Demystifying NLU: คู่มือเพื่อทำความเข้าใจการประมวลผลภาษาธรรมชาติ

คุณเคยคุยกับผู้ช่วยเสมือนอย่าง Siri หรือ Alexa แล้วประหลาดใจที่พวกเขาดูเหมือนจะเข้าใจสิ่งที่คุณพูดหรือไม่? หรือคุณเคยใช้แชทบอทจองเที่ยวบินหรือสั่งอาหาร แล้วรู้สึกทึ่งที่เครื่องรู้ได้อย่างแม่นยำว่าคุณต้องการอะไร? ประสบการณ์เหล่านี้อาศัยเทคโนโลยีที่เรียกว่า Natural Language Understanding หรือเรียกสั้นๆ ว่า NLU

ด้วยการเพิ่มขึ้นของแชทบอท ผู้ช่วยเสมือน และผู้ช่วยเสียง ความต้องการเครื่องในการเข้าใจภาษาธรรมชาติจึงมีความสำคัญมากขึ้น และนี่คือที่มาของการเข้าใจภาษาธรรมชาติ (NLU) ในบทความนี้ เราจะเจาะลึกลงไปว่าการเข้าใจภาษาธรรมชาติคืออะไร และสำรวจความเป็นไปได้ที่น่าตื่นเต้นของมัน

ความเข้าใจภาษาธรรมชาติ (NLU) คืออะไร?

ความเข้าใจภาษาธรรมชาติ (NLU) เป็นสาขาย่อยของ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ที่เกี่ยวข้องกับคอมพิวเตอร์เข้าใจภาษามนุษย์ มันเกี่ยวข้องกับการประมวลผลภาษามนุษย์เพื่อดึงความหมายที่เกี่ยวข้องออกมา ความหมายนี้อาจอยู่ในรูปของเจตนา ชื่อหน่วยงาน หรือลักษณะอื่นๆ ของภาษามนุษย์

NLP มีจุดมุ่งหมายเพื่อตรวจสอบและทำความเข้าใจเนื้อหาที่เป็นลายลักษณ์อักษรภายในข้อความ ในขณะที่ NLU ช่วยให้สามารถสนทนากับคอมพิวเตอร์โดยใช้ภาษาธรรมชาติได้

การเข้าใจภาษาธรรมชาติ (NLU) ทำงานอย่างไร

NLU ทำงานโดยการประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่ของภาษามนุษย์โดยใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) โมเดลเหล่านี้ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลการฝึกอบรมที่เกี่ยวข้องซึ่งช่วยให้เรียนรู้ที่จะจดจำรูปแบบในภาษามนุษย์

ข้อมูลการฝึกอบรมที่ใช้สำหรับโมเดล NLU โดยทั่วไปจะรวมตัวอย่างที่มีป้ายกำกับของภาษามนุษย์ เช่น ตั๋วการสนับสนุนลูกค้า บันทึกการสนทนา หรือข้อมูลที่เป็นข้อความรูปแบบอื่นๆ

ขั้นตอนแรกใน NLU เกี่ยวข้องกับการประมวลผลข้อมูลที่เป็นข้อความล่วงหน้าเพื่อเตรียมพร้อมสำหรับการวิเคราะห์ ซึ่งอาจรวมถึงงานต่างๆ เช่น การทำโทเค็น ซึ่งเกี่ยวข้องกับการแบ่งข้อความออกเป็นคำหรือวลีแต่ละคำ หรือการแท็กส่วนหนึ่งของคำพูด ซึ่งเกี่ยวข้องกับการติดป้ายกำกับแต่ละคำด้วยบทบาททางไวยากรณ์

หลังจากประมวลผลล่วงหน้า แบบจำลอง NLU จะใช้เทคนิค ML ต่างๆ เพื่อแยกความหมายออกจากข้อความ วิธีการทั่วไปอย่างหนึ่งคือการใช้การจดจำเจตนา ซึ่งเกี่ยวข้องกับการระบุวัตถุประสงค์หรือเป้าหมายที่อยู่เบื้องหลังข้อความที่กำหนด ตัวอย่างเช่น แบบจำลอง NLU อาจรับรู้ว่าข้อความของผู้ใช้เป็นการสอบถามเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์หรือบริการ

มาดูตัวอย่างการทำงานของ NLU ให้ละเอียดยิ่งขึ้น

ลองนึกภาพว่าคุณกำลังขอเส้นทางไปยังร้านกาแฟในบริเวณใกล้เคียงโดย Siri คุณอาจพูดว่า “หวัดดี Siri ร้านกาแฟที่ใกล้ที่สุดอยู่ที่ไหน”

หากไม่มี NLU Siri จะจับคู่คำพูดของคุณกับคำตอบที่ตั้งโปรแกรมไว้ล่วงหน้า และอาจบอกเส้นทางไปยังร้านกาแฟที่ไม่ได้ทำธุรกิจอีกต่อไป แต่ด้วย NLU นั้น Siri สามารถเข้าใจเจตนาเบื้องหลังคำพูดของคุณ และใช้ความเข้าใจนั้นในการตอบกลับที่เกี่ยวข้องและถูกต้อง บทความนี้จะเจาะลึกลงไปว่าเทคโนโลยีนี้ทำงานอย่างไร และสำรวจความเป็นไปได้ที่น่าตื่นเต้นบางอย่าง

แอปพลิเคชั่นทำความเข้าใจภาษาธรรมชาติ

1. IVR และการกำหนดเส้นทางข้อความ

   
   ระบบตอบรับเสียงโต้ตอบ (IVR) เป็นระบบโทรศัพท์อัตโนมัติที่โต้ตอบกับลูกค้าผ่านเสียงเตือนและเมนูที่บันทึกไว้ล่วงหน้า ระบบ IVR ใช้ NLU เพื่อจดจำเสียงตอบรับและกำหนดเส้นทางผู้โทรไปยังแผนกหรือตัวแทนที่เหมาะสม

   NLU ยังช่วยให้ระบบ IVR เข้าใจอินพุตภาษาธรรมชาติ ช่วยให้ลูกค้าสามารถพูดข้อความค้นหาของตนได้ แทนที่จะใช้เมนูต่างๆ

2. Customer Support

   
   NLU ได้พลิกโฉมประสบการณ์การสนับสนุนลูกค้า ทำให้รวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้น แชทบอทและผู้ช่วยเสมือนสามารถจัดการกับคำถามของลูกค้าจำนวนมากและให้คำตอบได้ทันทีตลอด 24/7

   การใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติและการเรียนรู้ของเครื่อง แชทบอทสามารถเข้าใจคำถามของลูกค้าและให้คำตอบที่เกี่ยวข้องได้ เทคโนโลยีนี้ยังช่วยให้แชทบอทสามารถเรียนรู้จากการโต้ตอบกับลูกค้า ปรับปรุงการตอบสนองของพวกเขา

3. การแปลด้วยเครื่อง

   
   NLU มีบทบาทสำคัญในการแปลด้วยคอมพิวเตอร์ (สาขาหนึ่งของ AI) ซึ่งแปลข้อความจากภาษาหนึ่งไปยังอีกภาษาหนึ่งโดยใช้คอมพิวเตอร์

   NLU ได้ปฏิวัติการแปลด้วยคอมพิวเตอร์โดยการพัฒนาโมเดลการแปลด้วยคอมพิวเตอร์ด้วยระบบประสาท (NMT)

   NLU มีความสำคัญในโมเดล NMT เนื่องจากช่วยปรับปรุงคุณภาพของการแปลด้วยคอมพิวเตอร์ ช่วยเพิ่มความสามารถของแบบจำลองในการเข้าใจความหมายและเจตนาที่อยู่เบื้องหลังข้อความต้นฉบับ

   ตัวอย่างเช่น เมื่อผู้ใช้ใช้เครื่องมือภาษาอัตโนมัติ เช่น พจนานุกรมเพื่อแปลข้อมูล เครื่องมือจะแทนที่คำแบบตัวต่อตัว ในทางกลับกัน เมื่อใช้การแปลด้วยคอมพิวเตอร์ ระบบจะตรวจสอบคำในบริบทที่เหมาะสม ซึ่งช่วยอำนวยความสะดวกในการผลิตคำแปลที่แม่นยำยิ่งขึ้น