การทําความเข้าใจภาษาธรรมชาติ NLU ทํางานอย่างไร

ความเข้าใจภาษาธรรมชาติ (NLU) ได้เปลี่ยนวิธีที่บริษัทโต้ตอบกับลูกค้าของตน ความสามารถในการถอดรหัสความตั้งใจของลูกค้าจากข้อความ อีเมล และการสื่อสารรูปแบบอื่นๆ ได้กลายเป็นสิ่งสําคัญสําหรับธุรกิจขนาดใหญ่และขนาดเล็ก

‍

ความเข้าใจภาษาธรรมชาติ (NLU) คืออะไร?

ความเข้าใจภาษาธรรมชาติ (NLU) เป็นสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ NLU เป็นหนึ่งในสาขาย่อยหลักของการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ซึ่งเป็นสาขาที่ใช้ภาษาศาสตร์เชิงคํานวณในรูปแบบที่มีความหมายและน่าตื่นเต้น

NLP เป็นคํากว้างๆ ที่ครอบคลุมสาขาย่อยต่างๆ เช่น การดึงข้อมูล การดึงข้อมูล การขุดข้อความ การรู้จําเสียง แบบจําลองภาษา การจัดการกล่องโต้ตอบ การแปลด้วยเครื่อง อินเทอร์เฟซการสนทนา การสร้างภาษาธรรมชาติ (NLG) และอื่นๆ NLU เป็นหนึ่งในส่วนที่สําคัญที่สุดของ NLP เนื่องจากทําให้เครื่องจักรเข้าใจเราได้

จุดมุ่งหมายของ NLU คือการอนุญาตให้ซอฟต์แวร์คอมพิวเตอร์เข้าใจภาษามนุษย์ธรรมชาติในรูปแบบวาจาและลายลักษณ์อักษร NLU ทํางานโดยใช้อัลกอริทึมเพื่อแปลงคําพูดของมนุษย์ให้เป็นแบบจําลองข้อมูลที่กําหนดไว้อย่างดีของคําจํากัดความเชิงความหมายและเชิงปฏิบัติ

มี แนวคิดพื้นฐานสองประการใน NLU:

การรับรู้เจตนา

จุดมุ่งหมายของการจดจําเจตนาคือการระบุความรู้สึกของผู้ใช้ภายในเนื้อหาของข้อความและกําหนดวัตถุประสงค์ของการสื่อสารที่อยู่ในมือ การจดจําเจตนาจึงถือได้ว่าเป็นส่วนที่สําคัญที่สุดของระบบ NLU

การรับรู้เอนทิตี

จุดเน้นของการจดจําเอนทิตีคือการระบุเอนทิตีในข้อความเพื่อดึงข้อมูลที่สําคัญที่สุดเกี่ยวกับเอนทิตีเหล่านั้น การรับรู้เอนทิตีขึ้นอยู่กับเอนทิตีสองประเภทหลัก ซึ่งเรียกว่าเอนทิตีที่เป็นตัวเลขและเอนทิตีที่มีชื่อ เอนทิตีที่เป็นตัวเลขสามารถอ้างถึงค่าตัวเลขประเภทใดก็ได้ รวมถึงตัวเลข สกุลเงิน วันที่ และเปอร์เซ็นต์ ในทางตรงกันข้ามเอนทิตีที่มีชื่อสามารถเป็นชื่อของบุคคล บริษัท และสถานที่

ตัวอย่างเช่น คําขอตั๋วเครื่องบินไปเกาะแมนในวันที่ 11 มกราคมอาจแยกย่อยได้ในลักษณะต่อไปนี้:

• ตั๋วเครื่องบิน [เจตนา]
• เดินทางโดยเครื่องบิน [เจตนา]
• เกาะแมน [สถานที่]
• 11 มกราคม [วันที่]

‍

วัตถุประสงค์ของข้อมูลการฝึกอบรม NLU

เรียกอีกอย่างว่า "คําพูดตัวอย่าง" ข้อมูลการฝึกอบรมคือชุดของตัวอย่างที่เป็นลายลักษณ์อักษรเกี่ยวกับประเภทของการสื่อสารที่ระบบใช้ประโยชน์จาก NLU คาดว่าจะโต้ตอบด้วย จุดมุ่งหมายของการใช้ข้อมูลการฝึกอบรม NLU คือการเตรียมระบบ NLU เพื่อจัดการกับกรณีจริงของคําพูดของมนุษย์

ข้อมูลการฝึกอบรมจะจัดระเบียบภาษาที่ไม่มีโครงสร้างเป็นชุดที่เรียกว่า "บัคเก็ต" จุดประสงค์ของถังเหล่านี้คือเพื่อให้มีตัวอย่างของคําพูดที่แม้ว่าจะแตกต่างกัน แต่ก็มีความหมายเหมือนกันหรือคล้ายกัน ตัวอย่างเช่น ถังเดียวกันอาจมีวลี "จองรถให้ฉัน" และ "ได้โปรดเรียกแท็กซี่ไปยังตําแหน่งของฉัน" เนื่องจากเจตนาของทั้งสองวลีพาดพิงถึงการกระทําเดียวกัน

‍

NLU ทํางานอย่างไรในแชทบอท

ความเข้าใจภาษาธรรมชาติถูกใช้โดย chatbots เพื่อทําความเข้าใจสิ่งที่ผู้คนพูดเมื่อพวกเขาพูดโดยใช้คําพูดของตนเอง สิ่งนี้ช่วยให้สามารถสนทนาระหว่างมนุษย์และ chatbots ที่จะเกิดขึ้น เพื่อให้ AI สามารถปรับใช้ NLU ได้สําเร็จ จะต้องได้รับการฝึกอบรมก่อน โดยใช้ข้อมูลการฝึกอบรม chatbots ด้วยความสามารถของแมชชีนเลิร์นนิงสามารถเข้าใจวิธีการได้มาซึ่งบริบทจากภาษาที่ไม่มีโครงสร้าง

ในกรณีของ chatbots สร้างขึ้นเพื่อเป็นผู้ช่วยเสมือนให้กับลูกค้าข้อมูลการฝึกอบรมที่พวกเขาได้รับจะเกี่ยวข้องกับหน้าที่ของพวกเขาและพวกเขาจะไม่เข้าใจแนวคิดที่เกี่ยวข้องกับหัวข้ออื่น ๆ เช่นเดียวกับมนุษย์หาก AI ไม่ได้รับการสอนแนวคิดที่ถูกต้องก็จะไม่มีข้อมูลในการจัดการหน้าที่ที่ซับซ้อน

หากการรู้จําเสียงอัตโนมัติถูกรวมเข้ากับโครงสร้างพื้นฐานของแชทบอทก็จะสามารถแปลงคําพูดเป็นข้อความสําหรับการวิเคราะห์ NLU ซึ่งหมายความว่า บริษัท ในปัจจุบันสามารถสร้างผู้ช่วยสนทนาที่เข้าใจสิ่งที่ผู้ใช้พูดสามารถทําตามคําแนะนําและแม้แต่ตอบสนองโดยใช้คําพูดที่สร้างขึ้น

ในการใช้ NLU ให้สําเร็จ แชทบอทจะต้องสามารถ:

• ทําความเข้าใจและสร้างส่วนต่างๆ ของคําพูด
• แยกและทําความเข้าใจเอนทิตี
• กําหนดความหมายของคํา
• ใช้กิจกรรมการประมวลผลอื่นๆ เพื่อเชื่อมโยงแนวคิด วลี และไวยากรณ์เข้าด้วยกันเป็นภาพของเจตนาและความหมาย

ความแตกต่างระหว่าง Bot และ Conversational AI

‍

ตัวอย่างของความเข้าใจภาษาธรรมชาติ

ตัวอย่างที่ชัดเจนของ NLU ในที่ทํางานสามารถพบได้ในกล่องจดหมายของคุณ โซลูชันอีเมลหลักทั้งหมดมาพร้อมกับความสามารถในการกรองสแปมที่ขับเคลื่อนด้วย NLU สิ่งเหล่านี้จัดระเบียบอีเมลขาเข้าเพื่อลบสแปมและไวรัสคอมพิวเตอร์ ธุรกิจยังสามารถใช้ตัวกรองอีเมลเพื่อตรวจสอบอีเมลขาออกเพื่อให้แน่ใจว่าพนักงานทุกคนปฏิบัติตามนโยบายของบริษัท

‍

แอปพลิเคชันและกรณีการใช้งานที่เข้าใจภาษาธรรมชาติ

สนทนา chatbots

การสนับสนุนลูกค้าได้รับการปฏิวัติโดยการแนะนํา AI เชิงสนทนา ขอบคุณการดําเนินการบริการลูกค้า chatbotsลูกค้าไม่ต้องทนทุกข์ทรมานจากการถือโทรศัพท์เป็นเวลานานเพื่อรับความช่วยเหลือเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์และบริการอีกต่อไป

โดยการนํา NLU มาใช้ chatbots มิฉะนั้นจะสามารถจัดหาการตอบกลับแบบแบร์โบนเท่านั้นสามารถใช้การจดจําคําหลักเพื่อขยายความสามารถในการสนทนาได้ ขับเคลื่อนด้วย NLU chatbots สามารถให้การสนับสนุนลูกค้าได้ทันทีตลอด 24 ชั่วโมงทุกวันในทุกขั้นตอนของการเดินทางของลูกค้า ความสามารถนี้ช่วยเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้าอย่างมากโดยการสร้างช่องทางการสื่อสารที่รวดเร็วเพื่อแก้ปัญหาทั่วไป

บริการลูกค้า chatbots การใช้ประโยชน์จาก NLU สามารถ:

• ตอบคําถามที่พบบ่อย
• ลดความซับซ้อนของการชําระเงินและการจัดส่ง
• ให้ข้อมูลและทิศทางส่วนบุคคล

สนช. chatbots ช่วยให้ธุรกิจสามารถตอบคําถามของผู้ใช้ได้หลากหลายขึ้นด้วยต้นทุนการดําเนินงานที่ลดลง เหล่านี้ chatbots สามารถกุมบังเหียนการบริการลูกค้าในพื้นที่ที่ตัวแทนที่เป็นมนุษย์อาจขาดแคลน ตัวอย่างเช่น คอลเซ็นเตอร์ที่ใช้ chatbots ลูกค้ายังคงสามารถเข้าถึงได้ตลอดเวลา เพราะ chatbots อย่าเหนื่อยหรือท้อแท้พวกเขาสามารถแสดงน้ําเสียงเชิงบวกได้อย่างสม่ําเสมอรักษาชื่อเสียงของแบรนด์ไว้เหมือนเดิม NLU สามารถให้ chatbots ความฉลาดทางอารมณ์ในระดับหนึ่งทําให้พวกเขามีความสามารถในการกําหนดการตอบสนองที่เกี่ยวข้องกับอารมณ์ต่อลูกค้าที่โกรธเคือง

การสนับสนุนการออกตั๋วอัตโนมัติ

การจัดการการออกตั๋วด้วยตนเองอาจส่งผลให้เกิดความไม่สะดวกหลายประการ อีเมลกลับไปกลับมานับไม่ถ้วน และลูกค้าที่ผิดหวัง ด้วย NLU กระบวนการแบบแมนนวลที่มีปริมาณมากเหล่านี้สามารถแทนที่ได้อย่างง่ายดายด้วยขั้นตอนอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย AI 

ระบบ NLU ที่สามารถเข้าใจข้อความภายในตั๋วแต่ละใบสามารถกรองและกําหนดเส้นทางไปยังผู้เชี่ยวชาญหรือแผนกที่เหมาะสมได้อย่างเหมาะสม เนื่องจากซอฟต์แวร์ NLU เข้าใจว่าคําขอจริงคืออะไร จึงสามารถเปิดใช้งานการตอบกลับจากบุคคลหรือทีมที่เกี่ยวข้องด้วยความเร็วที่เร็วขึ้น ระบบสามารถให้ข้อมูลที่เชื่อถือได้ทั้งลูกค้าและพนักงานในเวลาที่เหมาะสม

แม้ว่าความสามารถนี้จะมีประโยชน์ทั่วทั้งกระดาน แต่ก็เป็นประโยชน์ต่อฝ่ายบริการลูกค้าและแผนกไอทีโดยเฉพาะ ระบบ NLU สามารถตั้งค่าสถานะตั๋วเร่งด่วนที่สุดและแนะนําวิธีแก้ปัญหาด้วยความสามารถในการเข้าใจบริบทและความหมายของคําขอต่างๆ ที่พวกเขาโต้ตอบด้วย

การวิเคราะห์ความเชื่อมั่น

การทําความเข้าใจความคิดเห็นความต้องการและความต้องการของลูกค้าเป็นหนึ่งในความสําคัญหลักขององค์กรและแบรนด์ การมีข้อมูลที่จับต้องได้เกี่ยวกับประสบการณ์ของลูกค้าที่เป็นบวกหรือลบธุรกิจสามารถคิดใหม่และปรับปรุงวิธีการนําเสนอผลิตภัณฑ์และบริการของตนได้ การวิเคราะห์ความรู้สึกที่ขับเคลื่อนด้วย NLU เป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพอย่างมากในการจับเสียงของลูกค้าดึงอารมณ์ออกจากข้อความและใช้เพื่อปรับปรุงความสัมพันธ์ระหว่างลูกค้ากับแบรนด์

โดยพื้นฐานแล้ว การวิเคราะห์ความรู้สึกสามารถระบุน้ําเสียงที่อยู่เบื้องหลังการป้อนข้อมูลด้วยภาษาธรรมชาติ เช่น โพสต์บนโซเชียลมีเดีย ซอฟต์แวร์สามารถจัดระเบียบข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเป็นรายงานความคิดเห็นของลูกค้าที่เข้าใจได้ซึ่งกําหนดความคิดเห็นทั่วไปของลูกค้า ข้อมูลนี้ช่วยให้ทีมการตลาดมีกลยุทธ์มากขึ้นในการดําเนินการแคมเปญ

การตรวจสอบเอกสารอัตโนมัติ

การตรวจสอบเอกสารที่ซับซ้อนด้วยตนเองอาจเป็นปัญหาที่ยุ่งยาก เหนื่อย และใช้เวลานาน ยิ่งไปกว่านั้นงานทางโลกและงานซ้ํา ๆ มักมีความเสี่ยงต่อความผิดพลาดของมนุษย์ซึ่งอาจส่งผลให้เกิดผลกระทบร้ายแรงหากเอกสารเป้าหมายมีลักษณะที่ละเอียดอ่อน

ในทางตรงกันข้าม ระบบ NLU สามารถตรวจสอบเอกสารประเภทใดก็ได้ด้วยความเร็วและความแม่นยําที่ไม่เคยมีมาก่อน นอกจากนี้ ซอฟต์แวร์ยังสามารถทํางานรองที่เป็นประโยชน์ เช่น การแยกเอนทิตีอัตโนมัติ เพื่อระบุข้อมูลสําคัญที่อาจเป็นประโยชน์เมื่อทําการตัดสินใจทางธุรกิจในเวลาที่เหมาะสม

ระบบอัตโนมัติของกระบวนการทางธุรกิจและ chatbots

‍

บริการพัฒนาความเข้าใจภาษาธรรมชาติ

Botpress ช่วยให้คุณใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยี AI ที่ทันสมัยที่สุด รวมถึงระบบ NLU ที่ล้ําสมัย โดยใช้การ Botpress แพลตฟอร์มโอเพ่นซอร์ส คุณสามารถ สร้าง NLU ขับเคลื่อน chatbots ที่ดําเนินการนําหน้าเส้นโค้งในขณะที่ใช้เงินและทรัพยากรน้อยลง

ทั้งหมด chatbots ต้องได้รับการฝึกอบรมก่อนจึงจะสามารถนําไปใช้ได้ แต่ Botpress ทําให้กระบวนการนี้เร็วขึ้นอย่างมาก Chatbots สร้างผ่าน Botpress อาจสามารถเข้าใจแนวคิดด้วยตัวอย่างความตั้งใจเพียง 10 ตัวอย่าง ซึ่งส่งผลโดยตรงต่อความเร็วที่แชทบอทพร้อมที่จะมีส่วนร่วมกับมนุษย์จริง

นอกจากนี้ Botpress รองรับมากกว่า 10 ภาษาโดยกําเนิด รวมถึงอังกฤษ ฝรั่งเศส สเปน อาหรับ และญี่ปุ่น ผู้ใช้ยังสามารถใช้ประโยชน์จากโมเดล FastText เพื่อเข้าถึง 157 ภาษาที่แตกต่างกัน ด้วยเหตุนี้ แชทบอทตัวเดียวจึงสามารถสร้างประสบการณ์การสนทนาหลายภาษาและตอบสนองตลาดต่างๆ ได้ทันที

เริ่มเลย!

‍