Ano ang natural language understanding (NLU)?

Nakaupo ka na ba sa harap ng iyong computer, hindi sigurado kung anong mga aksyon ang gagawin upang magawa ang iyong trabaho? Kung naisip mo na sana ay makausap mo lang ito at ipaintindi sa kanya ang iyong sinasabi, kung gayon ikaw ay swerte. Salamat sa natural na pag-unawa sa wika, hindi lamang naiintindihan ng mga computer ang kahulugan ng ating mga salita, ngunit maaari din nilang gamitin ang wika upang pahusayin ang ating pamumuhay at mga kondisyon sa pagtatrabaho sa mga bagong kapana-panabik na paraan.

Ano ang natural language understanding (NLU)?

Kilala rin bilang natural language interpretation (NLI), ang natural language understanding (NLU) ay isang anyo ng artificial intelligence. Ang NLU ay isang subtopic ng natural language processing (NLP), na gumagamit ng machine learning techniques para pahusayin ang kakayahan ng AI na maunawaan ang wika ng tao.

Ang mga halimbawa ng teknolohiya ng NLU sa trabaho ay kinabibilangan ng:

• Awtomatikong pagsasalin ng wika: Sa ngayon, maaari nang gumamit ng mga serbisyo tulad ng Google Translate at Microsoft Translator upang walang putol na pagsasalin ng teksto sa daan-daang wika.
  

• Pagsagot sa mga tanong: Kapag ginamit ang NLU kasabay ng speech recognition software, mauunawaan ng AI ang verbal na komunikasyon. Halimbawa, maaaring tanungin ng isa ang AI sa kanilang telepono tungkol sa lagay ng panahon bukas, at sa pamamagitan ng NLU ito ay magtitipon ng impormasyon at ihahatid ito sa amin.
  

• Virtual assistant technology: Ang mga device gaya ng Google Home at Amazon Alexa ay nagpapatupad ng NLU upang mabigyan ang kanilang mga user ng isang malawakang solusyon sa digital na tulong.

Ano ang mga pagkakaiba sa pagitan ng NLU, NLP, at NLG?

Ang natural language understanding (NLU) at natural language generation (NLG) ay parehong subset ng natural language processing (NLP). Habang ang pangunahing pokus ng teknolohiya ng NLU ay bigyan ang mga computer ng kapasidad na maunawaan ang komunikasyon ng tao, binibigyang-daan ng NLG ang AI na awtomatikong makabuo ng mga sagot sa text ng natural na wika.

Kapag ang isang computer ay nakabuo ng isang sagot sa isang query, ito ay may posibilidad na gumamit ng wika nang walang kabuluhan sa mga tuntunin ng pagkalikido, damdamin, at personalidad. Sa kabaligtaran, ang pagbuo ng natural na wika ay tumutulong sa mga computer na makabuo ng pagsasalita na kawili-wili at nakakaengganyo, kaya nakakatulong na mapanatili ang atensyon ng mga tao. Ang software ay maaaring ituro upang gumawa ng mga pagpapasya sa mabilisang, iangkop ang sarili nito sa pinakaangkop na paraan upang makipag-usap sa isang tao gamit ang kanilang sariling wika.

Mas maganda ba ang NLP chatbots?

Paano gumagana ang natural na pag-unawa sa wika?

Ang natural na pag-unawa sa wika ay nagpapatupad ng mga algorithm na nagsusuri sa pagsasalita ng tao at hinahati ito sa mga semantiko at pragmatic na kahulugan. Nilalayon ng teknolohiya ng NLU na makuha ang layunin sa likod ng komunikasyon at tukuyin ang mga entity, gaya ng mga tao o mga numerong halaga, na binanggit habang nagsasalita.

Pagkilala sa layunin

Hindi lang nauunawaan ng software ng natural na pag-unawa sa wika ang kahulugan ng mga indibidwal na salita sa loob ng isang pangungusap, naiintindihan din nito kung ano ang ibig sabihin ng mga ito kapag pinagsama ang mga ito. Nangangahulugan ito na ang mga interface ng pakikipag-usap na pinapagana ng NLU ay maaaring maunawaan ang kahulugan sa likod ng pagsasalita at matukoy ang mga layunin ng mga salitang ginagamit namin.

Ang isa sa mga pangunahing bentahe ng paggamit ng software na may mga algorithm sa pag-aaral ng machine ay ang kakayahang magsagawa ng mga operasyon ng pagsusuri ng damdamin. Nagbibigay ang pagsusuri ng sentimento sa isang negosyo o organisasyon ng access sa nakabalangkas na impormasyon tungkol sa mga opinyon at kagustuhan ng kanilang mga customer sa anumang produkto o paksa.

Ang mga tungkulin at kinalabasan ng customer ng pakikipag-usap na AI

Pagkilala sa entidad

Ang partikular na uri ng teknolohiyang NLU na ito ay nakatuon sa pagtukoy ng mga entity sa loob ng pagsasalita ng tao. Ang isang entity ay maaaring kumatawan sa isang tao, kumpanya, lokasyon, produkto, o anumang iba pang nauugnay na pangngalan. Gayundin, makikilala rin ng software ang mga numeric na entity gaya ng mga pera, petsa, o mga halaga ng porsyento.

Bakit mahalaga ang natural na pag-unawa sa wika?

Ang natural na pag-unawa sa wika ay nagbibigay sa atin ng kakayahang tulay ang komunikasyong gap sa pagitan ng mga tao at mga computer. Ang NLU ay nagbibigay ng kapangyarihan sa artificial intelligence upang mag-alok ng tulong sa mga tao at may malawak na hanay ng mga aplikasyon. Halimbawa, ang mga pagpapatakbo ng suporta sa customer ay maaaring makabuluhang mapabuti ng mga matatalinong chatbot.

Ano ang mga hakbang sa natural na pag-unawa sa wika?

Habang ang mga proseso ng NLU ay maaaring mukhang madalian sa kaswal na tagamasid, maraming nangyayari sa likod ng mga eksena. Kailangang ipunin, ayusin, suriin, at maihatid ang data bago ito gawing functional.

Ang karaniwang pamamaraan ng pag-unawa sa natural na wika ay naglalaman ng mga sumusunod na hakbang:

• Pagtatasa ng kalidad ng data: Matututo lang ang mga algorithm ng machine learning hangga't pinapayagan sila ng isang set ng data. Mahalagang isaalang-alang ang kalidad ng data na sinusuri at itakda ang mga inaasahan nang naaayon. Halimbawa, kung ang isa ay nagpapatakbo lamang ng pagsusuri ng sentimento sa data mula sa isang lokasyon, magiging hangal na asahan ang mga resulta na magpapakita ng mga opinyon ng isang buong bansa.
  

• Paglilinis ng data: Kapag ang mga algorithm ay unang nakipag-ugnayan sa isang set ng data, ang mga ito ay pinapakain ng magulong gulo ng hindi nakabalangkas na data. Hindi lamang magiging kalabisan ang malaking halaga ng data, ngunit dapat ding makipaglaban ang mga algorithm laban sa mga maling spelling na salita, idiomatic na expression, at maling gramatika na mga pangungusap. Halimbawa, ang isang simpleng tanong na "oo o hindi" ay maaaring maglaman ng maraming pagkakaiba-iba sa paraan ng pagsagot ng mga tao. Ang salitang oo ay maaaring palitan ng "yeah", "ye", o "yass". Upang makakuha ng pinakamainam na resulta, dapat na matutunan ng isang algorithm kung paano matukoy ang layunin ng user.
  

• Pagproseso: Kapag ang data ay pinakintab hangga't maaari, oras na para iproseso ito. Nangangahulugan ito ng pagkuha ng mga salita na maaaring kalabisan para sa pagsusuri, tulad ng mga artikulo, pang-ukol, at iba pang madalas na ginagamit na mga salita. Sa ganitong paraan, ang natitira ay maaaring ma-tokenize sa mga indibidwal na elemento na maaaring basahin at bigyang-kahulugan ng isang makina.
  

• Pagmomodelo: Sa natural na pagpoproseso ng wika, ang isang modelo ay isang istraktura ng organisasyon na kumakatawan sa mga pattern na makikita sa data. Ang isang karaniwang modelo ay ang "bag ng mga salita", na binibilang ang bilang ng beses na binanggit ang bawat salita at kinakatawan ang halagang iyon bilang isang vector.
  

• Pagsusuri: Kapag na-modelo na ang data, maaaring masuri ang mga resulta upang maunawaan ang paunang kalidad ng output. Gaya ng naunang nabanggit, ang kalidad ng mga resulta ay depende sa data set na ginagamit.
  

• Visualization: Ang mga visual na representasyon ng data ay nagbibigay-daan sa mga end user ng software na maunawaan ang mga konklusyong nakalap ng teknolohiya ng NLU. Sa pamamagitan ng pagpapakita ng data sa anyo ng tsart, matitiyak ng isa na magiging madali itong maihatid sa mga pangunahing indibidwal na hindi pamilyar sa mga detalye ng NLU.
  

• Operationalization: Ito ang proseso ng pagkakaroon ng mahahalagang insight at konklusyon mula sa isang body ng data. Mayroong maraming mga paraan upang ipatupad ang huling hakbang na ito. Kasama sa mga halimbawa ang pagkuha ng data para sa karagdagang pagsusuri sa upstream o paggamit nito para sa isang partikular na layunin, tulad ng pananaliksik sa merkado. Sa pamamagitan ng karagdagang mga pamamaraan sa pagpapatakbo, ang isa ay maaaring bumuo ng isang walang putol na paraan ng pagkakaroon ng halaga mula sa teknolohiya ng NLP. Halimbawa, ang mga tech na higante tulad ng Google at Amazon ay gumagamit ng pagmomodelo ng paksa kapag naghahatid ng data ng produkto, na nagbibigay ng mga awtomatikong filter at iba pang mga pag-upgrade sa QoL.

Anong mga kakayahan ang dapat mayroon ang iyong teknolohiya ng NLU?

Ang pangunahing kakayahan ng teknolohiya ng NLU ay maunawaan ang wika sa parehong paraan na ginagawa ng mga tao sa halip na umasa sa mga keyword upang maunawaan ang mga konsepto. Bilang software sa pagkilala ng wika, maaaring mapahusay ng mga algorithm ng NLU ang pakikipag-ugnayan sa pagitan ng mga tao at organisasyon habang pinapahusay din ang pangangalap at pagsusuri ng data.

Ang mga kakayahan ng mga solusyon sa pag-unawa sa natural na wika ay kinabibilangan ng:

• Interactive voice response (IVR) at pagruruta ng mensahe: Ang teknolohiyang IVR na pinapagana ng NLU ay nagagawang iproseso ang boses ng isang tao, i-convert ang mga salita sa text, at magpatakbo ng mga algorithm sa istruktura ng gramatika nito upang maunawaan ang layunin. Pinangarap ng science fiction at ginawang totoo ng agham, ang teknolohikal na pagsulong na ito ay nagbibigay-daan sa mga computer na maunawaan kung ano ang sinasabi natin, kapag sinabi natin ito.
  

• Pagkakategorya at pag-uuri ng teksto: Sa pamamagitan ng paggamit ng teknolohiya ng NLU, nasusuri ng isang system ang isang malaking katawan ng teksto at nakakalap ng kapaki-pakinabang na data batay sa mga paunang natukoy na kategorya. Ito ay kapaki-pakinabang upang i-filter ang data. Higit pa rito, ang NLU ay maaaring gamitin upang awtomatikong i-summarize ang teksto, pagkuha ng malalaking volume at bawasan ang mga ito sa madaling natutunaw na mga impormasyong kakanin.
  

• Matalinong suporta sa customer: Ang isa sa mga pinakakaraniwang pagpapatupad ng awtomatikong pagtuklas ng wika ay ang paglikha ng mga chatbot. Habang ang karamihan sa mga run-of-the-mill na chatbot ay nagbabasa lamang ng isang script, ang teknolohiya ng NLU ay maaaring magbigay sa isang chatbot ng kapasidad na talagang malaman kung ano ang kanilang pinag-uusapan. Ang mga chatbot na ito ay nagsisilbing digital assistant sa mga propesyonal at customer.
  

• Pagsasalin ng makina: Kilala rin bilang machine learning, ang sangay ng AI development na ito ay nagbibigay-daan sa mga computer na matuto at umangkop batay sa mga pattern na sinanay nilang maunawaan. Higit pa rito, binibigyang-daan ng pagsasalin ng makina ang mga computer na makabuo ng natural na teksto ng wika at kahit na magsalin papunta at mula sa iba pang mga wika sa mabilisang. Maaaring i-parse ng NLU-leveraged statistical machine translation (SMT) ang pagsasalita ng tao sa pamamagitan ng mga sistema ng pagsasalin na nakabatay sa panuntunan. Maraming paraan para dito, tulad ng pagsasalin ng salita-sa-salita, pagmamapa ng mga pangungusap sa isang wika sa isa pa, o paggamit ng syntax bilang batayan para sa pagsasalin.
  

• Pagkuha ng data: Ito ang proseso ng pangangalap ng impormasyon tungkol sa mga bagay, tao, at mga kaganapan. Kasama ng teknolohiya ng IVR, binibigyang-daan nito ang mga tao na magsalita ng kritikal na impormasyon sa mga computer.
  

• Mga interface ng pakikipag-usap: Ang mga pag-unlad sa pag-unawa sa wikang pang-usap ay humantong sa paglikha ng mga device, gaya ng Google Home at Amazon Alexa, na nagpapahintulot sa mga tao na makipag-usap sa kanila gamit ang natural na paraan ng kanilang pagsasalita. Binibigyang-daan ng NLU ang mga machine na ito na i-segment ang mga salita at pangungusap, kilalanin ang grammar, at gamitin ang kanilang kaalaman sa mga semantic na tungkulin upang maunawaan ang layunin ng user.
  

Ang pagkakaiba sa pagitan ng isang bot at AI sa pakikipag-usap

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

Ipatupad ang mga pinaka-advanced na teknolohiya ng AI at bumuo ng mga platform sa pakikipag-usap sa unahan ng pagbabago sa Botpress . Salamat sa napakabilis na mga algorithm ng pagsasanay, Botpress Ang mga chatbot ay maaaring matuto mula sa isang set ng data sa bilis ng record, kung minsan ay nangangailangan ng kasing liit ng 10 halimbawa upang maunawaan ang layunin. Tinitiyak ng rebolusyonaryong diskarte na ito sa pagsasanay na magagamit ang mga bot sa lalong madaling panahon.

Botpress ay maaaring gamitin upang bumuo ng mga simpleng chatbot pati na rin ang mga kumplikadong proyekto sa pag-unawa sa wikang pang-usap. Sinusuportahan ng platform ang 12 katutubong wika, kabilang ang English, French, Spanish, Japanese, at Arabic. Maaaring pahusayin ang mga kakayahan sa wika gamit ang modelong FastText, na nagbibigay sa mga user ng access sa 157 iba't ibang wika. Botpress ay libre , open-source, at kayang tumakbo sa OS na iyong pinili.

Likas na wika at pag-unawa sa diyalogo