Czym jest przetwarzanie języka naturalnego? Jak działa? Jak jest wykorzystywane? Jakie są zasady działania i korzyści z chatbota opartego na NLP oraz czy faktycznie go potrzebujesz? Rozbijamy ten podobszar sztucznej inteligencji, skupiając się na jego zastosowaniach w technologiach chatbotów w prosty sposób, aby uczynić koncepcję zrozumiałą i dostępną dla każdego, włącznie z osobami niebędącymi ekspertami technicznymi.
Rozwój Chatbotów: Porównanie metod NLP i botów regułowych w biznesie
Chatboty, choć są obecne na scenie technologii biznesowych od kilku lat, wciąż są gorącym tematem. Ogólnie rzecz biorąc, istnieją dwa podejścia do ich tworzenia:
- Firmy, które zdecydowały się na rozwijanie botów zdolnych do naturalnych rozmów niemających odróżnienia od tych prowadzonych przez ludzi, przy użyciu NLP i uczenia maszynowego.
- Firmy skoncentrowane na funkcjonalnych botach, które są dobre w wykonywaniu konkretnych zadań szybko i efektywnie, przy czym postrzeganie ich jako ludzi jest sprawą drugorzędną.
Problem polega na tym, że w obliczu całego szumu wokół AI i chatgpt często trudno utrzymać perspektywę, odróżnić fakty od fikcji, zarządzać oczekiwaniami użytkowników i doświadczeniem klienta lub po prostu opierać się pokusie technologii samą dla siebie (zamiast trzymać się swojego celu biznesowego/marketingowego).
Szczególnie, chat bot nie musi koniecznie próbować oszukać cię, że jest człowiekiem, aby odnieść sukces w realizacji swojej misji. W tym stadium rozwoju technologii próba osiągnięcia tego celu byłaby ogromnym błędem, a nie pomocą.
W rzeczywistości, podczas gdy każda rozmowa o chatbotach zazwyczaj towarzyszy wspomnienie o sztucznej inteligencji, uczeniu maszynowym i (NLP), wiele wysoce wydajnych botów jest dosyć „głupich” i daleko im do wyglądania jak ludzie.
Boty oparte na regułach, z przyciskami opcji, pytaniami tak/nie, rozpoznawaniem słów kluczowych i szybkimi sugestiami odpowiedzi, wydają się generować doskonałe wyniki. Czasem nawet lepsze niż NLP!
Mimo to nie oznacza to, że powinieneś z niego rezygnować. System NLP ma ważną rolę w rozwoju botów i operacji biznesowych. Kluczem do skutecznego zastosowania NLP jest zrozumienie w jakim stopniu, jak i kiedy go używać.
Aby poznać sens wdrożenia chatbot nlp, rozbiliśmy istotę NLP, jego mechanizmy działania i możliwe zastosowania.
Powiązane artykuły:
Dlaczego maszyny potrzebują przetwarzania języka naturalnego (NLP)?
Wszystko, co wyrażamy w formie pisanej lub mówionej, przekazuje dużo więcej niż samo znaczenie użytych słów. Kiedy mówimy lub piszemy, używamy różnych elementów, takich jak temat, ton, wybór słów, struktura zdania i interpunkcja.
Te elementy pozwalają innym ludziom zrozumieć przekazywaną informację, jej wartość i zamiar.
Ludzie mają naturalną zdolność do rozumienia i często przewidywania zachowań innych, bazując na tej skomplikowanej mieszance informacji. Ale czy to jest proste? Nie do końca.
Wyobraźmy sobie, że jedna osoba może powiedzieć setki słów w jednym oświadczeniu, a każde zdanie może mieć swoją własną złożoność i kontekst.
Przyjrzyjmy się teraz temu z perspektywy komputerów, zwłaszcza botów. Aby zrozumieć ludzką komunikację, bot musiałby analizować wypowiedzi setek, a nawet tysięcy osób. Dodatkowo, każda z tych osób może mówić inaczej, w zależności od miejsca, w którym się znajduje. Takie dane, pełne różnorodności i nieregularności, nazywamy danymi nieustrukturyzowanymi.
To nie są informacje, które można łatwo uporządkować w proste kolumny i wiersze. To prawdziwe wyzwanie dla każdego, kto próbuje zrozumieć ludzką komunikację za pomocą technologii.
To skomplikowane, nieładne i trudne do manipulowania.
Jedynym sposobem, aby nauczyć maszynę o tym wszystkim, jest pozwolić jej uczyć się na podstawie doświadczenia.
Co to jest NLP?
Język naturalny to język, którego ludzie używają do komunikowania się między sobą. Z drugiej strony, język programowania został stworzony, aby ludzie mogli mówić maszynom, co mają robić w sposób, który maszyny są w stanie zrozumieć.
Na przykład, angielski to język naturalny, podczas gdy Java to język programowania.
Przetwarzanie Języka Naturalnego ułatwia komunikację człowiek-maszyna, bez konieczności „mówienia” maszynom w języku programowania, takim jak Java czy inny.
W zasadzie deweloper chatbota tworzy modele NLP, które pozwalają komputerom rozszyfrować i nawet naśladować sposób komunikacji ludzi.
W przeciwieństwie do typowych operacji przetwarzania tekstu, NLP nie traktuje mowy lub tekstu jako sekwencji symboli. Uwzględnia również hierarchiczną strukturę języka naturalnego – słowa tworzą frazy; frazy tworzą zdania; zdania zamieniają się w spójne pomysły.
Innymi słowy, oprogramowanie NLP nie szuka tylko słów kluczowych. Wykorzystuje wstępnie zaprogramowaną lub zdobytą wiedzę do rozszyfrowania znaczenia i zamiaru na podstawie czynników takich jak struktura zdania, kontekst, idiomy itp.
Na przykład dobre oprogramowanie NLP powinno być w stanie rozpoznać, czy „Dlaczego nie?” użytkownika oznacza zgodę czy pytanie, na które trzeba odpowiedzieć.
NLP dzieli się na dwie główne kategorie:
- Rozumienie Języka Naturalnego (NLU)
- Generowanie Języka Naturalnego (NLG)
Jak NLP wpisuje się w świat użytkowników sztucznej inteligencji?
Słowa „AI”, „NLP” i „ML” (uczenie maszynowe) są czasem używane niemal zamiennie. Jednak istnieje pewna hierarchia w ich relacji.
W hierarchii przetwarzanie języka naturalnego jest uważane za podzbiór uczenia maszynowego, podczas gdy NLP i ML oba znajdują się w większej kategorii sztucznej inteligencji.
Sztuczna inteligencja to jedna z głównych dziedzin informatyki stworzona w latach 60. XX wieku, zajmująca się programowaniem maszyn do rozwiązywania zadań inherentnych dla ludzi, ale trudnych dla komputerów. Udane AI mogłoby robić wszystko, co człowiek (za wyjątkiem czynności czysto fizycznych), w tym poruszanie się po świecie, planowanie, rozpoznawanie obiektów i dźwięków, mówienie, tłumaczenie, wykonywanie transakcji społecznych lub biznesowych, tworzenie prac twórczych, takich jak sztuka czy poezja, i tak dalej. Oczywiście, jesteśmy wciąż bardzo daleko od stworzenia czegokolwiek zbliżonego do tego „ideału”.
Przetwarzanie języka naturalnego to orientowana lingwistycznie dziedzina informatyki, która zajmuje się zdolnością oprogramowania do rozumienia naturalnego języka ludzkiego – zarówno pisemnego, jak i mówionego.
Uczenie maszynowe skupia się na tworzeniu systemów oprogramowania, które mogą uczyć się na podstawie własnych obserwacji i doświadczeń z przeszłości.
Ponieważ w przypadku naszego naturalnego języka istnieje tak wiele różnych rodzajów wejść i scenariuszy, niemożliwe jest, aby jeden deweloper napisał program dla każdego możliwego przypadku. Dlatego też, aby prawdziwie działało przetwarzanie języka naturalnego w sztucznej inteligencji, musi być wspierane przez uczenie maszynowe.
Innymi słowy, uczenie maszynowe pozwala algorytmowi NLP uczyć się z każdej nowej rozmowy i tym samym poprawiać się autonomicznie poprzez praktykę.
NLP to nie tylko tworzenie inteligentnych chatbotów – główne zadania
NLP to narzędzie umożliwiające komputerom analizowanie, rozumienie i wyciąganie znaczenia z języka naturalnego w inteligentny i użyteczny sposób. Wykracza to daleko poza najnowocześniejsze chatboty i inteligentne wirtualne asystentki. W rzeczywistości algorytmy przetwarzania języka naturalnego są obecne wszędzie, od wyszukiwarek, tłumaczeń online, filtrów antyspamowych po sprawdzanie pisowni.
Dlatego, korzystając z NLP, deweloperzy mogą uporządkować i strukturyzować masę danych nieustrukturyzowanych, aby wykonywać zadania takie jak inteligentne:
- Automatyczne skracanie tekstu (inteligentne skracanie długich tekstów).
- Automatyczne sugestie (używane do przyspieszania pisania e-maili, wiadomości i innych tekstów).
- Tłumaczenia (tłumaczenie fraz i pomysłów, a nie słowo po słowie).
- Rozpoznawanie jednostek nazwanych (używane do lokalizowania i klasyfikowania jednostek nazwanych w nieustrukturyzowanych językach naturalnych w predefiniowane kategorie, takie jak organizacje, nazwy osób, lokalizacje, kody, ilości, ceny, czas, procenty, itp.).
- Wydobywanie związków (wydobywanie semantycznych związków między zidentyfikowanymi jednostkami w tekście/mowie, takie jak „znajduje się w”, „jest żonaty/zamężna z”, „jest zatrudniony/pracuje w”, „mieszka w”, itp.).
- Analiza sentymentu (pomaga identyfikować, na przykład, pozytywne, negatywne i neutralne opinie w tekście lub mowie, szeroko używane do wyciągania wniosków z komentarzy w mediach społecznościowych, na forach czy z wyników badań).
- Rozpoznawanie mowy (umożliwia komputerom rozpoznawanie i przekształcanie mowy w tekst – dyktowanie – a także, jeśli jest odpowiednio zaprogramowane, działanie na tej rozpoznanej mowie, na przykład w przypadku asystentów takich jak Google Assistant, Cortana czy Siri od Apple).
- Segmentacja tematyczna (automatycznie dzieli teksty pisane, mowę lub nagrania na krótsze, tematycznie spójne segmenty i jest używana do poprawy wyszukiwania informacji lub rozpoznawania mowy).
Jak działa przetwarzanie języka naturalnego?
Jedną z najlepszych cech NLP jest to, że jest to prawdopodobnie najłatwiejsza część sztucznej inteligencji do wyjaśnienia osobom niebędącym technicznymi.
Weźmy jako przykład jedno z najczęstszych zastosowań przetwarzania języka naturalnego – algorytm przewidywania w Twojej skrzynce odbiorczej e-mail. Oprogramowanie nie tylko zgaduje, co chcesz powiedzieć dalej, ale analizuje prawdopodobieństwo tego na podstawie tonu i tematu. Inżynierowie potrafią to osiągnąć, dostarczając komputerowi „szkolenia NLP”.
Innymi słowy, dostarczają oprogramowaniu ogromną ilość danych na temat języka, obejmując zdania i frazy oraz transkrypcje z rzeczywistych rozmów/maili. W ten sposób, w ciągu czasu, programy komputerowe są w stanie nauczyć się, jak łączyć ze sobą słowa, co próbujemy przekazać i jakie cele chcemy osiągnąć tym komunikatem.
Oczywiście przewidywanie tego, co wpiszesz w biznesowym e-mailu, jest znacznie prostsze niż zrozumienie i odpowiedzenie na rozmowę.
Mimo to dekodowanie/rozumienie tekstu opiera się, w obu przypadkach, w dużej mierze na tym samym zasadzie klasyfikacji.
Ogólnie rzecz biorąc, „rozumienie” języka naturalnego (NLU) następuje poprzez analizę tekstu lub mowy przy użyciu hierarchii modeli klasyfikacji.
Każdy model pomaga następnemu, zawężając zakres, aż komputer dochodzi do ostatecznego etapu „zrozumienia”.
- Klasifikator domeny dzieli naturalne wejście na jedną z predefiniowanych grup domen rozmowy. Jest to konieczne tylko dla rozwiązań, które muszą obsługiwać rozmowy dotyczące różnych tematów, wymagających specjalistycznego słownictwa. Na przykład zdolność do klasyfikacji domeny jest niezbędna dla wirtualnych asystentów, takich jak Siri. Klasyfikatory domen asystenta mogą obejmować domeny takie jak pogoda, sport, nawigacja czy muzyka, między innymi.
- Klasifikator intencji robi dokładnie to, o czym myślisz. Określa, co osoba próbuje osiągnąć, przypisując każde wejście i przypisując je do jednej z intencji określonych w Twoim algorytmie NLP. Przykładowe intencje obejmują „znajdź najbliższy sklep”, „znajdź godziny otwarcia”, „znajdź produkt”, itp.
- Rozpoznawacz jednostek wydobywa słowa i frazy (jednostki), które są istotne dla zrealizowania zapytania/intencji użytkownika. Na przykład, jeśli użytkownik próbuje zarezerwować stolik w Twojej restauracji, niezbędne jednostki pod tą intencją obejmują czas, datę i liczbę gości.
- Klasifikatory ról są dodatkowymi etykietami różnicującymi, które można przypisać jednostkom, jeśli istnieje możliwość, że jednostka może mieć różne znaczenia/konsekwencje w zależności od kontekstu. Na przykład, można dalej sklasyfikować jednostkę czasu, etykietując ją jako „zamknięte” i „otwarte”.
Kierując się logiką klasyfikacji, kiedy algorytm NLP sklasyfikuje intencję i jednostki potrzebne do jej realizacji, system (lub bot) jest w stanie „zrozumieć” i dostarczyć działanie lub szybką odpowiedź.
Trzy filary oparte na NLP dla chatbota
Teraz czas bliżej przyjrzeć się wszystkim kluczowym elementom, które sprawiają, że chatbot oparty na NLP staje się rzeczywistością.
System dialogowy
Komunikacja między ludźmi odbywa się na różne sposoby: mówimy, słuchamy, piszemy i czytamy. Chatboty, czyli programy do rozmów, również muszą być przystosowane do tych sposobów komunikacji. To, co umożliwia im rozmowę z ludźmi, nazywamy systemem dialogowym.
System dialogowy nie ma sztywno określonych elementów. Najważniejsze, aby mógł on odpowiadać na pytania i rozumieć, co do niego mówimy lub piszemy. Może przyjąć różne formy.
Możemy umieścić go w jednym z popularnych komunikatorów takich jak WhatsApp czy Messenger lub na stronie internetowej
Rozumienie Języka Naturalnego (NLU)
Rozumienie Języka Naturalnego (NLU) to kluczowa część NLP (Przetwarzania Języka Naturalnego). To ono sprawia, że komputery potrafią zrozumieć, co mówimy lub piszemy.
Jednak trzeba pamiętać, że języki ludzkie są bardzo skomplikowane. Mają dużo słów i znaczeń, często zupełnie różnych od siebie. Dlatego największym wyzwaniem dla chatbotów, które używają NLP, jest właśnie zrozumienie tego, co mówi użytkownik.
Co jest ważniejsze w chatbocie: czy to, żeby brzmiał jak człowiek, czy żeby rozumiał, co do niego mówimy? Odpowiedź jest prosta: najważniejsze, by bot rozumiał użytkowników i wykonywał ich polecenia. Większość osób nie będzie miała problemu, jeśli odpowiedź bota będzie trochę krótka, pod warunkiem, że będzie zrozumiała. Natomiast bot, który nie rozumie dobrze ludzkiego języka, nawet jeśli prowadzi płynną i miłą rozmowę, nie będzie przydatny. Ważne, aby bot skutecznie rozumiał, co do niego mówimy.
Generowanie Języka Naturalnego (NLG)
Po zrozumieniu tego, co użytkownik do niego mówi, chatbot wykorzystujący NLP musi odpowiedzieć w sposób zrozumiały dla ludzi. Odpowiedź ta nie powstaje znikąd – wymaga pewnej struktury.
Aby chatbot mógł stworzyć odpowiedź, która brzmi naturalnie, musi mieć określoną formę treści. Może to być zrealizowane za pomocą różnych metod, takich jak zasady określające kolejność działań (workflows), gotowe szablony lub podejścia oparte na intencji użytkownika. Innymi słowy, bot musi mieć bazę, na podstawie której tworzy swoje odpowiedzi.
Współczesne systemy generowania języka naturalnego (NLG) opierają się na czymś, co nazywamy projektowaniem narracji lub projektowaniem rozmowy. To proces, który wykorzystuje zasady znane jako „logika warunkowa”. Dzięki nim bot decyduje, jaką odpowiedź dać, w zależności od spełnienia określonych warunków. To właśnie te zasady kierują, jaki rodzaj odpowiedzi zostanie wygenerowany w danej sytuacji.
Czy potrzebujesz chatbota opartego na NLP?
Korzystanie z NLP w przypadku prostych i jednoznacznych zastosowań jest nadmiernym i całkowicie zbędnym wydatkiem.
W rzeczywistości, jeśli jest używane w nieodpowiednim kontekście, chatbot oparty na przetwarzaniu języka naturalnego może być kompletnym zrzędą i bardziej szkodliwy niż pomocny dla Twojego biznesu. Jeśli zadanie można wykonać za pomocą zaledwie kilku kliknięć, zmuszanie użytkownika do wpisywania wszystkiego na pewno nie ułatwia spraw.
Z drugiej strony, jeśli alternatywą jest prezentowanie użytkownikowi nadmiarowej ilości opcji naraz, chatbot oparty na NLP może być użyteczny. Może oszczędzić Twoim klientom zamieszania i frustracji, po prostu pytając ich, co chcą napisać lub powiedzieć.
To nie różni się zbytnio od podejścia do pracownika obsługi przy ladzie w realnym świecie. Sztuczna inteligencja jest fajna, ale jeśli nie jest użyteczna, niewielu będzie zwracać uwagę na to, jak „nowoczesna” jest Twoja firma.
Jak stworzyć chatbota spełniającego wszystkie wymagania?
Masz kilka opcji przy tworzeniu chatbota, w zależności od potrzeb i celów:
Chatbot Sekwencyjny: To podejście polega na zaprogramowaniu całej sekwencji dialogu od początku do końca. Ty, jako twórca, decydujesz o każdym kroku rozmowy. Chatbot sekwencyjny odpowiada w sposób uprzednio zdefiniowany, bez możliwości odstępstwa od ustalonego scenariusza. Jest to dobre rozwiązanie, gdy potrzebujesz przewidywalnej i kontrolowanej interakcji, na przykład w prostych systemach FAQ czy w instrukcjach obsługi.
Chatbot NLP z Wolną Konwersacją: Tutaj oddajesz pole do działania zarówno AI, jak i użytkownikom. Chatbot ten wykorzystuje zaawansowane techniki NLP (Przetwarzania Języka Naturalnego), by zrozumieć i odpowiadać na zapytania w bardziej ludzki sposób. Pozwala to na bardziej płynną i naturalną konwersację, gdzie użytkownik może swobodnie zadawać pytania, a bot stara się na nie odpowiadać w sposób zrozumiały i kontekstowy. Jest to idealne rozwiązanie dla bardziej złożonych interakcji, gdzie użytkownik może mieć różnorodne pytania i potrzeby.
Celowy Chatbot wspomagany AI: W tej opcji tworzysz bota skoncentrowanego na konkretnych celach biznesowych lub funkcjonalnych. Może on wykorzystywać AI, aby lepiej zrozumieć i reagować na potrzeby użytkowników, jednak jego głównym zadaniem jest prowadzenie użytkownika do określonego celu. Może to być na przykład bot sprzedażowy, który pomaga klientom w wyborze produktów, lub chatbot wsparcia, który kieruje użytkowników do odpowiednich zasobów lub rozwiązań. W niektórych przypadkach, bot może łączyć w sobie elementy AI, by lepiej dostosować swoje odpowiedzi do kontekstu rozmowy i specyficznych potrzeb użytkowników.
Osobiście polecam trzecią opcję, ponieważ w ten sposób możesz dostosować bota idealnie do potrzeb swojej firmy. Ta metoda umożliwia pełne dopasowanie chatbota do konkretnych celów biznesowych, z możliwością wykorzystania sztucznej inteligencji do wsparcia, gdy zajdzie taka potrzeba.
Powiązane artykuły:
Chcesz stworzyć chatbota dla swojej firmy?
Jeśli rozważasz wprowadzenie chatbota, który idealnie dopasuje się do Twojej firmy i zintegruje z obecnymi systemami, lub jeśli masz dodatkowe pytania, nie wahaj się umówić na darmową konsultację. Odpowiemy na wszystkie Twoje wątpliwości i, bazując na specyfice Twojej działalności, przedstawimy, jak chatbot mógłby skutecznie wspierać Twój biznes.