Віртуальні помічники Python: опанування розуміння природної мови

Віртуальні помічники революціонізують те, як ми взаємодіємо з технологіями. Від планування зустрічей і відповідей на запитання до керування пристроями розумного дому, ці інструменти на основі штучного інтелекту все більше інтегруються в наше повсякденне життя. В основі будь-якого ефективного віртуального помічника лежить розуміння природної мови (NLU), здатність машини розуміти та інтерпретувати людську мову. У цій статті в блозі буде розглянуто світ створення віртуальних помічників Python з акцентом на оволодінні NLU, надаючи вам знання та інструменти для створення інтелектуальних та чуйних додатків для глобальної аудиторії.

Що таке розуміння природної мови (NLU)?

NLU – це підполе обробки природної мови (NLP), яке зосереджується на наданні комп’ютерам можливості розуміти значення та наміри, що стоять за людською мовою. Це виходить за рамки простого розпізнавання слів; він спрямований на розшифровку основної семантичної структури, ідентифікацію об’єктів і вилучення цілей користувача. Надійний механізм NLU має вирішальне значення для віртуального помічника, щоб точно реагувати на запити користувачів і надавати відповідну інформацію.

Ключові компоненти NLU включають:

• Розпізнавання намірів: Визначення наміру або мети користувача, що стоїть за їхнім висловлюванням (наприклад, «забронювати рейс», «встановити будильник», «отримати прогноз погоди»).
• Вилучення сутностей: Визначення та вилучення відповідних сутностей з висловлювання користувача (наприклад, дати, час, місця, назви продуктів).
• Аналіз настроїв: Визначення емоційного тону або настрою, вираженого користувачем (наприклад, позитивний, негативний, нейтральний).

Наприклад, розглянемо наступне висловлювання користувача: «Забронюйте рейс до Лондона на 15 липня». Движок NLU в ідеалі визначить намір як «book_flight», сутність місцезнаходження як «London» і сутність дати як «15 липня».

Чому Python для віртуальних помічників?

Python став домінуючою мовою для створення віртуальних помічників та інших додатків на основі штучного інтелекту з кількох причин:

• Багата екосистема: Python має величезну екосистему бібліотек і фреймворків, спеціально розроблених для NLP та машинного навчання, що полегшує розробку складних моделей NLU.
• Простота використання: Чіткий і стислий синтаксис Python робить його відносно легким для вивчення та використання навіть для розробників з обмеженим досвідом роботи зі штучним інтелектом.
• Підтримка спільноти: Спільнота Python велика та активна, надаючи достатньо ресурсів, підручників і підтримки для розробників, які працюють над проектами віртуальних помічників.
• Кроссплатформна сумісність: Python – це кросплатформна мова, а це означає, що віртуальні помічники, розроблені на Python, можуть бути розгорнуті в різних операційних системах і пристроях.

Популярні бібліотеки та фреймворки Python для NLU

Кілька потужних бібліотек і фреймворків Python можна використовувати для створення механізмів NLU для віртуальних помічників:

1. Rasa

Rasa — це фреймворк штучного інтелекту з відкритим вихідним кодом для розмов, спеціально розроблений для створення віртуальних помічників, що враховують контекст. Він надає повний набір інструментів для NLU, керування діалогами та інтеграції з різними платформами обміну повідомленнями.

Основні функції Rasa:

• Декларативна конфігурація: Rasa використовує декларативний підхід до конфігурації, що дозволяє визначати модель NLU та потоки діалогу у файлах YAML.
• Налаштування конвеєра NLU: Ви можете налаштувати конвеєр NLU, щоб включити різні компоненти, такі як токенізатори, засоби вилучення сутностей і класифікатори намірів.
• Керування діалогом: можливості керування діалогом Rasa дозволяють визначати складні потоки розмови та керувати контекстом розмови.
• Інтеграція з платформами обміну повідомленнями: Rasa можна легко інтегрувати з різними платформами обміну повідомленнями, такими як Facebook Messenger, Slack і Telegram.

Приклад: Конфігурація Rasa NLU (NLU.yml)

            version: "3.0"

nlu:
- intent: greet
  examples: |
    - hi
    - hello
    - hey
    - good morning
    - good afternoon
- intent: goodbye
  examples: |
    - bye
    - goodbye
    - see you later
- intent: affirm
  examples: |
    - yes
    - indeed
    - of course
    - that sounds good
- intent: deny
  examples: |
    - no
    - never
    - I don't think so
    - don't like that

            

              
                Copy
              
            
          

2. Dialogflow (Google Cloud Dialogflow)

Dialogflow — це хмарна платформа штучного інтелекту для розмов, яка надає зручний інтерфейс для створення віртуальних помічників. Він пропонує попередньо вбудовані моделі NLU, можливості керування діалогами та інтеграцію з різними каналами.

Основні функції Dialogflow:

• Вбудовані агенти: Dialogflow надає вбудовані агенти для поширених випадків використання, таких як прогнози погоди, оновлення новин і бронювання ресторанів.
• Візуальний інтерфейс: візуальний інтерфейс Dialogflow полегшує розробку та створення потоків розмови без написання коду.
• NLU на основі машинного навчання: Dialogflow використовує досвід Google у машинному навчанні, щоб забезпечити точні та надійні можливості NLU.
• Інтеграція з Google Services: Dialogflow легко інтегрується з іншими службами Google, такими як Google Assistant і Firebase.

3. spaCy

spaCy — це потужна бібліотека з відкритим вихідним кодом для розширеної NLP. Хоча це не повноцінний фреймворк штучного інтелекту для розмов, як-от Rasa або Dialogflow, він надає чудові інструменти для таких завдань, як токенізація, позначення частин мови, розпізнавання іменованих сутностей та синтаксичний аналіз залежностей, які мають вирішальне значення для створення власних конвеєрів NLU.

Основні функції spaCy:

• Навчені моделі: spaCy пропонує попередньо навчені моделі для різних мов, надаючи готові можливості NLP.
• Налаштовувані конвеєри: Ви можете налаштувати конвеєри spaCy, щоб включити певні компоненти для ваших завдань NLU.
• Швидко та ефективно: spaCy розроблено для продуктивності та ефективності, що робить його придатним для застосувань у реальному часі.

Приклад: розпізнавання іменованих сутностей spaCy

            import spacy

nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
text = "Apple is looking at buying U.K. startup for $1 billion"
doc = nlp(text)

for ent in doc.ents:
    print(ent.text, ent.label_)

            

              
                Copy
              
            
          

4. NLTK (Набір інструментів для обробки природної мови)

NLTK — це комплексна бібліотека для досліджень і розробок NLP. Хоча вона може бути більше підходить для освітніх цілей та експериментів, ніж для виробничих середовищ, вона надає широкий спектр інструментів і ресурсів для вивчення концепцій NLU.

Основні функції NLTK:

• Корпуси та лексичні ресурси: NLTK включає велику колекцію корпусів (наборів даних тексту) і лексичних ресурсів, таких як WordNet.
• Токенізація, стеммінг і лематизація: NLTK надає інструменти для токенізації тексту, стеммінгу слів і лематизації слів.
• Класифікація та кластеризація: NLTK містить алгоритми для класифікації та кластеризації текстових даних.

Створення простого віртуального помічника Python з Rasa

Давайте розглянемо спрощений приклад створення базового віртуального помічника за допомогою Rasa. У цьому прикладі буде показано, як обробляти прості привітання та прощання.

1. Встановіть Rasa:

            pip install rasa
            

              
                Copy
              
            
          

2. Створіть проект Rasa:

            rasa init
            

              
                Copy
              
            
          

3. Визначте наміри та приклади (nlu.yml):

            version: "3.0"

nlu:
- intent: greet
  examples: |
    - hi
    - hello
    - hey
    - good morning
    - good afternoon
- intent: goodbye
  examples: |
    - bye
    - goodbye
    - see you later
- intent: affirm
  examples: |
    - yes
    - indeed
    - of course
    - that sounds good
- intent: deny
  examples: |
    - no
    - never
    - I don't think so
    - don't like that


            

              
                Copy
              
            
          

4. Визначте відповіді (responses.yml):

            version: "3.0"

responses:
  utter_greet:
  - text: "Hey! How can I help you?"
  utter_goodbye:
  - text: "Bye! Have a great day."
  utter_affirm:
  - text: "Great!"
  utter_deny:
  - text: "Okay, I understand."
  utter_default:
  - text: "I'm not sure I understand. Can you rephrase?"

            

              
                Copy
              
            
          

5. Визначте історії (stories.yml):

            version: "3.0"

stories:
- story: greet user
  steps:
  - intent: greet
  - action: utter_greet

- story: say goodbye
  steps:
  - intent: goodbye
  - action: utter_goodbye

- story: handle affirmation
  steps:
  - intent: affirm
  - action: utter_affirm

- story: handle denial
  steps:
  - intent: deny
  - action: utter_deny

- story: fallback
  steps:
  - intent: nlu_fallback
  - action: utter_default

            

              
                Copy
              
            
          

6. Навчіть модель Rasa:

            rasa train
            

              
                Copy
              
            
          

7. Перевірте віртуального помічника:

            rasa shell
            

              
                Copy
              
            
          

Це дуже базовий приклад, але він ілюструє основні кроки, необхідні для створення віртуального помічника за допомогою Rasa. Ви можете розширити цей приклад, додавши більше намірів, сутностей і потоків діалогу, щоб створити більш складну та витончену програму.

Вирішення глобальних мовних проблем у NLU

Створення механізмів NLU, які ефективно працюють різними мовами та культурами, представляє кілька унікальних проблем:

• Мовне розмаїття: У світі тисячі мов, кожна з яких має власну граматику, синтаксис і словниковий запас.
• Культурні нюанси: Мова тісно переплетена з культурою, і значення слів і фраз може суттєво відрізнятися в різних культурних контекстах.
• Дефіцит даних: Високоякісні навчальні дані необхідні для створення точних моделей NLU. Однак дефіцит даних є серйозною проблемою для багатьох мов, особливо тих, які мають менше носіїв або обмежену присутність в Інтернеті.
• Кодове перемикання: У багатьох багатомовних спільнотах люди часто перемикаються між мовами в межах однієї розмови. Механізми NLU повинні вміти ефективно справлятися з перемиканням коду.

Щоб вирішити ці проблеми, розробники можуть використовувати різні методи:

• Багатомовні моделі: Навчайте моделі NLU на даних з кількох мов, щоб покращити їхню здатність узагальнювати на нові мови. Фреймворки, такі як spaCy та transformers, надають багатомовні моделі, які можна точно налаштувати для певних завдань.
• Перенесення навчання: Використовуйте попередньо навчені моделі, навчені на великих наборах даних, щоб покращити продуктивність моделей NLU для мов з обмеженими даними.
• Збільшення даних: Створюйте синтетичні навчальні дані, щоб доповнити наявні набори даних і підвищити надійність моделей NLU. Це може включати такі методи, як зворотний переклад (переклад тексту іншою мовою, а потім назад до оригіналу) і заміна синонімів.
• Міжмовні вбудовування: Використовуйте міжмовні вбудовування слів для зіставлення слів з різних мов у спільний векторний простір, що дозволяє моделям NLU розуміти семантичні зв’язки між словами різними мовами.
• Культурна чутливість: Розробляйте моделі NLU, які чутливі до культурних нюансів і уникають припущень або узагальнень про різні культури.

Найкращі практики створення ефективних механізмів NLU

Ось кілька найкращих практик, яких слід дотримуватися під час створення механізмів NLU для віртуальних помічників:

• Чітко визначте наміри та сутності: Чітко визначте наміри та сутності, які має розпізнавати ваш механізм NLU. Використовуйте описові назви та надайте багато прикладів для кожного наміру та сутності.
• Збирайте високоякісні навчальні дані: Якість ваших навчальних даних має вирішальне значення для продуктивності вашого механізму NLU. Збирайте дані з різноманітних користувачів і сценаріїв, щоб переконатися, що ваша модель є надійною та узагальнюваною. Розгляньте можливість отримання даних з різних географічних регіонів і демографічних груп, щоб покращити справедливість і зменшити упередженість.
• Використовуйте методи збільшення даних: Доповніть свої навчальні дані синтетичними прикладами, щоб підвищити надійність вашого механізму NLU.
• Регулярно оцінюйте свою модель: Регулярно оцінюйте продуктивність свого механізму NLU, використовуючи такі показники, як точність, повнота та F1-оцінка. Визначте області, де ваша модель стикається з труднощами, і зосередьтеся на покращенні її продуктивності в цих областях.
• Повторюйте та вдосконалюйте: Створення ефективного механізму NLU — це ітеративний процес. Постійно повторюйте та вдосконалюйте свою модель на основі відгуків користувачів і показників продуктивності.
• Враховуйте конфіденційність користувачів: Пам’ятайте про конфіденційність користувачів під час збору та обробки даних для вашого механізму NLU. За можливості анонімізуйте дані та отримуйте згоду користувача перед збором будь-якої конфіденційної інформації.

Практичне застосування віртуальних помічників Python з NLU

Віртуальні помічники Python на базі NLU можна застосовувати до широкого спектру галузей і випадків використання:

• Обслуговування клієнтів: Забезпечуйте автоматичну підтримку клієнтів через чат-боти, які можуть відповідати на часті запитання, вирішувати поширені проблеми та передавати складні випадки людським агентам.
• Електронна комерція: Допомагайте клієнтам у пошуку продуктів, відстеженні замовлень і рекомендаціях щодо покупок.
• Охорона здоров’я: Допомагайте пацієнтам призначати зустрічі, керувати ліками та отримувати доступ до інформації про здоров’я.
• Освіта: Забезпечуйте персоналізований досвід навчання та відповідайте на запитання студентів.
• Автоматизація розумного дому: Керуйте пристроями розумного дому, такими як світильники, термостати та прилади, за допомогою голосових команд.
• Продуктивність підприємства: Автоматизуйте такі завдання, як планування зустрічей, керування електронною поштою та створення звітів.
• Подорожі та туризм: Допомагайте користувачам бронювати авіаквитки, готелі та тури, а також надавати інформацію про напрямки та пам’ятки. Розгляньте можливість інтеграції з глобальними API подорожей, щоб надавати інформацію про рейси в реальному часі, перерахунок валюти та культурну інформацію.

Висновок

Віртуальні помічники Python з потужними можливостями NLU трансформують те, як ми взаємодіємо з технологіями. Опанувавши концепції та методи, розглянуті в цій статті в блозі, ви можете створювати інтелектуальні та чуйні програми, які приносять користь користувачам у всьому світі. Використовуйте силу багатої екосистеми Python та інноваційних фреймворків, таких як Rasa, Dialogflow та spaCy, щоб створювати віртуальних помічників, які розуміють, передбачають та реагують на потреби ваших користувачів, незалежно від їхньої мови чи культурного походження. Оскільки технології продовжують розвиватися, роль NLU у віртуальних помічниках ставатиме лише більш важливою, що робить її важливим навиком для розробників у найближчі роки.