- Hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU) là một khía cạnh của AI giúp máy tính hiểu được ý thực sự của con người khi họ nói hoặc gõ, tìm ra ý định và các chi tiết quan trọng của họ.
- Phương pháp này hoạt động bằng cách chia nhỏ câu, xác định các từ khóa hoặc tên và kết nối các từ với vai trò của chúng trong câu để nắm bắt ngữ cảnh.
- NLU được sử dụng trong nhiều công cụ mà chúng ta sử dụng hàng ngày, như trợ lý giọng nói (Siri, Alexa), chatbot dịch vụ khách hàng, sắp xếp email và phân tích phản hồi để phát hiện xu hướng hoặc cảm xúc trong văn bản.
- Các kỹ thuật chính trong NLU bao gồm phân chia câu (chia câu thành các từ), gắn thẻ từ loại, phát hiện tên hoặc ngày tháng, tìm ra điều người dùng muốn và sử dụng ngữ cảnh hội thoại trước đây để trả lời tốt hơn.
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 một tác nhân 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?
.webp)
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:
1. Xử lý trước văn bản
Trước khi bắt đầu phân tích, văn bản sẽ được làm sạch bằng cách loại bỏ các thành phần không cần thiết như dấu câu và từ dừng để tập trung vào nội dung có ý nghĩa.
2. Xác định các thành phần chính
Hệ thống trích xuất các thực thể, từ khóa và cụm từ , xác định các phần có liên quan nhất trong văn bản để phân tích thêm.
3. Phân tích cấu trúc câu
Bằng cách kiểm tra mối quan hệ giữa các từ và ngữ pháp , NLU xác định cách các từ và khái niệm khác nhau tương tác trong một câu.
4. Ánh xạ tới Ý định và Mục tiêu
Các thành phần được trích xuất sẽ khớp với các mục đích hoặc ý định được xác định trước, giúp hệ thống hiểu được mục đích của người dùng.
5. Tinh chỉnh sự hiểu biết với bối cảnh
Các tương tác trong quá khứ và manh mối theo ngữ cảnh giúp cải thiện độ chính xác , cho phép hệ thống NLU điều chỉnh phản hồi dựa trên lịch sử trò chuyện.
6. Tạo ra một đầu ra có cấu trúc
Cuối cùng, hệ thống tạo ra phản hồi có cấu trúc có thể kích hoạt hành động, thực hiện lệnh hoặc cung cấp thông tin có liên quan.
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."
Trong quá trình hoạt động của AI , tác nhân này 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:
Tạo khách hàng tiềm năng
NLU là thành phần chính của AI tạo khách hàng tiềm năng , một hình thức đủ điều kiện cho khách hàng tiềm năng thông qua AI đàm thoại. Sử dụng hiểu biết ngôn ngữ tự nhiên, chatbot có thể xác định nhu cầu và khả năng của khách hàng tiềm năng đến. Họ thậm chí có thể đặt lịch họp với đại diện bán hàng trực tiếp sau khi đủ điều kiện cho khách hàng tiềm năng.
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.
Câu hỏi thường gặp
1. NLU liên quan đến học máy và học sâu như thế nào?
NLU được xây dựng trên các kỹ thuật học máy và học sâu, giúp hệ thống học các mẫu ngôn ngữ từ dữ liệu thay vì dựa vào các quy tắc cứng nhắc. Học sâu, nói riêng, cung cấp khả năng hiểu biết nâng cao hơn về ngữ cảnh và sắc thái.
2. Sự khác biệt giữa NLU và Natural Language Generation (NLG) là gì?
NLU giúp máy móc hiểu những gì bạn đang nói, trong khi NLG là về việc khiến máy móc phản hồi bằng ngôn ngữ giống con người. Hãy nghĩ về NLU như là hiểu đọc và NLG như là viết.
3. Độ chính xác của NLU hiện nay như thế nào và những yếu tố nào ảnh hưởng đến độ chính xác của nó?
NLU khá tốt, đặc biệt là với các mô hình hiện đại, nhưng độ chính xác vẫn phụ thuộc vào chất lượng và quy mô của dữ liệu đào tạo, phạm vi sử dụng và khả năng xử lý sự mơ hồ hoặc tiếng lóng.
4. Thông thường cần bao nhiêu dữ liệu để xây dựng một mô hình NLU đáng tin cậy?
Mặc dù có sự khác nhau, nhưng nhìn chung, bạn cần hàng nghìn ví dụ được gắn nhãn cho mỗi ý định hoặc thực thể để có hiệu suất ổn định, mặc dù học chuyển giao và các mô hình được đào tạo trước có thể giảm đáng kể điều đó.
5. Làm thế nào để tích hợp công cụ NLU với các công cụ khác như CRM, lịch hoặc cơ sở dữ liệu?
Thông thường, bạn kết nối công cụ NLU với API từ các công cụ của mình (như lịch hoặc CRM) để nó có thể kích hoạt các hành động dựa trên thông tin đầu vào của người dùng, như lên lịch họp hoặc thu thập dữ liệu khách hàng, sau khi hiểu được ý định.
.png)
