Apakah NLP?
Pemprosesan Bahasa Asli (NLP) ialah subbidang kecerdasan buatan (AI). Ia membolehkan robot menganalisis dan memahami bahasa manusia, membolehkan mereka menjalankan aktiviti berulang tanpa campur tangan manusia. Contohnya termasuk terjemahan mesin, ringkasan, klasifikasi tiket dan semakan ejaan.
Pemprosesan bahasa semulajadi (NLP) ialah keupayaan komputer untuk menganalisis dan memahami bahasa manusia. NLP ialah subset kecerdasan buatan yang tertumpu pada bahasa manusia dan berkait rapat dengan linguistik pengiraan, yang lebih memfokuskan pada pendekatan statistik dan formal untuk memahami bahasa.
NLP biasanya digunakan untuk ringkasan dokumen, klasifikasi teks, pengesanan dan penjejakan topik, terjemahan mesin, pengecaman pertuturan dan banyak lagi.
Bagaimana NLP Berfungsi?
Sistem NLP menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk menganalisis sejumlah besar data tidak berstruktur dan mengekstrak maklumat yang berkaitan. Algoritma dilatih untuk mengenali corak dan membuat inferens berdasarkan corak tersebut. Begini cara ia berfungsi:
- Pengguna mesti memasukkan ayat ke dalam sistem Pemprosesan Bahasa Semulajadi (NLP).
- Sistem NLP kemudiannya memecahkan ayat kepada bahagian perkataan yang lebih kecil, dipanggil token, dan menukar audio kepada teks.
- Kemudian, mesin memproses data teks dan mencipta fail audio berdasarkan data yang diproses.
- Mesin bertindak balas dengan fail audio berdasarkan data teks yang diproses.
Saiz & Pertumbuhan Pasaran NLP
Kecerdasan buatan akan menjadi perkara besar seterusnya dalam dunia teknologi. Dengan keupayaannya untuk memahami tingkah laku manusia dan bertindak sewajarnya, AI telah menjadi sebahagian daripada kehidupan seharian kita. Penggunaan AI telah berkembang, dengan gelombang terkini ialah pemprosesan bahasa semula jadi (NLP).
Saiz pasaran NLP global bernilai USD 15.7 bilion pada 2022 dan dijangka berkembang pada CAGR lebih daripada 25% sepanjang tempoh ramalan 2022-2027. Pasaran dijangka mencapai 49.4 bilion USD menjelang 2027 pada CAGR sebanyak 25.7%.
Faedah NLP
Peningkatan kecekapan & ketepatan dokumentasi
Dokumen yang dijana NLP meringkaskan dengan tepat mana-mana teks asal yang tidak dapat dijana secara automatik oleh manusia. Selain itu, ia boleh menjalankan tugas berulang seperti menganalisis sebahagian besar data untuk meningkatkan kecekapan manusia.
Keupayaan untuk membuat ringkasan kandungan teks yang besar & kompleks secara automatik
Bahasa pemprosesan semula jadi boleh digunakan untuk tugas perlombongan teks mudah seperti mengekstrak fakta daripada dokumen, menganalisis sentimen atau mengenal pasti entiti yang dinamakan. Pemprosesan semula jadi juga boleh digunakan untuk tugas yang lebih kompleks, seperti memahami tingkah laku dan emosi manusia.
Membolehkan pembantu peribadi seperti Alexa mentafsir perkataan yang dituturkan
NLP berguna untuk pembantu peribadi seperti Alexa, membolehkan pembantu maya memahami arahan perkataan yang dituturkan. Ia juga membantu mencari maklumat berkaitan dengan cepat daripada pangkalan data yang mengandungi berjuta-juta dokumen dalam beberapa saat.
Membolehkan penggunaan chatbots untuk bantuan pelanggan
NLP boleh digunakan dalam chatbots dan program komputer yang menggunakan kecerdasan buatan untuk berkomunikasi dengan orang ramai melalui teks atau suara. Chatbot menggunakan NLP untuk memahami perkara yang ditaip oleh orang itu dan bertindak balas dengan sewajarnya. Mereka juga membolehkan organisasi menyediakan sokongan pelanggan 24/7 merentasi pelbagai saluran.
Melakukan analisis sentimen adalah lebih mudah
Analisis Sentimen ialah proses yang melibatkan menganalisis satu set dokumen (seperti ulasan atau tweet) mengenai sikap atau keadaan emosi mereka (cth, kegembiraan, kemarahan). Analisis sentimen boleh digunakan untuk mengkategorikan dan mengklasifikasikan siaran media sosial atau teks lain ke dalam beberapa kategori: positif, negatif atau neutral.
Cerapan analitis lanjutan yang sebelum ini tidak dapat dicapai
Percambahan penderia dan peranti yang disambungkan ke Internet baru-baru ini telah membawa kepada letupan dalam jumlah dan kepelbagaian data yang dijana. Akibatnya, banyak organisasi memanfaatkan NLP untuk memahami data mereka untuk memacu keputusan perniagaan yang lebih baik.
Cabaran dengan NLP
Silap ejaan
Bahasa semula jadi penuh dengan salah ejaan, kesilapan menaip dan gaya yang tidak konsisten. Sebagai contoh, perkataan "proses" boleh dieja sama ada sebagai "proses" atau "pemprosesan." Masalahnya bertambah apabila anda menambah aksen atau aksara lain yang tiada dalam kamus anda.
Perbezaan Bahasa
Seorang penutur bahasa Inggeris mungkin berkata, "Saya akan bekerja pagi esok," manakala seorang penutur Itali akan berkata, "Domani Mattina vado al lavoro." Walaupun kedua-dua ayat ini bermaksud perkara yang sama, NLP tidak akan memahami yang kedua melainkan anda menterjemahkannya ke dalam bahasa Inggeris terlebih dahulu.
Bias bawaan
Bahasa pemprosesan semula jadi adalah berdasarkan logik manusia dan set data. Dalam sesetengah situasi, sistem NLP mungkin menjalankan bias pengaturcara mereka atau set data yang mereka gunakan. Ia juga kadangkala boleh mentafsir konteks secara berbeza disebabkan kecenderungan semula jadi, yang membawa kepada keputusan yang tidak tepat.
Perkataan dengan Pelbagai Makna
NLP adalah berdasarkan andaian bahawa bahasa adalah tepat dan tidak jelas. Pada hakikatnya, bahasa tidak tepat dan tidak jelas. Banyak perkataan mempunyai pelbagai makna dan boleh digunakan dengan cara yang berbeza. Sebagai contoh, apabila kita menyebut "kulit kayu", ia boleh sama ada kulit anjing atau kulit pokok.
Ketidakpastian dan Positif Palsu
Positif palsu berlaku apabila NLP mengesan istilah yang sepatutnya boleh difahami tetapi tidak boleh dibalas dengan betul. Matlamatnya adalah untuk mencipta sistem NLP yang boleh mengenal pasti batasannya dan membersihkan kekeliruan dengan menggunakan soalan atau pembayang.
Data Latihan
Salah satu cabaran terbesar dengan bahasa pemprosesan semula jadi ialah data latihan yang tidak tepat. Lebih banyak data latihan yang anda miliki, lebih baik keputusan anda. Jika anda memberikan sistem data yang salah atau berat sebelah, ia akan sama ada mempelajari perkara yang salah atau belajar secara tidak cekap.
Contoh NLP
Terjemahan Bahasa Asli iaitu, Terjemahan Google
Terjemahan Google ialah perkhidmatan terjemahan berasaskan web percuma yang menyokong lebih 100 bahasa dan boleh menterjemah kandungan anda secara automatik ke dalam bahasa ini. Perkhidmatan ini mempunyai dua mod: terjemahan dan cadangan terjemahan.
Pemproses Kata iaitu MS Word & Grammarly menggunakan NLP untuk menyemak ralat tatabahasa
Pemproses perkataan seperti MS Word dan Grammarly menggunakan NLP untuk menyemak teks untuk kesilapan tatabahasa. Mereka melakukan ini dengan melihat konteks ayat anda dan bukannya perkataan itu sendiri.
Sistem pengecaman pertuturan / IVR yang digunakan di pusat panggilan
Pengecaman pertuturan ialah contoh terbaik bagaimana NLP boleh digunakan untuk meningkatkan pengalaman pelanggan. Ia adalah keperluan yang sangat biasa bagi perniagaan untuk mempunyai sistem IVR supaya pelanggan boleh berinteraksi dengan produk dan perkhidmatan mereka tanpa perlu bercakap dengan orang langsung. Ini membolehkan mereka mengendalikan lebih banyak panggilan tetapi juga membantu mengurangkan kos.
Pembantu Digital Peribadi iaitu, Google Home, Siri, Cortana, & Alexa
Penggunaan NLP telah menjadi lebih berleluasa sejak beberapa tahun kebelakangan ini kerana teknologi telah maju. Aplikasi Pembantu Digital Peribadi seperti Google Home, Siri, Cortana, dan Alexa semuanya telah dikemas kini dengan keupayaan NLP. Peranti ini menggunakan NLP untuk memahami pertuturan manusia dan bertindak balas dengan sewajarnya.
Gunakan Kes
Pemprosesan dokumen pintar
Kes penggunaan ini melibatkan pengekstrakan maklumat daripada data tidak berstruktur, seperti teks dan imej. NLP boleh digunakan untuk mengenal pasti bahagian paling berkaitan dokumen tersebut dan membentangkannya secara teratur.
Analisis Sentimen
Analisis sentimen ialah cara lain syarikat boleh menggunakan NLP dalam operasi mereka. Perisian itu akan menganalisis siaran media sosial tentang perniagaan atau produk untuk menentukan sama ada orang berfikir secara positif atau negatif mengenainya.
Pengesanan penipuan
NLP juga boleh digunakan untuk pengesanan penipuan dengan menganalisis data tidak berstruktur seperti e-mel, panggilan telefon, dsb., dan pangkalan data insurans untuk mengenal pasti corak atau aktiviti penipuan berdasarkan kata kunci.
Pengesanan bahasa
NLP digunakan untuk mengesan bahasa dokumen teks atau tweet. Ini mungkin berguna untuk penyederhanaan kandungan dan syarikat terjemahan kandungan.
AI Perbualan / Chatbot
AI perbualan (sering dipanggil chatbot) ialah aplikasi yang memahami input bahasa semula jadi, sama ada lisan atau bertulis, dan melakukan tindakan tertentu. Antara muka perbualan boleh digunakan untuk perkhidmatan pelanggan, jualan atau tujuan hiburan.
Ringkasan teks
Sistem NLP boleh dilatih untuk meringkaskan teks dengan lebih mudah dibaca daripada teks asal. Ini berguna untuk artikel dan teks panjang lain yang pengguna mungkin tidak mahu menghabiskan masa membaca keseluruhan artikel atau dokumen.
Terjemahan Teks
NLP digunakan untuk menterjemah teks secara automatik daripada satu bahasa ke bahasa lain menggunakan kaedah pembelajaran mendalam seperti rangkaian saraf berulang atau rangkaian saraf konvolusi.
Soal Jawab
Menjawab soalan (QA) ialah tugas dalam pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) yang menerima soalan sebagai input dan mengembalikan jawapannya. Bentuk jawapan soalan yang paling mudah ialah mencari entri yang sepadan dalam pangkalan pengetahuan dan mengembalikan kandungannya, yang dikenali sebagai "pendapatan semula dokumen" atau "pendapatan semula maklumat."
Pengiktirafan Entiti Dinamakan
Pengiktirafan entiti yang dinamakan ialah keupayaan teras dalam Pemprosesan Bahasa Semulajadi (NLP). Ia adalah proses mengekstrak entiti yang dinamakan daripada teks tidak berstruktur ke dalam kategori yang dipratentukan. Contoh entiti yang dinamakan termasuk orang, organisasi dan lokasi.
Pemantauan Media Sosial
Alat pemantauan media sosial boleh menggunakan teknik NLP untuk mengekstrak sebutan jenama, produk atau perkhidmatan daripada siaran media sosial. Setelah dikesan, sebutan ini boleh dianalisis untuk sentimen, penglibatan dan metrik lain. Maklumat ini kemudiannya boleh memaklumkan strategi pemasaran atau menilai keberkesanannya.
Teks Ramalan
Teks ramalan menggunakan NLP untuk meramalkan perkataan yang akan ditaip pengguna seterusnya berdasarkan apa yang telah mereka taip dalam mesej mereka. Ini mengurangkan bilangan ketukan kekunci yang diperlukan untuk pengguna melengkapkan mesej mereka dan meningkatkan pengalaman pengguna mereka dengan meningkatkan kelajuan mereka boleh menaip dan menghantar mesej.
