Jak działa rozumienie języka naturalnego NLU?

Rozumienie języka naturalnego (NLU) zmieniło sposób, w jaki firmy wchodzą w interakcje ze swoimi klientami. Zdolność do rozszyfrowania intencji klienta z wiadomości tekstowych, e-maili i innych form komunikacji stała się niezbędna dla dużych i małych firm.

‍

Czym jest rozumienie języka naturalnego (NLU)?

Rozumienie języka naturalnego ( NLU) jest gałęzią sztucznej inteligencji (AI). NLU jest jedną z głównych poddziedzin przetwarzania języka naturalnego (NLP), dziedziny, która stosuje lingwistykę obliczeniową w znaczący i ekscytujący sposób.

NLP to szeroki termin, który obejmuje kilka poddziedzin, takich jak wyszukiwanie informacji, ekstrakcja informacji, eksploracja tekstu, rozpoznawanie mowy, modele językowe, zarządzanie dialogami, tłumaczenie maszynowe, interfejsy konwersacyjne, generowanie języka naturalnego (NLG) i inne. NLU jest jednym z najważniejszych obszarów NLP, ponieważ umożliwia maszynom zrozumienie nas.

Celem NLU jest umożliwienie oprogramowaniu komputerowemu zrozumienia naturalnego języka ludzkiego w formie werbalnej i pisemnej. NLU działa poprzez wykorzystanie algorytmów do konwersji ludzkiej mowy na dobrze zdefiniowany model danych definicji semantycznych i pragmatycznych.

W NLU istnieją dwie podstawowe koncepcje:

Rozpoznawanie intencji

Celem rozpoznawania intencji jest identyfikacja sentymentu użytkownika w tekście i określenie celu danej komunikacji. Ponieważ określa znaczenie tekstu, rozpoznawanie intencji można uznać za najważniejszą część systemów NLU.

Rozpoznawanie podmiotów

Celem rozpoznawania encji jest identyfikacja encji w wiadomości w celu wyodrębnienia najważniejszych informacji na ich temat. Rozpoznawanie encji opiera się na dwóch głównych typach encji, zwanych encjami numerycznymi i nazwanymi. Encja numeryczna może odnosić się do dowolnego typu wartości liczbowej, w tym liczb, walut, dat i wartości procentowych. Natomiast nazwane encje mogą być nazwami osób, firm i lokalizacji.

Na przykład prośba o bilet lotniczy na wyspę Man w dniu 11 stycznia może zostać podzielona w następujący sposób:

• Bilet lotniczy [zamiar]
• Podróż samolotem [zamiar]
• Wyspa Man [lokalizacja]
• 11 stycznia [data]

‍

Cel danych szkoleniowych NLU

Nazywane również "przykładowymi wypowiedziami", dane treningowe to zestaw pisemnych przykładów rodzaju komunikacji, z którą system wykorzystujący NLU ma wchodzić w interakcje. Celem korzystania z danych treningowych NLU jest przygotowanie systemu NLU do obsługi rzeczywistych przypadków ludzkiej mowy.

Dane treningowe organizują nieustrukturyzowany język w zestawy znane jako "wiadra". Celem tych zbiorów jest przechowywanie przykładów wypowiedzi, które choć różne, mają takie samo lub podobne znaczenie. Na przykład, to samo wiadro może zawierać frazy "zarezerwuj mi przejazd" i "proszę, wezwij taksówkę do mojej lokalizacji", ponieważ intencja obu fraz nawiązuje do tego samego działania.

‍

Jak NLU działa w chatbocie?

Funkcja rozumienia języka naturalnego jest wykorzystywana przez chatbots do zrozumienia, co ludzie mówią, gdy używają własnych słów. Pozwala to na płynną konwersację między ludźmi a chatbots . Aby sztuczna inteligencja mogła z powodzeniem wdrożyć NLU, musi najpierw zostać przeszkolona. Korzystając z danych szkoleniowych, chatbots z możliwościami uczenia maszynowego może zrozumieć, jak uzyskać kontekst z nieustrukturyzowanego języka.

W przypadku chatbots stworzonego, aby być wirtualnym asystentem dla klientów, dane szkoleniowe, które otrzymają, będą istotne dla ich obowiązków i nie będą w stanie zrozumieć pojęć związanych z innymi tematami. Podobnie jak ludzie, jeśli sztuczna inteligencja nie została nauczona właściwych pojęć, nie będzie miała informacji potrzebnych do wykonywania złożonych zadań.

Jeśli automatyczne rozpoznawanie mowy jest zintegrowane z infrastrukturą chatbota, będzie on w stanie konwertować mowę na tekst do analizy NLU. Oznacza to, że firmy mogą obecnie tworzyć asystentów konwersacyjnych, którzy rozumieją, co mówią użytkownicy, mogą postępować zgodnie z instrukcjami, a nawet odpowiadać za pomocą wygenerowanej mowy.

Aby z powodzeniem wdrożyć NLU, chatbot musi być w stanie

• Rozumienie i tworzenie części mowy
• Wyodrębnianie i rozumienie jednostek
• Określanie znaczenia słów
• Korzystanie z innych czynności przetwarzania w celu połączenia pojęć, zwrotów i gramatyki w obraz intencji i znaczenia.

Różnica między botami a konwersacyjną sztuczną inteligencją

‍

Przykład rozumienia języka naturalnego

Wyraźny przykład NLU w pracy można znaleźć w skrzynce odbiorczej. Wszystkie główne rozwiązania poczty e-mail są wyposażone w funkcje filtrowania spamu oparte na NLU. Organizują one przychodzące wiadomości e-mail w celu usunięcia spamu i wirusów komputerowych. Firmy mogą również używać filtrów poczty e-mail do sprawdzania wychodzących wiadomości e-mail, aby upewnić się, że wszyscy pracownicy przestrzegają zasad firmy.

‍

Aplikacje i przypadki użycia związane z rozumieniem języka naturalnego

Rozmowa chatbots

Obsługa klienta została zrewolucjonizowana przez wprowadzenie konwersacyjnej sztucznej inteligencji. Dzięki wdrożeniu obsługi klienta chatbots, klienci nie muszą już cierpieć z powodu długiego czasu oczekiwania na telefon, aby uzyskać pomoc dotyczącą produktów i usług.

Wdrażając NLU, chatbots , który w przeciwnym razie byłby w stanie udzielić jedynie prostych odpowiedzi, może wykorzystać rozpoznawanie słów kluczowych, aby zwiększyć swoje możliwości konwersacyjne. Oparta na NLU strona chatbots może zapewnić natychmiastową, całodobową obsługę klienta na każdym etapie podróży klienta. Kompetencja ta drastycznie zwiększa zadowolenie klientów poprzez ustanowienie szybkiego kanału komunikacji w celu rozwiązywania typowych problemów.

Obsługa klienta chatbots wykorzystująca NLU jest w stanie

• Odpowiedzi na najczęściej zadawane pytania
• Uproszczenie płatności i wysyłki
• Dostarczanie spersonalizowanych informacji i wskazówek

NLU chatbots pozwala firmom odpowiadać na szerszy zakres zapytań użytkowników przy niższych kosztach operacyjnych. Te chatbots mogą przejąć kontrolę nad obsługą klienta w obszarach, w których ludzcy agenci mogą być niewystarczający. Na przykład call center korzystające z chatbots może pozostać dostępne dla klientów o każdej porze dnia. Ponieważ chatbots nie są zmęczeni ani sfrustrowani, są w stanie konsekwentnie prezentować pozytywny ton, utrzymując reputację marki w nienaruszonym stanie. NLU może dać chatbots pewien stopień inteligencji emocjonalnej, dając im możliwość formułowania emocjonalnie odpowiednich odpowiedzi na zirytowanych klientów.

Zautomatyzowana obsługa zgłoszeń

Ręczne zarządzanie sprzedażą biletów może skutkować szeregiem niedogodności. Obejmują one opóźnienia, niezliczoną liczbę e-maili zwrotnych i sfrustrowanych klientów. Dzięki NLU te ręczne procesy o dużej objętości można łatwo zastąpić automatycznymi procedurami opartymi na sztucznej inteligencji. 

System NLU zdolny do zrozumienia tekstu w każdym zgłoszeniu może odpowiednio filtrować i kierować je do właściwego eksperta lub działu. Ponieważ oprogramowanie NLU rozumie, jakie jest rzeczywiste żądanie, może umożliwić szybszą odpowiedź od odpowiedniej osoby lub zespołu. System może zapewnić zarówno klientom, jak i pracownikom wiarygodne informacje w odpowiednim czasie.

Zdolność ta jest przydatna we wszystkich obszarach, ale przynosi szczególne korzyści działom obsługi klienta i IT. Systemy NLU są w stanie oznaczać najpilniejsze zgłoszenia i rekomendować rozwiązania dzięki swojej zdolności do rozumienia kontekstu i znaczenia różnych zgłoszeń, z którymi wchodzą w interakcję.

Analiza nastrojów

Zrozumienie opinii, potrzeb i pragnień klientów jest jednym z głównych priorytetów organizacji i marek. Posiadając namacalne informacje o tym, jakie doświadczenia klientów są pozytywne lub negatywne, firmy mogą przemyśleć i ulepszyć sposoby oferowania swoich produktów i usług. Analiza sentymentu oparta na NLU jest niezwykle skuteczną metodą przechwytywania głosu klienta, wydobywania emocji z tekstu i wykorzystywania ich do poprawy relacji między klientem a marką.

W najprostszym ujęciu, analiza sentymentu może zidentyfikować ton stojący za danymi wejściowymi w języku naturalnym, takimi jak posty w mediach społecznościowych. Idąc dalej, oprogramowanie może organizować nieustrukturyzowane dane w zrozumiałe raporty z opiniami klientów, które określają ogólne opinie klientów. Dane te pozwalają zespołom marketingowym na bardziej strategiczne podejście do realizacji kampanii.

Zautomatyzowany przegląd dokumentów

Ręczna weryfikacja złożonych dokumentów może być bardzo uciążliwa, męcząca i czasochłonna. Co więcej, przyziemne i powtarzalne zadania są często narażone na ryzyko błędu ludzkiego, co może skutkować tragicznymi konsekwencjami, jeśli docelowe dokumenty mają charakter wrażliwy.

Z kolei systemy NLU mogą przeglądać dowolny typ dokumentów z niespotykaną dotąd szybkością i dokładnością. Co więcej, oprogramowanie może również wykonywać przydatne zadania dodatkowe, takie jak automatyczna ekstrakcja encji w celu zidentyfikowania kluczowych informacji, które mogą być przydatne przy podejmowaniu decyzji biznesowych w odpowiednim czasie.

Automatyzacja procesów biznesowych i chatbots

‍

Usługi rozwoju rozumienia języka naturalnego

Botpress pozwala wykorzystać najbardziej zaawansowane technologie sztucznej inteligencji, w tym najnowocześniejsze systemy NLU. Korzystając z platformy open-source Botpress , można tworzyć oparte na NLU witryny chatbots, które wyprzedzają konkurencję, a jednocześnie kosztują mniej pieniędzy i zasobów.

Wszystkie chatbots muszą zostać przeszkolone przed ich wdrożeniem, ale Botpress znacznie przyspiesza ten proces. Chatbots stworzony przez Botpress może być w stanie zrozumieć koncepcje za pomocą zaledwie 10 przykładów intencji, co bezpośrednio wpływa na szybkość, z jaką chatbot jest gotowy do angażowania prawdziwych ludzi.

Ponadto Botpress obsługuje natywnie ponad 10 języków, w tym angielski, francuski, hiszpański, arabski i japoński. Użytkownicy mogą również skorzystać z modelu FastText, aby mieć dostęp do 157 różnych języków. Dzięki temu pojedynczy chatbot jest w stanie tworzyć wielojęzyczne konwersacje i natychmiast zaspokajać potrzeby różnych rynków.

Zaczynaj!

‍