- Pemahaman Bahasa Semula Jadi (NLU) ialah satu aspek AI yang membantu komputer memahami maksud sebenar manusia apabila mereka bercakap atau menaip, dengan mengenal pasti niat dan butiran penting.
- Ia berfungsi dengan memecahkan ayat, mengenal pasti kata kunci atau nama, dan menghubungkan perkataan kepada peranannya dalam ayat untuk memahami konteks.
- NLU digunakan dalam banyak alat harian kita, seperti pembantu suara (Siri, Alexa), chatbot khidmat pelanggan, penapisan emel, dan analisis maklum balas untuk mengesan trend atau perasaan dalam teks.
- Teknik utama dalam NLU termasuk tokenisasi (memecah ayat kepada perkataan), penandaan bahagian ucapan, pengesanan nama atau tarikh, mengenal pasti kehendak pengguna, dan menggunakan konteks perbualan lepas untuk balasan yang lebih baik.
NLU mungkin kedengaran seperti satu lagi singkatan dalam dunia AI, tetapi ia sangat penting untuk membolehkan AI memahami maksud sebenar kita.
Bagaimana Siri tahu bila anda meminta arah jalan berbanding memainkan lagu?
Bagaimana ejen AI tahu membezakan antara soalan produk dan permintaan sokongan?
Mari kita lihat bagaimana NLU berfungsi dan mengapa ia penting untuk interaksi AI yang lebih pintar.
Apa itu NLU?
Pemahaman bahasa semula jadi (NLU) ialah cabang daripada pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) yang membolehkan mesin mentafsir dan memahami bahasa manusia.
NLU digunakan dalam chatbot AI, pembantu maya, dan alat analisis sentimen. Ia membolehkan mesin mentafsir niat pengguna dengan tepat – sama ada dalam bentuk teks atau suara – supaya tindakan yang sesuai boleh diambil.
NLU dianggap sebagai masalah AI-hard (juga dikenali sebagai AI-complete), bermakna ia memerlukan kecerdasan buatan untuk diselesaikan. NLU adalah mustahil tanpa kecerdasan buatan (AI).
Bagaimana NLU berfungsi?
.webp)
NLU memecahkan bahasa manusia untuk mentafsir makna dan niatnya. Berikut adalah langkah demi langkah cara ia berfungsi:
1. Pra-Proses Teks
Sebelum analisis bermula, teks dibersihkan dengan membuang elemen yang tidak diperlukan seperti tanda baca dan kata henti untuk menumpukan pada kandungan yang bermakna.
2. Kenal Pasti Komponen Utama
Sistem mengekstrak entiti, kata kunci, dan frasa, mengenal pasti bahagian teks yang paling relevan untuk analisis seterusnya.
3. Analisis Struktur Ayat
Dengan meneliti hubungan perkataan dan tatabahasa, NLU menentukan bagaimana perkataan dan konsep berinteraksi dalam ayat.
4. Padankan kepada Niat dan Matlamat
Komponen yang diekstrak dipadankan dengan niat atau objektif yang telah ditetapkan, membantu sistem memahami tujuan pengguna.
5. Perhalusi Pemahaman dengan Konteks
Interaksi lepas dan petunjuk kontekstual membantu meningkatkan ketepatan, membolehkan sistem NLU melaraskan respons berdasarkan sejarah perbualan.
6. Hasilkan Output Berstruktur
Akhir sekali, sistem menghasilkan respons berstruktur yang boleh mencetuskan tindakan, melaksanakan arahan, atau menyampaikan maklumat yang berkaitan.
Contoh Dunia Sebenar
Mari kita lihat dengan satu contoh.
Patrick menggunakan ejen AI di tempat kerja yang diintegrasikan dengan semua aplikasi utamanya, termasuk kalendar.
Patrick menaip kepada ejen AI: “Jadualkan mesyuarat dengan Anqi pada jam 1 petang esok, atau waktu yang hampir sama. Jadualkan susulan dua minggu selepas itu.”
Dalam proses kerja AI ejenik , ejennya akan:
- Kenal pasti niat: Ejen mengenal pasti bahawa Patrick ingin menjadualkan mesyuarat
- Ekstrak entiti utama: Ejen mengenal pasti bahawa Patrick bercakap tentang ‘Anqi’ sebagai kenalan, ‘1 petang’ sebagai masa, dan ‘esok’ sebagai tarikh.
- Analisis ujaran: Ejen mengenal pasti bahawa tindakan yang diminta ialah ‘menjadualkan’, dan ia perlu dilakukan bersama Anqi, pada masa dan hari 1 petang esok.
- Pemahaman kontekstual: Ejen menyemak kalendar Patrick dan Anqi untuk memastikan ketersediaan. Jika 1 petang esok tidak tersedia, ia akan mencadangkan masa yang hampir sama, seperti yang diminta.
- Tindakan akhir: Ejen menjadualkan mesyuarat dan susulan dengan menghantar jemputan kalendar kepada Patrick dan Anqi.
Penggunaan NLU di Dunia Sebenar
Kemungkinan anda menemui NLU dalam kehidupan harian, selalunya tanpa disedari. Berikut adalah beberapa aplikasi dunia sebenar yang paling biasa:
Penjanaan prospek
NLU ialah komponen utama dalam penjanaan prospek AI, iaitu proses melayakkan prospek melalui AI perbualan. Dengan pemahaman bahasa semula jadi, chatbot boleh mengenal pasti keperluan dan kemampuan prospek yang masuk. Malah, mereka boleh menempah mesyuarat kalendar dengan wakil jualan selepas prospek dilayakkan.
Pembantu suara
Pembantu suara seperti Siri, Alexa, dan Google Assistant bergantung pada NLU untuk memahami niat di sebalik arahan suara anda.
Contohnya, apabila anda berkata, "Tetapkan peringatan untuk janji temu kuku saya pada jam 2 petang," pembantu akan memecahkan ayat anda, mengenal pasti niat (menetapkan peringatan), dan mengekstrak entiti (janji temu kuku, esok, 2 petang).
NLU membolehkan pembantu ini memahami permintaan lisan dan mengambil tindakan yang betul.
Chatbot khidmat pelanggan
Apabila anda berinteraksi dengan chatbot sokongan pelanggan dan menaip, "Di mana bungkusan saya?", bot menggunakan NLU untuk menentukan bahawa niat anda ialah menyemak status penghantaran.
Ia mengekstrak entiti yang diperlukan – maklumat pesanan anda – dan memberikan kemas kini yang betul. Keupayaan untuk memahami dan membalas pelbagai pertanyaan pelanggan inilah yang menjadikan NLU bahagian penting dalam automasi khidmat pelanggan moden.
Penapisan dan automasi emel
NLU juga digunakan dalam sistem automasi emel. Sebagai contoh, alat berasaskan NLU boleh membaca emel masuk, memahami kandungan, dan secara automatik mengasingkannya ke dalam kategori seperti "penting," "promosi," atau "mesyuarat."
Sistem ini juga boleh menjana respons yang sesuai berdasarkan kandungan emel, menjimatkan masa perniagaan dalam mengurus komunikasi.
Analitik teks untuk maklum balas dan tinjauan
Syarikat sering menggunakan NLU untuk menganalisis maklum balas daripada tinjauan, ulasan, dan kiriman media sosial.
NLU membantu mengenal pasti corak dan sentimen dalam bahasa bertulis, membolehkan pemahaman keperluan dan pendapat pelanggan.
Sebagai contoh, sistem NLU boleh mengimbas ratusan ulasan pelanggan dan menentukan sama ada kebanyakan pengguna berasa positif atau negatif tentang sesuatu ciri menggunakan analisis sentimen.
Komponen Utama
Tokenisasi
Tokenisasi ialah proses memecahkan ayat kepada unit yang lebih kecil, seperti perkataan atau frasa, supaya AI lebih mudah memprosesnya.
Contoh: "Jadualkan mesyuarat untuk 3 petang esok" ditokenkan kepada ["Jadualkan," "mesyuarat," "untuk," "3 PM," "esok"].
Penandaan Bahagian Ucapan (POS)
Penandaan POS mengenal pasti struktur tatabahasa ayat dengan melabelkan setiap perkataan sebagai kata nama, kata kerja, kata sifat, dan sebagainya.
Contoh: Dalam "Jadualkan mesyuarat," AI menandakan "Jadualkan" sebagai kata kerja dan "mesyuarat" sebagai kata nama.
Pengecaman Entiti Bernama (NER)
Pengecaman Entiti Bernama (NER) mengesan dan mengklasifikasikan entiti penting seperti nama, lokasi, dan tarikh dalam teks.
Contoh: Dalam "Tempah penerbangan ke New York Jumaat depan," AI mengenal pasti "New York" sebagai lokasi dan "Jumaat depan" sebagai tarikh.
Pengelasan Niat
Pengelasan niat menentukan matlamat atau tujuan utama pengguna di sebalik input mereka.
Contoh: "Tempah meja untuk dua orang" diklasifikasikan sebagai niat untuk membuat tempahan.
Penganalisisan Kebergantungan
Penganalisisan kebergantungan menganalisis hubungan antara perkataan untuk memahami struktur tatabahasa ayat.
Contoh: Dalam "Hantar laporan kepada Maria," AI mengenal pasti bahawa "Maria" ialah penerima laporan.
Analisis Kontekstual
Analisis kontekstual menggunakan perbualan sekeliling atau interaksi terdahulu untuk memastikan respons yang diberikan relevan dan tepat.
Contoh: Jika pengguna sebelum ini bertanya tentang projek tertentu, AI mungkin akan menyesuaikan respons seterusnya berdasarkan konteks tersebut.
Bina ejen NLU tersuai
Dengan kemajuan pesat teknologi AI, sesiapa sahaja kini boleh membina ejen AI dengan keupayaan NLU.
Botpress ialah platform pembangunan bot yang sangat boleh dikembangkan, dibina untuk perusahaan. Teknologi kami membolehkan pembangun mencipta chatbot dan ejen AI untuk sebarang kegunaan.
Memulakan adalah mudah dengan pelan percuma kami, tutorial yang luas, dan Botpress Academy.
Mula membina hari ini. Ia percuma.
Soalan Lazim
1. Bagaimana NLU berkaitan dengan pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam?
NLU (Natural Language Understanding) bergantung pada pembelajaran mesin untuk mengenal pasti corak dalam data teks dan pada pembelajaran mendalam untuk memodelkan struktur bahasa yang kompleks. Seni bina pembelajaran mendalam seperti transformer membolehkan sistem NLU mentafsir konteks dan niat dengan ketepatan tinggi.
2. Apakah perbezaan antara NLU dan Penjanaan Bahasa Semula Jadi (NLG)?
NLU (Natural Language Understanding) bertujuan mentafsir dan mengekstrak makna daripada input pengguna, manakala NLG (Natural Language Generation) memberi tumpuan kepada menghasilkan respons seperti manusia. Ringkasnya, NLU membaca dan memahami. NLG menulis dan membalas.
3. Sejauh mana ketepatan NLU pada masa kini, dan apakah faktor yang mempengaruhi ketepatannya?
Sistem NLU moden boleh mencapai ketepatan melebihi 90% dalam domain yang jelas, namun prestasi bergantung pada kualiti data latihan, variasi bahasa, kerumitan domain, dan sejauh mana model mengendalikan kekaburan atau pertanyaan berbilang niat.
4. Berapa banyak data yang biasanya diperlukan untuk membina model NLU yang boleh dipercayai?
Untuk membina model NLU yang boleh dipercayai, biasanya anda memerlukan ribuan contoh berlabel bagi setiap niat atau entiti, walaupun penggunaan pembelajaran pemindahan dan model pra-latih (seperti BERT atau GPT) boleh mengurangkan keperluan data kepada beberapa ratus contoh bagi setiap kelas.
5. Bagaimana anda mengintegrasikan enjin NLU dengan alat lain seperti CRM, kalendar, atau pangkalan data?
Anda mengintegrasikan enjin NLU dengan alat lain dengan menyambungkannya kepada API yang membolehkan sistem mengambil tindakan setelah niat pengguna dikesan – seperti membuat janji temu, mendapatkan maklumat kenalan, atau mengemas kini rekod. Ini melibatkan skrip backend atau menggunakan platform dengan sokongan integrasi asli.
.webp)
