Naturlig språkforståelse (NLU)

Naturlig språkforståelse (NLU) er et underfelt av kunstig intelligens (KI) som fokuserer på maskiners evne til å forstå og tolke menneskespråk på en meningsfull måte. I motsetning til enkel tekstbehandling eller nøkkelordmatching, har NLU som mål å forstå konteksten, intensjonen og nyansene bak ordene mennesker bruker, slik at datamaskiner kan samhandle med brukere mer naturlig og effektivt.

Forstå naturlig språkforståelse

Naturlig språk er måten mennesker kommuniserer med hverandre på ved å bruke talte eller skrevne ord i språk som engelsk, mandarin eller spansk. Disse språkene er komplekse, fulle av idiomer, tvetydigheter og kontekstuelle betydninger som ofte er utfordrende for datamaskiner å forstå. NLU tar tak i disse utfordringene ved å gjøre det mulig for maskiner å tolke menneskespråk på et nivå som går utover bokstavelig ord-for-ord-oversettelse.

NLU vs. NLP vs. NLG

NLU blir ofte forvekslet med andre relaterte begreper innen KI-feltet, som naturlig språkprosessering (NLP) og naturlig språkgenerering (NLG). Selv om de henger sammen, har hver sin distinkte rolle:

• Naturlig språkprosessering (NLP): NLP omfatter alle aspekter av forståelse og behandling av menneskespråk av maskiner. Det inkluderer både forståelse og generering av språk, og dekker ulike teknikker for å behandle og analysere store mengder naturlig språklig data.
• Naturlig språkforståelse (NLU): NLU er en underkategori av NLP som spesifikt fokuserer på maskinell leseforståelse. Det innebærer å tolke meningen bak tekst eller tale, gjenkjenne intensjon og håndtere språkets nyanser som kontekst, følelser og tvetydighet.
• Naturlig språkgenerering (NLG): NLG er en annen underkategori av NLP som handler om å generere menneskelig språk fra maskinlesbar data. Det gjør det mulig for datamaskiner å lage tekst eller tale som imiterer menneskelig kommunikasjon, ofte brukt til å oppsummere informasjon eller svare på brukerhenvendelser.

Å forstå forskjellen mellom disse begrepene er viktig for å forstå hvordan NLU passer inn i det bredere KI- og språkprosesseringfeltet.

Hvordan fungerer naturlig språkforståelse?

NLU-systemer benytter en kombinasjon av datalingvistikk, maskinlæringsalgoritmer og semantisk forståelse for å tolke menneskespråk. Prosessen innebærer flere viktige trinn:

1. Tokenisering

Tokenisering innebærer å dele opp inndata-tekst eller tale i mindre enheter kalt tokens, som kan være ord, fraser eller symboler. Dette trinnet gjør det lettere for systemet å analysere språkstrukturen.

Eksempel:

• Innsetning: “Bestill en flyreise til New York i morgen.”
• Tokens: [“Bestill”, “en”, “flyreise”, “til”, “New York”, “i morgen.”]

2. Orddel- og ordklassemerking

I dette trinnet blir hver token merket med sin grammatiske funksjon, for eksempel substantiv, verb, adjektiv osv. Orddel- og ordklassemerking hjelper til med å forstå den grammatiske strukturen i setningen.

Eksempel:

• “Bestill” – Verb
• “en” – Artikkel
• “flyreise” – Substantiv
• “til” – Preposisjon
• “New York” – Egennavn
• “i morgen” – Adverb

3. Syntaktisk parsing

Syntaktisk parsing innebærer å analysere den grammatiske strukturen i setningen for å forstå hvordan tokenene henger sammen. Dette trinnet lager et parsetre som representerer den syntaktiske strukturen.

4. Semantisk analyse

Semantisk analyse tolker meningen i setningen ved å vurdere definisjonene av ordene og hvordan de kombineres i kontekst. Det løser tvetydigheter og forstår synonymer eller homonymer.

Eksempel:
Ordet “Bestill” kan være et substantiv eller et verb. I denne konteksten identifiseres det som et verb som betyr “å reservere”.

5. Intensjonsgjenkjenning

Intensjonsgjenkjenning identifiserer hensikten bak brukerens inndata. Det avgjør hva brukeren ønsker å oppnå.

Eksempel:
Intensjon: Bestille en flyreise.

6. Entitetsgjenkjenning

Entitetsgjenkjenning trekker ut spesifikke datapunkter eller entiteter fra teksten, som datoer, tidspunkter, steder, navn osv.

Eksempel:

• Destinasjon: New York
• Dato: I morgen

7. Kontekstuell forståelse

NLU-systemer tar hensyn til konteksten i samtalen, inkludert tidligere interaksjoner, for å gi nøyaktige svar.

Eksempel:
Hvis brukeren tidligere i samtalen nevnte at de foretrekker morgenfly, tar systemet hensyn til det.

8. Responsgenerering

Når intensjon og entiteter er identifisert, kan systemet generere et passende svar eller utføre en handling, ofte ved å bruke NLG for å produsere menneskelignende tekst eller tale.

Bruksområder for naturlig språkforståelse

NLU har et bredt spekter av bruksområder på tvers av ulike bransjer, og forbedrer måten mennesker samhandler med maskiner på. Under er noen fremtredende brukstilfeller:

1. Chatboter og virtuelle assistenter

NLU er ryggraden i intelligente chatboter og virtuelle assistenter som Amazons Alexa, Apples Siri, Google Assistant og Microsoft Cortana. Disse systemene kan forstå stemmekommandoer eller tekstinndata for å utføre oppgaver, svare på spørsmål eller kontrollere smarte enheter.

Brukstilfelle:

• Kundesupport-chatboter: Selskaper implementerer chatboter på nettsidene sine for å håndtere vanlige kundehenvendelser. Ved å forstå naturlig språk kan disse chatbotene gi umiddelbare svar, feilsøke problemer eller veilede brukere gjennom prosesser uten menneskelig inngripen.

2. Kundeservice og support

NLU forbedrer kundeservice ved å gjøre det mulig for systemer å tolke og svare på kundehenvendelser nøyaktig.

Eksempler på brukstilfeller:

• Interaktive talesvarsystemer (IVR): NLU gjør at IVR-systemer kan forstå talte forespørsler, sette over samtaler til riktige avdelinger eller gi informasjon uten behov for tastevalgmenyer.
• E-postrutering: NLU kan analysere innkommende kunde-e-poster for å avgjøre intensjon og hastegradsnivå, og dirigere dem til riktige supportmedarbeidere eller utløse automatiske svar.

3. Sentimentanalyse

NLU brukes til å analysere tekstdata fra sosiale medier, anmeldelser eller tilbakemeldinger for å avgjøre sentimentet bak kundenes meninger.

Brukstilfelle:

• Omdømmestyring: Selskaper overvåker sosiale medieplattformer for å måle offentlig sentiment om sine produkter eller tjenester. NLU hjelper med å kategorisere kommentarer som positive, negative eller nøytrale, slik at virksomheter kan svare hensiktsmessig.

4. Maskinoversettelse

NLU spiller en viktig rolle i å oversette tekst eller tale fra ett språk til et annet, samtidig som mening og kontekst bevares.

Brukstilfelle:

• Global kommunikasjon: Selskaper som opererer i flere land bruker NLU-drevne oversettelsesverktøy for å kommunisere med internasjonale kunder og partnere, og sikrer nøyaktige og kontekstuelt tilpassede oversettelser.

5. Stemmestyrte applikasjoner

NLU gjør det mulig for applikasjoner å forstå og behandle stemmekommandoer, noe som gjør samhandling mer naturlig.

Eksempler på brukstilfeller:

• Smarte hjem-enheter: Brukere kan styre husholdningsapparater, belysning eller sikkerhetssystemer med stemmekommandoer tolket av NLU-systemer.
• Stemmeaktivert søk: NLU gjør det mulig for brukere å søke på internett ved å bruke naturlig tale, noe som øker tilgjengelighet og bekvemmelighet.

6. Innholdsanalyse og datauttrekk

NLU hjelper med å behandle store mengder ustrukturert tekstdata for å trekke ut meningsfull informasjon.

Eksempler på brukstilfeller:

• Analyse av juridiske dokumenter: Advokatfirmaer bruker NLU for å skanne kontrakter eller juridiske dokumenter for å identifisere nøkkelklausuler, forpliktelser eller risikoer.
• Behandling av medisinske journaler: NLU hjelper til med å trekke ut pasientinformasjon, diagnoser og behandlingsplaner fra ustrukturerte medisinske notater.

7. Utdanning og e-læring

NLU forbedrer utdanningsverktøy ved å muliggjøre personlige læringsopplevelser.

Brukstilfelle:

• Intelligente læresystemer: NLU gjør det mulig for utdanningsprogramvare å forstå elevspørsmål og gi tilpassede forklaringer eller ressurser.

Eksempler på NLU i praksis

1. Virtuelle assistenter

• Apples Siri: Bruker NLU til å forstå stemmekommandoer for å sette påminnelser, sende meldinger eller søke etter informasjon.
• Amazons Alexa: Tolker naturlig språk for å kontrollere smarte hjem-enheter, spille musikk eller svare på spørsmål.
• Google Assistant: Forstår komplekse forespørsler og gir personlige svar basert på brukerpreferanser og kontekst.

2. Kundesupport-chatboter

• Banktjenester: Chatboter hjelper kunder med kontoforespørsler, transaksjonsdetaljer eller svindelrapportering ved å forstå spørsmålene deres på naturlig språk.
• Netthandelsplattformer: Boter hjelper brukere med å spore bestillinger, behandle returer eller finne produkter gjennom samtalebaserte grensesnitt.

3. Sentimentanalyseverktøy

• Overvåking av sosiale medier: Verktøy som Brandwatch bruker NLU for å analysere offentlig sentiment på plattformer som Twitter eller Facebook, slik at bedrifter forstår kundeholdninger.

4. Maskinoversettelsestjenester

• Google Translate: Går utover ord-for-ord-oversettelse ved å bruke NLU for å forstå kontekst og gi mer nøyaktige oversettelser.
• Microsoft Translator: Bruker NLU for å tolke idiomatiske uttrykk og beholde den tiltenkte meningen på tvers av språk.

5. Datainnsamling og skjemabehandling

• Automatisk dataregistrering: NLU gjør det mulig for systemer å forstå informasjon gitt på naturlig språk og fylle ut databaser eller skjemaer nøyaktig.
• Tale-til-tekst-applikasjoner: Transkriberer talt språk til skriftlig tekst, samtidig som tegnsetting og formatering forstås ut fra kontekst.

Fordeler med naturlig språkforståelse

NLU gir flere fordeler som forbedrer både brukeropplevelse og driftseffektivitet:

1. Bedre menneske-maskin-interaksjon

Ved å gjøre det mulig for maskiner å forstå naturlig språk, blir interaksjoner mer intuitive og brukervennlige. Brukere trenger ikke å lære spesifikke kommandoer eller syntaks, noe som gjør teknologien mer tilgjengelig.

2. Automatisering av rutineoppgaver

NLU gjør det mulig å automatisere repeterende oppgaver som å svare på vanlige spørsmål, sette opp avtaler eller behandle standardforespørsler, slik at menneskelige ressurser frigjøres til mer komplekse aktiviteter.

3. Forbedret kundeopplevelse

Personlige og raske svar gjort mulig av NLU gir høyere kundetilfredshet. Å forstå kundens intensjon gjør at virksomheter kan møte behov effektivt.

4. Innsikt fra ustrukturert data

NLU kan behandle store mengder ustrukturert data som e-poster, anmeldelser og sosiale medier-innlegg, og trekke ut verdifull innsikt som informerer forretningsstrategier.

5. Flerspråklig støtte

NLU-systemer kan trenes til å forstå flere språk, slik at bedrifter kan kommunisere med et globalt publikum uten språkbarrierer.

Utfordringer innen naturlig språkforståelse

Til tross for fremskritt, står NLU overfor flere utfordringer på grunn av menneskespråkets kompleksitet:

1. Tvetydighet og variasjon

Menneskespråk er iboende tvetydig. Ord og uttrykk kan ha flere betydninger avhengig av kontekst.

Eksempel:
“Jeg så henne dukke.” Dette kan bety at man så en person bøye hodet, eller at man observerte en and som tilhører henne.

2. Idiomer og uttrykk

Idiomatisk uttrykk oversettes ikke bokstavelig, noe som gjør dem vanskelige for maskiner å tolke.

Eksempel:
“Det regner katter og hunder.” NLU-systemer må forstå at dette betyr at det regner kraftig, ikke ta uttrykket bokstavelig.

3. Sarkasme og ironi

Å oppdage sarkasme eller ironi krever forståelse av tone og kontekst, noe som er utfordrende for maskiner.

Eksempel:
“Flott jobbet med å miste tidsfristen.” Dette er sannsynligvis sarkastisk, og uttrykker misnøye i stedet for ros.

4. Kulturelle og språklige nyanser

Språk varierer mye mellom kulturer, regioner og sosiale grupper, og NLU-systemer må være tilpasningsdyktige og følsomme for disse forskjellene.

5. Utvikling av språkbruk

Slang, nye uttrykk og endrede betydninger krever kontinuerlige oppdateringer og læring.

Eksempel:
Ordet “lit” har utviklet seg til å bety noe spennende eller utmerket, noe eldre NLU-modeller kanskje ikke gjenkjenner.

6. Personvern og etikk

Behandling av naturlig språk innebærer ofte personlig eller sensitiv informasjon, noe som reiser spørsmål om datasikkerhet og etisk bruk.

Integrasjon med KI-automatisering og chatboter

NLU er avgjørende for utvikling av intelligente chatboter og KI-automatisering-verktøy, spesielt innen [kundeservice og engasjement.

KI-chatboter

• Forstå brukerintensjon: NLU gjør det mulig for chatboter å tolke hva brukere spør etter, selv om det er formulert på ulike måter.
• Kontekstuelle samtaler: Avanserte NLU-løsninger lar chatboter opprettholde kontekst over flere interaksjoner, noe som gir mer sammenhengende og relevante svar.
• Personalisering: Ved å forstå brukerpreferanser og tidligere interaksjoner kan chatbotene tilby tilpassede anbefalinger eller hjelp.

KI-automatisering

• Arbeidsflytautomatisering: NLU kan utløse automatiserte arbeidsflyter basert på naturlige språkinndata, som å behandle en refusjon når en kunde uttrykker misnøye.
• E-post- og dokumentbehandling: Automatisering av klassifisering og ruting av e-poster eller dokumenter basert på innholdsanalyse.

Virtuelle assistenter i virksomheter

• Oppgavestyring: Assistenter som forstår naturlige språklige kommandoer for å avtale møter, sette påminnelser eller administrere oppgaver.
• Datainnhenting: Rask tilgang til informasjon ved å søke i databaser med naturlige språklige spørsmål.

Viktige begreper og terminologi

Å forstå NLU innebærer å være kjent med flere nøkkelbegreper:

Intensjonsgjenkjenning

Identifisere hensikten eller målet bak en brukers inndata. Det er grunnsteinen i NLU, og gjør det mulig for systemer å avgjøre hvilken handling som skal utføres.

Eksempel:
Bruker sier: “Jeg leter etter italienske restauranter i nærheten.”
Intensjon: Søke etter restaurantanbefalinger.

Entitetsgjenkjenning

Trekke ut spesifikke informasjonsbiter (entiteter) fra inndata, som navn, datoer, steder eller mengder.

Eksempel:
Entiteter: “Italienske restauranter” (type kjøkken), “i nærheten” (plassering relativt til brukeren).

Tokenisering

Dele opp tekst i mindre enheter (tokens), vanligvis ord eller fraser, for å gjøre analysen håndterbar.

Parsing

Analysere setningens grammatiske struktur for å forstå forholdene mellom ord.

Ontologi

En strukturert representasjon av kunnskap som definerer begreper og kategorier, samt forholdet mellom dem.

Semantisk analyse

Tolke betydningen av ord og setninger, inkludert synonymer, antonymer og nyanser.

Pragmatikk

Forstå språk i kontekst, og ta hensyn til faktorer som tone, situasjon og underforståtte meninger.

Kontekstuell forståelse

Holde oversikt over tidligere interaksjoner eller situasjonskontekst for å tolke nåværende inndata korrekt.

Forskning på naturlig språkforståelse (NLU)

Naturlig språkforståelse (NLU) er et underfelt av kunstig intelligens med fokus på å gjøre maskiner i stand til å forstå og tolke menneskespråk på en meningsfull måte. Artikkelen “Natural Language Understanding with Distributed Representation” av Kyunghyun Cho (2015) introduserer en nevrale nettverksbasert tilnærming til NLU, og gir en selvstendig guide som dekker det grunnleggende innen maskinlæring og nevrale nettverk. Den fokuserer hovedsakelig på språkmodellering og maskinoversettelse, som er grunnleggende komponenter i NLU. Les mer

I den nylige artikkelen “Meaning and understanding in large language models” av Vladimír Havlík (2023) utforsker forfatteren de filosofiske implikasjonene av språkmodeller som LLMs når det gjelder forståelse av naturlig språk. Studien hevder at disse modellene kan gå utover ren syntaktisk manipulasjon for å oppnå reell semantisk forståelse, noe som utfordrer tradisjonelle syn på maskinell språkprosessering. Les mer

Studien “Benchmarking Language Models for Code Syntax Understanding” av Da Shen m.fl. (2022) undersøker kapasiteten til forhåndstrente språkmodeller til å forstå syntaktiske strukturer, spesielt i programmeringsspråk. Funnene tyder på at selv om disse modellene utmerker seg innen naturlig språkprosessering, har de utfordringer med kodesyntaks, noe som understreker behovet for forbedrede pre-treningsstrategier. Les mer

I “Natural Language Understanding Based on Semantic Relations between Sentences” av Hyeok Kong (2012), diskuterer forfatteren begrepet hendelsesuttrykk og semantiske relasjoner mellom hendelser som grunnlaget for tekstforståelse, og gir en ramme for å behandle språk på setningsnivå. [Les mer