NLU

Demystifying NLU: Opas luonnollisen kielen käsittelyn ymmärtämiseen

Oletko koskaan puhunut Sirin tai Alexan kaltaisen virtuaaliassistentin kanssa ja ihmetellyt, kuinka he näyttävät ymmärtävän, mitä sanot? Vai oletko käyttänyt chatbotia varataksesi lentoa tai tilataksesi ruokaa ja ollut hämmästynyt siitä, kuinka kone tietää tarkalleen, mitä haluat? Nämä kokemukset perustuvat teknologiaan nimeltä Natural Language Understanding tai lyhyesti NLU.

Chatbottien, virtuaaliassistenttien ja ääniassistenttien lisääntyessä koneiden tarve ymmärtää luonnollista kieltä on tullut entistä tärkeämmäksi. Ja tässä Natural Language Understanding (NLU) tulee peliin. Tässä artikkelissa perehdymme syvemmälle luonnolliseen kielen ymmärtämiseen ja tutkimme joitakin sen jännittäviä mahdollisuuksia.

Mitä on luonnollisen kielen ymmärtäminen (NLU)?

Natural Language Understanding (NLU) on alakenttä luonnollinen kielenkäsittely (NLP), joka käsittelee ihmisten kielen ymmärtämistä tietokoneella. Se sisältää ihmisen kielen käsittelyn merkityksellisen merkityksen poimimiseksi siitä. Tämä merkitys voi olla tarkoituksen, nimettyjen entiteettien tai muiden ihmisten kielen näkökohtien muodossa.

NLP pyrkii tutkimaan ja ymmärtämään tekstin kirjoitettua sisältöä, kun taas NLU mahdollistaa kyvyn käydä keskustelua tietokoneen kanssa luonnollisella kielellä.

Kuinka luonnollinen kielen ymmärtäminen (NLU) toimii?

NLU käsittelee suuria ihmiskielen tietojoukkoja koneoppimismalleilla (ML). Nämä mallit on koulutettu asiaankuuluvilla koulutustiedoilla, jotka auttavat heitä oppimaan tunnistamaan ihmisten kielen malleja.

NLU-malleissa käytettävät koulutustiedot sisältävät tyypillisesti merkittyjä esimerkkejä ihmiskielistä, kuten asiakastuen lippuja, chat-lokeja tai muita tekstimuotoisia tietoja.

Ensimmäinen vaihe NLU:ssa sisältää tekstidatan esikäsittelyn sen valmistelemiseksi analysointia varten. Tämä voi sisältää tehtäviä, kuten tokenointia, joka sisältää tekstin jakamisen yksittäisiksi sanoiksi tai lauseiksi, tai puheosan taggauksen, joka sisältää kunkin sanan merkitsemisen sen kieliopillisen roolin mukaan.

Esikäsittelyn jälkeen NLU-mallit käyttävät erilaisia ​​ML-tekniikoita merkityksen poimimiseen tekstistä. Yksi yleinen lähestymistapa on tarkoituksentunnistuksen käyttö, joka sisältää tietyn tekstin taustalla olevan tarkoituksen tai tavoitteen tunnistamisen. Esimerkiksi NLU-malli voi tunnistaa, että käyttäjän viesti on tuotetta tai palvelua koskeva kysely.

Katsotaanpa tarkemmin esimerkkiä NLU:n toiminnasta.

Kuvittele, että kysyt Siriltä ohjeita läheiseen kahvilaan. Saatat sanoa: "Hei Siri, missä on lähin kahvila?"

Ilman NLU:ta Siri yhdistäisi sanasi ennalta ohjelmoituihin vastauksiin ja voisi antaa ohjeita kahvilalle, joka ei enää toimi. Mutta NLU:n avulla Siri voi ymmärtää sanojesi taustalla olevan tarkoituksen ja käyttää tätä ymmärrystä asianmukaisen ja tarkan vastauksen antamiseen. Tässä artikkelissa perehdytään syvemmälle tämän tekniikan toimintaan ja tutkitaan joitakin sen jännittäviä mahdollisuuksia.

Luonnollisen kielen ymmärtämisen sovellukset

  1. IVR ja viestien reititys

    IVR ja viestien reititys
    Interactive Voice Response (IVR) -järjestelmät ovat automatisoituja puhelinjärjestelmiä, jotka ovat vuorovaikutuksessa asiakkaiden kanssa ennalta tallennettujen äänikehotteiden ja valikkojen kautta. IVR-järjestelmät käyttävät NLU:ta puhuttujen vastausten tunnistamiseen ja soittajien ohjaamiseen asianmukaiselle osastolle tai edustajalle.

    NLU auttaa myös IVR-järjestelmiä ymmärtämään luonnollisen kielen syötteitä, jolloin asiakkaat voivat puhua kyselynsä valikoissa liikkumisen sijaan.

  2. Asiakaspalvelu

    Asiakaspalvelu
    NLU on muuttanut asiakastukikokemusta tehden siitä nopeamman ja tehokkaamman. Chatbotit ja virtuaaliset avustajat voivat käsitellä monia asiakkaiden kyselyitä ja tarjota välittömiä vastauksia 24/7.

    Luonnollisen kielenkäsittelyn ja koneoppimisen avulla chatbotit voivat ymmärtää asiakkaiden kyselyitä ja antaa asiaankuuluvia vastauksia. Tämän tekniikan avulla chatbotit voivat myös oppia asiakkaiden vuorovaikutuksesta ja parantaa heidän vastauksiaan.

  3. Konekäännös

    Konekäännös
    NLU:lla on keskeinen rooli konekäännöksessä (AI-haara), joka kääntää tekstiä kielestä toiseen tietokoneiden avulla.

    NLU on mullistanut konekääntämisen mahdollistamalla neuronaalisen konekäännösmallin (NMT) kehittämisen.

    NLU on välttämätön NMT-malleissa, koska se auttaa parantamaan konekäännösten laatua. Se parantaa mallin kykyä ymmärtää lähdetekstin takana olevaa merkitystä ja tarkoitusta.

    Esimerkiksi kun käyttäjä käyttää automaattista kielityökalua, kuten sanakirjaa, tietojen kääntämiseen, se yksinkertaisesti korvaa sanat yksitellen. Toisaalta konekäännöksessä järjestelmä tutkii sanoja oikeassa kontekstissaan, mikä helpottaa tarkemman käännöksen tuottamista.

  1. Tiedonkeruu

    Tiedonkeruu
    NLU kaappaa ja poimii olennaista dataa jäsentämättömistä tietolähteistä, kuten sosiaalisesta mediasta, sähköposteista ja asiakaspalautteesta.

    Natural Language Understandingin (NLU) avulla kerättyä dataa käytetään eri tavoilla riippuen tietystä sovelluksesta tai käyttötapauksesta. Tässä muutamia esimerkkejä:

    • Tarkoitusluokitus: NLU voi auttaa määrittämään käyttäjän syötteen, kuten tekstiviestin tai puhekomennon, takana olevan tarkoituksen. Näitä tietoja voidaan sitten käyttää asianmukaisen toiminnan tai vastauksen käynnistämiseen.
    • Kokonaisuuden tunnistus: NLU voi tunnistaa käyttäjän syöttämät entiteetit, kuten nimet, päivämäärät, sijainnit ja muut asiaankuuluvat tiedot. Näitä tietoja voidaan käyttää tarjoamaan yksilöllisempiä ja kontekstuaalisempia vastauksia.
    • Sentiment-analyysi: NLU voi määrittää käyttäjän syöttämän tunteen tai emotionaalisen sävyn, kuten sen, onko se positiivinen, negatiivinen vai neutraali. Nämä tiedot voivat mitata asiakastyytyväisyyttä, tunnistaa parannuskohteita ja räätälöidä vastauksia niiden mukaisesti.
  2. chatbots

    chatbots
    Chatbotit on suunniteltu olemaan vuorovaikutuksessa käyttäjien kanssa tekstin tai äänen avulla, tyypillisesti simuloimaan ihmisten keskustelua. Natural Language Understanding (NLU) on olennainen osa sitä keskusteleva AI jonka avulla he voivat ymmärtää käyttäjän syötteitä ja vastata niihin ihmismaisella tavalla.

    Jos käyttäjä esimerkiksi kirjoittaa "Haluan tilata pizzan", NLU-järjestelmä voi tunnistaa käyttäjän aikomuksen tilata ruokaa ja poimia tärkeitä tietoja, kuten ruoan tyypin (pizzan) ja mahdollisesti halutut täytteet. Chatbot voi sitten vastata pizzatyypeille ja täytteille.

  3. Virtuaaliassistentit

    Virtuaaliassistentit
    Virtuaaliset avustajat ovat älykkäitä ohjelmistoagentteja, jotka suorittavat tehtäviä tai palveluita yksilölle käyttämällä luonnollisen kielen vuorovaikutusta. NLU on virtuaaliassistenttien kriittinen komponentti, jonka avulla he voivat ymmärtää äänikomentoja ja vastata niihin.

    Kun käyttäjä puhuu virtuaaliavustajalle, äänisyöte muunnetaan tekstiksi automaattisen puheentunnistustekniikan (ASR) avulla. Tuloksena oleva teksti lähetetään sitten NLU-järjestelmään analysoitavaksi.

NLU-järjestelmä käyttää Tarkoituksen tunnistus ja paikkojen täyttö tekniikoita, joilla tunnistetaan käyttäjän tarkoitus ja poimitaan tärkeitä tietoja, kuten päivämäärät, kellonajat, paikat ja muut parametrit. Järjestelmä voi sitten sovittaa käyttäjän tarkoituksen sopivaan toimintaan ja luoda vastauksen.

Jos käyttäjä esimerkiksi sanoo: Millainen sää on tänään? NLU-järjestelmä voi tunnistaa käyttäjän aikomuksen saada tietoa säästä ja poimia parametrin "tänään". Virtuaalinen avustaja voi sitten ilmoittaa nykyiset sääolosuhteet käyttäjän sijainnille.

Yhteenveto

NLU on avannut uusia mahdollisuuksia yrityksille ja yksityishenkilöille, jolloin he voivat olla vuorovaikutuksessa koneiden kanssa luonnollisemmin. Asiakastuesta tiedonkeruuun ja konekääntämiseen, NLU-sovellukset muuttavat tapaamme elää ja työskennellä.

Teknologian kehittyessä voimme odottaa näkevämme entistä kehittyneempiä NLU-sovelluksia, jotka parantavat edelleen jokapäiväistä elämäämme.

Sosiaalinen osuus