NLU może brzmieć jak kolejny akronim w ekosystemie sztucznej inteligencji, ale jest integralną częścią sprawiania, by sztuczna inteligencja rozumiała, co naprawdę mamy na myśli.
Skąd Siri wie, kiedy pytasz o drogę, a kiedy odtwarzasz piosenkę?
W jaki sposób agent AI rozpoznaje różnicę między pytaniem o produkt a prośbą o wsparcie?
Wyjaśnijmy, jak działa NLU i dlaczego jest niezbędne do inteligentniejszych interakcji ze sztuczną inteligencją.
Czym jest NLU?
Rozumienie języka naturalnego (NLU) to podzbiór przetwarzania języka naturalnego (NLP), który umożliwia maszynom interpretowanie i rozumienie ludzkiego języka.
NLU jest wykorzystywane w chatbotach AI, wirtualnych asystentach i narzędziach do analizy nastrojów. Umożliwia maszynom dokładną interpretację intencji użytkownika - niezależnie od tego, czy jest to tekst, czy głos - dzięki czemu mogą podjąć odpowiednie działania.
NLU jest uważane za problem AI-hard (znany również jako AI-complete), co oznacza, że do jego rozwiązania wymagana jest sztuczna inteligencja. NLU jest niemożliwe bez sztucznej inteligencji (AI).
Jak działa NLU?
NLU rozkłada ludzki język, aby zinterpretować jego znaczenie i intencje. Oto jak to działa krok po kroku:
1. Wstępne przetwarzanie tekstu
Przed rozpoczęciem analizy tekst jest czyszczony poprzez usunięcie niepotrzebnych elementów, takich jak interpunkcja i słowa stop, aby skupić się na znaczącej treści.
2. Identyfikacja kluczowych komponentów
System wyodrębnia jednostki, słowa kluczowe i frazy, identyfikując najbardziej istotne części tekstu do dalszej analizy.
3. Analiza struktury zdania
Badając relacje między słowami i gramatykę, NLU określa, w jaki sposób różne słowa i pojęcia oddziałują na siebie w zdaniu.
4. Mapowanie na zamiary i cele
Wyodrębnione komponenty są dopasowywane do wcześniej zdefiniowanych intencji lub celów, pomagając systemowi zrozumieć cel użytkownika.
5. Lepsze zrozumienie dzięki kontekstowi
Wcześniejsze interakcje i wskazówki kontekstowe pomagają poprawić dokładność, umożliwiając systemowi NLU dostosowanie odpowiedzi na podstawie historii konwersacji.
6. Generowanie ustrukturyzowanych danych wyjściowych
Na koniec system generuje ustrukturyzowaną odpowiedź, która może wyzwalać działania, wykonywać polecenia lub dostarczać odpowiednich informacji.
Przykład ze świata rzeczywistego
Przeanalizujmy 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: "Zaplanuj spotkanie z Anqi na jutro na godzinę 13:00 lub podobną. Zaplanuj spotkanie kontrolne na dwa tygodnie później".
W trakcie swojego agentowego przepływu pracy AI , jego agent będzie:
- Zidentyfikuj intencję: Agent identyfikuje, że Patrick chce zaplanować spotkanie
- Wyodrębnij kluczowe jednostki: Agent identyfikuje, że Patrick mówi o kontakcie "Anqi", godzinie "13:00" i dacie "jutro".
- Analiza wypowiedzi: Agent identyfikuje, że elementem akcji jest "planowanie" i należy to zrobić za pomocą Anqi, a godzina i dzień powinny być jutro o 13:00.
- Zrozumienie kontekstu: Agent sprawdza kalendarze Patricka i Anqi, aby zapewnić dostępność. Jeśli jutrzejsza godzina 13:00 nie jest wolna, zaproponuje podobną godzinę, zgodnie z żądaniem.
- Działanie końcowe: Agent planuje spotkanie i działania następcze, wysyłając zaproszenia do kalendarza do Patricka i Anqi.
Rzeczywiste zastosowania NLU
Prawdopodobnie napotykasz NLU w swoim codziennym życiu, często nawet nie zdając sobie z tego sprawy. Oto niektóre z najczęstszych zastosowań w świecie rzeczywistym:
Generowanie leadów
NLU jest kluczowym elementem generowania leadów AI, czyli formą kwalifikowania leadów za pomocą konwersacyjnej sztucznej inteligencji. Wykorzystując zrozumienie języka naturalnego, chatboty mogą identyfikować potrzeby i umiejętności przychodzących leadów. Mogą nawet rezerwować spotkania w kalendarzu z przedstawicielami handlowymi bezpośrednio po zakwalifikowaniu potencjalnego klienta.
Asystenci głosowi
Asystenci głosowi, tacy jak Siri, Alexa i Google Assistant, polegają na NLU, aby zrozumieć intencje kryjące się za wypowiadanymi poleceniami.
Na przykład, gdy mówisz: "Ustaw przypomnienie o mojej wizycie u kosmetyczki o 14:00", asystent rozkłada twoje zdanie, identyfikuje intencję (ustawienie przypomnienia) i wyodrębnia jednostki (wizyta u kosmetyczki, jutro, 14:00).
NLU pozwala tym asystentom zrozumieć werbalne prośby i podjąć odpowiednie działania.
Chatboty do obsługi klienta
Gdy użytkownik wchodzi w interakcję z chatbotem obsługi klienta i wpisuje "Gdzie jest moja paczka?", bot wykorzystuje NLU, aby określić, że jego intencją jest sprawdzenie statusu dostawy.
Wyodrębnia niezbędną jednostkę - informacje o zamówieniu - i zapewnia prawidłową aktualizację. Ta zdolność do rozumienia i odpowiadania na różne zapytania klientów sprawia, że NLU jest istotną częścią nowoczesnej automatyzacji obsługi klienta.
Sortowanie i automatyzacja wiadomości e-mail
NLU stoi również za systemami automatyzacji poczty e-mail. Na przykład, narzędzia oparte na NLU mogą czytać przychodzące wiadomości e-mail, rozumieć ich treść i automatycznie sortować je na kategorie, takie jak "pilne", "promocje" lub "spotkania".
Systemy te mogą nawet generować odpowiednie odpowiedzi na podstawie treści wiadomości e-mail, oszczędzając czas firm na zarządzanie komunikacją.
Analiza tekstu na potrzeby informacji zwrotnych i ankiet
Firmy często wykorzystują NLU do analizowania opinii z ankiet, recenzji i postów w mediach społecznościowych.
NLU pomaga identyfikować wzorce i nastroje w języku pisanym, umożliwiając zrozumienie potrzeb i opinii klientów.
Na przykład, system NLU może skanować setki opinii klientów i określać, czy większość użytkowników ma pozytywne czy negatywne odczucia na temat konkretnej funkcji za pomocą analizy sentymentu.
Kluczowe komponenty
Tokenizacja
Tokenizacja to proces dzielenia zdania na mniejsze jednostki, takie jak słowa lub frazy, aby ułatwić sztucznej inteligencji jego przetwarzanie.
Przykład: "Schedule a meeting for 3 PM tomorrow" jest tokenizowane na ["Schedule", "a", "meeting", "for", "3 PM", "tomorrow"].
Tagowanie części mowy (POS)
Znaczniki POS identyfikują strukturę gramatyczną zdania, oznaczając każde słowo jako rzeczownik, czasownik, przymiotnik itp.
Przykład: W "Zaplanuj spotkanie", sztuczna inteligencja oznacza "Zaplanuj" jako czasownik i "spotkanie" jako rzeczownik.
Rozpoznawanie nazwanych jednostek (NER)
Named Entity Recognition (NER) wykrywa i klasyfikuje ważne jednostki, takie jak nazwy, lokalizacje i daty w tekście.
Przykład: W "Zarezerwuj lot do Nowego Jorku w następny piątek", sztuczna inteligencja identyfikuje "Nowy Jork" jako lokalizację i "następny piątek" jako datę.
Klasyfikacja intencji
Klasyfikacja intencji określa podstawowy cel użytkownika lub cel stojący za jego danymi wejściowymi.
Przykład: "Zarezerwuj stolik dla dwóch osób" jest klasyfikowane jako zamiar dokonania rezerwacji.
Parsowanie zależności
Analiza zależności analizuje relacje między słowami, aby zrozumieć strukturę gramatyczną zdania.
Przykład: W "Wyślij raport do Marii", AI identyfikuje, że "Maria" jest odbiorcą raportu.
Analiza kontekstowa
Analiza kontekstowa wykorzystuje otaczające rozmowy lub wcześniejsze interakcje, aby upewnić się, że odpowiedzi są trafne i dokładne.
Przykład: Jeśli użytkownik zapytał wcześniej o konkretny projekt, sztuczna inteligencja może dostosować przyszłe odpowiedzi na podstawie tego kontekstu.
Tworzenie niestandardowego agenta NLU
Wraz z szybkim rozwojem technologii AI, każdy może zbudować agenta AI z możliwościami NLU.
Botpress to nieskończenie rozszerzalna platforma do tworzenia botów stworzona dla przedsiębiorstw. Nasz stack pozwala programistom tworzyć chatboty i agentów AI dla dowolnego przypadku użycia.
Rozpoczęcie pracy jest łatwe dzięki naszemu bezpłatnemu poziomowi, obszernym samouczkom i Botpress Academy.
Zacznij budować już dziś. To nic nie kosztuje.
.svg)
.webp)
