Har du noen gang snakket med en virtuell assistent som Siri eller Alexa og undret deg over hvordan de ser ut til å forstå hva du sier? Eller har du brukt en chatbot til å bestille en flyreise eller bestille mat og blitt overrasket over hvordan maskinen vet nøyaktig hva du vil ha? Disse erfaringene er avhengige av en teknologi kalt Natural Language Understanding, eller NLU for kort.
Med fremveksten av chatbots, virtuelle assistenter og taleassistenter, har behovet for maskiner for å forstå naturlig språk blitt mer avgjørende. Og det er her Natural Language Understanding (NLU) kommer inn i bildet. I denne artikkelen skal vi gå dypere inn i hva som er naturlig språkforståelse og utforske noen av dets spennende muligheter.
Hva er Natural Language Understanding (NLU)?
Natural Language Understanding (NLU) er et underfelt av naturlig språkbehandling (NLP) som omhandler datamaskinforståelse av menneskelig språk. Det involverer bearbeiding av menneskelig språk for å trekke ut relevant mening fra det. Denne betydningen kan være i form av hensikt, navngitte enheter eller andre aspekter av menneskelig språk.
NLP tar sikte på å undersøke og forstå det skriftlige innholdet i en tekst, mens NLU gjør det mulig å delta i samtale med en datamaskin som bruker naturlig språk.
Hvordan fungerer Natural Language Understanding (NLU)?
NLU fungerer ved å behandle store datasett med menneskelig språk ved hjelp av Machine Learning (ML)-modeller. Disse modellene er trent på relevante treningsdata som hjelper dem å lære å gjenkjenne mønstre på menneskelig språk.
Opplæringsdataene som brukes for NLU-modeller inkluderer vanligvis merkede eksempler på menneskelige språk, for eksempel kundestøttebilletter, chattelogger eller andre former for tekstdata.
Det første trinnet i NLU innebærer å forhåndsbehandle tekstdataene for å forberede dem til analyse. Dette kan inkludere oppgaver som tokenisering, som innebærer å bryte ned teksten i individuelle ord eller setninger, eller orddelsmerking, som innebærer å merke hvert ord med dets grammatiske rolle.
Etter forbehandling bruker NLU-modeller ulike ML-teknikker for å trekke ut mening fra teksten. En vanlig tilnærming er å bruke intensjonsgjenkjenning, som innebærer å identifisere formålet eller målet bak en gitt tekst. For eksempel kan en NLU-modell gjenkjenne at en brukers melding er en forespørsel om et produkt eller en tjeneste.
La oss se nærmere på et eksempel på NLU i aksjon.
Tenk deg at du spør Siri om veibeskrivelse til en kaffebar i nærheten. Du kan kanskje si: "Hei Siri, hvor er den nærmeste kaffebaren?"
Uten NLU ville Siri matchet ordene dine med forhåndsprogrammerte svar og kan gi veibeskrivelse til en kaffebar som ikke lenger er i virksomhet. Men med NLU kan Siri forstå intensjonen bak ordene dine og bruke den forståelsen til å gi et relevant og nøyaktig svar. Denne artikkelen vil fordype seg dypere i hvordan denne teknologien fungerer og utforske noen av dens spennende muligheter.
Applikasjoner for naturlig språkforståelse
IVR og meldingsruting
Interactive Voice Response (IVR)-systemer er automatiserte telefonsystemer som samhandler med kunder gjennom forhåndsinnspilte talemeldinger og menyer. IVR-systemer bruker NLU til å gjenkjenne talte svar og rute oppringere til riktig avdeling eller agent.NLU hjelper også IVR-systemer med å forstå naturlige språkinndata, slik at kundene kan snakke spørsmålene sine i stedet for å navigere gjennom menyer.
Kundeservice
NLU har forvandlet kundestøtteopplevelsen, noe som gjør den raskere og mer effektiv. Chatbots og virtuelle assistenter kan håndtere mange kundeforespørsler og gi umiddelbare svar 24/7.Ved å bruke naturlig språkbehandling og maskinlæring kan chatbots forstå kundespørsmål og gi relevante svar. Denne teknologien gjør det også mulig for chatbots å lære av kundeinteraksjoner, og forbedre svarene deres.
Maskinoversettelse
NLU spiller en avgjørende rolle i maskinoversettelse (en gren av AI), som er å oversette tekst fra ett språk til et annet ved hjelp av datamaskiner.NLU har revolusjonert maskinoversettelse ved å muliggjøre utvikling av nevrale maskinoversettelsesmodeller (NMT).
NLU er viktig i NMT-modeller, siden det bidrar til å forbedre kvaliteten på maskinoversettelser. Det forbedrer modellens evne til å forstå meningen og hensikten bak kildeteksten.
For eksempel, når en bruker bruker et automatisk språkverktøy som en ordbok for å oversette informasjon, erstatter den ganske enkelt ord på en-til-en-basis. På den annen side, med maskinoversettelse, undersøker systemet ordene i deres rette kontekst, noe som letter produksjonen av en mer presis oversettelse.
Datafangst
NLU fanger opp og trekker ut relevante data fra ustrukturerte datakilder som sosiale medier, e-poster og tilbakemeldinger fra kunder.Data fanget opp gjennom Natural Language Understanding (NLU) brukes på ulike måter, avhengig av den spesifikke applikasjonen eller brukssaken. Her er noen eksempler:
- Hensiktsklassifisering: NLU kan hjelpe med å bestemme intensjonen bak en brukers input, for eksempel en tekstmelding eller talekommando. Denne informasjonen kan deretter brukes til å utløse riktig handling eller respons.
- Enhetsgjenkjenning: NLU kan identifisere enheter innenfor brukerens input, for eksempel navn, datoer, steder og annen relevant informasjon. Denne informasjonen kan brukes til å gi mer personlige og kontekstualiserte svar.
- Sentimentanalyse: NLU kan bestemme følelsen eller emosjonelle tonen i brukerens input, for eksempel om den er positiv, negativ eller nøytral. Denne informasjonen kan måle kundetilfredshet, identifisere forbedringsområder og skreddersy svar deretter.
Chatbots
Chatbots er designet for å samhandle med brukere gjennom tekst eller stemme, vanligvis for å simulere menneskelig samtale. Naturlig språkforståelse (NLU) er en viktig del av samtale AI som lar dem forstå og svare på brukerinnspill på en menneskelignende måte.For eksempel, hvis en bruker skriver «Jeg vil bestille en pizza», kan NLU-systemet identifisere brukerens hensikt med å bestille mat og trekke ut viktig informasjon som type mat (pizza) og eventuelt ønsket pålegg. Chatboten kan deretter svare med alternativer for pizzatyper og pålegg.
Virtuelle assistenter
Virtuelle assistenter er intelligente programvareagenter som utfører oppgaver eller tjenester for en person ved bruk av naturlig språkinteraksjon. NLU er en kritisk komponent i virtuelle assistenter som lar dem forstå og svare på talekommandoer.Når en bruker snakker med en virtuell assistent, konverteres lydinngangen til tekst ved hjelp av Automatic Speech Recognition (ASR) teknologi. Den resulterende teksten sendes deretter til NLU-systemet for analyse.
NLU-systemet bruker Hensiktsgjenkjenning og spaltefylling teknikker for å identifisere brukerens hensikt og trekke ut viktig informasjon som datoer, klokkeslett, steder og andre parametere. Systemet kan deretter matche brukerens hensikt med den aktuelle handlingen og generere et svar.
For eksempel, hvis en bruker sier «Hvordan er været i dag?» NLU-systemet kan identifisere brukerens hensikt om å få informasjon om været og trekke ut parameteren «i dag». Den virtuelle assistenten kan deretter gi gjeldende værforhold for brukerens plassering.
konklusjonen
NLU har åpnet for nye muligheter for bedrifter og enkeltpersoner, slik at de kan samhandle med maskiner mer naturlig. Fra kundestøtte til datafangst og maskinoversettelse, NLU-applikasjoner forandrer hvordan vi lever og jobber.
Etter hvert som teknologien utvikler seg, kan vi forvente å se mer sofistikerte NLU-applikasjoner som vil fortsette å forbedre hverdagen vår.
