Apa Perbedaan Antara NLP, NLU, dan NLG?

Kecerdasan buatan mengubah cara kita merencanakan dan membuat konten. Ini juga mengubah cara pengguna menemukan konten, dari apa yang mereka cari di Google menjadi apa yang mereka tonton di Netflix.

Lebih penting lagi, untuk pemasar konten, ini memungkinkan tim untuk menskalakan dengan mengotomatiskan jenis pembuatan konten tertentu dan menganalisis konten yang ada untuk meningkatkan apa yang Anda tawarkan dan lebih cocok dengan maksud pengguna.

Ada banyak bagian yang bergerak dalam proses AI dan pembelajaran mesin. Tiga yang mungkin sering Anda dengar adalah pemrosesan bahasa alami (NLP), pemahaman bahasa alami (NLU), dan generasi bahasa alami (NLG).

Istilah-istilah ini sering membingungkan karena semuanya merupakan bagian dari proses tunggal dalam mereproduksi komunikasi manusia di komputer.

Mari kita lihat apa arti istilah-istilah ini dan bagaimana istilah tersebut (dan AI secara keseluruhan) dapat membantu pemasar merampingkan strategi pemasaran konten mereka.

Apa itu Pemrosesan Bahasa Alami (NLP)?

Pengenalan ucapan adalah komponen integral dari NLP, yang menggabungkan AI dan pembelajaran mesin. Di sini, algoritma NLP digunakan untuk memahami ucapan alami untuk menjalankan perintah.

Pemrosesan bahasa alami dimulai dengan perpustakaan, satu set algoritme yang telah diprogram sebelumnya yang dihubungkan ke sistem menggunakan API, atau antarmuka pemrograman aplikasi. Pada dasarnya, perpustakaan memberikan komputer atau sistem seperangkat aturan dan definisi untuk bahasa alami sebagai landasan.

Tim pengembangan Anda dapat menyesuaikan basis tersebut untuk memenuhi kebutuhan produk Anda.

Jaringan syaraf tiruan menonjol dalam sistem NLP dan digunakan dalam klasifikasi teks, menjawab pertanyaan, analisis sentimen, dan area lainnya. Pemrosesan data besar yang terlibat dengan pemahaman bahasa lisan relatif lebih mudah dan jaring dapat dilatih untuk menghadapi ketidakpastian, tanpa pemrograman eksplisit.

Jadi, jika Anda Google, Anda menggunakan pemrosesan bahasa alami untuk memecah bahasa manusia dan lebih memahami arti sebenarnya di balik kueri atau kalimat penelusuran dalam email. Anda juga menggunakannya untuk menganalisis posting blog untuk mencocokkan konten dengan kueri pencarian yang diketahui.

NLP juga digunakan setiap kali Anda mengajukan pertanyaan kepada Alexa, Siri, Google, atau Cortana, dan kapan pun Anda menggunakan chatbot. Program ini menganalisis bahasa Anda terhadap ribuan pertanyaan serupa lainnya untuk memberi Anda hasil pencarian terbaik atau jawaban atas pertanyaan Anda.

Hal yang indah tentang AI dan pembelajaran mesin adalah, dengan penggunaan reguler, ia mempelajari pola bahasa Anda untuk meningkatkan dan menyesuaikan hasilnya.

Apa itu Pemahaman Bahasa Alami (NLU)?

Pemahaman bahasa alami adalah bagian kecil dari pemrosesan bahasa alami. Setelah bahasa dipecah, saatnya bagi program untuk memahami, menemukan makna, dan bahkan melakukan analisis sentimen.

Program memecah bahasa menjadi bit-bit yang dapat dicerna yang lebih mudah dipahami. Itu dilakukan dengan menganalisis teks secara semantik dan sintaksis.

Secara semantik, ia mencari makna sebenarnya di balik kata-kata dengan membandingkannya dengan contoh-contoh serupa. Pada saat yang sama, ia memecah teks menjadi bagian-bagian ucapan, struktur kalimat, dan morfem (bagian terkecil dari sebuah kata yang dapat dimengerti).

Tidak seperti data terstruktur, bahasa manusia berantakan dan ambigu. Sebagai spesies, kami jarang berterus terang dengan komunikasi kami. Tata bahasa dan arti harfiah dari kata-kata cukup banyak keluar dari jendela setiap kali kita berbicara.

Faktanya, "keluar jendela" adalah contoh yang bagus. Saya, tentu saja, tidak bermaksud bahwa saya membuang hal-hal keluar jendela literal, terutama karena saya sedang berbicara tentang konsep tidak berwujud daripada benda padat.

Begitu juga saat Anda menanyakan perangkat pintar Anda sesuatu seperti "Seperti apa I-93 sekarang?".

Jika Anda bersungguh-sungguh, Anda mungkin mendapatkan jawaban seperti, “Ini panjang, abu-abu, dan ada mobil yang mengemudi di atasnya. Baru-baru ini diaspal antara pintu keluar 36 dan 42.” Tapi Anda mungkin ingin tahu seperti apa kondisi lalu lintasnya.

Di situlah pemahaman bahasa alami masuk. Ini mengambil cara slangy, kiasan kita berbicara setiap hari dan memahami apa yang sebenarnya kita maksudkan.

Apa itu Generasi Bahasa Alami (NLG)?

Setelah chatbot, perangkat pintar, atau fungsi pencarian memahami bahasa yang "didengarnya", ia harus membalas Anda dengan cara yang, pada gilirannya, akan Anda pahami.

Di situlah NLG masuk. Ini mengambil data dari hasil pencarian, misalnya, dan mengubahnya menjadi bahasa yang dapat dimengerti. Jadi, setiap kali Anda bertanya pada perangkat pintar Anda, “Seperti apa I-93 saat ini?” itu bisa menjawab hampir persis seperti yang akan dilakukan manusia lain.

Ini mungkin mengatakan sesuatu seperti, "Ada kecelakaan di pintu keluar 36 yang menyebabkan penundaan 15 menit," atau "Jalannya bersih."

NLG juga digunakan dalam teknologi chatbot. Faktanya, chatbot telah menjadi sangat canggih; Anda bahkan mungkin tidak tahu bahwa Anda sedang berbicara dengan mesin.

Menggunakan NLP, NLG, dan pembelajaran mesin di chatbot membebaskan sumber daya dan memungkinkan perusahaan untuk menawarkan layanan pelanggan 24/7 tanpa harus staf departemen besar.

NLG juga dapat digunakan untuk membuat konten berbasis data dalam skala besar. Jika Anda memproduksi konten template secara teratur, katakanlah sebuah cerita berdasarkan laporan pekerjaan triwulanan Departemen Tenaga Kerja, Anda dapat menggunakan NLG untuk menganalisis data dan menulis narasi dasar berdasarkan angka.

Anda dan tim editorial Anda kemudian dapat berkonsentrasi pada konten lain yang lebih kompleks.

Associated Press sudah menggunakan NLG untuk membuat laporan pendapatan, menurut Marketing Artificial Intelligence Institute.

Apa Perbedaan Antara NLP, NLU, dan NLG?

NLP, NLU, dan NLG semuanya berperan dalam mengajar mesin untuk berpikir lebih seperti manusia. Mereka hanya menangani bagian yang berbeda dari masalah AI percakapan. Bagaimana Anda membuat mesin mengenali, memahami, dan menghasilkan bahasa alami? Bagaimana Anda menggunakannya untuk menjawab kueri penelusuran dan membuat konten dalam skala besar?

Mari kita ambil contoh spesifik untuk mengilustrasikan bagaimana fungsi-fungsi ini bekerja bersama.

Anda pulang kerja dan bertanya-tanya bagaimana kinerja saham Anda hari ini. Setelah Anda memberi tahu perangkat pintar Anda untuk menyalakan lampu dan memanaskannya, Anda bertanya, "Hai Google, bagaimana kinerja pasar saham hari ini?"

Perangkat Google Home Anda mendengarkan permintaan Anda, dan kemudian NLP masuk. Ini mengambil pertanyaan Anda dan memecahnya menjadi bagian-bagian yang dapat dimengerti – “pasar saham” dan “hari ini” menjadi kata kunci yang menjadi fokusnya.

Kemudian ia membandingkan kueri Anda dengan kueri serupa yang dibuat untuk Google secara umum dan mencoba memahami apa yang Anda tanyakan. Itu NU.

Setelah memahami bahwa Anda ingin mengetahui angka penutupan untuk NASDAQ, Dow Jones dan S&P 500, ia merayapi web untuk konten yang paling menjawab pertanyaan Anda.

Setelah memiliki data dari sumber yang dapat dipercaya, seperti Bloomberg, ia menarik data yang relevan dan mengirimkannya dalam bahasa sederhana. Itu NLG. Jawabannya kira-kira seperti, "Menurut Bloomberg, NASDAQ turun 1,5 poin, tetapi Dow naik 77, dan S&P naik 5 poin."

Anda kemudian dapat bertanya tentang saham tertentu yang Anda miliki, dan prosesnya dimulai dari awal lagi.

Hal yang hebat tentang pembelajaran mesin adalah, jika Anda menanyakan dua pertanyaan itu secara teratur, perangkat pintar Anda mungkin mulai mengantisipasi permintaan Anda, memberi Anda nomor saham Anda bersama dengan keseluruhan nomor pasar pada saat yang bersamaan.

Mengapa Semua Ini Penting?

Institut Kecerdasan Buatan Pemasaran menggarisbawahi betapa pentingnya semua teknologi ini bagi masa depan pemasaran konten. Salah satu tantangan terberat bagi pemasar, yang kami bahas di beberapa posting, adalah kemampuan untuk membuat konten dalam skala besar.

Sekarang, bayangkan Anda berada di sisi lain dari permintaan pencarian itu. Andalah yang membuat konten untuk Bloomberg, atau CNN Money, atau bahkan perusahaan pialang. Anda telah melakukan riset pemasaran konten dan menentukan bahwa laporan harian tentang kinerja pasar saham dapat meningkatkan lalu lintas ke situs Anda.

Tetapi membuat laporan yang sama setiap hari memakan waktu. NLP, NLU, dan NLG dapat membuat konten untuk Anda. NLP dan NLU akan menganalisis konten di pasar saham dan memecahnya, sementara NLG akan mengambil data yang berlaku dan mengubahnya menjadi cerita template untuk situs Anda.

Tetapi ada cara lain AI dan semua proses ini dapat membantu Anda menskalakan konten.

Bayangkan Anda memiliki alat yang dapat membaca dan menafsirkan konten, menemukan kelebihan dan kekurangannya, lalu menulis posting blog yang memenuhi kebutuhan mesin telusur dan pengguna Anda.

Kami sebenarnya semakin dekat dan dekat dengan alat itu.

Bahkan, alat MarketMuse datang cukup dekat. Ini akan menggunakan NLP dan NLU untuk menganalisis konten Anda di tingkat individu atau holistik. Meskipun tidak dapat menulis seluruh posting blog untuk Anda, itu dapat menghasilkan ringkasan yang mencakup semua pertanyaan yang harus dijawab, kata kunci yang harus muncul, dan tautan internal dan eksternal yang harus disertakan.

AI dan pembelajaran mesin telah membuka dunia kemungkinan untuk tim pemasaran, penjualan, dan layanan pelanggan. Beberapa pembuat konten mewaspadai teknologi yang menggantikan penulis dan editor manusia.

Tapi itu benar-benar dapat membebaskan profesional editorial dengan mengambil tugas hafalan pembuatan konten dan memungkinkan mereka untuk membuat konten yang berharga dan mendalam yang dicari pengunjung Anda.