인공 지능과 그 응용 프로그램은 사용자에게 편리함과 안락함의 세계를 제공하는 ChatGPT, Siri 및 Alexa와 같은 강력한 앱의 개발로 엄청나게 발전하고 있습니다. 대부분의 기술 애호가들은 이러한 애플리케이션을 지원하는 기술에 대해 배우고 싶어하지만 종종 한 기술을 다른 기술과 혼동합니다.
NLP, NLU, NLG는 모두 AI 분야에 속하며 다양한 AI 응용 프로그램을 개발하는 데 사용됩니다. 그러나 세 가지 모두 구별되며 목적이 있습니다. 이에 대해 자세히 알아보고 블로그에서 각 기술과 응용 프로그램에 대해 알아보세요.
NLP, NLU 및 NLG는 무엇입니까?
NLP (자연어 처리)
기계가 인간의 언어를 이해하고 처리할 수 있도록 하는 인공지능 분야입니다. 대량의 텍스트 및 음성 데이터를 분석하고 패턴을 식별하며 지능형 응답을 생성합니다.
보다 포괄적으로 이해하기 위해 NLP는 전산 언어학, 기계 학습, 인간 언어의 규칙 기반 모델링 및 딥 러닝 모델과 같은 다양한 언어와 응용 프로그램을 결합합니다.
이 모든 모델이 함께 처리되고 음성 또는 텍스트 형식의 데이터로 촉진되면 지능적인 결과가 생성되고 소프트웨어는 인간의 언어를 이해할 수 있게 됩니다.
또한 현재 개발 중인 모델은 이전보다 더 신중하게 지원되며 음성 인식, 단어 의미 명확화, 음성 태깅, 감정 분석 및 자연어 생성과 같은 프로세스를 활용하여 보다 정확한 사용자 응답을 생성하고 NLP 애플리케이션을 보다 정교하게 만듭니다. .
NLP의 응용
NLP의 주요 응용 프로그램 중 일부는 다음과 같습니다.
- 음성 작동 GPS 시스템.
- 디지털 어시스턴트.
- 음성-텍스트 받아쓰기.
- Alexa, Siri 등과 같은 가상 비서
NLP는 기본적으로 애플리케이션의 성공을 보장하기 위해 다음 세 가지 작업을 수행합니다.
- 한 언어에서 다른 언어로의 텍스트 번역.
- 대용량 데이터 및 텍스트를 실시간으로 요약합니다.
- 사용자의 명령에 응답합니다.
[또한 읽기: 자연어 처리 모델을 훈련시키는 15가지 최고의 NLP 데이터 세트]
NLU(자연어 이해)
구문 및 의미 분석을 사용하여 문맥을 더 잘 이해하기 위해 자연어의 의미를 해석하는 데 중점을 둔 NLP의 하위 분야입니다. NLU에 포함된 가장 일반적인 작업 중 일부는 다음과 같습니다.
- 의미 분석
- 의도 인식
- 엔티티 인식
- 감정 분석
NLU가 작업에 사용하는 구문 분석은 문장 구조를 수정하고 텍스트에서 정확한 의미 또는 사전적 의미를 도출합니다. 한편, 의미 분석은 구, 단어, 절의 배열을 포함하여 문장의 문법적 형식을 분석합니다.
인간은 문구와 문맥을 이해하는 타고난 능력을 가지고 있습니다. 그러나 기계를 사용하면 제공된 입력 뒤에 숨겨진 실제 의미를 이해하기가 쉽지 않습니다.
따라서 소프트웨어는 의미 분석에서 이러한 배열을 활용하여 특정 컨텍스트에서 독립적인 단어와 구문 간의 관계를 정의하고 결정합니다. 소프트웨어는 이러한 구와 단어의 조합을 통해 의미를 학습하고 개발하며 더 나은 사용자 결과를 제공합니다.
NLU의 응용
다음은 NLU의 몇 가지 응용 프로그램입니다.
- 자동화된 고객 서비스 시스템.
- 지능형 가상 어시스턴트
- 검색 엔진
- 비즈니스 챗봇
NLG(자연어 생성)
구조화된 데이터에서 자연어를 생성하는 데 더 중점을 둔 NLP의 하위 필드입니다. NLP 및 NLU와 달리 NLG의 주요 목적은 인간 언어 응답을 생성하고 데이터를 음성 형식으로 변환하는 것입니다.
NLG는 성공을 보장하고 정확한 결과를 제공하기 위해 XNUMX단계 시스템을 사용합니다. 언어 규칙은 형태론, 어휘, 구문 및 의미론을 기반으로 합니다. 접근 방식에서 사용하는 세 단계는 다음과 같습니다.
- 콘텐츠 결정이 단계에서 NLG 시스템은 사용자 입력을 기반으로 어떤 콘텐츠를 생성할지 결정하고 논리적으로 수정합니다.
- 자연어 생성
이 단계에서는 XNUMX단계에서 생성된 콘텐츠의 문장부호, 문장의 흐름, 단락을 확인하고 수정합니다. 또한 대명사와 접속사는 필요할 때마다 텍스트에 추가됩니다. - 실현 단계NLG의 마지막 단계이므로 문법적 정확성을 다시 확인합니다. 또한 텍스트가 구두점 및 활용 규칙을 올바르게 따르는지 확인하기 위해 텍스트를 확인합니다.
NLG의 응용
다음은 NLG의 일부 응용 프로그램입니다.
- 비즈니스 분석 인텔리전스
- 재정 예측
- 고객 서비스 챗봇
- 요약 생성
NLP, NLU 및 NLG의 차이점은 무엇입니까?
| NLP | NLU | NLG |
| 이는 코드 또는 이진 언어가 아닌 자연어를 통해 인간과 기계 간의 소통을 위한 다리 역할을 하는 인공지능(AI)의 한 분야입니다. | AI의 이 측면은 사용자가 입력한 데이터를 바탕으로 기계를 이해하는 것과 관련이 있습니다. | 이는 컴퓨터 언어를 자연어로 변환하여 출력을 생성하는 NLP의 하위 집합입니다. |
| 이를 통해 기계가 데이터를 단어로 처리하는 대신 맥락에 맞게 이해하고 처리할 수 있습니다. | 이는 기계가 인간처럼 언어와 지시를 이해하는 것을 의미합니다. | NLG는 기계의 의사소통이 사용자가 입력한 언어와 유사하고 모방되도록 보장합니다. |
| 이 개념은 1950년대부터 널리 퍼졌습니다. | 이 개념은 1860년대부터 널리 퍼졌습니다. | 이 개념은 1960년대부터 널리 퍼졌습니다. |
| 작동 메커니즘은 처리를 위해 자연어를 기계어로 변환하고, 출력을 위해 자연어로 다시 변환하는 것을 포함합니다. | NLU는 사용자가 입력한 비정형 데이터를 정형화된 데이터로 변환합니다. | 이 메커니즘은 사용자에게 응답하기 위해 구조화된 데이터를 생성합니다. |
| 언어 번역, 오디오 데이터를 텍스트로 변환, 스마트 지원, 텍스트 분석 등에 사용됩니다. | NLU는 감정 분석, 챗봇 및 대화형 AI 개발, 음성 인식 등에 사용됩니다. | 음성 지원 시스템, 챗봇 등의 개발에 사용됩니다. |
워크플로우 효율성 향상: 데이터 처리 및 보고에서의 NLP, NLU 및 NLG
NLP 모델이 원활하게 실행되려면 입력 데이터를 처리하고 이해하고 추가 작업을 결정하기 위한 NLU와, 인간 언어 후처리에서 적절한 응답을 생성하기 위한 NLG가 운영 워크플로를 보완해야 합니다.
- NLP – 텍스트 또는 사용자 데이터 의미를 동화합니다.
- NLU – 입력 데이터를 처리하고 이해하고 추가 작업을 결정합니다.
- NLG – 인간 언어 후처리에서 적절한 응답을 생성합니다.
이를 이해하는 가장 실용적인 예 중 하나는 데이터 입력 및 처리에 대한 모든 중복 작업을 중심으로 돌 수 있습니다. 예를 들어, 리테일 직원의 일상 업무가 하루 매출을 집계하고 이를 통해 데이터를 생성하여 월별 보고서를 개발하는 것이라면 NLU 및 NLG와 함께 NLP를 사용하면 이를 지원할 수 있습니다.
이 개념의 도움으로, 어소시에이트는 청구서의 실제 사본이 구조화된 데이터로 변환되고 분류 및 클러스터링을 통해 처리되도록 보장할 수 있습니다. 그런 다음 이 데이터는 통찰력과 시각화를 위해 추가로 처리될 수 있으며, 그런 다음 월별 보고서의 주요 내용으로 컴파일될 수 있습니다.
맺음말
요약하면, NLP는 소프트웨어가 주어진 입력을 이해하고 적절하게 응답할 수 있도록 구조화되지 않은 데이터를 구조화 형식으로 변환합니다. 반대로 NLU는 문장의 의미를 이해하는 것을 목표로 하는 반면, NLG는 데이터 세트를 기반으로 특정 언어로 올바른 의도로 올바른 문장을 구성하는 데 중점을 둡니다. Shaip 전문가에게 문의하십시오. 이러한 기술에 대해 자세히 알아보십시오.
