Configurare la comprensione del linguaggio naturale e della finalità
Linguaggio naturale
L'elaborazione del linguaggio naturale (Natural Language Processing, NLP) è un sottocampo di linguistica, informatica e intelligenza artificiale che riguarda le interazioni tra computer e linguaggio umano. L'obiettivo principale dell'NLP è capire come programmare i computer per elaborare e analizzare grandi quantità di dati in linguaggio naturale. Il risultato è un computer in grado di "comprendere" il contenuto dei documenti, incluse le sfumature contestuali della lingua. La tecnologia può quindi estrarre in modo accurato dati e informazioni dettagliate contenuti nei documenti e classificare e organizzare i documenti stessi.
Le sfide dell'elaborazione del linguaggio naturale comportano spesso il riconoscimento vocale, la comprensione del linguaggio naturale e la generazione del linguaggio naturale.
Risorsa di stima di Azure per l'app di comprensione del linguaggio di conversazione (CLU).
Conversational Language Understanding (CLU) è un servizio di intelligenza artificiale conversazionale basato sul cloud che applica funzionalità personalizzate di intelligenza di Machine Learning alla conversazione dell'utente, al testo in linguaggio naturale per stimare il significato complessivo ed estrarre informazioni dettagliate pertinenti. CLU fornisce l'accesso tramite un portale, API e librerie client SDK personalizzati.
Intenti
Una finalità rappresenta un'attività o un'azione che l'utente vuole eseguire. È lo scopo o l'obiettivo manifestato dall'espressione dell'utente.
Entità
Un'entità è un elemento o un elemento rilevante per la finalità dell'utente. Le entità definiscono i dati che possono essere estratti dall'espressione e sono essenziali per completare l'azione richiesta di un utente.
Espressioni
Le espressioni sono gli input dell'utente che l'app deve interpretare. Per insegnare a CLU a estrarre finalità ed entità, è importante acquisire una varietà di espressioni di esempio diverse per ogni finalità. L'apprendimento attivo, o processo di training continuativo di nuove espressioni, è fondamentale per l'intelligenza di Machine Learning offerta da CLU. Un'espressione può disporre di una sola finalità punteggio più alto, ma può avere molte entità.
Riconoscimento delle finalità
Il riconoscimento delle finalità (o classificazione delle finalità) accetta un input scritto o parlato e lo classifica in base a ciò che l'utente vuole ottenere. Il riconoscimento delle finalità costituisce un componente essenziale dei chatbot e viene impiegato nelle conversioni di vendita, nel supporto clienti e in molte altre aree. Il riconoscimento delle finalità è una forma di elaborazione del linguaggio naturale (NLP), un sottocampo dell'intelligenza artificiale. L'NLP interessa l'elaborazione di computer e l'analisi del linguaggio naturale, ovvero qualsiasi linguaggio che si sia sviluppato naturalmente anziché artificialmente, come i linguaggi di codifica dei computer.