Što je NLU (Razumijevanje prirodnog jezika)?

Razumijevanje prirodnog jezika (NLU) je tehnički koncept unutar šire teme obrade prirodnog jezika. NLU je proces odgovoran za prevođenje prirodnih, ljudskih riječi u format koji računalo može protumačiti. U biti, prije nego što računalo može obraditi jezične podatke, mora ih razumjeti.

Tehnike za NLU uključuju korištenje zajedničke sintakse i gramatičkih pravila kako bi se računalu omogućilo razumijevanje značenja i konteksta prirodnog ljudskog jezika. Krajnji cilj ovih tehnika je da će računalo imati "intuitivno" razumijevanje jezika, sposobno pisati i razumjeti jezik baš onako kako to čini čovjek, bez stalnog pozivanja na definicije riječi.

Definiranje NLU (razumijevanje prirodnog jezika)

Postoje brojne tehnike koje kompjuterski znanstvenici i NLP stručnjaci koriste kako bi omogućili računalima da razumiju ljudski jezik. Većina tehnika spada u kategoriju "sintaktičke analize". Sintaktičke analitičke tehnike uključuju:

• lematizacija
• raspoloženje
• segmentacija riječi
• raščlanjivanje
• morfološku segmentaciju
• lomljenje rečenice
• označavanje dijela govora

Ove sintaktičke analitičke tehnike primjenjuju gramatička pravila na grupe riječi i pokušavaju koristiti ta pravila za izvođenje značenja. Nasuprot tome, NLU radi korištenjem tehnika "semantičke analize".

Semantička analiza primjenjuje računalne algoritme na tekst, pokušavajući razumjeti značenje riječi u njihovom prirodnom kontekstu, umjesto oslanjanja na pristupe temeljene na pravilima. Gramatička ispravnost/netočnost izraza ne mora nužno biti u korelaciji s valjanošću izraza. Mogu postojati fraze koje su gramatički točne, ali besmislene, i fraze koje su gramatički netočne, ali imaju značenje. Kako bi razlikovao najsmislenije aspekte riječi, NLU primjenjuje niz tehnika namijenjenih otkrivanju značenja skupine riječi s manje oslanjanja na gramatičku strukturu i pravila.

NLU je polje koje se razvija i mijenja i smatra se jednim od teških problema umjetne inteligencije. Razvijaju se razne tehnike i alati kako bi strojevi mogli razumjeti ljudski jezik. Većina NLU sustava ima zajedničke osnovne komponente. Potreban je leksikon za jezik, kao i neka vrsta analizatora teksta i gramatička pravila za usmjeravanje stvaranja prikaza teksta. Sustav također zahtijeva teoriju semantike kako bi se omogućilo razumijevanje reprezentacija. Postoje razne semantičke teorije koje se koriste za tumačenje jezika, poput stohastičke semantičke analize ili naivne semantike.

Uobičajene NLU tehnike uključuju:

• Prepoznavanje imenovanog entiteta
• Riječ-smisao višeznačnosti

Prepoznavanje imenovanih entiteta je proces prepoznavanja "imenovanih entiteta", koji su ljudi i važna mjesta/stvari. Prepoznavanje imenovanih entiteta funkcionira razlikovanjem temeljnih koncepata i referenci u tijelu teksta, identificiranjem imenovanih entiteta i njihovim smještanjem u kategorije kao što su lokacije, datumi, organizacije, ljudi, radovi itd. Nadzirani modeli temeljeni na gramatičkim pravilima obično se koriste za izvođenje NER-a zadaci.

Višeznačnost riječi i smisla je proces određivanja značenja ili smisla riječi na temelju konteksta u kojem se riječ pojavljuje. Različitost smisla riječi često koristi oznake dijela govora kako bi kontekstualizirala ciljnu riječ. Nadzirane metode razjašnjenja smisla riječi uključuju korištenje vektorskih strojeva za podršku i učenje temeljeno na memoriji. Međutim, većina modela razjašnjenja smisla riječi su polu-nadzirani modeli koji koriste i označene i neoznačene podatke.

Primjeri NLU (razumijevanje prirodnog jezika)

Uobičajeni primjeri NLU-a uključuju automatsko rasuđivanje, automatsko usmjeravanje karata, strojno prevođenje i odgovaranje na pitanja.

Automatizirano rasuđivanje

Automatizirano zaključivanje je disciplina koja ima za cilj dati strojevima određenu vrstu logike ili rezoniranja. To je grana kognitivne znanosti koja nastoji izvoditi zaključke na temelju medicinskih dijagnoza ili programski/automatski rješavati matematičke teoreme. NLU se koristi za pomoć u prikupljanju i analizi informacija i stvaranju zaključaka na temelju informacija.

Automatsko usmjeravanje karata

NLU se često koristi za automatizaciju zadataka korisničke službe. Kada se generira tiket korisničke službe, chatbotovi i drugi strojevi mogu protumačiti osnovnu prirodu potreba korisnika i preusmjeriti ih na odgovarajući odjel. Tvrtke primaju tisuće zahtjeva za podršku svaki dan, tako da su NLU algoritmi korisni u određivanju prioriteta prijava i omogućavanju agentima za podršku da njima postupaju na učinkovitije načine.

Strojni prijevod

Teško je točno prevesti govor ili tekst s jednog jezika na drugi. Zapravo, strojni prijevod jedan je od najtežih problema u NLP-u i NLU-u. Mnogi sustavi za strojno prevođenje oslanjaju se na lingvistička pravila za prevođenje između jezika, ali istraživači traže sofisticiranije načine prevođenja između jezika. NLU strojno prevođenje pokušava omogućiti točniji prijevod očuvanjem konteksta i semantičkih informacija povezanih s ciljnim tekstom. Najprecizniji sustavi za strojno prevođenje kombiniraju lingvistička pravila s algoritmima koji izvlače semantičko značenje.

Odgovaranje na pitanje

Prepoznavanje govora koristi NLU tehnike kako bi omogućilo računalima razumjeti pitanja postavljen s prirodnim jezikom. NLU se koristi kako bi korisnicima uređaja dao odgovor na njihovom prirodnom jeziku, umjesto da im pruži popis mogućih odgovora. Kada digitalnom pomoćniku postavite pitanje, NLU se koristi da pomogne strojevima da razumiju pitanja, odabirući najprikladnije odgovore na temelju značajki kao što su prepoznati entiteti i kontekst prethodnih izjava.