Heb je ooit met een virtuele assistent zoals Siri of Alexa gesproken en je verbaasd over hoe ze lijken te begrijpen wat je zegt? Of heb je een chatbot gebruikt om een vlucht te boeken of eten te bestellen en was je verbaasd hoe de machine precies weet wat je wilt? Deze ervaringen zijn gebaseerd op een technologie genaamd Natural Language Understanding, of kortweg NLU.
Met de opkomst van chatbots, virtuele assistenten en stemassistenten is de behoefte aan machines om natuurlijke taal te begrijpen belangrijker geworden. En dit is waar Natural Language Understanding (NLU) om de hoek komt kijken. In dit artikel gaan we dieper in op wat begrip van natuurlijke taal is en verkennen we enkele van de opwindende mogelijkheden ervan.
Wat is Natural Language Understanding (NLU)?
Natural Language Understanding (NLU) is een deelgebied van natuurlijke taalverwerking (NLP) dat zich bezighoudt met computerbegrip van menselijke taal. Het omvat de verwerking van menselijke taal om er relevante betekenis uit te halen. Deze betekenis kan de vorm hebben van intentie, benoemde entiteiten of andere aspecten van menselijke taal.
NLP heeft tot doel de geschreven inhoud in een tekst te onderzoeken en te begrijpen, terwijl NLU de mogelijkheid biedt om in natuurlijke taal een gesprek aan te gaan met een computer.
Hoe werkt Natural Language Understanding (NLU)?
NLU werkt door grote datasets van menselijke taal te verwerken met behulp van Machine Learning (ML)-modellen. Deze modellen worden getraind op relevante trainingsgegevens die hen helpen patronen in menselijke taal te leren herkennen.
De trainingsgegevens die voor NLU-modellen worden gebruikt, bevatten doorgaans gelabelde voorbeelden van menselijke talen, zoals klantenondersteuningstickets, chatlogboeken of andere vormen van tekstuele gegevens.
De eerste stap in NLU omvat het voorbewerken van de tekstuele gegevens om deze voor te bereiden op analyse. Dit kunnen taken zijn zoals tokenisatie, waarbij de tekst wordt opgesplitst in afzonderlijke woorden of zinsdelen, of part-of-speech tagging, waarbij elk woord wordt gelabeld met zijn grammaticale rol.
Na voorbewerking gebruiken NLU-modellen verschillende ML-technieken om betekenis uit de tekst te halen. Een veel voorkomende benadering is het gebruik van intentieherkenning, waarbij het doel of doel achter een bepaalde tekst wordt geïdentificeerd. Een NLU-model kan bijvoorbeeld herkennen dat het bericht van een gebruiker een vraag is over een product of dienst.
Laten we eens nader kijken naar een voorbeeld van NLU in actie.
Stel je voor dat je Siri om een routebeschrijving naar een café in de buurt vraagt. Je zou kunnen zeggen: "Hé Siri, waar is de dichtstbijzijnde coffeeshop?"
Zonder NLU zou Siri uw woorden matchen met voorgeprogrammeerde antwoorden en mogelijk aanwijzingen geven aan een coffeeshop die niet meer bestaat. Maar met NLU kan Siri de bedoeling achter uw woorden begrijpen en dat begrip gebruiken om een relevant en nauwkeurig antwoord te geven. Dit artikel gaat dieper in op de werking van deze technologie en onderzoekt enkele van de opwindende mogelijkheden.
Toepassingen voor het begrijpen van natuurlijke taal
IVR en berichtroutering
Interactive Voice Response (IVR)-systemen zijn geautomatiseerde telefoonsystemen die communiceren met klanten via vooraf opgenomen gesproken aanwijzingen en menu's. IVR-systemen gebruiken NLU om gesproken antwoorden te herkennen en bellers naar de juiste afdeling of agent te leiden.NLU helpt IVR-systemen ook natuurlijke taalinvoer te begrijpen, waardoor klanten hun vragen kunnen uitspreken in plaats van door menu's te navigeren.
Klantenservice
NLU heeft de klantondersteuningservaring getransformeerd, waardoor deze sneller en efficiënter is geworden. Chatbots en virtuele assistenten kunnen veel vragen van klanten afhandelen en 24/7 onmiddellijke antwoorden geven.Met behulp van natuurlijke taalverwerking en machine learning kunnen chatbots vragen van klanten begrijpen en relevante antwoorden geven. Deze technologie stelt chatbots ook in staat om te leren van klantinteracties, waardoor hun reacties verbeteren.
Machine vertaling
NLU speelt een cruciale rol in machinevertaling (een tak van AI), het vertalen van tekst van de ene taal naar de andere met behulp van computers.NLU heeft een revolutie teweeggebracht in machinevertaling door de ontwikkeling van modellen voor neurale machinevertaling (NMT) mogelijk te maken.
NLU is essentieel in NMT-modellen, omdat het helpt om de kwaliteit van machinevertalingen te verbeteren. Het vergroot het vermogen van het model om de betekenis en intentie achter de brontekst te begrijpen.
Wanneer een gebruiker bijvoorbeeld een automatisch taalhulpmiddel gebruikt, zoals een woordenboek, om informatie te vertalen, worden woorden eenvoudig een-op-een vervangen. Aan de andere kant onderzoekt het systeem bij automatische vertaling de woorden in hun juiste context, wat de productie van een nauwkeurigere vertaling vergemakkelijkt.
Gegevensopname
NLU verzamelt en haalt relevante gegevens uit ongestructureerde gegevensbronnen zoals sociale media, e-mails en feedback van klanten.Gegevens die zijn vastgelegd via Natural Language Understanding (NLU) worden op verschillende manieren gebruikt, afhankelijk van de specifieke toepassing of use case. Hier zijn enkele voorbeelden:
- Intentie classificatie: NLU kan helpen bij het bepalen van de bedoeling achter de invoer van een gebruiker, zoals een tekstbericht of een gesproken opdracht. Deze informatie kan vervolgens worden gebruikt om de juiste actie of reactie te activeren.
- Entiteitsherkenning: NLU kan entiteiten binnen de invoer van de gebruiker identificeren, zoals namen, datums, locaties en andere relevante informatie. Deze informatie kan worden gebruikt om meer gepersonaliseerde en gecontextualiseerde antwoorden te geven.
- Sentiment analyse: NLU kan het sentiment of de emotionele toon van de input van de gebruiker bepalen, bijvoorbeeld of deze positief, negatief of neutraal is. Deze informatie kan de klanttevredenheid meten, verbeterpunten identificeren en de reacties daarop afstemmen.
chatbots
Chatbots zijn ontworpen om met gebruikers te communiceren via tekst of spraak, meestal om menselijke gesprekken te simuleren. Natural Language Understanding (NLU) is een essentieel onderdeel van conversatie AI waarmee ze gebruikersinvoer op een menselijke manier kunnen begrijpen en erop kunnen reageren.Als een gebruiker bijvoorbeeld 'Ik wil een pizza bestellen' typt, kan het NLU-systeem de intentie van de gebruiker om eten te bestellen identificeren en belangrijke informatie extraheren, zoals het soort eten (pizza) en mogelijk de gewenste toppings. De chatbot kan dan reageren met opties voor pizzasoorten en toppings.
Virtuele assistenten
Virtuele assistenten zijn intelligente softwareagenten die taken of services voor een individu uitvoeren met behulp van natuurlijke taalinteractie. NLU is een cruciaal onderdeel van virtuele assistenten waarmee ze spraakopdrachten kunnen begrijpen en erop kunnen reageren.Wanneer een gebruiker met een virtuele assistent spreekt, wordt de audio-invoer omgezet in tekst via Automatic Speech Recognition (ASR)-technologie. De resulterende tekst wordt vervolgens voor analyse naar het NLU-systeem gestuurd.
Het NLU-systeem gebruikt Intentieherkenning en slotvulling technieken om de intentie van de gebruiker te identificeren en belangrijke informatie zoals datums, tijden, locaties en andere parameters te extraheren. Het systeem kan dan de intentie van de gebruiker koppelen aan de juiste actie en een reactie genereren.
Als een gebruiker bijvoorbeeld zegt: "Hoe is het weer vandaag?" het NLU-systeem kan de intentie van de gebruiker identificeren om informatie over het weer te krijgen en de parameter "vandaag" extraheren. De virtuele assistent kan dan de huidige weersomstandigheden voor de locatie van de gebruiker geven.
Conclusie
NLU heeft nieuwe mogelijkheden geopend voor bedrijven en particulieren, waardoor ze op een natuurlijkere manier met machines kunnen omgaan. Van klantenondersteuning tot het vastleggen van gegevens en machinevertaling, NLU-toepassingen veranderen de manier waarop we leven en werken.
Naarmate de technologie vordert, kunnen we meer geavanceerde NLU-toepassingen verwachten die ons dagelijks leven zullen blijven verbeteren.
