Demystifying NLU: Ένας οδηγός για την κατανόηση της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας

Έχετε μιλήσει ποτέ με έναν εικονικό βοηθό όπως η Siri ή η Alexa και θαυμάσατε πώς φαίνεται να καταλαβαίνουν τι λέτε; Ή έχετε χρησιμοποιήσει ένα chatbot για να κλείσετε μια πτήση ή να παραγγείλετε φαγητό και εκπλαγείτε με το πώς το μηχάνημα ξέρει ακριβώς τι θέλετε; Αυτές οι εμπειρίες βασίζονται σε μια τεχνολογία που ονομάζεται Natural Language Understanding, ή NLU για συντομία.

Με την άνοδο των chatbot, των εικονικών βοηθών και των φωνητικών βοηθών, η ανάγκη των μηχανών να κατανοούν τη φυσική γλώσσα έχει γίνει πιο κρίσιμη. Και εδώ είναι που παίζει ρόλο η Κατανόηση Φυσικής Γλώσσας (NLU). Σε αυτό το άρθρο, θα εμβαθύνουμε στην κατανόηση της φυσικής γλώσσας και θα εξερευνήσουμε μερικές από τις συναρπαστικές της δυνατότητες.

Τι είναι η κατανόηση φυσικής γλώσσας (NLU);

Η κατανόηση φυσικής γλώσσας (NLU) είναι ένα υποπεδίο του επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) που ασχολείται με την κατανόηση της ανθρώπινης γλώσσας από υπολογιστή. Περιλαμβάνει την επεξεργασία της ανθρώπινης γλώσσας για την εξαγωγή σχετικού νοήματος από αυτήν. Αυτό το νόημα θα μπορούσε να έχει τη μορφή πρόθεσης, ονομαστικών οντοτήτων ή άλλων πτυχών της ανθρώπινης γλώσσας.

Το NLP στοχεύει στην εξέταση και κατανόηση του γραπτού περιεχομένου μέσα σε ένα κείμενο, ενώ το NLU επιτρέπει τη δυνατότητα συνομιλίας με έναν υπολογιστή που χρησιμοποιεί φυσική γλώσσα.

Πώς λειτουργεί η κατανόηση της φυσικής γλώσσας (NLU);

Το NLU λειτουργεί επεξεργάζοντας μεγάλα σύνολα δεδομένων ανθρώπινης γλώσσας χρησιμοποιώντας μοντέλα Μηχανικής Μάθησης (ML). Αυτά τα μοντέλα εκπαιδεύονται σε σχετικά δεδομένα εκπαίδευσης που τους βοηθούν να μάθουν να αναγνωρίζουν μοτίβα στην ανθρώπινη γλώσσα.

Τα δεδομένα εκπαίδευσης που χρησιμοποιούνται για μοντέλα NLU περιλαμβάνουν τυπικά παραδείγματα ανθρώπινων γλωσσών με ετικέτα, όπως εισιτήρια υποστήριξης πελατών, αρχεία καταγραφής συνομιλιών ή άλλες μορφές δεδομένων κειμένου.

Το πρώτο βήμα στο NLU περιλαμβάνει την προεπεξεργασία των δεδομένων κειμένου για την προετοιμασία τους για ανάλυση. Αυτό μπορεί να περιλαμβάνει εργασίες όπως το tokenization, το οποίο περιλαμβάνει την κατανομή του κειμένου σε μεμονωμένες λέξεις ή φράσεις, ή την προσθήκη ετικετών σε μέρος του λόγου, που περιλαμβάνει την επισήμανση κάθε λέξης με τον γραμματικό της ρόλο.

Μετά την προεπεξεργασία, τα μοντέλα NLU χρησιμοποιούν διάφορες τεχνικές ML για να εξάγουν νόημα από το κείμενο. Μια κοινή προσέγγιση είναι η χρήση της αναγνώρισης πρόθεσης, η οποία περιλαμβάνει τον προσδιορισμό του σκοπού ή του στόχου πίσω από ένα δεδομένο κείμενο. Για παράδειγμα, ένα μοντέλο NLU μπορεί να αναγνωρίσει ότι το μήνυμα ενός χρήστη είναι μια ερώτηση σχετικά με ένα προϊόν ή μια υπηρεσία.

Ας ρίξουμε μια πιο προσεκτική ματιά σε ένα παράδειγμα NLU σε δράση.

Φανταστείτε ότι ζητάτε από τη Siri οδηγίες για μια κοντινή καφετέρια. Θα μπορούσατε να πείτε, "Γεια σου Siri, πού είναι το πλησιέστερο καφέ;"

Χωρίς NLU, το Siri θα ταίριαζε με τα λόγια σας με προ-προγραμματισμένες απαντήσεις και θα μπορούσε να δώσει οδηγίες σε ένα καφενείο που δεν λειτουργεί πλέον. Αλλά με το NLU, το Siri μπορεί να κατανοήσει την πρόθεση πίσω από τα λόγια σας και να χρησιμοποιήσει αυτήν την κατανόηση για να παρέχει μια σχετική και ακριβή απάντηση. Αυτό το άρθρο θα εμβαθύνει στον τρόπο λειτουργίας αυτής της τεχνολογίας και θα εξερευνήσει μερικές από τις συναρπαστικές δυνατότητές της.

Εφαρμογές κατανόησης φυσικής γλώσσας

1. IVR και δρομολόγηση μηνυμάτων

   
   Τα συστήματα διαδραστικής φωνητικής απόκρισης (IVR) είναι αυτοματοποιημένα τηλεφωνικά συστήματα που αλληλεπιδρούν με πελάτες μέσω προηχογραφημένων φωνητικών μηνυμάτων και μενού. Τα συστήματα IVR χρησιμοποιούν NLU για να αναγνωρίζουν εκφωνούμενες απαντήσεις και να δρομολογούν τους καλούντες στο κατάλληλο τμήμα ή πράκτορα.

   Το NLU βοηθά επίσης τα συστήματα IVR να κατανοούν τις εισαγωγές φυσικής γλώσσας, επιτρέποντας στους πελάτες να εκφράζουν τα ερωτήματά τους αντί να πλοηγούνται στα μενού.

2. Εξυπηρέτηση πελατών

   
   Η NLU έχει μεταμορφώσει την εμπειρία υποστήριξης πελατών, καθιστώντας την ταχύτερη και πιο αποτελεσματική. Τα chatbot και οι εικονικοί βοηθοί μπορούν να χειριστούν πολλά ερωτήματα πελατών και να παρέχουν άμεσες απαντήσεις 24/7.

   Χρησιμοποιώντας την επεξεργασία φυσικής γλώσσας και τη μηχανική εκμάθηση, τα chatbots μπορούν να κατανοήσουν τα ερωτήματα των πελατών και να παρέχουν σχετικές απαντήσεις. Αυτή η τεχνολογία επιτρέπει επίσης στα chatbot να μαθαίνουν από τις αλληλεπιδράσεις με τους πελάτες, βελτιώνοντας τις απαντήσεις τους.

3. Μηχανική μετάφραση

   
   Το NLU διαδραματίζει κρίσιμο ρόλο στη μηχανική μετάφραση (ένας κλάδος του AI), η οποία μεταφράζει κείμενο από τη μια γλώσσα στην άλλη χρησιμοποιώντας υπολογιστές.

   Η NLU έφερε επανάσταση στη μηχανική μετάφραση επιτρέποντας την ανάπτυξη μοντέλων νευρωνικής μηχανικής μετάφρασης (NMT).

   Το NLU είναι απαραίτητο στα μοντέλα NMT, καθώς συμβάλλει στη βελτίωση της ποιότητας των μηχανικών μεταφράσεων. Ενισχύει την ικανότητα του μοντέλου να κατανοεί το νόημα και την πρόθεση πίσω από το κείμενο πηγής.

   Για παράδειγμα, όταν ένας χρήστης χρησιμοποιεί ένα αυτόματο γλωσσικό εργαλείο, όπως ένα λεξικό, για να μεταφράσει πληροφορίες, απλώς αντικαθιστά λέξεις σε μια βάση ένας προς έναν. Από την άλλη πλευρά, με την αυτόματη μετάφραση, το σύστημα εξετάζει τις λέξεις στο κατάλληλο πλαίσιο, διευκολύνοντας την παραγωγή μιας πιο ακριβούς μετάφρασης.