Как ИИ понимает русский язык?

Искусственный интеллект и его использование в обработке естественного языка (NLP) сильно изменили нашу работу с технологиями. Благодаря ним мы можем общаться с машинами на нашем языке, например, на русском. Появились чат-боты и виртуальные ассистенты, которые распознают как текстовую, так и голосовую речь и могут отвечать так, что их практически невозможно отличить их от человека.

Благодаря каким разработкам ИИ научился понимать русский язык и как именно языковая модель BERT используется в сервисе Лия — читайте в статье.

С понятием «искусственный интеллект» знакомы сегодня уже все. Но несмотря на его активное использование в работе и жизни, принцип работы ИИ понятен лишь немногим. Как устроены языковые модели в искусственном интеллекте, по каким механизмам они работают и чем могут быть полезны человеку?

Языковые модели — это системы, которые через алгоритмы машинного обучения обрабатывают и учатся понимать тексты на естественном для людей языке.

Сейчас в мире популярны и активно используются 7 языковых моделей, каждая из которых имеет свои особенности и применяется для различных задач.

Чтобы определить лучший алгоритм для ИИ на данный момент времени, разберем принцип работы основных видов языковых моделей.

1. Статистические языковые модели (Statistical Language Models, SLM)

Используют вероятности последовательностей слов, основанные на частоте их появления в тексте и применяются для прогнозирования следующего слова в текстах при автоматической обработке текстов. Пример — n-грамм модели.

2. Нейронные языковые модели (Neural Language Models)

Используют нейронные сети для моделирования последовательностей слов, учитывая предыдущий контекст, и применяются в генерация текста, машинном переводе и распознавание речи. Примеры — RNN (Recurrent Neural Networks), LSTM (Long Short-Term Memory), GRU (Gated Recurrent Unit).

3. Трансформерные языковые модели (Transformer Language Models)

Основаны на архитектуре трансформеров, которые могут обрабатывать весь контекст сразу, что улучшает понимание и генерацию текста. Они применяются для понимания текста (BERT), его генерации (GPT) и обобщенных задач NLP (T5). Примеры — BERT, GPT (Generative Pre-trained Transformer).

4. Двунаправленные модели (Bidirectional Models)

Учитывают контекст слов как слева, так и справа, что улучшает понимание значения слов в предложении. Чаще всего они применяются в классификации текстов, извлечении информации и в вопросно-ответных системах. Пример — BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers).

5. Однонаправленные модели (Unidirectional Models)

Учитывают только предыдущий контекст для предсказания следующего слова, что полезно для задач генерации и автоматического написания текстов, диалогов, машинного перевода. Пример — GPT.

6. Генеративные модели (Generative Models)

Создают новый текст на основе заданного контекста, что полезно при написании статей, создании контента и чат-ботов. Пример — GPT-3.

7. Сжатие и перекодирование (Encoder-Decoder Models)

Эти модели преобразуют входную последовательность в зашифрованное представление и затем декодируют его в выходную последовательность, что полезно при машинном переводе и резюмировании текста. Пример — Seq2Seq модели с Attention.

Каждый вид языковых моделей имеет свои сильные и слабые стороны и используется в зависимости от специфики задачи NLP.

В алгоритмах Лии мы используем именно языковую модель BERT как самую лучшую для задач распознавания текста с учётом контекста.

BERT разработана Google и представляет собой двунаправленную модель — то есть она учитывает контекст фраз как слева, так и справа от целевого слова. Это делает её особенно мощной для понимания значений слов в контексте, что критически важно для точного понимания любого языка мира.

Двунаправленные языковые модели, такие как BERT, лучше всего подходят для задач понимания текста и вопросно-ответных систем, таких как Лия, по следующим причинам:

1. BERT учитывает контекст с обеих сторон

Модель анализирует текст в контексте как слева, так и справа, что улучшает их понимание логики между словами.

2. BERT более точно представляет значения слов

Модель создает более богатые и точные эмбеддинги (уровень связи) между словами, что позволяет им эффективно различать омонимы (одинаковые по написанию и звучанию, но разные по значению слова) и многозначные фразы.

3. BERT обучен на задачах, связанных с контекстом

Модель обучаются на задачах masked language modeling (MLM) и next sentence prediction (NSP), что улучшает их способность отвечать на вопросы, учитывая контекст.

Благодаря этим преимуществам BERT обеспечивает более глубокое и точное понимание текста, что делает их особенно эффективными для задач, требующих анализа контекста и формирования релевантных ответов.

Сервис Лия использует модель BERT для обработки и понимания текстов на русском языке. Это позволяет Лия эффективно распознавать и классифицировать интенты пользователей, обеспечивая точные и релевантные ответы. Пользователи могут задавать вопросы и получать ответы на естественном языке, что улучшает взаимодействие и удовлетворенность клиентов.

Чтобы обработать любой язык, ИИ применяют токенизацию — процесс разбиения текста на отдельные элементы, такие как слова или подслова. В случае русского языка токенизация сталкивается с большими трудностями из-за сложной морфологии и большого количества окончаний.

Именно модель BERT лучше всего подходит при работе с русскоговорящими сервисами, потому что она использует продвинутые алгоритмы токенизации, которые позволяют эффективно обрабатывать русский текст.

Для обучения BERT на русском языке данные проходят этапы препроцессинга, включая очистку и нормализацию текста. Обучение модели на русском языке сталкивается с уникальными вызовами, такими как необходимость учитывать падежи, род и другие грамматические особенности.

Базовая версия модели долго предобучалась, читая миллионы текстов и постепенно осваивая язык. Взяв её за основу для написания Лии, мы самостоятельно дообучали её на собственных прикладных задачах, например, для создания интент-классификации обращений клиентов в чат-бот на основе BERT.Интент-классификация — это процесс определения намерения пользователя на основе его текстового запроса. Например, в Лие вопрос клиента в чат-боте «Через сколько будет доставлена пицца?» будет классифицирован как запрос информации о доставке.

Модель BERT обучается на большом количестве примеров различных интентов. Лия собирается на основании данных конкретного бизнеса. У неё нет доступа к открытым источникам, которые могут содержать неверную информацию, поэтому все ответы, которые генерирует Лия, всегда проверены и достоверны. Мы контролируем то, какие данные она получает и какие данные выдаёт. Это возможно благодаря наполнению базы Лии заранее обработанными и структурированными данными, которые мы собираем вместе с нашими клиентами.

Например, для сервиса доставки продуктов «Самокат» мы предусмотрели следующие намерения:

Для классификации интентов на русском языке Лия анализирует текст запроса и определяет наиболее вероятное намерение пользователя. BERT демонстрирует высокую точность в определении интентов благодаря своему глубокому пониманию контекста.

Например, обращение «Отмените свой заказ» Лия автоматически отнесет к намерению «Возврат». При таком подходе компания может проанализировать статистику по разным намерениям и определить, какие вопросы наиболее часто приходили на данной неделе. Такой анализ поможет заметить проблемы в обслуживании и вовремя их ликвидировать.

Перед запуском в работу Лия проходит обязательное тестирование на выявление ошибок. Несмотря на быструю готовность бота, мы тестируем каждый сценарий перед показом клиенту в специальном тестовом чате-дебаге, чтобы достичь необходимого ответа и результата. В качестве тестов мы также намеренно закладываем в Лию ответы на странные и нестандартные вопросы. Например, прописываем сценарии о том, кто такая Лия, где она живёт и есть ли у неё парень (да-да, иногда пользователи спрашивают у ИИ и такое!).

Проекты с Лией постоянно проходят процесс дообучения ИИ. Наши специалисты после внедрения искусственного интеллекта в чат-боты заказчиков продолжают анализировать случаи, когда Лия не смогла обработать запросы клиентов или переводила их по скрипту на оператора. Именно по этим обращениям аналитики проводят дообучение Лии.

Например, в проекте «Самоката» изначально Лия не отвечала на вопросы, связанные с временными акциями, но на момент написания этой статьи она может подробно рассказать условия акции «Летний марафон призов».

Лия становится умнее, поэтому при получении запроса из базы дообучения она самостоятельно на него отвечает, не привлекая оператора. И только если у пользователя остались дополнительные вопросы, то ИИ по желанию переведет его на оператора.

При переводе текстового общения с клиентами с оператора на ИИ ваши продажи могут увеличиться на 36% за счёт:

Пока другие бизнесы всё ещё думают, что внедрение ИИ не окупится или не подойдет по другим причинам, нашему сервису доверились десятки крупных российских бизнесов — «Додо Пицца», «Whoosh», «Самокат», «Мегамаркет» и другие. Например, после внедрения Лии руководители «Самоката» измерили экономическую выгоду — окупаемость инвестиций на автоматизацию достигала 500−600%.

Сервис «Лия» ускоряет качественную коммуникацию с клиентами в службе заботы, технической поддержке, отделе продаж и экономит до 42% времени менеджеров, потому что может:

Дружелюбная Лия всегда поддержит ваших покупателей и готова решить их проблему круглосуточно. Она работает по готовым сценариям, основанным на базе конкретного бизнеса. А в случае запроса, на который Лия не знает ответа, ИИ своевременно перенаправит клиента на менеджера.

Чат-бот с самой совершенной языковой моделью BERT ускорит работу отдела продаж, техподдержки и службы заботы в любом бизнесе. Лия избавит сотрудников от работы с однотипными вопросами, повысит мотивацию в команде на 43%, а продажи — до 36%.

Поэтому если вы не хотите начать отставать от рынка, то переходите на работу с Лией уже сейчас. В среднем внедрение нашего ИИ в ваш бизнес займет около 3 дней, а затраты окупятся уже в первые 2−3 месяца.

Для бесплатной консультации оставляйте заявку на нашем сайте. Наш менеджер свяжется с вами по видеозвонку в удобное для вас время:

Будем рады сотрудничеству и ждём вашу заявку на сайте!