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)
Ini adalah bidang Kecerdasan Buatan yang memungkinkan mesin memahami dan memproses bahasa manusia. Ini menganalisis data tekstual dan ucapan dalam jumlah besar, mengidentifikasi pola, dan menghasilkan tanggapan cerdas.
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)
Ini adalah subbidang NLP yang berfokus pada interpretasi makna bahasa alami untuk memahami konteksnya dengan lebih baik menggunakan analisis sintaksis dan semantik. Beberapa tugas paling umum yang termasuk dalam NLU adalah:
- 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)
Ini adalah subbidang NLP yang lebih berfokus pada menghasilkan bahasa alami dari data terstruktur. Tidak seperti NLP dan NLU, tujuan utama NLG adalah membuat respons bahasa manusia dan mengubah data menjadi format ucapan.
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 Konten
Pada 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?
Seperti disebutkan di awal blog, NLP adalah cabang AI, sedangkan NLU dan NLG adalah subset dari NLP. Pemrosesan Bahasa Alami bertujuan untuk memahami perintah pengguna dan menghasilkan respons yang sesuai terhadapnya.
NLU, di satu sisi, dapat berinteraksi dengan komputer menggunakan bahasa alami. NLU diprogram untuk menguraikan maksud perintah dan memberikan keluaran yang tepat meskipun masukan tersebut terdiri dari pengucapan yang salah dalam kalimat.
NLG, di sisi lain, berada di atas NLU, yang dapat menawarkan respons yang lebih cair, menarik, dan menarik bagi pengguna seperti yang diberikan manusia normal. NLG mengidentifikasi esensi dokumen, dan berdasarkan analitik tersebut, NLG menghasilkan jawaban yang sangat akurat.
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
