Panduan Pemula Untuk Pemahaman Bahasa Alami

“Sebuah komputer layak disebut cerdas jika bisa menipu manusia agar percaya bahwa itu adalah manusia.”

– Alan Turing
Keseluruhan keseluruhan kecerdasan buatan didasarkan pada mesin yang mampu 'memahami' dan 'merespons' manusia. Yang tidak mungkin tanpa kemampuan mesin untuk berinteraksi dengan manusia dalam bahasa alami mereka, seperti manusia lainnya. Selain itu, pemahaman tidak hanya melibatkan pertukaran informasi dan data tetapi pertukaran emosi, perasaan, ide, dan niat. Bisakah mesin melakukan itu? Yah, jawabannya adalah afirmatif dan bahkan tidak mengejutkan lagi. Apa teknologi ajaib yang memfasilitasi interaksi antara manusia dan mesin dengan lancar? Ini adalah Pemahaman Bahasa Alami.

Apa itu Pemahaman Bahasa Alami?

Pemahaman Bahasa Alami adalah bagian dari Pemrosesan Bahasa Alami. Ini melakukan analisis konten, metadata berbasis teks dan menghasilkan konten yang diringkas dalam bahasa manusia yang alami. Hal ini berlawanan dengan proses Natural Language Generation. NLG berurusan dengan input dalam bentuk data dan menghasilkan output dalam bentuk teks biasa sementara alat Natural Language Understanding memproses teks atau suara yang ada dalam bahasa alami dan menghasilkan respons yang sesuai dengan meringkas, mengedit, atau membuat respons vokal.
Mereka Mengatakan Data adalah Minyak Baru – Benarkah Itu?

Pemahaman Bahasa Alami Vs Pemrosesan Bahasa Alami

Pemrosesan Bahasa Alami adalah istilah luas yang mencakup Pemahaman Bahasa Alami dan Generasi Bahasa Alami bersama dengan banyak teknik lain yang berputar di sekitar menerjemahkan dan menganalisis bahasa alami oleh mesin untuk melakukan perintah tertentu.

Contoh Pemrosesan Bahasa Alami

Pemrosesan Bahasa Alami ada di mana-mana dan kita menggunakannya dalam kehidupan sehari-hari tanpa kita sadari. Tahukah Anda bagaimana pesan spam dipisahkan dari email Anda? Atau koreksi otomatis dan pengetikan prediktif yang menghemat banyak waktu kita, bagaimana itu bisa terjadi? Nah, itu semua adalah bagian dari Natural Language Processing. Berikut adalah beberapa contoh teknologi Natural Language Processing yang digunakan secara luas:

• Asisten pribadi yang cerdas – Kita semua akrab dengan Siri dan Cortana. Produk perangkat lunak seluler yang melakukan tugas, menawarkan layanan, dengan kombinasi input pengguna, kesadaran lokasi, dan kemampuan untuk mengakses informasi dari berbagai sumber online tidak diragukan lagi merupakan salah satu pencapaian terbesar pemrosesan bahasa alami.
• Terjemahan mesin – Untuk membaca deskripsi gambar yang indah di Instagram atau membaca pembaruan di Facebook, kita semua telah menggunakan perintah 'lihat terjemahan' setidaknya sekali. Dan layanan terjemahan google membantu dalam situasi mendesak atau terkadang hanya untuk mempelajari beberapa kata baru. Ini semua adalah contoh terjemahan mesin, di mana mesin memberi kita terjemahan dari satu bahasa alami ke bahasa lainnya.
• Pengenalan ucapan – Mengubah kata-kata yang diucapkan menjadi data adalah contoh pemrosesan bahasa alami. Ini digunakan untuk berbagai tujuan seperti mendikte ke Microsoft Word, biometrik suara, antarmuka pengguna suara, dll.
• Komputasi afektif – Tidak lain adalah pelatihan kecerdasan emosional untuk mesin. Mereka belajar memahami emosi, perasaan, ide Anda untuk berinteraksi dengan Anda dengan cara yang lebih manusiawi.
• Generasi bahasa alami – Alat generasi bahasa alami memindai data terstruktur, melakukan analisis dan menghasilkan informasi dalam format teks yang diproduksi dalam bahasa alami.
• Pemahaman bahasa alami – Seperti yang dijelaskan di atas, ini memindai konten yang ditulis dalam bahasa alami dan menghasilkan ringkasan teks yang kecil dan dapat dipahami.

Alat terbaik untuk Pemahaman Bahasa Alami tersedia saat ini

Pemrosesan Bahasa Alami berurusan dengan bahasa manusia dalam bentuk yang paling alami dan secara real-time, seperti yang muncul di konten media sosial, email, halaman web, tweet, deskripsi produk, artikel surat kabar, dan makalah penelitian ilmiah, dll, dalam a berbagai bahasa. Bisnis perlu mengawasi semua konten ini, terus-menerus. Berikut adalah beberapa produk perangkat lunak pemahaman bahasa alami yang populer yang secara efektif membantu mereka dalam tugas yang menakutkan ini.

• Wolfram – Wolfram Alpha adalah mesin penjawab yang dikembangkan oleh Wolfram Alpha LLC (anak perusahaan dari Wolfram Research). Ini adalah layanan online yang memberikan jawaban atas pertanyaan faktual dengan menghitung jawaban dari "data yang dikuratori" yang bersumber dari luar.
• Perangkat bahasa alami – Perangkat Bahasa Alami, juga dikenal sebagai NLTK, adalah rangkaian program yang digunakan untuk pemrosesan bahasa alami simbolik dan statistik (NLP) untuk bahasa Inggris. Itu ditulis dalam bahasa pemrograman Python dan dikembangkan oleh Steven Bird dan Edward Loper di University of Pennsylvania.
• Stanford coreNLP – Stanford CoreNLP adalah saluran NLP berbasis anotasi yang menawarkan analisis bahasa inti alami. Distribusi dasar menyediakan file model untuk analisis bahasa Inggris, tetapi mesinnya kompatibel dengan model untuk bahasa lain.
• GATE (Arsitektur Umum untuk Rekayasa Teks) – Ini menawarkan berbagai tugas pemrosesan bahasa alami. Ini adalah perangkat lunak matang yang digunakan di seluruh industri selama lebih dari 15 tahun.
• Apache openNLP – Apache OpenNLP adalah toolkit berdasarkan pembelajaran mesin untuk memproses teks bahasa alami. Itu ditulis dalam Java dan diproduksi oleh yayasan perangkat lunak Apache. Ini menawarkan layanan seperti tokenizers, chucking, parsing, penandaan bagian ucapan, segmentasi kalimat, dll.

Aplikasi Pemahaman Bahasa Alami

Seperti yang telah kita lihat, pemahaman bahasa alami pada dasarnya tidak lain adalah pemahaman membaca mesin yang cerdas. Sekarang mari kita lihat lebih dekat bagaimana ini digunakan untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi, sekaligus menghemat waktu dan tenaga, sumber daya manusia, yang kemudian dapat dimanfaatkan dengan lebih baik.

• Mengumpulkan data dan analisis data – Untuk dapat melayani dengan baik, sebuah bisnis harus mengetahui apa yang diharapkan dari mereka. Data umpan balik pelanggan bukanlah data numerik seperti penjualan atau laporan keuangan. Hal ini terbuka dan teks berat. Bagi perusahaan untuk mengidentifikasi pola dan tren di seluruh, data ini dan mengambil tindakan sesuai kesenjangan atau wawasan yang diidentifikasi, sangat penting untuk kelangsungan hidup dan pertumbuhan. Semakin banyak perusahaan menyadari bahwa menerapkan solusi pemahaman bahasa alami memberikan manfaat yang kuat untuk menganalisis metadata seperti umpan balik pelanggan dan ulasan produk. Pemahaman bahasa alami dalam kasus seperti itu terbukti lebih efektif dan akurat daripada metode tradisional seperti pengkodean tangan. Ini membantu suara pelanggan untuk menjangkau Anda dengan lebih jelas dan lebih cepat, yang mengarah pada penyusunan strategi yang efektif dan implementasi yang produktif.
• Pemantauan reputasi – Umpan balik pelanggan hanyalah puncak gunung es dibandingkan dengan perasaan pelanggan yang sebenarnya tentang merek tersebut. Sebagai pelanggan, kami jarang berpartisipasi dalam umpan balik survei pelanggan. Sebagian besar sentimen pelanggan sebenarnya terjebak dalam data yang tidak terstruktur. Berita, posting blog, obrolan, dan pembaruan media sosial berisi sejumlah besar data semacam itu yang lebih alami dan dapat digunakan untuk mengetahui perasaan 'nyata' pelanggan tentang produk atau layanan. Produk perangkat lunak pemahaman bahasa alami membantu bisnis untuk memindai data yang tersebar seperti itu dan menarik kesimpulan praktis.
• Layanan pelanggan – Pemahaman Bahasa Alami mampu berkomunikasi dengan individu yang tidak terlatih dan dapat memahami maksud mereka. NLU mampu memahami artinya meskipun ada beberapa kesalahan manusia seperti salah pengucapan atau transposisi huruf atau kata. Ini juga menggunakan algoritme yang memecah ucapan manusia menjadi ontologi terstruktur dan menangkap makna, maksud, sentimen, dan inti dari ucapan manusia. Salah satu tujuan terpenting NLU adalah membuat chatbots atau bot yang berinteraksi dengan manusia yang dapat berkomunikasi secara efektif dengan manusia tanpa pengawasan manusia. Ada berbagai produk perangkat lunak seperti Nuance yang sudah terlibat dalam interaksi pelanggan.
• Automated trading – Otomatisasi perdagangan pasar modal bukanlah fenomena baru lagi. Berbagai produk dan platform perangkat lunak sekarang tersedia yang menganalisis pergerakan pasar, profil industri dan kekuatan keuangan perusahaan dan berdasarkan analisis teknis, desain pola perdagangan. Alat Pemahaman Bahasa Alami Tingkat Lanjut yang memindai melalui berbagai sumber seperti laporan keuangan, laporan, berita pasar adalah dasar dari sistem perdagangan otomatis.
• Intelijen Pasar – “Apa yang dilakukan pesaing?” adalah salah satu informasi paling penting yang dibutuhkan bisnis secara real-time. Informasi mempengaruhi pasar. Pertukaran informasi antara berbagai pemangku kepentingan merancang dan mendesain ulang dinamika pasar sepanjang waktu. Mencermati status industri sangat penting untuk mengembangkan strategi yang kuat, tetapi saluran distribusi konten saat ini (umpan RSS, media sosial, email) menghasilkan begitu banyak informasi sehingga semakin sulit untuk mengawasi hal yang tidak terstruktur seperti itu. , konten multi-sumber. Pasar keuangan telah mulai menggunakan alat pemahaman bahasa alami secara ketat untuk melacak pertukaran informasi di pasar dan membantu mereka mencapainya dengan segera.

Karena beragam fungsi yang dilakukan oleh program pemahaman bahasa alami, kepentingannya dalam perdagangan, bisnis, perdagangan dan industri semakin meningkat. Ini adalah langkah cerdas untuk mempelajari program pemahaman bahasa alami untuk memastikan karir Anda sukses.
Perbedaan antara Ilmu Data, Pembelajaran Mesin, dan Data Besar!

Apa cara terbaik untuk belajar Pemahaman Bahasa Alami?

Cara terbaik untuk mempersiapkan diri Anda untuk masa depan yang lebih cerah dalam upaya teknologi adalah dengan memahami algoritme Kecerdasan Buatan. Diploma Pascasarjana dalam Pembelajaran Mesin dan AI oleh UpGrad menawarkan kesempatan untuk menguasai konsep-konsep seperti Jaringan Syaraf Tiruan, Pemrosesan Bahasa Alami, Model Grafis, dan Pembelajaran Penguatan. Aspek yang paling unik dari kursus ini adalah dukungan karir. Dan, bimbingan industri, yang akan membantu Anda mempersiapkan diri menghadapi persaingan yang ketat di industri, dalam pekerjaan Anda yang sebenarnya. Jadi, mari kita belajar menggunakan produk perangkat lunak yang banyak digunakan di industri yang disebutkan sebelumnya seperti NLKT. Program ini bertujuan untuk menghasilkan ilmuwan data yang lengkap dan profesional AI dengan pengetahuan matematika yang menyeluruh, keahlian dalam alat/bahasa yang relevan, dan pemahaman tentang algoritme dan aplikasi mutakhir.
Mulailah mempersiapkan hari ini untuk hari esok yang lebih baik!

Pelajari kursus ML dari Universitas top dunia. Dapatkan Master, PGP Eksekutif, atau Program Sertifikat Tingkat Lanjut untuk mempercepat karier Anda.

Pimpin Revolusi Teknologi Berbasis AI

Terapkan untuk Program Sertifikat Tingkat Lanjut dalam Pembelajaran Mesin & NLP