你有没有和像 Siri 或 Alexa 这样的虚拟助手交谈过，并惊叹于他们似乎能理解你在说什么？ 或者，您是否曾使用聊天机器人预订航班或点餐，并惊讶于机器如何准确地知道您想要什么？ 这些体验依赖于一种称为自然语言理解（Natural Language Understanding，简称 NLU）的技术。
随着聊天机器人、虚拟助手和语音助手的兴起，机器理解自然语言的需求变得更加重要。 这就是自然语言理解 (NLU) 发挥作用的地方。 在本文中，我们将深入研究什么是自然语言理解，并探索它的一些令人兴奋的可能性。
什么是自然语言理解 (NLU)？
自然语言理解 (NLU) 是 自然语言处理 (NLP) 处理计算机对人类语言的理解。 它涉及处理人类语言以从中提取相关含义。 此含义可以是意图、命名实体或人类语言的其他方面的形式。
NLP 旨在检查和理解文本中的书面内容，而 NLU 使能够使用自然语言与计算机进行对话。
自然语言理解（NLU）如何工作？
NLU 通过使用机器学习 (ML) 模型处理大型人类语言数据集来工作。 这些模型接受了相关训练数据的训练，这些数据帮助它们学习识别人类语言中的模式。
用于 NLU 模型的训练数据通常包括带标签的人类语言示例，例如客户支持票、聊天记录或其他形式的文本数据。
NLU 的第一步涉及预处理文本数据以准备分析。 这可能包括标记化等任务，涉及将文本分解为单独的单词或短语，或词性标记，涉及用语法角色标记每个单词。
预处理后，NLU 模型使用各种 ML 技术从文本中提取含义。 一种常见的方法是使用意图识别，它涉及识别给定文本背后的目的或目标。 例如，NLU 模型可能会识别出用户的消息是对产品或服务的询问。
让我们仔细看看实际应用中的 NLU 示例。
想象一下，您正在向 Siri 询问前往附近咖啡店的路线。 你可能会说，“嘿 Siri，最近的咖啡店在哪里？”
在没有 NLU 的情况下，Siri 会将你的话与预编程的响应相匹配，并可能为一家不再营业的咖啡店指明方向。 但是有了 NLU，Siri 可以理解你话语背后的意图，并利用这种理解来提供相关且准确的响应。 本文将深入探讨这项技术的工作原理，并探讨它的一些令人兴奋的可能性。
自然语言理解应用
IVR和消息路由
交互式语音应答 (IVR) 系统是一种自动电话系统，可通过预先录制的语音提示和菜单与客户进行交互。 IVR 系统使用 NLU 来识别语音响应并将呼叫者路由到适当的部门或代理。NLU 还帮助 IVR 系统理解自然语言输入，使客户能够说出他们的查询而不是通过菜单导航。
客户支持
NLU 改变了客户支持体验，使其更快、更高效。 聊天机器人和虚拟助理可以处理许多客户查询并提供 24/7 全天候即时响应。使用自然语言处理和机器学习，聊天机器人可以理解客户的查询并提供相关答案。 这项技术还使聊天机器人能够从客户交互中学习，改进他们的响应。
机器翻译
NLU 在机器翻译（AI 的一个分支）中发挥着至关重要的作用，它使用计算机将文本从一种语言翻译成另一种语言。NLU 通过支持神经机器翻译 (NMT) 模型的开发彻底改变了机器翻译。
NLU 在 NMT 模型中必不可少，因为它有助于提高机器翻译的质量。 它增强了模型理解源文本背后的含义和意图的能力。
例如，当用户使用像字典这样的自动语言工具来翻译信息时，它只是简单地一对一地替换单词。 另一方面，对于机器翻译，系统会在适当的上下文中检查单词，从而有助于生成更准确的翻译。
Data Capture
NLU 从社交媒体、电子邮件和客户反馈等非结构化数据源中捕获和提取相关数据。通过自然语言理解 (NLU) 捕获的数据以各种方式使用，具体取决于特定的应用程序或用例。 这里有些例子：
- 意图分类：NLU 可以帮助确定用户输入背后的意图，例如文本消息或口头命令。 然后可以使用此信息来触发适当的操作或响应。
- 实体识别：NLU 可以识别用户输入中的实体，例如姓名、日期、位置和其他相关信息。 此信息可用于提供更加个性化和情境化的响应。
- 情绪分析：NLU可以判断用户输入的情绪或情绪基调，比如是正面的、负面的还是中立的。 此信息可以衡量客户满意度，确定改进领域，并相应地调整响应。
聊天机器人
聊天机器人旨在通过文本或语音与用户交互，通常用于模拟人类对话。 自然语言理解 (NLU) 是 会话AI 这使他们能够以类似人类的方式理解和响应用户输入。例如，如果用户键入“我想点披萨”，NLU 系统可以识别用户点餐的意图并提取重要信息，例如食物（披萨）的类型以及可能需要的配料。 然后，聊天机器人可以用披萨类型和浇头的选项进行响应。
虚拟助手
虚拟助手是使用自然语言交互为个人执行任务或服务的智能软件代理。 NLU 是虚拟助手的重要组成部分，使他们能够理解和响应语音命令。当用户与虚拟助手交谈时，音频输入会通过自动语音识别 (ASR) 技术转换为文本。 然后将生成的文本发送到 NLU 系统进行分析。
NLU系统使用 意图识别和槽位填充 识别用户意图并提取重要信息（如日期、时间、位置和其他参数）的技术。 然后系统可以将用户的意图与适当的操作相匹配并生成响应。
例如，如果用户说“今天天气怎么样？” NLU 系统可以识别用户获取天气信息的意图并提取参数“今天”。 然后，虚拟助理可以提供用户所在位置的当前天气状况。
结论
NLU 为企业和个人开辟了新的可能性，使他们能够更自然地与机器交互。 从客户支持到数据捕获和机器翻译，NLU 应用程序正在改变我们的生活和工作方式。
随着技术的进步，我们可以期待看到更复杂的 NLU 应用程序，它们将继续改善我们的日常生活。
