ความเข้าใจภาษาธรรมชาติ (NLU) คืออะไร?

คุณเคยนั่งอยู่หน้าคอมพิวเตอร์ไม่แน่ใจว่าต้องดําเนินการอย่างไรเพื่อให้งานของคุณสําเร็จลุล่วงหรือไม่? หากคุณเคยหวังว่าคุณจะคุยกับมันและให้มันเข้าใจสิ่งที่คุณพูด แสดงว่าคุณโชคดี ด้วยความเข้าใจภาษาธรรมชาติคอมพิวเตอร์ไม่เพียง แต่สามารถเข้าใจความหมายของคําพูดของเรา แต่ยังสามารถใช้ภาษาเพื่อปรับปรุงสภาพความเป็นอยู่และการทํางานของเราในรูปแบบใหม่ที่น่าตื่นเต้น

ความเข้าใจภาษาธรรมชาติ (NLU) คืออะไร?

หรือที่เรียกว่าการตีความภาษาธรรมชาติ (NLI) ความเข้าใจภาษาธรรมชาติ (NLU) เป็นรูปแบบหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ NLU เป็นหัวข้อย่อยของการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ซึ่งใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อปรับปรุงความสามารถของ AI ในการทําความเข้าใจภาษามนุษย์

ตัวอย่างของเทคโนโลยี NLU ในที่ทํางาน ได้แก่:

• การแปลภาษาอัตโนมัติ: ทุกวันนี้เราสามารถใช้บริการเช่น Google Translate และ Microsoft Translator เพื่อแปลข้อความเป็นหลายร้อยภาษาได้อย่างราบรื่น
  

• ตอบคําถาม: เมื่อใช้ NLU ควบคู่กับซอฟต์แวร์รู้จําเสียง AI สามารถเข้าใจการสื่อสารด้วยวาจาได้ ตัวอย่างเช่น เราสามารถถาม AI บนโทรศัพท์เกี่ยวกับสภาพอากาศในวันพรุ่งนี้ และผ่าน NLU จะรวบรวมข้อมูลและส่งต่อให้เรา
  

• เทคโนโลยีผู้ช่วยเสมือน: อุปกรณ์ต่างๆ เช่น Google Home และ Amazon Alexa ใช้ NLU เพื่อมอบโซลูชันที่ครอบคลุมทั้งหมดแก่ผู้ใช้สําหรับความช่วยเหลือทางดิจิทัล

อะไรคือความแตกต่างระหว่าง NLU, NLP และ NLG?

ความเข้าใจภาษาธรรมชาติ (NLU) และการสร้างภาษาธรรมชาติ (NLG) เป็นทั้งส่วนย่อยของการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ในขณะที่จุดสนใจหลักของเทคโนโลยี NLU คือการให้คอมพิวเตอร์สามารถเข้าใจการสื่อสารของมนุษย์ NLG ช่วยให้ AI สร้างคําตอบข้อความภาษาธรรมชาติโดยอัตโนมัติ

เมื่อคอมพิวเตอร์สร้างคําตอบสําหรับคําถามก็มีแนวโน้มที่จะใช้ภาษาอย่างตรงไปตรงมาโดยไม่มากนักในแง่ของความลื่นไหลอารมณ์และบุคลิกภาพ ในทางตรงกันข้ามการสร้างภาษาธรรมชาติช่วยให้คอมพิวเตอร์สร้างคําพูดที่น่าสนใจและมีส่วนร่วมจึงช่วยรักษาความสนใจของผู้คน ซอฟต์แวร์สามารถสอนให้ตัดสินใจได้ทันทีโดยปรับตัวเองให้เข้ากับวิธีที่เหมาะสมที่สุดในการสื่อสารกับบุคคลโดยใช้ภาษาแม่ของพวกเขา

เป็น NLP chatbots ดีกว่านี้ไหม

การเข้าใจภาษาธรรมชาติทํางานอย่างไร

การทําความเข้าใจภาษาธรรมชาติใช้อัลกอริทึมที่วิเคราะห์คําพูดของมนุษย์และแบ่งออกเป็นคําจํากัดความเชิงความหมายและเชิงปฏิบัติ เทคโนโลยี NLU มีจุดมุ่งหมายเพื่อจับเจตนาที่อยู่เบื้องหลังการสื่อสารและระบุเอนทิตี เช่น บุคคลหรือค่าตัวเลขที่กล่าวถึงในระหว่างการพูด

การรับรู้เจตนา

ซอฟต์แวร์ทําความเข้าใจภาษาธรรมชาติไม่เพียงแต่เข้าใจความหมายของคําแต่ละคําภายในประโยค แต่ยังเข้าใจความหมายเมื่อนํามารวมกัน ซึ่งหมายความว่า อินเทอร์เฟซการสนทนาที่ขับเคลื่อนด้วย NLU สามารถเข้าใจความหมายเบื้องหลังคําพูดและกําหนดวัตถุประสงค์ของคําที่เราใช้

ข้อได้เปรียบหลักประการหนึ่งของการนําซอฟต์แวร์ที่มีอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องมาใช้คือความสามารถในการดําเนินการวิเคราะห์ความรู้สึก การวิเคราะห์ความรู้สึกช่วยให้ธุรกิจหรือองค์กรเข้าถึงข้อมูลที่มีโครงสร้างเกี่ยวกับความคิดเห็นและความต้องการของลูกค้าในผลิตภัณฑ์หรือหัวข้อใดๆ

บทบาทและผลลัพธ์ของลูกค้าของ AI เชิงสนทนา

การรับรู้เอนทิตี

เทคโนโลยี NLU ประเภทนี้มุ่งเน้นไปที่การระบุเอนทิตีภายในคําพูดของมนุษย์ เอนทิตีสามารถเป็นตัวแทนของบุคคล บริษัท สถานที่ ผลิตภัณฑ์ หรือคํานามอื่นๆ ที่เกี่ยวข้อง ในทํานองเดียวกันซอฟต์แวร์ยังสามารถจดจําเอนทิตีตัวเลขเช่นสกุลเงินวันที่หรือค่าเปอร์เซ็นต์

เหตุใดความเข้าใจภาษาธรรมชาติจึงมีความสําคัญ

ความเข้าใจภาษาธรรมชาติช่วยให้เราสามารถเชื่อมช่องว่างการสื่อสารระหว่างมนุษย์กับคอมพิวเตอร์ NLU ให้อํานาจแก่ปัญญาประดิษฐ์ในการให้ความช่วยเหลือผู้คนและมีแอปพลิเคชันที่หลากหลาย ตัวอย่างเช่น การดําเนินการสนับสนุนลูกค้าสามารถปรับปรุงได้อย่างมากโดยชาญฉลาด chatbots.

ขั้นตอนในการทําความเข้าใจภาษาธรรมชาติมีอะไรบ้าง?

แม้ว่ากระบวนการของ NLU อาจดูเหมือนทันทีสําหรับผู้สังเกตการณ์ทั่วไป แต่ก็มีเบื้องหลังเกิดขึ้นมากมาย ข้อมูลจะต้องถูกรวบรวม จัดระเบียบ วิเคราะห์ และส่งมอบก่อนที่จะใช้งานได้

ขั้นตอนการทําความเข้าใจภาษาธรรมชาติทั่วไปประกอบด้วยขั้นตอนต่อไปนี้:

• การประเมินคุณภาพข้อมูล: อัลกอริทึมแมชชีนเลิร์นนิงจะเรียนรู้ได้มากเท่าที่ชุดข้อมูลอนุญาตเท่านั้น สิ่งสําคัญคือต้องพิจารณาคุณภาพของข้อมูลที่กําลังวิเคราะห์และกําหนดความคาดหวังตามนั้น ตัวอย่างเช่น หากดําเนินการวิเคราะห์ความรู้สึกจากข้อมูลจากที่เดียว คงเป็นเรื่องโง่เขลาที่จะคาดหวังว่าผลลัพธ์จะสะท้อนความคิดเห็นของคนทั้งประเทศ
  

• การทําความสะอาดข้อมูล: เมื่ออัลกอริทึมโต้ตอบกับชุดข้อมูลเป็นครั้งแรกพวกเขาจะถูกป้อนข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างที่ซับซ้อน ไม่เพียง แต่ข้อมูลจํานวนมากจะฟุ่มเฟือย แต่อัลกอริทึมยังต้องต่อสู้กับคําที่สะกดผิดสํานวนสํานวนและประโยคที่ไม่ถูกต้องตามหลักไวยากรณ์ ตัวอย่างเช่น คําถามง่ายๆ "ใช่หรือไม่ใช่" อาจมีหลายรูปแบบในวิธีที่ผู้คนตอบ คําว่าใช่สามารถแทนที่ด้วย "ใช่", "เจ้า" หรือ "ยัส" อัลกอริทึมจะต้องสามารถเรียนรู้วิธีแยกแยะเจตนาของผู้ใช้ได้
  

• ประมวล ผล: เมื่อข้อมูลได้รับการขัดเกลาให้มากที่สุดแล้วก็ถึงเวลาประมวลผล ซึ่งหมายถึงการนําคําที่อาจซ้ําซ้อนสําหรับการวิเคราะห์ เช่น บทความ คําบุพบท และคําอื่นๆ ที่ใช้บ่อย ด้วยวิธีนี้ สิ่งที่เหลืออยู่สามารถแปลงเป็นโทเค็นเป็นองค์ประกอบแต่ละอย่างที่เครื่องสามารถอ่านและตีความได้
  

• แบบ จำลอง: ในการประมวลผลภาษาธรรมชาติแบบจําลองคือโครงสร้างองค์กรที่แสดงถึงรูปแบบที่พบในข้อมูล แบบจําลองทั่วไปคือ "ถุงคํา" ซึ่งวัดจํานวนครั้งที่มีการกล่าวถึงแต่ละคําและแสดงค่านั้นเป็นเวกเตอร์
  

• การวิเคราะห์: เมื่อข้อมูลได้รับการจําลองแล้วจะสามารถวิเคราะห์ผลลัพธ์เพื่อทําความเข้าใจคุณภาพผลผลิตเริ่มต้นได้ ดังที่ได้กล่าวไว้ก่อนหน้านี้คุณภาพของผลลัพธ์จะขึ้นอยู่กับชุดข้อมูลที่ใช้
  

• แสดง: การแสดงข้อมูลด้วยภาพช่วยให้ผู้ใช้ปลายทางของซอฟต์แวร์เข้าใจข้อสรุปที่รวบรวมโดยเทคโนโลยี NLU ด้วยการแสดงข้อมูลในรูปแบบแผนภูมิเราสามารถมั่นใจได้ว่าจะง่ายต่อการส่งไปยังบุคคลสําคัญที่ไม่คุ้นเคยกับข้อมูลเฉพาะของ NLU
  

• การดําเนินงาน: นี่คือกระบวนการของการได้รับข้อมูลเชิงลึกและข้อสรุปอันมีค่าจากเนื้อข้อมูล มีหลายวิธีในการดําเนินการตามขั้นตอนสุดท้ายนี้ ตัวอย่าง ได้แก่ การนําข้อมูลไปวิเคราะห์ต้นน้ําเพิ่มเติมหรือใช้เพื่อวัตถุประสงค์เฉพาะ เช่น การวิจัยตลาด เราสามารถสร้างวิธีการที่ราบรื่นในการเพิ่มมูลค่าจากเทคโนโลยี NLP ตัวอย่างเช่น ยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีอย่าง Google และ Amazon ใช้การสร้างแบบจําลองหัวข้อเมื่อส่งข้อมูลผลิตภัณฑ์ โดยให้ตัวกรองอัตโนมัติและการอัปเกรด QoL อื่นๆ

เทคโนโลยี NLU ของคุณควรมีความสามารถอะไรบ้าง?

ความสามารถหลักของเทคโนโลยี NLU คือการเข้าใจภาษาในลักษณะเดียวกับที่มนุษย์ทําแทนที่จะพึ่งพาคําหลักเพื่อทําความเข้าใจแนวคิด ในฐานะที่เป็นซอฟต์แวร์จดจําภาษา อัลกอริทึม NLU สามารถปรับปรุงปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์และองค์กรในขณะเดียวกันก็ปรับปรุงการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูล

ความสามารถของโซลูชันการทําความเข้าใจภาษาธรรมชาติรวมถึง:

• การตอบสนองด้วยเสียงแบบโต้ตอบ (IVR) และการกําหนดเส้นทางข้อความ: เทคโนโลยี IVR ที่ขับเคลื่อนด้วย NLU สามารถประมวลผลเสียงของบุคคล แปลงคําเป็นข้อความ และเรียกใช้อัลกอริทึมบนโครงสร้างทางไวยากรณ์เพื่อทําความเข้าใจเจตนา ฝันโดยนิยายวิทยาศาสตร์และทําให้เป็นจริงโดยวิทยาศาสตร์ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีนี้ช่วยให้คอมพิวเตอร์เข้าใจสิ่งที่เราพูดเมื่อเราพูด
  

• การจัดหมวดหมู่และการจัดประเภทข้อความ: ด้วยการใช้เทคโนโลยี NLU ระบบสามารถวิเคราะห์เนื้อหาข้อความขนาดใหญ่และรวบรวมข้อมูลที่เป็นประโยชน์ตามหมวดหมู่ที่กําหนดไว้ล่วงหน้า สิ่งนี้มีประโยชน์ในการกรองข้อมูล นอกจากนี้ยังสามารถใช้ NLU เพื่อสรุปข้อความโดยอัตโนมัติรับปริมาณมากและลดให้เป็นเกร็ดเล็กเกร็ดน้อยข้อมูลที่ย่อยง่าย
  

• การสนับสนุนลูกค้าอัจฉริยะ: หนึ่งในการใช้งานทั่วไปของการตรวจจับภาษาอัตโนมัติคือการสร้าง chatbots. ในขณะที่ส่วนใหญ่ทํางานของโรงสี chatbots กําลังอ่านจากสคริปต์เท่านั้นเทคโนโลยี NLU สามารถทําให้แชทบอทมีความสามารถในการรู้ว่าพวกเขากําลังพูดถึงอะไร เหล่านี้ chatbots ทําหน้าที่เป็นผู้ช่วยดิจิทัลให้กับมืออาชีพและลูกค้า
  

• การแปลภาษาอัตโนมัติ: หรือที่เรียกว่าแมชชีนเลิร์นนิง สาขาการพัฒนา AI นี้ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้และปรับตัวตามรูปแบบที่ได้รับการฝึกฝนให้เข้าใจ นอกจากนี้ การแปลด้วยเครื่องยังช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถสร้างข้อความภาษาธรรมชาติและแปลเป็นและจากภาษาอื่นๆ ได้ทันที การแปลด้วยเครื่องเชิงสถิติ (SMT) ที่ใช้ประโยชน์จาก NLU สามารถแยกวิเคราะห์คําพูดของมนุษย์ผ่านระบบการแปลตามกฎ มีหลายวิธีในการนี้ เช่น การแปลคําต่อคํา การแมปประโยคในภาษาหนึ่งเป็นอีกภาษาหนึ่ง หรือใช้ไวยากรณ์เป็นพื้นฐานในการแปล
  

• การเก็บข้อมูล: นี่คือกระบวนการรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับวัตถุ บุคคล และเหตุการณ์ เมื่อรวมกับเทคโนโลยี IVR ทําให้ผู้คนสามารถสื่อสารข้อมูลสําคัญกับคอมพิวเตอร์ด้วยวาจา
  

• อินเทอร์เฟซการสนทนา: ความก้าวหน้าในการทําความเข้าใจภาษาสนทนาได้นําไปสู่การสร้างอุปกรณ์ เช่น Google Home และ Amazon Alexa ซึ่งช่วยให้มนุษย์สามารถสื่อสารกับพวกเขาโดยใช้วิธีการพูดที่เป็นธรรมชาติ NLU ช่วยให้เครื่องเหล่านี้แบ่งกลุ่มคําและประโยคจดจําไวยากรณ์และใช้ความรู้เกี่ยวกับบทบาททางความหมายเพื่อทําความเข้าใจเจตนาของผู้ใช้
  

ความแตกต่างระหว่างบอทและ AI เชิงสนทนา

บริการพัฒนาความเข้าใจภาษาธรรมชาติ

ใช้เทคโนโลยี AI ที่ทันสมัยที่สุดและสร้างแพลตฟอร์มการสนทนาในระดับแนวหน้าของนวัตกรรมด้วย Botpress. . ด้วยอัลกอริธึมการฝึกอบรมที่รวดเร็ว Botpress chatbots สามารถเรียนรู้จากชุดข้อมูลด้วยความเร็วที่บันทึก ซึ่งบางครั้งต้องการตัวอย่างเพียง 10 ตัวอย่างเพื่อทําความเข้าใจเจตนา แนวทางการฝึกอบรมที่ปฏิวัติวงการนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าบอทสามารถใช้งานได้ในเวลาไม่นาน

Botpress สามารถใช้สร้างอย่างง่าย chatbots ตลอดจนโครงการทําความเข้าใจภาษาสนทนาที่ซับซ้อน แพลตฟอร์มนี้รองรับ 12 ภาษาโดยกําเนิด รวมถึงอังกฤษ ฝรั่งเศส สเปน ญี่ปุ่น และอาหรับ ความสามารถทางภาษาสามารถปรับปรุงได้ด้วยโมเดล FastText ทําให้ผู้ใช้สามารถเข้าถึงภาษาต่างๆ ได้ 157 ภาษา Botpress โอเพ่นซอร์ส และสามารถทํางานบนระบบปฏิบัติการที่คุณเลือกได้

ภาษาธรรมชาติและความเข้าใจในบทสนทนา