Demystifying NLU: מדריך להבנת עיבוד שפה טבעית

האם אי פעם דיברת עם עוזרת וירטואלית כמו סירי או אלקסה והתפלאת איך נראה שהם מבינים מה אתה אומר? או שהשתמשת בצ'אט בוט כדי להזמין טיסה או להזמין אוכל והופתעת לגלות איך המכונה יודעת בדיוק מה אתה רוצה? חוויות אלו מסתמכות על טכנולוגיה הנקראת Natural Language Understanding, או בקיצור NLU.

עם עלייתם של צ'אטבוטים, עוזרים וירטואליים ועוזרים קוליים, הצורך במכונות להבין שפה טבעית הפך מכריע יותר. וכאן נכנסת לתמונה הבנת השפה הטבעית (NLU). במאמר זה, נעמיק בהבנת שפה טבעית ונחקור כמה מהאפשרויות המרגשות שלה.

מהי הבנת שפה טבעית (NLU)?

הבנת שפה טבעית (NLU) היא תת תחום של עיבוד שפה טבעית (NLP) העוסק בהבנת המחשב של השפה האנושית. זה כרוך בעיבוד של השפה האנושית כדי להפיק ממנה משמעות רלוונטית. משמעות זו יכולה להיות בצורה של כוונה, ישויות בשם או היבטים אחרים של השפה האנושית.

NLP שואפת לבחון ולהבין את התוכן הכתוב בתוך טקסט, בעוד NLU מאפשרת את היכולת לנהל שיחה עם מחשב תוך שימוש בשפה טבעית.

כיצד פועלת הבנת שפה טבעית (NLU)?

NLU פועלת על ידי עיבוד מערכי נתונים גדולים של שפה אנושית באמצעות מודלים של Machine Learning (ML). מודלים אלו מאומנים על נתוני אימון רלוונטיים המסייעים להם ללמוד לזהות דפוסים בשפה אנושית.

נתוני ההדרכה המשמשים עבור מודלים של NLU כוללים בדרך כלל דוגמאות מתויגות של שפות אנושיות, כגון כרטיסים לתמיכת לקוחות, יומני צ'אט או צורות אחרות של נתונים טקסטואליים.

השלב הראשון ב-NLU כולל עיבוד מוקדם של הנתונים הטקסטואליים כדי להכין אותם לניתוח. זה עשוי לכלול משימות כגון טוקניזציה, הכוללת פירוק הטקסט למילים או ביטויים בודדים, או תיוג חלקי דיבור, הכולל תיוג של כל מילה בתפקידה הדקדוקי.

לאחר עיבוד מקדים, מודלים של NLU משתמשים בטכניקות ML שונות כדי לחלץ משמעות מהטקסט. גישה נפוצה אחת היא שימוש בזיהוי כוונות, הכולל זיהוי המטרה או המטרה מאחורי טקסט נתון. לדוגמה, מודל NLU עשוי לזהות שהודעה של משתמש היא שאלה לגבי מוצר או שירות.

בואו נסתכל מקרוב על דוגמה של NLU בפעולה.

תארו לעצמכם שאתם מבקשים מסירי הנחיות לבית קפה סמוך. אולי תאמר, "היי סירי, איפה בית הקפה הקרוב ביותר?"

ללא NLU, סירי תתאים את המילים שלך לתגובות מתוכנתות מראש ועשויה לתת הנחיות לבית קפה שכבר לא פעיל. אבל עם NLU, סירי יכולה להבין את הכוונה מאחורי המילים שלך ולהשתמש בהבנה זו כדי לספק תגובה רלוונטית ומדויקת. מאמר זה יחקור לעומק כיצד הטכנולוגיה הזו עובדת ויחקור כמה מהאפשרויות המרגשות שלה.

יישומים להבנת שפה טבעית

1. IVR וניתוב הודעות

   
   מערכות אינטראקטיביות קוליות (IVR) הן מערכות טלפון אוטומטיות המקיימות אינטראקציה עם לקוחות באמצעות הנחיות ותפריטים קוליים מוקלטים מראש. מערכות IVR משתמשות ב-NLU כדי לזהות תגובות מדוברות ולנתב מתקשרים למחלקה או לסוכן המתאים.

   NLU גם עוזרת למערכות IVR להבין קלט שפה טבעית, ומאפשרת ללקוחות לדבר את השאילתות שלהם במקום לנווט בתפריטים.

2. שירות לקוחות

   
   NLU שינתה את חווית תמיכת הלקוחות, והפכה אותה למהירה ויעילה יותר. צ'אטבוטים ועוזרים וירטואליים יכולים לטפל בשאלות רבות של לקוחות ולספק תשובות מיידיות 24/7.

   באמצעות עיבוד שפה טבעית ולמידת מכונה, צ'אטבוטים יכולים להבין שאילתות של לקוחות ולספק תשובות רלוונטיות. טכנולוגיה זו גם מאפשרת לצ'אטבוטים ללמוד מאינטראקציות עם לקוחות, ולשפר את התגובות שלהם.

3. מכונת תרגום

   
   NLU ממלא תפקיד מכריע בתרגום מכונה (ענף של AI), שהוא תרגום טקסט משפה אחת לאחרת באמצעות מחשבים.

   NLU חוללה מהפכה בתרגום מכונה בכך שאיפשרה את הפיתוח של מודלים של תרגום מכונה עצבי (NMT).

   NLU חיוני בדגמי NMT, מכיוון שהוא עוזר לשפר את איכות תרגומי המכונה. זה משפר את יכולתו של המודל להבין את המשמעות והכוונה מאחורי טקסט המקור.

   לדוגמה, כאשר משתמש משתמש בכלי שפה אוטומטי כמו מילון כדי לתרגם מידע, הוא פשוט מחליף מילים על בסיס אחד לאחד. מצד שני, בתרגום מכונה, המערכת בוחנת את המילים בהקשרן הנכון, ומקלה על הפקת תרגום מדויק יותר.