Що таке NLU (Розуміння природної мови)?

Розуміння природної мови (NLU) – це технічна концепція у рамках більш широкої теми обробки природної мови. NLU – це процес, який відповідає за переклад природної, людської мови у формат, який може бути інтерпретований комп’ютером. По суті, перед тим, як комп’ютер зможе обробити мовні дані, він повинен зрозуміти ці 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 використовують комп’ютерні вчені та експерти з обробки природної мови для того, щоб комп’ютери могли зрозуміти людську мову. Більшість цих технік належать до категорії “синтаксичного аналізу”. Техніки синтаксичного аналізу включають:

• лемматизацію
• стемінг
• розрізнення слів
• парсинг
• морфологічне розрізнення
• розділення речень
• відмічання 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 покладатися на підходи, засновані на правилах. Граматична правильність/неправильність фрази не обов’язково корелює з валідністю фрази. Можуть бути фрази, які граматично правильні, але безсенсні, і фрази, які граматично неправильні, але мають сенс. Для того, щоб відрізнити найважливіші аспекти слів, NLU застосовує різні техніки, призначені для виявлення значення групи слів з меншою залежністю від граматичної структури та правил.

NLU – це розвиваючася та змінювана галузь, і її вважають однією з важких проблем штучного інтелекту. Розробляються різні техніки та інструменти для надання машинам розуміння людської мови. Більшість систем NLU мають певні спільні компоненти. Лексикон мови необхідний, а також певний тип текстового парсера та граматичних правил для створення текстових представлень. Система також потребує теорії 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 ентіт
• Відмінність сенсів слів

Визначення іменованих ентіт – це процес визначення “іменованих ентіт”, які є люди, важливі місця/речі. Визначення іменованих ентіт працює шляхом розрізнення фундаментальних концепцій та посилань у тексті, визначення іменованих ентіт та розміщення їх у категоріях, таких як місця, дати, організації, люди, роботи тощо. Надзорчі моделі, засновані на граматичних правилах, зазвичай використовуються для виконання завдань визначення іменованих ентіт.

Відмінність сенсів слів – це процес визначення значення, або сенсу, слова на основі контексту, в якому воно з’являється. Відмінність сенсів слів часто використовує відмічання частин мови для контекстуалізації цільового слова. Надзорчі методи відмінності сенсів слів включають використання машин з підтримкою векторів та навчання на основі пам’яті. Однак більшість моделей відмінності сенсів слів є напівнадзорчими 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 відповідь на питання.

Автоматичне висновування

Автоматичне висновування – це дисципліна, 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 того, щоб допомогти зібрати та проаналізувати інформацію та генерувати висновки на основі цієї інформації.

Автоматичне маршрутизація тікетів

NLU часто використовується для автоматизації завдань служби підтримки клієнтів. Коли створюється тікет служби підтримки клієнтів, чат-боти та інші машини можуть інтерпретувати основну природу потреби клієнта та направити його до правильного відділу. Компанії отримують тисячі запитів на підтримку щодня, тому алгоритми NLU корисні для пріоритизації тікетів та надання можливості агентам підтримки обробляти їх більш ефективним чином.

Машинний переклад

Це складно точно перекладати мовлення або текст з однієї мови на іншу мову. Насправді, машинний переклад – одна з найскладніших проблем у галузі обробки природної мови та NLU. Багато систем машинного перекладу покладаються на лінгвістичні правила для перекладу між мовами, але дослідники розробляють більш складні методи перекладу між мовами. NLU машинного перекладу 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.

Відповідь на питання

Розпізнавання мовлення використовує техніки NLU для того, щоб дати комп’ютерам можливість зрозуміти питання, поставлені природною мовою. NLU використовується для того, щоб надати користувачам пристрою відповідь у їхній природній мові, замість того, щоб надавати їм список можливих відповідей. Коли ви ставите питання цифровому асистентові, NLU використовується для того, щоб допомогти машинам зрозуміти питання, вибравши найбільш відповідні відповіді на основі функцій, таких як визначені ентіті та контекст попередніх заяв.