Pemrosesan Bahasa Alami & Pemahaman Bahasa Alami: Panduan Mendalam pada tahun 2024

Komputer unggul dalam merespons instruksi pemrograman dan perintah bahasa sederhana yang telah ditentukan, tetapi kita baru berada di fase awal untuk memahami bahasa alami.

Perintah sederhana seperti "Tutup telepon," misalnya, memiliki konteks sejarah dan bahasa sehari-hari yang membentuk maknanya. Pikiran manusia memahami frasa ini dengan cepat, tetapi komputer mungkin tidak.

Untungnya, kemajuan dalam pemrosesan bahasa alami (NLP) memberi komputer keunggulan dalam pemahaman mereka tentang cara manusia berkomunikasi secara alami melalui bahasa.

Keberhasilan di bidang ini menciptakan banyak sekali peluang bisnis baru di bidang layanan pelanggan, manajemen pengetahuan, dan pengambilan data, di antaranya. Memang, pemahaman bahasa alami merupakan pusat dari apa yang ingin dicapai oleh Botpress sebagai perusahaan-membantu mesin untuk lebih memahami manusia adalah tujuan yang mengilhami pengembangan AI percakapan kami.

Meskipun mengimplementasikan kemampuan bahasa alami telah menjadi lebih mudah diakses, algoritmanya tetap menjadi "kotak hitam" bagi banyak pengembang, sehingga mencegah tim-tim tersebut untuk mencapai penggunaan fungsi-fungsi ini secara optimal. Memahami dasar-dasar cara kerjanya sangat penting untuk menentukan jenis data pelatihan yang akan digunakan untuk melatih mesin cerdas ini. Memilih dan menerapkan data pelatihan yang tepat sangat penting untuk keberhasilan.

Dalam artikel ini, kami mengulas dasar-dasar bahasa alami dan kemampuannya. Kami juga memeriksa beberapa kasus penggunaan utama dan memberikan rekomendasi tentang cara memulai dengan solusi bahasa alami Anda sendiri.

Apa itu Pemrosesan Bahasa Alami?

Pemrosesan Bahasa Alami adalah subbidang kecerdasan buatan yang mempelajari interaksi antara komputer dan bahasa manusia. Ini adalah bidang studi yang menggabungkan ilmu bahasa dan komputer. Tujuan dari NLP adalah untuk mengubah input bahasa alami menjadi data terstruktur. NLP menggunakan banyak tugas untuk melakukannya, seperti; penandaan bagian dari ucapan, pengenalan entitas bernama, penguraian sintaksis, dan banyak lagi.

Apa yang dimaksud dengan Pemahaman Bahasa Alami (NLU)?

Pemahaman Bahasa Alami adalah tentang pemahaman bahasa. Mirip dengan kita, teknologi dapat mendengar atau membaca sesuatu tanpa memahaminya. NLU adalah teknologi yang mendukung antarmuka percakapan. Tanpa bagian pemahaman, percakapan hampir tidak mungkin terjadi atau paling tidak canggung.

Bagaimana Cara Kerja NLU?

Seperti solusi AI lainnya, teknologi ini membutuhkan pelatihan. Deteksi maksud bergantung pada data pelatihan yang disediakan oleh pengembang chatbot dan pilihan teknologi yang dipilih oleh para insinyur platform. Para spesialis ini harus menyediakan data pelatihan untuk memastikan alat ini memahami pengguna dalam konteks fungsinya-apakah fungsi tersebut melayani pelanggan eksternal atau membantu pengguna internal dengan manajemen pengetahuan. Bahkan dengan pelatihan, NLU akan tersesat ketika percakapan menjauh dari fungsi intinya dan menjadi lebih umum.

Untungnya, teknologi ini bisa sangat efektif dalam kasus penggunaan tertentu. Mengoptimalkan dan melaksanakan pelatihan tidak berada di luar jangkauan sebagian besar pengembang dan bahkan pengguna non-teknis. Terobosan terbaru dalam AI, yang muncul sebagian karena pertumbuhan eksponensial dalam ketersediaan daya komputasi, membuat penerapan solusi ini menjadi lebih mudah, lebih mudah didekati, dan lebih terjangkau dari sebelumnya.

"Untuk mendapatkan pemahaman tersebut, mesin harus dapat memahami dan menghasilkan bagian-bagian dari ucapan, mengekstrak dan memahami entitas, menentukan arti kata, dan menggunakan aktivitas pemrosesan yang jauh lebih rumit untuk menghubungkan konsep, frasa, konsep, dan tata bahasa ke dalam gambaran yang lebih besar tentang maksud dan makna." Forbes, "Mesin yang Dapat Memahami Ucapan Manusia: Pola Percakapan AI," Juni 2020

Bahasa itu rumit-lebih dari yang kita sadari-jadi menciptakan perangkat lunak yang memperhitungkan semua nuansanya dan berhasil menentukan maksud manusia di balik bahasa itu juga rumit. Namun, seperti halnya kecerdasan manusia, pelatihan AI yang cukup memungkinkan mesin untuk mengatasi kerumitan ini (jika data pelatihannya cukup baik).

Melatih AI memiliki persyaratan khusus yang unik untuk setiap penggunaan dan konteks AI. Sebagai contoh, anggap saja kita bermaksud melatih chatbot yang menggunakan NLU untuk bekerja dalam fungsi layanan pelanggan untuk perjalanan udara. Chatbot akan memproses bahasa alami pelanggan untuk membantu mereka memesan penerbangan dan menyesuaikan rencana perjalanan mereka.

Dalam hal ini, pengembang chatbot harus memberikan data maksud kepada algoritme bahasa alami mesin. Data ini terdiri dari frasa umum yang mungkin digunakan pelanggan untuk membuat atau mengubah pemesanan mereka. Algoritme bahasa alami-fungsi pembelajaran mesin-melatih dirinya sendiri pada data tersebut sehingga asisten percakapan dapat mengenali frasa dengan arti yang sama tetapi dengan kata-kata yang berbeda.

Idealnya, pelatihan ini akan membekali asisten percakapan untuk menangani sebagian besar skenario pelanggan, membebaskan agen manusia dari panggilan yang membosankan di mana kapasitas manusia yang lebih dalam tidak diperlukan. Sementara itu, asisten percakapan dapat menunda skenario yang lebih kompleks kepada agen manusia (misalnya, percakapan yang membutuhkan empati manusia). Bahkan dengan adanya kemampuan ini, pengembang harus terus memasok algoritme dengan data yang beragam sehingga dapat mengkalibrasi model internalnya untuk mengimbangi perubahan perilaku pelanggan dan kebutuhan bisnis.

Untuk itu, sebuah metode yang disebut vektorisasi kata memetakan kata atau frasa ke "vektor" yang sesuai - bilangan real yang dapat digunakan mesin untuk memprediksi hasil, mengidentifikasi kemiripan kata, dan memahami semantik dengan lebih baik. Vektorisasi kata sangat memperluas kapasitas mesin untuk memahami bahasa alami, yang menunjukkan sifat progresif dan potensi masa depan dari teknologi ini.

Kiat-kiat untuk membangun dataset Anda

• Tetap berpegang pada satu konsep per maksud (satu maksud mengandung beberapa ucapan)
  
• Cobalah mencampurkan sinonim dalam ucapan
• Tuliskan ucapan Anda dengan bahasa yang akan digunakan oleh persona Anda
• Gunakan entitas
• Hindari kesalahan ejaan dan tata bahasa

Berikut adalah panduan lengkap kami untuk membuat dataset pelatihan untuk chatbot Anda.