Следующая статья поможет вам: Обработка естественного языка & Понимание естественного языка: подробное руководство в 2021 году
Компьютеры превосходно реагируют на инструкции по программированию и заранее заданные команды на простом языке, но мы только начинаем понимать естественный язык.
Например, простая команда, такая как «Повесь трубку», имеет исторический и разговорный контекст, который формирует ее значение. Человеческий разум быстро понимает эту фразу, а компьютеры — нет.
К счастью, достижения в области обработки естественного языка (НЛП) дают компьютерам преимущество в понимании того, как люди естественным образом общаются посредством языка.
Успех в этой области создает бесчисленные новые возможности для бизнеса, среди прочего, в области обслуживания клиентов, управления знаниями и сбора данных. Действительно, понимание естественного языка находится в центре того, чего CustomGPT.ai стремится достичь как компания — помочь машинам лучше понимать людей — это цель, которая вдохновляет нас на разработку диалогового ИИ.
Хотя реализация возможностей естественного языка стала более доступной, их алгоритмы остаются «черным ящиком» для многих разработчиков, что не позволяет этим командам добиться оптимального использования этих функций. Понимание основ того, как это работает, важно для определения того, какие обучающие данные они будут использовать для обучения этих интеллектуальных машин. Выбор и применение правильных обучающих данных имеет решающее значение для успеха.
В этой статье мы рассмотрим основы естественного языка и их возможности. Мы также рассмотрим несколько ключевых вариантов использования и предоставим рекомендации о том, как начать работу с вашими собственными решениями для естественного языка.
Что такое обработка естественного языка?
Обработка естественного языка — это область искусственного интеллекта, изучающая взаимодействие между компьютером и человеческим языком. Это область исследования, которая сочетает в себе лингвистику и информатику. Целью НЛП является преобразование ввода на естественном языке в структурированные данные. Для этого он использует множество задач, таких как; тегирование частей речи, распознавание именованных объектов, синтаксический анализ и многое другое.
Что такое понимание естественного языка (NLU)?
Понимание естественного языка связано с пониманием языка. Подобно нам, технология может слышать или читать что-то, не понимая этого. NLU — это технология, поддерживающая диалоговые интерфейсы. Без понимающей части разговор почти невозможен или, в лучшем случае, неловок.
Как работает НЛУ?
Как и другие решения ИИ, эта технология требует обучения. Обнаружение намерений зависит от обучающих данных, предоставленных разработчиком чат-бота, и от выбора технологий разработчиками платформы. Эти специалисты должны предоставлять обучающие данные, чтобы инструмент понимал пользователей в контексте своей функции — будь то обслуживание внешних клиентов или помощь внутренним пользователям в управлении знаниями. Даже при обучении NLU будет теряться, поскольку разговоры будут отходить от его основных функций и становиться более общими.
К счастью, эти технологии могут быть очень эффективными в конкретных случаях использования. Оптимизация и проведение обучения доступны большинству разработчиков и даже нетехнических пользователей. Недавние прорывы в области искусственного интеллекта, появившиеся отчасти из-за экспоненциального роста доступности вычислительных мощностей, делают применение этих решений проще, доступнее и доступнее, чем когда-либо.
«Чтобы получить это понимание, машины должны быть способны понимать и генерировать части речи, извлекать и понимать объекты, определять значения слов и использовать гораздо более сложные действия по обработке данных для соединения понятий, фраз, понятий и грамматики в более крупную структуру. картина намерения и смысла». Forbes, «Машины, которые могут понимать человеческую речь: разговорная модель ИИ», июнь 2020 г.
Язык сложен — больше, чем мы можем себе представить, — поэтому создание программного обеспечения, которое учитывает все его нюансы и успешно определяет человеческие намерения, стоящие за этим языком, также сложно. Но, как и в случае с человеческим интеллектом, достаточное обучение ИИ позволяет машине преодолевать эти сложности (если данные для обучения достаточно хорошо сформированы).
Учебный ИИ предъявляет особые требования, уникальные для использования и контекста каждого ИИ. Например, предположим, что мы намерены обучить чат-бота, который использует NLU, для работы в службе обслуживания клиентов для авиаперелетов. Чат-бот будет обрабатывать естественный язык клиентов, чтобы помочь им забронировать авиабилеты и скорректировать свои маршруты.
В этом случае разработчик чат-бота должен предоставить алгоритму естественного языка машины данные о намерениях. Эти данные состоят из общих фраз, которые клиенты путешествий могут использовать для создания или изменения своих бронирований. Алгоритм естественного языка — функция машинного обучения — обучается на данных, чтобы помощник по разговору мог распознавать фразы с похожим значением, но разными словами.
В идеале, это обучение научит разговорного помощника обрабатывать большинство сценариев клиентов, освобождая операторов от утомительных звонков, когда не требуются более глубокие человеческие способности. Между тем, разговорный помощник может отложить более сложные сценарии на человека-агента (например, разговоры, требующие человеческого сочувствия). Даже при наличии этих возможностей разработчики должны продолжать снабжать алгоритм разнообразными данными, чтобы он мог калибровать свою внутреннюю модель, чтобы не отставать от изменений в поведении клиентов и бизнес-потребностях.
С этой целью метод, называемый векторизацией слов, сопоставляет слова или фразы с соответствующими «векторами» — реальными числами, которые машины могут использовать для прогнозирования результатов, определения сходства слов и лучшего понимания семантики. Векторизация слов значительно расширяет возможности машин для понимания естественного языка, что свидетельствует о прогрессивном характере и будущем потенциале этих технологий.
Советы по созданию набора данных
- Придерживайтесь одной концепции для каждого намерения (намерение содержит несколько высказываний)
- Попробуйте смешивать синонимы в высказываниях
- Пишите свои высказывания языком, который использовала бы ваша персона.
- Использовать объекты
- Избегайте орфографических и грамматических ошибок
Вот наше полное руководство по созданию обучающего набора данных для вашего чат-бота.