Штучний інтелект
Що таке NLU (Розуміння природної мови)?
Розуміння природної мови (NLU) – це технічна концепція у рамках більш широкої теми обробки природної мови. NLU – це процес, відповідальний за переклад природної, людської мови у формат, який може інтерпретувати комп’ютер. По суті, перед тим як комп’ютер зможе обробити мовні дані, йому потрібно зрозуміти дані.
Техніки NLU включають використання загального синтаксису та граматичних правил для того, щоб комп’ютер міг зрозуміти значення та контекст природної людської мови. Остаточною метою цих технік є те, щоб комп’ютер мав “інтуїтивне” розуміння мови,能够 писати та розуміти мову так само, як людина, без постійного звернення до визначень слів.
Визначення NLU (Розуміння природної мови)
Існує багато технік, які комп’ютерні вчені та експерти з NLP використовують для того, щоб дати комп’ютерам змогу зрозуміти людську мову. Більшість цих технік належать до категорії “синтаксичного аналізу”. Техніки синтаксичного аналізу включають:
- лемматизацію
- стемінг
- сегментацію слів
- парсинг
- морфологічну сегментацію
- розділення речень
- позначення частин мови
Ці техніки синтаксичного аналізу застосовують граматичні правила до груп слів та намагаються використовувати ці правила для отримання значення. Натомість, NLU працює за допомогою технік “семантичного аналізу”.
Семантичний аналіз застосовує комп’ютерні алгоритми до тексту, намагаючись зрозуміти значення слів у їхньому природному контексті, замість того, щоб спиратися на підходи, засновані на правилах. Граматична правильність/неправильність фрази не обов’язково корелює з дійсністю фрази. Можуть бути фрази, які граматично правильні, але безсенсні, та фрази, які граматично неправильні, але мають сенс. Для того, щоб відрізнити найбільш значущі аспекти слів, NLU застосовує різні техніки, призначені для того, щоб спіймати значення групи слів з меншою залежністю від граматичної структури та правил.
NLU – це розвиваючася та змінювана галузь, і її вважають однією з складних проблем штучного інтелекту. Розробляються різні техніки та інструменти для надання машинам розуміння людської мови. Більшість систем NLU мають певні спільні компоненти. Для мови потрібен лексикон, а також певний тип текстового парсера та граматичних правил для створення текстових представлень. Системі також потрібна теорія семантики для забезпечення розуміння представлень. Існують різні семантичні теорії, які використовуються для інтерпретації мови, наприклад, стохастичний семантичний аналіз або наївна семантика.
Поширені техніки NLU включають:
Визначення іменованих сутностей – це процес визначання “іменованих сутностей”, які є людьми, важливими місцями/річами. Визначення іменованих сутностей працює шляхом розрізнення фундаментальних понять та посилань у тексті, визначення іменованих сутностей та розміщення їх у категорії, наприклад, місця, дати, організації, люди, твори тощо. Зазвичай для виконання завдань NER використовуються керованих моделей, заснованих на граматичних правилах.
Дисамбігуація значень слів – це процес визначення значення, або сенсу, слова на основі контексту, в якому слово з’являється. Дисамбігуація значень слів часто використовує позначення частин мови для контекстуалізації цільового слова. Керовані методи дисамбігуації значень слів включають використання машин з підтримкою векторів та навчання з пам’яттю. Однак більшість моделей дисамбігуації значень слів є напівкерованими моделями, які використовують як позначені, так і непозначені дані.
Приклади NLU (Розуміння природної мови)
Поширені приклади NLU включають автоматичне висновування, автоматичне маршрутизація тікетів, машинний переклад та питання-відповідь.
Автоматичне висновування
Автоматичне висновування – це галузь, яка має на меті надати машинам певний тип логіки або висновування. Це галузь когнітивної науки, яка намагається зробити висновки на основі медичних діагнозів або програмно/автоматично розв’язувати математичні теореми. NLU використовується для збору та аналізу інформації та генерації висновків на основі цієї інформації.
Автоматичне маршрутизація тікетів
NLU часто використовується для автоматизації завдань клієнтської служби. Коли створюється тікет клієнтської служби, чат-боти та інші машини можуть інтерпретувати основну природу потреби клієнта та маршрутизувати його до відповідного відділу. Компанії отримують тисячі запитів на підтримку щодня, тому алгоритми NLU корисні для пріоритизації тікетів та надання можливості агентам підтримки обробляти їх більш ефективними способами.
Машинний переклад
Точне перекладання мови або тексту з однієї мови на іншу мову досить складно. Насправді, машинний переклад – одна з найскладніших проблем у галузі NLP та NLU. Багато систем машинного перекладу використовують лінгвістичні правила для перекладу між мовами, але дослідники розробляють більш складні методи перекладу між мовами. NLU машинний переклад намагається забезпечити більш точний переклад, зберігаючи контекст та семантичну інформацію, пов’язану з цільовим текстом. Найточніші системи машинного перекладу поєднують лінгвістичні правила з алгоритмами, які витягують семантичне значення.
Питання-відповідь
Розпізнавання мови використовує техніки NLU для того, щоб дати комп’ютерам змогу зрозуміти питання, поставлені природною мовою. NLU використовується для надання користувачам пристрою відповіді їхньої природної мови, замість надання їм списку можливих відповідей. Коли ви ставите цифровому асистенту питання, NLU використовується для того, щоб допомогти машинам зрозуміти питання, вибравши найбільш відповідні відповіді на основі функцій, таких як визначені сутності та контекст попередніх заяв.
