Co to jest NLU (Natural Language Understanding)?

Natural language understanding (NLU) jest pojęciem technicznym w ramach szerszego tematu przetwarzania języka naturalnego. NLU jest procesem odpowiedzialnym za tłumaczenie naturalnych, ludzkich słów na format, który może być interpretowany przez komputer. Podstawowo, zanim komputer może przetworzyć dane językowe, musi zrozumieć te dane.

Techniki NLU obejmują wykorzystanie wspólnej składni i reguł gramatycznych, aby umożliwić komputerowi zrozumienie znaczenia i kontekstu naturalnego języka ludzkiego. Ostatecznym celem tych technik jest to, aby komputer miał „intuicyjne” zrozumienie języka, aby mógł pisać i rozumieć język tak jak czyni to człowiek, bez ciągłego odwoływania się do definicji słów.

Definiowanie NLU (Natural Language Understanding)

Istnieje wiele technik, które naukowcy komputerowi i eksperci NLP wykorzystują, aby umożliwić komputerom zrozumienie języka ludzkiego. Większość tych technik należy do kategorii „analizy składniowej”. Techniki analityczne składniowe obejmują:

• lematyzację
• odcinanie
• segmentację słów
• analizę składniową
• segmentację morfologiczną
• rozdział zdania
• oznaczanie części mowy

Te techniki analityczne składniowe stosują reguły gramatyczne do grup słów i próbują wykorzystać te reguły, aby wywnioskować znaczenie. W przeciwieństwie do tego, NLU działa poprzez wykorzystanie „analizy semantycznej” technik.

Analiza semantyczna stosuje algorytmy komputerowe do tekstu, próbując zrozumieć znaczenie słów w ich naturalnym kontekście, zamiast polegać na podejściach opartych na regułach. Poprawność lub niepoprawność gramatyczna frazy niekoniecznie koreluje z ważnością frazy. Mogą istnieć frazy, które są gramatycznie poprawne, ale pozbawione znaczenia, oraz frazy, które są gramatycznie niepoprawne, ale mają znaczenie. Aby odróżnić najbardziej znaczące aspekty słów, NLU stosuje różne techniki, które mają na celu wykrycie znaczenia grupy słów z mniejszym uzależnieniem od struktury gramatycznej i reguł.

NLU jest ewoluującą i zmieniającą się dziedziną, i uważa się ją za jeden z trudnych problemów sztucznej inteligencji. Rozwija się wiele technik i narzędzi, aby dać maszynom zrozumienie języka ludzkiego. Większość systemów NLU ma pewne wspólne składniki. Wymagany jest leksykon języka, a także rodzaj parsera tekstu i reguły gramatyczne, które kierują tworzeniem reprezentacji tekstu. System wymaga również teorii semantyki, aby umożliwić zrozumienie reprezentacji. Istnieją różne teorie semantyki wykorzystywane do interpretacji języka, takie jak analiza semantyczna stochastyczna lub semantyka naiwna.

Powszechne techniki NLU obejmują:

• Rozpoznawanie nazwanych encji
• Rozróżnianie sensów słów

Rozpoznawanie nazwanych encji jest procesem rozpoznawania „nazwanych encji”, które są ludźmi, ważnymi miejscami i rzeczami. Rozpoznawanie nazwanych encji działa poprzez rozróżnianie podstawowych pojęć i odniesień w treści, identyfikowanie nazwanych encji i umieszczanie ich w kategoriach takich jak lokalizacje, daty, organizacje, ludzie, dzieła itp. Modele nadzorowane oparte na regułach gramatycznych są zwykle wykorzystywane do realizacji zadań NER.

Rozróżnianie sensów słów jest procesem określania znaczenia, czyli sensu słowa, w zależności od kontekstu, w którym słowo występuje. Rozróżnianie sensów słów często wykorzystuje oznaczanie części mowy, aby umieścić słowo w kontekście. Metody nadzorowane rozróżniania sensów słów obejmują użycie wektorów nośnych i uczenia opartego na pamięci. Jednak większość modeli rozróżniania sensów słów to półnadzorowane modele, które wykorzystują zarówno oznaczone, jak i nieoznaczone dane.

Przykłady NLU (Natural Language Understanding)

Powszechne przykłady NLU obejmują Automatyczne Rozumowanie, Automatyczne Kierowanie Biletami, Tłumaczenie Maszynowe i Odpowiadanie na Pytania.

Automatyczne Rozumowanie

Automatyczne rozumowanie jest dyscypliną, która ma na celu dać maszynom rodzaj logiki lub rozumowania. Jest to gałąź nauki kognitywnej, która stara się wyciągać wnioski na podstawie diagnoz medycznych lub rozwiązywać teoremy matematyczne w sposób programowy/automatyczny. NLU jest wykorzystywane, aby pomóc w zbieraniu i analizie informacji oraz generowaniu wniosków na podstawie tych informacji.

Automatyczne Kierowanie Biletami

NLU jest często wykorzystywane do automatyzacji zadań obsługi klienta. Kiedy generowany jest bilet obsługi klienta, czaty i inne maszyny mogą interpretować podstawową naturę potrzeby klienta i skierować go do odpowiedniego departamentu. Firmy otrzymują tysiące wniosków o wsparcie każdego dnia, więc algorytmy NLU są przydatne w priorytetowaniu biletów i umożliwianiu agentom wsparcia obsługi ich w bardziej wydajny sposób.

Tłumaczenie Maszynowe

Trudno dokładnie przetłumaczyć mowę lub tekst z jednego języka na inny język. W rzeczywistości tłumaczenie maszynowe jest jednym z najtrudniejszych problemów w NLP i NLU. Wiele systemów tłumaczenia maszynowego opiera się na regułach językowych, aby tłumaczyć między językami, ale badacze poszukują bardziej zaawansowanych sposobów tłumaczenia między językami. Tłumaczenie maszynowe NLU próbuje umożliwić bardziej dokładne tłumaczenie, zachowując kontekst i informacje semantyczne związane z tekstem docelowym. Najbardziej dokładne systemy tłumaczenia maszynowego łączą reguły językowe z algorytmami, które wyodrębniają znaczenie semantyczne.

Odpowiadanie na Pytania

Rozpoznawanie mowy wykorzystuje techniki NLU, aby umożliwić komputerom zrozumienie pytań zadawanych w języku naturalnym. NLU jest wykorzystywane, aby dać użytkownikom urządzenia odpowiedź w ich języku naturalnym, zamiast dostarczać im listę możliwych odpowiedzi. Kiedy zadajesz pytanie cyfrowemu asystentowi, NLU jest wykorzystywane, aby pomóc maszynom zrozumieć pytania, wybierając najbardziej odpowiednie odpowiedzi na podstawie funkcji takich jak rozpoznane encje i kontekst poprzednich oświadczeń.