AI 101
Τι είναι η NLU (Natural Language Understanding);
Κατανόηση φυσικής γλώσσας (NLU) είναι μια τεχνική έννοια στο ευρύτερο θέμα της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας. Το NLU είναι η διαδικασία που είναι υπεύθυνη για τη μετάφραση φυσικών, ανθρώπινων λέξεων σε μορφή που μπορεί να ερμηνεύσει ένας υπολογιστής. Ουσιαστικά, για να μπορέσει ένας υπολογιστής να επεξεργαστεί δεδομένα γλώσσας, πρέπει να κατανοήσει τα δεδομένα.
Οι τεχνικές για το NLU περιλαμβάνουν τη χρήση κοινών συντακτικών και γραμματικών κανόνων για να μπορέσει ένας υπολογιστής να κατανοήσει το νόημα και το πλαίσιο της φυσικής ανθρώπινης γλώσσας. Ο απώτερος στόχος αυτών των τεχνικών είναι ότι ένας υπολογιστής θα καταλήξει να έχει μια «διαισθητική» κατανόηση της γλώσσας, ικανός να γράφει και να κατανοεί τη γλώσσα ακριβώς όπως ο άνθρωπος, χωρίς να αναφέρεται συνεχώς στους ορισμούς των λέξεων.
Καθορισμός NLU (Κατανόηση Φυσικής Γλώσσας)
Υπάρχουν πολλές τεχνικές που χρησιμοποιούν οι επιστήμονες υπολογιστών και οι ειδικοί του NLP για να επιτρέψουν στους υπολογιστές να κατανοήσουν την ανθρώπινη γλώσσα. Οι περισσότερες από τις τεχνικές εμπίπτουν στην κατηγορία της «συντακτικής ανάλυσης». Οι τεχνικές συντακτικής ανάλυσης περιλαμβάνουν:
- λεματοποίηση
- διάθεση
- κατάτμηση λέξεων
- τεχνολογία
- μορφολογική κατάτμηση
- σπάσιμο πρότασης
- μέρος της προσθήκης ετικετών
Αυτές οι συντακτικές αναλυτικές τεχνικές εφαρμόζουν γραμματικούς κανόνες σε ομάδες λέξεων και προσπαθούν να χρησιμοποιήσουν αυτούς τους κανόνες για να αντλήσουν νόημα. Αντίθετα, η NLU λειτουργεί χρησιμοποιώντας τεχνικές «σημασιολογικής ανάλυσης».
Η σημασιολογική ανάλυση εφαρμόζει αλγόριθμους υπολογιστών στο κείμενο, προσπαθώντας να κατανοήσει τη σημασία των λέξεων στο φυσικό τους πλαίσιο, αντί να βασίζεται σε προσεγγίσεις που βασίζονται σε κανόνες. Η γραμματική ορθότητα/ανακριβή μιας φράσης δεν συσχετίζεται απαραίτητα με την εγκυρότητα μιας φράσης. Μπορεί να υπάρχουν φράσεις που είναι γραμματικά σωστές αλλά χωρίς νόημα και φράσεις που είναι γραμματικά λανθασμένες αλλά έχουν νόημα. Προκειμένου να διακρίνει τις πιο σημαντικές πτυχές των λέξεων, το NLU εφαρμόζει μια ποικιλία τεχνικών που προορίζονται να κατανοήσουν τη σημασία μιας ομάδας λέξεων με λιγότερη εξάρτηση από τη γραμματική δομή και τους κανόνες.
Το NLU είναι ένα εξελισσόμενο και μεταβαλλόμενο πεδίο και θεωρείται ένα από τα δύσκολα προβλήματα της τεχνητής νοημοσύνης. Διάφορες τεχνικές και εργαλεία αναπτύσσονται για να δώσουν στις μηχανές την κατανόηση της ανθρώπινης γλώσσας. Τα περισσότερα συστήματα NLU έχουν ορισμένα κοινά βασικά στοιχεία. Απαιτείται ένα λεξικό για τη γλώσσα, όπως και κάποιοι τύποι αναλυτής κειμένου και γραμματικοί κανόνες που θα καθοδηγούν τη δημιουργία αναπαραστάσεων κειμένου. Το σύστημα απαιτεί επίσης μια θεωρία σημασιολογίας για να καταστεί δυνατή η κατανόηση των αναπαραστάσεων. Υπάρχουν διάφορες σημασιολογικές θεωρίες που χρησιμοποιούνται για την ερμηνεία της γλώσσας, όπως η στοχαστική σημασιολογική ανάλυση ή η αφελής σημασιολογία.
Οι κοινές τεχνικές NLU περιλαμβάνουν:
Αναγνώριση επώνυμης οντότητας είναι η διαδικασία αναγνώρισης «επώνυμων οντοτήτων», που είναι άνθρωποι και σημαντικά μέρη/πράγματα. Η αναγνώριση οντοτήτων με όνομα λειτουργεί διακρίνοντας θεμελιώδεις έννοιες και αναφορές σε ένα σώμα κειμένου, προσδιορίζοντας επώνυμες οντότητες και τοποθετώντας τις σε κατηγορίες όπως τοποθεσίες, ημερομηνίες, οργανισμούς, άτομα, έργα κ.λπ. Τα εποπτευόμενα μοντέλα που βασίζονται σε κανόνες γραμματικής χρησιμοποιούνται συνήθως για την εκτέλεση του NER καθήκοντα.
Η αποσαφήνιση με την έννοια λέξης είναι η διαδικασία προσδιορισμού της σημασίας ή της έννοιας μιας λέξης με βάση το πλαίσιο στο οποίο εμφανίζεται η λέξη. Η αποσαφήνιση με την έννοια λέξης συχνά χρησιμοποιεί μέρος των σημείων ετικέτας ομιλίας προκειμένου να προσαρμόσει τη λέξη-στόχο. Οι εποπτευόμενες μέθοδοι αποσαφήνισης της έννοιας της λέξης περιλαμβάνουν τον χρήστη μηχανών υποστήριξης διανυσμάτων και μάθησης που βασίζεται στη μνήμη. Ωστόσο, τα περισσότερα μοντέλα αποσαφήνισης έννοιας λέξεων είναι μοντέλα ημι-εποπτευόμενων που χρησιμοποιούν δεδομένα τόσο με ετικέτα όσο και χωρίς ετικέτα.
Παραδείγματα NLU (Κατανόηση Φυσικής Γλώσσας)
Συνήθη παραδείγματα NLU περιλαμβάνουν την Αυτόματη συλλογιστική, την Αυτόματη Δρομολόγηση εισιτηρίων, τη Μηχανική Μετάφραση και την Απάντηση Ερωτήσεων.
Αυτοματοποιημένη συλλογιστική
Αυτοματοποιημένη συλλογιστική είναι μια πειθαρχία που στοχεύει να δώσει στις μηχανές ένα είδος λογικής ή συλλογισμού. Είναι ένας κλάδος της γνωστικής επιστήμης που προσπαθεί να κάνει συμπεράσματα με βάση ιατρικές διαγνώσεις ή να λύνει προγραμματικά/αυτόματα μαθηματικά θεωρήματα. Το NLU χρησιμοποιείται για τη συλλογή και ανάλυση πληροφοριών και τη δημιουργία συμπερασμάτων με βάση τις πληροφορίες.
Αυτόματη δρομολόγηση εισιτηρίων
Το NLU χρησιμοποιείται συχνά για την αυτοματοποίηση των εργασιών εξυπηρέτησης πελατών. Όταν δημιουργείται ένα εισιτήριο εξυπηρέτησης πελατών, τα chatbots και άλλα μηχανήματα μπορούν να ερμηνεύσουν τη βασική φύση των αναγκών του πελάτη και να τους δρομολογήσουν στο σωστό τμήμα. Οι εταιρείες λαμβάνουν χιλιάδες αιτήματα για υποστήριξη καθημερινά, επομένως οι αλγόριθμοι NLU είναι χρήσιμοι για την ιεράρχηση των εισιτηρίων και δίνοντας τη δυνατότητα στους πράκτορες υποστήριξης να τα χειρίζονται με πιο αποτελεσματικούς τρόπους.
Μηχανική μετάφραση
Είναι δύσκολο να μεταφράσετε με ακρίβεια ομιλία ή κείμενο από μια γλώσσα σε άλλη γλώσσα. Στην πραγματικότητα, μηχανική μετάφραση είναι ένα από τα πιο δύσκολα προβλήματα σε NLP και NLU. Πολλά συστήματα μηχανικής μετάφρασης βασίζονται σε γλωσσικούς κανόνες για τη μετάφραση μεταξύ των γλωσσών, αλλά οι ερευνητές επιδιώκουν πιο εξελιγμένους τρόπους μετάφρασης μεταξύ των γλωσσών. Η αυτόματη μετάφραση NLU επιχειρεί να επιτρέψει μεγαλύτερη ακρίβεια στη μετάφραση διατηρώντας το πλαίσιο και τις σημασιολογικές πληροφορίες που σχετίζονται με το κείμενο-στόχο. Τα πιο ακριβή συστήματα μηχανικής μετάφρασης συνδυάζουν γλωσσικούς κανόνες με αλγόριθμους που εξάγουν σημασιολογικό νόημα.
Απάντηση στην ερώτηση
Η αναγνώριση ομιλίας χρησιμοποιεί τεχνικές NLU για να επιτρέπει στους υπολογιστές κατανοήσουν ερωτήσεις ποζάρει με φυσική γλώσσα. Το NLU χρησιμοποιείται για να δώσει στους χρήστες της συσκευής μια απάντηση στη φυσική τους γλώσσα, αντί να τους παρέχει μια λίστα με πιθανές απαντήσεις. Όταν κάνετε μια ερώτηση σε έναν ψηφιακό βοηθό, το NLU χρησιμοποιείται για να βοηθήσει τα μηχανήματα να κατανοήσουν τις ερωτήσεις, επιλέγοντας τις καταλληλότερες απαντήσεις με βάση χαρακτηριστικά όπως αναγνωρισμένες οντότητες και το πλαίσιο προηγούμενων δηλώσεων.
