揭秘 NLU：理解自然語言處理的指南

你有沒有和像 Siri 或 Alexa 這樣的虛擬助手交談過，並驚嘆於他們似乎能理解你在說什麼？ 或者，您是否曾使用聊天機器人預訂航班或點餐，並驚訝於機器如何準確地知道您想要什麼？ 這些體驗依賴於一種稱為自然語言理解（Natural Language Understanding，簡稱 NLU）的技術。

隨著聊天機器人、虛擬助手和語音助手的興起，機器理解自然語言的需求變得更加重要。 這就是自然語言理解 (NLU) 發揮作用的地方。 在本文中，我們將深入研究什麼是自然語言理解，並探索它的一些令人興奮的可能性。

什麼是自然語言理解 (NLU)？

自然語言理解 (NLU) 是 自然語言處理 (NLP) 處理計算機對人類語言的理解。 它涉及處理人類語言以從中提取相關含義。 此含義可以是意圖、命名實體或人類語言的其他方面的形式。

NLP 旨在檢查和理解文本中的書面內容，而 NLU 使能夠使用自然語言與計算機進行對話。

自然語言理解（NLU）如何工作？

NLU 通過使用機器學習 (ML) 模型處理大型人類語言數據集來工作。 這些模型接受了相關訓練數據的訓練，這些數據幫助它們學習識別人類語言中的模式。

用於 NLU 模型的訓練數據通常包括帶標籤的人類語言示例，例如客戶支持票、聊天記錄或其他形式的文本數據。

NLU 的第一步涉及預處理文本數據以準備分析。 這可能包括標記化等任務，涉及將文本分解為單獨的單詞或短語，或詞性標記，涉及用語法角色標記每個單詞。

預處理後，NLU 模型使用各種 ML 技術從文本中提取含義。 一種常見的方法是使用意圖識別，它涉及識別給定文本背後的目的或目標。 例如，NLU 模型可能會識別出用戶的消息是對產品或服務的詢問。

讓我們仔細看看實際應用中的 NLU 示例。

想像一下，您正在向 Siri 詢問前往附近咖啡店的路線。 你可能會說，“嘿 Siri，最近的咖啡店在哪裡？”

在沒有 NLU 的情況下，Siri 會將你的話與預編程的響應相匹配，並可能為一家不再營業的咖啡店指明方向。 但是有了 NLU，Siri 可以理解你話語背後的意圖，並利用這種理解來提供相關且準確的響應。 本文將深入探討這項技術的工作原理，並探討它的一些令人興奮的可能性。

自然語言理解應用

1. IVR和消息路由

   
   交互式語音應答 (IVR) 系統是一種自動電話系統，可通過預先錄製的語音提示和菜單與客戶進行交互。 IVR 系統使用 NLU 來識別語音響應並將呼叫者路由到適當的部門或代理。

   NLU 還幫助 IVR 系統理解自然語言輸入，使客戶能夠說出他們的查詢而不是通過菜單導航。

2. 客戶服務

   
   NLU 改變了客戶支持體驗，使其更快、更高效。 聊天機器人和虛擬助理可以處理許多客戶查詢並提供 24/7 全天候即時響應。

   使用自然語言處理和機器學習，聊天機器人可以理解客戶的查詢並提供相關答案。 這項技術還使聊天機器人能夠從客戶交互中學習，改進他們的響應。

3. 機器翻譯

   
   NLU 在機器翻譯（AI 的一個分支）中發揮著至關重要的作用，它使用計算機將文本從一種語言翻譯成另一種語言。

   NLU 通過支持神經機器翻譯 (NMT) 模型的開發徹底改變了機器翻譯。

   NLU 在 NMT 模型中必不可少，因為它有助於提高機器翻譯的質量。 它增強了模型理解源文本背後的含義和意圖的能力。

   例如，當用戶使用像字典這樣的自動語言工具來翻譯信息時，它只是簡單地一對一地替換單詞。 另一方面，對於機器翻譯，系統會在適當的上下文中檢查單詞，從而有助於生成更準確的翻譯。