NLU 聽起來可能只是人工智慧生態系統中的另一個縮寫詞，但它對於讓人工智慧理解我們真正的意思至關重要。
Siri 如何知道您是在問路還是在播放歌曲？
人工智慧聊天機器人如何知道產品問題和支援請求之間的區別？
讓我們來分析一下 NLU 的工作原理以及為什麼它對於更智慧的 AI 互動是必要的。
什麼是 NLU？
自然語言理解 (NLU) 是自然語言處理 (NLP)的子集，它使機器能夠解釋和理解人類語言。
NLU 用於人工智慧聊天機器人、虛擬助理和情感分析工具。它使機器能夠準確地解釋使用者意圖（無論是文字還是語音），以便他們可以採取適當的行動。
NLU 被認為是 AI 難題（也稱為 AI 完整問題），這意味著它們需要人工智慧才能解決。如果沒有人工智慧 (AI)，自然語言理解 (NLU) 就不可能實現。
NLU 如何工作？
NLU 分解人類語言以解釋其含義和意圖。以下是它的逐步工作原理：
- 文字經過預處理以刪除不必要的元素（如標點符號和停用詞）。
- 系統識別文字中的關鍵組成部分，例如實體、關鍵字和短語。
- 它分析句子結構以理解單字和概念之間的關係。
- NLU 模型將辨識的元素對應到特定的意圖或目標。
- NLU 引擎根據上下文和使用者互動歷史完善其理解。
- 該系統提供可觸發適當的操作或響應的結構化輸出。
現實世界的例子
讓我們用一個例子來分解它。
Patrick 在工作中使用人工智慧代理，該代理與他的所有主要應用程式集成，包括他的日曆。
Patrick 向他的 AI 代理輸入：「安排明天下午 1 點或類似的時間與 Anqi 會面。安排兩週後的後續行動。
他的人工智慧代理將：
- 確定意圖：代理確定帕特里克想要安排會議
- 提取關鍵實體：代理商識別出 Patrick 正在談論聯絡人「Anqi」、時間「下午 1 點」和日期「明天」。
- 話語分析：代理識別出該操作項目是“調度”，並且應該與 Anqi 一起完成，並且時間和日期應該是明天下午 1 點。
- 上下文理解：客服人員會檢查 Patrick 和 Anqi 的日曆以確保有空。如果明天下午 1 點沒有空，它會根據要求建議一個類似的時間。
- 最終操作：代理商透過向 Patrick 和 Anqi 發送日曆邀請來安排會議和後續行動。
NLU 的實際應用
您很可能在日常生活中遇到 NLU，甚至常常沒有意識到。以下是一些最常見的實際應用：
語音助理
Siri、Alexa 和 Google Assistant 等語音助理依靠 NLU 來理解您的口頭命令背後的意圖。
例如，當您說「為下午 2 點的美甲預約設定提醒」時，助手會分解您的句子，識別意圖（設定提醒），並提取實體（美甲預約，明天下午 2 點）。
NLU 使這些助理能夠理解口頭請求並採取正確的行動。
客戶服務聊天機器人
當您與客戶支援聊天機器人互動並輸入「我的包裹在哪裡？」時，機器人會使用 NLU 來確定您的意圖是檢查遞送狀態。
它提取必要的實體 - 您的訂單資訊 - 並提供正確的更新。這種理解和回應各種客戶查詢的能力使 NLU 成為現代客戶服務自動化的重要組成部分。
電子郵件排序和自動化
NLU 也用於電子郵件自動化系統。例如，NLU 支援的工具可以讀取傳入的電子郵件、理解內容，並自動將其分類為「緊急」、「促銷」或「會議」等類別。
這些系統甚至可以根據電子郵件的內容產生適當的回應，從而節省企業管理通訊的時間。
用於反饋和調查的文本分析
公司經常使用 NLU 來分析來自調查、評論和社交媒體貼文的回饋。
NLU 有助於識別書面語言的模式和情感，從而可以了解客戶的需求和意見。
例如，NLU 系統可以掃描數百條客戶評論，並使用情緒分析來確定大多數使用者對特定功能的感受是正面還是負面。
關鍵零件
分詞化
標記化是將句子分解成更小的單元（例如單字或短語）的過程，以便人工智慧更容易處理。
例如：「安排明天下午 3 點舉行會議」標示為 [「安排」、「a」、「會議」、「為了」、「下午 3 點」、「明天」]。
詞性 (POS) 標記
詞性標註透過將每個單字標記為名詞、動詞、形容詞等來辨識句子的語法結構。
例：在「安排會議」中，AI 將「安排」標記為動詞，將「會議」標記為名詞。
命名實體識別 （NER）
命名實體識別 (NER) 可偵測文字中的重要實體（例如名稱、位置和日期）並對其進行分類。
範例：在「預訂下週五飛往紐約的航班」中，AI 將「紐約」識別為位置，將「下週五」識別為日期。
意圖分類
意圖分類確定使用者輸入背後的潛在目標或目的。
例如：「預訂兩人餐桌」被歸類為預訂意圖。
依存分析
依存句法分析分析單字之間的關係以理解句子的語法結構。
範例：在「將報告發送給 Maria」中，AI 識別出「Maria」是報告的接收者。
情境分析
情境分析使用周圍的對話或先前的互動來確保回應的相關性和準確性。
例如：如果使用者之前詢問過某個特定項目，人工智慧可能會根據該上下文自訂未來的回應。
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