Ce este NLU (Înțelegerea limbajului natural)?

Înțelegerea limbajului natural (NLU) este un concept tehnic din cadrul procesării limbajului natural. NLU este procesul responsabil pentru traducerea cuvintelor și expresiilor umane într-un format pe care un calculator îl poate interpreta. În esență, înainte ca un calculator să poată prelucra datele limbajului, el trebuie să înțeleagă datele.

Tehnicile de NLU includ utilizarea regulilor gramaticale și a sintaxei comune pentru a permite calculatorului să înțeleagă sensul și contextul limbajului uman natural. Scopul final al acestor tehnici este ca un calculator să aibă o “înțelegere intuitivă” a limbajului, să poată scrie și înțelege limbajul la fel ca un om, fără a se referi constant la definițiile cuvintelor.

Definirea NLU (Înțelegerea limbajului natural)

Există numeroase tehnici pe care oamenii de știință și experții în NLP le utilizează pentru a permite calculatorului să înțeleagă limbajul uman. Majoritatea acestor tehnici se încadrează în categoria “analizei sintactice”. Tehnicile de analiză sintactică includ:

• lematizarea
• reducerea la rădăcină
• segmentarea cuvintelor
• analiza sintactică
• segmentarea morfologică
• împărțirea propozițiilor
• etichetarea părților de vorbire

Aceste tehnici de analiză sintactică aplică reguli gramaticale unor grupuri de cuvinte și încearcă să deriveze sensul utilizând aceste reguli. În contrast, NLU funcționează utilizând tehnici de “analiză semantică”.

Analiza semantică aplică algoritmi computaționali textului, încercând să înțeleagă sensul cuvintelor în contextul lor natural, în loc de a se baza pe abordări bazate pe reguli. Corectitudinea/incorrectitudinea gramaticală a unei fraze nu se corelează neapărat cu validitatea frazei. Pot exista fraze care sunt gramatical corecte, dar lipsite de sens, și fraze care sunt gramatical incorecte, dar au sens. Pentru a distinge aspectele cele mai semnificative ale cuvintelor, NLU aplică o varietate de tehnici menite să surprindă sensul unui grup de cuvinte, cu mai puțină dependență de structura gramaticală și reguli.

NLU este un domeniu în evoluție și în schimbare, și se consideră una dintre problemele dificile ale inteligenței artificiale. Diverse tehnici și unelte sunt dezvoltate pentru a oferi mașinilor o înțelegere a limbajului uman. Majoritatea sistemelor NLU au componente de bază comune. Un lexicon pentru limbă este necesar, precum și un parser de text și reguli gramaticale pentru a ghida crearea reprezentărilor textului. Sistemul necesită, de asemenea, o teorie a semanticii pentru a permite înțelegerea reprezentărilor. Există diverse teorii semantice utilizate pentru a interpreta limbajul, cum ar fi analiza semantică stocastică sau semantica naivă.

Tehnici comune de NLU includ:

• Recunoașterea entităților numite
• Disambiguizarea sensului cuvântului

Recunoașterea entităților numite este procesul de recunoaștere a “entităților numite”, care sunt persoane, locuri și lucruri importante. Recunoașterea entităților numite funcționează prin distingerea conceptelor fundamentale și referințelor într-un text, identificând entitățile numite și plasându-le în categorii precum locații, date, organizații, persoane, lucrări etc. Modelele supravegheate bazate pe reguli gramaticale sunt de obicei utilizate pentru a efectua sarcinile de recunoaștere a entităților numite.

Disambiguizarea sensului cuvântului este procesul de determinare a sensului sau a sensului unui cuvânt pe baza contextului în care apare cuvântul. Disambiguizarea sensului cuvântului utilizează adesea etichetarea părților de vorbire pentru a contextualiza cuvântul țintă. Metodele supravegheate de disambiguizare a sensului cuvântului includ utilizarea mașinilor de suport vectorial și a învățării bazate pe memorie. Cu toate acestea, majoritatea modelului de disambiguizare a sensului cuvântului sunt modele semisupravegheate care utilizează atât date etichetate, cât și neetichetate.

Exemple de NLU (Înțelegerea limbajului natural)

Exemple comune de NLU includ raționamentul automatizat, rutarea automată a biletelor, traducerea mașinilor și răspunsul la întrebări.

Raționamentul automatizat

Raționamentul automatizat este o disciplină care își propune să ofere mașinilor un tip de logică sau raționament. Este o ramură a științei cognitive care se străduiește să facă deducții pe baza diagnosticelor medicale sau să rezolve teoreme matematice în mod programatic/automat. NLU este utilizat pentru a ajuta la colectarea și analiza informațiilor și la generarea de concluzii pe baza informațiilor.

Rutarea automată a biletelor

NLU este adesea utilizat pentru a automatiza sarcinile de asistență pentru clienți. Când se generează un bilet de asistență pentru clienți, chatbot-urile și alte mașini pot interpreta natura de bază a nevoii clientului și îl pot direcționa către departamentul corespunzător. Companiile primesc mii de solicitări de suport în fiecare zi, astfel încât algoritmii NLU sunt utili în prioritizarea biletelor și în permiterea agenților de suport să le gestioneze în mod mai eficient.

Traducerea mașinilor

Este dificil să se traducă cu acuratețe vorbirea sau textul dintr-o limbă în alta. De fapt, traducerea mașinilor este una dintre cele mai dificile probleme din NLP și NLU. Multe sisteme de traducere mașină se bazează pe reguli lingvistice pentru a traduce între limbi, dar cercetătorii urmăresc metode mai sofisticate de traducere între limbi. Traducerea mașinilor NLU încearcă să permită o traducere mai precisă, prin păstrarea contextului și a informațiilor semantice asociate textului țintă. Cele mai precise sisteme de traducere mașină combină regulile lingvistice cu algoritmi care extrag sensul semantic.

Răspunsul la întrebări

Recunoașterea vorbirii utilizează tehnici NLU pentru a permite calculatorului să înțeleagă întrebările formulate în limbaj natural. NLU este utilizat pentru a oferi utilizatorilor dispozitivului un răspuns în limbajul lor natural, în loc de a oferi o listă de răspunsuri posibile. Când puneți o întrebare unui asistent digital, NLU este utilizat pentru a ajuta mașinile să înțeleagă întrebările, selectând cele mai potrivite răspunsuri pe baza caracteristicilor precum entitățile recunoscute și contextul afirmațiilor anterioare.