Розуміння природної мови (Natural Language Understanding, NLU) — це підгалузь штучного інтелекту, що фокусується на інтерпретації та аналізі людської мови машинами. Мета NLU полягає у тому, щоб комп’ютерні системи розпізнавали не лише буквальний зміст тексту чи мовлення, а й контекстуальні нюанси, наміри, приховані значення та неоднозначності, властиві природній мові. На відміну від простого розпізнавання тексту (наприклад, витягу ключових слів), NLU передбачає семантичне і прагматичне моделювання, що дозволяє досягати «інтелектуальної» взаємодії між людиною і машиною.
Приклади використання та застосування
NLU є основою для таких застосувань, як чат-боти, віртуальні асистенти, аналіз тональності, класифікація документів, визначення намірів у клієнтських зверненнях та автоматична генерація відповідей. Також використовується у машинному перекладі, інтелектуальному пошуку інформації та модерації контенту.
Наприклад, у сфері обслуговування клієнтів системи NLU точно ідентифікують причину звернення та спрямовують відповідь. У медичній галузі вони аналізують клінічні записи для виділення важливої інформації.
Основні програмні інструменти, бібліотеки, фреймворки
Найпопулярніші інструменти: spaCy, NLTK, Stanford NLP, Rasa NLU, AllenNLP, а також API від IBM Watson та Google Cloud Natural Language. Попередньо навчені моделі BERT, RoBERTa, GPT і T5 стали стандартом для просунутих рішень у сфері NLU.
Останні розробки, еволюції та тенденції
NLU значно розвинулася із появою великих мовних моделей (LLM), що досягають безпрецедентних рівнів контекстного розуміння та узагальнення. Сучасні тренди — використання transfer learning, вдосконалення багатомовних моделей і інтеграція зовнішніх знань для зменшення упередженості та підвищення стійкості. Серед викликів — пояснюваність моделей і адаптація до специфічних доменів із невеликою кількістю анотованих даних.