Har du någonsin pratat med en virtuell assistent som Siri eller Alexa och förundrats över hur de verkar förstå vad du säger? Eller har du använt en chatbot för att boka ett flyg eller beställa mat och blivit förvånad över hur maskinen vet exakt vad du vill ha? Dessa erfarenheter förlitar sig på en teknik som kallas Natural Language Understanding, eller NLU för kort.
Med framväxten av chatbots, virtuella assistenter och röstassistenter har behovet av maskiner att förstå naturligt språk blivit mer avgörande. Och det är här Natural Language Understanding (NLU) kommer in i bilden. I den här artikeln går vi djupare in i vad som är naturlig språkförståelse och utforskar några av dess spännande möjligheter.
Vad är Natural Language Understanding (NLU)?
Natural Language Understanding (NLU) är ett delområde av naturlig språkbehandling (NLP) som handlar om datorförståelse av mänskligt språk. Det involverar bearbetning av mänskligt språk för att utvinna relevant mening ur det. Denna betydelse kan vara i form av avsikt, namngivna enheter eller andra aspekter av mänskligt språk.
NLP syftar till att undersöka och förstå det skrivna innehållet i en text, medan NLU gör det möjligt att kommunicera med en dator med naturligt språk.
Hur fungerar Natural Language Understanding (NLU)?
NLU fungerar genom att bearbeta stora datamängder av mänskligt språk med hjälp av maskininlärningsmodeller (ML). Dessa modeller är tränade på relevant träningsdata som hjälper dem att lära sig känna igen mönster på mänskligt språk.
Utbildningsdata som används för NLU-modeller inkluderar vanligtvis märkta exempel på mänskliga språk, såsom kundsupportbiljetter, chattloggar eller andra former av textdata.
Det första steget i NLU innebär förbearbetning av textdata för att förbereda den för analys. Detta kan inkludera uppgifter som tokenisering, som innebär att bryta ner texten i enskilda ord eller fraser, eller ordordstaggning, som innebär att varje ord märks med dess grammatiska roll.
Efter förbearbetning använder NLU-modeller olika ML-tekniker för att extrahera mening ur texten. Ett vanligt tillvägagångssätt är att använda avsiktsigenkänning, vilket innebär att identifiera syftet eller målet bakom en given text. Till exempel kan en NLU-modell känna igen att en användares meddelande är en förfrågan om en produkt eller tjänst.
Låt oss ta en närmare titt på ett exempel på NLU i aktion.
Föreställ dig att du frågar Siri om vägbeskrivning till ett närliggande kafé. Du kanske säger "Hej Siri, var är närmaste kafé?"
Utan NLU skulle Siri matcha dina ord med förprogrammerade svar och kan ge vägbeskrivningar till ett kafé som inte längre finns i verksamheten. Men med NLU kan Siri förstå avsikten bakom dina ord och använda den förståelsen för att ge ett relevant och korrekt svar. Den här artikeln kommer att fördjupa sig i hur denna teknik fungerar och utforska några av dess spännande möjligheter.
Tillämpningar för naturlig språkförståelse
IVR och Message Routing
Interactive Voice Response (IVR)-system är automatiserade telefonsystem som interagerar med kunder genom förinspelade röstmeddelanden och menyer. IVR-system använder NLU för att känna igen talade svar och dirigera uppringare till lämplig avdelning eller agent.NLU hjälper också IVR-system att förstå naturliga språkinmatningar, vilket gör det möjligt för kunder att tala sina frågor istället för att navigera genom menyer.
Helpdesk
NLU har förändrat kundsupportupplevelsen, vilket gör den snabbare och mer effektiv. Chatbots och virtuella assistenter kan hantera många kundfrågor och ge omedelbara svar 24/7.Med hjälp av naturlig språkbehandling och maskininlärning kan chatbots förstå kundfrågor och ge relevanta svar. Denna teknik gör det också möjligt för chatbots att lära av kundinteraktioner, vilket förbättrar deras svar.
Maskinöversättning
NLU spelar en avgörande roll i maskinöversättning (en gren av AI), som är att översätta text från ett språk till ett annat med hjälp av datorer.NLU har revolutionerat maskinöversättning genom att möjliggöra utvecklingen av modeller för neural maskinöversättning (NMT).
NLU är väsentligt i NMT-modeller, eftersom det hjälper till att förbättra kvaliteten på maskinöversättningar. Det förbättrar modellens förmåga att förstå innebörden och avsikten bakom källtexten.
Till exempel, när en användare använder ett automatiskt språkverktyg som en ordbok för att översätta information, ersätter den helt enkelt ord på en-till-en-basis. Å andra sidan, med maskinöversättning, undersöker systemet orden i deras rätta sammanhang, vilket underlättar produktionen av en mer exakt översättning.
Data infångning
NLU fångar in och extraherar relevant data från ostrukturerade datakällor som sociala medier, e-postmeddelanden och kundfeedback.Data som fångas in genom Natural Language Understanding (NLU) används på olika sätt, beroende på den specifika applikationen eller användningsfallet. Här är några exempel:
- Avsiktsklassificering: NLU kan hjälpa till att bestämma avsikten bakom en användares inmatning, till exempel ett textmeddelande eller talat kommando. Denna information kan sedan användas för att utlösa lämplig åtgärd eller svar.
- Entitetserkännande: NLU kan identifiera enheter inom användarens indata, såsom namn, datum, platser och annan relevant information. Denna information kan användas för att ge mer personliga och kontextualiserade svar.
- Sentimentanalys: NLU kan bestämma känslan eller den känslomässiga tonen i användarens input, till exempel om den är positiv, negativ eller neutral. Denna information kan mäta kundnöjdhet, identifiera förbättringsområden och skräddarsy svaren därefter.
Chatbots
Chatbots är designade för att interagera med användare genom text eller röst, vanligtvis för att simulera mänskliga samtal. Naturlig språkförståelse (NLU) är en viktig del av konversations AI som gör att de kan förstå och svara på användarinput på ett mänskligt sätt.Om en användare till exempel skriver "Jag vill beställa en pizza" kan NLU-systemet identifiera användarens avsikt att beställa mat och extrahera viktig information som typ av mat (pizza) och eventuellt önskat pålägg. Chatboten kan sedan svara med alternativ för pizzatyper och pålägg.
Virtuella assistenter
Virtuella assistenter är intelligenta programvaruagenter som utför uppgifter eller tjänster för en individ med hjälp av naturligt språkinteraktion. NLU är en kritisk komponent i virtuella assistenter som låter dem förstå och svara på röstkommandon.När en användare pratar med en virtuell assistent omvandlas ljudingången till text genom ASR-teknik (Automatic Speech Recognition). Den resulterande texten skickas sedan till NLU-systemet för analys.
NLU-systemet använder Avsiktsigenkänning och slitsfyllning tekniker för att identifiera användarens avsikt och extrahera viktig information som datum, tider, platser och andra parametrar. Systemet kan sedan matcha användarens avsikt med lämplig åtgärd och generera ett svar.
Till exempel, om en användare säger "Hur är vädret idag?" NLU-systemet kan identifiera användarens avsikt att få information om vädret och extrahera parametern "idag". Den virtuella assistenten kan sedan tillhandahålla aktuella väderförhållanden för användarens plats.
Slutsats
NLU har öppnat nya möjligheter för företag och privatpersoner, vilket gör det möjligt för dem att interagera med maskiner mer naturligt. Från kundsupport till datafångst och maskinöversättning, NLU-applikationer förändrar hur vi lever och arbetar.
När tekniken går framåt kan vi förvänta oss att se mer sofistikerade NLU-applikationer som kommer att fortsätta att förbättra våra dagliga liv.
