Paano gumagana ang natural na pag-unawa sa wika ng NLU?

Binago ng natural language understanding (NLU) ang paraan ng pakikipag-ugnayan ng mga kumpanya sa kanilang mga customer. Ang kakayahang tukuyin ang layunin ng customer mula sa mga text message, email, at iba pang paraan ng komunikasyon ay naging mahalaga sa malaki at maliit na negosyo.

‍

Ano ang natural language understanding (NLU)?

Ang Natural Language Understanding (NLU) ay isang sangay ng artificial intelligence (AI). Ang NLU ay isa sa mga pangunahing subfield ng natural language processing (NLP), isang field na naglalapat ng computational linguistics sa makabuluhan at kapana-panabik na mga paraan.

Ang NLP ay isang malawak na termino na sumasaklaw sa ilang mga subfield gaya ng pagkuha ng impormasyon, pagkuha ng impormasyon, pagmimina ng teksto, pagkilala sa pagsasalita, mga modelo ng wika, pamamahala sa dialogo, pagsasalin ng makina, mga interface ng pakikipag-usap, pagbuo ng natural na wika (NLG), at higit pa. Ang NLU ay isa sa pinakamahalagang bahagi ng NLP dahil ginagawang posible para sa mga makina na maunawaan tayo.

Ang layunin ng NLU ay payagan ang computer software na maunawaan ang natural na wika ng tao sa pandiwang at nakasulat na anyo. Gumagana ang NLU sa pamamagitan ng paggamit ng mga algorithm upang i-convert ang pagsasalita ng tao sa isang mahusay na tinukoy na modelo ng data ng mga semantiko at pragmatic na mga kahulugan.

Mayroong dalawang pangunahing konsepto sa NLU:

Pagkilala sa layunin

Ang layunin ng pagkilala sa layunin ay tukuyin ang damdamin ng gumagamit sa loob ng isang katawan ng teksto at matukoy ang layunin ng komunikasyon sa kamay. Dahil itinatatag nito ang kahulugan ng teksto, ang pagkilala sa layunin ay maaaring ituring na pinakamahalagang bahagi ng mga sistema ng NLU.

Pagkilala sa entidad

Ang pokus ng pagkilala sa entity ay ang tukuyin ang mga entity sa isang mensahe upang makuha ang pinakamahalagang impormasyon tungkol sa kanila. Ang pagkilala sa entity ay batay sa dalawang pangunahing uri ng mga entity, na tinatawag na mga numeric na entity at pinangalanang entity. Maaaring tumukoy ang isang numeric na entity sa anumang uri ng numerical value, kabilang ang mga numero, currency, petsa, at porsyento. Sa kabaligtaran, ang mga pinangalanang entity ay maaaring mga pangalan ng mga tao, kumpanya, at lokasyon.

Halimbawa, ang isang kahilingan para sa isang tiket sa eroplano sa Isle of Man sa Enero 11 ay maaaring hatiin sa sumusunod na paraan:

• Ticket sa eroplano [layunin]
• Paglalakbay sakay ng eroplano [intent]
• Isle of Man [lokasyon]
• Enero 11 [petsa]

‍

Ang layunin ng data ng pagsasanay ng NLU

Tinutukoy din bilang "mga halimbawang pananalita", ang data ng pagsasanay ay isang hanay ng mga nakasulat na halimbawa ng uri ng komunikasyon na inaasahang makikipag-ugnayan sa isang system na gumagamit ng NLU. Ang layunin ng paggamit ng data ng pagsasanay sa NLU ay upang maghanda ng isang sistema ng NLU upang mahawakan ang mga tunay na pagkakataon ng pagsasalita ng tao.

Inaayos ng data ng pagsasanay ang hindi nakabalangkas na wika sa mga hanay na kilala bilang "mga balde." Ang layunin ng mga balde na ito ay maglaman ng mga halimbawa ng pananalita na, bagama't magkaiba, ay may pareho o magkatulad na kahulugan. Halimbawa, ang parehong bucket ay maaaring maglaman ng mga pariralang "mag-book sa akin ng sakay" at "Pakiusap, tumawag ng taxi papunta sa aking lokasyon", dahil ang layunin ng parehong mga parirala ay tumutukoy sa parehong aksyon.

‍

Paano gumagana ang NLU sa isang chatbot?

Ang natural na pag-unawa sa wika ay ginagamit ng mga chatbot upang maunawaan kung ano ang sinasabi ng mga tao kapag nagsasalita sila gamit ang kanilang sariling mga salita. Nagbibigay-daan ito sa tuluy-tuloy na pag-uusap sa pagitan ng mga tao at mga chatbot na mangyari. Para matagumpay na mai-deploy ng AI ang NLU, dapat muna itong sanayin. Sa pamamagitan ng paggamit ng data ng pagsasanay, ang mga chatbot na may mga kakayahan sa pag-aaral ng machine ay maaaring maunawaan kung paano kumuha ng konteksto mula sa hindi nakaayos na wika.

Sa kaso ng mga chatbot na nilikha upang maging mga virtual na katulong sa mga customer, ang data ng pagsasanay na kanilang matatanggap ay magiging may kaugnayan sa kanilang mga tungkulin at mabibigo silang maunawaan ang mga konseptong nauugnay sa iba pang mga paksa. Tulad ng mga tao, kung ang isang AI ay hindi naturuan ng mga tamang konsepto, hindi ito magkakaroon ng impormasyon upang mahawakan ang mga kumplikadong tungkulin.

Kung isinama ang awtomatikong pagkilala sa pagsasalita sa imprastraktura ng chatbot, magagawa nitong i-convert ang pagsasalita sa teksto para sa pagsusuri ng NLU. Nangangahulugan ito na ang mga kumpanya sa ngayon ay maaaring lumikha ng mga katulong sa pakikipag-usap na nauunawaan kung ano ang sinasabi ng mga user, maaaring sumunod sa mga tagubilin, at kahit na tumugon gamit ang nabuong pananalita.

Upang matagumpay na maipatupad ang NLU, ang isang chatbot ay dapat na:

• Unawain at bumuo ng mga bahagi ng pananalita
• I-extract at unawain ang mga entity
• Tukuyin ang kahulugan ng mga salita
• Gumamit ng iba pang mga aktibidad sa pagpoproseso upang ikonekta ang mga konsepto, parirala, at grammar sa isang larawan ng layunin at kahulugan

Ang pagkakaiba sa pagitan ng Bot at Conversational AI

‍

Isang halimbawa ng natural na pag-unawa sa wika

Ang isang malinaw na halimbawa ng NLU sa trabaho ay makikita sa iyong inbox. Ang lahat ng pangunahing solusyon sa email ay may mga kakayahan sa pag-filter ng spam na pinapagana ng NLU. Inaayos ng mga ito ang mga papasok na email para alisin ang spam at mga virus ng computer. Ang mga negosyo ay maaari ding gumamit ng mga filter ng email upang siyasatin ang mga papalabas na email upang matiyak na ang lahat ng empleyado ay sumusunod sa patakaran ng kumpanya.

‍

Mga aplikasyon at kaso ng paggamit ng natural na pag-unawa sa wika

Mga chatbot sa pakikipag-usap

Ang suporta sa customer ay binago sa pamamagitan ng pagpapakilala ng pakikipag-usap na AI. Salamat sa pagpapatupad ng mga chatbot ng customer service, hindi na kailangang magdusa ang mga customer sa mahabang oras ng paghawak sa telepono upang makatanggap ng tulong sa mga produkto at serbisyo.

Sa pamamagitan ng pagpapatupad ng NLU, ang mga chatbot na kung hindi man ay makakapagbigay lamang ng mga barebone na tugon ay maaaring gumamit ng pagkilala sa keyword upang palakasin ang kanilang mga kakayahan sa pakikipag-usap. Ang mga chatbot na pinapagana ng NLU ay maaaring magbigay ng instant, 24/7 na suporta sa customer sa bawat yugto ng paglalakbay ng customer. Ang kakayahang ito ay lubhang nagpapabuti sa kasiyahan ng customer sa pamamagitan ng pagtatatag ng isang mabilis na channel ng komunikasyon upang malutas ang mga karaniwang problema.

Nagagawa ng mga chatbot ng customer service na gumagamit ng NLU na:

• Sagutin ang mga FAQ
• Pasimplehin ang pag-checkout at pagpapadala
• Magbigay ng mga personalized na input at direksyon

Binibigyang-daan ng NLU chatbots ang mga negosyo na tugunan ang mas malawak na hanay ng mga query ng user sa pinababang gastos sa pagpapatakbo. Maaaring kunin ng mga chatbot na ito ang renda ng serbisyo sa customer sa mga lugar kung saan maaaring kulang ang mga ahente ng tao. Halimbawa, ang isang call center na gumagamit ng mga chatbot ay maaaring manatiling naa-access ng mga customer sa anumang oras ng araw. Dahil hindi napapagod o nadidismaya ang mga chatbot, nagagawa nilang patuloy na magpakita ng positibong tono, na pinapanatiling buo ang reputasyon ng isang brand. Ang NLU ay maaaring magbigay sa mga chatbot ng isang tiyak na antas ng emosyonal na katalinuhan, na nagbibigay sa kanila ng kakayahang bumuo ng mga emosyonal na nauugnay na tugon sa mga nagagalit na customer.

Suporta sa awtomatikong ticketing

Ang manu-manong pamamahala ng ticketing ay maaaring magresulta sa isang serye ng mga abala. Kabilang dito ang mga pagkaantala, hindi mabilang na hanay ng mga pabalik-balik na email, at mga nabigong customer. Sa pamamagitan ng NLU, ang mataas na dami ng mga manu-manong proseso na ito ay madaling mapapalitan ng mga awtomatikong pamamaraang pinapagana ng AI. 

Ang isang sistema ng NLU na may kakayahang maunawaan ang teksto sa loob ng bawat tiket ay maaaring maayos na i-filter at iruta ang mga ito sa tamang eksperto o departamento. Dahil naiintindihan ng software ng NLU kung ano ang aktwal na kahilingan, maaari nitong paganahin ang tugon mula sa nauugnay na tao o koponan sa mas mabilis na bilis. Ang sistema ay maaaring magbigay sa parehong mga customer at empleyado ng maaasahang impormasyon sa isang napapanahong paraan.

Bagama't kapaki-pakinabang ang kakayahang ito sa kabuuan, partikular na nakikinabang ito sa serbisyo sa customer at mga departamento ng IT. Nagagawa ng mga sistema ng NLU na i-flag ang mga pinaka-kagyat na tiket at nagrerekomenda ng mga solusyon salamat sa kanilang kakayahang maunawaan ang konteksto at kahulugan ng iba't ibang mga kahilingan na kanilang nakikipag-ugnayan.

Pagsusuri ng damdamin

Ang pag-unawa sa mga opinyon, pangangailangan, at kagustuhan ng mga customer ay isa sa mga pangunahing priyoridad ng mga organisasyon at brand. Sa pamamagitan ng pagkakaroon ng nasasalat na impormasyon tungkol sa kung ano ang positibo o negatibong mga karanasan ng customer, maaaring muling pag-isipan at pagbutihin ng mga negosyo ang mga paraan ng pag-aalok nila ng kanilang mga produkto at serbisyo. Ang pagsusuri ng sentimento na pinapagana ng NLU ay isang makabuluhang epektibong paraan ng pagkuha ng boses ng customer, pagkuha ng mga emosyon mula sa text, at paggamit sa mga ito upang mapabuti ang mga relasyon sa customer-brand.

Sa pinakabatayan nito, matutukoy ng pagsusuri ng damdamin ang tono sa likod ng mga input ng natural na wika gaya ng mga post sa social media. Kung gagawin pa ito, maaaring ayusin ng software ang hindi nakabalangkas na data sa mga mauunawaang ulat ng feedback ng customer na naglalarawan sa mga pangkalahatang opinyon ng mga customer. Nagbibigay-daan ang data na ito sa mga marketing team na maging mas madiskarte pagdating sa pagsasagawa ng mga campaign.

Awtomatikong pagsusuri ng dokumento

Ang pagsasagawa ng manu-manong pagsusuri ng mga kumplikadong dokumento ay maaaring maging napakahirap, nakakapagod, at nakakaubos ng oras na pagsubok. Bukod dito, ang mga makamundong at paulit-ulit na gawain ay kadalasang nasa panganib ng pagkakamali ng tao, na maaaring magresulta sa malalang mga epekto kung ang mga target na dokumento ay sensitibo.

Sa kabaligtaran, maaaring suriin ng mga sistema ng NLU ang anumang uri ng dokumento na may hindi pa nagagawang bilis at katumpakan. Bukod dito, ang software ay maaari ding magsagawa ng mga kapaki-pakinabang na pangalawang gawain tulad ng awtomatikong pagkuha ng entity upang matukoy ang pangunahing impormasyon na maaaring maging kapaki-pakinabang kapag gumagawa ng mga napapanahong desisyon sa negosyo.

Automation ng proseso ng negosyo at mga chatbot

‍

Mga serbisyo sa pagbuo ng natural na pag-unawa sa wika

Botpress nagbibigay-daan sa iyong gamitin ang mga pinaka-advanced na teknolohiya ng AI, kabilang ang mga makabagong sistema ng NLU. Sa pamamagitan ng paggamit ng Botpress open-source na platform, maaari kang lumikha ng mga chatbot na pinapagana ng NLU na gumaganap nang mas maaga habang nagkakahalaga ng mas kaunting pera at mapagkukunan.

Dapat sanayin ang lahat ng chatbots bago sila ma-deploy, ngunit Botpress ginagawang mas mabilis ang prosesong ito. Nagawa ang mga Chatbot sa pamamagitan ng Botpress ay maaaring maunawaan ang mga konsepto na may kasing-kaunting 10 halimbawa ng isang layunin, na direktang nakakaapekto sa bilis kung saan ang isang chatbot ay handang makipag-ugnayan sa mga totoong tao.

At saka, Botpress sumusuporta sa higit sa 10 mga wika sa katutubong, kabilang ang English, French, Spanish, Arabic, at Japanese. Maaari ding samantalahin ng mga user ang modelo ng FastText para magkaroon ng access sa 157 iba't ibang wika. Dahil dito, nagagawa ng isang chatbot na lumikha ng mga karanasan sa pakikipag-usap sa maraming wika at agad na tumutugon sa iba't ibang mga merkado.

Magsimula!

‍