Už jste někdy mluvili s virtuální asistentkou, jako je Siri nebo Alexa, a žasli nad tím, jak se zdá, že rozumí tomu, co říkáte? Nebo jste použili chatbota k rezervaci letu nebo objednání jídla a byli jste ohromeni tím, jak stroj přesně ví, co chcete? Tyto zkušenosti jsou založeny na technologii zvané Natural Language Understanding, zkráceně NLU.
S nástupem chatbotů, virtuálních asistentů a hlasových asistentů se potřeba strojů porozumět přirozenému jazyku stala důležitější. A zde vstupuje do hry porozumění přirozenému jazyku (NLU). V tomto článku se hlouběji ponoříme do toho, co je porozumění přirozenému jazyku, a prozkoumáme některé z jeho vzrušujících možností.
Co je porozumění přirozenému jazyku (NLU)?
Pochopení přirozeného jazyka (NLU) je podpolí zpracování přirozeného jazyka (NLP), která se zabývá počítačovým porozuměním lidské řeči. Zahrnuje zpracování lidského jazyka, aby z něj získal relevantní význam. Tento význam může být ve formě záměru, pojmenovaných entit nebo jiných aspektů lidského jazyka.
NLP si klade za cíl zkoumat a porozumět psanému obsahu v textu, zatímco NLU umožňuje zapojit se do konverzace s počítačem pomocí přirozeného jazyka.
Jak funguje porozumění přirozenému jazyku (NLU)?
NLU funguje tak, že zpracovává velké datové sady lidského jazyka pomocí modelů strojového učení (ML). Tyto modely jsou trénovány na relevantních tréninkových datech, která jim pomáhají naučit se rozpoznávat vzorce v lidské řeči.
Tréninková data používaná pro modely NLU obvykle zahrnují označené příklady lidských jazyků, jako jsou například lístky zákaznické podpory, protokoly chatu nebo jiné formy textových dat.
První krok v NLU zahrnuje předzpracování textových dat za účelem jejich přípravy na analýzu. To může zahrnovat úkoly, jako je tokenizace, která zahrnuje rozdělení textu na jednotlivá slova nebo fráze, nebo značkování slovních druhů, které zahrnuje označení každého slova jeho gramatickou rolí.
Po předběžném zpracování modely NLU používají různé techniky ML k extrakci významu z textu. Jedním z běžných přístupů je použití rozpoznávání záměrů, které zahrnuje identifikaci účelu nebo cíle daného textu. Model NLU může například rozpoznat, že zpráva uživatele je dotazem na produkt nebo službu.
Podívejme se blíže na příklad NLU v akci.
Představte si, že se ptáte Siri na cestu do nedaleké kavárny. Můžete říct: "Ahoj Siri, kde je nejbližší kavárna?"
Bez NLU by Siri přiřazovala vaše slova k předem naprogramovaným odpovědím a mohla by dát pokyny do kavárny, která již není v provozu. Ale s NLU může Siri porozumět záměru vašich slov a využít toto porozumění k poskytnutí relevantní a přesné odpovědi. Tento článek se ponoří hlouběji do toho, jak tato technologie funguje, a prozkoumá některé z jejích vzrušujících možností.
Aplikace pro porozumění přirozenému jazyku
IVR a směrování zpráv
Systémy interaktivní hlasové odezvy (IVR) jsou automatizované telefonní systémy, které komunikují se zákazníky prostřednictvím předem nahraných hlasových pokynů a nabídek. Systémy IVR používají NLU k rozpoznání mluvených odpovědí a směrování volajících na příslušné oddělení nebo agenta.NLU také pomáhá systémům IVR porozumět vstupům v přirozeném jazyce, což zákazníkům umožňuje vyslovovat své dotazy namísto procházení nabídek.
Zákaznická podpora
NLU proměnilo zkušenosti se zákaznickou podporou, takže je rychlejší a efektivnější. Chatboti a virtuální asistenti zvládnou mnoho zákaznických dotazů a poskytují okamžité odpovědi 24/7.Pomocí zpracování přirozeného jazyka a strojového učení mohou chatboti porozumět zákaznickým dotazům a poskytovat relevantní odpovědi. Tato technologie také umožňuje chatbotům učit se z interakcí se zákazníky a zlepšovat jejich reakce.
Strojový překlad
NLU hraje klíčovou roli ve strojovém překladu (odvětví AI), což je překlad textu z jednoho jazyka do druhého pomocí počítačů.NLU způsobil revoluci ve strojovém překladu tím, že umožnil vývoj modelů neurálního strojového překladu (NMT).
NLU je v modelech NMT zásadní, protože pomáhá zlepšit kvalitu strojových překladů. Zvyšuje schopnost modelu porozumět významu a záměru zdrojového textu.
Například, když uživatel použije automatický jazykový nástroj, jako je slovník, k překladu informací, jednoduše nahradí slova na bázi jedna ku jedné. Na druhou stranu u strojového překladu systém zkoumá slova v jejich správném kontextu, což usnadňuje vytvoření přesnějšího překladu.
Zachycení dat
NLU zachycuje a extrahuje relevantní data z nestrukturovaných zdrojů dat, jako jsou sociální média, e-maily a zpětná vazba od zákazníků.Data zachycená prostřednictvím Natural Language Understanding (NLU) se používají různými způsoby v závislosti na konkrétní aplikaci nebo případu použití. Zde jsou nějaké příklady:
- Klasifikace záměru: NLU může pomoci určit záměr za vstupem uživatele, jako je textová zpráva nebo mluvený příkaz. Tyto informace pak mohou být použity ke spuštění příslušné akce nebo reakce.
- Rozpoznávání entit: NLU může identifikovat entity v uživatelském vstupu, jako jsou jména, data, umístění a další relevantní informace. Tyto informace lze použít k poskytování personalizovanějších a kontextualizovaných odpovědí.
- Analýza sentimentu: NLU dokáže určit sentiment nebo emocionální tón vstupu uživatele, například zda je pozitivní, negativní nebo neutrální. Tyto informace mohou změřit spokojenost zákazníků, identifikovat oblasti zlepšení a odpovídajícím způsobem přizpůsobit reakce.
Chatbots
Chatboti jsou navrženi k interakci s uživateli prostřednictvím textu nebo hlasu, obvykle k simulaci lidské konverzace. Nezbytnou součástí je porozumění přirozenému jazyku (NLU). konverzační AI což jim umožňuje porozumět uživatelskému vstupu a reagovat na něj lidským způsobem.Pokud například uživatel zadá „chci si objednat pizzu“, systém NLU dokáže identifikovat záměr uživatele objednat si jídlo a získat důležité informace, jako je typ jídla (pizzy) a případně požadované náplně. Chatbot pak může odpovědět s možnostmi pro typy pizzy a polevy.
Virtuální asistenti
Virtuální asistenti jsou inteligentní softwaroví agenti, kteří provádějí úkoly nebo služby pro jednotlivce pomocí interakce přirozeného jazyka. NLU je kritickou součástí virtuálních asistentů, která jim umožňuje rozumět hlasovým příkazům a reagovat na ně.Když uživatel mluví s virtuálním asistentem, zvukový vstup se převede na text pomocí technologie automatického rozpoznávání řeči (ASR). Výsledný text je poté odeslán do systému NLU k analýze.
Systém NLU používá Rozpoznávání záměru a vyplňování slotů techniky k identifikaci záměru uživatele a extrahování důležitých informací, jako jsou data, časy, místa a další parametry. Systém pak může přizpůsobit záměr uživatele příslušné akci a vygenerovat odpověď.
Pokud například uživatel řekne: „Jaké je dnes počasí?“ systém NLU dokáže identifikovat záměr uživatele získat informace o počasí a extrahovat parametr „dnes“. Virtuální asistent pak může poskytnout aktuální povětrnostní podmínky pro polohu uživatele.
Proč investovat do čističky vzduchu?
NLU otevřela nové možnosti pro podniky a jednotlivce a umožnila jim přirozenější interakci se stroji. Od zákaznické podpory po sběr dat a strojový překlad, aplikace NLU mění způsob, jakým žijeme a pracujeme.
Jak technologie postupuje, můžeme očekávat, že uvidíme sofistikovanější aplikace NLU, které budou i nadále zlepšovat náš každodenní život.
