NLU

Demystifying NLU: A Guide to Understanding Natural Language Processing

Hutt Dir jeemools mat engem virtuellen Assistent wéi Siri oder Alexa geschwat an iwwerrascht wéi se schéngen ze verstoen wat Dir seet? Oder hutt Dir e Chatbot benotzt fir e Fluch ze buchen oder Iessen ze bestellen an Dir sidd iwwerrascht wéi d'Maschinn genau weess wat Dir wëllt? Dës Erfarunge vertrauen op eng Technologie genannt Natural Language Understanding, oder kuerz NLU.

Mat dem Opstig vu Chatbots, virtuellen Assistenten a Stëmmassistenten ass de Besoin fir Maschinnen fir d'natierlech Sprooch ze verstoen méi entscheedend ginn. An dat ass wou Natural Language Understanding (NLU) an d'Spill kënnt. An dësem Artikel wäerte mir méi déif an dat natierlecht Sproochverständnis verdéiwen an e puer vu senge spannende Méiglechkeeten entdecken.

Wat ass Natural Language Understanding (NLU)?

Natural Language Understanding (NLU) ass en Ënnerfeld vun natierlech Sproochveraarbechtung (NLP) déi sech mam Computerverständnis vun der mënschlecher Sprooch beschäftegt. Et handelt sech ëm d'Veraarbechtung vun der mënschlecher Sprooch fir relevant Bedeitung doraus ze extrahieren. Dës Bedeitung kéint a Form vun Intent sinn, genannt Entitéiten oder aner Aspekter vun der mënschlecher Sprooch.

NLP zielt fir de schrëftlechen Inhalt an engem Text z'ënnersichen an ze begräifen, wärend d'NLU d'Fäegkeet erméiglecht fir mat engem Computer mat der natierlecher Sprooch ze schwätzen.

Wéi funktionéiert Natural Language Understanding (NLU)?

NLU funktionnéiert andeems se grouss Datesätz vu mënschlecher Sprooch veraarbecht mat Machine Learning (ML) Modeller. Dës Modeller ginn op relevant Trainingsdaten trainéiert, déi hinnen hëllefen d'Muster an der mënschlecher Sprooch ze erkennen.

D'Formatiounsdaten, déi fir NLU Modeller benotzt ginn, enthalen typesch markéiert Beispiller vu mënschleche Sproochen, sou wéi Clientssupport Ticketen, Chat Logbicher oder aner Forme vun Textdaten.

Den éischte Schrëtt an der NLU beinhalt d'Virveraarbechtung vun den textuellen Donnéeën fir se op d'Analyse virzebereeden. Dëst kann Aufgaben enthalen wéi Tokeniséierung, wat den Text an eenzel Wierder oder Sätze ofbriechen, oder Rieds-Tagging, wat all Wuert mat senger grammatescher Roll involvéiert.

No der Virveraarbechtung benotze NLU Modeller verschidde ML Techniken fir Bedeitung aus dem Text ze extrahieren. Eng gemeinsam Approche ass d'Absichtserkennung ze benotzen, wat d'Identifikatioun vum Zweck oder Zil hannert engem bestëmmten Text involvéiert. Zum Beispill kann en NLU Modell erkennen datt de Message vun engem Benotzer eng Ufro iwwer e Produkt oder Service ass.

Loosst eis e Beispill vun der NLU an Aktioun méi genau kucken.

Stellt Iech vir, Dir freet d'Siri fir Richtungen an en nooste Kaffisréischterei. Dir kéint soen, "Hey Siri, wou ass de nootste Kaffisréischterei?"

Ouni NLU géif d'Siri Är Wierder mat virprogramméierte Äntwerte passen a kéint Uweisunge ginn an e Kaffisréischterei deen net méi am Geschäft ass. Awer mat NLU kann Siri d'Intent hannert Äre Wierder verstoen an dat Verständnis benotzen fir eng relevant a korrekt Äntwert ze bidden. Dësen Artikel wäert méi déif verdéiwen wéi dës Technologie funktionnéiert an e puer vu senge spannende Méiglechkeeten entdecken.

Natierlech Sprooch Versteesdemech Uwendungen

  1. IVR a Message Routing

    Ivr a Message Routing
    Interactive Voice Response (IVR) Systemer sinn automatiséiert Telefonsystemer déi mat Clienten interagéieren duerch pre-opgeholl Stëmmprompts a Menue. IVR Systemer benotzen NLU fir geschwat Äntwerten ze erkennen an Uruffer un déi entspriechend Departement oder Agent ze routen.

    NLU hëlleft och IVR Systemer natierlech Sprooche-Inputen ze verstoen, wat Clienten erlaabt hir Ufroen ze schwätzen anstatt duerch Menüen ze navigéieren.

  2. Clientsdéngscht

    Client Ënnerstëtzung
    NLU huet d'Client Support Erfahrung transforméiert, sou datt et méi séier a méi effizient ass. Chatbots a virtuelle Assistenten kënne vill Clientsufroen handhaben an direkt Äntwerten 24/7 ubidden.

    Mat Hëllef vun natierleche Sproochveraarbechtung a Maschinnléiere kënnen Chatbots Clientsufroen verstoen an relevant Äntwerten ubidden. Dës Technologie erlaabt och Chatbots aus Client Interaktiounen ze léieren, hir Äntwerten ze verbesseren.

  3. Maschinn Iwwersetzung

    Maschinn Iwwersetzung
    NLU spillt eng entscheedend Roll bei der Maschinn Iwwersetzung (eng Branche vun AI), déi Text vun enger Sprooch an eng aner iwwersetzt mat Computeren.

    NLU huet d'Maschinn Iwwersetzung revolutionéiert andeems d'Entwécklung vun neuralen Maschinn Iwwersetzung (NMT) Modeller erméiglecht.

    NLU ass essentiell an NMT Modeller, well et hëlleft d'Qualitéit vu Maschinn Iwwersetzungen ze verbesseren. Et verbessert d'Fäegkeet vum Modell fir d'Bedeitung an d'Intent hannert dem Quelltext ze verstoen.

    Zum Beispill, Wann e Benotzer en automateschen Sproochinstrument wéi e Wierderbuch benotzt fir Informatioun ze iwwersetzen, ersetzt et einfach Wierder op eng een-zu-een Basis. Op der anerer Säit, mat Maschinn Iwwersetzung, ënnersicht de System d'Wierder an hirem richtege Kontext, wat d'Produktioun vun enger méi präzis Iwwersetzung erliichtert.

  1. Date Capture

    Daten Erfaassung
    NLU erfaasst an extrahéiert relevant Donnéeën aus onstrukturéierten Datequellen wéi soziale Medien, E-Mailen a Client Feedback.

    Daten, déi duerch Natural Language Understanding (NLU) erfaasst ginn, ginn op verschidde Weeër benotzt, ofhängeg vun der spezifescher Applikatioun oder Benotzungsfall. Hei sinn e puer Beispiller:

    • Absicht Klassifikatioun: NLU kann hëllefen, d'Intent hannert dem Benotzer säin Input ze bestëmmen, wéi eng SMS oder e geschwat Kommando. Dës Informatioun kann dann benotzt ginn fir déi entspriechend Handlung oder Äntwert auszeléisen.
    • Entitéit Unerkennung: NLU kann Entitéite bannent den Input vum Benotzer identifizéieren, wéi Nimm, Datumen, Plazen an aner relevant Informatioun. Dës Informatioun ka benotzt ginn fir méi personaliséiert a kontextualiséiert Äntwerten ze bidden.
    • Sentimentanalyse: NLU kann d'Gefill oder den emotionalen Toun vum Input vum Benotzer bestëmmen, wéi zum Beispill ob et positiv, negativ oder neutral ass. Dës Informatioun kann d'Zefriddenheet vun de Clienten moossen, Verbesserungsberäicher identifizéieren an d'Äntwerten deementspriechend personaliséieren.
  2. Chatbots

    Chatbots
    Chatbots sinn entwéckelt fir mat Benotzer duerch Text oder Stëmm ze interagéieren, typesch fir mënschlecht Gespréich ze simuléieren. Natural Language Understanding (NLU) ass e wesentleche Bestanddeel vun konversativ AI dat erlaabt hinnen ze verstoen an op de Benotzerinput op eng mënschlech-ähnlech Manéier z'äntwerten.

    Zum Beispill, wann e Benotzer typescht "Ech wëll eng Pizza bestellen", kann den NLU System d'Intent vum Benotzer identifizéieren fir Iessen ze bestellen a wichteg Informatioun extrahéieren wéi d'Aart vum Iessen (Pizza) an eventuell déi gewënschte Toppings. De Chatbot kann dann mat Optiounen fir Pizzaaarten an Toppings reagéieren.

  3. Virtuell Assistenten

    Virtuell Assistenten
    Virtuell Assistenten sinn intelligent Software Agenten déi Aufgaben oder Servicer fir eng Persoun ausféieren déi natierlech Sproochinteraktioun benotzt. NLU ass e kriteschen Bestanddeel vu virtuellen Assistenten, deen hinnen erlaabt Stëmmbefehle ze verstoen an ze reagéieren.

    Wann e Benotzer mat engem virtuellen Assistent schwätzt, gëtt den Audioinput an Text duerch Automatesch Speech Recognition (ASR) Technologie ëmgewandelt. De resultéierende Text gëtt dann an den NLU System fir Analyse geschéckt.

Den NLU System benotzt Absichtserkennung an Slot Fëllung Techniken fir d'Intent vum Benotzer z'identifizéieren an wichteg Informatioun ze extrahieren wéi Datumen, Zäiten, Plazen an aner Parameteren. De System kann dann dem Benotzer seng Absicht un déi entspriechend Handlung passen an eng Äntwert generéieren.

Zum Beispill, wann e Benotzer seet: "Wéi ass d'Wieder haut?" den NLU System kann d'Intent vum Benotzer identifizéieren fir Informatioun iwwer d'Wieder ze kréien an de Parameter "haut" extrahéieren. De virtuelle Assistent kann dann déi aktuell Wiederkonditioune fir d'Location vum Benotzer ubidden.

Konklusioun

D'NLU huet nei Méiglechkeeten fir Entreprisen an Eenzelpersounen opgemaach, wat hinnen erlaabt méi natierlech mat Maschinnen ze interagéieren. Vu Clientssupport bis Datenerfaassung a Maschinn Iwwersetzung, NLU Uwendungen transforméieren wéi mir liewen a schaffen.

Wéi d'Technologie fortgeschratt, kënne mir erwaarden méi sophistikéiert NLU Uwendungen ze gesinn, déi eist Alldag weider verbesseren.

Sozial Share