Ви коли-небудь спілкувалися з такими віртуальними помічниками, як Siri або Alexa, і дивувалися, як вони, здається, розуміють, що ви говорите? Або ви використовували чат-бот, щоб забронювати авіаквиток або замовити їжу, і були вражені тим, як машина точно знає, чого ви хочете? Цей досвід базується на технології під назвою Natural Language Understanding, або скорочено NLU.
З появою чат-ботів, віртуальних помічників і голосових помічників потреба в тому, щоб машини розуміли природну мову, стала більш важливою. І тут вступає в дію розуміння природної мови (NLU). У цій статті ми глибше розглянемо, що таке розуміння природної мови, і дослідимо деякі з її захоплюючих можливостей.
Що таке розуміння природної мови (NLU)?
Розуміння природної мови (РНМ) – це підгалузь обробки природної мови (НЛП), яка займається комп'ютерним розумінням людської мови. Вона включає обробку людської мови для вилучення з неї релевантного значення. Це значення може бути у формі наміру, іменованих сутностей або інших аспектів людської мови.
NLP має на меті вивчити та зрозуміти письмовий вміст у тексті, тоді як NLU дає змогу брати участь у розмові з комп’ютером, використовуючи природну мову.
Як працює розуміння природної мови (NLU)?
NLU працює, обробляючи великі набори даних людської мови за допомогою моделей машинного навчання (ML). Ці моделі навчаються на відповідних навчальних даних, які допомагають їм навчитися розпізнавати шаблони в людській мові.
Навчальні дані, які використовуються для моделей NLU, зазвичай включають позначені приклади людських мов, такі як квитки служби підтримки клієнтів, журнали чатів або інші форми текстових даних.
Перший крок у NLU передбачає попередню обробку текстових даних для підготовки їх до аналізу. Це може включати такі завдання, як токенізація, яка передбачає розбиття тексту на окремі слова чи фрази, або додавання тегів до частин мови, що передбачає позначення кожного слова його граматичною роллю.
Після попередньої обробки моделі NLU використовують різні методи ML, щоб витягнути значення з тексту. Одним із поширених підходів є використання розпізнавання намірів, що передбачає визначення цілі або цілі, що стоїть за певним текстом. Наприклад, модель NLU може розпізнати, що повідомлення користувача є запитом про продукт або послугу.
Давайте детальніше розглянемо приклад NLU в дії.
Уявіть, що ви запитуєте у Siri маршрут до найближчої кав’ярні. Ви можете сказати: «Привіт, Сірі, де найближча кав’ярня?»
Без NLU Siri зіставила б ваші слова із заздалегідь запрограмованими відповідями та могла б дати маршрут до кав’ярні, яка більше не працює. Але за допомогою NLU Siri може зрозуміти намір ваших слів і використати це розуміння, щоб надати релевантну та точну відповідь. У цій статті ми глибше розглянемо, як працює ця технологія, і деякі з її захоплюючих можливостей.
Програми для розуміння природної мови
1. IVR та маршрутизація повідомлень
Системи інтерактивного голосового відповіді (IVR) — це автоматизовані телефонні системи, які взаємодіють із клієнтами за допомогою попередньо записаних голосових підказок і меню. Системи IVR використовують NLU для розпізнавання голосових відповідей і направлення абонентів до відповідного відділу чи агента.
NLU також допомагає системам IVR розуміти вхідні дані природною мовою, дозволяючи клієнтам говорити свої запити, а не переміщатися по меню.
2. Підтримка клієнтів
NLU змінив досвід підтримки клієнтів, зробивши її швидшою та ефективнішою. Чат-боти та віртуальні помічники можуть обробляти багато запитів клієнтів і надавати миттєві відповіді 24/7.
Використовуючи обробку природної мови та машинне навчання, чат-боти можуть розуміти запити клієнтів і надавати відповідні відповіді. Ця технологія також дозволяє чат-ботам навчатися на взаємодії з клієнтами, покращуючи їхні відповіді.
3. Машинний переклад
NLU відіграє вирішальну роль у машинному перекладі (розділ штучного інтелекту), який перекладає текст з однієї мови на іншу за допомогою комп’ютерів.
NLU зробив революцію в машинному перекладі, дозволивши розробити моделі нейронного машинного перекладу (NMT).
NLU має важливе значення в моделях NMT, оскільки допомагає покращити якість машинного перекладу. Це покращує здатність моделі розуміти значення та наміри вихідного тексту.
Наприклад, коли користувач використовує автоматичний мовний інструмент, як-от словник, для перекладу інформації, він просто замінює слова один до одного. З іншого боку, за допомогою машинного перекладу система перевіряє слова в їх правильному контексті, полегшуючи створення більш точного перекладу.
4. Збір даних
NLU збирає та витягує відповідні дані з неструктурованих джерел даних, таких як соціальні мережі, електронні листи та відгуки клієнтів.
Дані, зібрані за допомогою розуміння природної мови (NLU), використовуються різними способами залежно від конкретної програми чи випадку використання. Ось кілька прикладів:
- Класифікація намірів: NLU може допомогти визначити намір, що стоїть за введенням користувача, наприклад, текстове повідомлення або голосова команда. Потім ця інформація може бути використана для ініціювання відповідної дії чи відповіді.
- Розпізнавання сутності: NLU може ідентифікувати сутності в межах введених користувачем, таких як імена, дати, місцезнаходження та інша відповідна інформація. Цю інформацію можна використовувати для надання більш персоналізованих і контекстуалізованих відповідей.
- Аналіз почуттів: NLU може визначити настрої або емоційний тон введення користувача, наприклад, чи є воно позитивним, негативним чи нейтральним. Ця інформація може оцінити задоволеність клієнтів, визначити сфери вдосконалення та відповідним чином адаптувати відповіді.
5 Чабаботи
Чат-боти призначені для взаємодії з користувачами за допомогою тексту або голосу, як правило, для імітації людської розмови. Розуміння природної мови (NLU) є важливим компонентом розмовний ШІ що дозволяє їм розуміти та реагувати на введення користувача у людський спосіб.
Наприклад, якщо користувач вводить «Я хочу замовити піцу», система NLU може визначити намір користувача замовити їжу та отримати важливу інформацію, таку як тип їжі (піца) і, можливо, бажані начинки. Потім чат-бот може відповісти варіантами типів піци та начинки.
6. Віртуальні помічники
Віртуальні помічники — це інтелектуальні програмні агенти, які виконують завдання або послуги для окремої людини за допомогою взаємодії природної мови. NLU є критично важливим компонентом віртуальних помічників, який дозволяє їм розуміти голосові команди та відповідати на них.
Коли користувач розмовляє з віртуальним помічником, введений звук перетворюється на текст за допомогою технології автоматичного розпізнавання мовлення (ASR). Потім отриманий текст надсилається до системи NLU для аналізу.
Система NLU використовує методи розпізнавання намірів та заповнення слотів для визначення наміру користувача та отримання важливої інформації, такої як дати, час, місцезнаходження та інші параметри. Потім система може зіставити намір користувача з відповідною дією та згенерувати відповідь.
Наприклад, якщо користувач каже: «Яка сьогодні погода?» система NLU може визначити намір користувача отримати інформацію про погоду та витягти параметр «сьогодні». Потім віртуальний помічник може надати поточні погодні умови для місця розташування користувача.
Висновок
NLU відкрив нові можливості для компаній і окремих людей, дозволяючи їм взаємодіяти з машинами більш природно. Від підтримки клієнтів до збирання даних і машинного перекладу, програми NLU змінюють наш спосіб життя та роботи.
У міру розвитку технологій ми можемо очікувати появи більш складних програм NLU, які продовжуватимуть покращувати наше повсякденне життя.
