Что такое NLU (Natural Language Understanding)?

Природное понимание языка (NLU) – это техническая концепция в рамках более широкой темы обработки естественного языка. NLU – это процесс, ответственный за перевод естественных, человеческих слов в формат, который может интерпретировать компьютер. По сути, прежде чем компьютер сможет обработать языковые данные, он должен понять эти данные.

Техники NLU включают использование общей синтаксиса и грамматических правил для того, чтобы компьютер мог понять смысл и контекст естественного человеческого языка. Основная цель этих техник заключается в том, чтобы компьютер имел “интуитивное” понимание языка, чтобы он мог писать и понимать язык так же, как человек, без постоянного обращения к определениям слов.

Определение NLU (Natural Language Understanding)

Существует много техник, которые используют компьютерные ученые и эксперты NLP, чтобы компьютеры могли понять человеческий язык. Большинство этих техник относятся к категории “синтаксического анализа”. Техники синтаксического анализа включают:

• лемматизацию
• стемминг
• сегментацию слов
• парсинг
• морфологическую сегментацию
• разбиение предложений
• маркировку частей речи

Эти техники синтаксического анализа применяют грамматические правила к группам слов и пытаются использовать эти правила, чтобы получить смысл. Напротив, NLU работает, используя техники “семантического анализа”.

Семантический анализ применяет компьютерные алгоритмы к тексту, пытаясь понять смысл слов в их естественном контексте, вместо того, чтобы полагаться на подходы, основанные на правилах. Грамматическая правильность/неправильность фразы не обязательно коррелирует с действительностью фразы. Существуют фразы, которые грамматически правильны, но бессмысленны, и фразы, которые грамматически неправильны, но имеют смысл. Чтобы различать наиболее осмысленные аспекты слов, NLU применяет различные техники, предназначенные для того, чтобы уловить смысл группы слов с меньшей зависимостью от грамматической структуры и правил.

NLU – это развивающаяся и меняющаяся область, и она считается одной из сложных проблем ИИ. Разрабатываются различные техники и инструменты, чтобы дать машинам понимание человеческого языка. Большинство систем NLU имеют общие основные компоненты. Для языка требуется лексикон, а также некоторый тип текстового парсера и грамматических правил, чтобы руководить созданием текстовых представлений. Системе также требуется теория семантики, чтобы обеспечить понимание представлений. Существуют различные семантические теории, используемые для интерпретации языка, такие как стохастический семантический анализ или наивная семантика.

Общие техники NLU включают:

• Распознавание именованных сущностей
• Различение значений слов

Распознавание именованных сущностей – это процесс распознавания “именованных сущностей”, которые являются людьми, важными местами/вещами. Распознавание именованных сущностей работает, различая фундаментальные концепции и ссылки в тексте, определяя именованные сущности и помещая их в категории, такие как места, даты, организации, люди, произведения и т. д. Для выполнения задач NER обычно используются контролируемые модели, основанные на грамматических правилах.

Различение значений слов – это процесс определения значения, или смысла, слова на основе контекста, в котором слово появляется. Различение значений слов часто использует маркировку частей речи, чтобы контекстуализировать целевое слово. Контролируемые методы различения значений слов включают использование поддерживающих векторов и машинного обучения с памятью. Однако большинство моделей различения значений слов являются полу-контролируемыми моделями, которые используют как помеченные, так и непомеченные данные.

Примеры NLU (Natural Language Understanding)

Общие примеры NLU включают автоматическое рассуждение, автоматическую маршрутизацию тикетов, машинный перевод и ответы на вопросы.

Автоматическое рассуждение

Автоматическое рассуждение – это дисциплина, которая направлена на то, чтобы дать машинам определенный тип логики или рассуждения. Это ветвь когнитивной науки, которая стремится сделать выводы на основе медицинских диагнозов или программно/автоматически решить математические теоремы. NLU используется, чтобы помочь собрать и проанализировать информацию и сгенерировать выводы на основе этой информации.

Автоматическая маршрутизация тикетов

NLU часто используется для автоматизации задач обслуживания клиентов. Когда создается тикет обслуживания клиентов, чат-боты и другие машины могут интерпретировать основную природу потребности клиента и направить его в правильный отдел. Компании получают тысячи запросов на поддержку каждый день, поэтому алгоритмы NLU полезны для приоритизации тикетов и того, чтобы агенты поддержки могли обрабатывать их более эффективными способами.

Машинный перевод

Трудно точно перевести речь или текст с одного языка на другой язык. Фактически, машинный перевод – одна из самых сложных проблем в NLP и NLU. Многие системы машинного перевода полагаются на лингвистические правила для перевода между языками, но исследователи разрабатывают более сложные способы перевода между языками. NLU машинного перевода пытается обеспечить более точный перевод, сохраняя контекст и семантическую информацию, связанную с целевым текстом. Самые точные системы машинного перевода сочетают лингвистические правила с алгоритмами, которые извлекают семантический смысл.

Ответы на вопросы

Распознавание речи использует техники NLU, чтобы позволить компьютерам понимать вопросы, заданные естественным языком. NLU используется, чтобы дать пользователям устройства ответ в их естественном языке, вместо того, чтобы предоставлять им список возможных ответов. Когда вы задаете вопрос цифровому помощнику, NLU используется, чтобы помочь машинам понять вопросы, выбирая наиболее подходящие ответы на основе функций, таких как распознаваемые сущности и контекст предыдущих утверждений.