NLU

NLU'nun Gizemini Çözmek: Doğal Dil İşlemeyi Anlamak İçin Bir Kılavuz

Hiç Siri veya Alexa gibi bir sanal asistanla konuştuğunuz ve söylediklerinizi nasıl anladıklarına şaşırdığınız oldu mu? Veya uçuş rezervasyonu yapmak veya yemek siparişi vermek için bir sohbet robotu kullandınız ve makinenin tam olarak ne istediğinizi bildiğine şaşırdınız mı? Bu deneyimler, Doğal Dil Anlayışı veya kısaca NLU adı verilen bir teknolojiye dayanır.

Chatbot'ların, sanal asistanların ve sesli asistanların yükselişiyle birlikte, makinelerin doğal dili anlama ihtiyacı daha önemli hale geldi. İşte bu noktada Doğal Dil Anlayışı (NLU) devreye giriyor. Bu makalede, doğal dil anlayışının ne olduğunu daha derinlemesine inceleyeceğiz ve onun heyecan verici olanaklarından bazılarını keşfedeceğiz.

Doğal Dil Anlama (NLU) nedir?

Doğal Dil Anlama (NLU) bir alt alanıdır doğal dil işleme (NLP), insan dilinin bilgisayar tarafından anlaşılmasıyla ilgilenir. İlgili anlamı çıkarmak için insan dilinin işlenmesini içerir. Bu anlam, niyet, adlandırılmış varlıklar veya insan dilinin diğer yönleri şeklinde olabilir.

NLP, bir metindeki yazılı içeriği incelemeyi ve anlamayı amaçlarken, NLU, doğal dili kullanarak bir bilgisayarla konuşma olanağı sağlar.

Natural Language Understanding (NLU) nasıl çalışır?

NLU, Makine Öğrenimi (ML) modellerini kullanarak büyük insan dili veri kümelerini işleyerek çalışır. Bu modeller, insan dilindeki kalıpları tanımayı öğrenmelerine yardımcı olan ilgili eğitim verileri üzerinde eğitilir.

NLU modelleri için kullanılan eğitim verileri tipik olarak müşteri destek biletleri, sohbet günlükleri veya diğer metinsel veri biçimleri gibi etiketli insan dili örneklerini içerir.

NLU'daki ilk adım, metinsel verileri analize hazırlamak için ön işlemeyi içerir. Bu, metni tek tek sözcüklere veya tümcelere ayırmayı içeren tokenleştirme veya her sözcüğü gramer rolüyle etiketlemeyi içeren konuşmanın bir kısmını etiketleme gibi görevleri içerebilir.

Ön işlemeden sonra, NLU modelleri metinden anlam çıkarmak için çeşitli makine öğrenimi tekniklerini kullanır. Yaygın bir yaklaşım, belirli bir metnin arkasındaki amacı veya hedefi tanımlamayı içeren niyet tanımayı kullanmaktır. Örneğin, bir NLU modeli, bir kullanıcının mesajının bir ürün veya hizmetle ilgili bir soru olduğunu kabul edebilir.

Hareket halindeki bir NLU örneğine daha yakından bakalım.

Siri'den yakındaki bir kafeye giden yol tarifini sorduğunuzu hayal edin. "Hey Siri, en yakın kahve dükkanı nerede?" diyebilirsiniz.

NLU olmadan Siri, sözlerinizi önceden programlanmış yanıtlarla eşleştirir ve artık faaliyette olmayan bir kafeye yön verebilir. Ancak NLU ile Siri, sözlerinizin ardındaki amacı anlayabilir ve bu anlayışı alakalı ve doğru bir yanıt vermek için kullanabilir. Bu makale, bu teknolojinin nasıl çalıştığını daha derinlemesine inceleyecek ve heyecan verici olanaklarından bazılarını keşfedecek.

Doğal dil anlama uygulamaları

  1. IVR ve Mesaj Yönlendirme

    Ivr ve Mesaj Yönlendirme
    Etkileşimli Sesli Yanıt (IVR) sistemleri, önceden kaydedilmiş sesli komutlar ve menüler aracılığıyla müşterilerle etkileşime giren otomatik telefon sistemleridir. IVR sistemleri, sözlü yanıtları tanımak ve arayanları uygun departmana veya temsilciye yönlendirmek için NLU'yu kullanır.

    NLU ayrıca, IVR sistemlerinin doğal dil girdilerini anlamasına yardımcı olarak müşterilerin menüler arasında gezinmek yerine sorgularını söylemesine olanak tanır.

  2. Kullanıcı Desteği

    Kullanıcı Desteği
    NLU, müşteri desteği deneyimini dönüştürerek daha hızlı ve daha verimli hale getirdi. Chatbot'lar ve sanal asistanlar, birçok müşteri sorgusunu işleyebilir ve 24/7 anında yanıt verebilir.

    Chatbot'lar, doğal dil işleme ve makine öğrenimini kullanarak müşteri sorgularını anlayabilir ve ilgili yanıtlar sağlayabilir. Bu teknoloji aynı zamanda sohbet robotlarının müşteri etkileşimlerinden öğrenmelerini ve yanıtlarını iyileştirmelerini sağlar.

  3. Makine Çevirisi

    Makine Çevirisi
    NLU, bilgisayarları kullanarak metni bir dilden diğerine çeviren makine çevirisinde (AI'nın bir dalı) çok önemli bir rol oynar.

    NLU, sinirsel makine çevirisi (NMT) modellerinin geliştirilmesini sağlayarak makine çevirisinde devrim yarattı.

    NLU, makine çevirilerinin kalitesini artırmaya yardımcı olduğu için NMT modellerinde çok önemlidir. Modelin, kaynak metnin arkasındaki anlamı ve amacı anlama yeteneğini geliştirir.

    Örneğin, bir kullanıcı bilgileri çevirmek için sözlük gibi otomatik bir dil aracı kullandığında, sözcükleri birebir değiştirir. Öte yandan, makine çevirisi ile sistem, kelimeleri uygun bağlamlarında inceleyerek daha kesin bir çevirinin üretilmesini kolaylaştırır.

  1. Veri yakalama

    Veri yakalama
    NLU, sosyal medya, e-postalar ve müşteri geri bildirimi gibi yapılandırılmamış veri kaynaklarından ilgili verileri yakalar ve çıkarır.

    Doğal Dil Anlama (NLU) aracılığıyla toplanan veriler, belirli uygulamaya veya kullanım durumuna bağlı olarak çeşitli şekillerde kullanılır. İşte bazı örnekler:

    • Amaç sınıflandırması: NLU, bir kullanıcının kısa mesaj veya sözlü komut gibi girişinin ardındaki amacı belirlemeye yardımcı olabilir. Bu bilgi daha sonra uygun eylemi veya yanıtı tetiklemek için kullanılabilir.
    • varlık tanıma: NLU, adlar, tarihler, konumlar ve diğer ilgili bilgiler gibi kullanıcı girişi içindeki varlıkları tanımlayabilir. Bu bilgiler, daha kişiselleştirilmiş ve bağlamsallaştırılmış yanıtlar sağlamak için kullanılabilir.
    • Duygu analizi: NLU, kullanıcının girişinin olumlu, olumsuz veya nötr olması gibi duygu veya duygusal tonunu belirleyebilir. Bu bilgi, müşteri memnuniyetini ölçebilir, iyileştirme alanlarını belirleyebilir ve yanıtları buna göre uyarlayabilir.
  2. Chatbots

    Chatbots
    Chatbot'lar, genellikle insan konuşmasını simüle etmek için kullanıcılarla metin veya ses yoluyla etkileşim kurmak üzere tasarlanmıştır. Doğal Dil Anlayışı (NLU), dilin temel bir bileşenidir. konuşma yapay zekası bu, kullanıcı girişini insan benzeri bir şekilde anlamalarına ve bunlara yanıt vermelerine olanak tanır.

    Örneğin, bir kullanıcı "pizza sipariş etmek istiyorum" yazarsa, NLU sistemi kullanıcının yemek sipariş etme niyetini belirleyebilir ve yiyecek türü (pizza) ve muhtemelen istenen soslar gibi önemli bilgileri çıkarabilir. Chatbot daha sonra pizza türleri ve soslar için seçeneklerle yanıt verebilir.

  3. Sanal Asistanlar

    Sanal Asistanlar
    Sanal asistanlar, doğal dil etkileşimini kullanarak bir kişi için görevleri veya hizmetleri gerçekleştiren akıllı yazılım aracılarıdır. NLU, sanal asistanların sesli komutları anlamalarını ve bunlara yanıt vermelerini sağlayan kritik bir bileşendir.

    Bir kullanıcı bir sanal asistanla konuştuğunda, ses girişi Otomatik Konuşma Tanıma (ASR) teknolojisi aracılığıyla metne dönüştürülür. Ortaya çıkan metin daha sonra analiz için NLU sistemine gönderilir.

NLU sistemi kullanır Niyet Tanıma ve Slot Doldurma kullanıcının amacını belirlemeye ve tarihler, saatler, konumlar ve diğer parametreler gibi önemli bilgileri çıkarmaya yönelik teknikler. Sistem daha sonra kullanıcının amacını uygun eylemle eşleştirebilir ve bir yanıt oluşturabilir.

Örneğin, bir kullanıcı "Bugün hava nasıl?" NLU sistemi, kullanıcının hava durumu hakkında bilgi alma niyetini belirleyebilir ve "bugün" parametresini çıkarabilir. Sanal asistan daha sonra kullanıcının konumu için mevcut hava koşullarını sağlayabilir.

Sonuç

NLU, işletmeler ve bireyler için makinelerle daha doğal bir şekilde etkileşime girmelerini sağlayan yeni olanaklar yarattı. Müşteri desteğinden veri yakalamaya ve makine çevirisine kadar, NLU uygulamaları yaşama ve çalışma şeklimizi dönüştürüyor.

Teknoloji ilerledikçe, günlük hayatımızı iyileştirmeye devam edecek daha sofistike NLU uygulamaları görmeyi bekleyebiliriz.

sosyal paylaşım