Apa yang dimaksud dengan pemahaman bahasa alami (NLU)?

Pernahkah Anda duduk di depan komputer Anda, tidak yakin tindakan apa yang harus diambil untuk menyelesaikan pekerjaan Anda? Jika Anda pernah berharap bahwa Anda dapat berbicara dengan komputer dan komputer mengerti apa yang Anda katakan, maka Anda beruntung. Berkat pemahaman bahasa alami, komputer tidak hanya dapat memahami arti kata-kata kita, tetapi mereka juga dapat menggunakan bahasa untuk meningkatkan kehidupan dan kondisi kerja kita dengan cara yang menarik.

Apa yang dimaksud dengan pemahaman bahasa alami (NLU)?

Juga dikenal sebagai interpretasi bahasa alami (NLI), pemahaman bahasa alami (NLU ) adalah salah satu bentuk kecerdasan buatan. NLU adalah subtopik dari pemrosesan bahasa alami (NLP), yang menggunakan teknik pembelajaran mesin untuk meningkatkan kapasitas AI dalam memahami bahasa manusia.

Contoh teknologi NLU di tempat kerja meliputi:

• Terjemahan bahasa otomatis: Saat ini, seseorang dapat menggunakan layanan seperti Google Translate dan Microsoft Translator untuk menerjemahkan teks ke dalam ratusan bahasa.
  

• Menjawab pertanyaan: Ketika NLU digunakan bersama dengan perangkat lunak pengenal suara, AI dapat memahami komunikasi verbal. Sebagai contoh, seseorang dapat bertanya kepada AI di ponsel mereka tentang cuaca besok, dan melalui NLU, AI akan mengumpulkan informasi dan menyampaikannya kepada kita.
  

• Teknologi asisten virtual: Perangkat seperti Google Home dan Amazon Alexa mengimplementasikan NLU untuk memberikan solusi menyeluruh bagi penggunanya untuk bantuan digital.

Apa perbedaan antara NLU, NLP, dan NLG?

Pemahaman bahasa alami (NLU) dan pembuatan bahasa alami (NLG) merupakan bagian dari pemrosesan bahasa alami (NLP). Sementara fokus utama teknologi NLU adalah memberikan kemampuan kepada komputer untuk memahami komunikasi manusia, NLG memungkinkan AI menghasilkan jawaban teks bahasa alami secara otomatis.

Ketika komputer menghasilkan jawaban untuk sebuah pertanyaan, komputer cenderung menggunakan bahasa secara blak-blakan tanpa banyak menggunakan keluwesan, emosi, dan kepribadian. Sebaliknya, pembuatan bahasa alami membantu komputer menghasilkan ucapan yang menarik dan menarik, sehingga membantu mempertahankan perhatian orang. Perangkat lunak ini dapat diajarkan untuk membuat keputusan dengan cepat, menyesuaikan diri dengan cara yang paling tepat untuk berkomunikasi dengan seseorang menggunakan bahasa asli mereka.

Apakah NLP chatbots lebih baik?

Bagaimana cara kerja pemahaman bahasa alami?

Pemahaman bahasa alami mengimplementasikan algoritme yang menganalisis ucapan manusia dan memecahnya menjadi definisi semantik dan pragmatis. Teknologi NLU bertujuan untuk menangkap maksud di balik komunikasi dan mengidentifikasi entitas, seperti orang atau nilai numerik, yang disebutkan selama percakapan.

Pengenalan maksud

Perangkat lunak pemahaman bahasa alami tidak hanya memahami arti kata-kata individual dalam sebuah kalimat, tetapi juga memahami apa yang dimaksud ketika kata-kata tersebut digabungkan. Ini berarti bahwa antarmuka percakapan yang didukung NLU dapat memahami makna di balik ucapan dan menentukan tujuan dari kata-kata yang kita gunakan .

Salah satu keuntungan utama mengadopsi perangkat lunak dengan algoritme pembelajaran mesin adalah kemampuan untuk melakukan operasi analisis sentimen. Analisis sentimen memberikan akses kepada bisnis atau organisasi ke informasi terstruktur tentang pendapat dan keinginan pelanggan mereka tentang produk atau topik apa pun.

Peran dan hasil pelanggan dari AI percakapan

Pengakuan entitas

Jenis teknologi NLU yang spesifik ini berfokus pada identifikasi entitas dalam ucapan manusia. Entitas dapat mewakili orang, perusahaan, lokasi, produk, atau kata benda lain yang relevan. Selain itu, perangkat lunak ini juga dapat mengenali entitas numerik seperti mata uang, tanggal, atau nilai persentase.

Mengapa pemahaman bahasa alami itu penting?

Pemahaman bahasa alami memberi kita kemampuan untuk menjembatani kesenjangan komunikasi antara manusia dan komputer. NLU memberdayakan kecerdasan buatan untuk menawarkan bantuan kepada manusia dan memiliki berbagai macam aplikasi. Sebagai contoh, operasi dukungan pelanggan dapat ditingkatkan secara substansial dengan kecerdasan chatbots.

Apa saja langkah-langkah dalam pemahaman bahasa alami?

Meskipun proses NLU mungkin terlihat instan bagi pengamat awam, ada banyak hal yang terjadi di balik layar. Data harus dikumpulkan, diorganisir, dianalisis, dan disampaikan sebelum data tersebut dapat digunakan.

Prosedur pemahaman bahasa alami yang umum terdiri dari langkah-langkah berikut ini:

• Penilaian kualitas data: Algoritme pembelajaran mesin hanya akan belajar sebanyak yang dapat dipelajari oleh kumpulan data. Penting untuk mempertimbangkan kualitas data yang dianalisis dan menetapkan ekspektasi yang sesuai. Misalnya, jika seseorang hanya menjalankan analisis sentimen pada data dari satu lokasi, akan sangat bodoh jika mengharapkan hasil yang mencerminkan pendapat seluruh negara.
  

• Membersihkan data: Ketika algoritme pertama kali berinteraksi dengan kumpulan data, algoritme akan dihadapkan pada kekacauan yang berbelit-belit dari data yang tidak terstruktur. Tidak hanya sejumlah besar data yang tidak berguna, tetapi algoritme juga harus menghadapi kata-kata yang salah eja, ekspresi idiomatik, dan kalimat yang secara tata bahasa tidak benar. Sebagai contoh, pertanyaan sederhana "ya atau tidak" dapat mengandung banyak variasi dalam cara orang menjawab. Kata "ya" dapat diganti dengan "yeah", "ye", atau "yass". Untuk mendapatkan hasil yang optimal, sebuah algoritme harus dapat mempelajari cara membedakan maksud pengguna.
  

• Pengolahan: Ketika data telah dipoles semaksimal mungkin, maka sekarang saatnya untuk memprosesnya. Ini berarti membuang kata-kata yang mungkin berlebihan untuk analisis, seperti artikel, preposisi, dan kata-kata lain yang sering digunakan. Dengan cara ini, apa yang tersisa dapat ditandai menjadi elemen-elemen individual yang dapat dibaca dan ditafsirkan oleh mesin.
  

• Pemodelan: Dalam pemrosesan bahasa alami, model adalah struktur organisasi yang merepresentasikan pola yang ditemukan dalam data. Model yang umum adalah "kantong kata", yang mengukur berapa kali setiap kata disebutkan dan merepresentasikan nilai tersebut sebagai vektor.
  

• Analisis: Setelah data dimodelkan, maka hasilnya dapat dianalisis untuk memahami kualitas keluaran awal. Seperti yang telah disebutkan sebelumnya, kualitas hasil akan tergantung pada kumpulan data yang digunakan.
  

• Visualisasi: Representasi visual dari data memungkinkan pengguna akhir perangkat lunak untuk memahami kesimpulan yang dikumpulkan oleh teknologi NLU. Dengan menampilkan data dalam bentuk bagan, kita dapat memastikan bahwa data tersebut akan mudah dikirimkan kepada individu-individu penting yang tidak terbiasa dengan NLU secara spesifik.
  

• Operasionalisasi: Ini adalah proses untuk mendapatkan wawasan dan kesimpulan yang berharga dari sekumpulan data. Ada banyak cara untuk mengimplementasikan langkah terakhir ini. Contohnya termasuk mengambil data untuk analisis hulu lebih lanjut atau menggunakannya untuk tujuan tertentu, seperti riset pasar. Melalui prosedur operasionalisasi tambahan, seseorang dapat membangun metode yang mulus untuk mendapatkan nilai dari teknologi NLP. Sebagai contoh, raksasa teknologi seperti Google dan Amazon menggunakan pemodelan topik saat mengirimkan data produk, menyediakan filter otomatis, dan peningkatan QoL lainnya.

Kemampuan apa yang harus dimiliki oleh teknologi NLU Anda?

Kemampuan inti dari teknologi NLU adalah memahami bahasa dengan cara yang sama seperti yang dilakukan manusia, bukan mengandalkan kata kunci untuk memahami konsep. Sebagai perangkat lunak pengenalan bahasa, algoritme NLU dapat meningkatkan interaksi antara manusia dan organisasi serta meningkatkan pengumpulan dan analisis data.

Kemampuan solusi pemahaman bahasa alami meliputi:

• Respons suara interaktif (IVR) dan perutean pesan: Teknologi IVR yang didukung NLU mampu memproses suara seseorang, mengubah kata-kata menjadi teks, dan menjalankan algoritme pada struktur tata bahasanya untuk memahami maksud. Diimpikan oleh fiksi ilmiah dan menjadi nyata oleh sains, kemajuan teknologi ini memungkinkan komputer untuk memahami apa yang kita katakan, ketika kita mengatakannya.
  

• Kategorisasi dan klasifikasi teks: Dengan menggunakan teknologi NLU, sebuah sistem dapat menganalisis teks dalam jumlah besar dan mengumpulkan data yang berguna berdasarkan kategori yang telah ditentukan. Hal ini berguna untuk menyaring data. Selain itu, NLU dapat digunakan untuk meringkas teks secara otomatis, mengambil volume yang besar dan menguranginya menjadi informasi yang mudah dicerna.
  

• Dukungan pelanggan yang cerdas: Salah satu implementasi yang paling umum dari deteksi bahasa otomatis adalah pembuatan chatbots. Meskipun sebagian besar chatbots hanya membacakan skrip, teknologi NLU dapat memberikan chatbot kapasitas untuk benar-benar mengetahui apa yang mereka bicarakan. chatbots ini berfungsi sebagai asisten digital bagi para profesional dan pelanggan.
  

• Terjemahan mesin: Juga dikenal sebagai pembelajaran mesin, cabang pengembangan AI ini memungkinkan komputer untuk belajar dan beradaptasi berdasarkan pola yang telah dilatih untuk mereka pahami. Selain itu, terjemahan mesin memungkinkan komputer untuk menghasilkan teks bahasa alami dan bahkan menerjemahkan ke dan dari bahasa lain dengan cepat. Penerjemahan mesin statistik (SMT) yang memanfaatkan NLU dapat mengurai ucapan manusia melalui sistem penerjemahan berbasis aturan. Ada banyak metode untuk ini, seperti menerjemahkan kata per kata, memetakan kalimat dalam satu bahasa ke bahasa lain, atau menggunakan sintaksis sebagai dasar terjemahan.
  

• Pengambilan data: Ini adalah proses pengumpulan informasi tentang objek, orang, dan peristiwa. Dikombinasikan dengan teknologi IVR, hal ini memungkinkan orang untuk menyampaikan informasi penting secara verbal ke komputer.
  

• Antarmuka percakapan: Kemajuan dalam pemahaman bahasa percakapan telah mengarah pada penciptaan perangkat, seperti Google Home dan Amazon Alexa, yang memungkinkan manusia untuk berkomunikasi dengan mereka menggunakan cara alami mereka berbicara. NLU memungkinkan mesin-mesin ini untuk memilah-milah kata dan kalimat, mengenali tata bahasa, dan menggunakan pengetahuan mereka tentang peran semantik untuk memahami maksud pengguna.
  

Perbedaan antara bot dan AI percakapan

Layanan pengembangan pemahaman bahasa alami

Menerapkan teknologi AI tercanggih dan membangun platform percakapan yang terdepan dalam inovasi dengan Botpress. Berkat algoritme pelatihan yang sangat cepat, Botpress chatbots dapat belajar dari kumpulan data dengan kecepatan tinggi, terkadang hanya membutuhkan 10 contoh untuk memahami maksud. Pendekatan revolusioner untuk pelatihan ini memastikan bot dapat digunakan dalam waktu singkat.

Botpress dapat digunakan untuk membangun chatbots sederhana serta proyek pemahaman bahasa percakapan yang kompleks. Platform ini mendukung 12 bahasa secara native, termasuk bahasa Inggris, Prancis, Spanyol, Jepang, dan Arab. Kemampuan bahasa dapat ditingkatkan dengan model FastText, yang memberi pengguna akses ke 157 bahasa yang berbeda. Botpress gratisgratis, sumber terbuka, dan dapat dijalankan pada OS pilihan Anda.

Pemahaman bahasa alami dan dialog