AI 101
Mi az NLU (Natural Language Understanding)?
Természetes nyelvi megértés (NLU) egy technikai fogalom a természetes nyelvi feldolgozás tágabb témájában. Az NLU a természetes, emberi szavak fordításáért felelős folyamat egy számítógép által értelmezhető formátumba. Lényegében ahhoz, hogy a számítógép feldolgozhassa a nyelvi adatokat, meg kell értenie az adatokat.
Az NLU technikái közé tartozik az általános szintaxis és nyelvtani szabályok használata, amelyek lehetővé teszik a számítógép számára, hogy megértse a természetes emberi nyelv jelentését és kontextusát. Ezeknek a technikáknak a végső célja az, hogy a számítógép „intuitív módon” megértse a nyelvet, képes legyen úgy írni és megérteni a nyelvet, ahogyan az ember teszi, anélkül, hogy állandóan a szavak definícióira hivatkozna.
Az NLU (natural Language Understanding) meghatározása
Az informatikusok és az NLP-szakértők számos technikát alkalmaznak annak érdekében, hogy a számítógépek megértsék az emberi nyelvet. A legtöbb technika a „szintaktikai elemzés” kategóriájába tartozik. A szintaktikai elemzési technikák a következők:
- lemmatizálás
- hangulat
- szótagolás
- elemzése
- morfológiai tagolódás
- mondattörés
- a beszédcímkézés része
Ezek a szintaktikai elemzési technikák nyelvtani szabályokat alkalmaznak a szavak csoportjaira, és megpróbálják ezeket a szabályokat használni a jelentés levezetésére. Ezzel szemben az NLU „szemantikai elemzési” technikák használatával működik.
A szemantikai elemzés számítógépes algoritmusokat alkalmaz a szövegre, és megpróbálja megérteni a szavak jelentését azok természetes kontextusában, ahelyett, hogy a szabályokon alapuló megközelítésekre hagyatkozna. Egy kifejezés nyelvtani helyessége/helytelensége nem feltétlenül korrelál egy kifejezés érvényességével. Lehetnek olyan kifejezések, amelyek nyelvtanilag helyesek, de értelmetlenek, és olyan kifejezések, amelyek nyelvtanilag helytelenek, de van jelentésük. A szavak legjelentősebb aspektusainak megkülönböztetése érdekében az NLU számos technikát alkalmaz egy szócsoport jelentésének feltérképezésére, kevésbé támaszkodva a nyelvtani szerkezetre és szabályokra.
Az NLU egy fejlődő és változó terület, és az AI egyik legnehezebb problémájának tartják. Különféle technikákat és eszközöket fejlesztenek ki annak érdekében, hogy a gépek megértsék az emberi nyelvet. A legtöbb NLU rendszernek vannak közös alapelemei. Szükség van egy lexikonra a nyelvhez, valamint bizonyos típusú szövegelemzőkre és nyelvtani szabályokra, amelyek irányítják a szövegábrázolások létrehozását. A rendszer megköveteli a szemantikai elméletet is, hogy lehetővé tegye a reprezentációk megértését. Különféle szemantikai elméletek léteznek a nyelv értelmezésére, mint például a sztochasztikus szemantikai elemzés vagy a naiv szemantika.
A gyakori NLU technikák a következők:
A megnevezett entitás felismerés a „megnevezett entitások” felismerésének folyamata, amelyek emberek és fontos helyek/dolgok. A nevesített entitás felismerés úgy működik, hogy megkülönbözteti az alapvető fogalmakat és hivatkozásokat a szövegben, azonosítja a megnevezett entitásokat, és kategóriákba helyezi őket, például helyszínek, dátumok, szervezetek, személyek, művek stb. feladatokat.
A szóértelmű egyértelműsítés egy szó jelentésének vagy jelentésének meghatározásának folyamata azon kontextus alapján, amelyben a szó megjelenik. A szóértelmű egyértelműsítés gyakran a beszédcímkék egy részét használja fel a célszó kontextusba helyezésére. A szóértelmi egyértelműsítés felügyelt módszerei közé tartozik a támogató vektorgépek felhasználója és a memória alapú tanulás. A legtöbb szóértelmi egyértelműsítési modell azonban félig felügyelt modell, amely címkézett és címkézetlen adatokat is alkalmaz.
Példák az NLU-ra (Natural Language Understanding)
Az NLU gyakori példái közé tartozik az automatizált érvelés, az automatikus jegyútválasztás, a gépi fordítás és a kérdések megválaszolása.
Automatizált érvelés
Automatizált érvelés egy olyan tudományág, amelynek célja, hogy a gépek egyfajta logikát vagy érvelést kapjanak. Ez a kognitív tudomány egyik ága, amely arra törekszik, hogy az orvosi diagnózisok alapján levonjon következtetéseket, vagy programozottan/automatikusan megoldja a matematikai tételeket. Az NLU-t az információk összegyűjtésére és elemzésére használják, valamint az információk alapján következtetések levonására.
Automatikus jegyútválasztás
Az NLU-t gyakran használják az ügyfélszolgálati feladatok automatizálására. Ügyfélszolgálati jegy generálásakor a chatbotok és más gépek képesek értelmezni az ügyfél szükségleteinek alapvető természetét, és a megfelelő részleghez irányítani. A vállalatok naponta több ezer támogatási kérelmet kapnak, így az NLU algoritmusok hasznosak a jegyek prioritásainak meghatározásában, és lehetővé teszik a támogatási ügynökök számára, hogy hatékonyabban kezeljék azokat.
Gépi fordítás
Nehéz pontosan lefordítani a beszédet vagy szöveget egyik nyelvről a másikra. Valójában, gépi fordítás az egyik legnehezebb probléma az NLP és az NLU területén. Sok gépi fordítórendszer nyelvi szabályokra támaszkodik a nyelvek közötti fordítás során, de a kutatók a nyelvek közötti fordítás kifinomultabb módjait keresik. Az NLU gépi fordítás a célszöveghez tartozó kontextus és szemantikai információk megőrzésével próbál pontosabb fordítást biztosítani. A legpontosabb gépi fordítórendszerek a nyelvi szabályokat olyan algoritmusokkal kombinálják, amelyek szemantikai jelentést vonnak ki.
Kérdés megválaszolása
A beszédfelismerés NLU technikákat használ a számítógépek engedélyezésére megérteni a kérdéseket természetes nyelvvel pózolt. Az NLU-t arra használják, hogy az eszköz felhasználóinak természetes nyelvükön válaszoljanak, ahelyett, hogy a lehetséges válaszok listáját adnák meg. Amikor kérdést tesz fel egy digitális asszisztensnek, az NLU segítségével a gépek megérthetik a kérdéseket, és kiválasztják a legmegfelelőbb válaszokat olyan jellemzők alapján, mint a felismert entitások és a korábbi állítások kontextusa.
