Delta-NWat is Conversational Language Understanding?

Met de krappe arbeidsmarkt is het lastiger dan ooit om nieuwe mensen te vinden. Op dit moment kampt 75 procent van alle sectoren met een werknemerstekort[1]. AI-softwareoplossingen leveren een bijdrage aan het oplossen van dit probleem door taken, die eens door mensen gedaan moesten worden, met software op te lossen. Maar zo’n geavanceerd stuk software zal vast onbetaalbaar zijn? Microsofts Cognitive Services bieden hier de uitkomst. Dit zijn kant en klare machine learning blokken die gebruikt worden om oplossingen zoals chatbots, gezichtsherkenningssystemen en vele andere AI oplossingen mee te maken. En dit kan allemaal gedaan worden voor een schappelijk prijs. Eén van deze bouwblokken is Conversational Language Understanding, oftewel CLU. CLU biedt veel mogelijkheden,  maar wat is CLU nou eigenlijk?

Wat is Conversational Language Understanding?

Zoals de naam al doet vermoeden, maakt CLU het mogelijk voor jouw applicatie om te begrijpen wat de gebruiker zegt en wil bereiken, de zogenoemde intentie. Deze intentie kan jouw systeem gebruiken om dan weer een gepaste actie te ondernemen. Het enige wat CLU nodig heeft om deze intenties te kunnen herkennen, is een lijstje van de specifieke intenties die hij moet herkennen en een aantal voorbeeldzinnen voor elk van deze. Het is knap dat CLU met zo’n gemak kan achterhalen wat gebruikers willen, maar is dat alles wat CLU kan? Nee, CLU kan nog veel meer! Zo kan CLU belangrijke informatie uit een tekst halen en die meegeven met de intentie via zogenoemde, entiteiten. Denk aan informatie, zoals plaatsen, middelen, tijden en namen. Al deze aspecten zijn entiteiten, verwijzingen naar iets concreets waar de gebruiker iets mee wil. Als de gebruiker wil reizen naar Rome is ‘reizen’ de intentie en ‘Rome’ de entiteit.

CLU kan ook de taal achterhalen van de gebruiker. Zo weet je gelijk in welke taal je moet terug antwoorden en kan CLU, out-of-the-box, andere talen begrijpen. Dus een CLU-model, die getraind is met alleen Nederlandse voorbeelden, begrijpt je ook als je Engels tegen hem zou praten, of Duits, Japans en tal van andere talen, zonder dat jij maar ook iets hoeft te doen.

Conversational Language Understanding in de praktijk

Theoretisch is het natuurlijk leuk, maar hoe zou een oplossing met CLU er in de praktijk uitzien? Het schoolvoorbeeld voor het gebruik van CLU is een chatbot.

Stel je een simpele chatbot voor. Hij kan twee dingen; antwoord geven op vragen en gebruikers aanmelden op een nieuwsbrief. CLU zou in dit geval twee intenties hebben. Als eerste de vraag beantwoorden en als tweede aanmelden. Als een gebruiker een vraag stelt, zoals wat zijn de openingstijden van het kantoor, dan geeft de chatbot deze zin aan CLU. CLU zal dan de intentie “vraag beantwoorden” teruggeven aan de chatbot. Het systeem achter de chatbot krijgt deze intentie binnen en zoekt een antwoord op de vraag.

Als de gebruiker nu zou zeggen: “Kan ik up-to-date gehouden worden met jullie voortgang.”, dan zal CLU bij het analyseren van deze zin de intentie “aanmelden” teruggeven. De chatbot krijgt dit terug en zal dan de gebruiker naar een aanmeldpagina verwijzen of in een meer complexere vorm, zelf de bezoeker aanmelden door de informatie aan hem te vragen.

Maar wat als wij specifiek geïnteresseerd zijn in nieuws met betrekking tot het Amsterdamse kantoor? Dat kunnen wij oplossen met een entiteit. Als wij een locatie entiteit toevoegen als de bezoeker zegt “Ik wil graag horen wat er gebeurt in Amsterdam” dan geeft CLU ons nu de intentie “aanmelden” terug met de entiteit locatie met de waarde “Amsterdam”. Nu kan het systeem dat gebruiken om de gebruiker alleen in te schrijven op nieuws over de Amsterdamse locatie.

CLU is niet alleen een belangrijk onderdeel van chatbots, maar kan ook in vele andere Enterprise Solutions gebruikt worden. Zo kan CLU gebruikt worden in een Customer Support System om automatisch een incident te categoriseren en belangrijke informatie te onttrekken. Zo kan een deel van het voorwerk gedaan worden. CLU kan ook gebruikt worden in een slim zoeksysteem. Hier kan CLU gebruikt worden om de vraag van de bezoeker om te zetten naar kernwoorden die weer gebruikt kunnen worden door een traditioneel zoeksysteem. Zelfs voor intern gebruik biedt CLU hulp, zoals het aanmaken van bestanden of resources in een Cloud omgeving te automatiseren.

De mogelijkheden met CLU zijn onbeperkt. Door zijn robuuste, maar simpel te gebruiken, algoritme is het mogelijk om een intelligent systeem op te zetten dat met de gebruiker op natuurlijke wijze communiceert. Voorbij is het tijdperk van menuutjes en knoppen, nu is het moment van dialoogvoering met AI. En dat allemaal voor een fatsoenlijke prijs.

Bij Delta-N heeft deze innovatieve technologie de volle aandacht en wij hebben bij diverse projecten ervaring opgedaan met CLU. Mocht je naar aanleiding van deze blog meer interesse hebben in CLU, chatbots of wat de mogelijkheden zijn die Delta-N je kan bieden?

Neem dan gerust contact met ons op via info@delta-n.nl of bel naar 085 - 487 52 00. Gezamenlijk kunnen wij uitzoeken wat de beste oplossing voor jou is!

Akash Aartsen, Software Developer

 

[1] Alle beroepsgroepen kampen nu met personeelstekort (nos.nl)

  • Wil jij ook dagelijks Mederne Applicaties bouwen? Bekijk vacatures!