- 自然語言理解(NLU)是人工智慧的一個面向,幫助電腦理解人們說話或輸入時真正的意思,判斷他們的意圖及重要細節。
- 它的運作方式是將句子拆解,找出關鍵字或名稱,並將單字與其在句子中的角色連結,以掌握語境。
- NLU 被廣泛應用於我們日常使用的工具,例如語音助理(Siri、Alexa)、客服聊天機器人、電子郵件分類,以及分析回饋意見以發現文字中的趨勢或情感。
- NLU 的主要技術包括斷詞(將句子分割成單字)、詞性標註、偵測名稱或日期、判斷使用者意圖,以及利用過往對話內容來提升回應品質。
NLU 也許聽起來只是 AI 領域中的另一個縮寫,但它對於讓 AI 理解我們真正意思至關重要。
Siri 如何分辨你是在問路還是想播放音樂?
AI 助理如何判斷你是在詢問產品還是需要支援服務?
讓我們來拆解 NLU 的運作方式,以及為什麼它對更聰明的 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)的一個子領域,使機器能夠解讀並理解人類語言。
NLU 被應用於AI 聊天機器人、虛擬助理和情感分析工具。它讓機器能夠準確判斷使用者的意圖(無論是文字還是語音),以便採取適當的行動。
NLU 被認為是 AI 難題(也稱為 AI 完備),意即必須依賴人工智慧才能解決。沒有人工智慧(AI),NLU 是無法實現的。
NLU 如何運作?
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NLU 會拆解人類語言,以解讀其意義和意圖。以下是逐步說明:
1. 預處理文字
在分析開始前,會先清理文字,移除標點符號與停用詞等無關元素,以聚焦於有意義的內容。
2. 辨識關鍵組成
系統會擷取實體、關鍵字及片語,找出文本中最相關的部分以便進一步分析。
3. 分析句子結構
透過檢查詞語關係與文法,NLU 能判斷句子中不同詞語與概念的互動方式。
4. 對應意圖與目標
擷取出的組成元素會與預設的意圖或目標比對,協助系統理解使用者的目的。
5. 結合語境細緻理解
過往互動紀錄與語境線索有助於提升準確度,讓 NLU 系統能根據對話歷史調整回應。
6. 產生結構化輸出
最後,系統會產生結構化回應,可用於觸發動作、執行指令或提供相關資訊。
實際案例
我們來用一個例子說明。
Patrick 在工作上使用一個AI 助理,它能整合他所有主要應用程式,包括行事曆。
Patrick 輸入給 AI 助理:「幫我安排明天下午一點和 Anqi 的會議,或其他接近的時間。兩週後再安排一次追蹤會議。」
在代理型 AI的工作流程中,他的助理會:
- 辨識意圖:助理判斷 Patrick 想要安排會議
- 擷取關鍵實體:助理辨識出 Patrick 指的是聯絡人「Anqi」、時間「下午一點」、日期「明天」。
- 語句分析:助理判斷動作是「安排會議」,對象是 Anqi,時間是明天下午一點。
- 語境理解:助理會檢查 Patrick 和 Anqi 的行事曆,確認是否有空。如果明天下午一點沒空,會如 Patrick 所要求,提出其他接近的時間。
- 最終動作:助理會安排會議及追蹤會議,並發送行事曆邀請給 Patrick 和 Anqi。
NLU 的實際應用

你很可能每天都會接觸到 NLU,卻未必察覺。以下是幾個最常見的實際應用:
潛在客戶開發
NLU 是AI 潛在客戶開發的關鍵技術,這是一種透過對話式 AI 來篩選潛在客戶的方式。利用自然語言理解,聊天機器人能判斷潛在客戶的需求與能力,甚至在篩選後直接幫忙預約業務會議。
語音助理
像 Siri、Alexa 和 Google 助理這類語音助理,都是依靠 NLU 來理解你語音指令背後的意圖。
例如,當你說「幫我設定下午兩點美甲預約提醒」時,助理會拆解你的句子,辨識意圖(設定提醒),並擷取實體(美甲預約、明天、下午兩點)。
NLU 讓這些助理能理解語音請求,並採取正確的行動。
客服聊天機器人
當你與客服聊天機器人互動並輸入「我的包裹在哪裡?」時,機器人會利用 NLU 判斷你的意圖是查詢配送狀態。
它會擷取必要的實體——你的訂單資訊——並提供正確的更新。這種理解並回應各種客戶問題的能力,使 NLU 成為現代客服自動化不可或缺的一環。
電子郵件分類與自動化
NLU 也應用於電子郵件自動化系統。例如,NLU 驅動的工具能讀取收件郵件,理解內容,並自動將其分類為「緊急」、「促銷」或「會議」等類別。
這些系統甚至能根據郵件內容自動產生合適的回覆,幫助企業節省溝通管理的時間。
意見回饋與問卷的文字分析
企業經常利用 NLU 來分析問卷、評論及社群貼文的回饋。
NLU 有助於辨識書面語言中的模式與情感,讓企業能了解客戶需求與看法。
例如,NLU 系統能掃描數百則客戶評論,透過情感分析判斷大多數用戶對某項功能的正面或負面感受。
關鍵組成要素

斷詞
斷詞是將句子拆解成較小單位(如單字或片語)的過程,讓 AI 更容易處理。
範例:「安排明天下午三點的會議」會被斷詞為 [「安排」、「明天」、「下午三點」、「會議」]。
詞性標註(POS Tagging)
詞性標註會標記句子中每個單字的語法結構,例如名詞、動詞、形容詞等。
範例:「安排會議」中,AI 將「安排」標記為動詞,「會議」標記為名詞。
命名實體辨識(NER)
命名實體辨識(NER)會偵測並分類文本中的重要實體,例如人名、地點和日期。
範例:「預訂下週五飛往紐約的機票」中,AI 會將「紐約」辨識為地點,「下週五」辨識為日期。
意圖分類
意圖分類是判斷使用者輸入背後的主要目標或目的。
範例:「預約兩人餐桌」會被分類為預約的意圖。
依存句法分析
依存句法分析會分析詞語間的關係,以理解句子的語法結構。
範例:「把報告寄給 Maria」中,AI 會辨識「Maria」是報告的收件人。
語境分析
語境分析利用周圍的對話或先前的互動,確保回應具備相關性與準確性。
範例:如果使用者先前詢問過特定專案,AI 可能會根據該情境調整後續回應。
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常見問題
1. NLU 與機器學習和深度學習有什麼關聯?
NLU(自然語言理解)依賴機器學習來辨識文本資料中的模式,並利用深度學習來建構複雜的語言結構。像 transformers 這類深度學習架構,能讓 NLU 系統更精確地解讀語境與意圖。
2. NLU 和自然語言生成(NLG)有什麼不同?
NLU(自然語言理解)著重於解讀並擷取使用者輸入的意義,而 NLG(自然語言生成)則專注於產生類似人類的回應。簡單來說,NLU 是讀懂與理解,NLG 則是撰寫與回應。
3. 現今 NLU 的準確度如何?哪些因素會影響其準確性?
現代 NLU 系統在明確定義的領域中,準確率可超過 90%,但表現會受到訓練資料品質、語言多樣性、領域複雜度,以及模型處理模糊或多重意圖查詢能力等因素影響。
4. 通常需要多少資料才能建立一個可靠的 NLU 模型?
建立可靠的 NLU 模型,通常每個意圖或實體需要數千筆標註範例。不過,若採用遷移學習與預訓練模型(如 BERT 或 GPT),每個類別只需數百筆範例即可大幅降低資料需求。
5. 如何將 NLU 引擎與其他工具(如 CRM、行事曆或資料庫)整合?
你可以將 NLU 引擎與這些工具的 API 連接,讓系統在偵測到使用者意圖後執行動作,例如建立行程、查詢聯絡資訊或更新資料。這通常需要後端腳本,或是使用具備原生整合支援的平台。





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