Ydych chi erioed wedi siarad â chynorthwyydd rhithwir fel Siri neu Alexa a rhyfeddu at sut mae'n ymddangos eu bod yn deall yr hyn rydych chi'n ei ddweud? Neu a ydych chi wedi defnyddio chatbot i archebu hediad neu archebu bwyd ac wedi rhyfeddu at sut mae'r peiriant yn gwybod yn union beth rydych chi ei eisiau? Mae'r profiadau hyn yn dibynnu ar dechnoleg o'r enw Deall Iaith Naturiol, neu NLU yn fyr.
Gyda chynnydd mewn chatbots, cynorthwywyr rhithwir, a chynorthwywyr llais, mae'r angen i beiriannau ddeall iaith naturiol wedi dod yn bwysicach. A dyma lle mae Dealltwriaeth Iaith Naturiol (NLU) yn dod i rym. Yn yr erthygl hon, byddwn yn ymchwilio'n ddyfnach i'r hyn yw dealltwriaeth iaith naturiol ac yn archwilio rhai o'i phosibiliadau cyffrous.
Beth yw Dealltwriaeth Iaith Naturiol (NLU)?
Mae Deall Iaith Naturiol (NLU) yn is-faes o prosesu iaith naturiol (NLP) sy'n delio â dealltwriaeth gyfrifiadurol o iaith ddynol. Mae'n ymwneud â phrosesu iaith ddynol i dynnu ystyr perthnasol ohoni. Gallai'r ystyr hwn fod ar ffurf bwriad, endidau a enwir, neu agweddau eraill ar iaith ddynol.
Nod NLP yw archwilio a deall y cynnwys ysgrifenedig o fewn testun, tra bod NLU yn galluogi'r gallu i sgwrsio â chyfrifiadur gan ddefnyddio iaith naturiol.
Sut mae Dealltwriaeth Iaith Naturiol (NLU) yn gweithio?
Mae NLU yn gweithio trwy brosesu setiau data mawr o iaith ddynol gan ddefnyddio modelau Machine Learning (ML). Mae'r modelau hyn wedi'u hyfforddi ar ddata hyfforddi perthnasol sy'n eu helpu i ddysgu adnabod patrymau mewn iaith ddynol.
Mae'r data hyfforddi a ddefnyddir ar gyfer modelau NLU fel arfer yn cynnwys enghreifftiau wedi'u labelu o ieithoedd dynol, megis tocynnau cymorth cwsmeriaid, logiau sgwrsio, neu fathau eraill o ddata testunol.
Mae'r cam cyntaf yn NLU yn cynnwys rhagbrosesu'r data testunol i'w baratoi i'w ddadansoddi. Gall hyn gynnwys tasgau megis toceneiddio, sy'n golygu torri'r testun i lawr yn eiriau neu ymadroddion unigol, neu dagio rhan-o-leferydd, sy'n golygu labelu pob gair â'i rôl ramadegol.
Ar ôl rhagbrosesu, mae modelau NLU yn defnyddio technegau ML amrywiol i dynnu ystyr o'r testun. Un dull cyffredin yw defnyddio adnabod bwriad, sy'n golygu nodi'r pwrpas neu'r nod y tu ôl i destun penodol. Er enghraifft, gallai model NLU gydnabod mai ymholiad am gynnyrch neu wasanaeth yw neges defnyddiwr.
Gadewch i ni edrych yn agosach ar enghraifft o NLU ar waith.
Dychmygwch eich bod yn gofyn i Siri am gyfarwyddiadau i siop goffi gyfagos. Efallai y byddwch chi'n dweud, "Hei Siri, ble mae'r siop goffi agosaf?"
Heb NLU, byddai Siri yn paru'ch geiriau ag ymatebion wedi'u rhaglennu ymlaen llaw a gallai roi cyfarwyddiadau i siop goffi nad yw bellach mewn busnes. Ond gydag NLU, gall Siri ddeall y bwriad y tu ôl i'ch geiriau a defnyddio'r ddealltwriaeth honno i ddarparu ymateb perthnasol a chywir. Bydd yr erthygl hon yn ymchwilio'n ddyfnach i sut mae'r dechnoleg hon yn gweithio ac yn archwilio rhai o'i phosibiliadau cyffrous.
Cymwysiadau deall iaith naturiol
IVR a Llwybro Neges
Mae systemau Ymateb Llais Rhyngweithiol (IVR) yn systemau ffôn awtomataidd sy'n rhyngweithio â chwsmeriaid trwy anogwyr llais a bwydlenni wedi'u recordio ymlaen llaw. Mae systemau IVR yn defnyddio NLU i adnabod ymatebion llafar ac i gyfeirio galwyr i'r adran neu'r asiant priodol.Mae NLU hefyd yn helpu systemau IVR i ddeall mewnbynnau iaith naturiol, gan alluogi cwsmeriaid i siarad eu hymholiadau yn hytrach na llywio trwy fwydlenni.
Cymorth i Gwsmeriaid
Mae NLU wedi trawsnewid y profiad cymorth cwsmeriaid, gan ei wneud yn gyflymach ac yn fwy effeithlon. Gall Chatbots a chynorthwywyr rhithwir drin llawer o ymholiadau cwsmeriaid a darparu ymatebion ar unwaith 24/7.Gan ddefnyddio prosesu iaith naturiol a dysgu peiriant, gall chatbots ddeall ymholiadau cwsmeriaid a darparu atebion perthnasol. Mae'r dechnoleg hon hefyd yn galluogi chatbots i ddysgu o ryngweithio cwsmeriaid, gan wella eu hymatebion.
Cyfieithu Peiriant
Mae NLU yn chwarae rhan hanfodol mewn cyfieithu peirianyddol (cangen o AI), sef cyfieithu testun o un iaith i'r llall gan ddefnyddio cyfrifiaduron.Mae NLU wedi chwyldroi cyfieithu peirianyddol trwy alluogi datblygu modelau cyfieithu peirianyddol niwral (NMT).
Mae NLU yn hanfodol mewn modelau NMT, gan ei fod yn helpu i wella ansawdd cyfieithiadau peirianyddol. Mae'n gwella gallu'r model i ddeall yr ystyr a'r bwriad y tu ôl i'r testun ffynhonnell.
Er enghraifft, Pan fydd defnyddiwr yn defnyddio offeryn iaith awtomatig fel geiriadur i gyfieithu gwybodaeth, y cyfan y mae'n ei wneud yw amnewid geiriau ar sail un-i-un. Ar y llaw arall, gyda chyfieithu peirianyddol, mae'r system yn archwilio'r geiriau yn eu cyd-destun priodol, gan hwyluso cynhyrchu cyfieithiad mwy manwl gywir.
Cipio Data
Mae NLU yn casglu ac yn echdynnu data perthnasol o ffynonellau data anstrwythuredig megis cyfryngau cymdeithasol, e-byst, ac adborth cwsmeriaid.Defnyddir data a gesglir trwy Ddealltwriaeth Iaith Naturiol (NLU) mewn amrywiol ffyrdd, yn dibynnu ar y cais penodol neu'r achos defnydd. Dyma rai enghreifftiau:
- Dosbarthiad bwriad: Gall NLU helpu i bennu'r bwriad y tu ôl i fewnbwn defnyddiwr, fel neges destun neu orchymyn llafar. Yna gellir defnyddio'r wybodaeth hon i sbarduno'r gweithredu neu'r ymateb priodol.
- Cydnabyddiaeth endid: Gall NLU nodi endidau o fewn mewnbwn y defnyddiwr, megis enwau, dyddiadau, lleoliadau, a gwybodaeth berthnasol arall. Gellir defnyddio'r wybodaeth hon i ddarparu ymatebion mwy personol a chyd-destunol.
- Dadansoddiad sentiment: Gall NLU bennu teimlad neu dôn emosiynol mewnbwn y defnyddiwr, megis p'un a yw'n bositif, yn negyddol neu'n niwtral. Gall y wybodaeth hon fesur boddhad cwsmeriaid, nodi meysydd i'w gwella, a theilwra ymatebion yn unol â hynny.
Chatbots
Mae Chatbots wedi'u cynllunio i ryngweithio â defnyddwyr trwy destun neu lais, fel arfer i efelychu sgwrs ddynol. Mae Deall Iaith Naturiol (NLU) yn rhan hanfodol o sgyrsiol AI sy'n eu galluogi i ddeall ac ymateb i fewnbwn defnyddwyr mewn modd dynol.Er enghraifft, os yw defnyddiwr yn teipio “Rydw i eisiau archebu pizza,” gall system yr NLU nodi bwriad y defnyddiwr i archebu bwyd a thynnu gwybodaeth bwysig fel y math o fwyd (pizza) ac o bosibl y topins dymunol. Yna gall y chatbot ymateb gydag opsiynau ar gyfer mathau o pizza a thopins.
Cynorthwywyr Rhithwir
Mae cynorthwywyr rhithwir yn asiantau meddalwedd deallus sy'n cyflawni tasgau neu wasanaethau i unigolyn gan ddefnyddio rhyngweithio iaith naturiol. Mae NLU yn elfen hanfodol o gynorthwywyr rhithwir sy'n caniatáu iddynt ddeall ac ymateb i orchmynion llais.Pan fydd defnyddiwr yn siarad â chynorthwyydd rhithwir, mae'r mewnbwn sain yn cael ei drawsnewid yn destun trwy dechnoleg Adnabod Lleferydd Awtomatig (ASR). Yna anfonir y testun canlyniadol i system yr NLU i'w ddadansoddi.
Mae'r system NLU yn defnyddio Cydnabod Bwriad a Llenwi Slot technegau i nodi bwriad y defnyddiwr a thynnu gwybodaeth bwysig fel dyddiadau, amseroedd, lleoliadau a pharamedrau eraill. Yna gall y system gyfateb bwriad y defnyddiwr â'r weithred briodol a chynhyrchu ymateb.
Er enghraifft, os yw defnyddiwr yn dweud, "Sut mae'r tywydd heddiw?" gall y system NLU nodi bwriad y defnyddiwr i gael gwybodaeth am y tywydd a thynnu'r paramedr “heddiw.” Yna gall y cynorthwyydd rhithwir ddarparu'r amodau tywydd presennol ar gyfer lleoliad y defnyddiwr.
Casgliad
Mae NLU wedi agor posibiliadau newydd i fusnesau ac unigolion, gan eu galluogi i ryngweithio â pheiriannau yn fwy naturiol. O gymorth cwsmeriaid i gipio data a chyfieithu peirianyddol, mae cymwysiadau NLU yn trawsnewid sut rydym yn byw ac yn gweithio.
Wrth i dechnoleg ddatblygu, gallwn ddisgwyl gweld cymwysiadau NLU mwy soffistigedig a fydd yn parhau i wella ein bywydau bob dydd.
