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您是否曾經坐在電腦前，不確定要採取什麼行動來完成工作？ 如果你曾經希望你能和它說話，讓它理解你說的話，那麼你很幸運。由於自然語言理解，計算機不僅可以理解我們單詞的含義，還可以使用語言以新的令人興奮的方式改善我們的生活和工作條件。
什麼是自然語言理解 （NLU）？
也稱為自然語言解釋（NLI）， 自然語言理解（NLU） 是人工智慧的一種形式。NLU是自然語言處理（NLP）的一個子主題，它使用機器學習技術來提高AI理解人類語言的能力。
NLU技術在工作中的例子包括：
- 自動語言翻譯： 如今，人們可以使用谷歌翻譯和Microsoft翻譯器等服務將文本無縫翻譯成數百種語言。
- 回答問題： 當NLU與語音辨識軟體結合使用時，AI可以理解口頭交流。例如，人們可以在手機上向AI詢問明天的天氣，並通過NLU收集資訊並將其轉發給我們。
- 虛擬助手技術： Google Home和Amazon Alexa等設備實施NLU，為使用者提供全方位的數位援助解決方案。
NLU、NLP 和 NLG 之間有什麼區別？
自然語言理解 （NLU） 和自然語言生成 （NLG） 都是自然語言處理 （NLP） 的子集。 雖然NLU技術的主要重點是賦予計算機理解人類交流的能力，但NLG使AI能夠自動生成自然語言文本答案。
當計算機生成查詢的答案時，它傾向於直截了當地使用語言，在流動性、情感和個性方面沒有太多。相比之下，自然語言生成有助於計算機生成有趣且引人入勝的語音，從而有助於吸引人們的注意力。該軟體可以教他們即時做出決定，使自己適應使用母語與人交流的最合適方式。
自然語言理解如何工作？
自然語言理解實現了分析人類語音並將其分解為語義和語用定義的演算法。NLU 技術旨在捕獲通信背後的意圖並識別語音中提到的實體，例如人或數值。
意圖識別
自然語言理解軟體不僅可以理解句子中單個單詞的含義，還可以理解它們組合在一起時的含義。這意味著 NLU驅動的對話介面可以掌握語音背後的含義，並確定我們使用的單詞的目標。
採用具有機器學習演算法的軟體的主要優勢之一是能夠進行情緒分析操作。情緒分析使企業或組織能夠訪問有關其客戶對任何產品或主題的意見和願望的結構化資訊。
實體識別
這種特定類型的NLU技術專注於識別人類語音中的實體。實體可以表示個人、公司、位置、產品或任何其他相關名詞。同樣，該軟體還可以識別數字實體，例如貨幣，日期或百分比值。
為什麼自然語言理解很重要？
自然語言理解使我們能夠彌合人與計算機之間的溝通鴻溝。 NLU使人工智慧能夠為人們提供説明，並具有廣泛的應用。例如，客戶支援操作可以通過智慧 chatbots.
自然語言理解的步驟是什麼？
雖然NLU過程對於不經意的觀察者來說似乎是即時的，但幕後還有很多事情要做。在數據發揮作用之前，必須收集、組織、分析和交付數據。
典型的自然語言理解過程包含以下步驟：
- 數據質量評估： 機器學習演算法只會在數據集允許的情況下學習盡可能多的內容。重要的是要考慮所分析數據的質量並相應地設定自己的期望。例如，如果只對來自單個位置的數據進行情緒分析，那麼期望結果反映整個國家的意見將是愚蠢的。
- 清理數據： 當演算法第一次與數據集交互時，它們會被輸入一堆複雜的非結構化數據。不僅大量的數據是多餘的，而且演算法還必須與拼寫錯誤的單詞、慣用語和語法不正確的句子作鬥爭。例如，一個簡單的“是或否”問題可能包含人們回答方式的許多變化。“是”一詞可以替換為“是”、“ye”或“yass”。為了獲得最佳結果，演算法必須能夠學習如何識別使用者意圖。
- 加工： 當數據被盡可能多地打磨后，就該處理它了。這意味著去掉可能多餘的單詞進行分析，例如冠詞、介詞和其他常用單詞。這樣，剩下的內容可以標記化為機器可以讀取和解釋的單個元素。
- 建模： 在自然語言處理中，模型是表示數據中發現的模式的組織結構。一個常見的模型是“詞袋”，它量化每個詞被提及的次數，並將該值表示為向量。
- 分析： 對數據進行建模后，可以分析結果以瞭解初始輸出品質。如前所述，結果的品質將取決於所使用的數據集。
- 可視化： 數據的可視化表示使軟體的最終用戶能夠理解NLU技術收集的結論。通過以圖表形式顯示數據，可以確保將其輕鬆傳輸給不熟悉NLU細節的關鍵人員。
- 操作化： 這是從大量數據中獲得有價值的見解和結論的過程。有很多方法可以實現這最後一步。範例包括將數據用於進一步的上游分析或將其用於特定目的，例如市場研究。通過額外的操作程式，人們可以構建一種從NLP技術中獲得價值的無縫方法。例如，谷歌和亞馬遜等科技巨頭在交付產品數據時使用主題建模，提供自動篩檢程式和其他QoL升級。
您的 NLU 技術應該具備哪些功能？
NLU技術的核心能力是像人類一樣理解語言，而不是依靠關鍵詞來掌握概念。作為語言識別軟體， NLU演算法可以增強人與組織之間的交互，同時還可以改善數據收集和分析。
自然語言理解解決方案的功能包括：
- 互動式語音應答 （IVR） 和消息路由： NLU驅動的IVR技術能夠處理一個人的聲音，將單詞轉換為文本，並在其語法結構上運行演算法來理解意圖。這種技術進步是由科幻小說夢想的，也是由科學實現的，它使計算機能夠在我們說的時候理解我們說的話。
- 文本分類和分類： 通過使用NLU技術，系統能夠分析大量文本並根據預定義的類別收集有用的數據。這對於篩選數據很有用。此外，NLU 可用於自動匯總文本，獲取大量文本並將其簡化為易於消化的資訊花絮。
- 智慧客戶支援： 自動語言檢測最常見的實現之一是創建 chatbots.雖然大多數普通的 chatbots NLU技術只是從腳本中讀出，可以讓聊天機器人真正知道他們在說什麼。這些 chatbots 充當專業人士和客戶的數位助理。
- 機器翻譯： 也稱為機器學習，人工智慧開發的這個分支允許計算機根據它們被訓練理解的模式進行學習和適應。此外，機器翻譯使計算機能夠生成自然語言文本，甚至可以即時與其他語言進行翻譯。利用NLU的統計機器翻譯（SMT）可以通過基於規則的翻譯系統解析人類語音。有很多方法可以做到這一點，例如逐字翻譯，將一種語言的句子映射到另一種語言，或使用語法作為翻譯的基礎。
- 數據採集： 這是收集有關物件、人物和事件的信息的過程。結合IVR技術，這允許人們向計算機口頭傳達關鍵資訊。
- 對話介面： 對話語言理解的進步導致了諸如Google Home和Amazon Alexa之類的設備的創建，這些設備允許人們使用自然的說話方式與他們交流。NLU允許這些機器分割單詞和句子，識別語法，並利用他們對語義角色的瞭解來理解用戶意圖。
自然語言理解開發服務
實施最先進的 AI 技術，並在創新前沿構建對話平臺 Botpress. 得益於超快的訓練演算法， Botpress chatbots 可以以創紀錄的速度從數據集中學習，有時只需要10個示例即可理解意圖。這種革命性的訓練方法可確保機器人可以立即投入使用。
Botpress 可用於構建簡單 chatbots 以及複雜的會話語言理解專案。該平臺原生支援 12 種語言，包括英語、法語、西班牙文、日語和阿拉伯文。語言功能可以通過 FastText 模型得到增強，允許使用者存取 157 種不同的語言。 Botpress 是免費的，開源的，能夠在您選擇的操作系統上運行。
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