Pendahuluan

  • 2 menit

Pemrosesan bahasa alami (NLP) adalah masalah AI yang sudah umum, di mana perangkat lunak harus dapat bekerja dengan teks atau ucapan dalam bahasa alami yang akan ditulis atau diucapkan oleh pengguna manusia. Dalam area NLP yang lebih luas, pemahaman bahasa alami (NLU) berkaitan dengan masalah untuk menentukan makna semantik dari bahasa alami - biasanya dengan menggunakan model bahasa yang sudah terlatih.

Pola desain umum untuk solusi pemahaman bahasa alami terlihat seperti ini:

Diagram showing an app accepts natural language input, and uses a model to determine semantic meaning before taking the appropriate action.

Dalam pola desain ini:

  1. Aplikasi menerima input bahasa alami dari pengguna.
  2. Model bahasa digunakan untuk menentukan arti semantik (niat pengguna).
  3. Aplikasi melakukan tindakan yang sesuai.

Bahasa Azure AI memungkinkan pengembang untuk membangun aplikasi berdasarkan model bahasa yang dapat dilatih dengan jumlah sampel yang relatif kecil untuk membedakan arti yang dimaksudkan pengguna.

Dalam modul ini, Anda akan mempelajari cara menggunakan layanan untuk membuat aplikasi pemahaman bahasa alami menggunakan Bahasa Azure AI.

Setelah menyelesaikan modul ini, Anda akan dapat:

  • Memprovisikan sumber daya Bahasa Azure AI.
  • Tentukan niat, entitas, dan ucapan.
  • Menggunakan pola untuk membedakan ucapan yang serupa.
  • Gunakan komponen entitas bawaan.
  • Melatih, menguji, menerbitkan, dan meninjau model.