Demystifying NLU: Przewodnik po zrozumieniu przetwarzania języka naturalnego

Czy kiedykolwiek rozmawiałeś z wirtualnym asystentem, takim jak Siri lub Alexa, i dziwiłeś się, jak wydają się rozumieć, co mówisz? A może korzystałeś z chatbota, aby zarezerwować lot lub zamówić jedzenie i byłeś zdumiony, skąd maszyna dokładnie wie, czego chcesz? Te doświadczenia opierają się na technologii zwanej Natural Language Understanding, w skrócie NLU.

Wraz z pojawieniem się chatbotów, wirtualnych asystentów i asystentów głosowych, potrzeba zrozumienia języka naturalnego przez maszyny stała się ważniejsza. I tu do gry wchodzi rozumienie języka naturalnego (NLU). W tym artykule zagłębimy się w rozumienie języka naturalnego i zbadamy niektóre z jego ekscytujących możliwości.

Co to jest rozumienie języka naturalnego (NLU)?

Rozumienie języka naturalnego (NLU) jest poddziedziną przetwarzanie języka naturalnego (NLP), która zajmuje się komputerowym rozumieniem ludzkiego języka. Obejmuje przetwarzanie ludzkiego języka w celu wydobycia z niego odpowiedniego znaczenia. To znaczenie może mieć formę intencji, nazwanych bytów lub innych aspektów ludzkiego języka.

NLP ma na celu zbadanie i zrozumienie treści pisanej w tekście, podczas gdy NLU umożliwia prowadzenie rozmowy z komputerem za pomocą języka naturalnego.

Jak działa rozumienie języka naturalnego (NLU)?

NLU działa poprzez przetwarzanie dużych zbiorów danych ludzkiego języka przy użyciu modeli uczenia maszynowego (ML). Modele te są szkolone na odpowiednich danych szkoleniowych, które pomagają im nauczyć się rozpoznawać wzorce w ludzkim języku.

Dane szkoleniowe używane w modelach NLU zazwyczaj obejmują oznaczone przykłady języków ludzkich, takie jak zgłoszenia obsługi klienta, dzienniki czatów lub inne formy danych tekstowych.

Pierwszym krokiem w NLU jest wstępne przetwarzanie danych tekstowych w celu przygotowania ich do analizy. Może to obejmować zadania takie jak tokenizacja, która polega na podziale tekstu na pojedyncze słowa lub frazy, lub oznaczanie części mowy, które obejmuje oznaczanie każdego słowa jego rolą gramatyczną.

Po wstępnym przetworzeniu modele NLU wykorzystują różne techniki uczenia maszynowego w celu wyodrębnienia znaczenia z tekstu. Jednym z powszechnych podejść jest stosowanie rozpoznawania intencji, które obejmuje identyfikację celu lub celu stojącego za danym tekstem. Na przykład model NLU może rozpoznać, że wiadomość użytkownika jest zapytaniem o produkt lub usługę.

Przyjrzyjmy się bliżej przykładowi działania NLU.

Wyobraź sobie, że pytasz Siri o drogę do pobliskiej kawiarni. Możesz powiedzieć: „Hej, Siri, gdzie jest najbliższa kawiarnia?”

Bez NLU Siri dopasowałaby twoje słowa do zaprogramowanych odpowiedzi i mogłaby wskazać drogę do kawiarni, która już nie działa. Ale dzięki NLU Siri może zrozumieć intencję twoich słów i wykorzystać to zrozumienie, aby zapewnić odpowiednią i dokładną odpowiedź. W tym artykule zagłębimy się w działanie tej technologii i zbadamy niektóre z jej ekscytujących możliwości.

Aplikacje do rozumienia języka naturalnego

1. IVR i routing wiadomości

   
   Systemy interaktywnej odpowiedzi głosowej (IVR) to zautomatyzowane systemy telefoniczne, które komunikują się z klientami za pomocą nagranych komunikatów głosowych i menu. Systemy IVR wykorzystują NLU do rozpoznawania odpowiedzi głosowych i kierowania dzwoniących do odpowiedniego działu lub agenta.

   NLU pomaga również systemom IVR zrozumieć dane wprowadzane w języku naturalnym, umożliwiając klientom wypowiadanie ich zapytań zamiast poruszania się po menu.

2. Obsługa klienta

   
   NLU zmieniło obsługę klienta, czyniąc ją szybszą i bardziej wydajną. Chatboty i wirtualni asystenci mogą obsłużyć wiele zapytań klientów i udzielać natychmiastowych odpowiedzi 24/7.

   Korzystając z przetwarzania języka naturalnego i uczenia maszynowego, chatboty mogą zrozumieć zapytania klientów i udzielić odpowiednich odpowiedzi. Technologia ta umożliwia również chatbotom uczenie się na podstawie interakcji z klientami, poprawiając ich reakcje.

3. Tłumaczenie maszynowe

   
   NLU odgrywa kluczową rolę w tłumaczeniu maszynowym (gałąź sztucznej inteligencji), czyli tłumaczeniu tekstu z jednego języka na inny za pomocą komputerów.

   NLU zrewolucjonizowało tłumaczenie maszynowe, umożliwiając rozwój modeli neuronowego tłumaczenia maszynowego (NMT).

   NLU jest niezbędny w modelach NMT, ponieważ pomaga poprawić jakość tłumaczeń maszynowych. Zwiększa zdolność modelu do zrozumienia znaczenia i intencji tekstu źródłowego.

   Na przykład, gdy użytkownik wykorzystuje automatyczne narzędzie językowe, takie jak słownik, do tłumaczenia informacji, po prostu zastępuje słowa na zasadzie jeden do jednego. Z drugiej strony, w przypadku tłumaczenia maszynowego, system sprawdza słowa w ich właściwym kontekście, ułatwiając wykonanie bardziej precyzyjnego tłumaczenia.