头大了！NLP, NLU, NLG都是什么？

你是否曾经使用智能助手（比如Siri或Alexa）为你回答问题？答案很可能是“是”，这意味着你在某种程度上已经熟悉了所谓的自然语言处理（NLP）。如果你想了解更多关于数据科学的相关内容，可以阅读以下这些文章：
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NLP是来自不同学科的方法的组合，像Siri和Alexa这样的智能助手使用这些方法来理解我们问他们的问题。它结合了人工智能和计算机科学等学科，使人类更容易像与其他人一样与计算机交谈。将人类对话传真到机器上的想法可以追溯到艾伦·图灵（Alan Turing）的一篇开创性论文——这篇论文为我们今天使用的NLP技术奠定了基础。

不同的组件支持NLP获取非结构化数据集的方式，以便将所述数据结构化为格式。

具体而言，这些组件称为自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）。本文旨在快速介绍自然语言处理、自然语言理解和自然语言生成之间的异同，并讨论自然语言处理的未来。

1.NLU和NGL如何融入NLP

数据科学家和人工智能专家可以使用NLP将非结构化数据集转换为计算机可以转换为的语音和文本格式——他们甚至可以创建与你问他们的问题相关的响应（回想一下Siri和Alexa这样的虚拟助手）。但是，NLU和NLG究竟如何适应NLP？

这三个学科的一个共同点是，它们都使用自然语言，尽管它们都扮演着不同的角色。那么这三者之间有什么区别呢？

可以这样想：NLU试图理解我们人类所说的语言，而NLP则追踪最重要的数据位，将其结构化为数字和文本等内容；它甚至可以帮助处理恶意加密流量。同时，NLG使用一组非结构化数据来创建我们可以理解为有意义的叙述。

2.定义自然语言理解（NLU）

自然语言理解依靠人工智能来理解它从语音或文本中摄取的信息。它这样做是为了创造一些我们可以从文字中找到有意义的东西。一旦数据科学家使用语音识别将口头单词转换为书面单词，NLU就会从文本中解析出可理解的含义，而不管文本是否包含错误和错误发音。

NLU对数据科学家很重要，因为如果没有它，他们就无法从语音和聊天机器人等工具中解析出意义。毕竟，作为人类，我们已经习惯于与一个有语音功能的机器人进行对话——然而，机器并没有这种便利的奢侈。除此之外，NLU可以从言语中识别情绪和脏话，就像你一样。这意味着，借助NLU的强大功能，数据科学家可以对文本进行分类，并有意义地分析不同格式的内容。

自然语言理解试图解析并理解非结构化信息，将其转化为可用数据，而自然语言理解则恰恰相反。为此，让我们接下来定义NLG，并了解数据科学家将其应用于实际用例的方式。

3.定义自然语言生成（NLG）

当数据科学家向NLG系统提供数据时，它会分析这些数据集，以创建通过对话理解的有意义的叙述。本质上，NLG将数据集转换为你和我都能理解的自然语言。

NLG充满了现实生活中的人的经验，因此它可以生成经过彻底研究并尽可能精确的输出。这个过程可以追溯到艾伦·图灵（Alan Turing）在前面提到的文献，这对于让人们相信机器正在与他们进行可信和自然的对话至关重要，无论讨论基于什么主题。

组织可以使用NLG创建会话叙述，该组织中的任何人都可以使用。例如，NLG对于在市场营销、人力资源、销售和信息技术等部门工作的专家来说是一个巨大的好处——NLG最常用于商业智能仪表板、内容的自动创建和更高效的数据分析。

4.NLP的未来会是什么样子？

尽管NLP有很多现代商业应用程序，但许多组织都难以广泛采用它。这在很大程度上是由于几个关键挑战：例如，信息过载经常困扰着企业，使企业难以在像是无穷无尽的数据海洋中说出哪些数据集是重要的。

此外，企业通常需要特定的技术和工具，如果他们想使用NLP，他们可以使用这些技术和工具从数据中解析出有用的信息。最后，NLP意味着组织如果想要使用NLP处理和维护来自不同数据源的数据集，就需要先进的机器。

尽管挑战阻碍了大多数组织采用 NLP，但这些组织最终将不可避免地采用 NLP、NLU 和 NLG，以允许他们的机器保持可信的、类人的交互和对话。因此，在语义和句法等 NLP 子研究领域进行了大量投资。

5.结论

总之，我们在本文中介绍的一切：NLU阅读并理解自然语言，而NLG创建并输出更多的语言；NLU为语音和文本赋予意义，NLG在机器的帮助下输出语言。NLU从语言中提取事实，而NLG采用NLU提取的见解来创建自然语言。

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原文作者：Nahla Davies
翻译作者：Chuang Zhang
美工编辑：过儿
校对审稿：明慧
原文链接：https://www.kdnuggets.com/2022/06/nlp-nlu-nlg-difference-comprehensive-guide.html