إزالة الغموض عن NLU: دليل لفهم معالجة اللغة الطبيعية

هل سبق لك أن تحدثت إلى مساعد افتراضي مثل Siri أو Alexa وتعجبت من كيف يبدو أنهم يفهمون ما تقوله؟ أو هل استخدمت chatbot لحجز رحلة طيران أو طلب طعام ودهشت كيف تعرف الآلة بالضبط ما تريد؟ تعتمد هذه التجارب على تقنية تسمى Natural Language Understanding أو NLU للاختصار.

مع ظهور روبوتات المحادثة والمساعدين الافتراضيين والمساعدين الصوتيين ، أصبحت حاجة الآلات لفهم اللغة الطبيعية أكثر أهمية. وهنا يأتي دور فهم اللغة الطبيعية (NLU). في هذه المقالة ، سوف نتعمق أكثر في فهم اللغة الطبيعية واستكشاف بعض إمكانياتها المثيرة.

ما هو فهم اللغة الطبيعية (NLU)؟

فهم اللغة الطبيعية (NLU) هو حقل فرعي من معالجة اللغة الطبيعية (البرمجة اللغوية العصبية) التي تتعامل مع فهم الكمبيوتر للغة البشرية. إنه ينطوي على معالجة اللغة البشرية لاستخراج المعنى المناسب منها. يمكن أن يكون هذا المعنى في شكل نوايا أو كيانات مسماة أو جوانب أخرى للغة البشرية.

يهدف البرمجة اللغوية العصبية إلى فحص وفهم المحتوى المكتوب داخل النص ، بينما تتيح NLU القدرة على المشاركة في محادثة مع جهاز كمبيوتر يستخدم لغة طبيعية.

كيف يعمل فهم اللغة الطبيعية (NLU)؟

تعمل NLU عن طريق معالجة مجموعات كبيرة من البيانات للغة البشرية باستخدام نماذج التعلم الآلي (ML). يتم تدريب هذه النماذج على بيانات التدريب ذات الصلة التي تساعدهم على تعلم التعرف على الأنماط في اللغة البشرية.

عادةً ما تتضمن بيانات التدريب المستخدمة لنماذج NLU أمثلة معنونة للغات البشرية ، مثل تذاكر دعم العملاء أو سجلات الدردشة أو أشكال أخرى من البيانات النصية.

تتضمن الخطوة الأولى في NLU المعالجة المسبقة للبيانات النصية لإعدادها للتحليل. قد يشمل ذلك مهام مثل الترميز ، والذي يتضمن تقسيم النص إلى كلمات أو عبارات فردية ، أو وضع علامات على جزء من الكلام ، والذي يتضمن تسمية كل كلمة بدورها النحوي.

بعد المعالجة المسبقة ، تستخدم نماذج NLU تقنيات ML المختلفة لاستخراج المعنى من النص. أحد الأساليب الشائعة هو استخدام التعرف على النوايا ، والذي يتضمن تحديد الغرض أو الهدف من نص معين. على سبيل المثال ، قد يتعرف نموذج NLU على أن رسالة المستخدم هي استفسار حول منتج أو خدمة.

دعنا نلقي نظرة فاحصة على مثال NLU في العمل.

تخيل أنك تسأل Siri عن الاتجاهات إلى مقهى قريب. قد تقول ، "مرحبًا Siri ، أين أقرب مقهى؟"

بدون NLU ، سيطابق Siri كلماتك مع الردود المبرمجة مسبقًا وقد يعطي توجيهات لمقهى لم يعد يعمل. ولكن مع NLU ، يمكن لـ Siri فهم القصد من كلماتك واستخدام هذا الفهم لتقديم استجابة دقيقة وذات صلة. ستتعمق هذه المقالة في كيفية عمل هذه التقنية واستكشاف بعض إمكانياتها المثيرة.

تطبيقات فهم اللغة الطبيعية

1. IVR وتوجيه الرسائل

   
   أنظمة الاستجابة الصوتية التفاعلية (IVR) هي أنظمة هاتفية آلية تتفاعل مع العملاء من خلال قوائم ومطالبات صوتية مسجلة مسبقًا. تستخدم أنظمة الرد الصوتي التفاعلي NLU للتعرف على الاستجابات المنطوقة وتوجيه المتصلين إلى القسم أو الوكيل المناسب.

   تساعد NLU أيضًا أنظمة الاستجابة الصوتية التفاعلية على فهم مدخلات اللغة الطبيعية ، مما يمكّن العملاء من التحدث باستفساراتهم بدلاً من التنقل عبر القوائم.

2. دعم العملاء

   
   لقد غيرت NLU تجربة دعم العملاء ، مما جعلها أسرع وأكثر كفاءة. يمكن لروبوتات الدردشة والمساعدين الافتراضيين التعامل مع العديد من استفسارات العملاء وتقديم ردود فورية على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع.

   باستخدام معالجة اللغة الطبيعية والتعلم الآلي ، يمكن لروبوتات المحادثة فهم استفسارات العملاء وتقديم الإجابات ذات الصلة. تتيح هذه التقنية أيضًا لروبوتات المحادثة التعلم من تفاعلات العملاء وتحسين استجاباتهم.

3. الترجمة الآلية

   
   تلعب NLU دورًا مهمًا في الترجمة الآلية (فرع من فروع الذكاء الاصطناعي) ، والتي تقوم بترجمة النص من لغة إلى أخرى باستخدام أجهزة الكمبيوتر.

   أحدثت NLU ثورة في الترجمة الآلية من خلال تمكين تطوير نماذج الترجمة الآلية العصبية (NMT).

   تعد NLU ضرورية في نماذج NMT ، لأنها تساعد على تحسين جودة الترجمات الآلية. يعزز قدرة النموذج على فهم المعنى والقصد من وراء النص المصدر.

   على سبيل المثال ، عندما يستخدم المستخدم أداة لغة آلية مثل القاموس لترجمة المعلومات ، فإنه ببساطة يستبدل الكلمات على أساس واحد لواحد. من ناحية أخرى ، مع الترجمة الآلية ، يفحص النظام الكلمات في سياقها الصحيح ، مما يسهل إنتاج ترجمة أكثر دقة.