Avez-vous déjà parlé à un assistant virtuel comme Siri ou Alexa et vous êtes-vous émerveillé de la façon dont ils semblent comprendre ce que vous dites ? Ou avez-vous utilisé un chatbot pour réserver un vol ou commander de la nourriture et avez-vous été étonné de voir à quel point la machine sait précisément ce que vous voulez ? Ces expériences reposent sur une technologie appelée Natural Language Understanding, ou NLU en abrégé.
Avec l'essor des chatbots, des assistants virtuels et des assistants vocaux, la nécessité pour les machines de comprendre le langage naturel est devenue plus cruciale. Et c'est là que la compréhension du langage naturel (NLU) entre en jeu. Dans cet article, nous allons approfondir ce qu'est la compréhension du langage naturel et explorer certaines de ses possibilités passionnantes.
Qu'est-ce que la compréhension du langage naturel (NLU) ?
La compréhension du langage naturel (NLU) est un sous-domaine de traitement du langage naturel (PNL) qui traite de la compréhension informatique du langage humain. Cela implique le traitement du langage humain pour en extraire un sens pertinent. Cette signification peut prendre la forme d'une intention, d'entités nommées ou d'autres aspects du langage humain.
La PNL vise à examiner et à comprendre le contenu écrit d'un texte, tandis que la NLU permet d'engager une conversation avec un ordinateur en utilisant le langage naturel.
Comment fonctionne la compréhension du langage naturel (NLU)?
NLU fonctionne en traitant de grands ensembles de données de langage humain à l'aide de modèles d'apprentissage automatique (ML). Ces modèles sont formés sur des données de formation pertinentes qui les aident à apprendre à reconnaître des modèles dans le langage humain.
Les données de formation utilisées pour les modèles NLU incluent généralement des exemples étiquetés de langages humains, tels que des tickets d'assistance client, des journaux de discussion ou d'autres formes de données textuelles.
La première étape de NLU consiste à prétraiter les données textuelles pour les préparer à l'analyse. Cela peut inclure des tâches telles que la tokenisation, qui consiste à décomposer le texte en mots ou phrases individuels, ou le balisage des parties du discours, qui consiste à étiqueter chaque mot avec son rôle grammatical.
Après le prétraitement, les modèles NLU utilisent diverses techniques ML pour extraire le sens du texte. Une approche courante consiste à utiliser la reconnaissance d'intention, qui consiste à identifier le but ou l'objectif derrière un texte donné. Par exemple, un modèle NLU peut reconnaître que le message d'un utilisateur est une demande concernant un produit ou un service.
Examinons de plus près un exemple de NLU en action.
Imaginez que vous demandez à Siri de vous indiquer la direction d'un café à proximité. Vous pourriez dire : « Dis Siri, où est le café le plus proche ?
Sans NLU, Siri ferait correspondre vos mots à des réponses préprogrammées et pourrait donner des instructions à un café qui n'est plus en activité. Mais avec NLU, Siri peut comprendre l'intention derrière vos mots et utiliser cette compréhension pour fournir une réponse pertinente et précise. Cet article approfondira le fonctionnement de cette technologie et explorera certaines de ses possibilités intéressantes.
Applications de compréhension du langage naturel
IVR et routage des messages
Les systèmes de réponse vocale interactive (IVR) sont des systèmes téléphoniques automatisés qui interagissent avec les clients par le biais d'invites et de menus vocaux préenregistrés. Les systèmes IVR utilisent NLU pour reconnaître les réponses vocales et acheminer les appelants vers le service ou l'agent approprié.NLU aide également les systèmes IVR à comprendre les entrées en langage naturel, permettant aux clients d'exprimer leurs requêtes plutôt que de naviguer dans les menus.
Support à la clientèle
NLU a transformé l'expérience de support client, la rendant plus rapide et plus efficace. Les chatbots et les assistants virtuels peuvent traiter de nombreuses requêtes des clients et fournir des réponses immédiates 24h/7 et XNUMXj/XNUMX.Grâce au traitement du langage naturel et à l'apprentissage automatique, les chatbots peuvent comprendre les requêtes des clients et fournir des réponses pertinentes. Cette technologie permet également aux chatbots d'apprendre des interactions avec les clients, améliorant ainsi leurs réponses.
Traduction automatique
NLU joue un rôle crucial dans la traduction automatique (une branche de l'IA), qui traduit un texte d'une langue à une autre à l'aide d'ordinateurs.NLU a révolutionné la traduction automatique en permettant le développement de modèles de traduction automatique neuronale (NMT).
La NLU est essentielle dans les modèles NMT, car elle contribue à améliorer la qualité des traductions automatiques. Il améliore la capacité du modèle à comprendre le sens et l'intention derrière le texte source.
Par exemple, lorsqu'un utilisateur utilise un outil linguistique automatique comme un dictionnaire pour traduire des informations, il remplace simplement les mots sur une base individuelle. D'autre part, avec la traduction automatique, le système examine les mots dans leur propre contexte, facilitant la production d'une traduction plus précise.
Capture de données
NLU capture et extrait des données pertinentes à partir de sources de données non structurées telles que les médias sociaux, les e-mails et les commentaires des clients.Les données capturées via la compréhension du langage naturel (NLU) sont utilisées de différentes manières, en fonction de l'application ou du cas d'utilisation spécifique. Voici quelques exemples:
- Classement des intentions: NLU peut aider à déterminer l'intention derrière l'entrée d'un utilisateur, comme un message texte ou une commande vocale. Ces informations peuvent ensuite être utilisées pour déclencher l'action ou la réponse appropriée.
- Reconnaissance d'entité: NLU peut identifier des entités dans l'entrée de l'utilisateur, telles que des noms, des dates, des emplacements et d'autres informations pertinentes. Ces informations peuvent être utilisées pour fournir des réponses plus personnalisées et contextualisées.
- Analyse des sentiments: NLU peut déterminer le sentiment ou le ton émotionnel de l'entrée de l'utilisateur, par exemple si elle est positive, négative ou neutre. Ces informations peuvent évaluer la satisfaction des clients, identifier les domaines d'amélioration et adapter les réponses en conséquence.
Chatbots
Les chatbots sont conçus pour interagir avec les utilisateurs par le texte ou la voix, généralement pour simuler une conversation humaine. La compréhension du langage naturel (NLU) est une composante essentielle de IA conversationnel qui leur permet de comprendre et de répondre aux entrées des utilisateurs d'une manière humaine.Par exemple, si un utilisateur tape "Je veux commander une pizza", le système NLU peut identifier l'intention de l'utilisateur de commander de la nourriture et extraire des informations importantes telles que le type de nourriture (pizza) et éventuellement les garnitures souhaitées. Le chatbot peut alors répondre avec des options pour les types de pizza et les garnitures.
Assistants virtuels
Les assistants virtuels sont des agents logiciels intelligents qui exécutent des tâches ou des services pour un individu en utilisant une interaction en langage naturel. NLU est un composant essentiel des assistants virtuels qui leur permet de comprendre et de répondre aux commandes vocales.Lorsqu'un utilisateur parle à un assistant virtuel, l'entrée audio est convertie en texte grâce à la technologie de reconnaissance automatique de la parole (ASR). Le texte résultant est ensuite envoyé au système NLU pour analyse.
Le système NLU utilise Reconnaissance d'intention et remplissage de créneaux techniques pour identifier l'intention de l'utilisateur et extraire des informations importantes telles que les dates, les heures, les lieux et d'autres paramètres. Le système peut alors faire correspondre l'intention de l'utilisateur à l'action appropriée et générer une réponse.
Par exemple, si un utilisateur demande : "Quel temps fait-il aujourd'hui ?" le système NLU peut identifier l'intention de l'utilisateur d'obtenir des informations sur la météo et extraire le paramètre "aujourd'hui". L'assistant virtuel peut alors fournir les conditions météorologiques actuelles pour l'emplacement de l'utilisateur.
Conclusion
NLU a ouvert de nouvelles possibilités pour les entreprises et les particuliers, leur permettant d'interagir plus naturellement avec les machines. Du support client à la capture de données et à la traduction automatique, les applications NLU transforment notre façon de vivre et de travailler.
À mesure que la technologie progresse, nous pouvons nous attendre à voir des applications NLU plus sophistiquées qui continueront d'améliorer notre vie quotidienne.
