Pemprosesan Bahasa Asli & Pemahaman Bahasa Asli: Panduan Mendalam pada tahun 2024

Komputer cemerlang dalam bertindak balas terhadap arahan pengaturcaraan dan arahan bahasa biasa yang telah ditetapkan, tetapi kita hanya dalam fasa awal mereka memahami bahasa semula jadi.

Perintah mudah seperti "Gantung telefon," sebagai contoh, mempunyai konteks sejarah dan bahasa sehari-hari yang membentuk maknanya. Fikiran manusia memahami frasa ini dengan cepat, tetapi komputer mungkin tidak.

Nasib baik, kemajuan dalam pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) memberikan komputer kaki dalam pemahaman mereka tentang cara manusia secara semula jadi berkomunikasi melalui bahasa.

Kejayaan dalam bidang ini mewujudkan banyak peluang perniagaan baru dalam perkhidmatan pelanggan, pengurusan pengetahuan, dan penangkapan data, antara lain. Sesungguhnya, pemahaman bahasa semulajadi adalah di tengah-tengah apa yang Botpress berusaha untuk mencapai sebagai sebuah syarikat-membantu mesin untuk lebih memahami manusia adalah matlamat yang memberi inspirasi kepada pembangunan AI perbualan kami.

Walaupun melaksanakan keupayaan bahasa semula jadi telah menjadi lebih mudah diakses, algoritma mereka tetap menjadi "kotak hitam" kepada banyak pemaju, menghalang pasukan tersebut daripada mencapai penggunaan optimum fungsi ini. Memahami asas-asas bagaimana ia berfungsi adalah penting untuk menentukan jenis data latihan, yang akan mereka gunakan untuk melatih mesin pintar ini. Memilih dan menggunakan data latihan yang betul adalah penting untuk berjaya.

Dalam artikel ini, kami mengkaji asas-asas bahasa semula jadi dan keupayaan mereka. Kami juga mengkaji beberapa kes penggunaan utama dan memberikan cadangan tentang cara memulakan penyelesaian bahasa semula jadi anda sendiri.

Apakah pemprosesan bahasa semula jadi?

Pemprosesan Bahasa Semulajadi adalah subfield kecerdasan buatan mengkaji interaksi antara komputer dan bahasa manusia. Ia adalah satu bidang pengajian yang menggabungkan sains linguistik dan komputer. Tujuan NLP adalah untuk mengubah input bahasa semula jadi menjadi data berstruktur. Ia menggunakan pelbagai tugas untuk melakukannya, seperti; pengetagan sebahagian daripada pertuturan, pengiktirafan entiti yang dinamakan, penghuraian sintaksis, dan banyak lagi.

Apakah Pemahaman Bahasa Semulajadi (NLU)?

Pemahaman Bahasa Semulajadi adalah mengenai pemahaman bahasa. Sama seperti kita, teknologi boleh mendengar atau membaca sesuatu tanpa memahaminya. NLU adalah teknologi yang memberi kuasa kepada antara muka perbualan. Tanpa bahagian pemahaman, perbualan hampir mustahil atau paling janggal.

Bagaimanakah NLU berfungsi?

Seperti penyelesaian AI lain, teknologi ini memerlukan latihan. Pengesanan niat bergantung kepada data latihan yang disediakan oleh pembangun chatbot dan oleh pilihan teknologi jurutera platform. Pakar ini mesti membekalkan data latihan untuk memastikan alat memahami pengguna dalam konteks fungsinya-sama ada fungsi itu memberi perkhidmatan kepada pelanggan luaran atau membantu pengguna dalaman dengan pengurusan pengetahuan. Walaupun dengan latihan, NLU akan tersesat kerana perbualan menjauhkan diri dari fungsi terasnya dan menjadi lebih umum.

Nasib baik, teknologi ini boleh menjadi sangat berkesan dalam kes penggunaan tertentu. Mengoptimumkan dan melaksanakan latihan tidak dapat dicapai oleh kebanyakan pemaju dan juga pengguna bukan teknikal. Kejayaan baru-baru ini dalam AI, muncul sebahagiannya kerana pertumbuhan eksponen dalam ketersediaan kuasa pengkomputeran, menjadikan penggunaan penyelesaian ini lebih mudah, lebih mudah didekati, dan lebih berpatutan daripada sebelumnya.

"Untuk mendapatkan pemahaman itu, mesin perlu dapat memahami dan menjana bahagian ucapan, mengekstrak dan memahami entiti, menentukan makna kata-kata, dan menggunakan aktiviti pemprosesan yang lebih rumit untuk menghubungkan bersama konsep, frasa, konsep, dan tatabahasa ke dalam gambaran niat dan makna yang lebih besar." Forbes, "Mesin yang Boleh Memahami Ucapan Manusia: Corak Perbualan AI," Jun 2020

Bahasa adalah kompleks—lebih-lebih lagi daripada yang kita sedar—jadi mencipta perisian yang menyumbang semua nuansanya dan berjaya menentukan niat manusia di sebalik bahasa itu juga kompleks. Tetapi seperti kecerdasan manusia, latihan AI yang mencukupi membolehkan mesin mengatasi kerumitan ini (jika data latihan cukup berbentuk baik).

Latihan AI mempunyai keperluan khusus yang unik untuk setiap penggunaan dan konteks AI. Sebagai contoh, mari kita anggap kami berhasrat untuk melatih chatbot yang menggunakan NLU untuk bekerja dalam fungsi perkhidmatan pelanggan untuk perjalanan udara. Chatbot akan memproses bahasa semula jadi pelanggan untuk membantu mereka menempah penerbangan dan menyesuaikan jadual perjalanan mereka.

Dalam kes ini, pembangun chatbot mesti menyediakan algoritma bahasa semula jadi mesin dengan data niat. Data ini terdiri daripada frasa biasa yang boleh digunakan oleh pelanggan pelancongan untuk membuat atau menukar tempahan mereka. Algoritma bahasa semula jadi—fungsi pembelajaran mesin—melatih dirinya pada data supaya pembantu perbualan dapat mengenali frasa dengan makna yang sama tetapi kata-kata yang berbeza.

Sebaik-baiknya, latihan ini akan melengkapkan pembantu perbualan untuk mengendalikan kebanyakan senario pelanggan, membebaskan agen manusia daripada panggilan membosankan di mana kapasiti manusia yang lebih mendalam tidak diperlukan. Sementara itu, pembantu perbualan boleh menangguhkan senario yang lebih kompleks kepada agen manusia (contohnya, perbualan yang memerlukan empati manusia). Walaupun dengan adanya keupayaan ini, pemaju mesti terus membekalkan algoritma dengan data yang pelbagai supaya ia dapat menentukur model dalamannya untuk mengikuti perubahan dalam tingkah laku pelanggan dan keperluan perniagaan.

Untuk tujuan ini, kaedah yang dipanggil perkataan vektorisasi memetakan perkataan atau frasa kepada "vektor" yang sepadan—nombor nyata yang boleh digunakan oleh mesin untuk meramalkan hasil, mengenal pasti persamaan perkataan, dan lebih memahami semantik. Vektorisasi perkataan sangat memperluaskan keupayaan mesin untuk memahami bahasa semula jadi, yang menunjukkan sifat progresif dan potensi masa depan teknologi ini.

Petua untuk membina set data anda

• Berpegang pada satu konsep bagi setiap niat (niat mengandungi pelbagai ucapan)
  
• Cuba campurkan sinonim dalam ucapan
• Tulis ucapan anda dengan bahasa yang akan digunakan oleh persona anda
• Gunakan entiti
• Elakkan kesilapan ejaan dan tatabahasa

Berikut ialah panduan lengkap kami untuk membina set data latihan untuk chatbot anda.