Natural Language Understanding

Що таке розуміння природної мови?

Сфера штучного інтелекту (ШІ), відома як розуміння природної мови (NLU), досліджує, як комп'ютери та люди можуть спілкуватися один з одним за допомогою мови. Це процес навчання комп'ютера розуміти і використовувати мову так, як це робить людина.

• НЛУ - це багатошарова область, яка спирається на інші галузі, включаючи НЛП, ML та DL.

Практичне застосування NLU може принести користь багатьом секторам, включаючи охорону здоров'я, банківську справу та обслуговування клієнтів. Він може бути використаний для покращення споживчого досвіду, автоматизації операцій, які раніше виконувалися вручну, та отримання інформації з величезних обсягів текстових даних.

Важливість НЛУ

• Пристосовані на замовлення- Моделі NLU можна використовувати для налаштування досвіду користувачів, вивчаючи їх і надаючи матеріали та пропозиції, які спеціально підходять для них. Як наслідок, участь і відданість можуть зрости.
• Автоматизація завдань- Може використовуватися для автоматизації трудомістких процесів, включаючи введення даних, розробку контенту і взаємодію з клієнтами. Компанії можуть отримати вигоду від економії часу і грошей, яку вона забезпечує.
• Зручність- Ті, хто має проблеми з використанням технологій через недостатню кваліфікацію, можуть полегшити їх використання за допомогою NLU.
• Посилення комунікації- Крім того, NLU дозволяє людям і комп'ютерам краще спілкуватися, переводячи наші слова і фрази в комп'ютерний код. Підвищення ефективності, краще обслуговування клієнтів і щасливіші користувачі - ось можливі результати.
• Аналіз неструктурованих даних- Переважна більшість даних існує у вигляді тексту, фотографій і відео. Використовуючи NLU, компанії можуть отримати стратегічну перевагу, отримавши глибше розуміння цих даних.

Таким чином, штучний інтелект NLU може бути використаний у багатьох різних контекстах і має потенціал революціонізувати спосіб спілкування людей з машинами та один з одним.

Архітектура НЛУ

Модульна конструкція більшості систем NLU дозволяє розділити обов'язки між різними частинами системи. Основою архітектури NLU є

• Рівень введення - рівень введення необробленого тексту, отриманого від користувача або джерела даних і переданого на наступні рівні.
• Рівень токенізації - відповідає за розбиття вхідного тексту на менші, більш керовані фрагменти, які називаються токенами (які можуть бути словами, фразами або іншими значущими одиницями).
• Рівень маркування частин мови (POS) - рівень, який призначає кожному токену POS-тег, що вказує на його граматичну функцію у фразі.
• Рівень синтаксичного аналізу - відповідає за аналіз синтаксичної структури речення з метою встановлення зв'язків між словами та словосполученнями.
• Шар розпізнавання іменованих об'єктів (NER) - відповідає за пошук згадок певних осіб, місць та організацій у тексті.
• Шар аналізу настрою - завдяки цьому шару ми можемо визначити, чи є фрагмент тексту сприятливим, негативним або нейтральним.
• Шар розпізнавання намірів - аналізує введений текст, щоб визначити мету або завдання користувача.
• Шар управління діалогом - відповідає за відстеження того, на якому етапі перебуває дискусія і як передаються дані між користувачем і системою.
• Шар виводу - відповідає за генерування відповідної реакції або дії на основі введеного тексту і визначеного наміру.

Для цього системи NLU використовують широкий спектр методів машинного навчання, включаючи нейронні мережі, дерева рішень і системи на основі правил. Залежно від сценарію та наявних даних, архітектура системи NLU та її складові частини можуть змінюватися.

Висновок

Багато сучасних систем штучного інтелекту значною мірою покладаються на розуміння природної мови (Natural Language Understanding, NLU). Інтелектуальні чат-боти, голосові помічники та інші інтерфейси природної мови покладаються на здатність алгоритмів NLU розпізнавати та інтерпретувати людську мову. Токенізація, POS-тегування, синтаксичний аналіз, ідентифікація іменованих об'єктів, аналіз настроїв, розпізнавання намірів та управління розмовами - це лише деякі з функцій, пов'язаних з NLU.

Модульні архітектури, які використовують різні підходи машинного навчання для обробки та аналізу текстового введення, часто відповідають за виконання цих завдань. Численні сектори, такі як обслуговування клієнтів, охорона здоров'я, освіта та фінанси, усвідомлюють переваги інвестицій та впровадження систем NLU.