Quelles sont les différences entre NLP, NLU et NLG ?

Introduction aux différences entre NLP NLU et NLG

Le besoin de NLU et NLP a augmenté avec les progrès de la technologie et de la recherche, et les ordinateurs peuvent analyser et effectuer des tâches pour toutes sortes de données. Mais quand on parle de langage humain, ça change tout le scénario car c’est brouillon et ambigu. Il est complexe de traiter le langage humain plutôt que les statistiques. Le système doit comprendre le contenu, le sentiment, le but pour comprendre le langage humain. Mais il est essentiel de comprendre le langage humain pour connaître l’intention du client pour une entreprise prospère. Ici, le NLU ( Natural Language Understanding ) et le NLP (Natural Language Processing) jouent un rôle essentiel dans la compréhension du langage humain. Parfois, les gens utilisent ces termes de manière interchangeable car ils traitent tous les deux du langage naturel. Leur but est de s’occuper du langage humain, pourtant ils sont différents.

Le test de Turing : L’ordinateur et le langage se rejoignent depuis 1950. Avec le temps, ils essaient de créer des machines plus intelligentes. Cela commence par une simple entrée de langue dans le modèle de formation et va maintenant avec des entrées de langue complexes. Un exemple célèbre de langage et d’intelligence artificielle est « Le test de Turing ». Il a été développé par Alan Turing en 1950 pour vérifier si une machine est suffisamment intelligente ou non.
Mais alors quelles sont les différences entre NLP NLU et NLG ?

Qu’est-ce que le traitement automatique du langage naturel ?

C’est un sous-ensemble de l’Intelligence Artificielle. Le NLP traite de grandes quantités de données de langage humain. C’est un processus de bout en bout entre le système et les humains. Il contient l’ensemble du système, de la compréhension des informations à la prise de décisions tout en interagissant. Tels que lire des informations, les décomposer, les comprendre et prendre des décisions pour y répondre. Historiquement, les tâches les plus courantes de la compréhension du langage naturel sont :

- Tokénisation
- Analyse
- Extraction d’informations
- Similarité
- Reconnaissance de la parole
- Générations de discours et autres.

Dans la vraie vie, le NLP peut être utilisé pour :

- Callbot -> Découvrir nos cas d’usage
- Chatbot
- Résumé du texte
- Catégorisation du texte
- Balisage des parties du discours
- Enracinement
- Exploration de texte
- Traduction automatique
- Population d’ontologie
- Modélisation du langage et autres

Prenons un exemple pour comprendre le NLP. Dans le Chatbot, si un utilisateur demande : « Puis-je jouer au volley ? ». Le NLP utilise des algorithmes d’apprentissage automatique et d’IA pour lire les données, trouver des mots-clés, prendre des décisions et répondre. Il prendra des décisions en fonction de diverses caractéristiques telles que s’il pleut ou non ? Y a-t-il une aire de jeux disponible ou non ? Et d’autres accessoires sont disponibles ou non. Ensuite, il répond à l’utilisateur de jouer ou non. Le NLP contient l’ensemble du système, de la prise d’entrée à la fourniture de sortie. Voir notre article sur les Callbots

Qu’est-ce que la compréhension du langage naturel ?

Le NLU aide la machine à comprendre les données. Il est utilisé pour interpréter les données afin de comprendre la signification des données à traiter en conséquence. Il le résout en comprenant le contexte, la sémantique, la syntaxe, l’intention et le sentiment du texte. À cette fin, diverses règles, techniques et modèles sont utilisés. Il trouve l’objectif derrière ce texte. Il existe trois niveaux linguistiques pour comprendre le langage.

- Syntaxe : Il comprend des phrases et des expressions. Il vérifie la grammaire et la syntaxe du texte.
- Sémantique : Il vérifie le sens du texte.
- Pragmatique : Il comprend le contexte pour savoir ce que le texte essaie d’accomplir.

Le NLU doit comprendre le texte non structuré avec des défauts dans le format structuré et correct. Il convertit le texte dans un format lisible par machine. Le NLU est utilisé pour le phrasé sémantique, l’analyse sémantique, les agents de dialogues, etc. Prenons un exemple pour plus de clarté. Si vous demandiez : « Comment ça va aujourd’hui ? ». Maintenant, que se passe-t-il si le système répond : « Aujourd’hui, nous sommes le 1er octobre 2020 et jeudi ? » Le système vous donne-t-il la bonne réponse ? Non, car ici, les utilisateurs veulent connaître la météo. Par conséquent, nous utilisons Le NLU pour apprendre la bonne signification du texte de certaines erreurs.

Le NLU est une technique de sous-ensemble de l’intelligence artificielle utilisée pour réduire le fossé de communication entre l’ordinateur et l’humain.

Qu’est-ce que la génération de langage naturel ?

NLG est un processus pour produire des phrases significatives en langage naturel. Il explique les données structurées d’une manière facile à comprendre pour les humains avec une vitesse élevée de milliers de pages par seconde. Certains des modèles NLG sont répertoriés ci-dessous :

- Chaîne de Markov
- Réseau neuronal récurrent (RNN)
- Mémoire longue à court terme (LSTM)
- Transformateur

Quelle est la différence entre NLP, NLU et NLG ?

NLU	PNL	NLG
NLU est un concept étroit.	La PNL est un concept plus large.	NLU est un concept étroit.
Si nous ne parlons que d’un texte compréhensible, alors NLU suffit.	Mais si nous voulons plus que comprendre, comme la prise de décision, alors la PNL entre en jeu.	Il génère un texte de manière humaine basé sur les données structurées.
NLU est un sous-ensemble de NLP.	NLP est une combinaison de NLU et NLG pour les problèmes conversationnels d’Intelligence Artificielle.	NLU est un sous-ensemble de NLP.
Ce n’est pas nécessairement que ce qui est écrit ou dit est censé être le même. Il peut y avoir des défauts et des erreurs. NLU s’assure qu’il déduira l’intention et la signification correctes même si les données sont prononcées et écrites avec quelques erreurs. C’est la capacité à comprendre le texte.	Mais, si nous parlons de NLP, il s’agit de la façon dont la machine traite les données données. Tels que prendre des décisions, prendre des mesures et répondre au système. Il contient l’ensemble du processus de bout en bout. Chaque fois que NLP n’a pas besoin de contenir NLU.	NLU génère des données structurées, mais il n’est pas nécessaire que le texte généré soit facile à comprendre pour les humains. Ainsi, NLG s’assure qu’il sera compréhensible par l’homme.
Il lit les données et les convertit en données structurées.	Le NLP convertit les données non structurées en données structurées.	NLG écrit des données structurées.

Le NLP et NLU ensemble

Le NLU est un sous-ensemble de NLP. Il peut l’utiliser en NLP pour une compréhension humaine des données. Le NLU aide à obtenir une meilleure NLP. C’est la première étape de nombreux processus. Le NLP et le NLU travaillent ensemble pour donner une expérience humaine aux gens. Le traitement et la compréhension du langage ne consistent pas seulement à former un ensemble de données. Il est plus que cela. Il contient plusieurs domaines tels que la science des données, les techniques linguistiques, l’informatique, etc.

Ici, nous parlerons des problèmes quotidiens d’intelligence artificielle pour comprendre comment ils fonctionnent ensemble et changent toute l’expérience des humains tout en interagissant avec les machines. Si un utilisateur souhaite un chatbot simple, il peut le créer à l’aide de techniques de NLP et d’apprentissage automatique . Mais s’ils veulent développer un assistant contextuel intelligent, ils ont besoin de NLU. Pour créer un chatbot de type humain ou un système d’IA conversationnel au son naturel, ils utilisent ensemble le NLP et le NLU. Ils se concentrent sur les systèmes qui peuvent passer le test de Turing. Ce système peut interagir rapidement et sans effort avec les gens. Ce système peut être possible en combinant tous les aspects linguistiques et de traitement.

Corrélation entre NLP et NLU

Il y a une hypothèse à l’origine du NLP. Il parle de la structure syntaxique et énonce le but de l’analyse linguistique. On dit qu’il sépare les phrases grammaticales des phrases non grammaticales du langage pour vérifier la structure grammaticale de la séquence. L’analyse syntaxique peut être utilisée dans divers processus. Il existe plusieurs techniques pour aligner et grouper des mots afin de vérifier les règles grammaticales :

- Lemmatisation : Elle réduit les formes fléchies des mots en les combinant en une seule forme et facilite l’analyse.
- Stemming: Il réduit les mots fléchis en coupant les mots à leur forme racine.
- Segmentation morphologique : elle divise les mots en morphèmes.
- Segmentation des mots : elle divise un texte écrit continu en unités significatives distinctes.
- Parsing : Il analyse des mots ou des phrases par la grammaire sous-jacente.
- Balisage des parties du discours : cela analyse et identifie les parties du discours pour chaque mot.
- Cassage de phrases : il détecte et place les limites des phrases dans un texte continu.

L’analyse syntaxique ne corrèle pas toujours la validation de la phrase ou du texte. Une grammaire correcte ou incorrecte ne suffit pas à cette fin. D’autres facteurs doivent également être pris en compte. Une autre chose est l’analyse sémantique. Il est utilisé pour interpréter le sens des mots. Nous avons quelques techniques d’analyse sémantique :

- Reconnaissance d’entité nommée (NER) : elle identifie et classe le texte dans des groupes prédéfinis.
- Désambiguïsation du sens des mots : elle identifie le sens des mots utilisés dans les phrases. Il donne un sens à un mot en fonction du contexte.
- Génération de langage naturel : Il convertit les données structurées en langage.

Avec la sémantique et l’analyse syntaxique, il y a une chose de plus qui est très importante. C’est ce qu’on appelle l’analyse pragmatique. Cela aide à comprendre l’objectif ou ce que le texte veut atteindre. L’analyse des sentiments aide à atteindre cet objectif.

La capacité des machines à comprendre et à interpréter le langage humain tel qu’il est écrit ou parlé. Cliquez pour découvrir les applications et techniques de traitement du langage naturel

Quel est l’avenir du langage naturel ?

Pour préparer un système d’IA en langage humain à réussir le test de Turing, les développeurs se concentrent sur certains termes essentiels. Si nous représentons mathématiquement tout ce processus de bout en bout, il contient les termes suivants :

Une combinaison de NLU et NLG donne un système NLP.

NLP (Natural Language Processing) : Il comprend le sens du texte.
NLU (Natural Language Understanding) : Des processus entiers tels que des décisions et des actions sont prises par NLP.
NLG (Natural Language Generation) : Il génère le texte en langage humain à partir de données structurées générées par le système pour y répondre.

Pour mieux comprendre leur utilisation prenons un exemple pratique, vous avez un site internet sur lequel vous devez publier chaque jour des rapports sur le marché des actions. Pour cette tâche quotidienne, vous devez rechercher et collecter du texte, créer des rapports et les publier sur un site Web. C’est ennuyeux et ça prend du temps. Mais, si le NLP, NLU et NLG fonctionnent ici, ils peuvent comprendre le texte du marché des actions et le décomposer, puis le NLG générera un article à publier sur un site Web. Ainsi, il peut fonctionner comme un humain et laisser l’utilisateur travailler sur d’autres tâches. Voir notre article sur l’avenir et l’automatisation des centres d’appels

Conclusion

Le NLP et NLU sont des termes importants pour concevoir la machine qui peut facilement comprendre le langage humain, qu’il contienne ou non certains défauts communs. Il y a une petite différence entre les termes NLP et NLU qui sont très importants pour que les développeurs sachent s’ils veulent créer une machine qui peut interagir avec les humains en leur donnant un environnement de type humain car l’utilisation de la bonne technique au bon moment est essentielle pour réussir dans les systèmes créés pour les opérations en langage naturel.