Hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU) là gì?

Bạn đã bao giờ ngồi trước máy tính của mình, không chắc chắn về những hành động cần thực hiện để hoàn thành công việc của mình? Nếu bạn đã từng ước rằng bạn có thể nói chuyện với nó và để nó hiểu những gì bạn nói, thì bạn thật may mắn. Nhờ sự hiểu biết ngôn ngữ tự nhiên, máy tính không chỉ có thể hiểu ý nghĩa của từ ngữ mà còn có thể sử dụng ngôn ngữ để nâng cao điều kiện sống và làm việc của chúng ta theo những cách thú vị mới.

Hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU) là gì?

Còn được gọi là giải thích ngôn ngữ tự nhiên (NLI), hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU) là một dạng trí tuệ nhân tạo. NLU là một chủ đề phụ của xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), sử dụng các kỹ thuật học máy để cải thiện khả năng hiểu ngôn ngữ của con người của AI.

Ví dụ về công nghệ NLU tại nơi làm việc bao gồm:

• Dịch ngôn ngữ tự động: Ngày nay, người ta có thể sử dụng các dịch vụ như Google Dịch và Microsoft Translator để dịch liền mạch văn bản sang hàng trăm ngôn ngữ.
  

• Trả lời câu hỏi: Khi NLU được sử dụng song song với phần mềm nhận dạng giọng nói, AI có thể hiểu được giao tiếp bằng lời nói. Ví dụ: người ta có thể hỏi AI trên điện thoại của họ về thời tiết ngày mai và thông qua NLU, nó sẽ thu thập thông tin và chuyển tiếp cho chúng ta.
  

• Công nghệ trợ lý ảo: Các thiết bị như Google Home và Amazon Alexa triển khai NLU để cung cấp cho người dùng của họ một giải pháp toàn diện để hỗ trợ kỹ thuật số.

Sự khác biệt giữa NLU, NLP và NLG là gì?

Hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU) và tạo ngôn ngữ tự nhiên (NLG) là cả hai tập hợp con của xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Trong khi trọng tâm chính của công nghệ NLU là cung cấp cho máy tính khả năng hiểu giao tiếp của con người, NLG cho phép AI tự động tạo câu trả lời văn bản bằng ngôn ngữ tự nhiên.

Khi một máy tính tạo ra câu trả lời cho một truy vấn, nó có xu hướng sử dụng ngôn ngữ một cách thẳng thừng mà không có nhiều về tính trôi chảy, cảm xúc và tính cách. Ngược lại, tạo ngôn ngữ tự nhiên giúp máy tính tạo ra lời nói thú vị và hấp dẫn, do đó giúp giữ lại sự chú ý của mọi người. Phần mềm có thể được dạy để đưa ra quyết định nhanh chóng, tự thích nghi với cách thích hợp nhất để giao tiếp với một người bằng ngôn ngữ mẹ đẻ của họ.

Là NLP chatbots Tốt hơn chút nào không?

Hiểu ngôn ngữ tự nhiên hoạt động như thế nào?

Hiểu ngôn ngữ tự nhiên thực hiện các thuật toán phân tích lời nói của con người và chia nhỏ nó thành các định nghĩa ngữ nghĩa và thực dụng. Công nghệ NLU nhằm mục đích nắm bắt ý định đằng sau giao tiếp và xác định các thực thể, chẳng hạn như con người hoặc các giá trị số, được đề cập trong bài phát biểu.

Nhận biết ý định

Phần mềm hiểu ngôn ngữ tự nhiên không chỉ hiểu ý nghĩa của các từ riêng lẻ trong một câu, nó còn hiểu ý nghĩa của chúng khi chúng được đặt cùng nhau. Điều này có nghĩa là các giao diện đàm thoại được hỗ trợ bởi NLU có thể nắm bắt ý nghĩa đằng sau lời nói và xác định mục tiêu của các từ chúng ta sử dụng.

Một trong những lợi thế chính của việc áp dụng phần mềm với các thuật toán học máy là có thể tiến hành các hoạt động phân tích tình cảm. Phân tích tình cảm cung cấp cho một doanh nghiệp hoặc tổ chức quyền truy cập vào thông tin có cấu trúc về ý kiến và mong muốn của khách hàng về bất kỳ sản phẩm hoặc chủ đề nào.

Vai trò và kết quả của khách hàng của AI đàm thoại

Nhận dạng thực thể

Loại công nghệ NLU cụ thể này tập trung vào việc xác định các thực thể trong lời nói của con người. Một thực thể có thể đại diện cho một người, công ty, vị trí, sản phẩm hoặc bất kỳ danh từ có liên quan nào khác. Tương tự như vậy, phần mềm cũng có thể nhận dạng các thực thể số như tiền tệ, ngày tháng hoặc giá trị phần trăm.

Tại sao sự hiểu biết ngôn ngữ tự nhiên lại quan trọng?

Hiểu ngôn ngữ tự nhiên cho chúng ta khả năng thu hẹp khoảng cách giao tiếp giữa con người và máy tính. NLU trao quyền cho trí tuệ nhân tạo để cung cấp hỗ trợ mọi người và có một loạt các ứng dụng. Ví dụ, các hoạt động hỗ trợ khách hàng có thể được cải thiện đáng kể bằng cách thông minh chatbots.

Các bước trong việc hiểu ngôn ngữ tự nhiên là gì?

Mặc dù các quy trình của NLU có vẻ tức thời đối với người quan sát thông thường, nhưng có nhiều điều đang diễn ra đằng sau hậu trường. Dữ liệu phải được thu thập, tổ chức, phân tích và phân phối trước khi nó được thực hiện chức năng.

Một quy trình hiểu ngôn ngữ tự nhiên điển hình bao gồm các bước sau:

• Đánh giá chất lượng dữ liệu: Các thuật toán học máy sẽ chỉ học nhiều như một tập dữ liệu cho phép chúng. Điều quan trọng là phải xem xét chất lượng của dữ liệu được phân tích và đặt kỳ vọng của một người cho phù hợp. Ví dụ, nếu một người chỉ chạy phân tích tình cảm trên dữ liệu từ một địa điểm duy nhất, sẽ thật ngu ngốc khi mong đợi kết quả phản ánh ý kiến của cả một quốc gia.
  

• Làm sạch dữ liệu: Khi các thuật toán lần đầu tiên tương tác với một tập dữ liệu, chúng được cung cấp một mớ hỗn độn phức tạp của dữ liệu phi cấu trúc. Không chỉ một lượng dữ liệu đáng kể là thừa, mà các thuật toán cũng phải đối mặt với các từ sai chính tả, thành ngữ và câu không đúng ngữ pháp. Ví dụ, một câu hỏi đơn giản "có hoặc không" có thể chứa nhiều biến thể trong cách mọi người trả lời. Từ yes có thể được thay thế bằng "yes", "ye" hoặc "yass". Để có được kết quả tối ưu, một thuật toán phải có khả năng học cách phân biệt ý định của người dùng.
  

• Xử lý: Khi dữ liệu đã được đánh bóng càng nhiều càng tốt, thì đã đến lúc xử lý nó. Điều này có nghĩa là loại bỏ các từ có thể dư thừa để phân tích, chẳng hạn như bài viết, giới từ và các từ được sử dụng thường xuyên khác. Bằng cách này, những gì còn lại có thể được mã hóa thành các yếu tố riêng lẻ mà máy có thể đọc và giải thích.
  

• Mô hình: Trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, mô hình là một cấu trúc tổ chức đại diện cho các mẫu được tìm thấy trong dữ liệu. Một mô hình phổ biến là "túi từ", định lượng số lần mỗi từ được đề cập và biểu diễn giá trị đó dưới dạng vector.
  

• Phân tích: Khi dữ liệu đã được mô hình hóa, thì kết quả có thể được phân tích để hiểu chất lượng đầu ra ban đầu. Như đã đề cập trước đây, chất lượng của kết quả sẽ phụ thuộc vào tập dữ liệu đang được sử dụng.
  

• Visualization: Biểu diễn dữ liệu trực quan cho phép người dùng cuối của phần mềm hiểu được kết luận được thu thập bởi công nghệ NLU. Bằng cách hiển thị dữ liệu dưới dạng biểu đồ, người ta có thể đảm bảo nó sẽ dễ dàng truyền đến các cá nhân chủ chốt không quen thuộc với các chi tiết cụ thể của NLU.
  

• Vận hành: Đây là quá trình thu thập những hiểu biết và kết luận có giá trị từ một cơ thể dữ liệu. Có nhiều cách để thực hiện bước cuối cùng này. Ví dụ bao gồm lấy dữ liệu để phân tích ngược dòng hơn hoặc sử dụng nó cho một mục đích cụ thể, chẳng hạn như nghiên cứu thị trường. Thông qua các quy trình vận hành bổ sung, người ta có thể xây dựng một phương pháp liền mạch để đạt được giá trị từ công nghệ NLP. Chẳng hạn, những gã khổng lồ công nghệ như Google và Amazon sử dụng mô hình chủ đề khi cung cấp dữ liệu sản phẩm, cung cấp các bộ lọc tự động và các nâng cấp QoL khác.

Công nghệ NLU của bạn nên có những khả năng gì?

Khả năng cốt lõi của công nghệ NLU là hiểu ngôn ngữ giống như cách con người làm thay vì dựa vào từ khóa để nắm bắt các khái niệm. Là phần mềm nhận dạng ngôn ngữ, thuật toán NLU có thể tăng cường sự tương tác giữa con người và tổ chức đồng thời cải thiện việc thu thập và phân tích dữ liệu.

Khả năng của các giải pháp hiểu ngôn ngữ tự nhiên bao gồm:

• Phản hồi bằng giọng nói tương tác (IVR) và định tuyến tin nhắn: Công nghệ IVR được hỗ trợ bởi NLU có thể xử lý giọng nói của một người, chuyển đổi các từ thành văn bản và chạy các thuật toán trên cấu trúc ngữ pháp của nó để hiểu ý định. Được mơ ước bởi khoa học viễn tưởng và biến khoa học thành hiện thực, tiến bộ công nghệ này cho phép máy tính hiểu những gì chúng ta nói, khi chúng ta nói nó.
  

• Phân loại và phân loại văn bản: Bằng cách sử dụng công nghệ NLU, một hệ thống có thể phân tích một lượng lớn văn bản và thu thập dữ liệu hữu ích dựa trên các danh mục được xác định trước. Điều này rất hữu ích để lọc dữ liệu. Hơn nữa, NLU có thể được sử dụng để tự động tóm tắt văn bản, lấy khối lượng lớn và giảm chúng thành các mẩu tin thông tin dễ tiêu hóa.
  

• Hỗ trợ khách hàng thông minh: Một trong những triển khai phổ biến nhất của phát hiện ngôn ngữ tự động là tạo ra chatbots. Trong khi hầu hết các hoạt động của nhà máy chatbots chỉ đọc ra khỏi một kịch bản, công nghệ NLU có thể cung cấp cho một chatbot khả năng thực sự biết những gì họ đang nói về. Những chatbots phục vụ như trợ lý kỹ thuật số cho các chuyên gia và khách hàng như nhau.
  

• Dịch máy: Còn được gọi là học máy, nhánh phát triển AI này cho phép máy tính học và thích ứng dựa trên các mẫu mà chúng đã được đào tạo để hiểu. Hơn nữa, dịch máy cho phép máy tính tạo văn bản ngôn ngữ tự nhiên và thậm chí dịch sang và từ các ngôn ngữ khác một cách nhanh chóng. Dịch máy thống kê (SMT) sử dụng NLU có thể phân tích cú pháp lời nói của con người thông qua các hệ thống dịch thuật dựa trên quy tắc. Có nhiều phương pháp cho việc này, như dịch từng từ, ánh xạ câu bằng ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác hoặc sử dụng cú pháp làm cơ sở để dịch.
  

• Thu thập dữ liệu: Đây là quá trình thu thập thông tin về đồ vật, con người và sự kiện. Kết hợp với công nghệ IVR, điều này cho phép mọi người truyền đạt bằng lời nói thông tin quan trọng đến máy tính.
  

• Giao diện đàm thoại: Những tiến bộ trong việc hiểu ngôn ngữ đàm thoại đã dẫn đến việc tạo ra các thiết bị, chẳng hạn như Google Home và Amazon Alexa, cho phép con người giao tiếp với họ bằng cách nói chuyện tự nhiên. NLU cho phép các máy này phân đoạn các từ và câu, nhận ra ngữ pháp và sử dụng kiến thức về vai trò ngữ nghĩa để hiểu ý định của người dùng.
  

Sự khác biệt giữa bot và AI đàm thoại

Dịch vụ phát triển hiểu ngôn ngữ tự nhiên

Triển khai các công nghệ AI tiên tiến nhất và xây dựng các nền tảng đàm thoại đi đầu trong đổi mới với Botpress. Nhờ các thuật toán đào tạo cực nhanh, Botpress chatbots Có thể học hỏi từ một tập dữ liệu ở tốc độ kỷ lục, đôi khi cần ít nhất 10 ví dụ để hiểu ý định. Cách tiếp cận mang tính cách mạng này để đào tạo đảm bảo bot có thể được đưa vào sử dụng ngay lập tức.

Botpress có thể được sử dụng để xây dựng đơn giản chatbots cũng như các dự án hiểu ngôn ngữ đàm thoại phức tạp. Nền tảng này hỗ trợ 12 ngôn ngữ nguyên bản, bao gồm tiếng Anh, tiếng Pháp, tiếng Tây Ban Nha, tiếng Nhật và tiếng Ả Rập. Khả năng ngôn ngữ có thể được tăng cường với mô hình FastText, cấp cho người dùng quyền truy cập vào 157 ngôn ngữ khác nhau. Botpress miễn phí, mã nguồn mở và có thể chạy trên hệ điều hành bạn chọn.

Ngôn ngữ tự nhiên và hiểu đối thoại