מהי NLU (הבנת שפה טבעית)?

הבנת שפה טבעית (NLU) הוא מושג טכני בתוך הנושא הגדול יותר של עיבוד שפה טבעית. NLU הוא התהליך האחראי לתרגום מילים טבעיות, אנושיות לפורמט שמחשב יכול לפרש. בעיקרו של דבר, לפני שמחשב יכול לעבד נתוני שפה, עליו להבין את הנתונים.

טכניקות ל-NLU כוללות שימוש בתחביר ובכללים דקדוקיים נפוצים כדי לאפשר למחשב להבין את המשמעות וההקשר של השפה האנושית הטבעית. המטרה הסופית של הטכניקות הללו היא שלמחשב יהיה הבנה "אינטואיטיבית" של השפה, שיוכל לכתוב ולהבין שפה בדיוק כמו שאדם עושה, מבלי להתייחס כל הזמן להגדרות של מילים.

הגדרת NLU (הבנת שפה טבעית)

ישנן טכניקות רבות שבהן משתמשים מדעני מחשב ומומחי NLP כדי לאפשר למחשבים להבין את השפה האנושית. רוב הטכניקות נכנסות לקטגוריה של "ניתוח תחבירי". טכניקות אנליטיות תחביריות כוללות:

• הלמטיזציה
• הנובע
• פילוח מילים
• ניתוח
• פילוח מורפולוגי
• שבירת המשפט
• חלק מתיוג הדיבור

טכניקות אנליטיות תחביריות אלו מיישמות כללים דקדוקיים על קבוצות של מילים ומנסות להשתמש בכללים אלו כדי להפיק משמעות. לעומת זאת, NLU פועלת באמצעות טכניקות "ניתוח סמנטי".

ניתוח סמנטי מיישם אלגוריתמי מחשב על טקסט, תוך ניסיון להבין את המשמעות של מילים בהקשר הטבעי שלהן, במקום להסתמך על גישות מבוססות כללים. הנכונות הדקדוקית/שגויה של ביטוי לא בהכרח קשורה לתקפותו של ביטוי. יכולים להיות ביטויים שהם נכונים מבחינה דקדוקית אך חסרי משמעות, וביטויים שאינם נכונים מבחינה דקדוקית אך יש להם משמעות. על מנת להבחין בין ההיבטים המשמעותיים ביותר של מילים, NLU מיישמת מגוון טכניקות שנועדו לקלוט את המשמעות של קבוצת מילים עם פחות הסתמכות על מבנה וחוקים דקדוקיים.

NLU הוא תחום מתפתח ומשתנה, והוא נחשב לאחת הבעיות הקשות של AI. טכניקות וכלים שונים מפותחים כדי לתת למכונות הבנה של השפה האנושית. לרוב מערכות ה-NLU יש רכיבי ליבה מסוימים במשותף. נדרש לקסיקון לשפה, כמו גם סוג כלשהו של מנתח טקסט וכללי דקדוק כדי להנחות את יצירת ייצוגי טקסט. המערכת דורשת גם תיאוריה של סמנטיקה כדי לאפשר הבנה של הייצוגים. ישנן תיאוריות סמנטיות שונות המשמשות לפירוש שפה, כמו ניתוח סמנטי סטוכסטי או סמנטיקה נאיבית.

טכניקות NLU נפוצות כוללות:

• זיהוי ישויות בשם
• פירוש מילה-חוש

זיהוי ישויות בשם הוא תהליך ההכרה של "ישויות בשמות", שהם אנשים, ומקומות/דברים חשובים. זיהוי ישות בשם פועלת על ידי הבחנה של מושגים והפניות בסיסיות בגוף טקסט, זיהוי ישויות בשם והצבתם בקטגוריות כמו מיקומים, תאריכים, ארגונים, אנשים, יצירות וכו'. מודלים מפוקחים המבוססים על כללי דקדוק משמשים בדרך כלל לביצוע NER משימות.

פירוש מילה-חוש הוא תהליך של קביעת המשמעות, או המובן, של מילה בהתבסס על ההקשר שבו המילה מופיעה. פירוש משמעי מילים עושה לעתים קרובות שימוש בתיוגים של חלק מהדיבור על מנת להקשר את מילת המטרה. שיטות מפוקחות של ביעור חוש מילה כוללות את המשתמש במכונות וקטור תמיכה ולמידה מבוססת זיכרון. עם זאת, רוב המודלים של פירוש חוש המילים הם מודלים מפוקחים למחצה שמשתמשים בנתונים מסומנים וגם לא מתויגים.

דוגמאות ל-NLU (הבנת שפה טבעית)

דוגמאות נפוצות של NLU כוללות נימוק אוטומטי, ניתוב כרטיסים אוטומטי, תרגום מכונה ומענה לשאלות.

נימוק אוטומטי

הגיון אוטומטי היא דיסציפלינה שמטרתה לתת למכונות ניתנת סוג של היגיון או היגיון. זה ענף של מדע קוגניטיבי שמנסה לעשות מסקנות על סמך אבחנות רפואיות או לפתור משפטים מתמטיים באופן תכנותי/אוטומטי. NLU משמש כדי לסייע באיסוף וניתוח מידע ולהפיק מסקנות על סמך המידע.

ניתוב כרטיסים אוטומטי

NLU משמש לעתים קרובות לאוטומציה של משימות שירות לקוחות. כאשר נוצר כרטיס שירות לקוחות, צ'אטבוטים ומכונות אחרות יכולים לפרש את האופי הבסיסי של הצורך של הלקוח ולנתב אותם למחלקה הנכונה. חברות מקבלות אלפי בקשות לתמיכה מדי יום, ולכן אלגוריתמי NLU שימושיים בתעדוף כרטיסים ומאפשרים לסוכני תמיכה לטפל בהם בדרכים יעילות יותר.

מכונת תרגום

קשה לתרגם במדויק דיבור או טקסט משפה אחת לשפה אחרת. למעשה, מכונת תרגום היא אחת הבעיות הקשות ביותר ב-NLP ו-NLU. מערכות תרגום מכונה רבות מסתמכות על כללים לשוניים לתרגום בין שפות, אך חוקרים רודפים אחר דרכים מתוחכמות יותר לתרגום בין שפות. תרגום מכונה NLU מנסה לאפשר תרגום מדויק יותר על ידי שימור ההקשר והמידע הסמנטי המשויכים לטקסט היעד. מערכות תרגום המכונה המדויקות ביותר משלבות כללים לשוניים עם אלגוריתמים המחלצים משמעות סמנטית.

תשובת שאלה

זיהוי דיבור משתמש בטכניקות NLU כדי לאפשר למחשבים להבין שאלות הצטלם בשפה טבעית. NLU משמש כדי לתת למשתמשי המכשיר מענה בשפתם הטבעית, במקום לספק להם רשימה של תשובות אפשריות. כאשר אתה שואל עוזר דיגיטלי שאלה, משתמשים ב-NLU כדי לעזור למכונות להבין את השאלות, בבחירת התשובות המתאימות ביותר בהתבסס על תכונות כמו ישויות מוכרות והקשר של הצהרות קודמות.