Înțelegerea limbajului natural (Natural Language Understanding, NLU) este o ramură a inteligenței artificiale axată pe interpretarea și analiza limbajului uman de către mașini. Scopul NLU este ca sistemele informatice să poată înțelege nu doar sensul literal al textelor sau vorbirii, ci și nuanțele contextuale, intențiile, semnificațiile implicite și ambiguitățile specifice limbajului natural. Spre deosebire de simpla recunoaștere de text (precum extragerea de cuvinte cheie), NLU implică modelare semantică și pragmatică, permițând interacțiuni mai „inteligente” între om și mașină.
Cazuri de utilizare și exemple
NLU este esențială pentru aplicații precum chatboți, asistenți virtuali, analiză de sentiment, clasificare de documente, detectarea intenției în solicitările clienților sau generarea automată de răspunsuri. Este utilizată și în traducerea automată, căutarea inteligentă de informații și moderarea conținutului.
De exemplu, în serviciul clienți, sistemele NLU identifică precis motivul contactului și direcționează răspunsul. În domeniul medical, acestea analizează notițele clinice pentru a extrage informații relevante.
Principalele instrumente software, librării și framework-uri
Printre cele mai folosite instrumente se numără spaCy, NLTK, Stanford NLP, Rasa NLU, AllenNLP și API-urile IBM Watson și Google Cloud Natural Language. Modelele pre-antrenate precum BERT, RoBERTa, GPT și T5 au devenit standard în dezvoltarea soluțiilor NLU avansate.
Ultimele dezvoltări, evoluții și tendințe
NLU a înregistrat progrese semnificative odată cu apariția modelelor lingvistice de mari dimensiuni (LLM), care ating niveluri fără precedent de înțelegere contextuală și generalizare. Tendințele actuale includ utilizarea transferului de învățare, rafinarea modelelor multilingve și integrarea cunoștințelor externe pentru reducerea bias-ului și creșterea robusteții. Provocările actuale țin de explicabilitatea modelelor și adaptarea lor la domenii specifice cu puține date etichetate.