Ai vorbit vreodată cu un asistent virtual precum Siri sau Alexa și te-ai mirat cum par să înțeleagă ceea ce spui? Sau ați folosit un chatbot pentru a rezerva un zbor sau pentru a comanda mâncare și ați fost uimit de modul în care aparatul știe exact ce doriți? Aceste experiențe se bazează pe o tehnologie numită Natural Language Understanding, sau pe scurt NLU.
Odată cu creșterea chatbot-urilor, a asistenților virtuali și a asistenților vocali, nevoia ca mașinile să înțeleagă limbajul natural a devenit mai crucială. Și aici intervine Înțelegerea limbajului natural (NLU). În acest articol, vom aprofunda mai mult în ceea ce este înțelegerea limbajului natural și vom explora câteva dintre posibilitățile sale interesante.
Ce este înțelegerea limbajului natural (NLU)?
Înțelegerea limbajului natural (NLU) este un subdomeniu al prelucrarea limbajului natural (NLP) care se ocupă de înțelegerea computerizată a limbajului uman. Ea implică procesarea limbajului uman pentru a extrage sens relevant din acesta. Acest sens ar putea fi sub formă de intenție, entități numite sau alte aspecte ale limbajului uman.
NLP urmărește să examineze și să înțeleagă conținutul scris dintr-un text, în timp ce NLU permite capacitatea de a se angaja într-o conversație cu un computer utilizând limbajul natural.
Cum funcționează înțelegerea limbajului natural (NLU)?
NLU funcționează prin procesarea unor seturi mari de date ale limbajului uman folosind modele de învățare automată (ML). Aceste modele sunt instruite pe date relevante de antrenament care îi ajută să învețe să recunoască modele în limbajul uman.
Datele de instruire utilizate pentru modelele NLU includ de obicei exemple etichetate de limbaje umane, cum ar fi bilete de asistență pentru clienți, jurnalele de chat sau alte forme de date textuale.
Primul pas în NLU implică preprocesarea datelor textuale pentru a le pregăti pentru analiză. Aceasta poate include sarcini precum tokenizarea, care implică descompunerea textului în cuvinte sau fraze individuale, sau etichetarea unei părți din vorbire, care implică etichetarea fiecărui cuvânt cu rolul său gramatical.
După preprocesare, modelele NLU folosesc diverse tehnici ML pentru a extrage sensul din text. O abordare comună este utilizarea recunoașterii intenției, care implică identificarea scopului sau scopului din spatele unui text dat. De exemplu, un model NLU poate recunoaște că mesajul unui utilizator este o întrebare despre un produs sau serviciu.
Să aruncăm o privire mai atentă la un exemplu de NLU în acțiune.
Imaginează-ți că îi ceri lui Siri indicații către o cafenea din apropiere. Ai putea spune: „Hei, Siri, unde este cea mai apropiată cafenea?”
Fără NLU, Siri ți-ar potrivi cuvintele cu răspunsurile preprogramate și ar putea oferi indicații către o cafenea care nu mai este în afaceri. Dar cu NLU, Siri poate înțelege intenția din spatele cuvintelor tale și poate folosi această înțelegere pentru a oferi un răspuns relevant și precis. Acest articol va aprofunda modul în care funcționează această tehnologie și va explora câteva dintre posibilitățile sale interesante.
Aplicații de înțelegere a limbajului natural
IVR și rutare de mesaje
Sistemele de răspuns vocal interactiv (IVR) sunt sisteme telefonice automate care interacționează cu clienții prin mesaje și meniuri vocale preînregistrate. Sistemele IVR folosesc NLU pentru a recunoaște răspunsurile vorbite și a direcționa apelanții către departamentul sau agentul corespunzător.NLU ajută, de asemenea, sistemele IVR să înțeleagă intrările în limbaj natural, permițând clienților să-și spună întrebările, mai degrabă decât să navigheze prin meniuri.
Relații Clienți
NLU a transformat experiența de asistență pentru clienți, făcând-o mai rapidă și mai eficientă. Chatboții și asistenții virtuali pot gestiona multe întrebări ale clienților și pot oferi răspunsuri imediate 24/7.Folosind procesarea limbajului natural și învățarea automată, chatboții pot înțelege întrebările clienților și pot oferi răspunsuri relevante. Această tehnologie le permite, de asemenea, chatboților să învețe din interacțiunile clienților, îmbunătățindu-le răspunsurile.
Traducere automată
NLU joacă un rol crucial în traducerea automată (o ramură a AI), care traduce text dintr-o limbă în alta folosind computere.NLU a revoluționat traducerea automată, permițând dezvoltarea modelelor de traducere automată neuronală (NMT).
NLU este esențial în modelele NMT, deoarece ajută la îmbunătățirea calității traducerilor automate. Îmbunătățește capacitatea modelului de a înțelege sensul și intenția din spatele textului sursă.
De exemplu, atunci când un utilizator folosește un instrument lingvistic automat, cum ar fi un dicționar, pentru a traduce informații, pur și simplu înlocuiește cuvintele unul la unu. Pe de altă parte, cu traducerea automată, sistemul examinează cuvintele în contextul lor adecvat, facilitând producerea unei traduceri mai precise.
Captarea datelor
NLU captează și extrage date relevante din surse de date nestructurate, cum ar fi rețelele sociale, e-mailurile și feedback-ul clienților.Datele capturate prin Natural Language Understanding (NLU) sunt utilizate în diferite moduri, în funcție de aplicația specifică sau de cazul de utilizare. Aici sunt cateva exemple:
- Clasificarea intențiilor: NLU poate ajuta la determinarea intenției din spatele intrării unui utilizator, cum ar fi un mesaj text sau o comandă vorbită. Aceste informații pot fi apoi utilizate pentru a declanșa acțiunea sau răspunsul adecvat.
- Recunoașterea entității: NLU poate identifica entitățile introduse de utilizator, cum ar fi nume, date, locații și alte informații relevante. Aceste informații pot fi folosite pentru a oferi răspunsuri mai personalizate și contextualizate.
- Analiza sentimentelor: NLU poate determina sentimentul sau tonul emoțional al intrării utilizatorului, cum ar fi dacă este pozitiv, negativ sau neutru. Aceste informații pot măsura satisfacția clienților, pot identifica zonele de îmbunătățire și pot adapta răspunsurile în consecință.
Chatbots
Chatbot-urile sunt concepute pentru a interacționa cu utilizatorii prin text sau voce, de obicei pentru a simula conversația umană. Înțelegerea limbajului natural (NLU) este o componentă esențială a AI de conversație care le permite să înțeleagă și să răspundă la intrarea utilizatorului într-o manieră asemănătoare omului.De exemplu, dacă un utilizator scrie „Vreau să comand o pizza”, sistemul NLU poate identifica intenția utilizatorului de a comanda mâncare și poate extrage informații importante, cum ar fi tipul de mâncare (pizza) și eventual toppingurile dorite. Chatbot-ul poate răspunde apoi cu opțiuni pentru tipurile de pizza și toppinguri.
Asistenți virtuali
Asistenții virtuali sunt agenți software inteligenți care efectuează sarcini sau servicii pentru o persoană folosind interacțiunea în limbaj natural. NLU este o componentă critică a asistenților virtuali care le permite să înțeleagă și să răspundă la comenzile vocale.Când un utilizator vorbește cu un asistent virtual, intrarea audio este convertită în text prin tehnologia de recunoaștere automată a vorbirii (ASR). Textul rezultat este apoi trimis către sistemul NLU pentru analiză.
Sistemul NLU utilizează Recunoașterea intenției și umplerea spațiului tehnici de identificare a intenției utilizatorului și de a extrage informații importante precum date, ore, locații și alți parametri. Sistemul poate potrivi apoi intenția utilizatorului cu acțiunea corespunzătoare și poate genera un răspuns.
De exemplu, dacă un utilizator spune „Cum este vremea astăzi?” sistemul NLU poate identifica intenția utilizatorului de a obține informații despre vreme și poate extrage parametrul „azi”. Asistentul virtual poate furniza apoi condițiile meteorologice curente pentru locația utilizatorului.
Concluzie
NLU a deschis noi posibilități pentru companii și persoane, permițându-le să interacționeze cu mașinile în mod mai natural. De la asistență pentru clienți la captarea datelor și traducerea automată, aplicațiile NLU transformă modul în care trăim și lucrăm.
Pe măsură ce tehnologia avansează, ne putem aștepta să vedem aplicații NLU mai sofisticate care vor continua să ne îmbunătățească viața de zi cu zi.
