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人類語言對於機器來說非常複雜。雖然大多數計算機在具有明確定義的規則和概念的世界中運行，但人類的交流是流動的、複雜的，而且非常微妙。雖然所有計算機都會以相同的方式理解數據輸入的實例，但兩個閱讀同一短語的人可能會對它有兩種完全不同的解釋。
對於自然語言，不可能有萬能的基於規則的解決方案，因為每個人都創造了自己短語的含義。因此，計算機必須使用NLU技術，如果它們能夠掌握我們所說的事情並採取行動。
什麼是 NLU 引擎？
也稱為自然語言解釋， 自然語言理解 （NLU） 是一種數據科學能力，允許人工智慧理解人類交流。
NLU 通常通過書面資訊實現，但由於文本到語音辨識軟體，具有 NLU 功能的 AI 可以理解口頭交流。由於其快速自然語言識別的能力，NLU在各種行業中都非常有用。近年來，它積累了相當大的商業利益。
NLU 通常與自然語言生成 （NLG） 一起實現。前者增強了人工智慧的理解能力，而後者則使計算機能夠在不需要人工干預的情況下生成有意義的數據。這兩種能力結合在一起，使人工智慧能夠理解人們所說的話並連貫地回答。
自然語言理解 （NLU） 如何工作？
NLU的工作原理是將人類交流分解為可以單獨理解的基本概念。 然後，軟體會重新解釋這些概念，該軟體會分析單詞之間的關係以建立清晰的資訊。這要歸功於NLU機器學習演算法。
使用語言模型代替一組靜態規則來教NLU引擎如何識別和理解人類語音。通過使用數百萬個數據點教授的各種統計和概率技術，語言模型使NLU機器能夠預測口頭結果，回答問題，甚至將數據翻譯成其他語言。
通過 NLU 理解的基本自然語言文本概念包括位置和日期。例如，在句子「哈利上週五下午6點在公園遇到了莎莉」中，NLU軟體解決方案將能夠將「公園」識別為位置，將“上週五”識別為日期，將“下午6點”識別為時間。同時，該軟體將承認哈利和莎莉為實體。
NLU 中的實體是可用於向消息添加其他上下文的任何單詞或短語。NLU 實體可以是人、物體、位置，甚至是抽象的概念。包含數字的數據點稱為數字實體。這些範例包括數量、日期、時間、貨幣和百分比。
雖然文本正文中對實體的認識可能非常顯著，但NLU的真正奇跡是其意圖分類的能力。通過這種能力，NLU驅動的機器能夠識別人們想要實現的目標。這樣，NLU 可用於改善客戶服務、銷售和許多其他業務。
NLU 識別正確的意圖類似於在程式設計中識別函數的方式。例如，一個由 NLU驅動的AI 讀取短語“我想買一杯咖啡”，可以將其轉換為單一意圖，例如“purchaseCoffee”。在商業環境中，意圖分類將AI轉變為能夠同時遵循指令和執行日常任務的虛擬助手。
NLU和NLP有什麼區別？
自然語言理解 （NLU） 是自然語言處理 （NLP） 的一個子集。 NLP是一個結合語言學和計算機科學的領域，以改善人類與AI之間的交流。同時，NLU是NLP中的一門學科，專門處理AI理解人類語言的能力。
NLU 對客戶體驗的影響
NLU對客戶溝通產生了巨大影響。 得益於快速而強大的人工智慧計算，可以在品牌和消費者之間創建無縫對話流，從而大大改善客戶體驗。
研究表明，超過三分之二的美國消費者仍然不願意與非個人軟體做生意。超過80%的頂級公司報告說，改善數位人類體驗是一個主要優先事項（來源）。
當與通過 NLU 提供支援的聊天機器人互動時，客戶可以使用他們的自然語言來傳達他們的想法、想法、需求和願望。該軟體可以提供廣泛的應用，從促進功能表導航到最先進的數據收集。
實施NLU技術的企業在競爭中具有相當大的優勢。該軟體消除了在大多數通信過程中人工代理在場的需要。此外，NLU可以通過SMS，Messenger，Twitter和WhatsApp等各種通信渠道進行部署，使用戶有機會通過他們選擇的應用程式接收NLU驅動的服務。
NLU 示例和應用
增強的客戶支援
NLU的一個簡單但革命性的應用是客戶服務運營的改進。由 NLU 提供支援 chatbots 可以在一天中的任何時間以多種語言提供即時和無縫的客戶報告。這使公司能夠滿足客戶的需求，無論他們的母語、地理位置或時區如何。
互動式語音應答 （IVR）
IVR技術能夠改善企業的電話系統基礎設施。公司可以利用 IVR 為客戶提供語音助手軟體，該軟體可以與他們交互、收集資訊並根據客戶反饋執行任務。如果某些任務對助理來說太複雜，該軟體能夠在呼叫者和人工代理之間實現流暢的通信。
郵件路由
消息路由允許公司連接不同的消息通道。系統接收的信息輸入可以通過自然語言API概述方法捕獲，這些方法可以識別其重要性並將其重新發佈到相關的通信管道上。例如，基於內容的郵件路由可用於在多個物理系統中傳播庫存檢查。
數據採集
在數據收集方面，配備機器學習能力（如 NLU）的軟體解決方案已經改變了遊戲規則。現代數據環境太大，人類或團隊無法進行可行的分析，而 NLU 驅動的機器可以在眨眼間完成。
自動推理
這種計算機科學能力產生的應用程式允許機器理解推理的不同方面。利用自動推理的程式可以解決與形式邏輯、邏輯程式設計、數學等相關的問題。由於其抽象性質，自動推理與哲學和理論計算機科學有關，同時仍被認為是人工智慧的一個子領域。
對話式人工智慧
對話介面實現了最新的神經網路技術，以模仿人類的思維方式。這些人工智慧解決方案由通過訓練數據收集的數百萬個數據點提供支援，微調它們與人溝通的能力。NLU引擎基準測試操作為計算機提供了與某人交談所需的資訊，而計算機甚至不知道他們沒有與真人通信。
情緒分析 （SA）
情緒分析讀取使用者意圖，以識別他們對任何類型的主題是否有積極、消極或中立的意見。當NLU和SA一起使用時，可以訪問客戶的想法和感受的連貫報告。公司實施NLU引導的情緒分析操作，以衡量其產品和服務在在線領域的受歡迎程度和成功率。
機器翻譯（機器翻譯）
機器翻譯也稱為機器人口譯，讓人工智慧無需人工干預即可將文本正文翻譯成多種語言。某些應用程式包含基本的、基於規則的機器翻譯功能，其中原子字被另一種語言中的對應項替換。但是，NLU 提供了利用神經機器翻譯 （NMT） 的框架，該框架類比人腦根據統計模型翻譯數據。
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