Comprendre le moteur NLU

Le langage humain est extrêmement compliqué à comprendre pour une machine. Alors que la plupart des ordinateurs fonctionnent dans un monde de règles et de concepts clairement définis, la communication humaine est fluide, complexe et extrêmement subtile. Alors que tous les ordinateurs comprennent de la même manière une entrée de données, deux personnes lisant la même phrase peuvent en tirer deux interprétations complètement différentes. 

Il ne peut y avoir de solution universelle basée sur des règles pour le langage naturel, car chaque personne crée le sens de ses propres phrases. Par conséquent, les ordinateurs doivent utiliser la technologie NLU s'ils veulent être capables de comprendre et d'agir sur les choses que nous disons. 

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Qu'est-ce qu'un moteur NLU ?

Également connu sous le nom d'interprétation du langage naturel, compréhension du langage naturel (NLU) est une compétence en science des données qui permet à l'intelligence artificielle de comprendre la communication humaine.

L'ULA est généralement mise en œuvre avec des informations écrites, mais grâce aux logiciels de reconnaissance de la parole à partir du texte, il est possible pour les IA dotées de capacités d'ULA de comprendre les communications verbales. Grâce à sa capacité de reconnaissance rapide du langage naturel, l'ULA est très utile dans toutes sortes d'industries. Ces dernières années, elle a suscité un intérêt commercial considérable. 

Le NLU est souvent mis en œuvre en tandem avec la génération de langage naturel (NLG). Alors que la première améliore les capacités de compréhension de l'IA, la seconde donne aux ordinateurs la capacité de générer des données significatives sans nécessiter d'intervention humaine. Ensemble, ces deux compétences permettent à l'intelligence artificielle de comprendre ce que disent les gens et de leur répondre de manière cohérente. 

La PNL chatbots est-elle meilleure ?

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Comment fonctionne la compréhension du langage naturel (NLU) ?

Le NLU décompose la communication humaine en concepts de base qui peuvent être compris individuellement. Ces concepts sont ensuite réinterprétés par le logiciel, qui analyse la relation entre les mots pour établir un message clair. Cela est possible grâce aux algorithmes d'apprentissage automatique du NLU.

Un modèle linguistique est utilisé à la place d'un ensemble de règles statiques pour enseigner aux moteurs NLU comment reconnaître et interpréter le discours humain. Grâce à diverses statistiques et techniques probabilistes enseignées à l'aide de millions de points de données, les modèles de langage donnent aux moteurs d'ULA la capacité de prédire les résultats verbaux, de répondre aux questions et même de traduire les données dans d'autres langues.

Les concepts de base du texte en langage naturel compris par l'ULA comprennent les lieux et les dates. Par exemple, dans la phrase "Harry a rencontré Sally dans le parc vendredi dernier à 18 heures", une solution logicielle d'ULA sera capable de reconnaître "le parc" comme un lieu, "vendredi dernier" comme une date et "18 heures" comme une heure. En même temps, le logiciel reconnaîtra Harry et Sally comme des entités.

Une entité NLU est un mot ou une phrase qui peut être utilisé pour ajouter un contexte supplémentaire à un message. Les entités NLU peuvent être des personnes, des objets, des lieux ou même des idées abstraites. Les points de données contenant des nombres sont appelés entités numériques. Il s'agit par exemple de quantités, de dates, d'heures, de devises et de pourcentages. 

Si la connaissance des entités dans un corpus de texte est remarquable, la véritable merveille de l'UGL réside dans sa capacité à classer les intentions. Grâce à cette compétence, une machine alimentée par NLU est capable de reconnaître ce que les gens essaient de faire. De cette manière, le NLU peut être utilisé pour améliorer le service à la clientèle, les ventes et bien d'autres activités commerciales.

Le NLU reconnaît les intentions correctes de la même manière qu'une fonction est reconnue en programmation. Par exemple, une IA dotée d'un NLU qui lit la phrase "Je voudrais acheter une tasse de café" peut la convertir en une intention unique telle que "acheterCafé". Dans un contexte professionnel, la classification des intentions transforme les IA en assistants virtuels capables de suivre des instructions et d'effectuer des tâches de routine simultanément. 

Chatbot pour les ventes

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Quelle est la différence entre NLU et NLP ?

La compréhension du langage naturel (NLU) est un sous-ensemble du traitement du langage naturel (NLP). Le traitement du langage naturel est un domaine qui intègre à la fois la linguistique et l'informatique afin d'améliorer la communication entre les humains et l'IA. La compréhension du langage naturel est la discipline du traitement du langage naturel qui traite spécifiquement de la capacité de l'IA à comprendre le langage humain.

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L'impact du NLU sur l'expérience client

Le NLU a eu un impact considérable sur la communication avec les clients. L'expérience client peut être considérablement améliorée grâce à des calculs d'IA rapides et puissants, qui créent un flux conversationnel transparent entre les marques et les consommateurs.  

Des études montrent que plus de deux tiers des consommateurs américains sont encore réticents à faire des affaires avec des logiciels impersonnels. Plus de 80 % des entreprises les plus performantes déclarent que l'amélioration de l'expérience humaine numérique est une priorité majeure(source). 

Lorsqu'ils interagissent avec un chatbot alimenté par une NLU, les clients peuvent utiliser leur langage naturel pour communiquer leurs pensées, leurs idées, leurs besoins et leurs désirs. Le logiciel peut être utilisé dans un large éventail d'applications, depuis la facilitation de la navigation dans les menus jusqu'à la collecte de données à la pointe de la technologie. 

Les entreprises qui mettent en œuvre la technologie NLU ont un avantage considérable sur la concurrence. Le logiciel élimine la nécessité de la présence d'un agent humain pendant la majeure partie de la communication. De plus, NLU peut être déployé par le biais de divers canaux de communication tels que SMS, Messenger, Twitter et WhatsApp, ce qui permet aux utilisateurs de recevoir des services alimentés par NLU via l'application de leur choix. 

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Exemples et applications NLU

Amélioration de l'assistance à la clientèle

Une application simple mais néanmoins révolutionnaire du NLU est l'amélioration des opérations de service à la clientèle. Le site chatbots alimenté par NLU peut offrir des rapports immédiats et transparents sur les clients, à tout moment de la journée et en plusieurs langues. Les entreprises peuvent ainsi répondre aux besoins de leurs clients, quels que soient leur langue maternelle, leur situation géographique ou leur fuseau horaire.

Réponse vocale interactive (RVI)

La technologie SVI est capable d'améliorer l'infrastructure du système téléphonique d'une entreprise. Les entreprises peuvent exploiter le SVI pour fournir aux clients un logiciel d'assistant vocal qui interagit avec eux, recueille des informations et exécute des tâches en fonction des commentaires des clients. Si certaines tâches sont trop complexes pour l'assistant, le logiciel est en mesure de permettre une communication fluide entre l'appelant et un agent humain.

Acheminement des messages

Le routage des messages permet aux entreprises de connecter différents canaux de messages. Les informations reçues par un système peuvent être capturées par des méthodes de synthèse API en langage naturel qui reconnaissent leur importance et les republient sur les canaux de communication appropriés. Par exemple, l'acheminement des messages basé sur le contenu peut être utilisé pour répartir un contrôle d'inventaire sur plusieurs systèmes physiques.

Capture des données

Les solutions logicielles dotées de compétences en matière d'apprentissage automatique, telles que le NLU, ont changé la donne en matière de collecte de données. Les environnements de données modernes sont trop volumineux pour qu'un humain ou une équipe puisse les analyser, alors que les machines dotées de NLU peuvent le faire en un clin d'œil. 

Raisonnement automatique

Cette compétence informatique produit des applications qui permettent aux machines de comprendre différents aspects du raisonnement. Les programmes qui tirent parti du raisonnement automatique peuvent résoudre des problèmes liés à la logique formelle, à la programmation logique, aux mathématiques, etc. En raison de sa nature abstraite, le raisonnement automatique est lié à la philosophie et à l'informatique théorique, tout en étant considéré comme un sous-domaine de l'intelligence artificielle. 

Intelligence artificielle conversationnelle

Les interfaces conversationnelles mettent en œuvre les dernières technologies de réseaux neuronaux pour imiter la façon dont les humains pensent. Ces solutions d'IA s'appuient sur des millions de points de données recueillis par le biais de données d'entraînement, ce qui permet d'affiner leur capacité à communiquer avec les gens. Les opérations d'étalonnage des moteurs NLU fournissent aux ordinateurs les informations nécessaires pour converser avec quelqu'un sans qu'ils sachent qu'ils ne communiquent pas avec une personne réelle. 

Qu'est-ce que l'IA conversationnelle et comment fonctionne-t-elle ?

Analyse des sentiments (AS)

L'analyse des sentiments lit dans l'intention de l'utilisateur pour déterminer s'il a une opinion positive, négative ou neutre sur n'importe quel type de sujet. L'utilisation conjointe de l'analyse du sentiment et de l'unité nationale de recherche permet d'obtenir un rapport cohérent sur les pensées et les sentiments des clients. Les entreprises mettent en œuvre des opérations d'analyse du sentiment guidées par l'ULA pour évaluer la popularité et le succès de leurs produits et services dans la sphère en ligne.  

Traduction automatique (TA)

Également appelée interprétation robotisée, la traduction automatique permet à l'intelligence artificielle de traduire un texte dans plusieurs langues sans intervention humaine. Certaines applications contiennent des capacités de traduction automatique de base, fondées sur des règles, où les mots atomiques sont remplacés par leurs équivalents dans une autre langue. Cependant, le NLU fournit le cadre nécessaire pour exploiter la traduction automatique neuronale (NMT), qui simule le cerveau humain pour traduire des données sur la base de modèles statistiques.

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