Pemrograman Bahasa Alami bisa menarik setidaknya dalam kasus berikut:
- Sebagai bahasa pernyataan masalah untuk komputer;
- Sebagai bahasa lingkungan budaya program dengan kemampuan minimal untuk menerbitkan posting;
- Sebagai bahasa dialog dengan program.
Tabulasi di bawah ini menunjukkan kesamaan bahasa pemrograman dengan bahasa alami. Tabulasi berisi entri yang dimulai dengan unit yang lebih besar ke unit yang lebih kecil.
Analogi (perbandingan) Dan bahasa pemrograman
|
Bahasa Alami |
Bahasa pemrograman |
|
Sebuah ayat terdiri dari satu atau lebih kalimat. |
Sebuah blok terdiri dari satu atau lebih pernyataan. |
|
Sebuah kalimat diakhiri dengan tanda baca. |
Sebuah pernyataan diakhiri dengan tandabaca. |
|
Sebuah kalimat dapat terdiri dari kata benda abstrak, kata kerja, kata dan benda nyata yang dikatakan. |
Sebuah pernyataan dapat terdiri dari ipe, operasi, nilai, dan objek |
Mengapa Pemrograman Bahasa Alami Akan Menjadi Bahasa Nyata Komputer Di Masa Depan
Pengembang sering menghabiskan waktu bertahun-tahun dalam mempelajari pemrograman. Para peneliti di MIT mengumumkan bahwa mereka telah mengembangkan cara yang memberikan kesempatan kepada orang yang paling tidak berpengalaman untuk mengembangkan kode tersebut. Menulis program komputer biasanya membutuhkan pengetahuan khusus tentang bahasa seperti C++, FORTRAN atau assembler.
Dalam berbagai dokumen yang diterbitkan oleh Artificial Intelligence Laboratory and Computer Science (CSAIL) di MIT, telah dicari cara untuk menulis program dalam bahasa alami, yang dapat kita gunakan sehari-hari untuk berbicara dan menulis.
Untuk mendemonstrasikan hal ini, para ilmuwan menciptakan sistem untuk mengajari komputer cara mengubah unsur bahasa alami dengan ekspresi reguler melalui urutan atau urutan string data (huruf, variabel, dll.). Tujuannya adalah untuk menghindari sistem yang salah pada beberapa frasa seperti “makan kakek” agar tidak bingung dengan “makan kakek.” Para peneliti mengadaptasi teks ke deskripsi berbagai format file yang sesuai dengan cara pemrograman tertentu.
Misalnya, untuk deskripsi “kata tiga huruf dimulai dengan X”, sistem mengonversi ekspresi reguler ” bX [A-Za-z] {2} b”. Sepintas ini tidak terlihat seperti banyak, tetapi untuk solusi IT yang menghasilkan program perangkat lunak untuk memahami arti yang tepat dari sebuah kalimat atau frase.
Jadi ” bX [A-Za-z] {2} b” adalah definisi yang tepat untuk menghitung “kata tiga huruf yang dimulai dengan X” dan mengembalikan hasil ini saat runtime. Sistem ini mampu menginterpretasikan deskripsi yang lebih panjang dan kompleks sebelum mengkonversi. Namun, pengembangan pemrograman bahasa alami masih dalam tahun-tahun awal dan masih terbatas. Ini akan memakan waktu untuk non-pengembang bisa menjadi pembuat kode ahli.
Ada beberapa bahasa pemrograman yang menonjolkan kemampuannya untuk dibaca dan ditulis sebagai bahasa alami.
Misalnya, Hyper Talk :
- Setel sewa tombol kartu x ke pos
- Tambahkan 15 ke item 1 dari pos
Atau Perl:
- $ Ini pindah dari => $ di sini, ke => $ Di sana;
- Cetak $ pesan jika $ nama eq “Bob” dan $ umur> 10;
Supernova:
Saya ingin jendela dan judul jendela adalah Hello World.
AIML adalah bahasa XML. Struktur dasarnya sederhana dan instruksi pertama dapat dipelajari dalam hitungan menit. Tidak perlu tahu C, Java dan menggiling RAM komputer. Pemrograman di AIML lebih dekat dengan menulis halaman web.
Programkan Chabot
AIML didasarkan pada sistem aturan yang sangat sederhana berdasarkan “substitusi”. Anda memiliki database pertanyaan / jawaban yang direkam, di mana ada “lubang”, “variabel”. Bayangkan percakapan dengan sebuah program menggunakan substitusi: “Halo, bagaimana Anda dipanggil? – Nama saya X. – Nah halo X.”
Dalam hal ini, tentu saja, X adalah variabel yang diisi oleh lawan bicara manusia, dan disimpan oleh program, yang akan disorot segera setelahnya, tetapi bisa juga nanti. Tidak ada jawaban “bagaimana Anda menelepon” tetapi seluruh rangkaian mungkin, misalnya, “Nama saya X” atau “saya adalah X”.
Variabel belum tentu nama. Ini mungkin ekspresi bilangan bulat, dan dimungkinkan untuk melakukan perhitungan di atas, di sana menerapkan kondisi, dll.
Jelas, untuk membuat Chabot yang kredibel, Anda harus memberikan banyak tanggapan, yang bisa sangat sulit dicapai. Di sinilah “AIML set”, dan di mana Alice masuk. Ini bukan hanya bot AIML yang dibuat. Ini adalah bot fundamental, artinya, sudah memiliki database 40.000 pertanyaan / jawaban yang kemungkinan akan mengambil alih sebagian besar unsur percakapan. Saat kita ingin membuat bot AIML, maka gunakan salah satu dari “set” ini (ada satu dalam bahasa Prancis, tetapi tidak sepenting bahasa Inggris) yang melengkapi atau memodifikasinya sesuai dengan tujuannya.
Kesimpulan:
Prolog didasarkan pada penyatuan, yang sangat berguna dalam pemrosesan bahasa alami; Saya pikir itu sebenarnya cukup cocok. Ada juga sistem karena FTA sangat mendukungnya. Kemudian bahasa ML memiliki kemampuan untuk menulis kalimat jenis baru.