- Natural Language Understanding (NLU) is een aspect van AI dat computers helpt te begrijpen wat mensen echt bedoelen als ze spreken of typen, en zo hun bedoelingen en belangrijke details te achterhalen.
- Het werkt door zinnen op te splitsen, sleutelwoorden of namen te identificeren en woorden te verbinden met hun rol in een zin om de context te begrijpen.
- NLU wordt gebruikt in veel tools die we dagelijks gebruiken, zoals spraakassistenten (Siri, Alexa), chatbots voor de klantenservice, het sorteren van e-mails en het analyseren van feedback om trends of gevoelens in tekst te ontdekken.
- Belangrijke technieken in NLU zijn tokeniseren (zinnen opsplitsen in woorden), part-of-speech taggen, namen of datums detecteren, uitzoeken wat de gebruiker wil en de context van eerdere gesprekken gebruiken voor betere antwoorden.
NLU klinkt misschien als het zoveelste acroniem in het AI-ecosysteem, maar het is essentieel om AI te laten begrijpen wat we echt bedoelen.
Hoe weet Siri wanneer je de weg vraagt in plaats van een liedje af te spelen?
Hoe weet een AI-agent het verschil tussen een productvraag en een ondersteuningsverzoek?
Laten we eens kijken hoe NLU werkt en waarom het nodig is voor slimmere AI-interacties.
Wat is NLU?
Natural Language Understanding (NLU) is een onderdeel van natuurlijke taalverwerking (NLP) waarmee machines menselijke taal kunnen interpreteren en begrijpen.
NLU wordt gebruikt in AI-chatbots, virtuele assistenten en tools voor sentimentanalyse. Hiermee kunnen machines de intentie van gebruikers nauwkeurig interpreteren - of het nu gaat om tekst of spraak - zodat ze de juiste actie kunnen ondernemen.
NLU wordt beschouwd als een AI-hard probleem (ook wel AI-compleet genoemd), wat betekent dat kunstmatige intelligentie nodig is om het op te lossen. NLU is onmogelijk zonder kunstmatige intelligentie (AI).
Hoe werkt NLU?
.webp)
NLU breekt menselijke taal af om de betekenis en bedoeling ervan te interpreteren. Dit is hoe het stap voor stap werkt:
1. De tekst voorbewerken
Voordat de analyse begint, wordt de tekst opgeschoond door overbodige elementen zoals interpunctie en stopwoorden te verwijderen om de aandacht te richten op betekenisvolle inhoud.
2. Belangrijke onderdelen identificeren
Het systeem extraheert entiteiten, trefwoorden en zinnen en identificeert de meest relevante delen van de tekst voor verdere analyse.
3. Zinstructuur analyseren
Door woordrelaties en grammatica te onderzoeken, bepaalt NLU hoe verschillende woorden en concepten in een zin op elkaar inwerken.
4. In kaart brengen van intenties en doelen
De geëxtraheerde componenten worden gekoppeld aan vooraf gedefinieerde intenties of doelstellingen, waardoor het systeem het doel van de gebruiker begrijpt.
5. Begrip verfijnen met context
Eerdere interacties en contextuele aanwijzingen helpen de nauwkeurigheid te verbeteren, waardoor het NLU-systeem reacties kan aanpassen op basis van de gespreksgeschiedenis.
6. Een gestructureerde uitvoer genereren
Uiteindelijk produceert het systeem een gestructureerde respons die acties kan triggeren, opdrachten kan uitvoeren of relevante informatie kan leveren.
Voorbeeld uit de praktijk
Laten we een voorbeeld geven.
Patrick gebruikt op zijn werk een AI-agent die integreert met al zijn belangrijkste applicaties, inclusief zijn agenda.
Patrick typt naar zijn AI-agent: "Plan een afspraak met Anqi voor 13.00 uur morgen, of iets dergelijks. Plan een follow-up voor twee weken daarna."
In de loop van zijn agentic AI workflow, zal zijn agent:
- Identificeer de intentie: De agent identificeert dat Patrick een vergadering wil plannen
- Belangrijke entiteiten extraheren: De agent stelt vast dat Patrick het heeft over 'Anqi' de contactpersoon, '13.00 uur' de tijd en 'morgen', de datum.
- Analyse van de uitspraak: De agent identificeert dat het actie-item 'plannen' is, en dat het moet worden gedaan met Anqi, en de tijd en dag moeten morgen 13.00 uur zijn.
- Contextueel begrip: De agent controleert de agenda's van Patrick en Anqi om er zeker van te zijn dat ze beschikbaar zijn. Als 13.00 uur morgen niet vrij is, zal hij een vergelijkbaar tijdstip voorstellen, zoals gevraagd.
- Definitieve actie: De agent plant de vergadering en de follow-up door agenda-uitnodigingen te sturen naar Patrick en Anqi.
Gebruik van NLU in de echte wereld
Het is waarschijnlijk dat je NLU in je dagelijks leven tegenkomt, vaak zonder dat je het doorhebt. Hier zijn enkele van de meest voorkomende toepassingen in de echte wereld:
Leads genereren
NLU is een belangrijk onderdeel van AI-leadgeneratie, een vorm van leads kwalificeren via conversationele AI. Met behulp van natuurlijk taalbegrip kunnen chatbots de behoeften en capaciteiten van binnenkomende leads identificeren. Ze kunnen zelfs direct na het kwalificeren van een lead agendavergaderingen met verkopers boeken.
Spraakassistenten
Spraakassistenten zoals Siri, Alexa en Google Assistant vertrouwen op NLU om de intentie achter je gesproken commando's te begrijpen.
Als je bijvoorbeeld zegt: "Stel een herinnering in voor mijn nagelafspraak om 14.00 uur", dan breekt de assistent je zin af, identificeert de bedoeling (een herinnering instellen) en haalt de entiteiten eruit (nagelafspraak, morgen, 14.00 uur).
NLU stelt deze assistenten in staat om mondelinge verzoeken te begrijpen en de juiste actie te ondernemen.
Klantenservice chatbots
Wanneer je contact opneemt met een chatbot voor klantenservice en typt: "Waar is mijn pakket?", gebruikt de bot NLU om vast te stellen dat je de leveringsstatus wilt controleren.
Het haalt de benodigde entiteit - uw bestelinformatie - eruit en zorgt voor de juiste update. Dit vermogen om verschillende vragen van klanten te begrijpen en erop te reageren maakt NLU een essentieel onderdeel van moderne klantenserviceautomatisering.
E-mail sorteren en automatiseren
NLU is ook te vinden achter e-mailautomatiseringssystemen. Zo kunnen NLU-tools inkomende e-mails lezen, de inhoud begrijpen en ze automatisch sorteren in categorieën zoals "dringend", "promoties" of "vergaderingen".
Deze systemen kunnen zelfs passende antwoorden genereren op basis van de inhoud van de e-mail, waardoor bedrijven tijd besparen bij het beheren van de communicatie.
Tekstanalyse voor feedback en enquêtes
Bedrijven gebruiken NLU vaak om feedback uit enquêtes, beoordelingen en berichten op sociale media te analyseren.
NLU helpt bij het identificeren van patronen en sentimenten in geschreven taal, waardoor het mogelijk wordt om de behoeften en meningen van klanten te begrijpen.
Een NLU-systeem kan bijvoorbeeld honderden klantbeoordelingen scannen en met behulp van sentimentanalyse bepalen of de meeste gebruikers positief of negatief denken over een specifieke functie.
Belangrijkste onderdelen
Tokenisatie
Tokenization is het proces waarbij een zin wordt opgedeeld in kleinere eenheden, zoals woorden of zinnen, om het voor de AI makkelijker te maken om te verwerken.
Voorbeeld: "Plan morgen om 15.00 uur een vergadering" wordt getoken in ["Schedule", "a", "meeting", "for", "3 PM", "tomorrow"].
Part-of-Speech (POS) Tagging
POS tagging identificeert de grammaticale structuur van een zin door elk woord te labelen als zelfstandig naamwoord, werkwoord, bijvoeglijk naamwoord, enz.
Voorbeeld: In "Een vergadering plannen", markeert de AI "plannen" als een werkwoord en "vergadering" als een zelfstandig naamwoord.
Named Entity Recognition (NER)
Named Entity Recognition (NER) detecteert en classificeert belangrijke entiteiten zoals namen, locaties en datums in de tekst.
Voorbeeld: In "Boek volgende week vrijdag een vlucht naar New York", identificeert de AI "New York" als een locatie en "volgende week vrijdag" als een datum.
Intentieclassificatie
Intent-classificatie bepaalt het onderliggende doel van de gebruiker achter zijn invoer.
Voorbeeld: "Reserveer een tafel voor twee" wordt geclassificeerd als de intentie om een reservering te maken.
Afhankelijkheid parsing
Dependency parsing analyseert de relaties tussen woorden om de grammaticale structuur van de zin te begrijpen.
Voorbeeld: In "Stuur het rapport naar Maria", identificeert de AI dat "Maria" de ontvanger van het rapport is.
Contextuele analyse
Contextuele analyse maakt gebruik van omringende gesprekken of eerdere interacties om ervoor te zorgen dat antwoorden relevant en accuraat zijn.
Voorbeeld: Als een gebruiker eerder vragen heeft gesteld over een specifiek project, kan de AI toekomstige antwoorden aanpassen op basis van die context.
Een aangepaste NLU-agent bouwen
Met de snelle vooruitgang van AI-technologie kan iedereen een AI-agent bouwen met NLU-mogelijkheden.
Botpress is een eindeloos uitbreidbaar bot-bouwplatform, gebouwd voor bedrijven. Met onze stack kunnen ontwikkelaars chatbots en AI-agenten bouwen voor elke use case.
Aan de slag gaan is eenvoudig met onze gratis tier, uitgebreide tutorials, en Botpress Academy.
Begin vandaag nog met bouwen. Het is gratis.
FAQs
1. Hoe verhoudt NLU zich tot machine learning en deep learning?
NLU is gebouwd op machine learning en deep learning technieken, die het systeem helpen om taalpatronen te leren uit gegevens in plaats van te vertrouwen op starre regels. Vooral deep learning zorgt voor een geavanceerder begrip van context en nuance.
2. Wat is het verschil tussen NLU en Natural Language Generation (NLG)?
NLU helpt machines te begrijpen wat je zegt, terwijl NLG ervoor zorgt dat machines reageren in mensachtige taal. Zie NLU als begrijpend lezen en NLG als schrijven.
3. Hoe nauwkeurig is NLU vandaag de dag en welke factoren beïnvloeden de nauwkeurigheid?
NLU is behoorlijk goed, vooral met moderne modellen, maar de nauwkeurigheid hangt nog steeds af van de kwaliteit en grootte van de trainingsgegevens, het domein waarin het wordt gebruikt en hoe goed het omgaat met ambiguïteit of jargon.
4. Hoeveel gegevens zijn er meestal nodig om een betrouwbaar NLU-model te bouwen?
Het varieert, maar over het algemeen heb je duizenden gelabelde voorbeelden per intentie of entiteit nodig voor goede prestaties, hoewel transfer learning en voorgetrainde modellen dat aanzienlijk kunnen verminderen.
5. Hoe integreer je een NLU engine met andere tools zoals CRM, kalenders of databases?
Meestal verbind je de NLU engine met API's van je tools (zoals een agenda of CRM) zodat het acties kan activeren op basis van gebruikersinvoer, zoals het plannen van vergaderingen of het ophalen van klantgegevens, zodra het de intentie begrijpt.
.png)
