NLU-engine begrijpen

Menselijke taal is extreem ingewikkeld voor een machine om te begrijpen. Terwijl de meeste computers werken in een wereld van duidelijk gedefinieerde regels en concepten, is menselijke communicatie vloeiend, complex en uiterst subtiel. Terwijl alle computers een bepaalde gegevensinvoer op dezelfde manier zullen begrijpen, kunnen twee mensen die dezelfde zin lezen er twee totaal verschillende interpretaties op nahouden. 

Er kan geen allesomvattende, op regels gebaseerde oplossing voor natuurlijke taal zijn, omdat ieder mens de betekenis van zijn eigen zinnen creëert. Daarom moeten computers NLU-technologie gebruiken als ze in staat willen zijn om de dingen die we zeggen te begrijpen en erop te reageren. 

‍

Wat is een NLU-engine?

Ook bekend als natuurlijke taalinterpretatie, het begrijpen van natuurlijke taal (NLU) is een datawetenschappelijke competentie waarmee kunstmatige intelligentie menselijke communicatie kan begrijpen.

NLU wordt meestal geïmplementeerd met geschreven informatie, maar dankzij tekst-naar-spraakherkenningssoftware is het mogelijk voor AI met NLU-capaciteiten om verbale communicatie te begrijpen. Vanwege de mogelijkheid om natuurlijke taal snel te herkennen, is NLU zeer nuttig in allerlei sectoren. In de afgelopen jaren heeft het een aanzienlijke commerciële interesse opgebouwd. 

NLU wordt vaak geïmplementeerd in combinatie met natuurlijke taal generatie (NLG). Terwijl de eerste de begripscapaciteiten van AI verbetert, geeft de tweede computers de capaciteit om betekenisvolle gegevens te genereren zonder menselijke tussenkomst. Samen stellen deze twee competenties kunstmatige intelligentie in staat om te begrijpen wat mensen zeggen en een coherent antwoord terug te geven. 

Is NLP chatbots beter?

‍

Hoe werkt natural language understanding (NLU)?

NLU werkt door menselijke communicatie op te splitsen in basisconcepten die afzonderlijk kunnen worden begrepen. Deze concepten worden vervolgens geherinterpreteerd door de software, die de relatie tussen woorden analyseert om een duidelijke boodschap op te stellen. Dit is mogelijk dankzij NLU machine learning algoritmes.

Een taalmodel wordt gebruikt in plaats van een set statische regels om NLU-machines te leren hoe ze menselijke spraak kunnen herkennen en begrijpen. Door middel van verschillende statistische en probabilistische technieken die worden aangeleerd met behulp van miljoenen gegevenspunten, geven taalmodellen NLU-machines de mogelijkheid om verbale uitkomsten te voorspellen, vragen te beantwoorden en zelfs gegevens te vertalen naar andere talen.

Elementaire tekstconcepten in natuurlijke taal die door NLU worden begrepen zijn onder andere locaties en datums. Bijvoorbeeld, in de zin "Harry ontmoette Sally in het park afgelopen vrijdag om 18.00 uur", zal een NLU software oplossing in staat zijn om "het park" te herkennen als een locatie, "afgelopen vrijdag" als een datum, en "18.00 uur" als tijd. Tegelijkertijd zal de software Harry en Sally als entiteiten herkennen.

Een entiteit in NLU is elk woord of zinsdeel dat kan worden gebruikt om extra context toe te voegen aan een bericht. NLU-entiteiten kunnen mensen, objecten, locaties of zelfs abstracte ideeën zijn. Gegevenspunten die getallen bevatten staan bekend als numerieke entiteiten. Voorbeelden hiervan zijn hoeveelheden, datums, tijden, valuta en percentages. 

Hoewel het bewustzijn van entiteiten in een tekst opmerkelijk kan zijn, is het echte wonder van NLU de capaciteit voor intentieclassificatie. Door deze vaardigheid is een NLU-machine in staat om te herkennen wat mensen proberen te bereiken. Op deze manier kan NLU worden gebruikt om de klantenservice, verkoop en vele andere zakelijke activiteiten te verbeteren.

NLU herkent correcte intenties op dezelfde manier als een functie wordt herkend in programmeren. Een NLU-aangedreven AI die bijvoorbeeld de zin "Ik wil graag een kopje koffie kopen" leest, kan dit omzetten naar een enkele intentie zoals "koopKoffie". In een zakelijke omgeving verandert intentieclassificatie AI's in virtuele assistenten die tegelijkertijd instructies kunnen opvolgen en routinetaken kunnen uitvoeren. 

Chatbot voor verkoop

‍

Wat is het verschil tussen NLU en NLP?

Begrijpen van natuurlijke taal (NLU) is een subset van natuurlijke taalverwerking (NLP). NLP is een vakgebied dat zowel linguïstiek als computerwetenschap omvat om de communicatie tussen mensen en AI te verbeteren. NLU is de discipline binnen NLP die zich specifiek bezighoudt met het vermogen van AI om menselijke spraak te begrijpen.

‍

De impact van NLU in klantervaring

NLU heeft een enorme impact op klantcommunicatie. De klantervaring kan aanzienlijk worden verbeterd dankzij snelle en krachtige AI-berekeningen, die zorgen voor een naadloze conversatiestroom tussen merken en consumenten.  

Onderzoek toont aan dat meer dan twee derde van de Amerikaanse consumenten nog steeds geen zaken wil doen met onpersoonlijke software. Meer dan 80% van de best presterende bedrijven geeft aan dat het verbeteren van de digitale menselijke ervaring een belangrijke prioriteit is(bron). 

Bij interactie met een chatbot die via NLU werkt, kunnen klanten hun natuurlijke taal gebruiken om hun gedachten, ideeën, behoeften en wensen kenbaar te maken. De software kan een breed scala aan toepassingen krijgen, van het vergemakkelijken van menunavigatie tot geavanceerde gegevensverzameling. 

Bedrijven die NLU-technologie implementeren hebben een aanzienlijk voordeel ten opzichte van de concurrentie. De software maakt de aanwezigheid van een menselijke agent tijdens het grootste deel van de communicatie overbodig. Bovendien kan NLU worden ingezet via verschillende communicatiekanalen zoals SMS, Messenger, Twitter en WhatsApp, waardoor gebruikers de kans krijgen om NLU-diensten te ontvangen via de applicatie van hun keuze. 

‍

NLU voorbeelden en toepassingen

Verbeterde klantenondersteuning

Een eenvoudige maar niettemin revolutionaire toepassing van NLU is de verbetering van de klantenservice. Met NLU-ondersteuning op chatbots kunnen klanten op elk moment van de dag en in meerdere talen onmiddellijk en naadloos worden geïnformeerd. Dit stelt bedrijven in staat om tegemoet te komen aan de behoeften van klanten, ongeacht hun moedertaal, geografische locatie of tijdzone.

Interactive Voice Response (IVR)

IVR-technologie kan de infrastructuur van het telefoonsysteem van een bedrijf verbeteren. Bedrijven kunnen IVR gebruiken om klanten spraakassistent-software te bieden die met hen communiceert, informatie verzamelt en taken uitvoert op basis van feedback van de klant. Als bepaalde opdrachten te complex zijn voor de assistent, kan de software vloeiende communicatie mogelijk maken tussen een beller en een menselijke agent.

Routing van berichten

Met routing van berichten kunnen bedrijven verschillende berichtkanalen met elkaar verbinden. Informatie-invoer die door een systeem wordt ontvangen, kan worden opgevangen door API-overzichtsmethoden in natuurlijke taal die de betekenis ervan herkennen en opnieuw publiceren op relevante communicatiekanalen. Op inhoud gebaseerde berichtroutering kan bijvoorbeeld worden gebruikt om een inventariscontrole over meerdere fysieke systemen te verspreiden.

Gegevens vastleggen

Softwareoplossingen die zijn uitgerust met competenties op het gebied van machinaal leren, zoals NLU, hebben het verzamelen van gegevens ingrijpend veranderd. Moderne gegevensomgevingen zijn te groot voor een mens of een team om te analyseren, terwijl NLU-machines dit in een handomdraai kunnen. 

Automatisch redeneren

Deze competentie in computerwetenschappen produceert toepassingen waarmee machines verschillende aspecten van redeneren kunnen begrijpen. Programma's die gebruikmaken van automatisch redeneren kunnen problemen oplossen met betrekking tot formele logica, logisch programmeren, wiskunde en meer. Door zijn abstracte aard heeft automatisch redeneren verbanden met filosofie en theoretische computerwetenschap, terwijl het nog steeds wordt beschouwd als een subgebied van kunstmatige intelligentie. 

Gesprekskunstmatige intelligentie

Gespreksinterfaces implementeren de nieuwste neurale netwerktechnologie om de manier waarop mensen denken na te bootsen. Deze AI-oplossingen worden ondersteund door miljoenen datapunten die zijn verzameld via trainingsgegevens, waardoor hun vermogen om met mensen te communiceren wordt verfijnd. NLU engine benchmarking operaties geven computers de informatie die nodig is om met iemand te converseren zonder dat ze zelfs maar weten dat ze niet met een echte persoon communiceren. 

Wat is conversational AI en hoe werkt het?

Sentimentanalyse (SA)

Sentimentanalyse leest de intentie van gebruikers om te herkennen of ze een positieve, negatieve of neutrale mening hebben over een bepaald onderwerp. Wanneer NLU en SA samen worden gebruikt, kan een samenhangend rapport van de gedachten en gevoelens van klanten worden opgevraagd. Bedrijven implementeren NLU-gestuurde sentimentanalyse om de populariteit en het succes van hun producten en diensten in de online wereld te meten.  

Automatische vertaling (MT)

Machinevertaling, ook wel gerobotiseerde interpretatie genoemd, laat AI een tekst in meerdere talen vertalen zonder menselijke tussenkomst. Sommige toepassingen bevatten eenvoudige, regelgebaseerde MT-mogelijkheden, waarbij atomaire woorden worden vervangen door hun tegenhangers in een andere taal. NLU biedt echter het kader om neurale automatische vertaling (NMT) te gebruiken, die het menselijk brein simuleert om gegevens te vertalen op basis van statistische modellen.

‍

Ontwikkelingsdiensten voor engine voor het begrijpen van natuurlijke taal

Profiteer van alle voordelen van geavanceerde NLU-technologie met behulp van Botpress. De native NLU-mogelijkheden van Botpress draaien on-premise en ondersteunen meerdere talen, waardoor bedrijven hun bereik enorm kunnen vergroten met minimaal gebruik van middelen. Botpress NLU-gegevens kunnen ook worden gesynchroniseerd met oplossingen van derden om de manier waarop bedrijven hun gegevens implementeren te personaliseren. 

Aan de slag gaan met Botpress is snel, eenvoudig en gratis. Je kunt je aanmelden voor een gratis account om toegang te krijgen tot de editor en te beginnen met het ontwikkelen van geavanceerde AI-toepassingen voor gesprekken. Ook Botpress Enterprise biedt teams een open-source platform om schaalbare, veilige en krachtige enterprise chatbots te bouwen.

Vraag een demo aan

‍