Wat is natuurlijk taalbegrip (NLU)?

Heb je ooit achter je computer gezeten, onzeker over wat je moest doen om je werk gedaan te krijgen? Als je ooit hebt gewenst dat je gewoon tegen de computer kon praten en dat hij begreep wat je zei, dan heb je geluk. Dankzij het begrijpen van natuurlijke taal kunnen computers niet alleen de betekenis van onze woorden begrijpen, maar kunnen ze taal ook gebruiken om onze leef- en werkomstandigheden op nieuwe, opwindende manieren te verbeteren.

Wat is natuurlijk taalbegrip (NLU)?

Natuurlijke taal begrijpen (NLU) , ook wel natuurlijke taalinterpretatie (NLI) genoemd, is een vorm van kunstmatige intelligentie. NLU is een deelonderwerp van natuurlijke taalverwerking (NLP), waarbij technieken voor machinaal leren worden gebruikt om het vermogen van AI om menselijke taal te begrijpen te verbeteren.

Voorbeelden van NLU-technologie aan het werk zijn:

• Automatische vertaling: Tegenwoordig kun je diensten als Google Translate en Microsoft Translator gebruiken om tekst naadloos in honderden talen te vertalen.
  

• Vragen beantwoorden: Als NLU wordt gebruikt in combinatie met spraakherkenningssoftware, kan AI verbale communicatie begrijpen. Je kunt de AI op je telefoon bijvoorbeeld vragen wat voor weer het morgen wordt, en door middel van NLU zal de AI de informatie verzamelen en aan ons doorgeven.
  

• Technologie voor virtuele assistenten: Apparaten zoals Google Home en Amazon Alexa implementeren NLU om hun gebruikers een allesomvattende oplossing voor digitale assistentie te bieden.

Wat zijn de verschillen tussen NLU, NLP en NLG?

Natural language understanding (NLU) en natural language generation (NLG) zijn beide subsets van natural language processing (NLP). Terwijl de belangrijkste focus van NLU-technologie is om computers de capaciteit te geven om menselijke communicatie te begrijpen, stelt NLG AI in staat om automatisch antwoorden in natuurlijke taaltekst te genereren.

Wanneer een computer een antwoord op een vraag genereert, heeft hij de neiging om taal bot te gebruiken zonder veel vloeiendheid, emotie en persoonlijkheid. Het genereren van natuurlijke taal daarentegen helpt computers om spraak te genereren die interessant en boeiend is en zo de aandacht van mensen vasthoudt. De software kan worden geleerd om on the fly beslissingen te nemen en zich aan te passen aan de meest geschikte manier om met iemand te communiceren in zijn moedertaal.

Is NLP chatbots beter?

Hoe werkt het begrijpen van natuurlijke taal?

Natural Language Understanding implementeert algoritmes die menselijke spraak analyseren en opsplitsen in semantische en pragmatische definities. NLU-technologie is gericht op het vastleggen van de intentie achter communicatie en het identificeren van entiteiten, zoals mensen of numerieke waarden, die tijdens spraak worden genoemd.

Intentieherkenning

Software voor het begrijpen van natuurlijke taal begrijpt niet alleen de betekenis van de afzonderlijke woorden in een zin, maar ook wat ze betekenen als ze samengevoegd worden. Dit betekent dat NLU-gestuurde conversatie-interfaces de betekenis achter spraak kunnen begrijpen en de doelen kunnen bepalen van de woorden die we gebruiken.

Een van de belangrijkste voordelen van het gebruik van software met machine-learningalgoritmen is de mogelijkheid om sentimentanalyses uit te voeren. Sentimentanalyse geeft een bedrijf of organisatie toegang tot gestructureerde informatie over de meningen en wensen van hun klanten over een product of onderwerp.

De rollen en klantresultaten van conversationele AI

Herkenning van entiteiten

Dit specifieke type NLU-technologie richt zich op het identificeren van entiteiten in menselijke spraak. Een entiteit kan een persoon, bedrijf, locatie, product of een ander relevant zelfstandig naamwoord vertegenwoordigen. De software kan ook numerieke entiteiten herkennen, zoals valuta, datums of percentages.

Waarom is het begrijpen van natuurlijke taal belangrijk?

Natural Language Understanding geeft ons de mogelijkheid om de communicatiekloof tussen mensen en computers te overbruggen. NLU stelt kunstmatige intelligentie in staat om mensen hulp te bieden en heeft een breed scala aan toepassingen. Bijvoorbeeld klantenservice kan aanzienlijk worden verbeterd door intelligente chatbots.

Wat zijn de stappen in het begrijpen van natuurlijke taal?

Hoewel NLU-processen voor de toevallige toeschouwer ogenschijnlijk ogenblikkelijk zijn, gebeurt er veel achter de schermen. Gegevens moeten worden verzameld, georganiseerd, geanalyseerd en aangeleverd voordat ze functioneel worden gemaakt.

Een typische procedure voor het begrijpen van natuurlijke taal bevat de volgende stappen:

• Beoordeling van gegevenskwaliteit: Algoritmen voor machinaal leren leren slechts zoveel als een gegevensset hen toestaat. Het is belangrijk om rekening te houden met de kwaliteit van de gegevens die worden geanalyseerd en de verwachtingen daarop af te stemmen. Als je bijvoorbeeld alleen een sentimentanalyse uitvoert op gegevens van één locatie, zou het dom zijn om te verwachten dat de resultaten de meningen van een heel land weerspiegelen.
  

• De gegevens opschonen: Wanneer de algoritmen voor het eerst met een gegevensset werken, krijgen ze een warboel van ongestructureerde gegevens te verwerken. Niet alleen is een aanzienlijke hoeveelheid gegevens overbodig, maar de algoritmen moeten ook opboksen tegen verkeerd gespelde woorden, idiomatische uitdrukkingen en grammaticaal onjuiste zinnen. Een eenvoudige "ja of nee"-vraag kan bijvoorbeeld veel variaties bevatten in de manier waarop mensen antwoorden. Het woord ja kan vervangen worden door "yeah", "ye", of "yass". Om optimale resultaten te verkrijgen, moet een algoritme kunnen leren hoe de intentie van de gebruiker te onderscheiden.
  

• Verwerking: Als de gegevens zoveel mogelijk zijn opgepoetst, is het tijd om ze te verwerken. Dit betekent het verwijderen van woorden die overbodig kunnen zijn voor analyse, zoals lidwoorden, voorzetsels en andere veelgebruikte woorden. Op deze manier kan wat overblijft worden getoken in afzonderlijke elementen die een machine kan lezen en interpreteren.
  

• Modelleren: Bij de verwerking van natuurlijke taal is een model een organisatiestructuur die de patronen in gegevens weergeeft. Een veelgebruikt model is de "bag of words", die het aantal keren dat elk woord wordt genoemd kwantificeert en die waarde weergeeft als een vector.
  

• Analyse: Zodra de gegevens gemodelleerd zijn, kunnen de resultaten geanalyseerd worden om de oorspronkelijke uitvoerkwaliteit te begrijpen. Zoals eerder vermeld, hangt de kwaliteit van de resultaten af van de gebruikte dataset.
  

• Visualisatie: Visuele weergaven van gegevens stellen de eindgebruikers van de software in staat om de conclusies te begrijpen die door de NLU-technologie zijn verzameld. Door de gegevens in grafiekvorm weer te geven, kan ervoor worden gezorgd dat ze gemakkelijk kunnen worden overgedragen aan belangrijke personen die niet bekend zijn met specifieke NLU-gegevens.
  

• Operationalisatie: Dit is het proces van het verkrijgen van waardevolle inzichten en conclusies uit een hoeveelheid gegevens. Er zijn veel manieren om deze laatste stap uit te voeren. Voorbeelden hiervan zijn het meenemen van de gegevens voor verdere stroomopwaartse analyse of het gebruiken voor een specifiek doel, zoals marktonderzoek. Door aanvullende operationaliseringsprocedures kan een naadloze methode worden ontwikkeld om waarde te halen uit NLP-technologie. Technologiegiganten als Google en Amazon maken bijvoorbeeld gebruik van onderwerpmodellering bij het leveren van productgegevens, waarbij geautomatiseerde filters en andere QoL-upgrades worden geboden.

Welke mogelijkheden moet uw NLU-technologie hebben?

De kernvaardigheid van NLU-technologie is om taal op dezelfde manier te begrijpen als mensen, in plaats van te vertrouwen op trefwoorden om concepten te begrijpen. Als taalherkenningssoftware kunnen NLU algoritmen de interactie tussen mensen en organisaties verbeteren en tegelijkertijd het verzamelen en analyseren van gegevens verbeteren.

De mogelijkheden van oplossingen voor het begrijpen van natuurlijke taal zijn onder andere:

• Interactive Voice Response (IVR) en routing van berichten: NLU-aangedreven IVR-technologie is in staat om de stem van een persoon te verwerken, de woorden om te zetten in tekst en algoritmes toe te passen op de grammaticale structuur om de bedoeling te begrijpen. Deze technologische vooruitgang, gedroomd in sciencefiction en werkelijkheid geworden door de wetenschap, stelt computers in staat om te begrijpen wat we zeggen, wanneer we het zeggen.
  

• Tekstcategorisering en -classificatie: Door NLU-technologie te gebruiken, kan een systeem een grote hoeveelheid tekst analyseren en nuttige gegevens verzamelen op basis van vooraf gedefinieerde categorieën. Dit is handig om gegevens te filteren. Bovendien kan NLU worden gebruikt om tekst automatisch samen te vatten, waarbij grote hoeveelheden worden teruggebracht tot gemakkelijk verteerbare stukjes informatie.
  

• Intelligente klantenondersteuning: Een van de meest voorkomende implementaties van automatische taaldetectie is het maken van chatbots. Terwijl de meeste alledaagse chatbots alleen maar uit een script voorlezen, kan NLU-technologie een chatbot de capaciteit geven om echt te weten waar ze het over hebben. Deze chatbots dienen als digitale assistenten voor zowel professionals als klanten.
  

• Machinevertaling: Deze tak van AI-ontwikkeling, ook bekend als machine learning, stelt computers in staat om te leren en zich aan te passen op basis van patronen die ze hebben leren begrijpen. Bovendien stelt machinevertaling computers in staat om tekst in natuurlijke taal te genereren en zelfs on-the-fly te vertalen van en naar andere talen. NLU-gebaseerde statistische machinevertaling (SMT) kan menselijke spraak ontleden door middel van op regels gebaseerde vertaalsystemen. Hiervoor bestaan veel methoden, zoals woord-voor-woord vertalen, zinnen in de ene taal omzetten in een andere taal of syntaxis gebruiken als basis voor de vertaling.
  

• Gegevens vastleggen: Dit is het proces van informatie verzamelen over objecten, mensen en gebeurtenissen. In combinatie met IVR-technologie stelt dit mensen in staat om belangrijke informatie mondeling door te geven aan computers.
  

• Gespreksinterfaces: Vooruitgang in het begrijpen van conversatietaal heeft geleid tot de creatie van apparaten, zoals Google Home en Amazon Alexa, waarmee mensen kunnen communiceren op de natuurlijke manier waarop ze spreken. NLU stelt deze machines in staat om woorden en zinnen te segmenteren, grammatica te herkennen en hun kennis van semantische rollen te gebruiken om de intentie van de gebruiker te begrijpen.
  

Het verschil tussen een bot en conversationele AI

Ontwikkelingsdiensten voor het begrijpen van natuurlijke taal

Implementeer de meest geavanceerde AI-technologieën en bouw conversatieplatforms in de voorhoede van innovatie met Botpress. Dankzij razendsnelle trainingsalgoritmen kan Botpress chatbots razendsnel leren van een dataset, waarbij soms maar 10 voorbeelden nodig zijn om de intentie te begrijpen. Deze revolutionaire benadering van training zorgt ervoor dat bots in een mum van tijd in gebruik kunnen worden genomen.

Botpress kan worden gebruikt om zowel eenvoudige chatbots als complexe conversatietaalbegripprojecten te bouwen. Het platform ondersteunt 12 talen, waaronder Engels, Frans, Spaans, Japans en Arabisch. De taalmogelijkheden kunnen worden uitgebreid met het FastText model, waardoor gebruikers toegang krijgen tot 157 verschillende talen. Botpress is gratisopen-source en kan draaien op het besturingssysteem van uw keuze.

Begrijpen van natuurlijke taal en dialoog