Вы когда-нибудь разговаривали с виртуальными помощниками, такими как Siri или Alexa, и поражались тому, как они понимают то, что вы говорите? Или вы использовали чат-бота для бронирования авиабилетов или заказа еды и были поражены тем, как машина точно знает, чего вы хотите? Этот опыт основан на технологии под названием «Понимание естественного языка», или сокращенно NLU.
С появлением чат-ботов, виртуальных помощников и голосовых помощников потребность в том, чтобы машины понимали естественный язык, стала более важной. И здесь в игру вступает понимание естественного языка (NLU). В этой статье мы углубимся в то, что такое понимание естественного языка, и рассмотрим некоторые из его захватывающих возможностей.
Что такое понимание естественного языка (NLU)?
Понимание естественного языка (NLU) является подполем обработки естественного языка (НЛП), которая занимается компьютерным пониманием человеческого языка. Он включает в себя обработку человеческого языка для извлечения из него соответствующего значения. Это значение может быть в форме намерения, именованных сущностей или других аспектов человеческого языка.
NLP направлен на изучение и понимание письменного содержания в тексте, тогда как NLU дает возможность участвовать в разговоре с компьютером, используя естественный язык.
Как работает понимание естественного языка (NLU)?
NLU работает, обрабатывая большие наборы данных человеческого языка с использованием моделей машинного обучения (ML). Эти модели обучаются на соответствующих обучающих данных, которые помогают им научиться распознавать закономерности в человеческом языке.
Обучающие данные, используемые для моделей NLU, обычно включают помеченные примеры человеческих языков, такие как запросы в службу поддержки клиентов, журналы чата или другие формы текстовых данных.
Первый шаг в NLU включает предварительную обработку текстовых данных, чтобы подготовить их к анализу. Это может включать в себя такие задачи, как токенизация, которая включает в себя разбиение текста на отдельные слова или фразы, или маркировку частей речи, которая включает в себя маркировку каждого слова его грамматической ролью.
После предварительной обработки модели NLU используют различные методы машинного обучения для извлечения смысла из текста. Одним из распространенных подходов является использование распознавания намерений, которое включает в себя определение цели или задачи, стоящей за данным текстом. Например, модель NLU может распознавать, что сообщение пользователя представляет собой запрос о продукте или услуге.
Давайте подробнее рассмотрим пример NLU в действии.
Представьте, что вы спрашиваете Siri, как добраться до ближайшей кофейни. Вы можете сказать: «Привет, Siri, где ближайшая кофейня?»
Без NLU Siri сопоставляла бы ваши слова с заранее запрограммированными ответами и могла бы давать указания кофейне, которая больше не работает. Но с NLU Siri может понять смысл ваших слов и использовать это понимание, чтобы предоставить актуальный и точный ответ. В этой статье мы углубимся в то, как работает эта технология, и рассмотрим некоторые из ее захватывающих возможностей.
Приложения для понимания естественного языка
IVR и маршрутизация сообщений
Системы интерактивного голосового ответа (IVR) — это автоматизированные телефонные системы, которые взаимодействуют с клиентами с помощью предварительно записанных голосовых подсказок и меню. Системы IVR используют NLU для распознавания устных ответов и направления вызывающих абонентов в соответствующий отдел или агент.NLU также помогает системам IVR понимать входные данные на естественном языке, позволяя клиентам произносить свои запросы, а не перемещаться по меню.
служба поддержки
NLU изменила процесс поддержки клиентов, сделав его быстрее и эффективнее. Чат-боты и виртуальные помощники могут обрабатывать многие запросы клиентов и предоставлять немедленные ответы в режиме 24/7.Используя обработку естественного языка и машинное обучение, чат-боты могут понимать запросы клиентов и давать соответствующие ответы. Эта технология также позволяет чат-ботам учиться на взаимодействиях с клиентами, улучшая их ответы.
Машинный перевод
NLU играет решающую роль в машинном переводе (разветвлении ИИ), который переводит текст с одного языка на другой с помощью компьютеров.NLU произвел революцию в машинном переводе, позволив разработать модели нейронного машинного перевода (NMT).
NLU имеет важное значение в моделях NMT, поскольку помогает улучшить качество машинных переводов. Это повышает способность модели понимать смысл и намерения исходного текста.
Например, когда пользователь использует автоматический языковой инструмент, такой как словарь, для перевода информации, он просто заменяет слова один к одному. С другой стороны, при машинном переводе система проверяет слова в их правильном контексте, что облегчает получение более точного перевода.
Сбор данных
NLU собирает и извлекает соответствующие данные из неструктурированных источников данных, таких как социальные сети, электронные письма и отзывы клиентов.Данные, собранные с помощью распознавания естественного языка (NLU), используются по-разному, в зависимости от конкретного приложения или варианта использования. Вот некоторые примеры:
- Классификация намерений: NLU может помочь определить намерение пользователя, например текстовое сообщение или голосовую команду. Затем эту информацию можно использовать для запуска соответствующего действия или ответа.
- Распознавание объектов: NLU может идентифицировать объекты в пределах ввода пользователя, такие как имена, даты, местоположения и другую соответствующую информацию. Эта информация может быть использована для предоставления более персонализированных и контекстуализированных ответов.
- Анализ настроений: NLU может определять настроение или эмоциональный тон пользовательского ввода, например, является ли он положительным, отрицательным или нейтральным. Эта информация позволяет оценить удовлетворенность клиентов, определить области улучшения и соответствующим образом адаптировать ответы.
ЧатБоты
Чат-боты предназначены для взаимодействия с пользователями с помощью текста или голоса, как правило, для имитации человеческого разговора. Понимание естественного языка (NLU) является важным компонентом разговорный ИИ что позволяет им понимать и реагировать на пользовательский ввод как человек.Например, если пользователь набирает «Я хочу заказать пиццу», система NLU может определить намерение пользователя заказать еду и извлечь важную информацию, такую как тип еды (пицца) и, возможно, желаемые начинки. Затем чат-бот может ответить вариантами пиццы и начинки.
Виртуальные помощники
Виртуальные помощники — это интеллектуальные программные агенты, которые выполняют задачи или услуги для человека, используя взаимодействие на естественном языке. NLU — важнейший компонент виртуальных помощников, который позволяет им понимать голосовые команды и реагировать на них.Когда пользователь разговаривает с виртуальным помощником, входной аудиосигнал преобразуется в текст с помощью технологии автоматического распознавания речи (ASR). Полученный текст затем отправляется в систему NLU для анализа.
В системе NLU используется Распознавание намерений и заполнение слотов методы для определения намерений пользователя и извлечения важной информации, такой как даты, время, местоположение и другие параметры. Затем система может сопоставить намерение пользователя с соответствующим действием и сгенерировать ответ.
Например, если пользователь спрашивает: «Какая сегодня погода?» система NLU может определить намерение пользователя получить информацию о погоде и извлечь параметр «сегодня». Затем виртуальный помощник может предоставить текущие погодные условия для местоположения пользователя.
Заключение
NLU открыл новые возможности для компаний и частных лиц, позволив им более естественно взаимодействовать с машинами. От поддержки клиентов до сбора данных и машинного перевода приложения NLU меняют то, как мы живем и работаем.
По мере развития технологий мы можем ожидать появления более сложных приложений NLU, которые будут продолжать улучшать нашу повседневную жизнь.
