كيف يعمل فهم اللغة الطبيعية NLU؟

لقد غير فهم اللغة الطبيعية (NLU) الطريقة التي تتفاعل بها الشركات مع عملائها. أصبحت القدرة على فك تشفير نية العميل من الرسائل النصية ورسائل البريد الإلكتروني وأشكال الاتصال الأخرى ضرورية للشركات الكبيرة والصغيرة.

‍

ما هو فهم اللغة الطبيعية (NLU)؟

فهم اللغة الطبيعية (NLU) هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي). NLU هو أحد الحقول الفرعية الرئيسية لمعالجة اللغة الطبيعية (NLP) ، وهو مجال يطبق اللغويات الحاسوبية بطرق هادفة ومثيرة.

البرمجة اللغوية العصبية هو مصطلح واسع يشمل العديد من الحقول الفرعية مثل استرجاع المعلومات ، واستخراج المعلومات ، واستخراج النص ، والتعرف على الكلام ، ونماذج اللغة ، وإدارة الحوار ، والترجمة الآلية ، وواجهات المحادثة ، وتوليد اللغة الطبيعية (NLG) ، والمزيد. تعد NLU واحدة من أهم مجالات البرمجة اللغوية العصبية لأنها تجعل من الممكن للآلات فهمنا.

الهدف من NLU هو السماح لبرامج الكمبيوتر بفهم اللغة البشرية الطبيعية في شكل لفظي ومكتوب. تعمل NLU باستخدام الخوارزميات لتحويل الكلام البشري إلى نموذج بيانات محدد جيدا للتعريفات الدلالية والبراغماتية.

هناك مفهومان أساسيان في NLU:

التعرف على النية

الهدف من التعرف على النية هو تحديد مشاعر المستخدم داخل نص النص وتحديد الهدف من الاتصال في متناول اليد. نظرا لأنه يحدد معنى النص ، يمكن اعتبار التعرف على النوايا أهم جزء في أنظمة NLU.

الاعتراف بالكيان

ينصب تركيز التعرف على الكيانات على تحديد الكيانات في رسالة من أجل استخراج أهم المعلومات عنها. يعتمد التعرف على الكيانات على نوعين رئيسيين من الكيانات، تسمى الكيانات الرقمية والكيانات المسماة. يمكن أن يشير الكيان الرقمي إلى أي نوع من القيم العددية ، بما في ذلك الأرقام والعملات والتواريخ والنسب المئوية. في المقابل ، يمكن أن تكون الكيانات المسماة أسماء الأشخاص والشركات والمواقع.

على سبيل المثال ، قد يتم تقسيم طلب الحصول على تذكرة طائرة إلى جزيرة مان في 11 يناير بالطريقة التالية:

• تذكرة الطائرة [النية]
• السفر بالطائرة [النية]
• جزيرة مان [الموقع]
• 11 يناير [التاريخ]

‍

الغرض من بيانات تدريب NLU

يشار إليها أيضا باسم "نماذج الألفاظ" ، بيانات التدريب هي مجموعة من الأمثلة المكتوبة لنوع الاتصال الذي من المتوقع أن يتفاعل معه النظام الذي يستفيد من NLU. الهدف من استخدام بيانات تدريب NLU هو إعداد نظام NLU للتعامل مع الحالات الحقيقية للكلام البشري.

تنظم بيانات التدريب اللغة غير المنظمة في مجموعات تعرف باسم "الدلاء". الغرض من هذه الدلاء هو احتواء أمثلة على الكلام الذي ، على الرغم من اختلافه ، له نفس المعنى أو معنى مشابه. على سبيل المثال ، قد يحتوي نفس المجموعة على عبارات "احجز لي توصيلة" و "من فضلك ، اتصل بسيارة أجرة إلى موقعي" ، حيث يشير القصد من كلتا العبارتين إلى نفس الإجراء.

‍

كيف يعمل NLU في روبوت الدردشة؟

يتم استخدام فهم اللغة الطبيعية من قبل chatbots لفهم ما يقوله الناس عندما يتحدثون باستخدام كلماتهم الخاصة. هذا يسمح بإجراء محادثات سلسة بين البشر و chatbots ليحدث. لكي يتمكن الذكاء الاصطناعي من نشر NLU بنجاح ، يجب أولا تدريبه. باستخدام بيانات التدريب، chatbots مع قدرات التعلم الآلي يمكن فهم كيفية اشتقاق السياق من لغة غير منظمة.

في حالة chatbots تم إنشاؤها ليكونوا مساعدين افتراضيين للعملاء ، وستكون بيانات التدريب التي يتلقونها ذات صلة بواجباتهم وسيفشلون في فهم المفاهيم المتعلقة بمواضيع أخرى. تماما مثل البشر ، إذا لم يتم تعليم الذكاء الاصطناعي المفاهيم الصحيحة ، فلن يكون لديه المعلومات اللازمة للتعامل مع الواجبات المعقدة.

إذا تم دمج التعرف التلقائي على الكلام في البنية التحتية لروبوت المحادثة ، فسيكون قادرا على تحويل الكلام إلى نص لتحليل NLU. هذا يعني أنه يمكن للشركات في الوقت الحاضر إنشاء مساعدين للمحادثة يفهمون ما يقوله المستخدمون ، ويمكنهم اتباع التعليمات ، وحتى الاستجابة باستخدام الكلام الذي تم إنشاؤه.

لتنفيذ NLU بنجاح ، يجب أن يكون روبوت المحادثة قادرا على:

• فهم وتوليد أجزاء من الكلام
• استخراج وفهم الكيانات
• تحديد معنى الكلمات
• استخدم أنشطة المعالجة الأخرى لربط المفاهيم والعبارات والقواعد معا في صورة للقصد والمعنى

الفرق بين الذكاء الاصطناعي الروبوت والمحادثة

‍

مثال على فهم اللغة الطبيعية

يمكن العثور على مثال واضح على NLU في العمل في صندوق الوارد الخاص بك. تأتي جميع حلول البريد الإلكتروني الرئيسية مزودة بإمكانيات تصفية البريد العشوائي التي تعمل بنظام NLU. هذه تنظم رسائل البريد الإلكتروني الواردة لإزالة البريد العشوائي وفيروسات الكمبيوتر. يمكن للشركات أيضا استخدام عوامل تصفية البريد الإلكتروني لفحص رسائل البريد الإلكتروني الصادرة للتأكد من امتثال جميع الموظفين لسياسة الشركة.

‍

تطبيقات فهم اللغة الطبيعية وحالات الاستخدام

المحادثه chatbots

تم إحداث ثورة في دعم العملاء من خلال إدخال الذكاء الاصطناعي المحادثة. بفضل تنفيذ خدمة العملاء chatbots، لم يعد يتعين على العملاء المعاناة من خلال أوقات الانتظار الطويلة عبر الهاتف لتلقي المساعدة في المنتجات والخدمات.

من خلال تنفيذ NLU ، chatbots التي من شأنها أن تكون قادرة فقط على توفير ردود مجردة يمكن استخدام التعرف على الكلمات الرئيسية لتضخيم قدرات المحادثة الخاصة بهم. مدعوم من NLU chatbots يمكن أن توفر دعم عملاء فوري 24 / 7 في كل مرحلة من مراحل رحلة العميل. تعمل هذه الكفاءة على تحسين رضا العملاء بشكل كبير من خلال إنشاء قناة اتصال سريعة لحل المشكلات الشائعة.

خدمة العملاء chatbots الاستفادة من NLU قادرة على:

• أجب عن الأسئلة الشائعة
• تبسيط عملية الدفع والشحن
• تقديم مدخلات وتوجيهات شخصية

NLU chatbots السماح للشركات بمعالجة مجموعة واسعة من استفسارات المستخدمين بتكلفة تشغيلية مخفضة. هذه chatbots يمكن أن تأخذ زمام خدمة العملاء في المناطق التي قد يقصر فيها الوكلاء البشريون. على سبيل المثال، مركز اتصال يستخدم chatbots يمكن أن تظل في متناول العملاء في أي وقت من اليوم. لأن chatbots لا تتعب أو تحبط ، فهم قادرون على إظهار نغمة إيجابية باستمرار ، والحفاظ على سمعة العلامة التجارية سليمة. NLU يمكن أن تعطي chatbots درجة معينة من الذكاء العاطفي ، مما يمنحهم القدرة على صياغة استجابات ذات صلة عاطفية للعملاء الغاضبين.

دعم التذاكر الآلي

يمكن أن تؤدي الإدارة اليدوية للتذاكر إلى سلسلة من المضايقات. وتشمل هذه التأخيرات ، ومجموعة لا حصر لها من رسائل البريد الإلكتروني ذهابا وإيابا ، والعملاء المحبطين. من خلال NLU ، يمكن استبدال هذه العمليات اليدوية ذات الحجم الكبير بسهولة بإجراءات تلقائية تعمل بنظام الذكاء الاصطناعي. 

يمكن لنظام NLU القادر على فهم النص داخل كل تذكرة تصفيتها وتوجيهها بشكل صحيح إلى الخبير أو القسم المناسب. نظرا لأن برنامج NLU يفهم ما هو الطلب الفعلي ، فيمكنه تمكين استجابة من الشخص أو الفريق ذي الصلة بسرعة أكبر. يمكن للنظام تزويد كل من العملاء والموظفين بمعلومات موثوقة في الوقت المناسب.

في حين أن هذه القدرة مفيدة في جميع المجالات ، إلا أنها تفيد بشكل خاص خدمة العملاء وأقسام تكنولوجيا المعلومات. أنظمة NLU قادرة على الإبلاغ عن التذاكر الأكثر إلحاحا والتوصية بالحلول بفضل قدرتها على فهم سياق ومعنى الطلبات المختلفة التي تتفاعل معها.

تحليل المشاعر

يعد فهم آراء العملاء واحتياجاتهم ورغباتهم أحد الأولويات الرئيسية للمؤسسات والعلامات التجارية. من خلال الحصول على معلومات ملموسة حول تجارب العملاء الإيجابية أو السلبية ، يمكن للشركات إعادة التفكير وتحسين الطرق التي تقدم بها منتجاتها وخدماتها. يعد تحليل المشاعر المدعوم من NLU طريقة فعالة بشكل كبير لالتقاط صوت العميل ، واستخراج المشاعر من النص ، واستخدامها لتحسين العلاقات بين العميل والعلامة التجارية.

في أبسط صوره ، يمكن لتحليل المشاعر تحديد النغمة الكامنة وراء مدخلات اللغة الطبيعية مثل منشورات وسائل التواصل الاجتماعي. إذا أخذنا الأمر إلى أبعد من ذلك ، يمكن للبرنامج تنظيم البيانات غير المهيكلة في تقارير ملاحظات العملاء المفهومة التي تحدد الآراء العامة للعملاء. تسمح هذه البيانات لفرق التسويق بأن تكون أكثر استراتيجية عندما يتعلق الأمر بتنفيذ الحملات.

المراجعة الآلية للمستندات

يمكن أن يكون إجراء مراجعة يدوية للمستندات المعقدة محنة مرهقة للغاية ومتعبة وتستغرق وقتا طويلا. علاوة على ذلك ، غالبا ما تكون المهام الدنيوية والمتكررة معرضة لخطر الخطأ البشري ، مما قد يؤدي إلى تداعيات وخيمة إذا كانت المستندات المستهدفة ذات طبيعة حساسة.

في المقابل ، يمكن لأنظمة NLU مراجعة أي نوع من المستندات بسرعة ودقة غير مسبوقة. علاوة على ذلك ، يمكن للبرنامج أيضا أداء مهام ثانوية مفيدة مثل الاستخراج التلقائي للكيانات لتحديد المعلومات الأساسية التي قد تكون مفيدة عند اتخاذ قرارات العمل في الوقت المناسب.

أتمتة العمليات التجارية و chatbots

‍

خدمات تطوير فهم اللغة الطبيعية

Botpress يسمح لك بالاستفادة من أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي ، بما في ذلك أحدث أنظمة NLU. باستخدام Botpress منصة مفتوحة المصدر ، يمكنك إنشاء مدعوم من NLU chatbots التي تؤدي قبل المنحنى بينما تكلف أموالا وموارد أقل.

كل chatbots يجب تدريبهم قبل نشرهم ، ولكن Botpress يجعل هذه العملية أسرع بكثير. Chatbots تم إنشاؤها من خلال Botpress قد يكون قادرا على فهم المفاهيم مع ما لا يقل عن 10 أمثلة على نية ما ، مما يؤثر بشكل مباشر على السرعة التي يكون بها روبوت الدردشة جاهزا لإشراك بشر حقيقيين.

بالإضافة Botpress يدعم أكثر من 10 لغات أصلية، بما في ذلك الإنجليزية والفرنسية والإسبانية والعربية واليابانية. يمكن للمستخدمين أيضا الاستفادة من نموذج FastText للوصول إلى 157 لغة مختلفة. بفضل هذا ، يمكن لروبوت محادثة واحد إنشاء تجارب محادثة متعددة اللغات وتلبية احتياجات الأسواق المختلفة على الفور.

ابدأ!

‍