Pemahaman bahasa alami
Pemahaman bahasa alami (bahasa Inggris: Natural language understanding) NLU atau NLI (Natural Language Interpretation[1]) ialah cabang dari pengolahan bahasa alami dalam kecerdasan buatan yang melapangkan mesin agar mengerti informasi atau data tak terstruktur. Memiliki cakupan lebih luas dibanding tugas NLP yang lain, NLU ialah sebuah AI-complete, yang diketahui berurusan dalam menciptakan mesin secerdas manusia[2].
Sejarah
Sebuah program komputer STUDENT ditulis pada tahun 1964 oleh Daniel Bobrow atas disertasi doktoral di MIT menjadi satu percobaan paling awal diketahui dari pemahaman bahasa alami pada sebuah komputer. Delapan tahun berselang, John McCarthy mengadakan istilah kecerdasan buatan, disertasi Bobrow (yang berjudul Natural Language Input for a Computer Problem Solving System) menunjukkan bagaimana komputer dapat mengerti masukan bahasa alami biasa kepada memecahkan permasalahan aljabar pada pesan.
Komponen dan arsitektur
Terlepas dari pendekatan yang digunakan, kebanyakan sistem pemahaman bahasa alami menetapkan beberapa komponen umum. Sistem perlu leksikon akan bahasa, parsing dan kaidah tata bahasa kepada mengurai kalimat menjadi representasi internal. Konstruksi leksikon yang kaya dengan ontologi yang sesuai, membutuhkan upaya signifikan. Contoh: leksikon Wordnet diperlukan usaha bertahun-tahun.[3]
Catatan Kaki
- ^ Semaan, Paul. (2012). Natural Language Generation: An Overview. Journal of Computer Science & Research (JCSCR) Vol. 1, No. 3, hlm. 50-57, June 2012
- ^ Pathak, Nishith. (2017). Artificial Intelligence for .NET: Speech, Language, and Search: Building Smart Applications with Microsoft Cognitive Services APIs. Apress. hlm. 71
- ^ G. A. Miller, R. Beckwith, C. D. Fellbaum, D. Gross, K. Miller. 1990. WordNet: An online lexical database. Int. J. Lexicograph. 3, 4, pp. 235-244.