP Terbaik untuk melatih Anda Model Pemrosesan Bahasa Alami]
NLU (Pengertian Bahasa Alami)
- Analisis semantik
- Pengenalan niat
- pengenalan entitas
- Analisis sentimen
Analisis sintaksis yang digunakan NLU dalam operasinya mengoreksi struktur kalimat dan menarik makna yang tepat atau kamus dari teks. Di sisi lain, analisis semantik menganalisis format kalimat gramatikal, termasuk susunan frasa, kata, dan klausa.
Manusia memiliki kemampuan alami untuk memahami frasa dan konteksnya. Namun, dengan mesin, memahami arti sebenarnya di balik masukan yang diberikan tidak mudah dipecahkan.
Oleh karena itu, perangkat lunak memanfaatkan pengaturan ini dalam analisis semantik untuk mendefinisikan dan menentukan hubungan antara kata dan frasa independen dalam konteks tertentu. Perangkat lunak mempelajari dan mengembangkan makna melalui kombinasi frasa dan kata ini dan memberikan hasil yang lebih baik bagi pengguna.
Aplikasi NLU
Berikut adalah beberapa aplikasi NLU:
- Sistem Layanan Pelanggan Otomatis.
- Asisten Virtual Cerdas
- Mesin Pencari
- Chatbot Bisnis
NLG (Generasi Bahasa Alami)
NLG menggunakan sistem tiga fase untuk memastikan keberhasilannya dan memberikan keluaran yang tepat. Aturan bahasanya didasarkan pada morfologi, leksikon, sintaksis, dan semantik. Tiga fase yang digunakannya dalam pendekatannya adalah:
- Penentuan KontenPada fase ini, sistem NLG menentukan konten apa yang harus dihasilkan berdasarkan masukan pengguna dan mengoreksinya secara logis.
- Generasi Bahasa Alami
Pada tahap ini, tanda baca, aliran teks, dan jeda para konten yang dihasilkan pada tahap pertama diperiksa dan diperbaiki. Selain itu, kata ganti dan kata sambung juga ditambahkan ke teks jika diperlukan. - Fase RealisasiMenjadi fase terakhir NLG, akurasi tata bahasa diperiksa ulang. Selain itu, teks diperiksa untuk melihat apakah sudah mengikuti aturan tanda baca dan konjugasi dengan benar.
Aplikasi NLG
Berikut adalah beberapa aplikasi NLG:
- Kecerdasan Analitik Bisnis
- Peramalan Keuangan
- Chatbot Layanan Pelanggan
- Generasi Ringkasan
Apa Perbedaan Antara NLP, NLU, dan NLG?
| NLP | NLU | NLG |
| Ini adalah cabang Kecerdasan Buatan (AI) yang bertindak sebagai jembatan komunikasi antara manusia dan mesin melalui bahasa alami, bukan bahasa kode atau biner. | Aspek AI ini berkaitan dengan pemahaman mesin terhadap data yang diberikan pengguna. | Ini adalah bagian dari NLP yang memungkinkan konversi bahasa komputer ke bahasa alami untuk menghasilkan keluaran. |
| Hal ini memastikan pemahaman kontekstual dan pemrosesan data oleh mesin alih-alih memperlakukannya sebagai kata-kata. | Ini melibatkan mesin yang memahami bahasa dan instruksi seperti yang dilakukan manusia. | NLG memastikan komunikasi dari mesin menyerupai dan meniru bahasa yang dimasukkan oleh pengguna. |
| Konsep ini sudah lazim sejak tahun 1950-an. | Konsep ini sudah lazim sejak tahun 1860-an. | Konsep ini sudah lazim sejak tahun 1960-an. |
| Mekanisme operasinya melibatkan pengubahan bahasa alami ke bahasa mesin untuk diproses dan pengubahan ulang ke bahasa alami untuk keluaran. | NLU mengubah data tidak terstruktur yang dimasukkan oleh pengguna menjadi data terstruktur. | Mekanisme ini menghasilkan data terstruktur untuk merespons pengguna. |
| Ini digunakan dalam penerjemahan bahasa, konversi data audio menjadi teks, bantuan pintar, analisis teks dan banyak lagi. | NLU digunakan dalam analisis sentimen, pengembangan chatbot dan AI percakapan, pengenalan ucapan, dan banyak lagi. | Ini digunakan dalam pengembangan asisten suara, chatbot, dan banyak lagi. |
Meningkatkan Efisiensi Alur Kerja: NLP, NLU, dan NLG dalam Pemrosesan dan Pelaporan Data
Agar model NLP dapat berjalan lancar, alur kerja operasional harus dilengkapi oleh NLU untuk memproses dan memahami data masukan serta menentukan tindakan selanjutnya, dan NLG untuk menghasilkan respons yang tepat dalam pasca-pemrosesan bahasa manusia.
- NLP – untuk mengasimilasi makna teks atau data pengguna
- NLU – untuk memproses dan memahami data masukan dan menentukan tindakan lebih lanjut
- NLG – untuk menghasilkan respons yang tepat dalam pasca-pemrosesan bahasa manusia
Salah satu contoh paling praktis untuk memahami hal ini dapat berkisar pada tugas berulang apa pun pada entri dan pemrosesan data. Misalnya, jika tugas sehari-hari staf ritel melibatkan pengumpulan penjualan harian dan pembuatan data dari sana untuk mengembangkan laporan bulanan, NLP bersama dengan NLU dan NLG dapat membantu dalam hal ini.
Dengan bantuan konsep ini, karyawan dapat memastikan salinan fisik tagihan diubah menjadi data terstruktur dan diproses melalui klasifikasi dan pengelompokan. Data ini kemudian dapat diproses lebih lanjut untuk mendapatkan wawasan dan visualisasi yang kemudian dapat dikompilasi menjadi pokok bahasan dalam laporan bulanan.
Kesimpulan
Kesimpulannya, NLP mengubah data yang tidak terstruktur menjadi format terstruktur sehingga perangkat lunak dapat memahami masukan yang diberikan dan merespons dengan sesuai. Sebaliknya, NLU bertujuan untuk memahami makna kalimat, sedangkan NLG berfokus pada merumuskan kalimat yang benar dengan maksud yang tepat dalam bahasa tertentu berdasarkan kumpulan data. Rujuk ke pakar Shaip kami untuk mempelajari tentang teknologi ini secara rinci.
Jelajahi Layanan dan Solusi Natural Language Processing Kami
