Beszéltél már olyan virtuális asszisztenssel, mint Siri vagy Alexa, és csodálkoztál azon, hogy úgy tűnik, hogyan értik, amit mondasz? Vagy chatbotot használt repülőjegy lefoglalására vagy ételrendelésre, és lenyűgözött, hogy a gép pontosan tudja, mit akar? Ezek a tapasztalatok a Natural Language Understanding (NLU) nevű technológián alapulnak.
A chatbotok, virtuális asszisztensek és hangasszisztensek térnyerésével egyre fontosabbá vált, hogy a gépeknek meg kell érteniük a természetes nyelvet. És itt jön képbe a Natural Language Understanding (NLU). Ebben a cikkben részletesebben megvizsgáljuk, mi a természetes nyelvértés, és megvizsgáljuk néhány izgalmas lehetőségét.
Mi az a természetes nyelvértés (NLU)?
A Natural Language Understanding (NLU) egy részterülete természetes nyelvfeldolgozás (NLP), amely az emberi nyelv számítógépes megértésével foglalkozik. Ez magában foglalja az emberi nyelv feldolgozását, hogy releváns jelentést vonjunk ki belőle. Ez a jelentés lehet szándék, megnevezett entitások vagy az emberi nyelv egyéb vonatkozásai.
Az NLP célja, hogy megvizsgálja és megértse a szövegben található írott tartalmat, míg az NLU lehetővé teszi a számítógéppel való beszélgetést természetes nyelv használatával.
Hogyan működik a Natural Language Understanding (NLU)?
Az NLU az emberi nyelv nagy adathalmazainak feldolgozásával működik gépi tanulási (ML) modellek segítségével. Ezek a modellek olyan releváns képzési adatokra vannak kiképezve, amelyek segítenek nekik megtanulni felismerni az emberi nyelv mintáit.
Az NLU modellekhez használt betanítási adatok jellemzően emberi nyelvek címkézett példáit tartalmazzák, például ügyfélszolgálati jegyeket, csevegési naplókat vagy egyéb szöveges adatokat.
Az NLU első lépése a szöveges adatok előfeldolgozása, hogy előkészítse azokat az elemzésre. Ez magában foglalhat olyan feladatokat, mint a tokenizálás, amely magában foglalja a szöveg egyes szavakra vagy kifejezésekre bontását, vagy a beszédrészek címkézése, amely magában foglalja az egyes szavak nyelvtani szerepének címkézését.
Az előfeldolgozás után az NLU modellek különféle ML technikákat használnak a szöveg jelentésének kinyerésére. Az egyik elterjedt megközelítés a szándékfelismerés, amely magában foglalja az adott szöveg mögötti cél vagy cél azonosítását. Például egy NLU-modell felismerheti, hogy a felhasználó üzenete egy termékkel vagy szolgáltatással kapcsolatos kérdés.
Nézzünk meg közelebbről egy példát az NLU működésére.
Képzelje el, hogy útbaigazítást kér Siritől egy közeli kávézóhoz. Talán azt mondod: "Hé Siri, hol van a legközelebbi kávézó?"
Az NLU nélkül a Siri az Ön szavait az előre beprogramozott válaszokhoz igazítaná, és útbaigazítást adhatna egy már nem működő kávézónak. Az NLU-val azonban a Siri megértheti a szavai mögött rejlő szándékot, és ezt a megértést felhasználva releváns és pontos választ adhat. Ez a cikk részletesebben megvizsgálja, hogyan működik ez a technológia, és megvizsgálja néhány izgalmas lehetőségét.
Természetes nyelv megértő alkalmazások
IVR és Message Routing
Az Interactive Voice Response (IVR) rendszerek olyan automatizált telefonrendszerek, amelyek előre rögzített hangutasításokon és menükön keresztül lépnek kapcsolatba az ügyfelekkel. Az IVR rendszerek az NLU segítségével felismerik a kimondott válaszokat, és a hívókat a megfelelő részleghez vagy ügynökhöz irányítják.Az NLU emellett segít az IVR-rendszereknek a természetes nyelvi bemenetek megértésében, lehetővé téve az ügyfeleknek, hogy a menükben való navigálás helyett elmondják kérdéseiket.
Vevőszolgálat
Az NLU átalakította az ügyfélszolgálati élményt, gyorsabbá és hatékonyabbá téve azt. A chatbotok és a virtuális asszisztensek számos ügyfélkérést képesek kezelni, és azonnali válaszokat adnak a hét minden napján, 24 órában.A természetes nyelvi feldolgozás és a gépi tanulás segítségével a chatbotok megérthetik az ügyfelek kérdéseit, és releváns válaszokat adhatnak. Ez a technológia azt is lehetővé teszi a chatbotok számára, hogy tanuljanak az ügyfelek interakcióiból, és javítsák válaszaikat.
Gépi fordítás
Az NLU kulcsfontosságú szerepet játszik a gépi fordításban (az AI egyik ága), amely számítógépek segítségével szöveget fordít egyik nyelvről a másikra.Az NLU forradalmasította a gépi fordítást azáltal, hogy lehetővé tette a neurális gépi fordítási (NMT) modellek fejlesztését.
Az NLU elengedhetetlen az NMT modellekben, mivel segít a gépi fordítások minőségének javításában. Javítja a modell azon képességét, hogy megértse a forrásszöveg jelentését és szándékát.
Például, amikor a felhasználó egy automatikus nyelvi eszközt, például szótárt használ az információk lefordításához, egyszerűen helyettesíti a szavakat egy az egyben. Másrészt a gépi fordításnál a rendszer a megfelelő szövegkörnyezetben vizsgálja a szavakat, megkönnyítve ezzel a pontosabb fordítás elkészítését.
Adatrögzítés
Az NLU rögzíti és kivonja a releváns adatokat strukturálatlan adatforrásokból, például a közösségi médiából, e-mailekből és vásárlói visszajelzésekből.A Natural Language Understanding (NLU) segítségével rögzített adatokat az adott alkalmazástól vagy használati esettől függően többféleképpen használják fel. Íme néhány példa:
- Szándékos besorolás: Az NLU segíthet meghatározni a felhasználói bevitel, például szöveges üzenet vagy szóbeli parancs mögötti szándékot. Ez az információ ezután felhasználható a megfelelő művelet vagy válasz elindítására.
- Entitás felismerés: Az NLU azonosítani tudja a felhasználó által bevitt entitásokat, például neveket, dátumokat, helyeket és egyéb releváns információkat. Ezek az információk felhasználhatók személyre szabottabb és kontextusra szabott válaszok biztosítására.
- Hangulatelemzés: Az NLU meghatározhatja a felhasználó bemeneti hangulatát vagy érzelmi tónusát, például azt, hogy az pozitív, negatív vagy semleges-e. Ez az információ mérheti az ügyfelek elégedettségét, azonosíthatja a fejlesztési területeket, és ennek megfelelően személyre szabhatja a válaszokat.
Chatbots
A chatbotokat úgy tervezték, hogy szöveges vagy hangos interakciót végezzenek a felhasználókkal, jellemzően emberi beszélgetések szimulálására. A Natural Language Understanding (NLU) alapvető összetevője társalgási AI amely lehetővé teszi számukra, hogy emberszerű módon megértsék és válaszoljanak a felhasználói bevitelre.Például, ha a felhasználó beírja, hogy „Pizzát akarok rendelni”, az NLU rendszer képes azonosítani a felhasználó ételrendelési szándékát, és olyan fontos információkat nyer ki, mint az étel (pizza) típusa és esetleg a kívánt feltét. A chatbot ezután a pizzatípusokra és a feltétekre vonatkozó opciókkal válaszolhat.
Virtuális asszisztensek
A virtuális asszisztensek olyan intelligens szoftverügynökök, amelyek természetes nyelvi interakciót használva hajtanak végre feladatokat vagy szolgáltatásokat. Az NLU a virtuális asszisztensek kritikus összetevője, amely lehetővé teszi számukra, hogy megértsék a hangutasításokat és válaszoljanak rájuk.Amikor a felhasználó beszél egy virtuális asszisztenssel, az automatikus beszédfelismerés (ASR) technológia révén a hangbemenet szöveggé alakul. Az eredményül kapott szöveg ezután elemzésre elküldésre kerül az NLU rendszerbe.
Az NLU rendszer használja Szándékfelismerés és réskitöltés technikák a felhasználó szándékának azonosítására és olyan fontos információk kinyerésére, mint a dátumok, időpontok, helyszínek és egyéb paraméterek. A rendszer ezután össze tudja hangolni a felhasználó szándékát a megfelelő művelettel, és választ generál.
Például, ha egy felhasználó azt mondja: „Milyen az időjárás ma?” az NLU rendszer képes azonosítani a felhasználó szándékát, hogy információkat szerezzen az időjárásról, és kivonja a „ma” paramétert. A virtuális asszisztens ezután megadhatja az aktuális időjárási viszonyokat a felhasználó tartózkodási helyéhez.
Következtetés
Az NLU új lehetőségeket nyitott meg a vállalkozások és magánszemélyek számára, lehetővé téve számukra, hogy természetesebben kommunikáljanak a gépekkel. Az ügyfélszolgálattól az adatrögzítésig és a gépi fordításig az NLU-alkalmazások átalakítják életünket és munkánkat.
A technológia fejlődésével egyre kifinomultabb NLU-alkalmazásokra számíthatunk, amelyek tovább javítják mindennapi életünket.
