Apakah Perbezaan Antara Pemprosesan Bahasa Semulajadi dan Pembelajaran Mesin?

Adalah perkara biasa untuk berfikir bahawa pembelajaran mesin (ML) dan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) adalah sinonim, terutamanya dengan peningkatan AI yang menjana teks semula jadi menggunakan model pembelajaran mesin. Jika anda telah mengikuti kegilaan AI baru-baru ini, anda mungkin menemui produk yang menggunakan ML dan NLP.

Walaupun mereka sudah pasti saling berkait, adalah penting untuk memahami perbezaan mereka dan cara mereka menyumbang secara harmoni kepada landskap AI yang lebih luas.

Apakah Pembelajaran Mesin?

Pembelajaran mesin ialah bidang AI yang melibatkan pembangunan algoritma dan model matematik yang mampu meningkatkan diri melalui analisis data. Daripada bergantung pada arahan yang jelas dan berkod keras, sistem pembelajaran mesin memanfaatkan aliran data untuk mempelajari corak dan membuat ramalan atau keputusan secara autonomi. Model ini membolehkan mesin menyesuaikan dan menyelesaikan masalah tertentu tanpa memerlukan bimbingan manusia.

Contoh aplikasi pembelajaran mesin ialah penglihatan komputer yang digunakan dalam kenderaan pandu sendiri dan sistem pengesanan kecacatan. Pengecaman imej adalah satu lagi contoh. Anda boleh menemui ini dalam banyak enjin carian pengecaman muka.

Memahami Pemprosesan Bahasa Semulajadi

Pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) ialah subset kecerdasan buatan yang memfokuskan pada penalaan halus, menganalisis dan mensintesis teks dan pertuturan manusia. NLP menggunakan pelbagai teknik untuk mengubah perkataan dan frasa individu kepada ayat dan perenggan yang lebih koheren untuk memudahkan pemahaman bahasa semula jadi dalam komputer.

Contoh praktikal aplikasi NLP yang paling hampir dengan semua orang ialah Alexa, Siri dan Google Assistant. Pembantu suara ini menggunakan NLP dan pembelajaran mesin untuk mengecam, memahami dan menterjemah suara anda serta memberikan jawapan yang jelas dan mesra manusia kepada pertanyaan anda.

NLP lwn. ML: Apakah Persamaan Mereka?

Perkara yang anda boleh simpulkan ialah pembelajaran mesin (ML) dan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) ialah subset AI. Kedua-dua proses menggunakan model dan algoritma untuk membuat keputusan. Walau bagaimanapun, mereka berbeza dalam jenis data yang mereka analisis.

Pembelajaran mesin merangkumi pandangan yang lebih luas dan melibatkan semua yang berkaitan dengan pengecaman corak dalam data berstruktur dan tidak berstruktur. Ini mungkin imej, video, audio, data berangka, teks, pautan atau sebarang bentuk data lain yang boleh anda fikirkan. NLP hanya menggunakan data teks untuk melatih model pembelajaran mesin untuk memahami corak linguistik untuk memproses teks ke pertuturan atau pertuturan ke teks.

Walaupun tugas asas NLP mungkin menggunakan kaedah berasaskan peraturan, kebanyakan tugas NLP memanfaatkan pembelajaran mesin untuk mencapai pemprosesan dan pemahaman bahasa yang lebih maju. Sebagai contoh, sesetengah chatbot mudah menggunakan NLP berasaskan peraturan secara eksklusif tanpa ML. Walaupun ML merangkumi teknik yang lebih luas seperti pembelajaran mendalam, transformer, pembenaman perkataan, pepohon keputusan, rangkaian neural tiruan, konvolusi atau berulang dan banyak lagi, anda juga boleh menggunakan gabungan teknik ini dalam NLP.

Bentuk aplikasi pembelajaran mesin yang lebih maju dalam pemprosesan bahasa semula jadi adalah dalam model bahasa besar (LLM) seperti GPT-3, yang anda pasti pernah temui satu cara atau yang lain. LLM ialah model pembelajaran mesin yang menggunakan pelbagai teknik pemprosesan bahasa semula jadi untuk memahami corak teks semula jadi. Atribut menarik bagi LLM ialah mereka menggunakan ayat deskriptif untuk menjana hasil tertentu, termasuk imej, video, audio dan teks.

Aplikasi Pembelajaran Mesin

Seperti yang dinyatakan sebelum ini, pembelajaran mesin mempunyai banyak aplikasi.

Penglihatan komputer: Digunakan dalam pengesanan kerosakan dan kenderaan autonomi. Pengecaman imej: Contohnya ialah sistem pengecaman ID Wajah Apple. Bioinformatik untuk menganalisis corak DNA. Diagnosis perubatan. Cadangan produk. Analisis ramalan. Pembahagian pasaran, pengelompokan dan analisis.

Itu hanyalah beberapa aplikasi biasa untuk pembelajaran mesin, tetapi terdapat banyak lagi aplikasi dan akan menjadi lebih banyak lagi pada masa hadapan.

Aplikasi Pemprosesan Bahasa Semulajadi

Walaupun pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) mempunyai aplikasi khusus, kes penggunaan kehidupan sebenar moden berkisar pada pembelajaran mesin.

Penyempurnaan ayat. Pembantu pintar seperti Alexa, Siri dan Google Assistant. Chatbot berasaskan NLP. Penapisan e-mel dan pengesanan spam. Terjemahan bahasa. Analisis sentimen dan klasifikasi teks. Ringkasan teks. Perbandingan teks: Anda boleh menemui ini dalam pembantu tatabahasa seperti Grammarly dan skema penandaan teori dikuasakan AI. Pengiktirafan entiti dinamakan untuk mengekstrak maklumat daripada teks.

Sama seperti pembelajaran mesin, pemprosesan bahasa semula jadi mempunyai banyak aplikasi semasa, tetapi pada masa hadapan, ia akan berkembang secara besar-besaran.

Pembelajaran Mesin dan Pemprosesan Bahasa Semula Jadi Berkait

Pemprosesan bahasa semulajadi (NLP) dan pembelajaran mesin (ML) mempunyai banyak persamaan, dengan hanya sedikit perbezaan dalam data yang mereka proses. Ramai orang tersilap menganggap mereka sinonim kerana kebanyakan produk pembelajaran mesin yang kita lihat hari ini menggunakan model generatif. Ini sukar berfungsi tanpa input manusia melalui arahan teks atau pertuturan.

Atas ialah kandungan terperinci Apakah Perbezaan Antara Pemprosesan Bahasa Semulajadi dan Pembelajaran Mesin?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!