Bagaimana cara kerja NLU dalam memahami bahasa alami?

Pemahaman bahasa alami (NLU) telah mengubah cara perusahaan berinteraksi dengan pelanggan mereka. Kemampuan untuk menguraikan maksud pelanggan dari pesan teks, email, dan bentuk komunikasi lainnya telah menjadi hal yang penting bagi bisnis besar dan kecil.

‍

Apa yang dimaksud dengan pemahaman bahasa alami (NLU)?

Natural Language Understanding (NLU ) adalah salah satu cabang dari kecerdasan buatan (AI). NLU adalah salah satu subbidang utama pemrosesan bahasa alami (NLP), sebuah bidang yang menerapkan linguistik komputasi dengan cara yang bermakna dan menarik.

NLP adalah istilah yang luas yang mencakup beberapa subbidang seperti pencarian informasi, ekstraksi informasi, penambangan teks, pengenalan suara, model bahasa, manajemen dialog, terjemahan mesin, antarmuka percakapan, pembuatan bahasa alami (NLG), dan banyak lagi. NLU adalah salah satu bidang terpenting dalam NLP karena memungkinkan mesin untuk memahami kita.

Tujuan dari NLU adalah untuk memungkinkan perangkat lunak komputer memahami bahasa alami manusia dalam bentuk lisan dan tulisan. NLU bekerja dengan menggunakan algoritme untuk mengubah ucapan manusia menjadi model data yang terdefinisi dengan baik dari definisi semantik dan pragmatis.

Ada dua konsep mendasar dalam NLU:

Pengenalan maksud

Tujuan dari pengenalan maksud adalah untuk mengidentifikasi sentimen pengguna dalam sebuah teks dan menentukan tujuan komunikasi yang sedang berlangsung. Karena hal ini menentukan makna teks, pengenalan maksud dapat dianggap sebagai bagian terpenting dari sistem NLU.

Pengakuan entitas

Fokus dari pengenalan entitas adalah untuk mengidentifikasi entitas dalam sebuah pesan untuk mengekstrak informasi yang paling penting tentang entitas tersebut. Pengakuan entitas didasarkan pada dua jenis entitas utama, yaitu entitas numerik dan entitas bernama. Entitas numerik dapat merujuk pada semua jenis nilai numerik, termasuk angka, mata uang, tanggal, dan persentase. Sebaliknya, entitas bernama dapat berupa nama orang, perusahaan, dan lokasi.

Sebagai contoh, permintaan tiket pesawat ke Isle of Man pada tanggal 11 Januari dapat dirinci sebagai berikut:

• Tiket pesawat [maksud]
• Bepergian dengan pesawat terbang [maksud]
• Isle of Man [lokasi]
• 11 Januari [tanggal]

‍

Tujuan dari data pelatihan NLU

Juga disebut sebagai "contoh ujaran", data pelatihan adalah sekumpulan contoh tertulis tentang jenis komunikasi yang diharapkan dapat berinteraksi dengan sistem yang memanfaatkan NLU. Tujuan penggunaan data pelatihan NLU adalah untuk mempersiapkan sistem NLU untuk menangani contoh nyata dari ucapan manusia.

Data pelatihan mengatur bahasa yang tidak terstruktur ke dalam kumpulan yang dikenal sebagai "ember". Tujuan dari bucket ini adalah untuk menampung contoh-contoh ucapan yang, meskipun berbeda, memiliki arti yang sama atau mirip. Misalnya, bucket yang sama dapat berisi frasa "pesankan saya tumpangan" dan "Tolong, panggilkan taksi ke lokasi saya", karena maksud dari kedua frasa tersebut menyinggung tindakan yang sama.

‍

Bagaimana cara kerja NLU dalam chatbot?

Pemahaman bahasa alami digunakan oleh chatbots untuk memahami apa yang dikatakan orang ketika mereka berbicara menggunakan kata-kata mereka sendiri. Hal ini memungkinkan terjadinya percakapan yang lancar antara manusia dan chatbots . Agar AI dapat menggunakan NLU dengan baik, AI harus dilatih terlebih dahulu. Dengan menggunakan data pelatihan, chatbots dengan kemampuan pembelajaran mesin dapat memahami bagaimana mendapatkan konteks dari bahasa yang tidak terstruktur.

Dalam kasus chatbots yang dibuat untuk menjadi asisten virtual bagi pelanggan, data pelatihan yang mereka terima akan relevan dengan tugas mereka dan mereka akan gagal memahami konsep yang berkaitan dengan topik lain. Sama seperti manusia, jika AI belum diajarkan konsep yang tepat maka ia tidak akan memiliki informasi untuk menangani tugas-tugas yang kompleks.

Jika pengenalan suara otomatis diintegrasikan ke dalam infrastruktur chatbot, maka chatbot akan dapat mengubah ucapan menjadi teks untuk analisis NLU. Ini berarti bahwa perusahaan saat ini dapat membuat asisten percakapan yang memahami apa yang dikatakan pengguna, dapat mengikuti instruksi, dan bahkan merespons menggunakan ucapan yang dihasilkan.

Agar berhasil menerapkan NLU, chatbot harus mampu melakukannya:

• Memahami dan membuat bagian-bagian pidato
• Mengekstrak dan memahami entitas
• Menentukan arti kata-kata
• Gunakan aktivitas pemrosesan lainnya untuk menghubungkan konsep, frasa, dan tata bahasa menjadi sebuah gambaran maksud dan makna

Perbedaan antara Bot dan AI Percakapan

‍

Contoh pemahaman bahasa alami

Contoh nyata NLU di tempat kerja dapat ditemukan di kotak masuk Anda. Semua solusi email utama dilengkapi dengan kemampuan penyaringan spam yang didukung oleh NLU. Ini mengatur email yang masuk untuk menghapus spam dan virus komputer. Bisnis juga bisa menggunakan penyaring email untuk memeriksa email keluar untuk memastikan semua karyawan mematuhi kebijakan perusahaan.

‍

Aplikasi pemahaman bahasa alami dan kasus penggunaan

Percakapan chatbots

Dukungan pelanggan telah direvolusi dengan diperkenalkannya AI percakapan. Berkat implementasi layanan pelanggan chatbots, pelanggan tidak lagi harus mengalami waktu tunggu yang lama di telepon untuk mendapatkan bantuan terkait produk dan layanan.

Dengan menerapkan NLU, chatbots yang tadinya hanya dapat menyediakan balasan yang biasa-biasa saja dapat menggunakan pengenalan kata kunci untuk memperkuat kemampuan percakapan mereka. chatbots yang didukung NLU dapat memberikan dukungan pelanggan secara instan dan 24/7 di setiap tahap perjalanan pelanggan. Kompetensi ini secara drastis meningkatkan kepuasan pelanggan dengan membangun saluran komunikasi yang cepat untuk memecahkan masalah umum.

Layanan pelanggan chatbots memanfaatkan NLU mampu:

• Menjawab Pertanyaan Umum
• Menyederhanakan pembayaran dan pengiriman
• Memberikan masukan dan arahan yang dipersonalisasi

NLU chatbots memungkinkan bisnis untuk menjawab pertanyaan pengguna yang lebih luas dengan biaya operasional yang lebih rendah. chatbots ini dapat mengambil alih kendali layanan pelanggan di area-area di mana agen manusia mungkin gagal. Misalnya, pusat panggilan yang menggunakan chatbots dapat tetap dapat diakses oleh pelanggan setiap saat sepanjang hari. Karena chatbots tidak lelah atau frustrasi, mereka dapat secara konsisten menampilkan nada positif, menjaga reputasi merek tetap utuh. NLU dapat memberikan chatbots tingkat kecerdasan emosional tertentu, memberi mereka kemampuan untuk merumuskan tanggapan yang relevan secara emosional kepada pelanggan yang jengkel.

Dukungan tiket otomatis

Manajemen tiket secara manual dapat mengakibatkan serangkaian ketidaknyamanan. Ini termasuk penundaan, email bolak-balik yang tak terhitung jumlahnya, dan pelanggan yang frustrasi. Melalui NLU, proses manual bervolume tinggi ini dapat dengan mudah digantikan dengan prosedur otomatis yang didukung oleh AI. 

Sistem NLU yang mampu memahami teks dalam setiap tiket dapat menyaring dan mengarahkannya ke ahli atau departemen yang tepat. Karena perangkat lunak NLU memahami permintaan yang sebenarnya, sistem ini dapat memungkinkan respons dari orang atau tim yang relevan dengan lebih cepat. Sistem ini dapat memberikan informasi yang dapat diandalkan kepada pelanggan dan karyawan secara tepat waktu.

Meskipun kemampuan ini berguna untuk semua bagian, namun secara khusus bermanfaat bagi departemen layanan pelanggan dan TI. Sistem NLU dapat menandai tiket yang paling mendesak dan merekomendasikan solusi berkat kemampuannya untuk memahami konteks dan makna dari berbagai permintaan yang berinteraksi dengannya.

Analisis sentimen

Memahami pendapat, kebutuhan, dan keinginan pelanggan adalah salah satu prioritas utama organisasi dan merek. Dengan memiliki informasi yang nyata tentang pengalaman pelanggan yang positif atau negatif, perusahaan dapat memikirkan kembali dan meningkatkan cara mereka menawarkan produk dan layanan mereka. Analisis sentimen yang didukung oleh NLU adalah metode yang sangat efektif untuk menangkap suara pelanggan, mengekstraksi emosi dari teks, dan menggunakannya untuk meningkatkan hubungan pelanggan-merek.

Pada dasarnya, analisis sentimen dapat mengidentifikasi nada di balik input bahasa alami seperti postingan media sosial. Lebih jauh lagi, perangkat lunak ini dapat mengatur data yang tidak terstruktur menjadi laporan umpan balik pelanggan yang dapat dipahami yang menggambarkan pendapat umum pelanggan. Data ini memungkinkan tim pemasaran untuk menjadi lebih strategis dalam menjalankan kampanye.

Tinjauan dokumen otomatis

Melakukan tinjauan manual terhadap dokumen yang rumit bisa menjadi cobaan yang sangat merepotkan, melelahkan, dan memakan waktu. Selain itu, tugas-tugas yang biasa dan berulang-ulang sering kali berisiko menimbulkan kesalahan manusia, yang dapat berakibat buruk jika dokumen yang ditinjau bersifat sensitif.

Sebaliknya, sistem NLU dapat meninjau semua jenis dokumen dengan kecepatan dan akurasi yang belum pernah terjadi sebelumnya. Selain itu, perangkat lunak ini juga dapat melakukan tugas-tugas sekunder yang berguna seperti ekstraksi entitas otomatis untuk mengidentifikasi informasi penting yang mungkin berguna saat membuat keputusan bisnis yang tepat waktu.

Otomatisasi proses bisnis dan chatbots

‍

Layanan pengembangan pemahaman bahasa alami

Botpress memungkinkan Anda untuk memanfaatkan teknologi AI yang paling canggih, termasuk sistem NLU yang canggih. Dengan menggunakan platform sumber terbuka Botpress , Anda dapat membuat chatbots bertenaga NLU yang berkinerja lebih baik dengan biaya dan sumber daya yang lebih sedikit.

Semua chatbots harus dilatih sebelum dapat digunakan, tetapi Botpress membuat proses ini jauh lebih cepat. Chatbots yang dibuat melalui Botpress mungkin dapat memahami konsep hanya dengan 10 contoh maksud, yang secara langsung berdampak pada kecepatan chatbot untuk berinteraksi dengan manusia.

Selain itu, Botpress mendukung lebih dari 10 bahasa secara native, termasuk bahasa Inggris, Prancis, Spanyol, Arab, dan Jepang. Pengguna juga dapat memanfaatkan model FastText untuk memiliki akses ke 157 bahasa yang berbeda. Berkat ini, satu chatbot dapat menciptakan pengalaman percakapan multi-bahasa dan langsung melayani pasar yang berbeda.

Mulai!

‍