Generasi Bahasa Alami: Hal-Hal Teratas yang Perlu Anda Ketahui

Dari sudut pandang linguistik, bahasa diciptakan untuk kelangsungan hidup manusia. Komunikasi yang efektif membantu manusia primitif untuk berburu, mengumpulkan dan bertahan hidup dalam kelompok. Artinya, bahasa diperlukan untuk melakukan segala aktivitas yang diperlukan tidak hanya untuk kelangsungan hidup tetapi juga keberadaan manusia yang bermakna. Ketika manusia berevolusi, demikian pula keterampilan sastra mereka. Dari skrip bergambar hingga skrip universal yang dikembangkan dengan baik, kami telah membuat kemajuan yang mengesankan. Faktanya, kemajuan luar biasa sedemikian rupa sehingga mesin yang dikembangkan oleh manusia sekarang dapat membaca data, menulis teks dan bukan dalam mesin, bahasa biner tetapi bahasa percakapan yang nyata. Generasi Bahasa Alami telah memungkinkan hal ini.

Apa itu Generasi Bahasa Alami?

Bahasa alami adalah cabang dari Kecerdasan Buatan. Ini adalah alat untuk menganalisis data secara otomatis, menafsirkannya, mengidentifikasi informasi penting dan mempersempitnya menjadi teks sederhana, untuk membuat pengambilan keputusan dalam bisnis lebih mudah, lebih cepat dan tentu saja lebih murah. Ini menghitung angka dan menyusun narasi untuk Anda.

Apa variasi yang berbeda dari Generasi Bahasa Alami?

1. Generasi Bahasa Alami Dasar:

   Bentuk dasar NLG mengubah data menjadi teks melalui fungsi seperti Excel. Misalnya, gabungan surat yang menyatakan ulang angka ke dalam bahasa.

2. Generasi Bahasa Alami dengan Template:

   Dalam jenis alat NGL ini, pengguna menerima panggilan untuk merancang templat konten dan menafsirkan hasilnya. Sistem template dibatasi kemampuannya untuk memindai berbagai sumber data, melakukan analitik tingkat lanjut.

3. Generasi Bahasa Alami Tingkat Lanjut:

   Ini adalah cara 'paling cerdas' untuk menganalisis data. Ini memproses data sejak awal dan memisahkannya berdasarkan signifikansinya untuk audiens tertentu, dan kemudian menulis narasi dengan informasi yang relevan dengan nada percakapan. Misalnya, jika seorang analis data ingin mengetahui bagaimana kinerja produk tertentu di pasar, alat NLG yang canggih akan menulis laporan dengan memisahkan data hanya dari produk yang diperlukan.

Apakah kita benar-benar membutuhkan generasi bahasa alami?

Sejumlah perangkat yang terhubung ke internet menciptakan Internet of Things yang sangat besar. Semua perangkat ini membuat data dengan kecepatan kilat yang mengarah ke generasi Big Data. Hampir mustahil bagi manusia untuk menganalisis, menafsirkan, dan menarik campur tangan rasional dari data yang sangat besar ini. Bersamaan dengan analisis data dan interpretasi yang akurat, kebutuhan akan penggunaan sumber daya secara optimal, pemotongan biaya, dan manajemen waktu adalah hal penting bagi bisnis modern untuk bertahan, tumbuh, dan berkembang. Generasi Bahasa Alami membantu hingga mencapai semua tujuan ini secara efektif dalam sekali jalan.
Selain itu, ketika mesin dapat melakukan tugas-tugas rutin ini, dan secara akurat. Jadi, sumber daya manusia yang berharga dapat memanjakan diri dalam kegiatan yang membutuhkan inovasi, kreativitas, dan pemecahan masalah.

Akankah Generasi Bahasa Alami membunuh pekerjaan?

Pertama-tama, tidak semua jenis narasi dapat ditulis dengan alat Generasi Bahasa Alami. Ini hanya untuk membuat teks berdasarkan data. Penulisan kreatif, konten yang menarik dikembangkan tidak hanya oleh keterampilan analitis tetapi dengan bantuan keterlibatan emosional yang besar. Semangat individu, keterampilan mereka, kemampuan mereka untuk memenuhi istilah yang kompleks dalam format yang lebih sederhana tidak dapat diganti. Selain itu, untuk merasionalisasi teks yang dibuat oleh alat Generasi Bahasa Alami, campur tangan manusia sangat penting.
Generasi Bahasa Alami hanya menambah pekerjaan dan memperkaya kehidupan karyawan dengan membebaskan mereka dari pekerjaan kasar. Alain Kaeser , pendiri Yseop telah benar mengakui bahwa-

“Revolusi industri berikutnya adalah revolusi kecerdasan buatan dan otomatisasi pekerjaan pengetahuan dan tugas berulang untuk meningkatkan kapasitas manusia”.

Mengapa Anda harus memahami Generasi Bahasa Alami?

Sebuah penelitian yang dilakukan oleh Forrester Research mengantisipasi peningkatan 300% dalam investasi kecerdasan buatan pada tahun 2017 dibandingkan tahun 2016. Pasar Kecerdasan Buatan akan tumbuh dari $8 miliar pada tahun 2016 menjadi lebih dari $47 miliar pada tahun 2020. Berdasarkan laporan ini, majalah Forbes telah hadir dengan daftar 'sepuluh teknologi Artificial Intelligence terpanas ' yang akan menguasai pasar dalam waktu dekat. Generasi Bahasa Alami adalah salah satunya dan akan mengalami peningkatan yang sangat besar.

Contoh dan Aplikasi Generasi Bahasa Alami

Teknik Generasi Bahasa Alami digunakan di berbagai industri sesuai kebutuhan mereka. Farmasi Kesehatan, Layanan Perbankan, Pemasaran digital… ada di mana-mana!
Dari pelaporan dana di bidang keuangan dan pelaporan analitik kampanye dalam pemasaran hingga peringatan klien yang dipersonalisasi untuk menyiapkan dasbor dalam penjualan dan pemeliharaan layanan pelanggan, ini digunakan untuk menghasilkan hasil yang efektif untuk semua departemen dalam suatu organisasi. Mari kita lihat sekilas bagaimana NLG memiliki beragam aplikasi di berbagai departemen:

• Pemasaran – Dua tanggung jawab utama departemen pemasaran adalah merancang strategi pasar dan melakukan riset pasar. Kedua aktivitas ini sangat bergantung pada analisis data, dan di dunia data besar saat ini, menjadi semakin kompleks. Alat Natural Language Generation dapat membantu Anda memindai data besar, menganalisisnya, dan menulis laporan untuk Anda dalam beberapa jam.
• Penjualan – Laporan analisis penjualan menunjukkan tren volume penjualan perusahaan selama periode waktu tertentu. Laporan analisis penjualan menyoroti faktor-faktor yang memengaruhi penjualan, seperti musim, strategi pesaing, upaya periklanan, dll. Manajer menggunakan laporan analisis penjualan untuk mengenali peluang pasar dan area di mana mereka dapat meningkatkan volume. Laporan-laporan ini murni berdasarkan data yang sangat besar. Program Natural Language Generation menghemat waktu dan upaya Anda untuk memindai data secara manual, menemukan tren, dan menulis laporan. Setelah Anda memberi makan input, itu menangani semua aktivitas ini.
• Perbankan dan keuangan - Mungkin itu departemen keuangan organisasi atau bank investasi, laporan keuangan yang menyatakan kesehatan keuangan perusahaan perlu ditulis dan dikirim ke pemegang saham, investor, lembaga pemeringkat, lembaga pemerintah, dll. Laporan keuangan umum seperti neraca, Laporan arus kas, Laporan laba rugi dll. sarat dengan angka dan pembaca suka memiliki pemahaman yang cepat tentang laporan ini. Perangkat lunak Natural Language Generation memindai pernyataan-pernyataan ini dan menyajikan informasi ini dalam format teks yang sederhana daripada format akuntansi yang rumit.
• Kesehatan dan obat-obatan – Baru-baru ini alat Generasi Bahasa Alami digunakan untuk meringkas catatan medis elektronik. Penelitian tambahan di bidang ini membuka pintu bagi pengambilan keputusan medis yang bijaksana bagi para profesional medis. Ini juga digunakan dalam berkomunikasi dengan pasien, sebagai bagian dari program kesadaran pasien di India, sesuai laporan NCBI . Data yang dikumpulkan melalui penelitian medis seperti penyakit gaya hidup apa yang paling mengerikan atau jenis kebiasaan apa yang sehat dapat diringkas dalam bahasa sederhana untuk pasien yang sangat berguna bagi para dokter untuk mengajukan saran mereka.

Dan ini hanyalah puncak gunung es. Aplikasi alat NLG sudah tersebar luas dan siap diluncurkan ke tingkat yang lebih tinggi di masa depan.

Teknik generasi bahasa alami – Bagaimana memulai

Sistem Generasi Bahasa Alami yang disempurnakan perlu memasukkan beberapa aspek perencanaan dan penggabungan informasi untuk memungkinkan alat NLG menghasilkan teks yang tampak alami dan menarik. Tahapan umum generasi bahasa alami, seperti yang diusulkan oleh Dale dan Reiter dalam buku mereka 'Membangun Sistem Generasi Bahasa Alami' adalah:

1. Penentuan konten:

   Pada tahap ini, seorang analis data harus memutuskan jenis informasi apa yang akan disajikan dengan menggunakan kebijaksanaan mereka sehubungan dengan relevansi. Misalnya, memutuskan jenis informasi apa yang ingin diketahui oleh pedagang saham vs jenis informasi apa yang ingin diketahui oleh pedagang di pasar komoditas.

2. Penataan dokumen:

   Pada tahap ini, pengguna harus memutuskan urutan, format konten, dan template yang diinginkan. Misalnya, untuk menentukan urutan saham big cap, mid cap, small cap sambil menulis narasi tentang pergerakan ekuitas di pasar saham.

3. Pengumpulan:

   Tidak ada pengulangan adalah aturan dasar dari setiap penulisan laporan. Untuk membuatnya tetap sederhana dan meningkatkan keterbacaan, menggabungkan kalimat, menghilangkan kata-kata berulang, frasa, dll, termasuk dalam tahap ini. Misalnya, jika perangkat lunak NLG menulis laporan penjualan dan tidak ada perubahan substansial dalam volume penjualan selama beberapa bulan, ada kemungkinan perangkat lunak NLG menulis paragraf berulang tanpa informasi substansial. Anda kemudian harus memadatkannya dengan cara yang tidak menjadi panjang dan membosankan.

4. Pilihan bahasa:

   Memutuskan kata-kata apa yang akan digunakan secara tepat untuk menggambarkan konsep-konsep tertentu. Misalnya, memutuskan apakah akan menggunakan kata 'sedang' atau 'sedang' saat menjelaskan perubahan.

Produk perangkat lunak terbaik tersedia untuk generasi bahasa alami

Ada berbagai produk perangkat lunak yang tersedia untuk membantu Anda memulai dengan Natural Language Generation. Quill, Syntheses, Arria, Amazon Polly, Yseop adalah yang populer. Anda dapat membuat keputusan berdasarkan industri tempat Anda beroperasi, untuk departemen tempat Anda akan menerapkan alat, sifat pembuatan laporan yang tepat, dll. Mari kita lihat bantuan apa yang ditawarkan program ini kepada bisnis.

• Yseop: Perangkat lunak Generasi Bahasa Alami Yseop Compose memungkinkan pengambilan keputusan berdasarkan data dengan menjelaskan wawasan dalam bahasa sederhana. Yseop Compose adalah satu-satunya perangkat lunak Generasi Bahasa Alami multibahasa dan karenanya benar-benar mendunia.
• Amazon Polly: Ini adalah perangkat lunak yang mengubah teks menjadi ucapan seperti aslinya, memungkinkan Anda membuat aplikasi yang berbicara, dan membangun kategori produk yang mendukung ucapan sepenuhnya baru.
• Arria: Arria NLG Platform adalah platform yang mengintegrasikan teknik mutakhir dalam analisis data, kecerdasan buatan, dan linguistik komputasi. Ini menganalisis kumpulan data yang besar dan beragam dan secara otomatis menulis laporan yang disesuaikan dan dapat ditindaklanjuti tentang apa yang terjadi dalam data itu, tanpa campur tangan manusia, dalam skala dan kecepatan yang luas.
• Quill: Ini adalah platform NLG canggih yang memahami maksud pengguna dan melakukan analisis data yang relevan untuk menghadirkan Narasi Cerdas—cerita otomatis yang penuh dengan informasi yang relevan dengan audiens dan berwawasan luas.
• Synthesys: Ini adalah salah satu produk perangkat lunak NLG populer yang memindai semua data dan menyoroti orang-orang penting, tempat, organisasi, peristiwa dan fakta yang sedang dibahas, menyelesaikan poin yang disorot dan menentukan apa yang penting, menghubungkan titik-titik bersama-sama dan mencari tahu apa yang final gambar berarti dengan membandingkannya dengan peluang, risiko, dan anomali yang dicari pengguna.

Alat Natural Language Generation mengotomatiskan analisis dan meningkatkan kemanjuran alat Business Intelligence. Alih-alih menghasilkan bagan dan tabel, alat NLG menafsirkan data dan analisis draf dalam bentuk tertulis yang mengomunikasikan secara tepat apa yang penting untuk diketahui. Alat-alat ini melakukan analisis reguler dari kumpulan data yang telah ditentukan, menghilangkan upaya manual yang diperlukan untuk menyusun laporan dan tenaga terampil yang diperlukan untuk menganalisis dan menginterpretasikan hasil.
Mereka Mengatakan Data adalah Minyak Baru – Benarkah Itu?

Apa sumber terbaik untuk mempelajari Generasi Bahasa Alami?

Gartner, sebuah perusahaan riset dan penasihat terkemuka memperkirakan bahwa sebagian besar perusahaan harus mempekerjakan seorang Chief Data officer pada tahun 2019. Dengan banyaknya data yang tersedia, penting untuk memutuskan informasi mana yang dapat menambah nilai bisnis, mendorong efisiensi, dan meningkatkan manajemen risiko. Ini akan menjadi tanggung jawab Petugas Data. Dengan meningkatnya permintaan global untuk profesi, tidak ada waktu yang lebih baik untuk belajar tentang Generasi Bahasa Alami yang merupakan bagian penting dari Ilmu Data dan Kecerdasan Buatan.
Meskipun generasi Bahasa Alami memiliki cakupan yang luas, hanya ada sedikit program akademik komprehensif yang dirancang untuk melatih kandidat agar siap di masa depan. Namun, dengan visi yang hebat, UpGrad menawarkan Diploma PG dalam Pembelajaran Mesin dan AI , dalam kemitraan dengan IIIT-Bangalore, yang bertujuan untuk membangun profesional yang sangat terampil di India untuk memenuhi permintaan global yang meningkat. Ini memberi Anda kesempatan untuk belajar dari kumpulan studi kasus yang komprehensif, yang dipilih langsung oleh pakar industri, untuk memberi Anda pemahaman mendalam tentang bagaimana Pembelajaran Mesin & Kecerdasan Buatan berdampak pada industri seperti Telekomunikasi, Otomotif, Keuangan & lainnya.
Apa yang kamu tunggu? Jangan lepaskan peluang luar biasa ini, mulailah menjelajah hari ini!

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