NLU có vẻ giống như một từ viết tắt khác trong hệ sinh thái AI, nhưng nó đóng vai trò không thể thiếu trong việc giúp AI hiểu được ý chúng ta thực sự muốn nói.
Làm sao Siri biết được khi nào bạn đang hỏi đường hay đang phát một bài hát?
Làm thế nào để chatbot AI biết được sự khác biệt giữa câu hỏi về sản phẩm và yêu cầu hỗ trợ?
Hãy cùng tìm hiểu cách thức hoạt động của NLU và lý do tại sao nó cần thiết cho các tương tác AI thông minh hơn.
NLU là gì?
Hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU) là một tập hợp con của xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) cho phép máy móc diễn giải và hiểu ngôn ngữ của con người.
NLU được sử dụng trong các chatbot AI , trợ lý ảo và các công cụ phân tích tình cảm. Nó cho phép máy móc diễn giải chính xác ý định của người dùng - dù là văn bản hay giọng nói - để chúng có thể thực hiện hành động phù hợp.
NLU được coi là một bài toán khó về AI (còn được gọi là AI-complete), nghĩa là chúng cần trí tuệ nhân tạo để giải quyết. NLU không thể thực hiện được nếu không có trí tuệ nhân tạo (AI).
NLU hoạt động như thế nào?
NLU phân tích ngôn ngữ con người để diễn giải ý nghĩa và mục đích của nó. Sau đây là cách thức hoạt động từng bước:
- Văn bản được xử lý trước để loại bỏ các thành phần không cần thiết (như dấu câu và từ dừng).
- Hệ thống xác định các thành phần chính như thực thể, từ khóa và cụm từ trong văn bản.
- Nó phân tích cấu trúc câu để hiểu mối quan hệ giữa các từ và khái niệm.
- Mô hình NLU ánh xạ các yếu tố được nhận dạng với các mục đích hoặc ý định cụ thể.
- Công cụ NLU cải thiện khả năng hiểu biết dựa trên ngữ cảnh và lịch sử tương tác của người dùng.
- Hệ thống cung cấp đầu ra có cấu trúc có thể kích hoạt các hành động hoặc phản hồi thích hợp.
Ví dụ thực tế
Chúng ta hãy phân tích vấn đề này bằng một ví dụ.
Patrick sử dụng một tác nhân AI tại nơi làm việc, tích hợp với tất cả các ứng dụng chính của anh, bao gồm cả lịch.
Patrick gõ vào máy chủ AI của mình: "Lên lịch họp với Anqi vào lúc 1 giờ chiều ngày mai hoặc một thời điểm nào đó tương tự. Lên lịch theo dõi sau đó hai tuần."
Đặc vụ AI của anh ta sẽ:
- Xác định ý định: Người đại diện xác định Patrick muốn lên lịch cuộc họp
- Trích xuất các thực thể chính: Đặc vụ xác định rằng Patrick đang nói về 'Anqi' là số liên lạc, '1 giờ chiều' là thời gian và 'ngày mai' là ngày.
- Phân tích lời nói: Tác nhân xác định rằng mục hành động là 'lên lịch' và cần thực hiện bằng Anqi, thời gian và ngày thực hiện là 1 giờ chiều ngày mai.
- Hiểu theo ngữ cảnh: Nhân viên kiểm tra lịch của Patrick và Anqi để đảm bảo có thời gian rảnh. Nếu 1 giờ chiều ngày mai không rảnh, nhân viên sẽ đề xuất thời gian tương tự theo yêu cầu.
- Hành động cuối cùng: Người đại diện lên lịch cuộc họp và theo dõi bằng cách gửi lời mời theo lịch cho Patrick và Anqi.
Sử dụng NLU trong thế giới thực
Có khả năng bạn sẽ gặp NLU trong cuộc sống hàng ngày, thường là bạn không hề nhận ra. Sau đây là một số ứng dụng thực tế phổ biến nhất:
Trợ lý giọng nói
Các trợ lý giọng nói như Siri, Alexa và Google Assistant dựa vào NLU để hiểu ý định đằng sau các lệnh bạn nói.
Ví dụ, khi bạn nói "Đặt lời nhắc cho cuộc hẹn làm móng lúc 2 giờ chiều", trợ lý sẽ chia nhỏ câu của bạn, xác định ý định (đặt lời nhắc) và trích xuất các thực thể (cuộc hẹn làm móng, ngày mai, 2 giờ chiều).
NLU cho phép những trợ lý này hiểu được các yêu cầu bằng lời nói và thực hiện hành động đúng đắn.
Chatbot dịch vụ khách hàng
Khi bạn tương tác với chatbot hỗ trợ khách hàng và nhập "Gói hàng của tôi đâu?", bot sẽ sử dụng NLU để xác định rằng mục đích của bạn là kiểm tra trạng thái giao hàng.
Nó trích xuất thực thể cần thiết – thông tin đơn hàng của bạn – và cung cấp bản cập nhật chính xác. Khả năng hiểu và phản hồi các truy vấn khác nhau của khách hàng là điều khiến NLU trở thành một phần thiết yếu của tự động hóa dịch vụ khách hàng hiện đại.
Phân loại và tự động hóa email
NLU cũng được tìm thấy đằng sau các hệ thống tự động hóa email. Ví dụ, các công cụ do NLU cung cấp có thể đọc email đến, hiểu nội dung và tự động sắp xếp chúng thành các danh mục như "khẩn cấp", "khuyến mãi" hoặc "cuộc họp".
Các hệ thống này thậm chí có thể tạo ra phản hồi phù hợp dựa trên nội dung email, giúp doanh nghiệp tiết kiệm thời gian quản lý liên lạc.
Phân tích văn bản để phản hồi và khảo sát
Các công ty thường sử dụng NLU để phân tích phản hồi từ các cuộc khảo sát, đánh giá và bài đăng trên mạng xã hội.
NLU giúp xác định các mô hình và tình cảm trong ngôn ngữ viết, giúp hiểu được nhu cầu và ý kiến của khách hàng.
Ví dụ, hệ thống NLU có thể quét hàng trăm đánh giá của khách hàng và xác định xem hầu hết người dùng có cảm nhận tích cực hay tiêu cực về một tính năng cụ thể nào đó bằng cách sử dụng phân tích tình cảm.
Các thành phần chính
Mã thông báo
Phân chia câu là quá trình chia nhỏ một câu thành các đơn vị nhỏ hơn, như từ hoặc cụm từ, để AI có thể xử lý dễ dàng hơn.
Ví dụ : "Lên lịch họp lúc 3 giờ chiều ngày mai" được phân tách thành ["Lên lịch", "một", "cuộc họp", "cho", "3 giờ chiều", "ngày mai"].
Đánh dấu từ loại (POS)
Gắn nhãn POS xác định cấu trúc ngữ pháp của câu bằng cách gắn nhãn cho từng từ là danh từ, động từ, tính từ, v.v.
Ví dụ : Trong "Lên lịch họp", AI gắn thẻ "Lên lịch" là động từ và "cuộc họp" là danh từ.
Nhận dạng thực thể được đặt tên (NER)
Nhận dạng thực thể có tên (NER) phát hiện và phân loại các thực thể quan trọng như tên, địa điểm và ngày tháng trong văn bản.
Ví dụ : Trong "Đặt chuyến bay đến New York vào thứ sáu tuần tới", AI xác định "New York" là một địa điểm và "thứ sáu tuần tới" là một ngày.
Phân loại ý định
Phân loại ý định xác định mục tiêu hoặc mục đích cơ bản của người dùng khi họ nhập thông tin.
Ví dụ : "Đặt bàn cho hai người" được phân loại là mục đích đặt chỗ.
Phân tích phụ thuộc
Phân tích phụ thuộc phân tích mối quan hệ giữa các từ để hiểu cấu trúc ngữ pháp của câu.
Ví dụ : Trong "Gửi báo cáo cho Maria", AI xác định rằng "Maria" là người nhận báo cáo.
Phân tích theo ngữ cảnh
Phân tích ngữ cảnh sử dụng các cuộc trò chuyện xung quanh hoặc các tương tác trước đó để đảm bảo phản hồi có liên quan và chính xác.
Ví dụ : Nếu người dùng trước đó đã hỏi về một dự án cụ thể, AI có thể điều chỉnh các phản hồi trong tương lai dựa trên bối cảnh đó.
Xây dựng một tác nhân NLU tùy chỉnh
Với sự tiến bộ nhanh chóng của công nghệ AI, bất kỳ ai cũng có thể xây dựng một tác nhân AI có khả năng NLU.
Botpress là một nền tảng xây dựng bot có khả năng mở rộng vô hạn được xây dựng cho các doanh nghiệp. stack cho phép các nhà phát triển xây dựng chatbot và tác nhân AI cho mọi trường hợp sử dụng.
Bắt đầu thật dễ dàng với gói miễn phí, hướng dẫn chi tiết và Botpress Academy .
Bắt đầu xây dựng ngay hôm nay. Nó miễn phí.
Mục lục
Cập nhật thông tin mới nhất về các tác nhân AI
Chia sẻ điều này trên:
.svg)
