Rozumienie języka naturalnego (Natural Language Understanding, NLU) to poddziedzina sztucznej inteligencji skupiająca się na interpretacji i analizie ludzkiego języka przez maszyny. Celem NLU jest umożliwienie systemom komputerowym rozumienia nie tylko dosłownego znaczenia tekstów czy wypowiedzi, ale także kontekstowych niuansów, intencji, znaczeń ukrytych oraz niejednoznaczności typowych dla języka naturalnego. W przeciwieństwie do prostego rozpoznawania tekstu (np. ekstrakcji słów kluczowych), NLU obejmuje modelowanie semantyczne i pragmatyczne, umożliwiając bardziej „inteligentną” interakcję człowieka z maszyną.
Przykłady użycia i zastosowania
NLU znajduje zastosowanie m.in. w chatbotach, wirtualnych asystentach, analizie sentymentu, klasyfikacji dokumentów, wykrywaniu intencji w zapytaniach klientów, czy automatycznym generowaniu odpowiedzi. Wykorzystuje się ją również w tłumaczeniu maszynowym, inteligentnym wyszukiwaniu informacji oraz moderacji treści.
Przykładowo, w obsłudze klienta systemy NLU precyzyjnie identyfikują powód kontaktu i kierują odpowiedź. W sektorze medycznym analizują notatki kliniczne w celu wydobycia istotnych informacji.
Główne narzędzia programistyczne, biblioteki i frameworki
Do najpopularniejszych narzędzi należą spaCy, NLTK, Stanford NLP, Rasa NLU, AllenNLP, a także API IBM Watson i Google Cloud Natural Language. Modele wstępnie wytrenowane, takie jak BERT, RoBERTa, GPT czy T5, stały się standardem w zaawansowanych rozwiązaniach NLU.
Najnowsze trendy i rozwój
NLU rozwija się dynamicznie dzięki pojawieniu się dużych modeli językowych (LLM), które osiągają niespotykany wcześniej poziom rozumienia kontekstu i uogólniania. Aktualne trendy obejmują transfer learning, udoskonalanie modeli wielojęzycznych oraz integrację wiedzy zewnętrznej w celu redukcji uprzedzeń i poprawy odporności. Wyzwania obejmują wyjaśnialność modeli oraz adaptację do specyficznych dziedzin przy ograniczonej ilości danych oznaczonych.