AI 101
Co to jest NLU (rozumienie języka naturalnego)?
Rozumienie języka naturalnego (NLU) to koncepcja techniczna w ramach szerszego tematu przetwarzania języka naturalnego. NLU to proces odpowiedzialny za tłumaczenie naturalnych, ludzkich słów do formatu, który może zinterpretować komputer. Zasadniczo, zanim komputer będzie mógł przetworzyć dane językowe, musi je zrozumieć.
Techniki NLU obejmują użycie wspólnej składni i reguł gramatycznych, aby umożliwić komputerowi zrozumienie znaczenia i kontekstu naturalnego języka ludzkiego. Ostatecznym celem tych technik jest osiągnięcie przez komputer „intuicyjnego” rozumienia języka, umożliwiającego pisanie i rozumienie języka w taki sam sposób, w jaki robi to człowiek, bez ciągłego odwoływania się do definicji słów.
Definiowanie NLU (rozumienie języka naturalnego)
Istnieje wiele technik stosowanych przez informatyków i ekspertów NLP, aby umożliwić komputerom zrozumienie ludzkiego języka. Większość technik należy do kategorii „analizy syntaktycznej”. Techniki analizy syntaktycznej obejmują:
- lematyzacja
- wynikający
- segmentacja słów
- rozbiór gramatyczny zdania
- segmentacja morfologiczna
- łamanie zdań
- część znakowania mowy
Te syntaktyczne techniki analizy stosują reguły gramatyczne do grup słów i próbują wykorzystać te reguły do wyciągnięcia znaczenia. Natomiast NLU działa w oparciu o techniki „analizy semantycznej”.
Analiza semantyczna stosuje algorytmy komputerowe do tekstu, próbując zrozumieć znaczenie słów w ich naturalnym kontekście, zamiast polegać na podejściach opartych na regułach. Poprawność/niepoprawność gramatyczna wyrażenia niekoniecznie koreluje z ważnością wyrażenia. Mogą istnieć wyrażenia poprawne gramatycznie, ale bez znaczenia, i wyrażenia, które są gramatycznie niepoprawne, ale mają znaczenie. Aby rozróżnić najbardziej znaczące aspekty słów, NLU stosuje różnorodne techniki mające na celu uchwycenie znaczenia grupy słów, mniej opierając się na strukturze i regułach gramatycznych.
NLU to rozwijająca się i zmieniająca się dziedzina, uważana za jeden z najtrudniejszych problemów sztucznej inteligencji. Opracowywane są różne techniki i narzędzia, aby zapewnić maszynom zrozumienie ludzkiego języka. Większość systemów NLU ma pewne wspólne podstawowe komponenty. Wymagany jest leksykon dla danego języka, a także pewien rodzaj parsera tekstu i reguły gramatyczne pomagające w tworzeniu reprezentacji tekstu. System wymaga również teorii semantyki, aby umożliwić zrozumienie reprezentacji. Do interpretacji języka stosuje się różne teorie semantyczne, takie jak stochastyczna analiza semantyczna lub semantyka naiwna.
Typowe techniki NLU obejmują:
Rozpoznawanie nazwanych podmiotów to proces rozpoznawania „nazwanych podmiotów”, którymi są ludzie i ważne miejsca/rzeczy. Funkcja rozpoznawania nazwanych podmiotów działa poprzez rozróżnianie podstawowych pojęć i odniesień w tekście, identyfikowanie nazwanych podmiotów i umieszczanie ich w kategoriach takich jak lokalizacje, daty, organizacje, ludzie, dzieła itp. Do przeprowadzania NER zwykle wykorzystuje się nadzorowane modele oparte na regułach gramatycznych zadania.
Ujednoznacznianie sensu słowa to proces określania znaczenia lub sensu słowa w oparciu o kontekst, w którym słowo się pojawia. Ujednoznacznianie sensu słowa często wykorzystuje część znaczników mowy w celu kontekstualizacji słowa docelowego. Nadzorowane metody ujednoznaczniania sensu słów obejmują użycie maszyn wektorów nośnych i uczenie się oparte na pamięci. Jednak większość modeli ujednoznaczniania sensu słów to modele częściowo nadzorowane, które wykorzystują zarówno dane oznaczone, jak i nieoznaczone.
Przykłady NLU (rozumienie języka naturalnego)
Typowe przykłady NLU obejmują automatyczne rozumowanie, automatyczne kierowanie biletów, tłumaczenie maszynowe i odpowiadanie na pytania.
Zautomatyzowane wnioskowanie
Zautomatyzowane rozumowanie to dyscyplina, której celem jest nadanie maszynom pewnego rodzaju logiki lub rozumowania. To gałąź kognitywistyki, która stara się wyciągać wnioski na podstawie diagnoz medycznych lub programowo/automatycznie rozwiązywać twierdzenia matematyczne. NLU służy do gromadzenia i analizowania informacji oraz generowania wniosków na ich podstawie.
Automatyczne kierowanie biletów
NLU jest często wykorzystywane do automatyzacji zadań związanych z obsługą klienta. Po wygenerowaniu zgłoszenia obsługi klienta chatboty i inne maszyny mogą zinterpretować podstawowy charakter potrzeb klienta i skierować go do odpowiedniego działu. Firmy codziennie otrzymują tysiące próśb o wsparcie, dlatego algorytmy NLU są przydatne w ustalaniu priorytetów zgłoszeń i umożliwianiu agentom wsparcia bardziej efektywnej obsługi ich.
Tłumaczenie maszynowe
Trudno jest dokładnie przetłumaczyć mowę lub tekst z jednego języka na inny. W rzeczywistości, tłumaczenie maszynowe jest jednym z najtrudniejszych problemów w NLP i NLU. Wiele systemów tłumaczenia maszynowego opiera się na regułach językowych podczas tłumaczenia między językami, ale badacze poszukują bardziej wyrafinowanych sposobów tłumaczenia między językami. Tłumaczenie maszynowe NLU ma na celu zapewnienie większej dokładności tłumaczenia poprzez zachowanie kontekstu i informacji semantycznych związanych z tekstem docelowym. Najdokładniejsze systemy tłumaczenia maszynowego łączą reguły językowe z algorytmami wydobywającymi znaczenie semantyczne.
Odpowiadanie na pytania
Rozpoznawanie mowy wykorzystuje techniki NLU, aby umożliwić komputerom rozumieć pytania pozowane językiem naturalnym. NLU służy do udzielania użytkownikom urządzenia odpowiedzi w ich naturalnym języku, zamiast udostępniania im listy możliwych odpowiedzi. Kiedy zadajesz pytanie asystentowi cyfrowemu, NLU pomaga maszynom zrozumieć pytania, wybierając najbardziej odpowiednie odpowiedzi na podstawie takich cech, jak rozpoznane podmioty i kontekst poprzednich stwierdzeń.
