Pernahkah anda bercakap dengan pembantu maya seperti Siri atau Alexa dan kagum dengan cara mereka memahami apa yang anda katakan? Atau adakah anda telah menggunakan chatbot untuk menempah penerbangan atau memesan makanan dan kagum dengan cara mesin mengetahui dengan tepat apa yang anda mahukan? Pengalaman ini bergantung pada teknologi yang dipanggil Natural Language Understanding, atau singkatannya NLU.
Dengan peningkatan chatbots, pembantu maya dan pembantu suara, keperluan untuk mesin untuk memahami bahasa semula jadi menjadi lebih penting. Dan di sinilah Pemahaman Bahasa Semulajadi (NLU) dimainkan. Dalam artikel ini, kami akan menyelidiki lebih mendalam tentang pemahaman bahasa semula jadi dan meneroka beberapa kemungkinan menariknya.
Apakah Pemahaman Bahasa Semulajadi (NLU)?
Natural Language Understanding (NLU) ialah subbidang daripada pemprosesan bahasa semulajadi (NLP) yang berkaitan dengan pemahaman komputer tentang bahasa manusia. Ia melibatkan pemprosesan bahasa manusia untuk mengeluarkan makna yang relevan daripadanya. Makna ini boleh dalam bentuk niat, entiti yang dinamakan, atau aspek lain dalam bahasa manusia.
NLP bertujuan untuk memeriksa dan memahami kandungan bertulis dalam teks, manakala NLU membolehkan keupayaan untuk terlibat dalam perbualan dengan komputer menggunakan bahasa semula jadi.
Bagaimanakah Pemahaman Bahasa Semulajadi (NLU) berfungsi?
NLU berfungsi dengan memproses set data besar bahasa manusia menggunakan model Pembelajaran Mesin (ML). Model ini dilatih mengenai data latihan yang berkaitan yang membantu mereka belajar mengenal corak dalam bahasa manusia.
Data latihan yang digunakan untuk model NLU biasanya termasuk contoh berlabel bahasa manusia, seperti tiket sokongan pelanggan, log sembang atau bentuk data teks yang lain.
Langkah pertama dalam NLU melibatkan prapemprosesan data teks untuk menyediakannya untuk analisis. Ini mungkin termasuk tugas seperti tokenisasi, yang melibatkan memecahkan teks kepada perkataan atau frasa individu, atau penandaan sebahagian daripada pertuturan, yang melibatkan pelabelan setiap perkataan dengan peranan tatabahasanya.
Selepas prapemprosesan, model NLU menggunakan pelbagai teknik ML untuk mengekstrak makna daripada teks. Satu pendekatan biasa ialah menggunakan pengecaman niat, yang melibatkan mengenal pasti tujuan atau matlamat di sebalik teks tertentu. Sebagai contoh, model NLU mungkin menyedari bahawa mesej pengguna ialah pertanyaan tentang produk atau perkhidmatan.
Mari kita lihat dengan lebih dekat contoh NLU dalam tindakan.
Bayangkan anda meminta Siri untuk arah ke kedai kopi berdekatan. Anda mungkin berkata, "Hei Siri, di manakah kedai kopi terdekat?"
Tanpa NLU, Siri akan memadankan kata-kata anda dengan respons yang telah diprogramkan dan mungkin memberikan arah ke kedai kopi yang tidak lagi beroperasi. Tetapi dengan NLU, Siri boleh memahami maksud di sebalik kata-kata anda dan menggunakan pemahaman itu untuk memberikan respons yang relevan dan tepat. Artikel ini akan menyelidiki lebih mendalam tentang cara teknologi ini berfungsi dan meneroka beberapa kemungkinan menariknya.
Aplikasi pemahaman bahasa semula jadi
IVR dan Penghalaan Mesej
Sistem Respons Suara Interaktif (IVR) ialah sistem telefon automatik yang berinteraksi dengan pelanggan melalui gesaan dan menu suara prarakam. Sistem IVR menggunakan NLU untuk mengenali respons yang dituturkan dan mengarahkan pemanggil ke jabatan atau ejen yang sesuai.NLU juga membantu sistem IVR memahami input bahasa semula jadi, membolehkan pelanggan menuturkan pertanyaan mereka daripada menavigasi melalui menu.
Sokongan pengguna
NLU telah mengubah pengalaman sokongan pelanggan, menjadikannya lebih pantas dan lebih cekap. Chatbots dan pembantu maya boleh mengendalikan banyak pertanyaan pelanggan dan memberikan respons segera 24/7.Menggunakan pemprosesan bahasa semula jadi dan pembelajaran mesin, chatbots boleh memahami pertanyaan pelanggan dan memberikan jawapan yang berkaitan. Teknologi ini juga membolehkan chatbots belajar daripada interaksi pelanggan, meningkatkan respons mereka.
Terjemahan Mesin
NLU memainkan peranan penting dalam terjemahan mesin (cabang AI), yang menterjemah teks daripada satu bahasa ke bahasa lain menggunakan komputer.NLU telah merevolusikan terjemahan mesin dengan membolehkan pembangunan model terjemahan mesin saraf (NMT).
NLU adalah penting dalam model NMT, kerana ia membantu meningkatkan kualiti terjemahan mesin. Ia meningkatkan keupayaan model untuk memahami maksud dan maksud di sebalik teks sumber.
Sebagai contoh, Apabila pengguna menggunakan alat bahasa automatik seperti kamus untuk menterjemah maklumat, ia hanya menggantikan perkataan berdasarkan satu sama satu. Sebaliknya, dengan terjemahan mesin, sistem meneliti perkataan dalam konteks yang betul, memudahkan penghasilan terjemahan yang lebih tepat.
Rakaman Data
NLU menangkap dan mengekstrak data yang berkaitan daripada sumber data tidak berstruktur seperti media sosial, e-mel dan maklum balas pelanggan.Data yang ditangkap melalui Natural Language Understanding (NLU) digunakan dalam pelbagai cara, bergantung pada aplikasi atau kes penggunaan tertentu. Berikut adalah beberapa contoh:
- Klasifikasi niat: NLU boleh membantu menentukan niat di sebalik input pengguna, seperti mesej teks atau arahan yang dituturkan. Maklumat ini kemudiannya boleh digunakan untuk mencetuskan tindakan atau tindak balas yang sesuai.
- Pengiktirafan entiti: NLU boleh mengenal pasti entiti dalam input pengguna, seperti nama, tarikh, lokasi dan maklumat lain yang berkaitan. Maklumat ini boleh digunakan untuk memberikan respons yang lebih diperibadikan dan berkonteks.
- Analisis sentimen: NLU boleh menentukan sentimen atau nada emosi input pengguna, seperti sama ada ia positif, negatif atau neutral. Maklumat ini boleh mengukur kepuasan pelanggan, mengenal pasti bidang penambahbaikan dan menyesuaikan respons dengan sewajarnya.
Chatbots
Chatbots direka bentuk untuk berinteraksi dengan pengguna melalui teks atau suara, biasanya untuk mensimulasikan perbualan manusia. Natural Language Understanding (NLU) adalah komponen penting dalam perbualan AI yang membolehkan mereka memahami dan bertindak balas terhadap input pengguna dengan cara seperti manusia.Sebagai contoh, jika pengguna menaip "Saya ingin memesan pizza", sistem NLU boleh mengenal pasti niat pengguna untuk memesan makanan dan mengekstrak maklumat penting seperti jenis makanan (piza) dan mungkin topping yang dikehendaki. Chatbot kemudiannya boleh bertindak balas dengan pilihan untuk jenis piza dan topping.
Pembantu Maya
Pembantu maya ialah ejen perisian pintar yang melaksanakan tugas atau perkhidmatan untuk individu menggunakan interaksi bahasa semula jadi. NLU ialah komponen penting pembantu maya yang membolehkan mereka memahami dan bertindak balas terhadap arahan suara.Apabila pengguna bercakap dengan pembantu maya, input audio ditukar kepada teks melalui teknologi Automatic Speech Recognition (ASR). Teks yang terhasil kemudiannya dihantar ke sistem NLU untuk dianalisis.
Sistem NLU menggunakan Pengiktirafan Niat dan Pengisian Slot teknik untuk mengenal pasti niat pengguna dan mengekstrak maklumat penting seperti tarikh, masa, lokasi dan parameter lain. Sistem kemudiannya boleh memadankan niat pengguna dengan tindakan yang sesuai dan menjana respons.
Contohnya, jika pengguna berkata, "Bagaimanakah keadaan cuaca hari ini?" sistem NLU boleh mengenal pasti niat pengguna untuk mendapatkan maklumat tentang cuaca dan mengekstrak parameter "hari ini." Pembantu maya kemudiannya boleh menyediakan keadaan cuaca semasa untuk lokasi pengguna.
Kesimpulan
NLU telah membuka kemungkinan baharu untuk perniagaan dan individu, membolehkan mereka berinteraksi dengan mesin secara lebih semula jadi. Daripada sokongan pelanggan kepada penangkapan data dan terjemahan mesin, aplikasi NLU mengubah cara kita hidup dan bekerja.
Dengan kemajuan teknologi, kita boleh mengharapkan untuk melihat aplikasi NLU yang lebih canggih yang akan terus menambah baik kehidupan seharian kita.
