Het jy al ooit met 'n virtuele assistent soos Siri of Alexa gepraat en jou verwonder oor hoe hulle blykbaar verstaan wat jy sê? Of het jy 'n kletsbot gebruik om 'n vlug te bespreek of kos te bestel en was jy verbaas oor hoe die masjien presies weet wat jy wil hê? Hierdie ervarings maak staat op 'n tegnologie genaamd Natural Language Understanding, of kortweg NLU.
Met die opkoms van kletsbotte, virtuele assistente en stemassistente, het die behoefte aan masjiene om natuurlike taal te verstaan meer deurslaggewend geword. En dit is waar Natural Language Understanding (NLU) ter sprake kom. In hierdie artikel sal ons dieper delf in wat natuurlike taalbegrip is en sommige van die opwindende moontlikhede daarvan ondersoek.
Wat is Natuurlike Taalbegrip (NLU)?
Natuurlike Taalbegrip (NLU) is 'n subveld van natuurlike taalverwerking (NLP) wat handel oor rekenaarbegrip van menslike taal. Dit behels die verwerking van menslike taal om relevante betekenis daaruit te haal. Hierdie betekenis kan in die vorm van bedoeling, benoemde entiteite of ander aspekte van menslike taal wees.
NLP het ten doel om die geskrewe inhoud binne 'n teks te ondersoek en te begryp, terwyl NLU die vermoë moontlik maak om met 'n rekenaar in gesprek te tree deur natuurlike taal te gebruik.
Hoe werk Natuurlike Taalverstaan (NLU)?
NLU werk deur groot datastelle menslike taal te verwerk deur masjienleer (ML) modelle te gebruik. Hierdie modelle is opgelei op relevante opleidingsdata wat hulle help om patrone in menslike taal te herken.
Die opleidingsdata wat vir NLU-modelle gebruik word, sluit tipies benoemde voorbeelde van menslike tale in, soos kliëntedienskaartjies, kletslogboeke of ander vorme van tekstuele data.
Die eerste stap in NLU behels die voorafverwerking van die tekstuele data om dit voor te berei vir analise. Dit kan take insluit soos tokenisering, wat die opbreek van die teks in individuele woorde of frases behels, of woordsoortmerking, wat behels dat elke woord met sy grammatikale rol benoem word.
Na voorafverwerking gebruik NLU-modelle verskeie ML-tegnieke om betekenis uit die teks te onttrek. Een algemene benadering is die gebruik van bedoelingsherkenning, wat behels die identifisering van die doel of doel agter 'n gegewe teks. Byvoorbeeld, 'n NLU-model kan erken dat 'n gebruiker se boodskap 'n navraag oor 'n produk of diens is.
Kom ons kyk van naderby na 'n voorbeeld van NLU in aksie.
Stel jou voor jy vra Siri vir aanwysings na 'n nabygeleë koffiewinkel. Jy kan dalk sê: "Haai Siri, waar is die naaste koffiewinkel?"
Sonder NLU sou Siri jou woorde by voorafgeprogrammeerde antwoorde pas en dalk aanwysings gee na 'n koffiewinkel wat nie meer in besigheid is nie. Maar met NLU kan Siri die bedoeling agter jou woorde verstaan en daardie begrip gebruik om 'n relevante en akkurate antwoord te gee. Hierdie artikel sal dieper delf in hoe hierdie tegnologie werk en sommige van die opwindende moontlikhede daarvan ondersoek.
Toepassings vir natuurlike taalverstaan
IVR en Boodskaproetering
Interaktiewe Stemreaksie (IVR)-stelsels is outomatiese telefoonstelsels wat met kliënte kommunikeer deur voorafopgeneemde stemaanwysings en spyskaarte. IVR-stelsels gebruik NLU om gesproke antwoorde te herken en bellers na die toepaslike departement of agent te stuur.NLU help ook IVR-stelsels om natuurlike taalinsette te verstaan, wat kliënte in staat stel om hul navrae te praat eerder as om deur spyskaarte te navigeer.
Klientediens
NLU het die kliëntedienservaring verander, wat dit vinniger en doeltreffender maak. Chatbots en virtuele assistente kan baie klante-navrae hanteer en onmiddellike antwoorde 24/7 verskaf.Deur natuurlike taalverwerking en masjienleer te gebruik, kan kletsbotte kliëntenavrae verstaan en relevante antwoorde verskaf. Hierdie tegnologie stel kletsbotte ook in staat om uit klantinteraksies te leer, wat hul reaksies verbeter.
Masjienvertaling
NLU speel 'n deurslaggewende rol in masjienvertaling ('n tak van KI), wat die vertaling van teks van een taal na 'n ander met behulp van rekenaars is.NLU het 'n rewolusie in masjienvertaling gemaak deur die ontwikkeling van neurale masjienvertalingsmodelle (NMT) moontlik te maak.
NLU is noodsaaklik in NGV-modelle, aangesien dit help om die kwaliteit van masjienvertalings te verbeter. Dit verhoog die model se vermoë om die betekenis en bedoeling agter die bronteks te verstaan.
Byvoorbeeld, wanneer 'n gebruiker 'n outomatiese taalhulpmiddel soos 'n woordeboek gebruik om inligting te vertaal, vervang dit eenvoudig woorde op 'n een-tot-een basis. Aan die ander kant, met masjienvertaling, ondersoek die stelsel die woorde in hul regte konteks, wat die produksie van 'n meer presiese vertaling vergemaklik.
Datavaslegging
NLU vang en onttrek relevante data uit ongestruktureerde databronne soos sosiale media, e-posse en klantterugvoer.Data wat deur Natural Language Understanding (NLU) vasgelê is, word op verskeie maniere gebruik, afhangende van die spesifieke toepassing of gebruiksgeval. Hier is 'n paar voorbeelde:
- Voorneme klassifikasie: NLU kan help om die bedoeling agter 'n gebruiker se insette te bepaal, soos 'n teksboodskap of gesproke opdrag. Hierdie inligting kan dan gebruik word om die toepaslike aksie of reaksie te aktiveer.
- Entiteit erkenning: NLU kan entiteite binne die gebruiker se insette identifiseer, soos name, datums, liggings en ander relevante inligting. Hierdie inligting kan gebruik word om meer gepersonaliseerde en gekontekstualiseerde antwoorde te verskaf.
- Sentimentanalise: NLU kan die sentiment of emosionele toon van die gebruiker se insette bepaal, soos of dit positief, negatief of neutraal is. Hierdie inligting kan klanttevredenheid meet, verbeteringsareas identifiseer en antwoorde daarvolgens aanpas.
chatbots
Chatbots is ontwerp om interaksie met gebruikers deur middel van teks of stem, tipies om menslike gesprek te simuleer. Natuurlike Taalbegrip (NLU) is 'n noodsaaklike komponent van gespreksgenootskap AI wat hulle in staat stel om gebruikersinsette op 'n mensagtige manier te verstaan en daarop te reageer.Byvoorbeeld, as 'n gebruiker tik "Ek wil 'n pizza bestel," kan die NLU-stelsel die gebruiker se voorneme identifiseer om kos te bestel en belangrike inligting soos die tipe kos (pizza) en moontlik die verlangde byvoegings te onttrek. Die kletsbot kan dan reageer met opsies vir pizzatipes en toppe.
Virtuele assistente
Virtuele assistente is intelligente sagteware-agente wat take of dienste vir 'n individu verrig deur natuurlike taalinteraksie te gebruik. NLU is 'n kritieke komponent van virtuele assistente wat hulle in staat stel om stemopdragte te verstaan en daarop te reageer.Wanneer 'n gebruiker met 'n virtuele assistent praat, word die oudio-invoer in teks omgeskakel deur outomatiese spraakherkenning (ASR) tegnologie. Die gevolglike teks word dan na die NLU-stelsel gestuur vir ontleding.
Die NLU-stelsel gebruik Voorneme-herkenning en gleufvulling tegnieke om die gebruiker se bedoeling te identifiseer en belangrike inligting soos datums, tye, liggings en ander parameters te onttrek. Die stelsel kan dan die gebruiker se bedoeling by die toepaslike aksie pas en 'n reaksie genereer.
Byvoorbeeld, as 'n gebruiker sê: "Hoe is die weer vandag?" die NLU-stelsel kan die gebruiker se voorneme identifiseer om inligting oor die weer te kry en die parameter “vandag” te onttrek. Die virtuele assistent kan dan die huidige weerstoestande vir die gebruiker se ligging verskaf.
Gevolgtrekking
NLU het nuwe moontlikhede vir besighede en individue oopgemaak, wat hulle in staat stel om meer natuurlik met masjiene om te gaan. Van kliëntediens tot datavaslegging en masjienvertaling, NLU-toepassings verander hoe ons leef en werk.
Soos tegnologie vorder, kan ons verwag om meer gesofistikeerde NLU-toepassings te sien wat sal voortgaan om ons daaglikse lewens te verbeter.
