NLU

Demystifying NLU- သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်းကို နားလည်ရန် လမ်းညွှန်

Siri သို့မဟုတ် Alexa ကဲ့သို့သော virtual assistant နှင့် စကားပြောပြီး သင်ပြောနေသည်ကို သူတို့နားလည်ပုံရသည်ကို အံ့ဩမိပါသလား။ ဒါမှမဟုတ် လေယာဉ်လက်မှတ်ကြိုတင်မှာယူဖို့ ဒါမှမဟုတ် အစားအသောက်မှာယူဖို့ chatbot ကိုအသုံးပြုပြီး စက်က သင်လိုချင်တာကို အတိအကျသိနိုင်ပုံကို အံ့သြမိပါသလား။ ဤအတွေ့အကြုံများသည် အတိုကောက်အားဖြင့် Natural Language Understanding သို့မဟုတ် NLU ဟုခေါ်သော နည်းပညာကို အားကိုးပါသည်။

chatbots၊ virtual assistant နှင့် voice assistant များ ထွန်းကားလာသည်နှင့်အမျှ သဘာဝဘာသာစကားကို နားလည်ရန် စက်များ လိုအပ်လာမှုသည် ပို၍အရေးကြီးလာသည်။ ဤသည်မှာ သဘာဝဘာသာစကား နားလည်မှု (NLU) တွင် ပါဝင်လာခြင်းဖြစ်သည်။ ဤဆောင်းပါးတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် သဘာဝဘာသာစကားကို နားလည်သဘောပေါက်သည့်အရာကို ပိုမိုနက်ရှိုင်းစွာ စူးစမ်းလေ့လာပြီး ၎င်း၏စိတ်လှုပ်ရှားဖွယ်ဖြစ်နိုင်ချေအချို့ကို ရှာဖွေပါမည်။

သဘာဝဘာသာစကားနားလည်မှု (NLU) ကဘာလဲ။

သဘာဝဘာသာစကားနားလည်မှု (NLU) သည် နယ်ပယ်ခွဲတစ်ခုဖြစ်သည်။ သဘာဝဘာသာစကားအပြောင်းအလဲနဲ့ (NLP) သည် လူသားဘာသာစကားကို ကွန်ပျူတာ နားလည်သဘောပေါက်ခြင်း နှင့် ပတ်သက်သော ကိစ္စရပ်များဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင် သက်ဆိုင်ရာ အဓိပ္ပာယ်ကို ထုတ်ယူရန် လူ့ဘာသာစကားကို စီမံဆောင်ရွက်ခြင်း ပါဝင်သည်။ ဤအဓိပ္ပာယ်သည် ရည်ရွယ်ချက်၊ အမည်ပေးထားသည့်အရာများ သို့မဟုတ် လူသားဘာသာစကား၏ အခြားရှုထောင့်ပုံစံဖြင့် ဖြစ်နိုင်သည်။

NLP သည် စာသားတစ်ခုအတွင်း ရေးထားသော အကြောင်းအရာများကို ဆန်းစစ်နားလည်ရန် ရည်ရွယ်သော်လည်း NLU သည် သဘာဝဘာသာစကားကို အသုံးပြု၍ ကွန်ပျူတာနှင့် စကားစမြည်ပြောဆိုရန် စွမ်းဆောင်နိုင်စေပါသည်။

သဘာဝဘာသာစကားနားလည်မှု (NLU) မည်ကဲ့သို့အလုပ်လုပ်သနည်း။

NLU သည် Machine Learning (ML) မော်ဒယ်များကို အသုံးပြု၍ လူသားဘာသာစကား၏ ကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများကို လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် လုပ်ဆောင်သည်။ ဤပုံစံများကို လူသားဘာသာစကားဖြင့် ပုံစံများကို သိရှိနားလည်ရန် ကူညီပေးသော သက်ဆိုင်ရာ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာတွင် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားပါသည်။

NLU မော်ဒယ်များအတွက် အသုံးပြုသည့် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာတွင် ပုံမှန်အားဖြင့် တံဆိပ်တပ်ထားသော လူသားဘာသာစကား ဥပမာများ ပါ၀င်သည် ၊ ဖောက်သည်ပံ့ပိုးမှုလက်မှတ်များ၊ ချတ်မှတ်တမ်းများ သို့မဟုတ် အခြားစာသားဒေတာပုံစံများကဲ့သို့သော လူသားဘာသာစကားများ ပါဝင်သည်။

NLU ၏ပထမအဆင့်တွင် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် ပြင်ဆင်ရန်အတွက် စာသားအချက်အလက်ကို ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်း ပါဝင်သည်။ ၎င်းတွင် စာသားကို စကားလုံးတစ်လုံးချင်း သို့မဟုတ် စကားစုများအဖြစ် ခွဲခြမ်းခြင်း သို့မဟုတ် စကားလုံးတစ်လုံးစီကို ၎င်း၏သဒ္ဒါအခန်းကဏ္ဍဖြင့် အညွှန်းတပ်ခြင်းပါ၀င်သည့် တိုကင်သတ်မှတ်ခြင်းကဲ့သို့သော လုပ်ငန်းတာဝန်များ ပါဝင်နိုင်သည်။

ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ပြီးနောက်၊ NLU မော်ဒယ်များသည် စာသားမှအဓိပ္ပာယ်ကိုထုတ်ယူရန် အမျိုးမျိုးသော ML နည်းပညာများကို အသုံးပြုသည်။ တူညီသောနည်းလမ်းတစ်ခုမှာ ပေးထားသောစာသားနောက်ကွယ်ရှိ ရည်ရွယ်ချက် သို့မဟုတ် ပန်းတိုင်ကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းပါ၀င်သည့် ရည်ရွယ်ချက် အသိအမှတ်ပြုမှုကို အသုံးပြုခြင်းဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ NLU မော်ဒယ်သည် အသုံးပြုသူတစ်ဦး၏ မက်ဆေ့ချ်သည် ထုတ်ကုန် သို့မဟုတ် ဝန်ဆောင်မှုတစ်ခုအကြောင်း စုံစမ်းမေးမြန်းခြင်းဖြစ်သည်ဟု အသိအမှတ်ပြုနိုင်သည်။

လုပ်ဆောင်နေသည့် NLU ၏ ဥပမာကို အနီးကပ် လေ့လာကြည့်ကြပါစို့။

အနီးနားရှိ ကော်ဖီဆိုင်တစ်ဆိုင်ကို Siri က လမ်းညွန်ချက်တောင်းနေတယ်လို့ မြင်ယောင်ကြည့်ပါ။ "ဟေး Siri၊ အနီးဆုံး ကော်ဖီဆိုင်က ဘယ်မှာလဲ" လို့ ပြောနိုင်ပါတယ်။

NLU မရှိလျှင် Siri သည် သင့်စကားလုံးများကို ကြိုတင်အစီအစဉ်ချထားသည့် တုံ့ပြန်မှုများနှင့် ကိုက်ညီပြီး လုပ်ငန်းမလုပ်တော့သည့် ကော်ဖီဆိုင်ကို လမ်းညွှန်ပေးနိုင်သည်။ သို့သော် NLU ဖြင့် Siri သည် သင့်စကားလုံးများ၏နောက်ကွယ်ရှိ ရည်ရွယ်ချက်ကို နားလည်နိုင်ပြီး သက်ဆိုင်ရာနှင့် တိကျသောတုံ့ပြန်မှုတစ်ခုပေးရန် ထိုနားလည်မှုကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဤဆောင်းပါးသည် ဤနည်းပညာအလုပ်လုပ်ပုံနှင့် ၎င်း၏စိတ်လှုပ်ရှားဖွယ်ဖြစ်နိုင်ချေအချို့ကို စူးစမ်းလေ့လာပါမည်။

သဘာဝဘာသာစကားနားလည်မှုလျှောက်လွှာ

  1. IVR နှင့် Message Routing

    Ivr နှင့် Message Routing
    အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်သောအသံတုံ့ပြန်မှု (IVR) စနစ်များသည် ကြိုတင်မှတ်တမ်းတင်ထားသော အသံစနစ်များနှင့် မီနူးများမှတစ်ဆင့် သုံးစွဲသူများနှင့် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်သည့် အလိုအလျောက်ဖုန်းစနစ်များဖြစ်သည်။ IVR စနစ်များသည် စကားပြောတုံ့ပြန်မှုများကို အသိအမှတ်ပြုရန်နှင့် သင့်လျော်သောဌာန သို့မဟုတ် ကိုယ်စားလှယ်ထံသို့ ခေါ်ဆိုသူများကို လမ်းကြောင်းပေးရန်အတွက် NLU ကို အသုံးပြုသည်။

    NLU သည် မီနူးများမှတဆင့် သွားလာခြင်းထက် သုံးစွဲသူများအား ၎င်းတို့၏ မေးမြန်းချက်များကို ပြောဆိုနိုင်စေရန် IVR စနစ်များကို သဘာဝဘာသာစကား ထည့်သွင်းမှုများကို နားလည်စေရန်လည်း ကူညီပေးပါသည်။

  2. ဖောက်သည်ပံ့ပိုးမှု

    ဖောက်သည်ပံ့ပိုးမှု
    NLU သည် ဖောက်သည် ပံ့ပိုးမှု အတွေ့အကြုံကို ပြောင်းလဲစေပြီး ၎င်းကို ပိုမိုမြန်ဆန် ထိရောက်စေသည်။ Chatbots နှင့် virtual assistant များသည် ဖောက်သည်များ၏ မေးမြန်းချက်များစွာကို ကိုင်တွယ်နိုင်ပြီး ချက်ခြင်းတုံ့ပြန်မှုများကို 24/7 ပေးစွမ်းနိုင်ပါသည်။

    သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် စက်သင်ယူခြင်းတို့ကို အသုံးပြု၍ chatbot များသည် ဖောက်သည်များ၏ မေးမြန်းချက်များကို နားလည်နိုင်ပြီး သက်ဆိုင်ရာအဖြေများကို ပေးဆောင်နိုင်ပါသည်။ ဤနည်းပညာသည် chatbot များကို သုံးစွဲသူများ၏ အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုများမှ သင်ယူနိုင်စေပြီး ၎င်းတို့၏တုံ့ပြန်မှုများကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေပါသည်။

  3. စက်ဘာသာပြန်ခြင်း

    စက်ဘာသာပြန်ခြင်း
    NLU သည် စက်ဘာသာပြန်ဆိုခြင်း (AI ၏ဌာနခွဲတစ်ခု) တွင် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှပါဝင်ပြီး ကွန်ပျူတာများကိုအသုံးပြု၍ စာသားများကို ဘာသာစကားတစ်ခုမှ အခြားဘာသာစကားသို့ ဘာသာပြန်ဆိုခြင်းဖြစ်သည်။

    NLU သည် အာရုံကြောစက်ဘာသာပြန်ဆိုခြင်း (NMT) မော်ဒယ်များကို ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်စေခြင်းဖြင့် စက်ဘာသာပြန်ခြင်းကို တော်လှန်ခဲ့သည်။

    စက်ဘာသာပြန်ဆိုမှုများ၏ အရည်အသွေးကို မြှင့်တင်ပေးသောကြောင့် NLU သည် NMT မော်ဒယ်များတွင် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ ၎င်းသည် မူရင်းစာသားနောက်ကွယ်ရှိ အဓိပ္ပါယ်နှင့် ရည်ရွယ်ချက်ကို နားလည်ရန် မော်ဒယ်၏စွမ်းရည်ကို တိုးမြင့်စေသည်။

    ဥပမာအားဖြင့်၊ အသုံးပြုသူတစ်ဦးသည် အချက်အလက်များကို ဘာသာပြန်ရန် အဘိဓာန်ကဲ့သို့သော အလိုအလျောက်ဘာသာစကားကိရိယာကို အသုံးပြုသည့်အခါ၊ ၎င်းသည် စကားလုံးများကို တစ်လုံးမှတစ်စ အစားထိုး၍ ရိုးရှင်းစွာ အစားထိုးသည်။ အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ စက်ဘာသာပြန်ဆိုခြင်းစနစ်သည် ပိုမိုတိကျသောဘာသာပြန်မှုတစ်ခုထုတ်လုပ်ရာတွင် လွယ်ကူချောမွေ့စေရန်အတွက် ၎င်းတို့၏သင့်လျော်သောအကြောင်းအရာရှိ စကားလုံးများကို စစ်ဆေးသည်။

  1. ဒေတာဖမ်းယူခြင်း

    ဒေတာဖမ်းယူခြင်း
    NLU သည် ဆိုရှယ်မီဒီယာ၊ အီးမေးလ်များနှင့် ဖောက်သည် အကြံပြုချက်ကဲ့သို့သော ဖွဲ့စည်းပုံမရှိသော ဒေတာအရင်းအမြစ်များမှ သက်ဆိုင်ရာဒေတာများကို ဖမ်းယူ၍ ထုတ်ယူသည်။

    သဘာဝဘာသာစကားနားလည်မှု (NLU) မှတဆင့်ဖမ်းယူထားသောဒေတာကို သီးခြားအသုံးချပလီကေးရှင်း သို့မဟုတ် အသုံးပြုမှုအခြေအနေပေါ်မူတည်၍ နည်းလမ်းအမျိုးမျိုးဖြင့်အသုံးပြုသည်။ ဤသည်မှာ ဥပမာအချို့ဖြစ်သည်။

    • ရည်ရွယ်ချက် အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း။: NLU သည် အသုံးပြုသူ၏ ထည့်သွင်းမှုနောက်ကွယ်ရှိ ရည်ရွယ်ချက်ကို ဆုံးဖြတ်ရာတွင် ကူညီပေးနိုင်ပြီး၊ စာသားမက်ဆေ့ချ် သို့မဟုတ် စကားပြောအမိန့်စာကဲ့သို့။ ထို့နောက် သင့်လျော်သော လုပ်ဆောင်မှု သို့မဟုတ် တုံ့ပြန်မှုကို စတင်ရန် ဤအချက်အလက်ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။
    • အဖွဲ့အစည်း အသိအမှတ်ပြုခြင်း။: NLU သည် အမည်များ၊ ရက်စွဲများ၊ တည်နေရာများနှင့် အခြားသက်ဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကဲ့သို့ သုံးစွဲသူ၏ ထည့်သွင်းမှုအတွင်း အရာများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်သည်။ ပိုမို ပုဂ္ဂိုလ်ရေးဆန်သော နှင့် ဆက်စပ်မှုရှိသော တုံ့ပြန်မှုများကို ပေးဆောင်ရန် ဤအချက်အလက်ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။
    • စိတ်ဓါတ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ: NLU သည် အသုံးပြုသူ၏ ထည့်သွင်းမှု၏ ခံစားချက် သို့မဟုတ် စိတ်ခံစားမှုဆိုင်ရာ လေသံကို အပြုသဘော၊ အနုတ်လက္ခဏာ သို့မဟုတ် ကြားနေလားဟု ဆုံးဖြတ်နိုင်သည်။ ဤအချက်အလက်သည် ဖောက်သည်များ၏ စိတ်ကျေနပ်မှုကို တိုင်းတာနိုင်သည်၊ တိုးတက်မှုနယ်ပယ်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်ပြီး လျော်ညီစွာ တုံ့ပြန်မှုများကို ညှိပေးနိုင်သည်။
  2. Chatbots

    Chatbots
    Chatbots များသည် ပုံမှန်အားဖြင့် လူသားစကားပြောဆိုမှုကို အတုယူရန် စာသား သို့မဟုတ် အသံဖြင့် သုံးစွဲသူများနှင့် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ သဘာဝဘာသာစကားနားလည်မှု (NLU) သည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ စကားပြောဆိုသော AI အ ၎င်းသည် သုံးစွဲသူများ၏ ထည့်သွင်းမှုကို လူသားဆန်သည့်ပုံစံဖြင့် နားလည်ပြီး တုံ့ပြန်နိုင်စေပါသည်။

    ဥပမာအားဖြင့်၊ အသုံးပြုသူတစ်ဦးက “ပီဇာကို မှာချင်တယ်” လို့ ရိုက်ထည့်ရင် NLU စနစ်က အစားအသောက် မှာယူလိုတဲ့ သုံးစွဲသူရဲ့ ရည်ရွယ်ချက်ကို ခွဲခြားသိမြင်နိုင်ပြီး အစားအစာ အမျိုးအစား (ပီဇာ) နဲ့ လိုချင်တဲ့ toppings လိုမျိုး အရေးကြီး အချက်အလက်တွေကို ထုတ်ယူနိုင်ပါတယ်။ ထို့နောက် chatbot သည် ပီဇာအမျိုးအစားများနှင့် toppings များအတွက် ရွေးချယ်မှုများဖြင့် တုံ့ပြန်နိုင်ပါသည်။

  3. လက်ထောက်အတုများ

    လက်ထောက်အတုများ
    Virtual assistant များသည် သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုဖြင့် တစ်ဦးချင်းစီအတွက် အလုပ်များ သို့မဟုတ် ဝန်ဆောင်မှုများကို လုပ်ဆောင်သည့် အသိဉာဏ်ရှိသောဆော့ဖ်ဝဲအေးဂျင့်များဖြစ်သည်။ NLU သည် အသံအမိန့်စာများကို နားလည်ပြီး တုံ့ပြန်နိုင်စေမည့် virtual assistant များ၏ အရေးပါသော အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။

    အသုံးပြုသူတစ်ဦးသည် virtual assistant နှင့်စကားပြောသောအခါ၊ အသံထည့်သွင်းမှုကို အလိုအလျောက်စကားပြောအသိအမှတ်ပြုခြင်း (ASR) နည်းပညာဖြင့် စာသားအဖြစ်သို့ပြောင်းလဲသွားပါသည်။ ထို့နောက် ရလဒ်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်အတွက် NLU စနစ်သို့ ပေးပို့သည်။

NLU စနစ်ကို အသုံးပြုသည်။ ရည်ရွယ်ချက် အသိအမှတ်ပြုခြင်းနှင့် အပေါက်ဖြည့်ခြင်း။ အသုံးပြုသူ၏ ရည်ရွယ်ချက်ကို ဖော်ထုတ်ရန်နှင့် ရက်စွဲများ၊ အချိန်များ၊ တည်နေရာများနှင့် အခြားကန့်သတ်ချက်များကဲ့သို့သော အရေးကြီးသော အချက်အလက်များကို ထုတ်ယူရန် နည်းပညာများ။ ထို့နောက် စနစ်သည် အသုံးပြုသူ၏ ရည်ရွယ်ချက်ကို သင့်လျော်သော လုပ်ဆောင်ချက်နှင့် ကိုက်ညီစေပြီး တုံ့ပြန်မှုကို ထုတ်ပေးနိုင်သည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ အသုံးပြုသူတစ်ဦးက "ဒီနေ့ရာသီဥတုက ဘယ်လိုလဲ။" NLU စနစ်သည် အသုံးပြုသူ၏ ရာသီဥတုနှင့် ပတ်သက်သော အချက်အလက်များကို ရယူလိုသည့် ရည်ရွယ်ချက်ကို ခွဲခြားသိရှိနိုင်ပြီး ကန့်သတ်ဘောင်ကို “ယနေ့” မှ ထုတ်ယူနိုင်သည်။ ထို့နောက် virtual assistant သည် အသုံးပြုသူ၏တည်နေရာအတွက် လက်ရှိရာသီဥတုအခြေအနေများကို ပံ့ပိုးပေးနိုင်ပါသည်။

ကောက်ချက်

NLU သည် လုပ်ငန်းများနှင့် လူတစ်ဦးချင်းစီအတွက် ဖြစ်နိုင်ခြေအသစ်များကို ဖွင့်လှစ်ပေးထားပြီး ၎င်းတို့ကို စက်များနှင့် ပိုမိုသဘာဝကျကျ အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်နိုင်စေပါသည်။ ဖောက်သည်ပံ့ပိုးမှုမှ ဒေတာဖမ်းယူခြင်းနှင့် စက်ဘာသာပြန်ခြင်းအထိ၊ NLU အပလီကေးရှင်းများသည် ကျွန်ုပ်တို့နေထိုင်ပုံနှင့် အလုပ်လုပ်ပုံကို ပြောင်းလဲစေသည်။

နည်းပညာတိုးတက်လာသည်နှင့်အမျှ၊ ကျွန်ုပ်တို့၏နေ့စဉ်ဘဝများကိုဆက်လက်တိုးတက်စေမည့် ပိုမိုခေတ်မီဆန်းသစ်သော NLU အက်ပ်လီကေးရှင်းများကို ကျွန်ုပ်တို့တွေ့မြင်ရမည်ဟု မျှော်လင့်နိုင်ပါသည်။

လူမှုဝေမျှမယ်