El procesamiento del lenguaje natural (PNL) es un subconjunto de la inteligencia artificial que implica la comunicación entre un ser humano y una máquina utilizando un lenguaje natural en lugar de un lenguaje codificado o de bytes. Brinda la capacidad de dar instrucciones a las máquinas de una manera más fácil y eficiente.
La comprensión del lenguaje natural (NLU) es un área de inteligencia artificial para procesar datos de entrada proporcionados por el usuario en lenguaje natural, por ejemplo, datos de texto o datos de voz. Es una forma que permite la interacción entre una computadora y un humano de una manera como lo hacen los humanos usando lenguajes naturales como inglés, francés, hindi, etc.
La generación de lenguaje natural (NLG) es un subcomponente del procesamiento del lenguaje natural que ayuda a generar la salida en un lenguaje natural basado en la entrada proporcionada por el usuario. Este componente responde al usuario en el mismo idioma en el que se proporcionó la entrada, digamos que el usuario pregunta algo en inglés y luego el sistema devolverá la salida en inglés.
A continuación se muestra una tabla de diferencias entre NLP y NLU y NLG:
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Procesamiento del lenguaje natural (PNL) |
Comprensión del lenguaje natural (NLU) |
Generación de lenguaje natural (NLG) |
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| 1 | Alan Turing lo inició por primera vez para hacer que la máquina entendiera el contexto de cualquier documento en lugar de tratarlo como simples palabras. | Esto explora las formas que permiten a las computadoras comprender las instrucciones proporcionadas por los usuarios en idiomas humanos como inglés, hindi, etc. | Esto permite que las computadoras produzcan la salida después de comprender la entrada proporcionada por el usuario en idiomas naturales como inglés, hindi, etc. |
| 2 | Surgió alrededor de 1950. | Este concepto comenzó alrededor de 1866. | Surgió alrededor de 1960. |
| 3 | Tiene 5 fases las cuales son análisis léxico, análisis sintáctico, análisis semántico, integración de la revelación y análisis pragmático. | Tiene 3 fases, primero parafraseando la información de entrada, segundo conversión de texto a otros idiomas y tercero haciendo inferencias a partir de la información dada. | También tiene 3 fases, primero comprender la información, segundo formular formas de proporcionar resultados y tercero lograr la realización de dar resultados en lenguajes naturales. |
| 4 | Las aplicaciones de NLP son asistencia inteligente, traducción de idiomas, análisis de texto, etc. | Las aplicaciones de NLU son reconocimiento de voz, análisis de sentimientos, filtrado de spam, etc. | Las aplicaciones de NLG son Chatbots, asistentes de voz, etc. |
| 5 | Hace uso de sensores para la entrada y usa diferentes capas para procesar datos y luego proporciona salida. | Los sensores y procesadores se utilizan para tomar entradas y procesar la información. | Después de la comprensión y el procesamiento, los actuadores se utilizan para proporcionar resultados. |
| 6 | Convierte instrucciones de lenguaje natural a lenguaje de computadora y luego la computadora devuelve la información nuevamente en lenguaje natural después del procesamiento. | Convierte los datos no estructurados proporcionados por el usuario en información estructurada o significativa. | Genera datos estructurados para el usuario. |
| 7 | Utiliza diferentes estrategias para comprender el lenguaje natural y dar retroalimentación en consecuencia. | Implica diferentes fases de análisis. | Tiene diferentes fases de generación. |
| 8 | Utiliza un mecanismo de aprendizaje para proporcionar resultados eficientes. | Primero convierte el lenguaje natural a lenguaje de máquina para su comprensión. | Formula el plan para la emisión del texto. |