Zrozumienie silnika NLU

Ludzki język jest niezwykle skomplikowany do zrozumienia przez maszynę. Podczas gdy większość komputerów działa w świecie jasno określonych zasad i pojęć, komunikacja międzyludzka jest płynna, złożona i niezwykle subtelna. Podczas gdy wszystkie komputery zrozumieją instancję danych wejściowych w ten sam sposób, dwie osoby czytające tę samą frazę mogą odejść z dwiema zupełnie różnymi interpretacjami. 

Nie może istnieć uniwersalne, oparte na regułach rozwiązanie dla języka naturalnego, ponieważ każda osoba tworzy znaczenie własnych fraz. Dlatego komputery muszą korzystać z technologii NLU, jeśli mają być w stanie zrozumieć i działać na podstawie tego, co mówimy. 

‍

Czym jest silnik NLU?

Znane również jako interpretacja języka naturalnego, rozumienie języka naturalnego (NLU) to kompetencja nauki o danych, która pozwala sztucznej inteligencji zrozumieć ludzką komunikację.

NLU jest zwykle implementowane z informacjami pisemnymi, ale dzięki oprogramowaniu do rozpoznawania tekstu na mowę, możliwe jest, aby sztuczna inteligencja z możliwościami NLU rozumiała komunikację werbalną. Ze względu na zdolność do szybkiego rozpoznawania języka naturalnego, NLU jest bardzo przydatne we wszystkich gałęziach przemysłu. W ostatnich latach zyskało znaczne zainteresowanie komercyjne. 

NLU jest często wdrażane w połączeniu z generowaniem języka naturalnego (NLG). Podczas gdy pierwszy z nich zwiększa możliwości rozumienia AI, drugi daje komputerom zdolność do generowania znaczących danych bez potrzeby interwencji człowieka. Razem te dwie kompetencje pozwalają sztucznej inteligencji zrozumieć, co ludzie mówią i spójnie odpowiadać. 

Czy NLP chatbots jest lepsze?

‍

Jak działa rozumienie języka naturalnego (NLU)?

NLU działa poprzez rozbicie ludzkiej komunikacji na podstawowe pojęcia, które można zrozumieć indywidualnie. Pojęcia te są następnie reinterpretowane przez oprogramowanie, które analizuje relacje między słowami w celu ustalenia jasnego przekazu. Jest to możliwe dzięki algorytmom uczenia maszynowego NLU.

Model językowy jest używany zamiast zestawu statycznych reguł do uczenia silników NLU, jak rozpoznawać i nadawać sens ludzkiej mowie. Dzięki różnym statystykom i technikom probabilistycznym nauczanym przy użyciu milionów punktów danych, modele językowe dają maszynom NLU możliwość przewidywania wyników werbalnych, odpowiadania na pytania, a nawet tłumaczenia danych na dodatkowe języki.

Podstawowe pojęcia tekstowe języka naturalnego rozumiane przez NLU obejmują lokalizacje i daty. Na przykład w zdaniu "Harry spotkał Sally w parku w zeszły piątek o 18:00", oprogramowanie NLU będzie w stanie rozpoznać "park" jako lokalizację, "zeszły piątek" jako datę i "18:00" jako godzinę. Jednocześnie oprogramowanie uzna Harry'ego i Sally za podmioty.

Podmiot w NLU to dowolne słowo lub fraza, które można wykorzystać do dodania dodatkowego kontekstu do wiadomości. Jednostkami NLU mogą być ludzie, przedmioty, lokalizacje, a nawet abstrakcyjne idee. Punkty danych zawierające liczby są znane jako encje numeryczne. Przykładami mogą być ilości, daty, godziny, waluty i wartości procentowe. 

Podczas gdy świadomość jednostek w tekście może być niezwykła, prawdziwym cudem NLU jest jego zdolność do klasyfikacji intencji. Dzięki tej kompetencji maszyna zasilana NLU jest w stanie rozpoznać, co ludzie próbują osiągnąć. W ten sposób NLU może być wykorzystywane do poprawy obsługi klienta, sprzedaży i wielu innych przedsięwzięć biznesowych.

NLU rozpoznaje prawidłowe intencje podobnie do tego, jak funkcja jest rozpoznawana w programowaniu. Przykładowo, sztuczna inteligencja oparta na NLU, która czyta frazę "Chciałbym kupić filiżankę kawy", może przekonwertować ją na pojedynczą intencję, taką jak "purchaseCoffee". W środowisku biznesowym klasyfikacja intencji zamienia sztuczną inteligencję w wirtualnych asystentów zdolnych do jednoczesnego wykonywania instrukcji i rutynowych zadań. 

Chatbot dla sprzedaży

‍

Jaka jest różnica między NLU a NLP?

Rozumienie języka naturalnego (NLU) jest podzbiorem przetwarzania języka naturalnego (NLP). NLP to dziedzina, która obejmuje zarówno lingwistykę, jak i informatykę w celu poprawy komunikacji między ludźmi a sztuczną inteligencją. Tymczasem NLU to dyscyplina w ramach NLP, która zajmuje się w szczególności zdolnością sztucznej inteligencji do rozumienia ludzkiej mowy.

‍

Wpływ NLU na doświadczenia klientów

NLU ma ogromny wpływ na komunikację z klientami. Doświadczenie klienta można znacznie poprawić dzięki szybkim i wydajnym obliczeniom AI, które tworzą płynny przepływ konwersacji między markami a konsumentami.  

Badania pokazują, że ponad dwie trzecie amerykańskich konsumentów nadal niechętnie robi interesy z bezosobowym oprogramowaniem. Ponad 80% najlepiej prosperujących firm zgłasza, że poprawa cyfrowego doświadczenia człowieka jest głównym priorytetem(źródło). 

Podczas interakcji z chatbotem zasilanym przez NLU, klienci mogą używać swojego naturalnego języka do komunikowania swoich myśli, pomysłów, potrzeb i pragnień. Oprogramowanie może mieć szeroki zakres zastosowań, od ułatwiania nawigacji po menu po gromadzenie najnowocześniejszych danych. 

Firmy, które wdrażają technologię NLU, mają znaczną przewagę nad konkurencją. Oprogramowanie eliminuje potrzebę obecności ludzkiego agenta podczas większości komunikacji. Co więcej, NLU można wdrożyć za pośrednictwem różnych kanałów komunikacji, takich jak SMS, Messenger, Twitter i WhatsApp, dając użytkownikom możliwość otrzymywania usług opartych na NLU za pośrednictwem wybranej przez nich aplikacji. 

‍

Przykłady i zastosowania NLU

Ulepszona obsługa klienta

Prostym, ale niemniej rewolucyjnym zastosowaniem NLU jest poprawa obsługi klienta. Oparta na NLU strona chatbots może oferować natychmiastowe i płynne raporty dla klientów o każdej porze dnia i w wielu językach. Pozwala to firmom zaspokajać potrzeby klientów niezależnie od ich języka ojczystego, położenia geograficznego czy strefy czasowej.

Interaktywna odpowiedź głosowa (IVR)

Technologia IVR jest w stanie usprawnić infrastrukturę systemu telefonicznego firmy. Firmy mogą wykorzystać IVR do zapewnienia klientom oprogramowania asystenta głosowego, który wchodzi z nimi w interakcję, zbiera informacje i wykonuje zadania w oparciu o opinie klientów. Jeśli niektóre zadania są zbyt skomplikowane dla asystenta, oprogramowanie jest w stanie umożliwić płynną komunikację między dzwoniącym a ludzkim agentem.

Routing wiadomości

Routing wiadomości pozwala firmom łączyć różne kanały wiadomości. Informacje wejściowe otrzymywane przez system mogą być przechwytywane przez metody przeglądu API języka naturalnego, które rozpoznają ich znaczenie i ponownie publikują je w odpowiednich kanałach komunikacji. Na przykład, routing wiadomości oparty na treści może być wykorzystany do rozłożenia kontroli zapasów na wiele systemów fizycznych.

Przechwytywanie danych

Rozwiązania programowe wyposażone w kompetencje uczenia maszynowego, takie jak NLU, zmieniły zasady gry, jeśli chodzi o gromadzenie danych. Nowoczesne środowiska danych są zbyt duże, aby człowiek lub zespół mógł je przeanalizować, podczas gdy maszyny oparte na NLU mogą to zrobić w mgnieniu oka. 

Automatyczne rozumowanie

Ta kompetencja z zakresu informatyki pozwala na tworzenie aplikacji, które umożliwiają maszynom zrozumienie różnych aspektów rozumowania. Programy wykorzystujące automatyczne rozumowanie mogą rozwiązywać problemy związane z logiką formalną, programowaniem logicznym, matematyką i nie tylko. Ze względu na swoją abstrakcyjną naturę, automatyczne rozumowanie ma powiązania z filozofią i informatyką teoretyczną, a jednocześnie jest uważane za poddziedzinę sztucznej inteligencji. 

Sztuczna inteligencja konwersacyjna

Interfejsy konwersacyjne wykorzystują najnowszą technologię sieci neuronowych, aby naśladować sposób myślenia ludzi. Te rozwiązania sztucznej inteligencji są wspierane przez miliony punktów danych zebranych za pomocą danych treningowych, dostosowując ich zdolność do komunikowania się z ludźmi. Operacje testowania porównawczego silnika NLU dostarczają komputerom informacji wymaganych do konwersacji z kimś, nawet nie wiedząc, że nie komunikują się z prawdziwą osobą. 

Czym jest konwersacyjna sztuczna inteligencja i jak działa?

Analiza nastrojów (SA)

Analiza sentymentu odczytuje intencje użytkownika, aby rozpoznać, czy ma on pozytywną, negatywną lub neutralną opinię na dowolny temat. Gdy NLU i SA są używane razem, można uzyskać dostęp do spójnego raportu myśli i uczuć klientów. Firmy wdrażają operacje analizy sentymentu oparte na NLU, aby ocenić popularność i sukces swoich produktów i usług w sferze online.  

Tłumaczenie maszynowe (MT)

Nazywane również zrobotyzowanym tłumaczeniem, tłumaczenie maszynowe pozwala sztucznej inteligencji przetłumaczyć tekst na wiele języków bez interwencji człowieka. Niektóre aplikacje zawierają podstawowe, oparte na regułach funkcje MT, w których słowa atomowe są zastępowane ich odpowiednikami w innym języku. NLU zapewnia jednak ramy do wykorzystania neuronowego tłumaczenia maszynowego (NMT), które symuluje ludzki mózg do tłumaczenia danych w oparciu o modele statystyczne.

‍

Usługi opracowywania silnika rozumienia języka naturalnego

Korzystaj ze wszystkich zalet awangardowej technologii NLU z pomocą Botpress. Natywne możliwości NLU Botpress działają lokalnie i obsługują wiele języków, umożliwiając firmom znaczne zwiększenie zasięgu przy minimalnym wykorzystaniu zasobów. Botpress Dane NLU można również synchronizować z rozwiązaniami innych firm, aby spersonalizować sposób, w jaki firmy wdrażają swoje dane. 

Rozpoczęcie pracy z Botpress jest szybkie, łatwe i bezpłatne. Wystarczy założyć bezpłatne konto, aby uzyskać dostęp do edytora i rozpocząć tworzenie awangardowych aplikacji konwersacyjnych AI. Podobnie, Botpress Enterprise zapewnia zespołom platformę open-source do tworzenia skalowalnych, bezpiecznych i wydajnych aplikacji korporacyjnych chatbots.

Poproś o demo

‍