Apakah pemahaman bahasa semula jadi (NLU)?

Pernahkah anda duduk di hadapan komputer anda, tidak pasti apa tindakan yang perlu diambil untuk menyelesaikan tugas anda? Jika anda pernah berharap bahawa anda hanya boleh bercakap dengannya dan memahaminya apa yang anda katakan, maka anda bernasib baik. Terima kasih kepada pemahaman bahasa semulajadi, bukan sahaja komputer dapat memahami makna kata-kata kita, tetapi mereka juga boleh menggunakan bahasa untuk meningkatkan kehidupan dan keadaan kerja kita dengan cara yang menarik.

Apakah pemahaman bahasa semula jadi (NLU)?

Juga dikenali sebagai tafsiran bahasa semula jadi (NLI), pemahaman bahasa semulajadi (NLU) adalah satu bentuk kecerdasan buatan. NLU adalah subtopik pemprosesan bahasa semula jadi (NLP), yang menggunakan teknik pembelajaran mesin untuk meningkatkan keupayaan AI untuk memahami bahasa manusia.

Contoh teknologi NLU di tempat kerja termasuk:

• Terjemahan bahasa automatik: Pada masa kini, seseorang boleh menggunakan perkhidmatan seperti Terjemahan Google dan Penterjemah Microsoft untuk menterjemahkan teks dengan lancar ke dalam beratus-ratus bahasa.
  

• Menjawab soalan: Apabila NLU digunakan seiring dengan perisian pengecaman pertuturan, AI dapat memahami komunikasi lisan. Sebagai contoh, seseorang boleh bertanya kepada AI di telefon mereka tentang cuaca esok, dan melalui NLU ia akan mengumpulkan maklumat dan menyampaikannya kepada kami.
  

• Teknologi pembantu maya: Peranti seperti Google Home dan Amazon Alexa melaksanakan NLU untuk menyediakan pengguna mereka dengan penyelesaian menyeluruh untuk bantuan digital.

Apakah perbezaan antara NLU, NLP, dan NLG?

Pemahaman bahasa semulajadi (NLU) dan penjanaan bahasa semula jadi (NLG) kedua-duanya adalah subset pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Walaupun fokus utama teknologi NLU adalah untuk memberi komputer keupayaan untuk memahami komunikasi manusia, NLG membolehkan AI menjana jawapan teks bahasa semula jadi secara automatik.

Apabila komputer menjana jawapan kepada pertanyaan, ia cenderung menggunakan bahasa secara terang-terangan tanpa banyak dari segi ketidakstabilan, emosi, dan keperibadian. Sebaliknya, generasi bahasa semulajadi membantu komputer menjana ucapan yang menarik dan menarik, sekali gus membantu mengekalkan perhatian orang ramai. Perisian ini boleh diajar untuk membuat keputusan dengan cepat, menyesuaikan dirinya dengan cara yang paling sesuai untuk berkomunikasi dengan seseorang menggunakan bahasa ibunda mereka.

Adakah chatbots NLP lebih baik?

Bagaimana pemahaman bahasa semulajadi berfungsi?

Pemahaman bahasa semulajadi melaksanakan algoritma yang menganalisis ucapan manusia dan memecahkannya ke dalam definisi semantik dan pragmatik. Teknologi NLU bertujuan untuk menangkap niat di sebalik komunikasi dan mengenal pasti entiti, seperti orang atau nilai angka, yang disebut semasa ucapan.

Pengiktirafan niat

Perisian pemahaman bahasa semulajadi tidak hanya memahami makna kata-kata individu dalam ayat, ia juga memahami apa yang mereka maksudkan apabila mereka disatukan. Ini bermakna antara muka perbualan yang dikuasakan oleh NLU dapat memahami makna di sebalik ucapan dan menentukan objektif perkataan yang kita gunakan.

Salah satu kelebihan utama mengguna pakai perisian dengan algoritma pembelajaran mesin adalah dapat menjalankan operasi analisis sentimen. Analisis sentimen memberikan akses perniagaan atau organisasi kepada maklumat berstruktur mengenai pendapat dan keinginan pelanggan mereka terhadap sebarang produk atau topik.

Peranan dan hasil pelanggan AI perbualan

Pengiktirafan entiti

Teknologi NLU jenis khusus ini memberi tumpuan kepada mengenal pasti entiti dalam ucapan manusia. Entiti boleh mewakili seseorang, syarikat, lokasi, produk atau kata nama lain yang berkaitan. Begitu juga, perisian juga dapat mengenali entiti angka seperti mata wang, tarikh, atau nilai peratusan.

Mengapa pemahaman bahasa semulajadi penting?

Pemahaman bahasa semulajadi memberi kita keupayaan untuk merapatkan jurang komunikasi antara manusia dan komputer. NLU memperkasakan kecerdasan buatan untuk menawarkan bantuan orang ramai dan mempunyai pelbagai aplikasi. Sebagai contoh, operasi sokongan pelanggan boleh diperbaiki dengan ketara oleh chatbots pintar.

Apakah langkah-langkah dalam pemahaman bahasa semulajadi?

Walaupun proses NLU mungkin kelihatan seketika kepada pemerhati kasual, terdapat banyak yang berlaku di belakang tabir. Data mesti dikumpulkan, teratur, dianalisis, dan dihantar sebelum ia dibuat berfungsi.

Prosedur pemahaman bahasa semulajadi yang tipikal mengandungi langkah-langkah berikut:

• Penilaian kualiti data: Algoritma pembelajaran mesin hanya akan belajar sebanyak set data membolehkan mereka. Adalah penting untuk mempertimbangkan kualiti data yang dianalisis dan menetapkan jangkaan seseorang dengan sewajarnya. Sebagai contoh, jika seseorang hanya menjalankan analisis sentimen pada data dari satu lokasi, adalah bodoh untuk mengharapkan hasilnya mencerminkan pendapat seluruh negara.
  

• Membersihkan data: Apabila algoritma mula-mula berinteraksi dengan set data, mereka diberi makan kekacauan data yang tidak berstruktur. Bukan sahaja sejumlah besar data tidak diperlukan, tetapi algoritma juga mesti menentang kata-kata yang salah eja, ungkapan idiomatik, dan ayat yang salah dari segi tatabahasa. Sebagai contoh, soalan "ya atau tidak" yang mudah boleh mengandungi banyak variasi dalam cara orang menjawab. Perkataan ya boleh digantikan dengan "ya", "ye", atau "yass". Untuk mendapatkan hasil yang optimum, algoritma mesti dapat belajar bagaimana membezakan niat pengguna.
  

• Pemprosesan: Apabila data telah digilap sebanyak mungkin, maka sudah tiba masanya untuk memprosesnya. Ini bermakna mengambil perkataan yang mungkin berlebihan untuk analisis, seperti artikel, preposisi, dan perkataan lain yang sering digunakan. Dengan cara ini, apa yang tersisa boleh ditandakan ke dalam elemen individu mesin boleh membaca dan mentafsir.
  

• Pemodelan: Dalam pemprosesan bahasa semulajadi, model adalah struktur organisasi yang mewakili corak yang terdapat dalam data. Model biasa ialah "beg perkataan", yang mensia-siakan bilangan kali setiap perkataan disebut dan mewakili nilai itu sebagai vektor.
  

• Analisis: Sebaik sahaja data telah dimodelkan, maka hasilnya dapat dianalisis untuk memahami kualiti output awal. Seperti yang dinyatakan sebelum ini, kualiti keputusan akan bergantung kepada set data yang digunakan.
  

• Visualisasi: Perwakilan visual data membolehkan pengguna akhir perisian memahami kesimpulan yang dikumpulkan oleh teknologi NLU. Dengan memaparkan data dalam bentuk carta, seseorang dapat memastikan mudah untuk menghantar kepada individu utama yang tidak biasa dengan spesifikasi NLU.
  

• Pengoperasian: Ini adalah proses mendapatkan pandangan dan kesimpulan berharga dari badan data. Terdapat banyak cara untuk melaksanakan langkah terakhir ini. Contohnya termasuk mengambil data untuk analisis huluan selanjutnya atau menggunakannya untuk tujuan tertentu, seperti penyelidikan pasaran. Melalui prosedur operasi tambahan, seseorang boleh membina kaedah yang lancar untuk mendapatkan nilai daripada teknologi NLP. Sebagai contoh, gergasi teknologi seperti Google dan Amazon menggunakan pemodelan topik semasa menyampaikan data produk, menyediakan penapis automatik dan peningkatan QoL yang lain.

Apakah keupayaan teknologi NLU anda?

Keupayaan teras teknologi NLU adalah untuk memahami bahasa dengan cara yang sama manusia lakukan dan bukannya bergantung pada kata kunci untuk memahami konsep. Sebagai perisian pengecaman bahasa, algoritma NLU dapat meningkatkan interaksi antara manusia dan organisasi di samping meningkatkan pengumpulan dan analisis data.

Keupayaan penyelesaian pemahaman bahasa semula jadi termasuk:

• Respons suara interaktif (IVR) dan penghalaan mesej: Teknologi IVR berkuasa NLU dapat memproses suara seseorang, menukar perkataan menjadi teks, dan menjalankan algoritma pada struktur tatabahasanya untuk memahami niat. Bermimpi oleh fiksyen sains dan dibuat nyata oleh sains, kemajuan teknologi ini membolehkan komputer memahami apa yang kita katakan, apabila kita mengatakannya.
  

• Pengkategorian dan klasifikasi teks: Dengan menggunakan teknologi NLU, sistem dapat menganalisis sejumlah besar teks dan mengumpulkan data berguna berdasarkan kategori yang telah ditetapkan. Ini berguna untuk menapis data. Tambahan pula, NLU boleh digunakan untuk meringkaskan teks secara automatik, mengambil jumlah yang besar dan mengurangkannya kepada maklumat yang mudah dihadam.
  

• Sokongan pelanggan pintar: Salah satu pelaksanaan pengesanan bahasa automatik yang paling biasa ialah penciptaan chatbots. Walaupun kebanyakan chatbots run-of-the-mill hanya membaca skrip, teknologi NLU dapat memberikan chatbot keupayaan untuk benar-benar mengetahui apa yang mereka bicarakan. Chatbots ini berfungsi sebagai pembantu digital kepada profesional dan pelanggan.
  

• Terjemahan mesin: Juga dikenali sebagai pembelajaran mesin, cabang pembangunan AI ini membolehkan komputer belajar dan menyesuaikan diri berdasarkan corak yang telah dilatih untuk difahami. Tambahan pula, terjemahan mesin membolehkan komputer menjana teks bahasa semula jadi dan juga menterjemah ke dan dari bahasa lain dengan cepat. Terjemahan mesin statistik berleveraj NLU (SMT) boleh menghuraikan pertuturan manusia melalui sistem terjemahan berasaskan peraturan. Terdapat banyak kaedah untuk ini, seperti menterjemah perkataan demi perkataan, pemetaan ayat dalam satu bahasa ke bahasa lain, atau menggunakan sintaks sebagai asas terjemahan.
  

• Tangkapan data: Ini adalah proses mengumpul maklumat mengenai objek, orang, dan peristiwa. Digabungkan dengan teknologi IVR, ini membolehkan orang ramai menyampaikan maklumat kritikal secara lisan kepada komputer.
  

• Antara muka perbualan: Kemajuan dalam pemahaman bahasa perbualan telah membawa kepada penciptaan peranti, seperti Google Home dan Amazon Alexa, yang membolehkan manusia berkomunikasi dengan mereka menggunakan cara semula jadi mereka bercakap. NLU membolehkan mesin ini membahagikan perkataan dan ayat, mengenali tatabahasa, dan menggunakan pengetahuan mereka tentang peranan semantik untuk memahami niat pengguna.
  

Perbezaan antara bot dan AI perbualan

Perkhidmatan pembangunan pemahaman bahasa semulajadi

Melaksanakan teknologi AI yang paling maju dan membina platform perbualan di barisan hadapan inovasi dengan Botpress. Terima kasih kepada algoritma latihan cepat blazing, Botpress Chatbots boleh belajar daripada set data pada kelajuan rekod, kadang-kadang memerlukan sekurang-kurangnya 10 contoh untuk memahami niat. Pendekatan revolusioner untuk latihan ini memastikan bot dapat digunakan dalam masa yang singkat.

Botpress boleh digunakan untuk membina chatbots mudah serta projek pemahaman bahasa perbualan yang kompleks. Platform ini menyokong 12 bahasa asli, termasuk bahasa Inggeris, Perancis, Sepanyol, Jepun, dan Arab. Keupayaan bahasa boleh dipertingkatkan dengan model FastText, memberikan pengguna akses kepada 157 bahasa yang berbeza. Botpress adalah percuma, sumber terbuka, dan boleh dijalankan pada OS pilihan anda.

Bahasa semulajadi dan pemahaman dialog