- Rozumienie języka naturalnego (NLU) to dziedzina sztucznej inteligencji, która pozwala komputerom zrozumieć, co ludzie naprawdę mają na myśli, gdy mówią lub piszą, rozpoznając ich intencje i kluczowe informacje.
- Działa to poprzez rozkładanie zdań, wyłapywanie najważniejszych słów lub nazw oraz łączenie słów z ich rolami w zdaniu, by zrozumieć kontekst.
- NLU jest wykorzystywane w wielu narzędziach, z których korzystamy na co dzień, takich jak asystenci głosowi (Siri, Alexa), chatboty obsługi klienta, sortowanie e-maili czy analiza opinii w celu wykrywania trendów lub nastrojów w tekstach.
- Kluczowe techniki NLU to tokenizacja (dzielenie zdań na słowa), oznaczanie części mowy, wykrywanie nazw własnych czy dat, rozpoznawanie intencji użytkownika oraz korzystanie z wcześniejszego kontekstu rozmowy dla lepszych odpowiedzi.
NLU może wydawać się kolejnym skrótem w świecie AI, ale jest niezbędne, by sztuczna inteligencja mogła naprawdę zrozumieć nasze intencje.
Skąd Siri wie, kiedy prosisz o wskazówki dojazdu, a kiedy o włączenie piosenki?
Jak agent AI rozpoznaje, czy pytasz o produkt, czy zgłaszasz problem?
Przyjrzyjmy się, jak działa NLU i dlaczego jest kluczowe dla inteligentniejszych interakcji z AI.
Czym jest NLU?
Rozumienie języka naturalnego (NLU) to część przetwarzania języka naturalnego (NLP), która pozwala maszynom interpretować i rozumieć ludzki język.
NLU jest wykorzystywane w chatbotach AI, wirtualnych asystentach oraz narzędziach do analizy nastrojów. Dzięki temu maszyny mogą dokładnie rozpoznawać intencje użytkownika – zarówno w tekście, jak i głosie – i odpowiednio reagować.
NLU uznaje się za problem trudny dla AI (AI-hard, AI-complete), czyli taki, którego nie da się rozwiązać bez sztucznej inteligencji. Bez AI NLU nie jest możliwe.
Jak działa NLU?
.webp)
NLU rozkłada ludzki język, aby zinterpretować jego znaczenie i intencje. Oto jak wygląda ten proces krok po kroku:
1. Wstępne przetwarzanie tekstu
Zanim rozpocznie się analiza, tekst jest oczyszczany z niepotrzebnych elementów, takich jak interpunkcja i słowa nieistotne, aby skupić się na kluczowej treści.
2. Identyfikacja kluczowych elementów
System wyodrębnia byty, słowa kluczowe i frazy, wskazując najważniejsze fragmenty tekstu do dalszej analizy.
3. Analiza struktury zdania
Poprzez badanie zależności między słowami i gramatyki, NLU określa, jak poszczególne słowa i pojęcia łączą się w zdaniu.
4. Mapowanie na intencje i cele
Wyodrębnione elementy są dopasowywane do zdefiniowanych intencji lub celów, co pomaga systemowi zrozumieć zamiar użytkownika.
5. Doprecyzowanie rozumienia przez kontekst
Poprzednie interakcje i wskazówki kontekstowe pomagają zwiększyć dokładność, umożliwiając systemowi NLU dostosowanie odpowiedzi na podstawie historii rozmowy.
6. Tworzenie odpowiedzi w ustrukturyzowanej formie
Na końcu system generuje ustrukturyzowaną odpowiedź, która może wywołać akcję, wykonać polecenie lub przekazać odpowiednie informacje.
Przykład z życia codziennego
Zobaczmy to na przykładzie.
Patrick korzysta w pracy z agenta AI, który integruje się ze wszystkimi jego głównymi aplikacjami, w tym z kalendarzem.
Patrick pisze do swojego agenta AI: „Umów spotkanie z Anqi na jutro na 13:00 lub w podobnym terminie. Zaplanuj follow-up za dwa tygodnie.”
W ramach swojego agentowego AI procesu, agent Patricka:
- Rozpoznaje intencję: Agent rozumie, że Patrick chce umówić spotkanie
- Wydobywa kluczowe elementy: Agent rozpoznaje, że chodzi o kontakt „Anqi”, godzinę „13:00” i datę „jutro”.
- Analizuje wypowiedź: Agent ustala, że zadaniem jest „umówienie spotkania” z Anqi, na jutro o 13:00.
- Rozumienie kontekstu: Agent sprawdza dostępność w kalendarzach Patricka i Anqi. Jeśli 13:00 jutro nie jest wolne, zaproponuje inny, podobny termin, zgodnie z prośbą.
- Wykonuje akcję: Agent umawia spotkanie i follow-up, wysyłając zaproszenia do kalendarza Patrickowi i Anqi.
Zastosowania NLU w praktyce
Prawdopodobnie masz styczność z NLU na co dzień, często nawet o tym nie wiedząc. Oto najczęstsze przykłady zastosowań:
Generowanie leadów
NLU jest kluczowym elementem generowania leadów przez AI, czyli kwalifikowania potencjalnych klientów za pomocą konwersacyjnej AI. Dzięki rozumieniu języka naturalnego chatboty mogą rozpoznać potrzeby i możliwości nowych kontaktów, a nawet umawiać spotkania z handlowcami po zakwalifikowaniu leada.
Asystenci głosowi
Asystenci głosowi tacy jak Siri, Alexa czy Google Assistant wykorzystują NLU, by zrozumieć intencję stojącą za Twoimi poleceniami.
Na przykład, gdy mówisz: „Ustaw przypomnienie o wizycie u kosmetyczki na 14:00”, asystent rozkłada zdanie, rozpoznaje intencję (ustawienie przypomnienia) i wyodrębnia elementy (wizyta u kosmetyczki, jutro, 14:00).
NLU pozwala tym asystentom zrozumieć polecenia głosowe i odpowiednio na nie reagować.
Chatboty obsługi klienta
Gdy rozmawiasz z chatbotem wsparcia klienta i wpisujesz „Gdzie jest moja paczka?”, bot wykorzystuje NLU, by rozpoznać, że chcesz sprawdzić status przesyłki.
Wydobywa potrzebne dane – informacje o zamówieniu – i przekazuje odpowiednią aktualizację. Ta umiejętność rozumienia i odpowiadania na różne zapytania klientów sprawia, że NLU jest niezbędne w nowoczesnej automatyzacji obsługi klienta.
Sortowanie i automatyzacja e-maili
NLU działa także w systemach automatyzacji poczty. Narzędzia oparte na NLU mogą czytać przychodzące e-maile, rozumieć ich treść i automatycznie przypisywać je do kategorii, takich jak „pilne”, „promocje” czy „spotkania”.
Systemy te mogą nawet generować odpowiedzi na podstawie treści e-maila, oszczędzając firmom czas na zarządzanie korespondencją.
Analiza tekstu w ankietach i opiniach
Firmy często wykorzystują NLU do analizy opinii z ankiet, recenzji i postów w mediach społecznościowych.
NLU pomaga wykrywać wzorce i nastroje w tekstach, co umożliwia lepsze zrozumienie potrzeb i opinii klientów.
Na przykład system NLU może przeanalizować setki recenzji klientów i określić, czy większość użytkowników pozytywnie czy negatywnie ocenia daną funkcję, wykorzystując analizę nastrojów.
Kluczowe elementy
Tokenizacja
Tokenizacja to proces dzielenia zdania na mniejsze jednostki, takie jak słowa lub frazy, aby AI mogła je łatwiej przetwarzać.
Przykład: „Umów spotkanie na 15:00 jutro” zostaje podzielone na [„Umów”, „spotkanie”, „na”, „15:00”, „jutro”].
Oznaczanie części mowy (POS tagging)
Oznaczanie części mowy polega na określaniu funkcji gramatycznej każdego słowa w zdaniu, np. rzeczownik, czasownik, przymiotnik itp.
Przykład: W „Umów spotkanie” AI oznacza „Umów” jako czasownik, a „spotkanie” jako rzeczownik.
Rozpoznawanie nazw własnych (NER)
Rozpoznawanie nazw własnych (NER) wykrywa i klasyfikuje ważne jednostki, takie jak imiona, miejsca i daty w tekście.
Przykład: W „Zarezerwuj lot do Nowego Jorku na następny piątek” AI rozpoznaje „Nowy Jork” jako miejsce, a „następny piątek” jako datę.
Klasyfikacja intencji
Klasyfikacja intencji określa, jaki jest główny cel lub zamiar użytkownika w danej wypowiedzi.
Przykład: „Zarezerwuj stolik dla dwóch osób” jest klasyfikowane jako intencja rezerwacji.
Analiza zależności
Analiza zależności bada relacje między słowami, by zrozumieć strukturę gramatyczną zdania.
Przykład: W „Wyślij raport do Marii” AI rozpoznaje, że „Maria” jest odbiorcą raportu.
Analiza kontekstu
Analiza kontekstowa wykorzystuje otaczające rozmowy lub wcześniejsze interakcje, aby zapewnić trafność i dokładność odpowiedzi.
Przykład: Jeśli użytkownik wcześniej pytał o konkretny projekt, AI może dostosować przyszłe odpowiedzi na podstawie tego kontekstu.
Zbuduj własnego agenta NLU
Dzięki szybkiemu rozwojowi technologii AI każdy może stworzyć agenta AI z funkcjami NLU.
Botpress to nieograniczenie rozbudowywalna platforma do budowy botów stworzona z myślą o przedsiębiorstwach. Nasz stack pozwala deweloperom tworzyć chatboty i agentów AI do dowolnych zastosowań.
Rozpoczęcie pracy jest proste dzięki darmowemu planowi, rozbudowanym samouczkom oraz Botpress Academy.
Rozpocznij budowę już dziś. To nic nie kosztuje.
Najczęstsze pytania
1. Jak NLU odnosi się do uczenia maszynowego i głębokiego uczenia?
NLU (Natural Language Understanding) opiera się na uczeniu maszynowym do rozpoznawania wzorców w danych tekstowych oraz na głębokim uczeniu do modelowania złożonych struktur językowych. Architektury głębokiego uczenia, takie jak transformatory, pozwalają systemom NLU interpretować kontekst i intencje z wysoką precyzją.
2. Jaka jest różnica między NLU a generowaniem języka naturalnego (NLG)?
NLU (Natural Language Understanding) polega na interpretacji i wydobywaniu znaczenia z wypowiedzi użytkownika, natomiast NLG (Natural Language Generation) skupia się na generowaniu odpowiedzi przypominających ludzkie. W skrócie, NLU czyta i rozumie. NLG pisze i odpowiada.
3. Jak dokładne jest obecnie NLU i jakie czynniki wpływają na jego dokładność?
Nowoczesne systemy NLU mogą osiągać ponad 90% dokładności w dobrze zdefiniowanych dziedzinach, jednak skuteczność zależy od takich czynników jak jakość danych treningowych, różnorodność językowa, złożoność domeny oraz to, jak model radzi sobie z niejednoznacznością lub zapytaniami o wielu intencjach.
4. Ile danych zazwyczaj potrzeba, aby zbudować niezawodny model NLU?
Aby stworzyć wiarygodny model NLU, zazwyczaj potrzeba tysięcy oznaczonych przykładów na każdą intencję lub encję, choć wykorzystanie transfer learningu i modeli wstępnie wytrenowanych (takich jak BERT czy GPT) może znacznie zmniejszyć tę liczbę do kilkuset przykładów na klasę.
5. Jak zintegrować silnik NLU z innymi narzędziami, takimi jak CRM, kalendarze czy bazy danych?
Integracja silnika NLU z narzędziami polega na połączeniu go z API, które umożliwiają systemowi podjęcie działania po wykryciu intencji użytkownika – na przykład utworzenie spotkania, pobranie informacji kontaktowych lub aktualizację danych. Wymaga to skryptów backendowych lub użycia platformy z natywną obsługą integracji.
.webp)
