Saat ini, teknologi semakin dekat dengan kehidupan kita sehari-hari. Salah satu bentuk teknologi yang mempermudah kita berkomunikasi dengan mesin adalah Natural Language Processing (NLP). Singkatnya, NLP adalah teknologi yang memungkinkan komputer memahami dan merespon bahasa manusia, seperti yang kita lihat pada asisten virtual (Siri, Alexa), atau aplikasi penerjemah (Google Translate). Teknologi ini membantu menjembatani interaksi manusia dengan perangkat elektronik, membuat komunikasi lebih cepat dan efisien. Dalam artikel ini, kita akan membahas apa itu NLP, seperti apa cara kerjanya, langkah langkah implementasinya, serta bagaimana aplikasi ini diterapkan di kehidupan sehari-hari, pendekatan untuk pengolahan bahasa alami?
Apa itu Natural Language
Processing?
Natural Language
Processing (NLP)
adalah teknologi yang memungkinkan komputer untuk mengerti, menganalisis, dan
memahami bahasa manusia. Teknologi ini didukung oleh alat seperti linguistik, machine learning, dan deep learning untuk memproses bahasa manusia. Dengan alat-alat ini, komputer bisa memahami
bahasa manusia, baik dalam bentuk tulisan maupun suara. Saat ini, banyak
perusahaan memiliki banyak data berupa suara dan teks dari berbagai sumber
seperti email, pesan teks, media sosial, video, dan audio. Untuk mengelola data
ini, mereka menggunakan perangkat lunak NLP yang bisa secara otomatis
memprosesnya, menilai maksud atau perasaan di balik pesan, serta memberikan
respons kepada pengguna dalam waktu singkat.
Bagaimana Cara Kerja NLP?
Berikut adalah cara kerja NLP yang mencakup berbagai teknik dan proses yang terlibat.
- Machine Learning
Machine learning adalah teknologi yang melatih komputer menggunakan contoh data agar kinerjanya lebih baik. Bahasa manusia itu rumit, dengan hal-hal seperti sarkasme, metafora, dan variasi tata bahasa yang biasanya butuh waktu lama dipahami oleh manusia. Dengan Machine Learning , komputer dilatih agar bisa mengenali dan memahami fitur-fitur ini sejak awal. - Linguistik Komputasional
Linguistik komputasional adalah ilmu yang mempelajari cara komputer memahami bahasa manusia. Peneliti menggunakan metode seperti analisis tata bahasa dan makna kata untuk membantu mesin memahami percakapan sehari-hari. Teknologi ini menjadi dasar bagi alat-alat seperti penerjemah bahasa, pengubah teks menjadi suara, dan aplikasi pengenalan suara. - Deep Learning
Deep learning adalah bagian dari machine learning yang mengajari komputer belajar dan berpikir seperti manusia. Teknologi ini menggunakan jaringan saraf buatan yang bekerja mirip dengan cara otak manusia memproses informasi. Dengan deep learning, komputer bisa mengenali, mengklasifikasikan, dan memahami pola-pola rumit dari data yang diberikan.
Pengumpulan data adalah langkah awal dalam NLP. Data ini bisa berupa teks dari artikel, buku, media sosial, atau percakapan. Untuk aplikasi yang mengandalkan pengenalan suara, data berupa rekaman suara juga bisa digunakan. Selanjutnya adalah Pra-pemrosesan teks Beberapa langkah penting dalam tahap ini meliputi:
- Tokenization
Tokenisasi adalah langkah awal dalam mengolah teks di natural language processing. Proses ini memecah kalimat atau paragraf menjadi bagian-bagian kecil yang disebut token. Token ini bisa berupa kata, frasa, atau bahkan tanda baca. Misalnya, jika kita mengambil kalimat "Saya suka makan apel," proses tokenisasi akan memecah kalimat tersebut menjadi token-token: 'Saya', 'suka', 'makan', dan 'apel’.
- Stop Word
Removal
Proses menghapus kata-kata umum yang tidak memberikan informasi penting, seperti "dan", "atau", dan "adalah." Meskipun kata-kata ini membantu membentuk kalimat, mereka tidak membantu saat menganalisis makna. Dengan menghapus stop words, analisis menjadi lebih fokus pada kata-kata kunci yang relevan. Misalnya, dari kalimat "Saya suka makan apel dan pisang," kita bisa mendapatkan kata kunci penting seperti "suka," "makan," "apel," dan "pisang."
- Stemming
dan Lemmatization
Proses yang digunakan untuk mengurangi kata ke bentuk dasarnya.
Stemming memotong akhiran dari kata untuk mendapatkan bentuk dasar, seperti mengubah "berlari" dan "pelari" menjadi "lari," meskipun kadang hasilnya tidak selalu valid.
Lemmatization, di sisi lain, mempertimbangkan makna dan konteks, sehingga mengubah "berlari" menjadi "lari" dan mempertahankan "baik" sebagai "baik."
- Part-of-Speech
Tagging
Proses yang memberikan label atau tanda pada setiap kata dalam sebuah teks berdasarkan kategori gramatikalnya, seperti kata benda, kata kerja, kata sifat, dan lainnya. Misalnya, dalam kalimat "Anjing berlari cepat," kata "anjing" akan diberi label sebagai kata benda, "berlari" sebagai kata kerja, dan "cepat" sebagai kata sifat.
Aplikasi
Natural Language Processing
Natural language processing memiliki banyak
aplikasi di berbagai bidang, antara lain:
- Asisten
Virtual
Siri, Google Assistant, dan Alexa menggunakan NLP untuk memahami perintah suara dari pengguna dan memberikan respons yang tepat. Kemampuan mereka untuk berkomunikasi dengan cara yang alami membuat teknologi ini semakin populer di kalangan orang banyak.
- Penerjemahan
Bahasa
Aplikasi seperti Google Translate memanfaatkan NLP untuk menerjemahkan teks secara otomatis dari satu bahasa ke bahasa lain. Meskipun masih ada tantangan dalam hal akurasi, selalu dilakukan kemajuan untuk meningkatkan kualitas terjemahan yang dihasilkan.
- Analisis Sentimen
Perusahaan menggunakan analisis sentimen untuk mengetahui bagaimana pelanggan merespons produk atau layanan mereka di media sosial dan ulasan online. Dengan NLP, mereka bisa menganalisis ribuan komentar dengan cepat dan efisien.
- Pengolahan
Teks Otomatis
NLP berfungsi untuk mengekstrak informasi penting dari dokumen yang panjang. Misalnya, teknologi ini dapat membuat ringkasan dari artikel berita atau laporan keuangan, sehingga pembaca dapat dengan cepat memahami isi dokumen tanpa harus membaca semuanya. Selain itu, NLP juga dapat digunakan untuk menemukan kata kunci, mengidentifikasi tema utama, dan mengorganisir informasi dalam teks
Pendekatan Untuk Pengolahan Bahasa Alami (NLP)
Terdapat beberapa
pendekatan umum antara lain :
- NLP
Dengan Pengawasan
Metode yang melatih perangkat lunak menggunakan data yang sudah berlabel. Dalam proses ini, program belajar dari data yang diketahui dan kemudian berusaha menghasilkan hasil yang benar dari data baru yang belum dikenal. Misalnya, sebuah perusahaan melatih alat NLP untuk mengategorikan dokumen sesuai dengan label tertentu, sehingga alat tersebut bisa secara otomatis menentukan kategori dokumen baru berdasarkan pelatihan sebelumnya.
- NLP
Tanpa Pengawasan
Menggunakan Model statistik untuk memprediksi pola saat diberikan data yang tidak berlabel. Contohnya, fitur lengkapi otomatis di aplikasi pesan teks yang menyarankan kata-kata relevan untuk melengkapi kalimat, berdasarkan interaksi dan respons pengguna sebelumnya. - Pemahaman Bahasa Alami
Pemahaman bahasa alami (NLU) adalah bagian dari NLP yang berfokus pada analisis makna di balik kalimat. Dengan NLU, perangkat lunak dapat memahami arti yang sama meskipun kalimatnya berbeda, serta menangani kata-kata yang memiliki makna yang berbeda tergantung konteksnya. - Pembuatan Bahasa Alami
Pembuatan bahasa alami (NLG) adalah proses yang fokus pada pembuatan teks percakapan yang mirip dengan cara manusia berbicara, berdasarkan kata kunci atau topik tertentu.
