Hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU) là gì?

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.

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.

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.