Har du nogensinde talt med en virtuel assistent som Siri eller Alexa og undret dig over, hvordan de ser ud til at forstå, hvad du siger? Eller har du brugt en chatbot til at booke en flyrejse eller bestille mad og er blevet overrasket over, hvordan maskinen ved præcis, hvad du vil have? Disse erfaringer er afhængige af en teknologi kaldet Natural Language Understanding, eller NLU for kort.
Med fremkomsten af chatbots, virtuelle assistenter og stemmeassistenter er behovet for maskiner til at forstå naturligt sprog blevet mere afgørende. Og det er her, Natural Language Understanding (NLU) kommer ind i billedet. I denne artikel vil vi dykke dybere ned i, hvad der er naturlig sprogforståelse og udforske nogle af dets spændende muligheder.
Hvad er Natural Language Understanding (NLU)?
Natural Language Understanding (NLU) er et underområde til naturlig sprogbehandling (NLP), der omhandler computerforståelse af menneskeligt sprog. Det involverer bearbejdning af det menneskelige sprog for at udtrække relevant mening fra det. Denne betydning kan være i form af hensigter, navngivne entiteter eller andre aspekter af det menneskelige sprog.
NLP sigter mod at undersøge og forstå det skrevne indhold i en tekst, hvorimod NLU gør det muligt at engagere sig i samtale med en computer ved hjælp af naturligt sprog.
Hvordan fungerer Natural Language Understanding (NLU)?
NLU fungerer ved at behandle store datasæt af menneskeligt sprog ved hjælp af Machine Learning (ML) modeller. Disse modeller er trænet på relevante træningsdata, der hjælper dem med at lære at genkende mønstre på menneskeligt sprog.
De træningsdata, der bruges til NLU-modeller, inkluderer typisk mærkede eksempler på menneskelige sprog, såsom kundesupportbilletter, chatlogs eller andre former for tekstdata.
Det første trin i NLU involverer forbehandling af tekstdataene for at forberede dem til analyse. Dette kan omfatte opgaver såsom tokenisering, som involverer opdeling af teksten i individuelle ord eller sætninger, eller orddeltagging, som involverer at mærke hvert ord med dets grammatiske rolle.
Efter forbehandling bruger NLU-modeller forskellige ML-teknikker til at udtrække mening fra teksten. En almindelig tilgang er at bruge hensigtsgenkendelse, som involverer at identificere formålet eller målet bag en given tekst. For eksempel kan en NLU-model genkende, at en brugers besked er en forespørgsel om et produkt eller en tjeneste.
Lad os se nærmere på et eksempel på NLU i aktion.
Forestil dig, at du beder Siri om vej til en nærliggende kaffebar. Du siger måske: "Hej Siri, hvor er den nærmeste kaffebar?"
Uden NLU ville Siri matche dine ord med forudprogrammerede svar og kunne give anvisninger til en kaffebar, der ikke længere er i drift. Men med NLU kan Siri forstå hensigten bag dine ord og bruge denne forståelse til at give et relevant og præcist svar. Denne artikel vil dykke dybere ned i, hvordan denne teknologi fungerer, og udforske nogle af dens spændende muligheder.
Anvendelser til naturlig sprogforståelse
IVR og Message Routing
Interactive Voice Response (IVR)-systemer er automatiserede telefonsystemer, der interagerer med kunder gennem forudindspillede stemmemeddelelser og menuer. IVR-systemer bruger NLU til at genkende talte svar og dirigere opkald til den relevante afdeling eller agent.NLU hjælper også IVR-systemer med at forstå naturlige sproginput, hvilket gør det muligt for kunder at tale deres forespørgsler i stedet for at navigere gennem menuer.
Kunde support
NLU har transformeret kundesupportoplevelsen, hvilket gør den hurtigere og mere effektiv. Chatbots og virtuelle assistenter kan håndtere mange kundeforespørgsler og give øjeblikkelige svar 24/7.Ved at bruge naturlig sprogbehandling og maskinlæring kan chatbots forstå kundeforespørgsler og give relevante svar. Denne teknologi gør det også muligt for chatbots at lære af kundeinteraktioner, hvilket forbedrer deres svar.
Maskinoversættelse
NLU spiller en afgørende rolle i maskinoversættelse (en gren af AI), som er at oversætte tekst fra et sprog til et andet ved hjælp af computere.NLU har revolutioneret maskinoversættelse ved at muliggøre udviklingen af neurale maskinoversættelsesmodeller (NMT).
NLU er afgørende i NMT-modeller, da det hjælper med at forbedre kvaliteten af maskinoversættelser. Det forbedrer modellens evne til at forstå meningen og hensigten bag kildeteksten.
For eksempel, når en bruger anvender et automatisk sprogværktøj som en ordbog til at oversætte information, erstatter den simpelthen ord på en-til-en-basis. På den anden side, med maskinoversættelse, undersøger systemet ordene i deres rette sammenhæng, hvilket letter fremstillingen af en mere præcis oversættelse.
Datafangst
NLU fanger og udtrækker relevante data fra ustrukturerede datakilder såsom sociale medier, e-mails og kundefeedback.Data opsamlet gennem Natural Language Understanding (NLU) bruges på forskellige måder, afhængigt af den specifikke applikation eller brugssag. Her er nogle eksempler:
- Hensigtsklassificering: NLU kan hjælpe med at bestemme hensigten bag en brugers input, såsom en tekstbesked eller talekommando. Disse oplysninger kan derefter bruges til at udløse den relevante handling eller reaktion.
- Enhedsanerkendelse: NLU kan identificere enheder inden for brugerens input, såsom navne, datoer, lokationer og andre relevante oplysninger. Disse oplysninger kan bruges til at give mere personlige og kontekstualiserede svar.
- Følelsesanalyse: NLU kan bestemme følelsen eller følelsesmæssig tone i brugerens input, såsom om det er positivt, negativt eller neutralt. Disse oplysninger kan måle kundetilfredshed, identificere forbedringsområder og skræddersy svar derefter.
chatbots
Chatbots er designet til at interagere med brugere gennem tekst eller stemme, typisk for at simulere menneskelig samtale. Natural Language Understanding (NLU) er en væsentlig del af samtale AI som giver dem mulighed for at forstå og reagere på brugerinput på en menneskelignende måde.Hvis en bruger f.eks. skriver "Jeg vil bestille en pizza", kan NLU-systemet identificere brugerens hensigt med at bestille mad og udtrække vigtig information såsom typen af mad (pizza) og eventuelt det ønskede toppings. Chatbotten kan derefter svare med muligheder for pizzatyper og toppings.
Virtuelle assistenter
Virtuelle assistenter er intelligente softwareagenter, der udfører opgaver eller tjenester for en person ved hjælp af naturligt sproginteraktion. NLU er en kritisk komponent i virtuelle assistenter, der giver dem mulighed for at forstå og reagere på stemmekommandoer.Når en bruger taler til en virtuel assistent, konverteres lydinputtet til tekst gennem Automatic Speech Recognition (ASR) teknologi. Den resulterende tekst sendes derefter til NLU-systemet til analyse.
NLU-systemet bruger Hensigtsgenkendelse og spaltefyldning teknikker til at identificere brugerens hensigt og udtrække vigtig information som datoer, tidspunkter, steder og andre parametre. Systemet kan derefter matche brugerens hensigt med den passende handling og generere et svar.
For eksempel, hvis en bruger siger: "Hvordan er vejret i dag?" NLU-systemet kan identificere brugerens hensigt om at få information om vejret og udtrække parameteren "i dag". Den virtuelle assistent kan derefter give de aktuelle vejrforhold for brugerens placering.
Konklusion
NLU har åbnet nye muligheder for virksomheder og enkeltpersoner, hvilket gør dem i stand til at interagere med maskiner mere naturligt. Fra kundesupport til datafangst og maskinoversættelse transformerer NLU-applikationer, hvordan vi lever og arbejder.
Efterhånden som teknologien udvikler sig, kan vi forvente at se mere sofistikerede NLU-applikationer, som vil fortsætte med at forbedre vores daglige liv.
