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自然語言理解（NLU）改變了公司與客戶互動的方式。從簡訊、電子郵件和其他形式的通信中破譯客戶意圖的能力對於大大小小的企業來說都是必不可少的。
什麼是自然語言理解 （NLU）？
自然語言理解 （NLU ） 是人工智慧 （AI） 的一個分支。NLU是自然語言處理（NLP）的主要子領域之一，自然語言處理是一個以有意義和令人興奮的方式應用計算語言學的領域。
NLP 是一個廣義的術語，包含多個子領域，例如資訊檢索、資訊提取、文本挖掘、語音識別、語言模型、對話管理、機器翻譯、會話介面、自然語言生成 （NLG） 等。NLU是NLP最重要的領域之一，因為它使機器能夠理解我們。
NLU的目的是允許計算機軟體以口頭和書面形式理解自然人類語言。NLU 的工作原理是使用演算法將人類語音轉換為語義和語用定義的明確定義的數據模型。
NLU 中有兩個基本概念：
意圖識別
意圖識別的目的是在文本正文中識別用戶的情緒，並確定手頭通信的目標。因為它建立了文本的含義，所以意圖識別可以被認為是NLU系統中最重要的部分。
實體識別
實體識別的重點是識別消息中的實體，以便提取有關它們的最重要資訊。實體識別基於兩種主要類型的實體，稱為數位實體和命名實體。數值實體可以引用任何類型的數值，包括數位、貨幣、日期和百分比。相反，命名實體可以是人員、公司和位置的名稱。
例如，申請 1 月 11 日前往馬恩島的機票可以按以下方式細分：
- 機票 [意向]
- 乘飛機旅行[意圖]
- 馬恩島 [位置]
- 1月11日 [日期]
NLU 訓練數據的目的
訓練數據也稱為「示例話語」，是利用 NLU 的系統預期與之交互的通信類型的一組書面範例。使用 NLU 訓練數據的目的是準備一個 NLU 系統來處理人類語音的真實實例。
訓練數據將非結構化語言組織成稱為「存儲桶」的集合。這些存儲桶的目的是包含語音示例，這些語音雖然不同，但具有相同或相似的含義。例如，同一個存儲桶可能包含短語“為我預訂乘車”和“請叫計程車到我的位置”，因為這兩個短語的意圖暗示了相同的操作。
NLU 如何在聊天機器人中工作？
自然語言理解由 chatbots 理解人們用自己的話說話時說的話。這允許人與人之間的流暢對話 chatbots 發生。為了使AI能夠成功部署NLU，必須首先對其進行訓練。通過使用訓練數據， chatbots 借助機器學習功能，可以掌握如何從非結構化語言中獲取上下文。
在以下情況下： chatbots 創建為客戶的虛擬助手，他們收到的培訓數據將與他們的職責相關，他們將無法理解與其他主題相關的概念。就像人類一樣，如果人工智慧沒有被教導正確的概念，那麼它就不會有處理複雜職責的資訊。
如果將自動語音辨識集成到聊天機器人的基礎設施中，那麼它將能夠將語音轉換為文本以進行NLU分析。這意味著現在的公司可以創建對話助手，這些助手可以理解使用者在說什麼，可以遵循指示，甚至可以使用生成的語音進行回應。
要成功實施 NLU，聊天機器人必須能夠：
- 理解和生成詞性
- 提取和理解實體
- 確定單詞的含義
- 使用其他處理活動將概念、短語和語法連接成意圖和意義的圖片
自然語言理解的一個例子
NLU在工作中的一個明顯例子可以在您的收件匣中找到。所有主要的電子郵件解決方案都帶有 NLU 支援的垃圾郵件過濾功能。 這些組織傳入的電子郵件以刪除垃圾郵件和計算機病毒。企業還可以使用電子郵件過濾器來檢查傳出的電子郵件，以確保所有員工都遵守公司政策。
自然語言理解應用和用例
對話的 chatbots
通過引入對話式 AI，客戶支援已經發生了革命性的變化。得益於客戶服務的實施 chatbots，客戶不再需要忍受長時間的電話等待來獲得產品和服務的説明。
通過實施NLU， chatbots 否則只能提供準系統回復可以使用關鍵字識別來增強其對話能力。由 NLU 提供支援 chatbots 可以在客戶旅程的每個階段提供即時的 24/7 客戶支援。這種能力通過建立快速溝通渠道來解決常見問題，大大提高了客戶滿意度。
顧客服務 chatbots 利用 NLU 能夠：
- 回答常見問題
- 簡化結帳和運輸
- 提供個人化的輸入和方向
非倫魯 chatbots 允許企業以更低的運營成本處理更廣泛的用戶查詢。這些 chatbots 可以在人工代理可能不足的領域接管客戶服務。例如，使用 chatbots 客戶可以在一天中的任何時間隨時訪問。因為 chatbots 不要感到疲倦或沮喪，他們能夠始終如一地表現出積極的語氣，保持品牌的聲譽完好無損。NLU可以給 chatbots 一定程度的情商，使他們能夠對惱怒的客戶做出與情感相關的反應。
自動票務支援
工單的手動管理可能會導致一系列不便。其中包括延遲、無數來回的電子郵件和沮喪的客戶。通過 NLU，這些大批量手動流程可以很容易地被自動人工智慧驅動的程式所取代。
能夠理解每個工單中的文本的NLU系統可以正確過濾並將它們路由到正確的專家或部門。由於 NLU 軟體瞭解實際請求是什麼，因此它可以以更快的速度啟用相關人員或團隊的回應。該系統可以及時為客戶和員工提供可靠的資訊。
雖然這種能力在各個方面都很有用，但它對客戶服務和IT部門特別有益。NLU系統能夠標記最緊急的工單並推薦解決方案，這要歸功於它們能夠理解與之交互的不同請求的背景和含義。
情緒分析
瞭解客戶的意見、需求和願望是組織和品牌的主要優先事項之一。通過獲得有關客戶體驗是正面還是負面的有形資訊，企業可以重新思考和改進他們提供產品和服務的方式。NLU 支援的情緒分析是一種非常有效的方法，可以捕獲客戶的聲音，從文本中提取情緒，並使用它們來改善客戶與品牌的關係。
在最基本的情況下，情感分析可以識別自然語言輸入（如社交媒體帖子）背後的基調。更進一步，該軟體可以將非結構化數據組織成可理解的客戶反饋報告，描繪客戶的一般意見。這些數據使行銷團隊在執行活動時更具戰略性。
自動文件審閱
對複雜文檔執行手動審查可能是一項非常繁瑣、累人和耗時的折磨。此外，平凡和重複的任務通常存在人為錯誤的風險，如果目標文檔具有敏感性，則可能導致可怕的影響。
相比之下，NLU系統可以以前所未有的速度和準確性審查任何類型的文件。此外，該軟體還可以執行有用的輔助任務，例如自動實體提取，以識別在及時做出業務決策時可能有用的關鍵資訊。
自然語言理解開發服務
Botpress 允許您利用最先進的 AI 技術，包括最先進的 NLU 系統。通過使用 Botpress 開源平臺，你可以 創建 NLU 供電 chatbots 性能領先，同時花費更少的金錢和資源。
都 chatbots 必須先接受培訓才能部署，但 Botpress 使這個過程大大加快。 Chatbots 創建方式 Botpress 可能只需10個意圖示例即可掌握概念，直接影響聊天機器人準備與真人互動的速度。
另外 Botpress 原生支援 10 多種語言，包括英語、法語、西班牙文、阿拉伯文和日語。使用者還可以利用FastText模型訪問157種不同的語言。因此，單個聊天機器人能夠創建多語言對話體驗，並立即迎合不同的市場。
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