Hai mai parlato con un assistente virtuale come Siri o Alexa e ti sei meravigliato di come sembrano capire quello che stai dicendo? Oppure hai utilizzato un chatbot per prenotare un volo o ordinare del cibo e sei rimasto stupito dal modo in cui la macchina sa esattamente cosa vuoi? Queste esperienze si basano su una tecnologia chiamata Natural Language Understanding, o NLU in breve.
Con l'ascesa di chatbot, assistenti virtuali e assistenti vocali, la necessità che le macchine comprendano il linguaggio naturale è diventata più cruciale. Ed è qui che entra in gioco la comprensione del linguaggio naturale (NLU). In questo articolo, approfondiremo ciò che è la comprensione del linguaggio naturale ed esploreremo alcune delle sue entusiasmanti possibilità.
Cos'è la comprensione del linguaggio naturale (NLU)?
Natural Language Understanding (NLU) è un sottocampo di elaborazione del linguaggio naturale (PNL) che si occupa della comprensione da parte del computer del linguaggio umano. Implica l'elaborazione del linguaggio umano per estrarne il significato rilevante. Questo significato potrebbe essere sotto forma di intento, entità denominate o altri aspetti del linguaggio umano.
La PNL mira a esaminare e comprendere il contenuto scritto all'interno di un testo, mentre la NLU consente la capacità di impegnarsi in una conversazione con un computer utilizzando il linguaggio naturale.
Come funziona la comprensione del linguaggio naturale (NLU)?
L'NLU funziona elaborando grandi set di dati del linguaggio umano utilizzando modelli di Machine Learning (ML). Questi modelli vengono addestrati su dati di addestramento pertinenti che li aiutano a imparare a riconoscere i modelli nel linguaggio umano.
I dati di addestramento utilizzati per i modelli NLU in genere includono esempi etichettati di linguaggi umani, come ticket di assistenza clienti, registri di chat o altre forme di dati testuali.
Il primo passaggio in NLU prevede la preelaborazione dei dati testuali per prepararli all'analisi. Ciò può includere attività come la tokenizzazione, che comporta la scomposizione del testo in singole parole o frasi, o l'etichettatura di parte del discorso, che comporta l'etichettatura di ogni parola con il suo ruolo grammaticale.
Dopo la preelaborazione, i modelli NLU utilizzano varie tecniche ML per estrarre il significato dal testo. Un approccio comune è l'utilizzo del riconoscimento dell'intento, che implica l'identificazione dello scopo o dell'obiettivo dietro un determinato testo. Ad esempio, un modello NLU potrebbe riconoscere che il messaggio di un utente è una richiesta relativa a un prodotto o servizio.
Diamo un'occhiata più da vicino a un esempio di NLU in azione.
Immagina di chiedere a Siri le indicazioni per raggiungere un bar nelle vicinanze. Potresti dire: "Ehi Siri, dov'è il bar più vicino?"
Senza NLU, Siri abbinerebbe le tue parole a risposte pre-programmate e potrebbe dare indicazioni a un bar che non è più in attività. Ma con NLU, Siri può comprendere l'intento dietro le tue parole e utilizzare tale comprensione per fornire una risposta pertinente e accurata. Questo articolo approfondirà il funzionamento di questa tecnologia ed esplorerà alcune delle sue entusiasmanti possibilità.
Applicazioni per la comprensione del linguaggio naturale
IVR e routing dei messaggi
I sistemi di risposta vocale interattiva (IVR) sono sistemi telefonici automatizzati che interagiscono con i clienti tramite messaggi vocali e menu preregistrati. I sistemi IVR utilizzano l'NLU per riconoscere le risposte vocali e indirizzare i chiamanti al reparto o all'agente appropriato.NLU aiuta anche i sistemi IVR a comprendere gli input in linguaggio naturale, consentendo ai clienti di pronunciare le loro domande invece di navigare attraverso i menu.
Assistenza clienti
NLU ha trasformato l'esperienza dell'assistenza clienti, rendendola più veloce ed efficiente. I chatbot e gli assistenti virtuali possono gestire molte domande dei clienti e fornire risposte immediate 24 ore su 7, XNUMX giorni su XNUMX.Utilizzando l'elaborazione del linguaggio naturale e l'apprendimento automatico, i chatbot possono comprendere le domande dei clienti e fornire risposte pertinenti. Questa tecnologia consente inoltre ai chatbot di apprendere dalle interazioni con i clienti, migliorando le loro risposte.
Traduzione automatica
La NLU svolge un ruolo cruciale nella traduzione automatica (un ramo dell'IA), che traduce il testo da una lingua all'altra utilizzando i computer.La NLU ha rivoluzionato la traduzione automatica consentendo lo sviluppo di modelli di traduzione automatica neurale (NMT).
L'NLU è essenziale nei modelli NMT, poiché aiuta a migliorare la qualità delle traduzioni automatiche. Migliora la capacità del modello di comprendere il significato e l'intento dietro il testo di partenza.
Ad esempio, quando un utente utilizza uno strumento linguistico automatico come un dizionario per tradurre le informazioni, sostituisce semplicemente le parole su base uno a uno. Con la traduzione automatica, invece, il sistema esamina le parole nel loro contesto appropriato, facilitando la produzione di una traduzione più precisa.
Raccolta dati
L'NLU acquisisce ed estrae i dati rilevanti da fonti di dati non strutturate come social media, e-mail e feedback dei clienti.I dati acquisiti tramite Natural Language Understanding (NLU) vengono utilizzati in vari modi, a seconda dell'applicazione specifica o del caso d'uso. Ecco alcuni esempi:
- Classificazione degli intenti: NLU può aiutare a determinare l'intento dietro l'input di un utente, come un messaggio di testo o un comando vocale. Queste informazioni possono quindi essere utilizzate per attivare l'azione o la risposta appropriata.
- Riconoscimento di entità: NLU può identificare entità all'interno dell'input dell'utente, come nomi, date, posizioni e altre informazioni rilevanti. Queste informazioni possono essere utilizzate per fornire risposte più personalizzate e contestualizzate.
- Analisi del sentimento: NLU può determinare il sentimento o il tono emotivo dell'input dell'utente, ad esempio se è positivo, negativo o neutro. Queste informazioni possono misurare la soddisfazione del cliente, identificare le aree di miglioramento e adattare le risposte di conseguenza.
chatbots
I chatbot sono progettati per interagire con gli utenti tramite testo o voce, in genere per simulare una conversazione umana. La comprensione del linguaggio naturale (NLU) è una componente essenziale di AI conversazionale che consente loro di comprendere e rispondere all'input dell'utente in modo umano.Ad esempio, se un utente digita "Voglio ordinare una pizza", il sistema NLU può identificare l'intenzione dell'utente di ordinare cibo ed estrarre informazioni importanti come il tipo di cibo (pizza) e possibilmente i condimenti desiderati. Il chatbot può quindi rispondere con opzioni per tipi di pizza e condimenti.
Assistenti virtuali
Gli assistenti virtuali sono agenti software intelligenti che eseguono attività o servizi per un individuo utilizzando l'interazione del linguaggio naturale. L'NLU è un componente fondamentale degli assistenti virtuali che consente loro di comprendere e rispondere ai comandi vocali.Quando un utente parla con un assistente virtuale, l'input audio viene convertito in testo tramite la tecnologia di riconoscimento vocale automatico (ASR). Il testo risultante viene quindi inviato al sistema NLU per l'analisi.
Il sistema NLU utilizza Riconoscimento degli intenti e riempimento degli slot tecniche per identificare l'intenzione dell'utente ed estrarre informazioni importanti come date, orari, luoghi e altri parametri. Il sistema può quindi abbinare l'intenzione dell'utente all'azione appropriata e generare una risposta.
Ad esempio, se un utente dice "Che tempo fa oggi?" il sistema NLU può identificare l'intenzione dell'utente di ottenere informazioni sul tempo ed estrarre il parametro "oggi". L'assistente virtuale può quindi fornire le condizioni meteorologiche correnti per la posizione dell'utente.
Conclusione
L'NLU ha aperto nuove possibilità per aziende e privati, consentendo loro di interagire con le macchine in modo più naturale. Dall'assistenza clienti all'acquisizione dei dati e alla traduzione automatica, le applicazioni NLU stanno trasformando il modo in cui viviamo e lavoriamo.
Con l'avanzare della tecnologia, possiamo aspettarci di vedere applicazioni NLU più sofisticate che continueranno a migliorare la nostra vita quotidiana.
