Natural language processing (NLP) adalah bentuk artificial intelligence (AI) yang memungkinkan komputer untuk memahami bahasa manusia, baik yang ditulis, diucapkan, atau bahkan coretan. Seiring dengan semakin meningkatnya penggunaan perangkat dan layanan bertenaga AI dalam kehidupan dan dunia sehari-hari, demikian pula dampak NLP dalam memastikan pengalaman manusia dan komputer yang mulus.
Dalam artikel ini, Anda akan mempelajari lebih lanjut tentang apa itu NLP, teknik-teknik yang digunakan untuk melakukannya, dan beberapa manfaat yang diberikan NLP kepada pelanggan dan bisnis.
Definisi natural language processing
Natural language processing (NLP) adalah bagian dari artificial intelligence (kecerdasan buatan), ilmu komputer, dan linguistik yang berfokus untuk membuat komunikasi manusia, seperti ucapan dan teks, agar dapat dimengerti oleh komputer.
NLP juga digunakan dalam berbagai macam produk dan layanan sehari-hari. Beberapa cara yang paling umum digunakan untuk menggunakan NLP adalah melalui digital assistant yang diaktifkan dengan suara pada smartphone, email-scanning program yang digunakan untuk mengidentifikasi spam, dan aplikasi penerjemahan yang menerjemahkan bahasa asing.
Bagaimana cara kerja natural language processing ?
NLP memungkinkan komputer untuk memahami bahasa alami seperti halnya manusia. Baik bahasa tersebut secara lisan maupun tulisan, natural language processing menggunakan kecerdasan buatan untuk mengambil input dari dunia nyata, memprosesnya, dan memahaminya dengan cara yang dapat dimengerti oleh komputer. Sama seperti manusia yang memiliki sensor yang berbeda seperti telinga untuk mendengar dan mata untuk melihat, komputer memiliki program untuk membaca dan juga mikrofon untuk mengumpulkan audio. Dan seperti halnya manusia yang memiliki otak untuk memproses input tersebut, komputer juga memiliki program untuk memproses input masing-masing. Pada titik tertentu dalam pemrosesan, input diubah menjadi kode yang dapat dimengerti oleh komputer.
Ada dua fase utama dalam pemrosesan bahasa alami: preprocessing data dan pengembangan algoritme.
Preprocessing data melibatkan persiapan dan “pembersihan” data teks agar komputer dapat menganalisisnya. Preprocessing menempatkan data dalam bentuk yang dapat diterapkan dan menampilkan fitur-fitur dalam teks yang dapat digunakan oleh algoritma. Ada beberapa cara untuk melakukan hal ini, termasuk:
- Tokenisasi. Ini adalah saat teks dipecah menjadi unit-unit yang lebih kecil untuk dikerjakan.
- Menghentikan penghapusan kata. Ini adalah saat kata-kata umum dihilangkan dari teks sehingga hanya tersisa kata-kata unik yang memberikan informasi paling banyak tentang teks tersebut.
- Lemmatization dan stemming. Proses ini dilakukan ketika kata-kata direduksi menjadi bentuk dasarnya untuk diproses.
- Penandaan bagian dari ucapan. Pada tahap ini, kata-kata ditandai berdasarkan bagian dari kata tersebut – seperti kata benda, kata kerja, dan kata sifat.
Setelah data selesai diproses secara preprocessing, sebuah algoritma akan dikembangkan untuk memprosesnya. Ada banyak algoritma pemrosesan bahasa alami yang berbeda, tetapi ada dua jenis utama yang umum digunakan:
- Rules-based system. Sistem ini menggunakan aturan linguistik yang dirancang dengan teliti. Pendekatan ini digunakan pada awal pengembangan natural language processing, dan masih digunakan sampai sekarang.
- Machine learning-based system. Algoritma pembelajaran mesin menggunakan metode statistik. Mereka belajar untuk melakukan tugas berdasarkan data pelatihan yang diberikan, dan menyesuaikan metode mereka saat lebih banyak data diproses. Dengan menggunakan kombinasi pembelajaran mesin, deep learning, dan neural network, algoritma pemrosesan bahasa alami mengasah aturannya sendiri melalui pemrosesan dan pembelajaran yang berulang-ulang.
Mengapa natural language processing itu penting?
Bisnis menggunakan data yang tidak terstruktur dan padat teks dalam jumlah yang sangat besar dan membutuhkan cara untuk memprosesnya secara efisien. Banyak informasi yang dibuat secara online dan disimpan dalam database adalah berupa bahasa alami manusia, dan hingga saat ini, bisnis tidak dapat menganalisis data ini secara efektif. Di sinilah natural language processing berguna.
Keuntungan dari pemrosesan bahasa alami dapat dilihat ketika mempertimbangkan dua pernyataan berikut ini: “Asuransi cloud computing harus menjadi bagian dari setiap service-level agreement,” dan, “SLA yang baik memastikan tidur malam yang lebih nyenyak bahkan di cloud.” Jika pengguna mengandalkan natural language processing untuk pencarian, program akan mengenali bahwa cloud computing adalah sebuah entitas, bahwa cloud adalah bentuk singkatan dari cloud computing dan bahwa SLA adalah singkatan dari service-level agreement.
Ini adalah jenis elemen yang tidak jelas yang sering muncul dalam bahasa manusia dan secara historis algoritme machine learning kurang baik dalam mengartikannya. Kini, dengan peningkatan dalam metode deep learning dan machine learning, algoritma dapat menafsirkannya secara efektif. Peningkatan ini memperluas luas dan kedalaman data yang dapat dianalisis.
Teknik dan metode natural language processing
Syntax dan semantic analysis adalah dua teknik utama yang digunakan dalam natural language processing.
Syntax adalah susunan kata-kata dalam sebuah kalimat untuk membuat makna tata bahasa. NLP menggunakan syntax untuk menilai makna dari suatu bahasa berdasarkan aturan tata bahasa. Teknik-teknik syntax meliputi:
- Parsing. Ini adalah analisis tata bahasa dari sebuah kalimat. tugas pemrosesan hilir.
- Segmentasi kata. Ini adalah tindakan mengambil serangkaian teks dan mendapatkan bentuk kata darinya.
- Pemecahan kalimat. Ini menempatkan batas-batas kalimat dalam teks yang besar.
- Segmentasi morfologi. Ini membagi kata menjadi bagian-bagian yang lebih kecil yang disebut morfem.
- Stemming. Membagi kata-kata dengan infleksi di dalamnya menjadi bentuk dasar.
Semantik melibatkan penggunaan dan makna di balik kata-kata. Natural language processing menerapkan algoritme untuk memahami makna dan struktur kalimat. Teknik semantik termasuk:
- Disambiguasi arti kata. Ini mendapatkan arti kata berdasarkan konteks.
- Mengenali entitas bernama. Ini menentukan kata-kata yang dapat dikategorikan ke dalam kelompok.
- Pembuatan bahasa alami. Proses ini menggunakan basis data untuk menentukan semantik di balik kata-kata dan menghasilkan teks baru.
Pendekatan saat ini untuk pemrosesan bahasa alami didasarkan pada deep learning, jenis AI yang memeriksa dan menggunakan pola dalam data untuk meningkatkan pemahaman program. Model deep learning membutuhkan data berlabel dalam jumlah besar untuk algoritme pemrosesan bahasa alami untuk dilatih dan mengidentifikasi korelasi yang relevan, dan mengumpulkan kumpulan data besar seperti ini adalah salah satu rintangan utama dalam pemrosesan bahasa alami.
Metode-metode sebelumnya dalam pemrosesan bahasa alami melibatkan pendekatan yang lebih berbasis aturan, di mana algoritme machine learning yang lebih sederhana diberitahu kata dan frasa apa yang harus dicari dalam teks dan diberikan respons spesifik ketika frasa tersebut muncul. Tetapi deep learning adalah pendekatan yang lebih fleksibel dan intuitif, di mana algoritme belajar mengidentifikasi maksud pembicara dari banyak contoh.
Digunakan untuk apa natural language processing?
Beberapa fungsi utama yang dilakukan oleh algoritme natural language processing adalah:
Klasifikasi teks
Klasifikasi teks. Hal ini melibatkan pemberian tag pada teks untuk memasukkannya ke dalam kategori. Hal ini dapat berguna untuk analisis sentimen, yang membantu algoritme pemrosesan bahasa alami untuk menentukan sentimen, atau emosi di balik sebuah teks. Misalnya, ketika brand A disebutkan dalam X jumlah teks, algoritme dapat menentukan berapa banyak dari penyebutan tersebut yang positif dan berapa banyak yang negatif. Algoritme ini juga dapat berguna untuk mendeteksi maksud, yang membantu memprediksi apa yang mungkin dilakukan oleh pembicara atau penulis berdasarkan teks yang mereka buat.
Ekstraksi teks
Hal ini melibatkan peringkasan teks secara otomatis dan menemukan bagian data yang penting. Salah satu contohnya adalah ekstraksi keyword, yang mengambil kata-kata yang paling penting dari teks, yang dapat berguna untuk mengoptimalkan search engine. Melakukan hal ini dengan natural language processing membutuhkan beberapa pemrograman yang tidak sepenuhnya otomatis. Namun, ada banyak alat ekstraksi keyword sederhana yang mampu mengotomatiskan sebagian besar prosesnya sehingga pengguna hanya perlu mengatur parameter di dalam program. Sebagai contoh, sebuah alat dapat mengeluarkan kata-kata yang paling sering digunakan dalam teks. Contoh lainnya adalah pengenalan entitas bernama, yang mengekstrak nama orang, tempat, dan entitas lainnya dari teks.
Mesin penerjemah
Ini adalah proses di mana komputer menerjemahkan teks dari satu bahasa, seperti bahasa Inggris, ke bahasa lain, seperti bahasa Prancis, tanpa campur tangan manusia.
Pembuatan bahasa alami
Proses ini melibatkan penggunaan algoritme pemrosesan bahasa alami untuk menganalisis data yang tidak terstruktur dan secara otomatis menghasilkan konten berdasarkan data tersebut. Salah satu contohnya adalah dalam model bahasa seperti GPT3, yang mampu menganalisis teks yang tidak terstruktur dan kemudian menghasilkan artikel yang dapat dipercaya berdasarkan teks tersebut.
Fungsi yang tercantum di atas digunakan dalam beragam aplikasi dunia nyata, termasuk:
- analisi scustomer feedback: yaitu ketika AI menganalisis ulasan media sosial
- otomatisasi customer service: ketika voice assistant di ujung saluran telepon customer service dapat menggunakan pengenalan suara untuk memahami apa yang dikatakan pelanggan, sehingga dapat mengarahkan panggilan dengan benar
- penerjemahan otomatis: menggunakan alat bantu seperti Google Translate, Bing Translator, dan Translate Me
- penelitian dan analisis akademis: di mana AI mampu menganalisis sejumlah besar materi akademis dan makalah penelitian tidak hanya berdasarkan metadata teks, tetapi juga teks itu sendiri
- analisis dan kategorisasi catatan medis: di mana AI menggunakan wawasan untuk memprediksi, dan idealnya mencegah penyakit;
- pengolah kata yang digunakan untuk plagiarisme dan pengoreksian: menggunakan alat seperti Grammarly dan Microsoft Word;
- perkiraan saham dan wawasan tentang perdagangan keuangan: menggunakan AI untuk menganalisis sejarah pasar dan dokumen 10-K, yang berisi ringkasan komprehensif tentang kinerja keuangan perusahaan;
- rekrutmen SDM yang berbakat dan
- otomatisasi tugas-tugas litigasi rutin: salah satu contohnya adalah pengacara yang memiliki kecerdasan buatan.
Analisis sentimen adalah kasus penggunaan utama lainnya untuk NLP. Dengan menggunakan analisis sentimen, data scientist dapat menilai komentar di media sosial untuk melihat bagaimana kinerja brand bisnis mereka, atau meninjau catatan dari tim customer service untuk mengidentifikasi area di mana pelanggan ingin bisnis mereka berkinerja lebih baik.
Manfaat dari natural language processing
Baik digunakan untuk menerjemahkan teks dengan cepat dari satu bahasa ke bahasa lain atau menghasilkan wawasan bisnis dengan menjalankan analisis sentimen pada ratusan review, NLP memberikan berbagai manfaat bagi bisnis dan konsumen.
Manfaat lainnya termasuk:
- peningkatan akurasi dan efisiensi dokumentasi
- kemampuan yang dapat secara otomatis membuat ringkasan yang mudah dibaca dari teks asli yang lebih besar dan lebih kompleks
- berguna untuk asisten pribadi seperti Alexa, dengan memungkinkannya memahami kata-kata yang diucapkan
- memungkinkan organisasi menggunakan chatbot untuk dukungan pelanggan lebih mudah untuk melakukan analisis sentimen dan
- memberikan wawasan tingkat lanjut dari analisis yang sebelumnya tidak dapat dijangkau karena volume data.
- Memahami target pasar atau brand dengan lebih baik dengan melakukan analisis NLP pada data yang relevan seperti postingan media sosial, survei kelompok fokus, dan ulasan.
Selain itu jika Anda berencana melakukan outsourcing tenaga kerja, NLP juga dapat digunakan untuk memahami dan menganalisis kebutuhan tenaga kerja yang akan di-outsourcing. Dengan menerapkan NLP, perusahaan yang menggunakan jasa outsourcing dapat memastikan bahwa tenaga kerja yang diambil melalui outsourcing sesuai dengan kebutuhan pekerjaan dan memiliki kualifikasi yang tepat, yang akan berdampak pada peningkatan efisiensi manajemen tenaga kerja.
Jika Anda tertarik untuk melakukan outsourcing, Anda dapat memilih MyRobin sebagai penyedia jasa layanan outsourcing on-demand terpercaya. Kami dapat menyalurkan pekerja profesional dari berbagai bidang sesuai dengan kebutuhan Anda kurang dari 24 jam. Pelajari selengkapnya produk dan layanan MyRobin disini!
Tantangan dari natural language processing
Ada sejumlah tantangan dalam natural language processing dan sebagian besar dari tantangan tersebut berasal dari fakta bahwa bahasa alami selalu berkembang dan selalu bersifat ambigu. Tantangan-tantangan tersebut antara lain:
Presisi
Komputer secara tradisional mengharuskan manusia untuk “berbicara” kepada mereka dalam bahasa pemrograman yang tepat, tidak ambigu, dan sangat terstruktur atau melalui sejumlah perintah suara yang diucapkan dengan jelas. Namun, ucapan manusia tidak selalu tepat; sering kali ambigu dan struktur linguistiknya dapat bergantung pada banyak variabel yang rumit, termasuk bahasa gaul, dialek daerah, dan konteks sosial.
Nada suara dan infleksi
Natural language processing belum disempurnakan. Sebagai contoh, analisis semantik masih menjadi tantangan. Kesulitan lain termasuk fakta bahwa penggunaan bahasa yang abstrak biasanya sulit dipahami oleh program. Sebagai contoh, pemrosesan bahasa alami tidak dapat menangkap sarkasme dengan mudah. Topik ini biasanya membutuhkan pemahaman tentang kata-kata yang digunakan dan konteksnya dalam percakapan. Sebagai contoh lain, sebuah kalimat dapat berubah makna tergantung dari kata atau suku kata mana yang ditekankan oleh pembicara.
Penggunaan bahasa yang terus berkembang
Penggunaan bahasa yang terus berkembang. Pemrosesan bahasa alami juga memiliki tantangan oleh fakta bahwa bahasa dan cara orang menggunakannya terus menerus berubah. Meskipun ada aturan-aturan dalam bahasa, tidak ada aturan yang tertulis di atas batu, dan aturan-aturan tersebut dapat berubah seiring berjalannya waktu. Aturan hard computational yang bekerja sekarang mungkin menjadi usang karena karakteristik bahasa dunia nyata berubah seiring berjalannya waktu.
Alat bantu natural language processing
Ada banyak alat pemrosesan bahasa alami (NLP) yang tersedia, baik yang komersial maupun yang open source. Beberapa alat NLP yang paling populer meliputi:
- Google Cloud Natural Language API: API ini menyediakan berbagai layanan NLP, termasuk analisis sentimen, ekstraksi entitas, dan menjawab pertanyaan.
- Amazon Comprehend: Layanan ini menyediakan berbagai fitur NLP, termasuk klasifikasi teks, pengenalan entitas, dan analisis sentimen.
- IBM Watson Natural Language Understanding: Layanan ini menyediakan berbagai fitur NLP, termasuk analisis sentimen, pengenalan entitas, dan menjawab pertanyaan.
- SpaCy: Ini adalah pustaka Python yang menyediakan berbagai fitur NLP, termasuk tokenisasi, tagging, dan parsing.
- TextBlob: Ini adalah pustaka Python yang menyediakan interface sederhana untuk beberapa tugas NLP, seperti analisis sentimen dan ekstraksi entitas.
Ini hanyalah beberapa dari sekian banyak alat NLP yang tersedia. Alat yang terbaik untuk Anda akan tergantung pada kebutuhan dan persyaratan spesifik Anda.
Berikut adalah beberapa faktor yang perlu dipertimbangkan ketika memilih alat NLP:
- Jenis tugas NLP yang perlu Anda lakukan: Beberapa alat lebih cocok untuk tugas-tugas tertentu daripada yang lain. Misalnya, jika Anda perlu melakukan analisis sentimen, Anda memerlukan alat yang memiliki fitur analisis sentimen.
- Ukuran set data Anda: Beberapa alat lebih efisien untuk dataset besar daripada yang lain. Jika Anda memiliki dataset yang besar, Anda perlu memilih alat yang dapat menangani ukuran dataset Anda.
- Anggaran Anda: Alat NLP dapat berkisar dari gratis hingga ratusan dollar per bulan. Jika Anda memiliki anggaran terbatas, Anda harus memilih alat yang gratis atau berbiaya rendah.
Setelah Anda mempertimbangkan faktor-faktor ini, Anda akan dapat memilih alat NLP yang tepat untuk Anda.
Natural language processing memainkan peran penting dalam teknologi dan cara manusia berinteraksi dengannya. NLP digunakan dalam banyak aplikasi dunia nyata baik di bidang bisnis maupun konsumen, termasuk chatbot, cyber security, search engine, dan analisis big data. Meskipun bukan tanpa tantangan, NLP diharapkan akan terus menjadi bagian penting dari industri dan kehidupan sehari-hari. Temukan informasi relevan seputar bisnis, karir, dan HRD, dan informasi-informasi menarik lainnya di Blog MyRobin.