تفاوت کلیدی NLP و NLU چیست؟ مقایسه و بررسی

هوش مصنوعی حالا فراتر از پردازش داده‌ها عمل می‌کند و قادر است زبان انسان را تحلیل، درک و پاسخ دهد. پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing-NLP) و درک زبان طبیعی (Natural Language Understanding-NLU) دو فناوری کلیدی هستند که ماشین‌ها را توانمند می‌سازند تا گفتار و نوشتار انسان را بفهمند و تعاملات هوشمندانه و طبیعی با کاربر ایجاد کنند. از چت‌ بات‌های خدمات مشتری گرفته تا دستیارهای صوتی، این فناوری‌ها مسیر تازه‌ای برای تجربه‌ی انسان‌محور هوش مصنوعی باز کرده‌اند. در این مقاله از لیارا، به بررسی تفاوت‌ها، کاربردها و چالش‌های NLP و NLU می‌پردازیم و نشان می‌دهیم چگونه این دو با همکاری یکدیگر تجربه‌ای مؤثر و انسانی‌تر از هوش مصنوعی ارائه می‌کنند.

آنچه در ادامه خواهید خواند:

• پردازش زبان طبیعی (NLP) چیست؟
• درک زبان طبیعی (NLU) چیست؟
• NLU چگونه کار می‌ کند؟
• NLP, NLU و NLG در یک نگاه
• موارد کاربرد NLP و NLU
• چالش‌ ها و خطاهای NLP و NLU
• نتیجه‌گیری
• پرسش‌ های متداول

وقتی به کامپیوتر‌ها و اپلیکیشن‌ها فکر می‌کنید، احتمالا برنامه‌نویسی به ذهنتان می‌آید؛ جایی که از زبان‌های مشخصی مانند Python ,JavaScript ,C++ و یا Java استفاده می‌کنید تا دستورالعمل‌هایی بنویسید که به سیستم بگویند چه کاری انجام دهد و چگونه به فرمان‌ها پاسخ دهد. این زبان‌های برنامه‌نویسی، واژگان ساخت‌یافته‌ای را فراهم می‌کنند که برای برقراری ارتباط مؤثر با رایانه‌ها ضروری است.

اما با ظهور هوش مصنوعی، این وضعیت در حال تغییر است. ما وارد عصری تازه شده‌ایم که در آن مکالمه با رایانه‌ها بسیار انسانی‌تر شده است. اکنون می‌توانید با سامانه‌های کامپیوتری از طریق پرسیدن سؤال یا مطرح کردن کوئری‌های جستجو، درست همان‌طور که با یک همکار یا دوست صحبت می‌کنید، تعامل داشته باشید و در پاسخ، خروجی‌ای محاوره‌ای و گفت‌وگومحور دریافت کنید.

فناوری‌های پشت این قابلیت‌ها یعنی پردازش زبان طبیعی (NLP)  و درک زبان طبیعی  (NLU) زیرشاخه‌هایی از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین هستند که به ماشین‌ها کمک می‌کنند زبان انسان را بهتر بفهمند و به شیوه‌ای دوستانه‌تر (و کمتر فنی) با انسان‌ها تعامل برقرار کنند.
بیایید NLP و NLU را از نظر شباهت‌ها و تفاوت‌ها، موارد استفاده‌ی رایج و ملاحظات کلیدی بررسی کنیم.

نکات کلیدی:

پردازش زبان طبیعی (NLP) حوزه‌ی گسترده‌ای از هوش مصنوعی است که بر نحوه‌ی درک و تولید زبان انسانی توسط ماشین‌ها تمرکز دارد، در حالی که درک زبان طبیعی (NLU) زیرمجموعه‌ای از NLP است که به‌طور خاص با فهم معنا و نیت از زبان سروکار دارد.

 NLP وظایفی مانند توکن‌سازی، ترجمه و تولید زبان را پوشش می‌دهد؛ در مقابل،  NLU بر تفسیر بافت، احساسات و نیت تمرکز می‌کند (برای مثال، درک این‌که کاربر واقعاً چه چیزی را می‌خواهد، حتی اگر آن را با عبارات مختلف بیان کند).

در عمل، NLU یکی از اجزای یک سامانه‌ی NLP است؛ به‌عنوان نمونه، یک دستیار مجازی از NLU برای تفسیر سؤال شما (یعنی آنچه منظور دارید) و از NLP برای صورت‌بندی و تولید یک پاسخ مفید استفاده می‌کند. به همین دلیل، هر دو برای پیاده‌سازی کاربردهای مؤثر مبتنی بر زبان در هوش مصنوعی، ضروری و مکمل یکدیگرند.

کسب و کار خود را با دسترسی به API هوش مصنوعی ارتقاء دهید. 
✅ ارائه توکن رایگان ✅سازگاری با OpenAI SDK ✅ دسترسی به ۲۰ مدل زبانی بزرگ
خرید سرویس هوش مصنوعی

پردازش زبان طبیعی (NLP) چیست؟

پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) یکی از زیرشاخه‌های هوش مصنوعی است که با استفاده از یادگیری عمیق، به رایانه‌ها کمک می‌کند زبان انسانی را پردازش، تحلیل و تولید کنند. این حوزه بر الگوریتم‌های یادگیری ماشین و زبان‌شناسی محاسباتی تکیه دارد تا متون و گفتار انسان را بررسی و پردازش کرده و به‌ مرور زمان، سطح درک خود را بهبود دهد تا پاسخ‌هایی دقیق‌تر و پیشرفته‌تر ارائه کند. مهم‌ترین کاربردهای NLP شامل دسته‌بندی متون( text classification)، تحلیل معنایی( semantic analysis)، تولید زبان طبیعی(natural language generation) و ترجمه(translation) است.

پیاده‌سازی پردازش زبان طبیعی نیازمند سه مرحله اصلی است: جمع‌آوری داده، پیش‌پردازش داده و آموزش مدل. در مرحله پیش‌پردازش، از تکنیک‌هایی مانند توکن‌سازی (Tokenization)، ریشه‌یابی (Stemming)، لماتیزه‌کردن (Lemmatization) و حذف کلمات توقف (Stop Words) استفاده می‌شود تا داده‌ها برای آموزش مدل‌ها قابل‌استفاده و باکیفیت شوند.

از جمله ابزارهای رایج در حوزه پردازش زبان طبیعی می‌توان به SpaCy، Hugging Face Transformers، Natural Language Toolkit (NLTK) و IBM Watson اشاره کرد.

درک زبان طبیعی (NLU) چیست؟

درک زبان طبیعی (Natural Language Understanding) زیرمجموعه‌ای از پردازش زبان طبیعی است که تمرکز آن بر توانمندسازی رایانه‌ها برای فهم واقعی زبان انسان در شکل طبیعی گفتاری یا نوشتاری است.

برخلاف NLP که دامنه‌ای گسترده‌تر دارد، NLU به‌طور خاص بر تفسیر معنا و استخراج مفهوم تمرکز می‌کند. این فناوری با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته، به ماشین‌ها کمک می‌کند تا ظرافت‌های معنایی، زمینه‌ی گفتار، نیت کاربر و مفاهیم پنهان در متن‌های بدون ساختار را تشخیص دهند. NLU پایه و اساس سیستم‌هایی است که می‌توانند به‌صورت واقعی و انسانی با کاربران تعامل داشته باشند، بدون آنکه نیاز به دستورات ساخت‌یافته و خشک وجود داشته باشد.

از ابزارهای رایج برای پیاده‌سازی NLU می‌توان به Rasa NLU و Snips اشاره کرد. همچنین بسیاری از ابزارهای پردازش زبان طبیعی مانند گزینه‌های ذکرشده در بخش NLP نیز قابلیت پشتیبانی از NLU را دارند.

NLU چگونه کار می‌ کند؟

از مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها استفاده می‌کند تا به ماشین‌ها کمک کند زبان انسانی را تفسیر کنند، از آن معنا استخراج کنند، بافت (Context) را تشخیص دهند و از متن بینش به دست آورند. برای این کار، داده‌های گفتاری و متنی جمع‌آوری می‌شود و سپس به یک «هستی‌شناسی» (Ontology) ساخت‌یافته تبدیل می‌گردد؛ یعنی یک مدل داده‌ای که شامل تعریف‌های معنایی (Semantics) و کاربردشناختی (Pragmatics) است.

این Ontology روابط و ویژگی‌های بین مفاهیم و دسته‌ها را برای ماشین مشخص می‌کند و آن‌ها را طوری سازمان‌دهی می‌کند که نشان دهد هر مفهوم در یک حوزهٔ مشخص چه جایگاهی دارد. به کمک این ساختار، سیستم می‌تواند تشخیص دهد که مثلاً واژهٔ «Apple» ممکن است به شرکت فناوری، میوهٔ سیب، یا نام یک اثر فرهنگی اشاره داشته باشد.

پس از ساخته‌شدن یک جدول در مورد معانی مختلف کلمه مد‌نظر، NLU وارد مرحلهٔ تشخیص نیت (Intent Recognition) و تشخیص موجودیت (Entity Recognition) می‌شود. تشخیص نیت، احساس و هدف کاربر را مشخص می‌کند، و تشخیص موجودیت، عناصر مهم (اعم از نام‌ها یا مقادیر عددی) را در یک عبارت یا مجموعه‌ داده جدا کرده و برای استخراج اطلاعات بیشتر تحلیل می‌کند. برای انجام این کار، NLU زبان را به واحدهای کوچکی به نام توکن(Token) یا واژه‌های مجزا می‌شکند.

سپس مدل NLU این توکن‌ها را پردازش می‌کند تا نقش دستوری (Part of Speech) و نیت آن‌ها را تعیین کند. ابتدا نقش هر واژه را شناسایی می‌کند و بعد دوباره آن را از نظر معانی مختلف و نحوهٔ قرار گرفتنش در جمله نسبت به سایر واژه‌ها تحلیل می‌کند.

برای مثال، اگر عبارت زیر را در یک موتور جست‌وجوی مجهز به NLU وارد کنید:

“رزرو یک بلیت سینما برای فیلم لاتاری در سینما ملت در تاریخ ۵ بهمن”

مدل آن را به این صورت تجزیه می‌کند:

• رزرو بلیت → نیت (Intent) / نیاز
• فیلم “لاتاری” → موجودیت (Entity: Movie)
• سینما ملت → مکان (Location)
• ۵ بهمن → تاریخ (Date)

این تحلیل، نیاز، مکان، نیت و تاریخ درخواست را مشخص می‌کند. سپس برنامهٔ جست‌وجو می‌تواند نتایج مرتبط با سینما ملت و نمایش‌های فیلم “لاتاری” در تاریخ ۵ بهمن را نمایش دهد و صندلی‌های موجود برای خرید را به کاربر نشان دهد.

NLP, NLU و NLG در یک نگاه

پردازش زبان طبیعی و درک زبان طبیعی هم‌پوشانی بالایی با یکدیگر دارند هر دو زیرمجموعه‌هایی از هوش مصنوعی هستند که با پردازش و فهم زبان انسانی سروکار دارند. هر دو برای تحقق اهداف اصلی خود به الگوریتم‌های یادگیری ماشین و آموزش مبتنی بر داده متکی‌اند.

جایی که این دو از هم متمایز می‌شوند، در نوع کاری است که به‌طور مشخص برای کمک به ماشین‌ها در تعامل با زبان انجام می‌دهند.

پردازش زبان طبیعی (NLP) زبان را برای ماشین‌ها قابل‌فهم می‌کند و داده‌های اولیه را از طریق مراحل شکستن متن به واحدهای کوچک (Tokenization)، شناسایی موجودیت‌ها (Entity Recognition)، تحلیل ساختار نحوی (Syntax) و تجزیه و تحلیل (Parsing) پردازش می‌کند.
در مقابل، فهم زبان طبیعی (NLU) به درک معنایی زبان کمک می‌کند و شامل دسته‌بندی متون (Text Categorization)، تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)، تجزیه و تحلیل معنایی (Semantic Parsing) و تحلیل قصد کاربر (Intent Analysis) می‌باشد.

ویژگی	پردازش زبان طبیعی (NLP)	درک زبان طبیعی (NLU)
تمرکز	پردازش و تحلیل داده‌های زبانی برای انجام پردازش‌های پایه‌ی زبان	تفسیر ورودی‌های زبانی برای دستیابی به فهمی شبیه انسان
ورودی	داده‌های متنی یا گفتاری	داده‌های متنی یا گفتاری
خروجی	داده‌های زبانیِ ساخت‌یافته	داده‌های بدون‌ساختارِ تحلیل‌شده
تکنیک‌ها و پردازش	تولید متن مبتنی بر قواعد، تجزیه (parsing)، توکن‌سازی و برچسب‌گذاری نقش‌های دستوری	درک پیشرفته‌ی زبان، شناسایی وابستگی‌های واژگانی، تحلیل نیت و تشخیص احساسات
موارد کاربرد	تحلیل متن، ترجمه‌ی زبان و دستیارهای هوشمند	تحلیل احساسات و تشخیص گفتار

حتی با وجود اهداف متفاوت، NLP و NLU به‌صورت هماهنگ با یکدیگر کار می‌کنند تا به ماشین‌ها کمک کنند هر نوع ورودی مبتنی بر متن یا صدا را پردازش و درک کنند. در ادامه، نمایی از این فرایند آورده شده است:

پس از تکمیل این فرایند، مدل یادگیری ماشین از تولید زبان طبیعی (NLG) برای ساخت پاسخی استفاده می‌کند که لحن آن انسانی‌تر و محاوره‌ای‌تر به نظر برسد. برای این کار، مدل‌های NLG مراحلی مانند تحلیل محتوا، درک داده‌ها، ساختاردهی سند، تجمیع جملات، سازمان‌دهی دستوری و ارائه‌ی زبانی را طی می‌کنند تا پاسخی تولید شود که برای کاربر انسانی قابل‌فهم بوده و با لحن موردنظر سیستم هم‌خوانی داشته باشد.

موارد کاربرد NLP و NLU

NLP و NLU اغلب در طیف گسترده‌ای از ابزارهای بهره‌وری مبتنی بر هوش مصنوعی در کنار یکدیگر کار می‌کنند تا زبان انسانی را پردازش کرده و از نیازها و نیت کاربر اطلاعات به‌دست آورند. از آن‌جا که پردازش زبان طبیعی صرفاً بر «آنچه گفته شده» تمرکز دارد، برای درک «آنچه منظور شده» به NLU نیاز است تا سیستم بتواند فهم دقیق‌تری از زبان انسان داشته باشد.

رایج‌ترین موارد استفاده از این دو فناوری عبارت‌اند از:

چت‌ بات‌ ها

چت‌بات‌ها بخش مهمی از خدمات مشتریان هستند. آن‌ها به شما امکان می‌دهند با برندها تعامل داشته باشید تا پشتیبانی دریافت کنید یا کارهایی مانند زمان‌بندی یک جلسه، درخواست دمو از یک محصول، یا بازیابی اطلاعات حساب و اسناد را انجام دهید. NLP به چت‌بات‌ها اجازه می‌دهد پیام‌های ورودی را اسکن کنند، کلمات کلیدی مشخص را تشخیص دهند و سپس یک پاسخ از پیش برنامه‌ریزی‌شده (از طریق درخت تصمیم یا منطق «اگر این، آنگاه آن») ارائه دهند.

چت‌بات‌ها تکامل یافته‌اند و اکنون از NLU برای تشخیص دقیق‌تر نیت کاربر و ارائه‌ی تجربه‌ای انسانی‌تر استفاده می‌کنند. به‌جای این‌که کاربر مجبور باشد موضوعی را از یک منو یا پایگاه دانش انتخاب کند، چت‌بات می‌تواند ورودی‌های متنی طبیعی کاربر را دریافت کند. سپس مدل NLU تشخیص می‌دهد که شما چه چیزی می‌خواهید، احساس یا هیجان موجود در پیام را درک می‌کند و بر همان اساس واکنش نشان می‌دهد. این مدل همچنین در فهم اصطلاحات عامیانه یا مکالمه‌ی غیررسمی بسیار بهتر از NLP عمل می‌کند، که این موضوع تعامل انسانی‌تر و طبیعی‌تری را ممکن می‌سازد. علاوه بر این، می‌تواند مکالمات یا اطلاعات قبلی کاربر را بر اساس ترجیحات او به خاطر بسپارد و در پاسخ‌های بعدی از آن‌ها استفاده کند.

دستیارهای صوتی

دستیارهای صوتی نمونه‌ی برجسته‌ی دیگری از همکاری NLP و NLU هستند. NLP تشخیص می‌دهد که چه چیزی گفته شده است، و NLU لحن صدا، احساسات و هرگونه زمینه‌ی اضافی را رمزگشایی می‌کند. تمام این فرایند در عرض چند ثانیه انجام می‌شود و سپس NLG پاسخی را صورت‌بندی کرده و ارائه می‌دهد.

چالش‌ ها و خطاهای NLP و NLU

با وجود این‌که مدل‌های NLP و NLU در گذر زمان پیشرفت‌های زیادی داشته‌اند، درک زبان انسانی همچنان با چالش‌هایی همراه است. این مدل‌ها هنوز در میزان توانایی خود برای فهم پیچیدگی‌های زبان محدودیت دارند و سطح کارایی و دانش آن‌ها مستقیما به داده‌هایی که با آن‌ها آموزش دیده‌اند وابسته است. مهم‌ترین چالش‌های کاربردهای مبتنی بر زبان طبیعی عبارت‌اند از:

ابهام در زبان انسانی

حتی با وجود حجم زیادی از داده و آموزش مدل NLP و NLU همچنان با چالش‌هایی در درک زبان انسانی روبه‌رو هستند. این موضوع ناشی از چند معنایی بودن واژه‌ها و جملات، استفاده از اصطلاحات و زبان استعاری، و نیز تأثیرات فرهنگی و اجتماعی بر انتخاب واژگان، دستور زبان و نحو است.

پژوهشگران و توسعه‌دهندگان همچنین باید تکامل مداوم زبان را در نظر بگیرند؛ جایی که کاربردهای جدید واژه‌ها، اصطلاحات عامیانه و حتی الگو اسپیک (algospeak) در طول زمان ظهور می‌کنند. از نظر تئوریک می‌توان این مسئله را با آموزش گسترده‌ی مدل‌ها تا حدی حل کرد، اما چنین کاری به داده‌های آموزشی بسیار زیاد و متنوع نیاز دارد داده‌هایی که همیشه به‌طور منظم در دسترس نیستند و باید طیف بسیار وسیعی از گروه‌ها و زمینه‌ها را پوشش دهند.

مثبت‌ های کاذب و بی دقتی‌ ها

در NLP و NLU، مثبت‌های کاذب یا false positives به عباراتی گفته می‌شود که سیستم آن‌ها را به‌اشتباه دسته‌بندی می‌کند یا به‌عنوان اطلاعات حساس تشخیص می‌دهد. برای مثال، ممکن است یک سیستم واژه‌ی “Apple” را در عبارت “Apple pie is my favorite dessert” به‌اشتباه به‌عنوان یک موجودیت (entity) شناسایی کند و تصور کند کاربر درباره‌ی شرکت اپل صحبت می‌کند، نه یک میوه.

این مسئله نه‌تنها به داده‌های نادقیق منجر می‌شود، بلکه باعث بروز عبارات خارج از واژگان (out-of-vocabulary)، تعمیم‌ ضعیف درباره‌ی واژه‌ها یا موضوعات خاص و ایجاد محدودیت‌های سیستمی نیز می‌گردد. برای مقابله با این مشکل و افزایش دقت و قابلیت اعتماد، می‌توان از مدل‌های احتمالاتی (که امکان کمی‌سازی عدم‌قطعیت را فراهم می‌کنند)، امتیازهای اطمینان (confidence scores)، تنظیم آستانه‌ها (threshold tuning) و روش‌های یادگیری مبتنی بر ترکیب مدل‌ها (ensemble learning) استفاده کرد.

نتیجه گیری

در نهایت، NLP و NLU دو ستون اصلی درک زبان انسانی توسط ماشین‌ها هستند که با همکاری یکدیگر تجربه‌ای طبیعی‌تر و انسانی‌تر از تعامل با سیستم‌های هوش مصنوعی ایجاد می‌کنند. NLP با تمرکز بر پردازش و ساختاردهی زبان، و NLU با تمرکز بر درک معنا، نیت و زمینه‌ی ورودی‌ها، به ماشین‌ها امکان می‌دهند نه فقط متن یا گفتار را بخوانند، بلکه آنچه کاربر واقعاً می‌خواهد را بفهمند.

کاربردهای این فناوری‌ها از چت‌ بات‌ها و دستیارهای صوتی گرفته تا تحلیل احساسات و سیستم‌های هوشمند، نشان می‌دهد که درک زبان انسان دیگر محدود به خواندن کلمات نیست و هوش مصنوعی می‌تواند پاسخ‌هایی هوشمند، دقیق و انسانی ارائه دهد. با وجود چالش‌هایی مانند ابهام در زبان و مثبت‌های کاذب، پیشرفت‌های مستمر در یادگیری ماشین و مدل‌های زبانی، مسیر را برای تعاملات طبیعی‌تر و مؤثرتر میان انسان و ماشین هموار کرده است.

پرسش‌ های متداول

تفاوت اصلی بین NLP و NLU چیست؟

پردازش زبان طبیعی (NLP) حوزه‌ی گسترده‌تری است که تمام تکنیک‌های محاسباتی برای پردازش زبان انسانی را در بر می‌گیرد، از جمله تحلیل متن، تولید زبان و تشخیص گفتار.
درک زبان طبیعی (NLU) زیرمجموعه‌ای تخصصی از NLP است که به‌طور خاص بر فهم معنا، نیت و زمینه‌ی ورودی‌های زبانی انسان تمرکز دارد.

چگونه NLP و NLU در کاربردهای هوش مصنوعی با هم کار می‌کنند؟

پردازش زبان طبیعی (NLP) مسئول پردازش فنی داده‌های زبان است، از جمله شکستن متن به واحدهای کوچک (Tokenization)، تجزیه و تحلیل (Parsing) و تحلیل نحوی (Syntactic Analysis)، در حالی که فهم زبان طبیعی (NLU) معنای مفهومی و نیت کاربر را از داده‌های پردازش‌شده استخراج می‌کند.
ترکیب این دو امکان می‌دهد تا سیستم‌های هوش مصنوعی نه تنها متن را به‌صورت مکانیکی پردازش کنند، بلکه واقعاً درک کنند کاربران چه می‌خواهند، و بدین ترتیب کاربردهایی مانند چت‌ بات‌ها و دستیارهای مجازی را مؤثرتر و آگاه به زمینه (Contextually Aware) می‌سازد.

چه کاربردهای رایجی وجود دارد که در آن‌ ها NLP و NLU با هم استفاده می‌شوند؟

دستیارهای صوتی مانند Siri و Alexa از NLP برای تبدیل گفتار به متن و از NLU برای درک فرمان‌های کاربر و ارائه‌ی پاسخ‌های مرتبط استفاده می‌کنند.
چت‌بات‌های خدمات مشتری نیز هر دو فناوری را به کار می‌گیرند: NLP برای تجزیه و پردازش پرسش‌های مشتری و NLU برای تعیین اقدام یا پاسخ مناسب، که در نهایت به تعاملاتی طبیعی‌تر و مفیدتر منجر می‌شود.

چرا درک این تمایز برای کسب‌ و کارهایی که از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند مهم است؟

شناخت این تفاوت به کسب‌وکارها کمک می‌کند فناوری مناسب نیازهایشان را انتخاب کنند. پردازش ساده‌ی متن ممکن است فقط به ابزارهای NLP نیاز داشته باشد، اما کاربردهایی که به تشخیص نیت احتیاج دارند به قابلیت‌های قدرتمند NLU وابسته‌اند. این آگاهی همچنین در ارزیابی فروشندگان و راهکارهای هوش مصنوعی مفید است و تضمین می‌کند سازمان‌ها روی فناوری‌ای سرمایه‌گذاری کنند که واقعاً نیازهای مشتریان را می‌فهمد، نه این‌که صرفاً متن را به‌صورت سطحی پردازش کند.