Doğal dil anlama NLU nasıl çalışır?

Doğal dil anlama (NLU), şirketlerin müşterileriyle etkileşim kurma şeklini değiştirdi. Metin mesajlarından, e-postalardan ve diğer iletişim biçimlerinden müşteri niyetini deşifre etme yeteneği, büyük ve küçük işletmeler için gerekli hale geldi.

‍

Doğal dil anlama (NLU) nedir?

Doğal Dil Anlama (NLU) yapay zekanın (AI) bir dalıdır. NLU, hesaplamalı dilbilimi anlamlı ve heyecan verici şekillerde uygulayan bir alan olan doğal dil işlemenin (NLP) ana alt alanlarından biridir.

NLP, bilgi alma, bilgi çıkarma, metin madenciliği, konuşma tanıma, dil modelleri, diyalog yönetimi, makine çevirisi, konuşma arayüzleri, doğal dil üretimi (NLG) ve daha fazlası gibi çeşitli alt alanları kapsayan geniş bir terimdir. NLU, makinelerin bizi anlamasını mümkün kıldığı için NLP'nin en önemli alanlarından biridir.

NLU'nun amacı, bilgisayar yazılımlarının doğal insan dilini sözlü ve yazılı olarak anlamasını sağlamaktır. NLU, insan konuşmasını anlamsal ve pragmatik tanımların iyi tanımlanmış bir veri modeline dönüştürmek için algoritmalar kullanarak çalışır.

NLU'da iki temel kavram vardır:

Niyet tanıma

Niyet tanımanın amacı, kullanıcının bir metin bütünü içindeki duygusunu tanımlamak ve eldeki iletişimin amacını belirlemektir. Metnin anlamını belirlediği için niyet tanıma, NLU sistemlerinin en önemli parçası olarak kabul edilebilir.

Varlık tanıma

Varlık tanımanın odak noktası, bir mesajdaki varlıkları tanımlayarak onlar hakkındaki en önemli bilgileri çıkarmaktır. Varlık tanıma, sayısal varlıklar ve adlandırılmış varlıklar olarak adlandırılan iki ana varlık türüne dayanır. Sayısal bir varlık sayılar, para birimleri, tarihler ve yüzdeler dahil olmak üzere her türlü sayısal değeri ifade edebilir. Buna karşılık, adlandırılmış varlıklar kişilerin, şirketlerin ve konumların adları olabilir.

Örneğin, 11 Ocak tarihinde Man Adası'na yapılacak bir uçak bileti talebi aşağıdaki şekilde ayrıştırılabilir:

• Uçak bileti [niyet]
• Uçakla seyahat [niyet]
• Man Adası [konum]
• 11 Ocak [tarih]

‍

NLU eğitim verilerinin amacı

"Örnek ifadeler" olarak da adlandırılan eğitim verileri, NLU'dan yararlanan bir sistemin etkileşime girmesi beklenen iletişim türünün yazılı örneklerinden oluşan bir kümedir. NLU eğitim verilerini kullanmanın amacı, bir NLU sistemini gerçek insan konuşması örneklerini ele almaya hazırlamaktır.

Eğitim verileri, yapılandırılmamış dili "kova" olarak bilinen kümeler halinde düzenler. Bu kovaların amacı, farklı olmasına rağmen aynı veya benzer anlama sahip konuşma örneklerini içermektir. Örneğin, her iki ifadenin de amacı aynı eylemi ima ettiğinden, aynı kova "bana bir araç ayırtın" ve "Lütfen bulunduğum yere bir taksi çağırın" ifadelerini içerebilir.

‍

NLU bir chatbotta nasıl çalışır?

Doğal dil anlama, sohbet robotları tarafından insanların kendi sözcüklerini kullanarak konuştuklarında ne dediklerini anlamak için kullanılır. Bu, insanlar ve sohbet robotları arasında akıcı konuşmaların gerçekleşmesini sağlar. Bir yapay zekanın NLU'yu başarılı bir şekilde kullanabilmesi için öncelikle eğitilmesi gerekir. Eğitim verilerini kullanarak, makine öğrenimi yeteneklerine sahip sohbet robotları yapılandırılmamış dilden bağlamın nasıl türetileceğini kavrayabilir.

Müşterilere sanal asistanlık yapmak üzere oluşturulan sohbet robotları söz konusu olduğunda, aldıkları eğitim verileri görevleriyle ilgili olacak ve diğer konularla ilgili kavramları anlamada başarısız olacaklardır. Tıpkı insanlar gibi, bir yapay zekaya doğru kavramlar öğretilmemişse, karmaşık görevleri yerine getirecek bilgiye sahip olmayacaktır.

Otomatik konuşma tanıma özelliği sohbet robotunun altyapısına entegre edilirse, NLU analizi için konuşmayı metne dönüştürebilecektir. Bu, günümüzde şirketlerin kullanıcıların ne dediğini anlayan, talimatları takip edebilen ve hatta oluşturulan konuşmayı kullanarak yanıt verebilen sohbet asistanları oluşturabileceği anlamına geliyor.

NLU'yu başarılı bir şekilde uygulamak için bir chatbot şunları yapabilmelidir:

• Konuşmanın bölümlerini anlamak ve oluşturmak
• Varlıkları ayıklayın ve anlayın
• Kelimelerin anlamlarını belirleme
• Kavramları, ifadeleri ve dilbilgisini bir araya getirerek bir niyet ve anlam resmi oluşturmak için diğer işleme faaliyetlerini kullanmak

Bot ve Diyaloğa Dayalı Yapay Zeka arasındaki fark

‍

Doğal dil anlayışına bir örnek

NLU'nun iş başındaki açık bir örneğini gelen kutunuzda bulabilirsiniz. Tüm büyük e-posta çözümleri NLU destekli spam filtreleme özellikleriyle birlikte gelir. Bunlar gelen e-postaları spam ve bilgisayar virüslerinden arındırmak için düzenler. İşletmeler, tüm çalışanların şirket politikasına uyduğundan emin olmak amacıyla giden e-postaları incelemek için de e-posta filtrelerini kullanabilir.

‍

Doğal dil anlama uygulamaları ve kullanım örnekleri

Diyaloğa dayalı sohbet robotları

Müşteri desteği, diyalogsal yapay zekanın kullanılmaya başlanmasıyla devrim yarattı. Müşteri hizmetleri sohbet robotlarının uygulanması sayesinde, müşteriler artık ürün ve hizmetlerle ilgili yardım almak için uzun telefon bekleme sürelerine katlanmak zorunda kalmıyor.

NLU'yu uygulayarak, aksi takdirde yalnızca basit yanıtlar verebilecek olan sohbet robotları, konuşma yeteneklerini artırmak için anahtar kelime tanımayı kullanabilir. NLU destekli chatbotlar, müşteri yolculuğunun her aşamasında anında, 7/24 müşteri desteği sağlayabilir. Bu yetkinlik, yaygın sorunları çözmek için hızlı bir iletişim kanalı oluşturarak müşteri memnuniyetini büyük ölçüde artırır.

NLU'dan yararlanan müşteri hizmetleri sohbet robotları şunları yapabilir:

• SSS'leri Yanıtlayın
• Ödeme ve gönderimi basitleştirin
• Kişiselleştirilmiş girdiler ve yönlendirme sağlayın

NLU sohbet robotları, işletmelerin daha düşük bir operasyonel maliyetle daha geniş bir kullanıcı sorgusu yelpazesini ele almasına olanak tanır. Bu sohbet robotları, insan temsilcilerin yetersiz kalabileceği alanlarda müşteri hizmetlerinin dizginlerini ele alabilir. Örneğin, chatbot kullanan bir çağrı merkezi günün her saatinde müşterilere erişebilir. Chatbotlar yorulmadıkları veya sinirlenmedikleri için, sürekli olarak olumlu bir ton sergileyebilir ve bir markanın itibarını sağlam tutabilirler. NLU, chatbot'lara belirli bir duygusal zeka derecesi kazandırabilir ve onlara öfkeli müşterilere duygusal olarak alakalı yanıtlar formüle etme yeteneği verir.

Otomatik biletleme desteği

Biletlemenin manuel olarak yönetilmesi bir dizi rahatsızlığa yol açabilir. Bunlar arasında gecikmeler, sayısız ileri geri e-posta dizisi ve hayal kırıklığına uğramış müşteriler yer alır. NLU sayesinde, bu yüksek hacimli manuel süreçler otomatik yapay zeka destekli prosedürlerle kolayca değiştirilebilir. 

Her bir destek talebi içindeki metni anlayabilen bir NLU sistemi, bunları doğru şekilde filtreleyebilir ve doğru uzmana veya departmana yönlendirebilir. NLU yazılımı gerçek talebin ne olduğunu anladığı için, ilgili kişi veya ekipten daha hızlı bir şekilde yanıt alınmasını sağlayabilir. Sistem hem müşterilere hem de çalışanlara zamanında güvenilir bilgi sağlayabilir.

Bu yetenek her alanda faydalı olsa da, özellikle müşteri hizmetleri ve BT departmanlarına fayda sağlar. NLU sistemleri, etkileşime girdikleri farklı taleplerin bağlamını ve anlamını anlama kapasiteleri sayesinde en acil talepleri işaretleyebilir ve çözümler önerebilir.

Duygu analizi

Müşterilerin görüşlerini, ihtiyaçlarını ve isteklerini anlamak, kuruluşların ve markaların temel önceliklerinden biridir. İşletmeler, hangi müşteri deneyimlerinin olumlu ya da olumsuz olduğu hakkında somut bilgilere sahip olarak, ürün ve hizmetlerini sunma yöntemlerini yeniden düşünebilir ve geliştirebilir. NLU destekli duygu analizi, müşterinin sesini yakalamak, metinden duyguları çıkarmak ve bunları müşteri-marka ilişkilerini geliştirmek için kullanmak için önemli ölçüde etkili bir yöntemdir.

En basit haliyle duygu analizi, sosyal medya gönderileri gibi doğal dil girdilerinin arkasındaki tonu belirleyebilir. Daha da ileri giderek, yazılım yapılandırılmamış verileri müşterilerin genel görüşlerini tanımlayan anlaşılır müşteri geri bildirim raporları halinde düzenleyebilir. Bu veriler, pazarlama ekiplerinin kampanyaları yürütme konusunda daha stratejik olmalarını sağlar.

Otomatik belge incelemesi

Karmaşık belgelerin manuel olarak incelenmesi çok zahmetli, yorucu ve zaman alıcı bir iş olabilir. Dahası, sıradan ve tekrarlayan görevler genellikle insan hatası riski taşır ve hedef belgeler hassas bir yapıya sahipse bu durum korkunç sonuçlara yol açabilir.

Buna karşılık, NLU sistemleri her tür belgeyi benzeri görülmemiş bir hız ve doğrulukla inceleyebilir. Ayrıca yazılım, zamanında iş kararları verirken faydalı olabilecek temel bilgileri tanımlamak için otomatik varlık çıkarma gibi faydalı ikincil görevleri de yerine getirebilir.

İş süreci otomasyonu ve chatbot'lar

‍

Doğal dil anlama geliştirme hizmetleri

Botpress son teknoloji NLU sistemleri de dahil olmak üzere en gelişmiş yapay zeka teknolojilerinden yararlanmanıza olanak tanır. Botpress açık kaynak platformunu kullanarak, daha az para ve kaynağa mal olurken eğrinin önünde performans gösteren NLU destekli sohbet robotları oluşturabilirsiniz.

Tüm sohbet robotlarının kullanıma alınmadan önce eğitilmesi gerekir, ancak Botpress bu süreci önemli ölçüde hızlandırır. Botpress aracılığıyla oluşturulan chatbotlar, bir amacın 10 kadar az örneğiyle kavramları kavrayabilir ve bu da bir chatbotun gerçek insanlarla etkileşime geçmeye hazır olma hızını doğrudan etkiler.

Ayrıca Botpress İngilizce, Fransızca, İspanyolca, Arapça ve Japonca dahil olmak üzere 10'dan fazla dili yerel olarak desteklemektedir. Kullanıcılar ayrıca 157 farklı dile erişim sağlamak için FastText modelinden de yararlanabiliyor. Bu sayede tek bir sohbet robotu çok dilli konuşma deneyimleri yaratabiliyor ve farklı pazarlara anında hitap edebiliyor.

Başlayın!

‍