- 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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