سیستم درک زبان طبیعی (NLU) جزء مهمی از هوش مصنوعی است که سیستم‌ها را قادر می‌سازد زبان انسان را درک کنند. این سیستم مربوط به پردازش زبان طبیعی (NLP) و تولید زبان طبیعی (NLG) است، اما با آنها فرق دارد. در این راهنمای جامع، توضیح خواهیم داد که NLU چیست، چگونه کار می‌کند، تفاوت‌های اصلی آن با NLP و NLG از چه قرار است، و چرا برای برنامه‌های کاربردی پیشرفته هوش مصنوعی بسیار اهمیت دارد.
درک زبان طبیعی چیست؟
درک زبان طبیعی به توانایی سیستم‌های هوش مصنوعی برای درک، تفسیر و درک زبان انسانی اشاره دارد. NLU شامل استخراج معنا از متن یا گفتار و تبدیل آن به اطلاعات ساختاری است که رایانه‌ها می‌توانند درک کنند.
هدف سیستم درک زبان طبیعی این است که عوامل هوش مصنوعی مانند چت‌بات‌ها، دستیاران صوتی و روبات‌ها را قادر سازد تا درخواست‌ها، سوالات و دستورات ارائه شده به آنها را به صورت زبان طبیعی درک کنند. با قابلیت‌های NLU، این عوامل می‌توانند ورودی‌های کاربر را برای اهداف خود و انجام وظیفه تجزیه و تحلیل کرده و اطلاعات مربوطه را برای پاسخگویی مناسب استخراج کنند.
به عنوان مثال، وقتی از یک دستیار صوتی مانند سیری یا الکسا سؤالی مانند «امروز آب و هوا چگونه است؟» می‌پرسید، مدل NLU این موارد را درک می‌کند:
- درک می‌کند که هدف ورودی شما اطلاع از پیش بینی آب و هوا است.
- درک می‌کند که آب و هوا را برای مکان فعلی خود و برای تاریخ فعلی می‌خواهید.
- درک می‌کند که باید این جستجوی زبان طبیعی را به یک درخواست ساختاریافته تبدیل کند تا داده‌های مربوط به آب و هوا جمع آوری گردد.
- با پیش بینی آب و هوا برای مکان مشخص، پاسخ زبان طبیعی را فرموله می‌کند.
بدون NLU، عوامل هوش مصنوعی قادر به درک زبان یا مدیریت حتی تعاملات ساده مکالمه‌ای نخواهند بود. NLU چیزی است که به ماشین‌ها توانایی درک زبان انسان را می‌دهد.
بیشتر بدانید: منظور از شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) چیست؟
ویژگی‌های کلیدی سیستم‌های NLU
سیستم‌های NLU شامل چندین مؤلفه کلیدی هستند که برای درک زبان با هم کار می‌کنند:
۱. تشخیص نیت کاربر (Intent Recognition)
این شامل شناسایی هدف یا نیت کاربر است. سیستم بر اساس متن/گفتار ورودی، آنچه را که کاربر می‌خواهد یا معنی می‌دهد استنتاج می‌کند. این موارد به شکل رایج عبارتند از: پرسیدن سوال، درخواست، ابراز نیاز و غیره.
۲. استخراج موجودیت (Entity Extraction)
موجودیت‌ها یا Entities به عبارات کلیدی، عبارات یا اشیاء مرتبط با هدف کاربر اشاره دارند. سیستم، این موجودیت‌ها را از ورودی استخراج می‌کند تا هدف کاربر را بهتر درک کند. موجودیت‌ها می‌توانند شامل نام‌ها، مکان‌ها، تاریخ‌ها، مبالغ و غیره باشند.
۳. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
سیستم‌های NLU همچنین می‌توانند احساسات یا عواطف پشت یک ورودی را بسنجند. می‌تواند تعیین کند که آیا لحن مثبت، منفی یا خنثی است. این زمینه‌ای اضافی برای درک معنای مورد نظر کاربر را فراهم می‌کند.
۴. تجزیه معنایی (Semantic Parsing)
ورودی را به مقادیری تبدیل می‌کند که ماشین می‌تواند معنای آن را بفهمد. این سیستم ساختار زبانی را می‌شکند و زیرلایه معانی را استخراج می‌کند.
۵. ارائه اطلاعات (Knowledge Representation)
مدل‌های NLU اطلاعات استخراج‌شده را در قالبی ساختاریافته و قابل درک کامپیوتری نشان می‌دهند. سپس این خروجی می‌تواند توسط سایر اجزای دستیار یا برنامه کاربردی هوش مصنوعی استفاده شود.
با این مؤلفه‌های اصلی، سیستم‌های NLU هدف کاربر را رمزگشایی می‌کنند و زبان طبیعی را به داده‌های ساختاریافته و کاربردی تبدیل می‌کنند.
نقش NLU در پردازش زبان طبیعی
NLU نقش جدایی ناپذیری را در زمینه گسترده تر پردازش زبان طبیعی (NLP) ایفا می‌کند. NLP به تکنیک‌هایی اشاره دارد که به رایانه‌ها اجازه می‌دهد زبان انسانی را درک و پردازش کند. بسیاری از برنامه‌های هوش مصنوعی مبتنی بر زبان به کمک NLP تقویت می‌شوند.
NLP شامل چندین مؤلفه است، از جمله:
- درک زبان طبیعی (NLU)
- تولید زبان طبیعی (NLG)
- تشخیص گفتار
- تحلیل متن
- تحلیل احساسات
- ترجمه ماشینی
- سیستم‌های گفتگو
NLU یک عنصر کلیدی NLP است که به طور خاص بر درک زبان متمرکز است. این سیستم NLP را قادر می‌سازد تا معنای پشت ورودی متن یا گفتار را درک کند. سایر اجزای NLP بر روی خروجی NLU برای انجام وظایف تخصصی زبان ساخته می‌شوند.
به عنوان مثال، ماژول تجزیه و تحلیل احساسات، موجودیت‌ها و بازنمایی معنایی استخراج شده توسط سیستم درک زبان طبیعی را برای تعیین احساسات و نظرات بکار می‌گیرد. سیستم محاوره‌ای از تشخیص نیت کاربر برای فرمول بندی پاسخ‌های مکالمه استفاده می‌کند.
در حالی که NLP هم درک و هم تولید زبان را پوشش می‌دهد، NLU صرفاً بر جنبه درک تمرکز دارد تا ماشین‌ها بتوانند آنچه را که انسان با آنها ارتباط برقرار می‌کند درک کنند. درک زبان طبیعی پایه‌ای را فراهم می‌کند که سایر قابلیت‌های NLP بر اساس آن ساخته شده‌اند.
تفاوت بین NLU و NLG
NLU و تولید زبان طبیعی (NLG) دو عنصر متمایز از سیستم‌های NLP هستند:
۱. درک زبان طبیعی (NLU)
- درک زبان را فعال می‌کند.
- زبان طبیعی را به داده‌های ساختار یافته و قابل خواندن توسط ماشین تبدیل می‌کند.
- مولفه‌های کلیدی عبارتند از: شناسایی نیت کاربر، استخراج موجودیت، تجزیه و تحلیل احساسات و غیره.
- زبان انسانی را ورودی درنظر گرفته و بازنمایی‌های معنایی ساختاریافته را خروجی می‌دهد.
۲. تولید زبان طبیعی (NLG)
- تولید زبان را امکان پذیر می‌کند
- داده‌های ساخت یافته را به زبان طبیعی تبدیل می‌کند.
- زبان نوشتاری یا گفتاری را از نمایش‌های کامپیوتری ایجاد می‌کند.
- داده‌های ساختار یافته (از سیستم‌های کامپیوتری، حسگرها و غیره) را وارد کرده و متن یا گفتار به زبان طبیعی را خروجی می‌دهد.
- در حالی که NLU بر درک زبان طبیعی تمرکز دارد، NLG زبان طبیعی را از بازنمایی‌های داخلی کامپیوتر تولید می‌کند.
- NLU زبان طبیعی را به عنوان ورودی می‌گیرد و آن را به اطلاعات ساختاری تبدیل می‌کند که کامپیوترها بتوانند آن را درک کنند. NLG برعکس عمل می‌کند – داده‌های ساختار یافته و قابل خواندن توسط کامپیوتر را به عنوان ورودی می‌گیرد و متن یا گفتار به زبان انسان را از آن تولید می‌کند.
- NLU و NLG با هم ارتباط طبیعی دو طرفه بین انسان و ماشین را امکان پذیر می‌کنند. سیستم درک زبان طبیعی فهم ورودی‌های انسانی توسط رایانه‌ها را تسهیل می‌کند، در حالی که NLG به رایانه‌ها اجازه می‌دهد تا به زبان طبیعی به انسان پاسخ دهند.
چرا NLU برای هوش مصنوعی مهم است؟
قابلیت‌های NLU برای ساختن سیستم‌های هوش مصنوعی که می‌توانند واقعاً زبان را بفهمند و به طور طبیعی با انسان‌ها تعامل داشته باشند، حیاتی هستند. در اینجا چند دلیل کلیدی برای اهمیت NLU آورده شده است:
۱. هوش مصنوعی مکالمه را فعال می‌کند
NLU به ربات‌های چت، دستیارهای صوتی و به هوش مصنوعی محاوره‌ای، قدرت می‌دهد که بتوانند معنی را از زبان انسان درک کنند و هوشمندانه پاسخ دهند. گفت و گوی طبیعی بین انسان و ماشین را ممکن می‌کند.
۲. امکان پردازش محتوای زبان طبیعی را فراهم می‌کند
حجم زیادی از محتوای تولید شده توسط انسان مانند اسناد، ایمیل‌ها، پست‌های رسانه‌های اجتماعی، تیکت‌ها پشتیبانی و غیره را می‌توان با NLU پردازش و درک کرد. این مورد محدودیت برنامه‌های جدید را برای جستجو، توصیه، خدمات مشتری خودکار و موارد دیگر رفع می‌کند.
۳. تعامل یکپارچه انسان و کامپیوتر را تسهیل می‌کند
انسان‌ها ترجیح می‌دهند به زبان طبیعی ارتباط برقرار کنند. با NLU، تعامل با دستگاه‌ها و برنامه‌ها بیشتر شبیه انسان، شهودی و بدون اصطکاک می‌شود.
۴. سیستم‌های هوش مصنوعی را موثرتر می‌کند
با فعال کردن سیستم‌ها برای درک بهتر زبان، NLU آنها را پاسخگوتر، متنی، شخصی سازی شده و در برآوردن نیازهای کاربر موثرتر می‌کند.
۵. برای برنامه‌های هوش مصنوعی مبتنی بر زبان حیاتی است
تقریباً هر برنامه‌ای متشکل از هوش مصنوعی که شامل زبان است – مانند پاسخگویی به سؤالات، خلاصه کردن اسناد، عوامل مکالمه و غیره – به قابلیت‌های پیشرفتهNLU متکی است. این یک فناوری اصلی و اساسی در هوش مصنوعی‌ست.
سیستم‌های NLU چگونه کار می‌کنند؟
سیستم درک زبان طبیعی شامل مدل‌ها و خطوط پیچیده یادگیری ماشینی است که درک زبان را امکان پذیر می‌کند. در ادامه یک نمای کلی از نحوه عملکرد سیستم‌هایNLU مدرن ارائه شده است:
۱. ورودی‌های زبان طبیعی
این سیستم متن یا صوتی که به زبان طبیعی‌ست را از دنیای واقعی به عنوان ورودی می‌گیرد. برای ورودی متنی، پیش پردازش اولیه به جهت انجام اصلاحات املایی، اختصارات و غیره انجام می‌شود.
۲. لایه جاسازی
این مرحله متن پیش پردازش شده را به بردارهای ویژگی عددی به نام embeddings تبدیل می‌کند. این موارد درک معنایی کلمات و ارتباط آنها با کلمات دیگر را در بر می‌گیرد.
۳. مدل تشخیص قصد و نیت
یک مدل طبقه‌بندی نیت کاربر، تعبیه‌ها را تجزیه و تحلیل می‌کند تا هدف یا قصد پشت ورودی (درخواست) را تعیین کند، مانند پرسیدن سؤال، درخواست اطلاعات و غیره.
۴. استخراج موجودیت
موجودیت‌هایی مانند نام‌ها، تاریخ‌ها، مکان‌ها و غیره از متن ورودی از طریق مدل‌های یادگیری ماشینی که مختص شناسایی موجودیت‌ها هستند استخراج می‌شود.
۵. تجزیه معنایی
ورودی با استفاده از تکنیک‌های تجزیه معنایی به یک نمایش رسمی از معنای آن تبدیل می‌شود.
۶. تولید پاسخ
اهداف، موجودیت‌ها و بازنمایی معنایی شناسایی‌شده برای فرمول‌بندی یک پاسخ یا عمل مناسب استفاده می‌شود. سیستم‌های گفتگوی پیشرفته همچنین ممکن است زمینه و حالت را حفظ کنند.
۷. خروجی زبان طبیعی
پاسخ تولید شده از عملیات توسط کامپیوتر به متن یا خروجی گفتار به صورت زبان طبیعی تبدیل می‌شود.
بنابراین به طور خلاصه، سیستم، زبان ورودی را درک می‌کند، معنی را استخراج می‌کند، آن را به صورت داخلی نشان می‌دهد، پاسخ‌های مناسب را تعیین کرده و سپس زبان طبیعی تولید می‌کند.
رویکردها و مدل‌های NLU
بسیاری از رویکردها و مدل‌های یادگیری ماشین برای توسعه سیستم‌های NLU استفاده می‌شوند:
۱. سیستم‌های مبتنی بر قانون
سیستم‌های NLU اولیه بر دستور زبان و قواعد زبان‌شناختی کدگذاری شده تکیه داشتند. اما اینها فاقد انعطاف پذیری و مقیاس پذیری بودند.
۲. مدل‌های کلاسیک ML
مدل‌های یادگیری ماشین مانند SVM، رگرسیون لجستیک و غیره برای طبقه‌بندی هدف و وظایف استخراج موجودیت استفاده شده‌اند. اما آنها به شدت به مهندسی ویژگی وابسته هستند.
۳. شبکه‌های عصبی
مدل‌های یادگیری عمیق مانند CNN، RNN، LSTM با یادگیری مستقیم از داده‌های متنی خام بدون مهندسی ویژگی‌ها، انقلابی در NLU ایجاد کردند.
۴. جاسازی‌های کلمه
تکنیک‌هایی مانند Word2Vec و GloVe بازنمایی‌های برداری از کلمات را تولید می‌کنند که بر اساس زمینه‌شان، لایه معنایی را درک می‌کند.
۵. مکانیسم‌های توجه
لایه‌های توجه اهمیت کلمات مرتبط را تقویت می‌کنند و نویز را کاهش می‌دهند و دقت را بهبود می‌بخشند. معماری ترانسفورماتور صرفاً بر اساس توجه، بسیار محبوب شده است.
۶. مدل‌های زبانی از پیش آموزش دیده
مدل‌هایی مانند BERT، ELMo، ULMFit، و GPT که روی مجموعه‌های متنی عظیم از قبل آموزش دیده‌اند، هنگام تنظیم دقیق وظایف پایین‌دست، دستاوردهای بزرگی در عملکرد NLU ایجاد می‌کنند.
۷. پایگاه‌های دانش
پایگاه‌های دانش خارجی مانند ساختارهای طبقه‌بندی، و نمودارهای دانش، زمینه و ارتباط بیشتری را برای بهبود درک فراهم می‌کنند.
۸. یادگیری چندوجهی
ترکیب زبان با سایر روش‌ها مانند بینایی و صدا به بهبود زمینه و ابهام‌زدایی معنا کمک می‌کند.
با پیشرفت سریع در یادگیری عمیق و در دسترس بودن داده‌های آموزشی در مقیاس بزرگ، سیستم‌های NLU بسیار پیچیده شده‌اند. با این حال، هنوز با پیشرفت تکنیک‌های مدل سازی، جزئیات زیادی برای بهبود وجود دارد.
چالش‌ها در NLU
با وجود گام‌های اخیر، ساختن سیستم‌های فدرتمند NLU که زبان را مانند انسان‌ها به طور کامل درک کند، همچنان دشوار است. برخی از چالش‌های کلیدی عبارتند از:
– ابهام: زبان طبیعی اغلب مبهم است و کلمات یکسان در زمینه‌های مختلف معانی متفاوتی دارند. ابهام زدایی موثر دشوار است.
– معنای ضمنی: انسان‌ها از بافتار جملات معنای زیادی را استنباط می‌کنند که به صراحت بیان نشده است. گرفتن چنین تفاوت‌های ظریف برای مدل‌های NLU دشوار است.
– دانش جهانی: دانش گسترده جهانی و عقل سلیم به درک انسان کمک می‌کند، اما فاقد مدل است.
– استدلال: انسان‌ها می‌توانند در مورد زبان در حین ایجاد ارتباطات منطقی استدلال کنند. آموزش این به مدل‌ها یک مشکل تحقیقاتی بزرگ است.
– شخصی سازی: مدل‌های NLU باید با زمینه‌ها، پروفایل‌ها، ترجیحات و رفتارهای کاربر سازگار شوند. پیشرفت در حال انجام است اما کار بیشتری لازم است.
– وابستگی به داده‌های آموزشی: عملکرد هنوز به شدت به مجموعه داده‌های آموزشی بزرگ وابسته است که می‌توانند سوگیری‌ها را ایجاد کنند. کاهش این وابستگی مهم است.
– توضیح پذیری: فقدان قابلیت تفسیر و توضیح مدل، اشکال زدایی و بهبود را دشوار می‌کند.
پیشرفت NLU برای رسیدگی به این چالش‌ها از طریق تکنیک‌های جدید برای درک زبان انسان‌مانند کلیدی است. این زمینه همچنان یک حوزه مهیج و امیدوارکننده برای تحقیقات هوش مصنوعی است.
کاربردهای NLU در دنیای واقعی
نمونه‌های رایج فعلی در استفاده از سیستم NLU عبارتند از:
– هوش مصنوعی محاوره‌ای: چت بات‌ها، دستیاران مجازی، نمایندگان خدمات مشتری از سیستم درک زبان طبیعی برای درک سوالات و درخواست‌های کاربر استفاده می‌کنند.
– سیستم‌های توصیه: اولویت‌های کاربر را از زبان آنها درک کرده و برای بهبود نتایج توصیه‌هایی ارائه می‌دهد.
– بازیابی اطلاعات: ارتباط جستجو را با درک نیاز اطلاعاتی کاربر از عبارت‌های جستجو بهبود می‌دهد.
– تعدیل محتوا: با درک زبان در محتوای آنلاین، نقض خط‌مشی، سوء استفاده، سخنان مشوق عداوت و تنفر را شناسایی می‌کند.
– تجزیه و تحلیل متن: بازخورد مشتری، نظرسنجی‌ها، رسانه‌های اجتماعی و سایر داده‌های متنی را برای استخراج بینش درک می‌کند.
– خلاصه سازی متن: با درک معنایی، خلاصه‌هایی از اسناد طولانی ایجاد می‌کند.
– تجزیه و تحلیل احساسات: انداره‌گیری نظرات و احساسات نسبت به محصولات، رویدادها و سیاست‌ها.
– کاربردهای بالینی: درک اطلاعات پزشکی و یادداشت‌های بالینی برای کمک به مراقبت‌های بهداشتی.
کاربردهای NLU با توجه به نقش مرکزی زبان در ارتباطات انسانی و تبادل اطلاعات بسیار گسترده است. پیشرفت درک زبان همچنان یک نقطه کانونی کلیدی در تحقیق و توسعه هوش مصنوعی است.
آینده NLU
NLU در دهه گذشته پیشرفت چشمگیری داشته است. با این حال، همچنان که ما به سمت درک زبان در سطح انسانی پیش می‌رویم، مرزهایی برای توسعه وجود دارد. برخی از مسیرهای هیجان انگیز برای آینده NLU عبارتند از:
- سیستم‌های مکالمه‌ای که می‌توانند در گفتگوی آزاد و بدون محدودیت شرکت کنند
- NLU چندوجهی ترکیبی از زبان، بینایی و درک گفتار
- ادغام دانش خارجی و استدلال در مدل‌های NLU
- یادگیری بیشتر زبان بدون نظارت
- مدل‌های NLU چند زبانه
- افزایش تفسیرپذیری و توضیح پذیری تصمیمات مدل
- NLU برای روش‌های جدید مانند زبان اشاره
- درک زبان در حوزه‌های تخصصی
با فراگیر شدن NLU در میان برنامه‌ها، ادغام یکپارچه و مسئولانه آن در زندگی ما به شیوه‌ای انسان‌گرایانه مهم خواهد بود. به طور کلی، آینده ماشین‌های در حال توسعه که زبان را با مهارت انسان‌ها درک می‌کنند، همچنان یک ماجراجویی هیجان‌انگیز هوش مصنوعی است.
نتیجه
درک زبان طبیعی سیستم‌های هوش مصنوعی را قادر می‌سازد تا معنی را از زبان انسان درک کنند. این یک عنصر کلیدی NLP محسوب می‌شود که بر درک زبان متمرکز است. NLU گفتار و متن را به نمایش‌های ساختاری تبدیل می‌کند که رایانه‌ها می‌توانند پردازش کنند. این به سیستم‌های مکالمه، سیستم‌های توصیه کننده، موتورهای جستجو و سایر برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تا ورودی‌های زبان طبیعی را درک کنند. تعامل یکپارچه و شهودی بین انسان و ماشین را تسهیل می‌کند. اگرچه قابلیت‌های سیستم درک زبان طبیعی به لطف یادگیری عمیق بسیار بهبود یافته است، اما همچنان چالش‌های متعددی در رسیدن به عملکرد در سطح انسانی باقی مانده است. با پیشرفت تحقیقات، NLU حتی فراگیرتر خواهد شد و طیف گسترده ای از فناوری‌ها و رابط‌های زبان هوشمند را تقویت خواهد کرد.
پایان مطلب
پی نوشت:
در AI Point همه تلاش ما رعایت نکات حرفه‌ای و الزامات اساسی برای ارائه مطالب است. برای تولید مقالات عموما از بهترین منابع موجود بهره می‌بریم. در این مجله جدیدترین و محبوب‌ترین مطالب حوزه هوش مصنوعی و ابزارهای AI ، کریپتوکارنسی، بلاکچین و مقالات NLP از منابع تخصصی انتخاب و ترجمه می‌شود. در انتخاب مقالات برای ترجمه به ارجاعات متن توجه می‌کنیم. اساسا به دنبال ارائه محتوای جذاب و آموزنده هستیم تا مخاطبان خود را در این حوزه درگیر کنیم. برای تولید محتوا سرنخ‌هایی از هوش مصنوعی می‌گیریم. باور داریم که هوش مصنوعی یک فناوری قدرتمند است که می‌تواند بسیار مفید واقع شود و کیفیت مطالب و دقت داده‌ها را بیشتر کند. در این ژورنال آنلاین سعی داریم با ارائه اطلاعات دقیق و جامع به مخاطبان خود کمک کرده و به پرسش‌های آنها پاسخ دهیم. علاوه براین، پیوسته به دنبال شیوه‌های برای بهبود وبسایت و مطالب خود هستیم، بنابراین نظرات و پیشنهادات خود را با ما در میان بگذارید.
