Cách hiểu ngôn ngữ tự nhiên NLU hoạt động như thế nào?

Hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU) đã thay đổi cách các công ty tương tác với khách hàng của họ. Khả năng giải mã ý định của khách hàng từ tin nhắn văn bản, email và các hình thức giao tiếp khác đã trở nên cần thiết cho các doanh nghiệp lớn và nhỏ.

‍

Hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU) là gì?

Hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI). NLU là một trong những lĩnh vực con chính của xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), một lĩnh vực áp dụng ngôn ngữ học tính toán theo những cách có ý nghĩa và thú vị.

NLP là một thuật ngữ rộng bao gồm một số trường con như truy xuất thông tin, trích xuất thông tin, khai thác văn bản, nhận dạng giọng nói, mô hình ngôn ngữ, quản lý hộp thoại, dịch máy, giao diện đàm thoại, tạo ngôn ngữ tự nhiên (NLG), v.v. NLU là một trong những lĩnh vực quan trọng nhất của NLP vì nó giúp máy móc có thể hiểu chúng ta.

Mục đích của NLU là cho phép phần mềm máy tính hiểu ngôn ngữ tự nhiên của con người dưới dạng bằng lời nói và bằng văn bản. NLU hoạt động bằng cách sử dụng các thuật toán để chuyển đổi lời nói của con người thành một mô hình dữ liệu được xác định rõ ràng về các định nghĩa ngữ nghĩa và thực dụng.

Có hai khái niệm cơ bản trong NLU:

Nhận biết ý định

Mục đích của việc nhận dạng ý định là xác định tình cảm của người dùng trong nội dung văn bản và xác định mục tiêu của giao tiếp trong tầm tay. Bởi vì nó thiết lập ý nghĩa của văn bản, nhận dạng ý định có thể được coi là phần quan trọng nhất của các hệ thống NLU.

Nhận dạng thực thể

Trọng tâm của nhận dạng thực thể là xác định các thực thể trong một thông điệp để trích xuất thông tin quan trọng nhất về chúng. Nhận dạng thực thể dựa trên hai loại thực thể chính, được gọi là thực thể số và thực thể được đặt tên. Một thực thể số có thể đề cập đến bất kỳ loại giá trị số nào, bao gồm số, tiền tệ, ngày tháng và tỷ lệ phần trăm. Ngược lại, các thực thể được đặt tên có thể là tên của mọi người, công ty và địa điểm.

Ví dụ: yêu cầu vé máy bay đến Đảo Man vào ngày 11 tháng 1 có thể được chia nhỏ theo cách sau:

• Vé máy bay [intent]
• Du lịch bằng máy bay [intent]
• Isle of Man [địa điểm]
• 11 tháng 1 [date]

‍

Mục đích của dữ liệu đào tạo NLU

Còn được gọi là "lời nói mẫu", dữ liệu đào tạo là một tập hợp các ví dụ bằng văn bản về loại giao tiếp mà một hệ thống tận dụng NLU dự kiến sẽ tương tác. Mục đích của việc sử dụng dữ liệu đào tạo NLU là để chuẩn bị một hệ thống NLU để xử lý các trường hợp thực tế của lời nói của con người.

Dữ liệu đào tạo tổ chức ngôn ngữ phi cấu trúc thành các tập hợp được gọi là "vùng lưu trữ". Mục đích của các nhóm này là chứa các ví dụ về lời nói, mặc dù khác nhau, có ý nghĩa giống nhau hoặc tương tự. Ví dụ: cùng một nhóm có thể chứa các cụm từ "đặt cho tôi một chuyến đi" và "Làm ơn, gọi taxi đến vị trí của tôi", vì mục đích của cả hai cụm từ ám chỉ cùng một hành động.

‍

NLU hoạt động như thế nào trong một chatbot?

Hiểu ngôn ngữ tự nhiên được sử dụng bởi chatbots để hiểu những gì mọi người nói khi họ nói bằng lời nói của chính họ. Điều này cho phép các cuộc trò chuyện trôi chảy giữa con người và chatbots sẽ xảy ra. Để một AI có thể triển khai thành công NLU, trước tiên nó phải được đào tạo. Bằng cách sử dụng dữ liệu đào tạo, chatbots Với khả năng học máy có thể nắm bắt cách rút ra ngữ cảnh từ ngôn ngữ phi cấu trúc.

Trong trường hợp chatbots Được tạo ra để trở thành trợ lý ảo cho khách hàng, dữ liệu đào tạo mà họ nhận được sẽ phù hợp với nhiệm vụ của họ và họ sẽ không hiểu các khái niệm liên quan đến các chủ đề khác. Cũng giống như con người, nếu AI không được dạy các khái niệm đúng đắn thì nó sẽ không có thông tin để xử lý các nhiệm vụ phức tạp.

Nếu nhận dạng giọng nói tự động được tích hợp vào cơ sở hạ tầng của chatbot, thì nó sẽ có thể chuyển đổi giọng nói thành văn bản để phân tích NLU. Điều này có nghĩa là các công ty ngày nay có thể tạo ra các trợ lý đàm thoại hiểu những gì người dùng đang nói, có thể làm theo hướng dẫn và thậm chí trả lời bằng giọng nói được tạo ra.

Để triển khai NLU thành công, chatbot phải có khả năng:

• Hiểu và tạo các phần của lời nói
• Trích xuất và hiểu các thực thể
• Xác định nghĩa của từ
• Sử dụng các hoạt động xử lý khác để kết nối các khái niệm, cụm từ và ngữ pháp với nhau thành một bức tranh về ý định và ý nghĩa

Sự khác biệt giữa Bot và AI đàm thoại

‍

Một ví dụ về sự hiểu biết ngôn ngữ tự nhiên

Một ví dụ rõ ràng về NLU tại nơi làm việc có thể được tìm thấy trong hộp thư đến của bạn. Tất cả các giải pháp email chính đều đi kèm với khả năng lọc thư rác do NLU cung cấp. Chúng sắp xếp các email đến để loại bỏ thư rác và vi-rút máy tính. Các doanh nghiệp cũng có thể sử dụng bộ lọc email để kiểm tra các email gửi đi để đảm bảo tất cả nhân viên tuân thủ chính sách của công ty.

‍

Các ứng dụng và trường hợp sử dụng hiểu ngôn ngữ tự nhiên

Đàm thoại chatbots

Hỗ trợ khách hàng đã được cách mạng hóa bằng cách giới thiệu AI đàm thoại. Nhờ thực hiện dịch vụ khách hàng chatbots, khách hàng không còn phải chịu đựng thời gian chờ điện thoại dài để nhận được hỗ trợ về sản phẩm và dịch vụ.

Bằng cách thực hiện NLU, chatbots Nếu không, chỉ có thể cung cấp các câu trả lời trần trụi mới có thể sử dụng nhận dạng từ khóa để khuếch đại khả năng đàm thoại của họ. Hoạt động trên nền NLU chatbots có thể cung cấp hỗ trợ khách hàng tức thì, 24/7 ở mọi giai đoạn của hành trình khách hàng. Năng lực này cải thiện đáng kể sự hài lòng của khách hàng bằng cách thiết lập một kênh giao tiếp nhanh chóng để giải quyết các vấn đề phổ biến.

Dịch vụ khách hàng chatbots tận dụng NLU có thể:

• Trả lời các câu hỏi thường gặp
• Đơn giản hóa việc thanh toán và vận chuyển
• Cung cấp đầu vào và định hướng được cá nhân hóa

NLU chatbots Cho phép các doanh nghiệp giải quyết nhiều truy vấn người dùng hơn với chi phí hoạt động giảm. Những chatbots có thể nắm quyền kiểm soát dịch vụ khách hàng trong các lĩnh vực mà các đại lý con người có thể bị thiếu. Ví dụ: một trung tâm cuộc gọi sử dụng chatbots Khách hàng vẫn có thể truy cập được bất cứ lúc nào trong ngày. Vì chatbots Đừng cảm thấy mệt mỏi hay thất vọng, họ có thể luôn thể hiện một giai điệu tích cực, giữ cho danh tiếng của thương hiệu còn nguyên vẹn. NLU có thể cho chatbots Một mức độ nhất định của trí tuệ cảm xúc, cho họ khả năng hình thành các phản ứng có liên quan đến cảm xúc cho khách hàng bực tức.

Hỗ trợ tạo yêu cầu tự động

Việc quản lý bán vé thủ công có thể dẫn đến một loạt bất tiện. Chúng bao gồm sự chậm trễ, vô số email qua lại và khách hàng thất vọng. Thông qua NLU, các quy trình thủ công khối lượng lớn này có thể dễ dàng thay thế bằng các quy trình tự động được hỗ trợ bởi AI. 

Một hệ thống NLU có khả năng hiểu văn bản trong mỗi vé có thể lọc và định tuyến chúng đúng cách đến đúng chuyên gia hoặc bộ phận. Bởi vì phần mềm NLU hiểu yêu cầu thực tế là gì, nó có thể cho phép phản hồi từ người hoặc nhóm có liên quan với tốc độ nhanh hơn. Hệ thống có thể cung cấp cho cả khách hàng và nhân viên thông tin đáng tin cậy một cách kịp thời.

Mặc dù khả năng này rất hữu ích trên diện rộng, nhưng nó đặc biệt có lợi cho các bộ phận dịch vụ khách hàng và CNTT. Các hệ thống NLU có thể gắn cờ các yêu cầu khẩn cấp nhất và đề xuất các giải pháp nhờ khả năng hiểu ngữ cảnh và ý nghĩa của các yêu cầu khác nhau mà chúng tương tác.

Phân tích tình cảm

Hiểu được ý kiến, nhu cầu và mong muốn của khách hàng là một trong những ưu tiên chính của các tổ chức và thương hiệu. Bằng cách có thông tin hữu hình về những gì trải nghiệm của khách hàng là tích cực hoặc tiêu cực, các doanh nghiệp có thể suy nghĩ lại và cải thiện cách họ cung cấp sản phẩm và dịch vụ của họ. Phân tích tình cảm được hỗ trợ bởi NLU là một phương pháp hiệu quả đáng kể để nắm bắt tiếng nói của khách hàng, trích xuất cảm xúc từ văn bản và sử dụng chúng để cải thiện mối quan hệ giữa khách hàng và thương hiệu.

Ở mức cơ bản nhất, phân tích tình cảm có thể xác định giọng điệu đằng sau các đầu vào ngôn ngữ tự nhiên như các bài đăng trên phương tiện truyền thông xã hội. Đi xa hơn, phần mềm có thể tổ chức dữ liệu phi cấu trúc thành các báo cáo phản hồi khách hàng dễ hiểu, mô tả ý kiến chung của khách hàng. Dữ liệu này cho phép các nhóm tiếp thị có chiến lược hơn khi thực hiện các chiến dịch.

Xem xét tài liệu tự động

Thực hiện xem xét thủ công các tài liệu phức tạp có thể là một thử thách rất cồng kềnh, mệt mỏi và tốn thời gian. Hơn nữa, các nhiệm vụ trần tục và lặp đi lặp lại thường có nguy cơ bị lỗi của con người, điều này có thể dẫn đến hậu quả nghiêm trọng nếu các tài liệu đích có tính chất nhạy cảm.

Ngược lại, các hệ thống NLU có thể xem xét bất kỳ loại tài liệu nào với tốc độ và độ chính xác chưa từng có. Hơn nữa, phần mềm cũng có thể thực hiện các tác vụ phụ hữu ích như trích xuất thực thể tự động để xác định thông tin chính có thể hữu ích khi đưa ra quyết định kinh doanh kịp thời.

Tự động hóa quy trình kinh doanh và chatbots

‍

Dịch vụ phát triển hiểu ngôn ngữ tự nhiên

Botpress cho phép bạn tận dụng các công nghệ AI tiên tiến nhất, bao gồm các hệ thống NLU hiện đại. Bằng cách sử dụng Botpress Nền tảng mã nguồn mở, bạn có thể tạo NLU hỗ trợ chatbots hoạt động trước đường cong trong khi tốn ít tiền và tài nguyên hơn.

Tất cả chatbots phải được đào tạo trước khi chúng có thể được triển khai, nhưng Botpress làm cho quá trình này nhanh hơn đáng kể. Chatbots được tạo thông qua Botpress Có thể nắm bắt các khái niệm chỉ với 10 ví dụ về ý định, tác động trực tiếp đến tốc độ chatbot sẵn sàng thu hút con người thực.

Ngoài ra Botpress hỗ trợ hơn 10 ngôn ngữ nguyên bản, bao gồm tiếng Anh, tiếng Pháp, tiếng Tây Ban Nha, tiếng Ả Rập và tiếng Nhật. Người dùng cũng có thể tận dụng mô hình FastText để có quyền truy cập vào 157 ngôn ngữ khác nhau. Nhờ đó, một chatbot duy nhất có thể tạo ra trải nghiệm đàm thoại đa ngôn ngữ và ngay lập tức phục vụ cho các thị trường khác nhau.

Bắt đầu!

‍