Czym jest rozumienie języka naturalnego (NLU)?

Czy kiedykolwiek siedziałeś przed komputerem, nie wiedząc, jakie działania podjąć, aby wykonać swoją pracę? Jeśli kiedykolwiek chciałeś, abyś mógł po prostu do niego mówić i aby rozumiał, co mówisz, to masz szczęście. Dzięki technologii rozumienia języka naturalnego, komputery nie tylko mogą zrozumieć znaczenie naszych słów, ale mogą również wykorzystać język do poprawy naszych warunków życia i pracy na nowe, ekscytujące sposoby.

Czym jest rozumienie języka naturalnego (NLU)?

Znane również jako interpretacja języka naturalnego (NLI), rozumienie języka naturalnego (NLU) jest formą sztucznej inteligencji. NLU jest podtematem przetwarzania języka naturalnego (NLP), który wykorzystuje techniki uczenia maszynowego w celu poprawy zdolności sztucznej inteligencji do rozumienia ludzkiego języka.

Przykłady technologii NLU w pracy obejmują:

• Automatyczne tłumaczenie językowe: W dzisiejszych czasach można korzystać z usług takich jak Google Translate i Microsoft Translator, aby płynnie tłumaczyć tekst na setki języków.
  

• Odpowiadanie na pytania: Gdy NLU jest używane w połączeniu z oprogramowaniem do rozpoznawania mowy, sztuczna inteligencja może zrozumieć komunikację werbalną. Na przykład można zapytać sztuczną inteligencję w telefonie o jutrzejszą pogodę, a dzięki NLU zbierze ona informacje i przekaże je nam.
  

• Technologia wirtualnego asystenta: Urządzenia takie jak Google Home i Amazon Alexa wdrażają NLU, aby zapewnić swoim użytkownikom kompleksowe rozwiązanie w zakresie pomocy cyfrowej.

Jakie są różnice między NLU, NLP i NLG?

Rozumienie języka naturalnego (NLU) i generowanie języka naturalnego (NLG) są podzbiorami przetwarzania języka naturalnego (NLP). Podczas gdy głównym celem technologii NLU jest zapewnienie komputerom zdolności rozumienia ludzkiej komunikacji, NLG umożliwia sztucznej inteligencji automatyczne generowanie odpowiedzi tekstowych w języku naturalnym.

Kiedy komputer generuje odpowiedź na zapytanie, ma tendencję do używania dosadnego języka, bez większej płynności, emocji i osobowości. W przeciwieństwie do tego, generowanie języka naturalnego pomaga komputerom generować mowę, która jest interesująca i wciągająca, pomagając w ten sposób utrzymać uwagę ludzi. Oprogramowanie można nauczyć podejmowania decyzji w locie, dostosowując się do najbardziej odpowiedniego sposobu komunikowania się z osobą przy użyciu jej języka ojczystego.

Czy NLP chatbots jest lepsze?

Jak działa rozumienie języka naturalnego?

Rozumienie języka naturalnego implementuje algorytmy, które analizują ludzką mowę i dzielą ją na definicje semantyczne i pragmatyczne. Technologia NLU ma na celu uchwycenie intencji stojących za komunikacją i identyfikację podmiotów, takich jak osoby lub wartości liczbowe, wspomniane podczas mowy.

Rozpoznawanie intencji

Oprogramowanie do rozumienia języka naturalnego nie tylko rozumie znaczenie poszczególnych słów w zdaniu, ale także rozumie, co one oznaczają, gdy są połączone. Oznacza to, że interfejsy konwersacyjne oparte na NLU mogą uchwycić znaczenie mowy i określić cele używanych przez nas słów .

Jedną z głównych zalet wdrożenia oprogramowania z algorytmami uczenia maszynowego jest możliwość przeprowadzania operacji analizy sentymentu. Analiza nastrojów daje firmie lub organizacji dostęp do ustrukturyzowanych informacji na temat opinii i pragnień klientów dotyczących dowolnego produktu lub tematu.

Role i wyniki konwersacyjnej sztucznej inteligencji dla klientów

Rozpoznawanie podmiotów

Ten specyficzny rodzaj technologii NLU koncentruje się na identyfikacji jednostek w ludzkiej mowie. Podmiot może reprezentować osobę, firmę, lokalizację, produkt lub inny odpowiedni rzeczownik. Podobnie, oprogramowanie może również rozpoznawać jednostki numeryczne, takie jak waluty, daty lub wartości procentowe.

Dlaczego rozumienie języka naturalnego jest ważne?

Rozumienie języka naturalnego daje nam możliwość wypełnienia luki komunikacyjnej między ludźmi a komputerami. NLU umożliwia sztucznej inteligencji oferowanie ludziom pomocy i ma szeroki zakres zastosowań. Na przykład, operacje obsługi klienta mogą zostać znacznie usprawnione dzięki inteligentnemu chatbots.

Jakie są etapy rozumienia języka naturalnego?

Podczas gdy procesy NLU mogą wydawać się natychmiastowe dla zwykłego obserwatora, wiele dzieje się za kulisami. Dane muszą zostać zebrane, zorganizowane, przeanalizowane i dostarczone, zanim staną się funkcjonalne.

Typowa procedura rozumienia języka naturalnego obejmuje następujące kroki:

• Ocena jakości danych: Algorytmy uczenia maszynowego uczą się tylko tyle, na ile pozwala im zestaw danych. Ważne jest, aby wziąć pod uwagę jakość analizowanych danych i odpowiednio ustawić swoje oczekiwania. Na przykład, jeśli ktoś przeprowadza analizę nastrojów tylko na danych z jednej lokalizacji, nierozsądne byłoby oczekiwanie, że wyniki będą odzwierciedlać opinie całego kraju.
  

• Czyszczenie danych: Kiedy algorytmy po raz pierwszy wchodzą w interakcję ze zbiorem danych, otrzymują zagmatwany bałagan nieustrukturyzowanych danych. Nie tylko znaczna ilość danych będzie zbędna, ale algorytmy muszą również walczyć z błędnie napisanymi słowami, wyrażeniami idiomatycznymi i zdaniami niepoprawnymi gramatycznie. Na przykład proste pytanie "tak lub nie" może zawierać wiele odmian w sposobie, w jaki ludzie odpowiadają. Słowo "tak" może być zastąpione przez "tak", "tak" lub "tak". Aby uzyskać optymalne wyniki, algorytm musi być w stanie nauczyć się rozpoznawać intencje użytkownika.
  

• Przetwarzanie: Gdy dane zostaną dopracowane w jak największym stopniu, nadchodzi czas na ich przetworzenie. Oznacza to usunięcie słów, które mogą być zbędne do analizy, takich jak artykuły, przyimki i inne często używane słowa. W ten sposób to, co pozostało, można tokenizować na poszczególne elementy, które maszyna może odczytać i zinterpretować.
  

• Modelowanie: W przetwarzaniu języka naturalnego model jest strukturą organizacyjną, która reprezentuje wzorce znalezione w danych. Powszechnym modelem jest "worek słów", który określa ilościowo liczbę wystąpień każdego słowa i reprezentuje tę wartość jako wektor.
  

• Analiza: Po zamodelowaniu danych można przeanalizować wyniki, aby zrozumieć początkową jakość danych wyjściowych. Jak wspomniano wcześniej, jakość wyników będzie zależeć od używanego zestawu danych.
  

• Wizualizacja: Wizualne reprezentacje danych pozwalają użytkownikom końcowym oprogramowania zrozumieć wnioski zebrane przez technologię NLU. Wyświetlając dane w formie wykresu, można zapewnić, że będą one łatwe do przekazania kluczowym osobom, które nie są zaznajomione ze specyfiką NLU.
  

• Operacjonalizacja: Jest to proces uzyskiwania wartościowych spostrzeżeń i wniosków z danych. Istnieje wiele sposobów na wdrożenie tego ostatniego kroku. Przykłady obejmują pobieranie danych do dalszej analizy lub wykorzystywanie ich do określonych celów, takich jak badania rynku. Dzięki dodatkowym procedurom operacyjnym można zbudować płynną metodę uzyskiwania wartości z technologii NLP. Na przykład giganci technologiczni, tacy jak Google i Amazon, wykorzystują modelowanie tematyczne podczas dostarczania danych o produktach, zapewniając automatyczne filtry i inne ulepszenia QoL.

Jakie możliwości powinna mieć technologia NLU?

Podstawową zdolnością technologii NLU jest rozumienie języka w taki sam sposób, w jaki robią to ludzie, zamiast polegania na słowach kluczowych w celu uchwycenia pojęć. Jako oprogramowanie do rozpoznawania języka, algorytmy NLU mogą poprawić interakcję między ludźmi a organizacjami, jednocześnie usprawniając gromadzenie i analizę danych.

Możliwości rozwiązań do rozumienia języka naturalnego obejmują:

• Interaktywna odpowiedź głosowa (IVR) i routing wiadomości: Technologia IVR oparta na NLU jest w stanie przetwarzać głos osoby, konwertować słowa na tekst i uruchamiać algorytmy na jego strukturze gramatycznej w celu zrozumienia intencji. Ten postęp technologiczny, wymarzony przez science fiction i urzeczywistniony przez naukę, pozwala komputerom zrozumieć, co mówimy i kiedy to mówimy.
  

• Kategoryzacja i klasyfikacja tekstu: Korzystając z technologii NLU, system jest w stanie przeanalizować dużą ilość tekstu i zebrać przydatne dane w oparciu o wcześniej zdefiniowane kategorie. Jest to przydatne do filtrowania danych. Co więcej, NLU może być wykorzystywane do automatycznego podsumowywania tekstu, pobierając duże ilości i redukując je do łatwo przyswajalnych informacji.
  

• Inteligentna obsługa klienta: Jedną z najczęstszych implementacji automatycznego wykrywania języka jest tworzenie chatbots. Podczas gdy większość zwykłych chatbots tylko czyta ze skryptu, technologia NLU może dać chatbotowi zdolność naprawdę wiedzieć, o czym mówi. Te chatbots służą jako cyfrowi asystenci zarówno dla profesjonalistów, jak i klientów.
  

• Tłumaczenie maszynowe: Znana również jako uczenie maszynowe, ta gałąź rozwoju sztucznej inteligencji pozwala komputerom uczyć się i dostosowywać w oparciu o wzorce, które zostały przeszkolone do zrozumienia. Co więcej, tłumaczenie maszynowe umożliwia komputerom generowanie tekstu w języku naturalnym, a nawet tłumaczenie na i z innych języków w locie. Statystyczne tłumaczenie maszynowe z uśrednianiem NLU (SMT) może analizować ludzką mowę za pomocą systemów tłumaczeniowych opartych na regułach. Istnieje na to wiele metod, takich jak tłumaczenie słowo w słowo, mapowanie zdań w jednym języku na inny lub wykorzystywanie składni jako podstawy tłumaczenia.
  

• Przechwytywanie danych: Jest to proces gromadzenia informacji o obiektach, osobach i zdarzeniach. W połączeniu z technologią IVR pozwala to ludziom na ustne przekazywanie krytycznych informacji do komputerów.
  

• Interfejsy konwersacyjne: Postępy w rozumieniu języka konwersacji doprowadziły do stworzenia urządzeń, takich jak Google Home i Amazon Alexa, które pozwalają ludziom komunikować się z nimi przy użyciu naturalnego sposobu mówienia. NLU pozwala tym maszynom segmentować słowa i zdania, rozpoznawać gramatykę i wykorzystywać swoją wiedzę o rolach semantycznych, aby zrozumieć intencje użytkownika.
  

Różnica między botem a konwersacyjną sztuczną inteligencją

Usługi rozwoju rozumienia języka naturalnego

Wdrażaj najbardziej zaawansowane technologie sztucznej inteligencji i twórz platformy konwersacyjne w czołówce innowacji dzięki Botpress. Dzięki niesamowicie szybkim algorytmom szkoleniowym, Botpress chatbots może uczyć się ze zbioru danych z rekordową prędkością, czasami potrzebując zaledwie 10 przykładów, aby zrozumieć intencje. To rewolucyjne podejście do szkolenia zapewnia, że boty mogą być używane w mgnieniu oka.

Botpress może być używana do tworzenia prostych stron chatbots , jak również złożonych projektów rozumienia języka konwersacji. Platforma obsługuje natywnie 12 języków, w tym angielski, francuski, hiszpański, japoński i arabski. Możliwości językowe można rozszerzyć za pomocą modelu FastText, zapewniając użytkownikom dostęp do 157 różnych języków. Botpress jest darmowai może być uruchamiana na wybranym systemie operacyjnym.

Język naturalny i rozumienie dialogów