Случвало ли ви се е да разговаряте с виртуален асистент като Siri или Alexa и да се чудите как изглежда разбират какво казвате? Или сте използвали чатбот, за да резервирате полет или да поръчате храна и сте били изумени как машината знае какво точно искате? Тези преживявания разчитат на технология, наречена Разбиране на естествен език, или накратко NLU.
С нарастването на чатботовете, виртуалните асистенти и гласовите асистенти необходимостта машините да разбират естествения език стана по-решаваща. И тук влиза в действие разбирането на естествен език (NLU). В тази статия ще се задълбочим в разбирането на естествения език и ще проучим някои от неговите вълнуващи възможности.
Какво е разбиране на естествен език (NLU)?
Разбирането на естествен език (NLU) е подполе на обработка на естествен език (NLP), който се занимава с компютърно разбиране на човешкия език. Това включва обработка на човешкия език, за да се извлече подходящо значение от него. Това значение може да бъде под формата на намерение, назовани обекти или други аспекти на човешкия език.
NLP има за цел да изследва и разбере писменото съдържание в рамките на текст, докато NLU дава възможност за разговор с компютър, използващ естествен език.
Как работи разбирането на естествен език (NLU)?
NLU работи, като обработва големи набори от данни на човешки език, използвайки модели на машинно обучение (ML). Тези модели се обучават на подходящи данни за обучение, които им помагат да се научат да разпознават модели в човешкия език.
Данните за обучение, използвани за NLU модели, обикновено включват обозначени примери за човешки езици, като например билети за поддръжка на клиенти, дневници за чат или други форми на текстови данни.
Първата стъпка в NLU включва предварителна обработка на текстовите данни, за да бъдат подготвени за анализ. Това може да включва задачи като токенизиране, което включва разбиване на текста на отделни думи или фрази, или маркиране на част от речта, което включва етикетиране на всяка дума с нейната граматична роля.
След предварителна обработка NLU моделите използват различни ML техники за извличане на смисъл от текста. Един общ подход е използването на разпознаване на намерение, което включва идентифициране на целта или целта зад даден текст. Например, NLU модел може да разпознае, че съобщението на потребителя е запитване за продукт или услуга.
Нека разгледаме по-подробно пример за NLU в действие.
Представете си, че питате Siri за упътване до близкото кафене. Може да кажете: „Хей, Сири, къде е най-близкото кафене?“
Без NLU Siri ще съпостави вашите думи с предварително програмирани отговори и може да даде указания до кафене, което вече не работи. Но с NLU Siri може да разбере намерението зад вашите думи и да използва това разбиране, за да предостави подходящ и точен отговор. Тази статия ще разгледа по-задълбочено как работи тази технология и ще проучи някои от нейните вълнуващи възможности.
Приложения за разбиране на естествен език
IVR и маршрутизиране на съобщения
Системите за интерактивен гласов отговор (IVR) са автоматизирани телефонни системи, които взаимодействат с клиенти чрез предварително записани гласови указания и менюта. IVR системите използват NLU за разпознаване на устни отговори и насочване на обаждащите се към съответния отдел или агент.NLU също така помага на IVR системите да разберат въвеждането на естествен език, позволявайки на клиентите да изговарят своите заявки, вместо да навигират през менютата.
за поддръжка на клиенти
NLU трансформира опита за поддръжка на клиенти, като го направи по-бърз и по-ефективен. Чатботовете и виртуалните асистенти могат да обработват много заявки на клиенти и да предоставят незабавни отговори 24/7.Използвайки обработка на естествен език и машинно обучение, чатботовете могат да разбират заявките на клиентите и да предоставят подходящи отговори. Тази технология също така позволява на чатботовете да се учат от взаимодействията с клиентите, подобрявайки техните отговори.
Машинен превод
NLU играе решаваща роля в машинния превод (клон на AI), който превежда текст от един език на друг с помощта на компютри.NLU направи революция в машинния превод, като позволи разработването на модели за невронен машинен превод (NMT).
NLU е от съществено значение в моделите NMT, тъй като помага за подобряване на качеството на машинните преводи. Той подобрява способността на модела да разбира значението и намерението зад изходния текст.
Например, когато потребителят използва автоматичен езиков инструмент като речник, за да преведе информация, той просто замества думите на база едно към едно. От друга страна, при машинния превод системата разглежда думите в правилния им контекст, улеснявайки изготвянето на по-прецизен превод.
Заснемане на данни
NLU улавя и извлича подходящи данни от неструктурирани източници на данни като социални медии, имейли и обратна връзка от клиенти.Данните, събрани чрез разбиране на естествен език (NLU), се използват по различни начини, в зависимост от конкретното приложение или случая на използване. Ето няколко примера:
- Класификация на намерението: NLU може да помогне да се определи намерението зад въвеждането на потребителя, като текстово съобщение или устна команда. След това тази информация може да се използва за задействане на подходящо действие или отговор.
- Разпознаване на субекти: NLU може да идентифицира обекти в рамките на въведеното от потребителя, като имена, дати, местоположения и друга подходяща информация. Тази информация може да се използва за предоставяне на по-персонализирани и контекстуализирани отговори.
- Анализ на настроението: NLU може да определи настроението или емоционалния тон на въведеното от потребителя, като например дали е положително, отрицателно или неутрално. Тази информация може да прецени удовлетвореността на клиентите, да идентифицира областите за подобрение и съответно да приспособи отговорите.
Chatbots
Чатботовете са предназначени да взаимодействат с потребителите чрез текст или глас, обикновено за да симулират човешки разговор. Разбирането на естествен език (NLU) е основен компонент на разговорен AI което им позволява да разбират и отговарят на въведеното от потребителя по човешки начин.Например, ако потребител напише „Искам да поръчам пица“, системата NLU може да идентифицира намерението на потребителя да поръча храна и да извлече важна информация като вида на храната (пица) и евентуално желаните гарнитури. След това чатботът може да отговори с опции за видове пица и топинги.
Виртуални асистенти
Виртуалните асистенти са интелигентни софтуерни агенти, които изпълняват задачи или услуги за индивид, използвайки взаимодействие на естествен език. NLU е критичен компонент на виртуалните асистенти, който им позволява да разбират и отговарят на гласови команди.Когато потребител говори с виртуален асистент, въведеното аудио се преобразува в текст чрез технологията за автоматично разпознаване на реч (ASR). След това полученият текст се изпраща на NLU системата за анализ.
Системата NLU използва Разпознаване на намерение и запълване на слотове техники за идентифициране на намерението на потребителя и извличане на важна информация като дати, часове, местоположения и други параметри. След това системата може да съпостави намерението на потребителя с подходящото действие и да генерира отговор.
Например, ако потребител каже: „Какво е времето днес?“ системата NLU може да идентифицира намерението на потребителя да получи информация за времето и да извлече параметъра „днес“. След това виртуалният асистент може да предостави текущите метеорологични условия за местоположението на потребителя.
Заключение
NLU откри нови възможности за фирми и физически лица, позволявайки им да взаимодействат с машините по-естествено. От поддръжка на клиенти до събиране на данни и машинен превод, NLU приложенията трансформират начина, по който живеем и работим.
С напредването на технологиите можем да очакваме да видим по-сложни NLU приложения, които ще продължат да подобряват ежедневието ни.
