Bagaimanakah pemahaman bahasa semulajadi NLU berfungsi?

Pemahaman bahasa semulajadi (NLU) telah mengubah cara syarikat berinteraksi dengan pelanggan mereka. Keupayaan untuk menguraikan niat pelanggan dari mesej teks, e-mel, dan bentuk komunikasi lain telah menjadi penting untuk perniagaan besar dan kecil.

‍

Apakah pemahaman bahasa semula jadi (NLU)?

Pemahaman Bahasa Semulajadi (NLU) adalah cabang kecerdasan buatan (AI). NLU adalah salah satu subfield utama pemprosesan bahasa semula jadi (NLP), bidang yang menggunakan linguistik pengkomputeran dengan cara yang bermakna dan menarik.

NLP adalah istilah luas yang merangkumi beberapa subbidang seperti pengambilan maklumat, pengekstrakan maklumat, perlombongan teks, pengecaman pertuturan, model bahasa, pengurusan dialog, terjemahan mesin, antara muka perbualan, penjanaan bahasa semula jadi (NLG), dan banyak lagi. NLU adalah salah satu bidang NLP yang paling penting kerana ia membolehkan mesin memahami kita.

Tujuan NLU adalah untuk membolehkan perisian komputer memahami bahasa manusia semula jadi dalam bentuk lisan dan bertulis. NLU berfungsi dengan menggunakan algoritma untuk menukar ucapan manusia menjadi model data definisi semantik dan pragmatik yang jelas.

Terdapat dua konsep asas dalam NLU:

Pengiktirafan niat

Tujuan pengecaman niat adalah untuk mengenal pasti sentimen pengguna dalam badan teks dan menentukan objektif komunikasi di tangan. Kerana ia menetapkan makna teks, pengiktirafan niat boleh dianggap sebagai bahagian terpenting dalam sistem NLU.

Pengiktirafan entiti

Tumpuan pengiktirafan entiti adalah untuk mengenal pasti entiti dalam mesej untuk mengekstrak maklumat yang paling penting mengenai mereka. Pengiktirafan entiti adalah berdasarkan dua jenis entiti utama, yang dipanggil entiti berangka dan entiti yang dinamakan. Entiti berangka boleh merujuk kepada sebarang jenis nilai berangka, termasuk nombor, mata wang, tarikh dan peratusan. Sebaliknya, entiti yang dinamakan boleh menjadi nama orang, syarikat, dan lokasi.

Sebagai contoh, permintaan tiket kapal terbang ke Isle of Man pada 11 Januari boleh dipecahkan dengan cara berikut:

• Tiket kapal terbang [niat]
• Perjalanan dengan kapal terbang [niat]
• Isle of Man [lokasi]
• 11 Januari [tarikh]

‍

Tujuan data latihan NLU

Juga dirujuk sebagai "ucapan sampel", data latihan adalah satu set contoh bertulis jenis komunikasi sistem yang memanfaatkan NLU dijangka berinteraksi dengan. Tujuan menggunakan data latihan NLU adalah untuk menyediakan sistem NLU untuk menangani kejadian sebenar ucapan manusia.

Data latihan mengatur bahasa yang tidak berstruktur ke dalam set yang dikenali sebagai "baldi". Tujuan baldi ini adalah untuk mengandungi contoh ucapan yang, walaupun berbeza, mempunyai makna yang sama atau serupa. Sebagai contoh, baldi yang sama mungkin mengandungi frasa "tempah saya perjalanan" dan "Sila, hubungi teksi ke lokasi saya", kerana niat kedua-dua frasa merujuk kepada tindakan yang sama.

‍

Bagaimanakah NLU berfungsi dalam chatbot?

Pemahaman bahasa semulajadi digunakan oleh chatbots untuk memahami apa yang orang katakan ketika mereka bercakap menggunakan kata-kata mereka sendiri. Ini membolehkan perbualan cecair antara manusia dan chatbots berlaku. Untuk AI berjaya menggunakan NLU, ia mesti dilatih terlebih dahulu. Dengan menggunakan data latihan, chatbots dengan keupayaan pembelajaran mesin dapat memahami cara memperoleh konteks dari bahasa yang tidak berstruktur.

Dalam kes chatbots yang dibuat untuk menjadi pembantu maya kepada pelanggan, data latihan yang mereka terima akan relevan dengan tugas mereka dan mereka akan gagal memahami konsep yang berkaitan dengan topik lain. Sama seperti manusia, jika AI tidak diajar konsep yang betul maka ia tidak akan mempunyai maklumat untuk mengendalikan tugas yang kompleks.

Jika pengecaman pertuturan automatik disepadukan ke dalam infrastruktur chatbot, maka ia akan dapat menukar ucapan kepada teks untuk analisis NLU. Ini bermakna syarikat pada masa kini boleh membuat pembantu perbualan yang memahami apa yang pengguna katakan, boleh mengikuti arahan, dan juga bertindak balas menggunakan ucapan yang dihasilkan.

Untuk berjaya melaksanakan NLU, chatbot mesti dapat:

• Memahami dan menjana bahagian ucapan
• Mengekstrak dan memahami entiti
• Tentukan makna perkataan
• Gunakan aktiviti pemprosesan lain untuk menyambung bersama konsep, frasa dan tatabahasa ke dalam gambar niat dan makna

Perbezaan antara Bot dan Perbualan AI

‍

Contoh pemahaman bahasa semulajadi

Contoh NLU yang jelas di tempat kerja boleh didapati di peti masuk anda. Semua penyelesaian e-mel utama dilengkapi dengan keupayaan penapisan spam berkuasa NLU. Ini mengatur e-mel masuk untuk mengalih keluar spam dan virus komputer. Perniagaan juga boleh menggunakan penapis e-mel untuk memeriksa e-mel keluar untuk memastikan semua pekerja mematuhi dasar syarikat.

‍

Aplikasi pemahaman bahasa semulajadi dan kes penggunaan

Chatbots perbualan

Sokongan pelanggan telah direvolusikan oleh pengenalan AI perbualan. Terima kasih kepada pelaksanaan chatbots perkhidmatan pelanggan, pelanggan tidak lagi perlu melalui masa memegang telefon yang panjang untuk menerima bantuan dengan produk dan perkhidmatan.

Dengan melaksanakan NLU, chatbots yang sebaliknya hanya dapat membekalkan balasan barebone boleh menggunakan pengecaman kata kunci untuk menguatkan keupayaan perbualan mereka. Chatbots berkuasa NLU boleh memberikan sokongan pelanggan segera 24/7 pada setiap peringkat perjalanan pelanggan. Kecekapan ini secara drastik meningkatkan kepuasan pelanggan dengan mewujudkan saluran komunikasi yang cepat untuk menyelesaikan masalah biasa.

Chatbots perkhidmatan pelanggan yang memanfaatkan NLU dapat:

• Jawapan Soalan Lazim
• Permudahkan pembayaran dan penghantaran
• Berikan input dan arah yang diperibadikan

Chatbots NLU membolehkan perniagaan menangani pelbagai pertanyaan pengguna dengan kos operasi yang lebih rendah. Chatbots ini boleh mengambil alih perkhidmatan pelanggan di kawasan di mana agen manusia mungkin jatuh pendek. Sebagai contoh, pusat panggilan yang menggunakan chatbots boleh kekal boleh diakses oleh pelanggan pada bila-bila masa sepanjang hari. Kerana chatbots tidak letih atau kecewa, mereka dapat secara konsisten memaparkan nada positif, menjaga reputasi jenama utuh. NLU boleh memberikan chatbots tahap kecerdasan emosi tertentu, memberikan mereka keupayaan untuk merumuskan tindak balas emosi yang relevan kepada pelanggan yang diusir.

Sokongan tiket automatik

Pengurusan tiket manual boleh mengakibatkan beberapa kesulitan. Ini termasuk kelewatan, pelbagai e-mel berulang-alik, dan pelanggan yang kecewa. Melalui NLU, proses manual volum tinggi ini boleh digantikan dengan mudah dengan prosedur berkuasa AI automatik. 

Sistem NLU yang mampu memahami teks dalam setiap tiket boleh menapis dan mengarahkannya ke pakar atau jabatan yang betul. Kerana perisian NLU memahami permintaan sebenar, ia dapat membolehkan respons daripada orang atau pasukan yang berkaitan dengan kelajuan yang lebih cepat. Sistem ini dapat menyediakan kedua-dua pelanggan dan pekerja dengan maklumat yang boleh dipercayai tepat pada masanya.

Walaupun keupayaan ini berguna secara menyeluruh, ia memberi manfaat terutamanya kepada perkhidmatan pelanggan dan jabatan IT. Sistem NLU dapat membenderakan tiket yang paling mendesak dan mengesyorkan penyelesaian berkat keupayaan mereka untuk memahami konteks dan makna permintaan yang berbeza yang mereka berinteraksi.

Analisis sentimen

Memahami pendapat, keperluan, dan keinginan pelanggan adalah salah satu keutamaan utama organisasi dan jenama. Dengan mempunyai maklumat ketara tentang pengalaman pelanggan yang positif atau negatif, perniagaan boleh memikirkan semula dan memperbaiki cara mereka menawarkan produk dan perkhidmatan mereka. Analisis sentimen berkuasa NLU adalah kaedah yang sangat berkesan untuk menangkap suara pelanggan, mengekstrak emosi dari teks, dan menggunakannya untuk meningkatkan hubungan pelanggan-jenama.

Pada asasnya, analisis sentimen dapat mengenal pasti nada di sebalik input bahasa semula jadi seperti catatan media sosial. Mengambilnya lebih jauh, perisian boleh mengatur data yang tidak berstruktur ke dalam laporan maklum balas pelanggan yang dapat difahami yang menggambarkan pendapat umum pelanggan. Data ini membolehkan pasukan pemasaran menjadi lebih strategik ketika melaksanakan kempen.

Semakan dokumen automatik

Melakukan semakan manual dokumen kompleks boleh menjadi pengalaman yang sangat rumit, memenatkan, dan memakan masa. Lebih-lebih lagi, tugas biasa dan berulang sering berisiko kesilapan manusia, yang boleh mengakibatkan kesan buruk jika dokumen sasaran bersifat sensitif.

Sebaliknya, sistem NLU boleh menyemak sebarang jenis dokumen dengan kelajuan dan ketepatan yang belum pernah terjadi sebelumnya. Selain itu, perisian ini juga boleh melakukan tugas sekunder yang berguna seperti pengekstrakan entiti automatik untuk mengenal pasti maklumat penting yang mungkin berguna apabila membuat keputusan perniagaan tepat pada masanya.

Automasi proses perniagaan dan chatbots

‍

Perkhidmatan pembangunan pemahaman bahasa semulajadi

Botpress membolehkan anda memanfaatkan teknologi AI yang paling maju, termasuk sistem NLU yang canggih. Dengan menggunakan Botpress platform sumber terbuka, anda boleh membuat chatbots berkuasa NLU yang berfungsi di hadapan lengkung sambil mengurangkan kos wang dan sumber.

Semua chatbots mesti dilatih sebelum mereka boleh digunakan, tetapi Botpress menjadikan proses ini jauh lebih cepat. Chatbots dicipta melalui Botpress mungkin dapat memahami konsep dengan sekurang-kurangnya 10 contoh niat, secara langsung memberi kesan kepada kelajuan di mana chatbot bersedia untuk melibatkan manusia sebenar.

Selain itu Botpress menyokong lebih daripada 10 bahasa asli, termasuk bahasa Inggeris, Perancis, Sepanyol, Arab, dan Jepun. Pengguna juga boleh memanfaatkan model FastText untuk mempunyai akses kepada 157 bahasa yang berbeza. Terima kasih kepada ini, chatbot tunggal dapat mencipta pengalaman perbualan pelbagai bahasa dan serta-merta memenuhi pasaran yang berbeza.

Bermula!

‍