Bahasa
Bahasa
Saat ini, kita dapat mensimulasikan dan memproses percakapan manusia dalam bahasa Arab antara komputer dan manusia.
Terobosan terbaru dalam teknologi pemrosesan bahasa alami (NLP) membuat pembuatan chatbot Arab menjadi lebih mudah. Teknologi chatbot AI Arab terbaru menggunakan pembelajaran mesin untuk memahami struktur bahasa sekaligus memahami “makna” dari kata-kata.
Bahasa Arab adalah bahasa keempat yang paling banyak digunakan di internet, tetapi merupakan salah satu bahasa yang paling sulit dipelajari oleh penutur non-pribumi.
Hal ini karena bahasa Arab berbeda dari kebanyakan bahasa lain dalam beberapa hal.
Bahkan, satu dialek mungkin tidak dapat dipahami oleh penutur dialek lain, sehingga untuk semua maksud dan tujuan, mereka adalah bahasa yang berbeda.
Semua faktor ini membuat bahasa Arab lebih sulit dipelajari oleh manusia.
Namun, apakah ini juga berarti lebih sulit dipelajari oleh mesin? Tidak mengherankan, jawabannya adalah ya.
Semua hal di atas menciptakan tantangan untuk pemrosesan bahasa alami (NLP) dalam bahasa Arab. Langkah pertama untuk setiap algoritma NLP adalah memahami bahasa, yaitu memecah kalimat menjadi unit-unit makna yang terpisah. Tugas ini secara resmi disebut tokenisasi bahasa karena setiap unit makna disebut token.
Semakin sistematis dan teratur suatu bahasa, semakin mudah untuk melakukan tokenisasi.
Tantangan yang membuat bahasa Arab sulit dipelajari manusia juga membuatnya sulit untuk ditokenisasi dibandingkan dengan bahasa umum lainnya.
Sebelum kita memahami pentingnya terobosan terbaru, kita perlu mengetahui bagaimana model bahasa untuk NLP sebelumnya dibuat.
Pekerjaan tokenisasi bahasa membutuhkan banyak intervensi manual dari peneliti NLP. Setiap bahasa harus ditokenisasi secara terpisah dan pada dasarnya dilakukan secara manual.
Pekerjaan tokenisasi ini sangat sulit untuk bot Arab, seperti yang bisa dibayangkan.
Setelah bahasa ditokenisasi, algoritma AI dapat digunakan untuk memahami bahasa, yaitu membangun peta makna tentang bagaimana kata-kata saling berhubungan.
Langkah memahami bahasa ini bisa diotomatisasi jika tokenisasi sudah andal. Namun, masalahnya adalah tokenisasi untuk bahasa Arab rumit sehingga bahkan algoritma pemahaman pun harus dikonfigurasi secara manual bersama tokenisasi.
Dan hasil akhirnya kurang memuaskan. Tingkat pemahaman bahasa Arab dibandingkan dengan bahasa Inggris, misalnya, sangat rendah. Tentu saja, penelitian untuk bahasa Inggris memang lebih banyak, tetapi kesulitan bahasa Arab membuat hasil yang baik hampir mustahil dicapai.
Seperti yang biasa dilakukan peneliti AI, mereka bertanya-tanya apakah tokenisasi bisa dilakukan oleh pembelajaran mesin. Ini akan membuat algoritma tokenisasi dan pemahaman menjadi tidak bergantung pada bahasa (language agnostic) sehingga pelatihan AI untuk suatu bahasa menjadi lebih cepat dan baik.
Dan inilah akhirnya terobosan terjadi pada akhir 2018. AI dapat dilatih dalam bahasa Arab tanpa intervensi manual dan hasilnya, performa NLP menjadi jauh lebih baik.
Platform chatbot Arab bisa langsung menjadi jauh lebih baik dan pemahaman chatbot dalam bahasa Arab setara dengan bahasa lain.
Fakta bahwa terobosan ini terjadi tidak serta-merta berarti kualitas chatbot Arab langsung meningkat.
Agar manfaat ini dirasakan pelanggan, langkah pertama adalah platform AI chatbot memperbarui algoritma mereka dengan teknologi terbaru. Mengingat investasi mereka pada teknologi sebelumnya, hal ini tidak dilakukan dengan cepat.
Selain itu, ada banyak fitur yang harus disiapkan oleh platform agar chatbot Arab memberikan pengalaman yang baik bagi pengguna akhir. Misalnya, antarmuka pengguna harus mendukung bahasa Arab. Ini bisa sesederhana memastikan perataan chat sudah benar dan tombol-tombol ditampilkan dalam urutan yang tepat.
Bekerja dengan banyak bahasa di berbagai platform bisa jadi sulit. Beberapa platform mengharuskan bot dengan bahasa berbeda dibuat sebagai bot terpisah, yang jelas sangat tidak efisien.
Platform yang baik benar-benar multibahasa dan memungkinkan banyak terjemahan untuk semua konten dalam antarmuka pengguna platform.
Selain itu, bahasa harus dilacak sebagai variabel percakapan agar AI dapat mendeteksi bahasa dengan akurat dan desainer percakapan dapat membuat logika berdasarkan bahasa.
Selain fungsi khusus bahasa, untuk membuat chatbot yang hebat, fungsi umum dari platform chatbot juga harus sangat baik. Ada dua kategori fungsi yang penting.
Pada akhirnya, kualitas pengalaman chatbot yang diciptakan untuk pengguna akhir sangat bergantung pada kekuatan alat yang digunakan, mulai dari pemahaman bahasa hingga antarmuka grafis.
Seringkali, terutama di dunia Arab, perusahaan membutuhkan chatbot Arab yang dijalankan di lingkungan lokal (on-premises). Ini jelas menjadi pertimbangan saat memilih platform. Chatbot Arab on-premises harus dibangun dengan platform chatbot Arab on-premises yang tidak hanya menyediakan UI on-premises, tetapi juga memiliki mesin NLU lengkap dan model bahasa yang sudah dilatih di lingkungan lokal.
Bahkan dengan platform yang baik, tetap ada tantangan dalam membuat chatbot Arab yang hebat. Jumlah penutur bahasa Arab di dunia AI terbatas sehingga sulit mendapatkan sumber daya yang tepat untuk proyek ini. Walaupun tidak perlu mencari sumber daya untuk menulis algoritma NLU karena sudah tersedia, tantangan bisa muncul dalam mencari desainer yang kompeten dan bisa berbicara semua bahasa atau dialek yang didukung chatbot. Karena itu, penting agar platform chatbot memungkinkan konten dan terjemahan mudah diperbarui dan dikelola oleh orang non-teknis, karena kemungkinan besar desainer tidak menguasai semua bahasa yang didukung.
Jelas, dengan hadirnya chatbot Arab berkualitas tinggi, adopsi teknologi ini akan meningkat. Peningkatan adopsi ini akan mengatasi masalah keterbatasan sumber daya dan membantu calon pengguna teknologi mendapatkan gambaran jelas tentang praktik terbaik yang harus diikuti.
Terobosan dalam teknologi NLP tidak hanya berlaku untuk chatbot Arab, tetapi juga aplikasi AI lainnya. Kini kita melihat sistem multifungsi yang menggunakan AI Arab dengan berbagai cara — mulai dari analisis sentimen pada berita hingga meringkas atau menghasilkan teks yang sebelumnya hanya bisa dilakukan manusia. Seringkali chatbot digunakan sebagai antarmuka pengguna tidak hanya untuk berbagai teknologi AI, tetapi juga membantu pengguna akhir menggunakan layar sistem lain, seperti situs web atau aplikasi web.
Tentu saja, meskipun ada lompatan besar dalam kekuatan NLU Arab, NLU masih bisa terus ditingkatkan. Penelitian terus dilakukan untuk membuat mesin NLU semakin baik dan pasti akan ada terobosan baru. Sampai NLU setara dengan manusia, pekerjaan ini akan terus berlanjut.
Langkah berikutnya untuk semua mesin NLU, terlepas dari bahasanya, adalah meningkatkan kemampuan dialog multi-putaran. Artinya, memungkinkan manusia melakukan percakapan beberapa langkah dengan bot dalam topik tertentu, bukan hanya memberikan perintah atau pertanyaan satu kali. Dan langkah selanjutnya untuk platform chatbot adalah memudahkan pembuatan dialog multi-putaran.
Dialog multi-putaran sangat penting untuk antarmuka suara seperti Alexa.
Saat kita membahas terobosan tokenisasi berbasis pembelajaran mesin dan dampaknya pada NLP Arab, topik terkait adalah transkripsi suara ke teks dalam bahasa Arab. Transkripsi suara ke teks untuk bahasa Arab masih tertinggal dibandingkan bahasa lain, namun kami optimis kemajuan NLP yang dijelaskan di sini akan membantu memperkecil kesenjangan dalam waktu dekat.
Ciptakan pengalaman agen AI yang luar biasa.
