Mga Wika
Mga Wika
Ang Arabic Chatbot ay isang programa na kayang umunawa at magsuri ng nilalaman sa Arabic. Sa ngayon, maaari nating tularan at iproseso ang usapan ng tao sa Arabic sa pagitan ng kompyuter at tao.
Ang mga bagong tagumpay sa teknolohiya ng natural language processing (NPL) ay nagpapadali sa paggawa ng mga Arabic chatbot. Ang bagong teknolohiya ng AI chatbot sa Arabic ay gumagamit ng machine learning upang maunawaan ang estruktura ng wika at ang “kahulugan” ng mga salita.
Ang Arabic ang ika-apat na pinakaginagamit na wika sa internet ngunit isa ito sa pinakamahirap matutunan para sa mga hindi katutubong nagsasalita.
Ito ay dahil kakaiba ito kumpara sa karamihan ng mga wika sa ilang aspeto.
Bukod pa rito, maraming anyo at diyalekto ang Arabic. Magkakaugnay ang mga ito ngunit hindi nagkakapareho. Sa katunayan, maaaring hindi magkaintindihan ang mga nagsasalita ng magkaibang diyalekto, kaya para bang magkaibang wika na rin ang mga ito.
Lahat ng mga salik na ito ay nagpapahirap sa pagkatuto ng Arabic para sa tao.
Ngunit nangangahulugan din ba ito na mas mahirap din itong matutunan ng mga makina? Hindi nakakagulat, oo ang sagot.
Ang lahat ng nabanggit ay nagdudulot ng hamon sa natural language processing (NLP) ng Arabic. Ang unang hakbang sa anumang NLP algorithm ay ang pag-unawa sa wika, ibig sabihin, paghahati-hati ng mga pangungusap sa mga yunit ng kahulugan. Ang gawaing ito ay tinatawag na tokenization ng wika dahil bawat yunit ng kahulugan ay tinatawag na token.
Mas madali ang tokenization kung mas sistematiko at maayos ang wika.
Ang parehong mga hamon na nagpapahirap sa Arabic para sa tao ay nagpapahirap din sa tokenization nito kumpara sa ibang karaniwang wika.
Bago natin maunawaan ang kahalagahan ng mga bagong tagumpay, kailangan muna nating malaman kung paano dati ginagawa ang language model para sa NLP.
Ang tokenization ng wika ay nangangailangan ng maraming manwal na interbensyon mula sa NLP researcher. Kailangang i-tokenize ang bawat wika nang hiwalay at halos mano-mano.
Lalo itong mahirap para sa mga Arabic bot, gaya ng inaasahan.
Kapag na-tokenize na ang wika, maaaring gamitin ang AI algorithms para maunawaan ito, ibig sabihin, bumuo ng mapa ng kahulugan kung paano nagkakaugnay ang mga salita.
Maaaring gawing awtomatiko ang hakbang na ito kung maaasahan ang tokenization. Ang problema, mahirap ang tokenization para sa Arabic kaya pati ang mga algorithm ng pag-unawa ay kailangang mano-manong isaayos kasama ng tokenization.
At hindi maganda ang naging resulta. Mababa ang antas ng pag-unawa sa Arabic kumpara sa Ingles. Siyempre, mas maraming pananaliksik ang nakatuon sa Ingles kaysa Arabic kaya nakaapekto rin iyon, ngunit ang hirap ng wika ang dahilan kung bakit halos imposibleng makamit ang magandang resulta.
Naisip ng mga AI researcher kung maaari bang gawin ng machine learning mismo ang tokenization. Sa ganitong paraan, magiging language agnostic ang tokenization at mga algorithm ng pag-unawa at mas mapapabilis at mapapabuti ang pagsasanay ng AI sa isang wika.
Dito nagkaroon ng malaking tagumpay noong huling bahagi ng 2018. Maaaring sanayin ang AI sa Arabic nang walang manwal na interbensyon at dahil dito, mas gumanda ang performance ng NLP.
Agad na gumanda ang mga Arabic chatbot platform at ang antas ng pag-unawa ng mga chatbot sa Arabic ay naging katulad na ng sa ibang wika.
Hindi ibig sabihin na dahil nagkaroon ng tagumpay ay biglang gumanda ang kalidad ng mga Arabic chatbot.
Para maranasan ng mga customer ang mga benepisyo, kailangang i-update muna ng mga chatbot AI platform ang kanilang mga algorithm gamit ang pinakabagong teknolohiya. Dahil sa kanilang investment sa dating teknolohiya, hindi ito agad nagawa.
Bukod pa rito, maraming kailangang ayusin sa platform para matiyak na maganda ang karanasan ng mga gumagamit ng Arabic chatbot. Halimbawa, kailangang angkop ang user interface para sa Arabic. Maaaring kasing simple lang ito ng tamang pagkakaayos ng chat at tamang pagkakasunod ng mga button.
Mahirap magtrabaho gamit ang maraming wika sa iba’t ibang platform. May ilang platform na kailangang gumawa ng magkakahiwalay na bot para sa bawat wika, na hindi praktikal.
Ang mahusay na platform ay tunay na multilingual at pinapayagan ang maraming salin ng lahat ng nilalaman sa user interface ng platform.
Bukod dito, kailangang subaybayan ang wika bilang variable ng usapan upang matukoy ng AI ang wika nang tama at makagawa ng lohika ang mga conversational designer batay sa wika.
Maliban sa mga kakayahan na nakatuon sa wika, mahalaga ring mahusay ang pangkalahatang kakayahan ng chatbot platform para makagawa ng mahusay na chatbot. May dalawang kategorya ng kakayahan na mahalaga.
Sa huli, ang kalidad ng karanasan sa chatbot na nalilikha para sa end-user ay direktang nakadepende sa lakas ng kasangkapang ginamit, mula sa pag-unawa sa wika hanggang sa graphical na UI.
Karaniwan din, lalo na sa mundo ng Arab, na kailangan ng mga kumpanya ng on-prem Arabic chatbot. Dapat isaalang-alang ito sa pagpili ng platform. Ang on-prem Arabic chatbot ay kailangang gawin gamit ang on-prem Arabic chatbot platform na hindi lang may on-prem UI kundi pati ang buong NLU engine at sanay na modelo ng wika ay nasa on-prem din.
Kahit may mahusay na platform, may mga hamon pa rin sa paggawa ng mahusay na chatbot sa Arabic. Kaunti lang ang mga nagsasalita ng Arabic sa mundo ng AI kaya mahirap makahanap ng tamang tao para sa proyekto. Hindi naman kailangang maghanap ng gagawa ng NLU algorithms dahil kasama na ito, pero mahirap makahanap ng mahusay na designer na marunong sa lahat ng wika o diyalekto na sinusuportahan ng chatbot. Kaya mahalaga na ang chatbot platform ay nagpapadali sa pag-update at pagpapanatili ng nilalaman at mga salin kahit ng mga hindi teknikal na tao, dahil malamang na hindi lahat ng wika ay alam ng designer.
Siyempre, ang pagdating ng de-kalidad na Arabic chatbot ay magpapabilis ng pagtanggap sa teknolohiyang ito. Ang pagdami ng gumagamit ay tutugon sa problema ng kakulangan sa tao at magbibigay ng malinaw na ideya sa mga gustong bumili kung ano ang pinakamahusay na gawain.
Ang mga tagumpay sa NLP technology ay hindi lang para sa Arabic chatbot kundi pati sa iba pang AI application. Nakikita na natin ngayon ang mga sistemang gumagamit ng Arabic AI sa iba’t ibang paraan — mula sa pagsusuri ng damdamin sa mga balita hanggang sa pagbubuod o paggawa ng teksto na dati ay tao lang ang nakakagawa. Madalas, ginagamit ang chatbot bilang user interface hindi lang para sa iba’t ibang AI technology kundi para tulungan ang end-user na gumamit ng mga screen ng ibang sistema, tulad ng website o web app.
Siyempre, kahit malaki na ang inangat ng Arabic NLU, maaari pa rin itong pagbutihin. Patuloy ang pananaliksik para mas mapaganda pa ang NLU engine at tiyak na may mga bagong tagumpay pang darating. Hangga’t hindi pa naaabot ng NLU ang antas ng tao, may mga dapat pang gawin.
Ang susunod na hakbang para sa lahat ng NLU engine, anuman ang wika, ay mas paghusayin ang multi-turn dialog. Ibig sabihin, payagan ang tao na magkaroon ng sunud-sunod na usapan sa bot tungkol sa isang tiyak na paksa, hindi lang isang tanong o utos. At ang kaugnay na susunod na hakbang para sa chatbot platform ay gawing madali ang paggawa ng multi-turn dialog.
Lalo itong mahalaga para sa voice interface gaya ng Alexa.
Habang pinag-uusapan natin ang mga tagumpay sa machine learning na tokenization at epekto nito sa Arabic NLP, kaugnay din ang speech to text transcription sa Arabic. Mas nahuhuli pa rin ang speech to text transcription para sa Arabic kumpara sa ibang wika pero umaasa tayo na ang pag-unlad sa NLP na nabanggit dito ay makakatulong para mapaliit ang agwat sa malapit na hinaharap.
Bumuo ng kamangha-manghang mga karanasan ng ahenteng AI.
