AI 101
Что такое NLU (понимание естественного языка)?
Понимание естественного языка (NLU) — это техническая концепция в рамках более широкой темы обработки естественного языка. NLU — это процесс, отвечающий за перевод естественных, человеческих слов. в формат, который может интерпретировать компьютер. По сути, прежде чем компьютер сможет обрабатывать языковые данные, он должен их понять.
Методы NLU включают использование общего синтаксиса и грамматических правил, позволяющих компьютеру понимать значение и контекст естественного человеческого языка. Конечная цель этих методов состоит в том, чтобы компьютер приобрел «интуитивное» понимание языка, смог писать и понимать язык так же, как это делает человек, без постоянного обращения к определениям слов.
Определение NLU (понимание естественного языка)
Существует множество методов, которые используют компьютерщики и специалисты НЛП, чтобы позволить компьютерам понимать человеческий язык. Большинство методов относятся к категории «синтаксического анализа». Синтаксические аналитические методы включают в себя:
- лемматизация
- вытекающие
- сегментация слов
- разбор
- морфологическая сегментация
- нарушение приговора
- часть речевого тегирования
Эти методы синтаксического анализа применяют грамматические правила к группам слов и пытаются использовать эти правила для получения значения. Напротив, NLU работает с использованием методов «семантического анализа».
Семантический анализ применяет к тексту компьютерные алгоритмы, пытаясь понять значение слов в их естественном контексте, вместо того, чтобы полагаться на подходы, основанные на правилах. Грамматическая правильность/неправильность фразы не обязательно коррелирует с достоверностью фразы. Могут быть фразы, которые грамматически правильны, но бессмысленны, и фразы, которые грамматически неверны, но имеют значение. Чтобы различать наиболее значимые аспекты слов, NLU применяет различные методы, предназначенные для определения значения группы слов с меньшей зависимостью от грамматической структуры и правил.
NLU — это развивающаяся и меняющаяся область, и это считается одной из сложных проблем ИИ. Разрабатываются различные методы и инструменты, позволяющие машинам понимать человеческий язык. Большинство систем NLU имеют некоторые общие основные компоненты. Требуется лексикон для языка, а также некоторый тип анализатора текста и правила грамматики для создания текстовых представлений. Система также требует теории семантики, чтобы обеспечить понимание представлений. Существуют различные семантические теории, используемые для интерпретации языка, такие как стохастический семантический анализ или наивная семантика.
Общие методы NLU включают:
Распознавание именованных объектов — это процесс распознавания «именованных объектов», которыми являются люди и важные места/вещи. Распознавание именованных сущностей работает путем различения фундаментальных понятий и ссылок в тексте, идентификации именованных сущностей и их размещения в таких категориях, как местоположения, даты, организации, люди, работы и т. д. Для выполнения NER обычно используются контролируемые модели, основанные на правилах грамматики. задания.
Разрешение смысловой неоднозначности — это процесс определения значения или смысла слова на основе контекста, в котором это слово появляется. Для устранения неоднозначности смысла слова часто используются теги части речи, чтобы контекстуализировать целевое слово. Контролируемые методы устранения смысловой неоднозначности включают использование машин опорных векторов и обучение на основе памяти. Однако большинство моделей устранения неоднозначности смысла слова представляют собой полуконтролируемые модели, в которых используются как помеченные, так и неразмеченные данные.
Примеры NLU (понимание естественного языка)
Общие примеры NLU включают автоматическое рассуждение, автоматическую маршрутизацию билетов, машинный перевод и ответы на вопросы.
Автоматизированное мышление
Автоматизированное рассуждение это дисциплина, целью которой является придание машинам определенного типа логики или рассуждений. Это отрасль когнитивной науки, которая пытается делать выводы на основе медицинских диагнозов или программно/автоматически решать математические теоремы. NLU используется для сбора и анализа информации и создания выводов на основе этой информации.
Автоматическая маршрутизация билетов
NLU часто используется для автоматизации задач обслуживания клиентов. Когда создается запрос в службу поддержки клиентов, чат-боты и другие машины могут интерпретировать основную природу потребностей клиента и направлять их в нужный отдел. Компании получают тысячи запросов на поддержку каждый день, поэтому алгоритмы NLU полезны для определения приоритетов заявок и позволяют агентам поддержки обрабатывать их более эффективно.
Машинный перевод
Трудно точно перевести речь или текст с одного языка на другой. Фактически, машинный перевод является одной из самых сложных проблем в НЛП и НЛУ. Многие системы машинного перевода полагаются на лингвистические правила для перевода между языками, но исследователи ищут более сложные способы перевода между языками. Машинный перевод NLU пытается обеспечить более точный перевод, сохраняя контекст и семантическую информацию, связанную с целевым текстом. Наиболее точные системы машинного перевода сочетают лингвистические правила с алгоритмами, извлекающими семантическое значение.
Ответ на вопрос
Распознавание речи использует методы NLU, чтобы позволить компьютерам понимать вопросы поставлена на естественном языке. NLU используется для предоставления пользователям устройства ответа на их естественном языке вместо предоставления им списка возможных ответов. Когда вы задаете вопрос цифровому помощнику, NLU используется, чтобы помочь машинам понять вопросы, выбирая наиболее подходящие ответы на основе таких функций, как распознанные объекты и контекст предыдущих утверждений.
