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NLU（自然言語理解）とは何ですか?
自然言語理解 (NLU) は、自然言語処理というより大きなトピック内の技術概念です。 NLU は、自然な人間の言葉を翻訳するプロセスです コンピュータが解釈できる形式に変換します。 基本的に、コンピューターが言語データを処理できるようにするには、その前にデータを理解する必要があります。
NLU の技術には、コンピュータが人間の自然言語の意味と文脈を理解できるようにするための共通の構文と文法規則の使用が含まれます。 これらの技術の最終目標は、コンピュータが言語を「直観的に」理解できるようになり、言葉の定義を常に参照することなく、人間と同じように言語を書いたり理解したりできるようになることです。
NLU (自然言語理解) の定義
コンピューター科学者や NLP 専門家がコンピューターに人間の言語を理解させるために使用する手法は数多くあります。 ほとんどのテクニックは「構文解析」のカテゴリーに分類されます。 構文分析手法には次のようなものがあります。
- レンマ化
- ステミング
- 単語の分割
- 解析する
- 形態学的セグメンテーション
- 文の区切り
- 品詞タグ付け
これらの構文分析手法は、単語のグループに文法規則を適用し、これらの規則を使用して意味を導き出そうとします。 対照的に、NLU は「セマンティック分析」技術を使用して動作します。
意味分析では、コンピューター アルゴリズムをテキストに適用し、ルールベースのアプローチに依存するのではなく、自然な文脈で単語の意味を理解しようとします。 語句の文法的な正しさ/不正確さは、語句の正当性と必ずしも相関しません。 文法的には正しいが意味を持たないフレーズや、文法的に間違っているが意味を持つフレーズが存在する可能性があります。 単語の最も意味のある側面を区別するために、NLU は、文法構造や規則にあまり依存せずに単語グループの意味を把握することを目的としたさまざまな技術を適用します。
NLU は進化し変化する分野であり、AI の難しい問題の XNUMX つと考えられています。 機械に人間の言語を理解させるために、さまざまな技術やツールが開発されています。 ほとんどの NLU システムには、共通の特定のコア コンポーネントがあります。 言語の辞書が必要であり、テキスト表現の作成をガイドするある種のテキスト パーサーや文法規則も必要です。 このシステムには、表現の理解を可能にする意味論の理論も必要です。 確率的意味分析や素朴意味論など、言語を解釈するために使用されるさまざまな意味論があります。
一般的な NLU 手法には次のものがあります。
固有表現認識とは、人や重要な場所・物などの「固有表現」を認識するプロセスです。 固有表現認識は、テキスト本文内の基本的な概念と参照を区別し、固有表現を識別して、場所、日付、組織、人物、作品などのカテゴリに分類することによって機能します。通常、NER を実行するには、文法規則に基づく教師ありモデルが使用されます。タスク。
語義の曖昧さの解消は、単語が出現するコンテキストに基づいて単語の意味を決定するプロセスです。語義の曖昧さの解消では、ターゲットの単語の文脈を明らかにするために品詞タグ付けがよく使用されます。語義の曖昧さを解消する教師ありの方法には、サポート ベクター マシンのユーザーやメモリベースの学習が含まれます。ただし、ほとんどの語義曖昧さ回避モデルは、ラベル付きデータとラベルなしデータの両方を使用する半教師ありモデルです。
NLU（自然言語理解）の例
NLU の一般的な例には、自動推論、自動チケット ルーティング、機械翻訳、質問応答などがあります。
自動推論
自動推論 機械に一種の論理や推論を与えることを目的とした学問です。 これは、医学的診断に基づいて推論を行ったり、数学的定理をプログラム的/自動的に解決したりしようとする認知科学の一分野です。 NLU は、情報の収集と分析を支援し、情報に基づいて結論を生成するために使用されます。
自動チケットルーティング
NLU は、顧客サービス タスクを自動化するためによく使用されます。顧客サービス チケットが生成されると、チャットボットやその他のマシンが顧客のニーズの基本的な性質を解釈し、顧客を適切な部門にルーティングできます。企業は毎日何千ものサポートリクエストを受け取るため、NLU アルゴリズムはチケットに優先順位を付け、サポートエージェントがより効率的な方法でリクエストを処理できるようにするのに役立ちます。
機械翻訳
音声やテキストをある言語から別の言語に正確に翻訳することは困難です。 実際には、 機械翻訳 これは、NLP と NLU で最も難しい問題の XNUMX つです。 多くの機械翻訳システムは言語間の翻訳を言語規則に依存していますが、研究者は言語間を翻訳するより洗練された方法を追求しています。 NLU 機械翻訳は、ターゲット テキストに関連付けられたコンテキストと意味情報を保持することで、より正確な翻訳を可能にしようとします。 最も正確な機械翻訳システムは、言語規則と意味論的な意味を抽出するアルゴリズムを組み合わせています。
質問応答
音声認識は NLU 技術を使用してコンピュータに 質問を理解する 自然言語でポーズをとります。 NLU は、デバイスのユーザーに考えられる答えのリストを提供するのではなく、自然言語で応答を与えるために使用されます。 デジタル アシスタントに質問すると、NLU を使用してマシンが質問を理解し、認識されたエンティティや前のステートメントのコンテキストなどの機能に基づいて最適な回答が選択されます。
