Pernahkah Anda berbicara dengan asisten virtual seperti Siri atau Alexa dan kagum dengan cara mereka memahami apa yang Anda katakan? Atau pernahkah Anda menggunakan chatbot untuk memesan penerbangan atau memesan makanan dan takjub melihat bagaimana mesin tersebut mengetahui dengan tepat apa yang Anda inginkan? Pengalaman ini bergantung pada teknologi yang disebut Natural Language Understanding, atau disingkat NLU.
Dengan munculnya chatbots, asisten virtual, dan asisten suara, kebutuhan mesin untuk memahami bahasa alami menjadi semakin penting. Dan di sinilah Natural Language Understanding (NLU) berperan. Dalam artikel ini, kita akan mempelajari lebih dalam apa itu pemahaman bahasa alami dan menjelajahi beberapa kemungkinan menariknya.
Apa itu Pemahaman Bahasa Alami (NLU)?
Natural Language Understanding (NLU) adalah subbidang dari pemrosesan bahasa alami (NLP) yang berhubungan dengan pemahaman komputer tentang bahasa manusia. Ini melibatkan pemrosesan bahasa manusia untuk mengekstraksi makna yang relevan darinya. Makna ini bisa berupa maksud, entitas bernama, atau aspek lain dari bahasa manusia.
NLP bertujuan untuk memeriksa dan memahami konten tertulis dalam teks, sedangkan NLU memungkinkan kemampuan untuk terlibat dalam percakapan dengan komputer menggunakan bahasa alami.
Bagaimana cara kerja Natural Language Understanding (NLU)?
NLU bekerja dengan memproses dataset besar bahasa manusia menggunakan model Machine Learning (ML). Model ini dilatih pada data pelatihan yang relevan yang membantu mereka belajar mengenali pola dalam bahasa manusia.
Data pelatihan yang digunakan untuk model NLU biasanya menyertakan contoh bahasa manusia berlabel, seperti tiket dukungan pelanggan, catatan obrolan, atau bentuk data tekstual lainnya.
Langkah pertama dalam NLU melibatkan preprocessing data tekstual untuk menyiapkannya untuk analisis. Ini mungkin termasuk tugas-tugas seperti tokenisasi, yang melibatkan penguraian teks menjadi kata atau frasa individual, atau penandaan bagian ucapan, yang melibatkan pelabelan setiap kata dengan peran gramatikalnya.
Setelah preprocessing, model NLU menggunakan berbagai teknik ML untuk mengekstrak makna dari teks. Salah satu pendekatan umum adalah menggunakan pengenalan maksud, yang melibatkan pengidentifikasian maksud atau tujuan di balik teks tertentu. Misalnya, model NLU mungkin mengenali bahwa pesan pengguna adalah pertanyaan tentang produk atau layanan.
Mari kita lihat lebih dekat contoh aksi NLU.
Bayangkan Anda menanyakan arah ke kedai kopi terdekat kepada Siri. Anda mungkin berkata, "Hai Siri, di mana kedai kopi terdekat?"
Tanpa NLU, Siri akan mencocokkan kata-kata Anda dengan tanggapan yang telah diprogram sebelumnya dan mungkin memberikan petunjuk arah ke kedai kopi yang sudah tidak beroperasi lagi. Namun dengan NLU, Siri dapat memahami maksud di balik kata-kata Anda dan menggunakan pemahaman tersebut untuk memberikan respons yang relevan dan akurat. Artikel ini akan membahas lebih dalam tentang cara kerja teknologi ini dan menjelajahi beberapa kemungkinan menariknya.
Aplikasi pemahaman bahasa alami
IVR dan Message Routing
Sistem Interactive Voice Response (IVR) adalah sistem telepon otomatis yang berinteraksi dengan pelanggan melalui perintah dan menu suara yang direkam sebelumnya. Sistem IVR menggunakan NLU untuk mengenali tanggapan lisan dan mengarahkan penelepon ke departemen atau agen yang sesuai.NLU juga membantu sistem IVR memahami input bahasa alami, memungkinkan pelanggan untuk menyampaikan pertanyaan mereka daripada menavigasi melalui menu.
Customer Support
NLU telah mengubah pengalaman dukungan pelanggan, menjadikannya lebih cepat dan lebih efisien. Chatbots dan asisten virtual dapat menangani banyak pertanyaan pelanggan dan memberikan tanggapan langsung 24/7.Menggunakan pemrosesan bahasa alami dan pembelajaran mesin, chatbots dapat memahami permintaan pelanggan dan memberikan jawaban yang relevan. Teknologi ini juga memungkinkan chatbot untuk belajar dari interaksi pelanggan, meningkatkan respons mereka.
Mesin penerjemah
NLU memainkan peran penting dalam terjemahan mesin (cabang AI), yang menerjemahkan teks dari satu bahasa ke bahasa lain menggunakan komputer.NLU telah merevolusi terjemahan mesin dengan memungkinkan pengembangan model terjemahan mesin saraf (NMT).
NLU sangat penting dalam model NMT, karena membantu meningkatkan kualitas terjemahan mesin. Ini meningkatkan kemampuan model untuk memahami makna dan maksud di balik teks sumber.
Misalnya, ketika pengguna menggunakan alat bahasa otomatis seperti kamus untuk menerjemahkan informasi, itu hanya mengganti kata-kata berdasarkan basis satu-ke-satu. Di sisi lain, dengan terjemahan mesin, sistem memeriksa kata-kata dalam konteks yang tepat, memfasilitasi produksi terjemahan yang lebih tepat.
Pengambilan Data
NLU menangkap dan mengekstrak data yang relevan dari sumber data tidak terstruktur seperti media sosial, email, dan umpan balik pelanggan.Data yang ditangkap melalui Natural Language Understanding (NLU) digunakan dalam berbagai cara, bergantung pada aplikasi atau kasus penggunaan tertentu. Berikut beberapa contohnya:
- Klasifikasi maksud: NLU dapat membantu menentukan maksud di balik masukan pengguna, seperti pesan teks atau perintah lisan. Informasi ini kemudian dapat digunakan untuk memicu tindakan atau respons yang sesuai.
- pengenalan entitas: NLU dapat mengidentifikasi entitas dalam input pengguna, seperti nama, tanggal, lokasi, dan informasi relevan lainnya. Informasi ini dapat digunakan untuk memberikan respons yang lebih personal dan kontekstual.
- Analisis sentimen: NLU dapat menentukan sentimen atau nada emosional dari masukan pengguna, seperti apakah itu positif, negatif, atau netral. Informasi ini dapat mengukur kepuasan pelanggan, mengidentifikasi area peningkatan, dan menyesuaikan respons yang sesuai.
Chatbots
Chatbot dirancang untuk berinteraksi dengan pengguna melalui teks atau suara, biasanya untuk mensimulasikan percakapan manusia. Natural Language Understanding (NLU) adalah komponen penting dari AI percakapan yang memungkinkan mereka untuk memahami dan menanggapi input pengguna dengan cara yang mirip manusia.Misalnya, jika pengguna mengetik "Saya ingin memesan pizza", sistem NLU dapat mengidentifikasi niat pengguna untuk memesan makanan dan mengekstrak informasi penting seperti jenis makanan (pizza) dan kemungkinan topping yang diinginkan. Chatbot kemudian dapat merespons dengan opsi untuk jenis dan topping pizza.
Asisten Virtual
Asisten virtual adalah agen perangkat lunak cerdas yang melakukan tugas atau layanan untuk individu menggunakan interaksi bahasa alami. NLU adalah komponen penting asisten virtual yang memungkinkan mereka memahami dan merespons perintah suara.Saat pengguna berbicara dengan asisten virtual, input audio diubah menjadi teks melalui teknologi Pengenalan Ucapan Otomatis (ASR). Teks yang dihasilkan kemudian dikirim ke sistem NLU untuk dianalisis.
Sistem NLU menggunakan Pengenalan Maksud dan Pengisian Slot teknik untuk mengidentifikasi maksud pengguna dan mengekstrak informasi penting seperti tanggal, waktu, lokasi, dan parameter lainnya. Sistem kemudian dapat mencocokkan maksud pengguna dengan tindakan yang sesuai dan menghasilkan respons.
Misalnya, jika pengguna mengatakan, "Seperti apa cuaca hari ini?" sistem NLU dapat mengidentifikasi maksud pengguna untuk mendapatkan informasi tentang cuaca dan mengekstrak parameter "hari ini". Asisten virtual kemudian dapat memberikan kondisi cuaca saat ini untuk lokasi pengguna.
Kesimpulan
NLU telah membuka kemungkinan baru bagi bisnis dan individu, memungkinkan mereka berinteraksi dengan mesin secara lebih alami. Dari dukungan pelanggan hingga pengambilan data dan terjemahan mesin, aplikasi NLU mengubah cara kita hidup dan bekerja.
Seiring kemajuan teknologi, kita dapat berharap untuk melihat aplikasi NLU yang lebih canggih yang akan terus meningkatkan kehidupan kita sehari-hari.
