Apa Itu NLP?

Natural Language Processing berusaha untuk membangun mesin yang mampu memahami dan merespons data teks atau suara eksternal, dan juga merespons teks atau ucapan mereka sendiri, dengan cara yang hampir sama dengan yang dilakukan oleh manusia. Simak selengkapnya mengenai apa itu Natural Langage Processing.

Apa Itu Natural Language Processing?

Natural Language Processing (NLP) mengacu pada cabang ilmu komputer dan cabang kecerdasan buatan atau AI yang berkaitan dengan sebuah cara memberi komputer kemampuan untuk memahami teks dan kata-kata yang diucapkan dengan cara yang sama seperti yang dapat dilakukan manusia.

Baca Juga: Apa Itu API?

NLP menggabungkan linguistik komputasi dengan model statistik, machine learning, dan deep learning. Teknologi ini memungkinkan komputer untuk memproses bahasa manusia dalam bentuk teks atau data suara dan untuk 'memahami' makna sepenuhnya, lengkap dengan maksud dan sentimen pembicara atau penulis.

NLP menggerakkan program komputer yang menerjemahkan teks dari satu bahasa ke bahasa lain, menanggapi perintah lisan, dan meringkas teks dalam jumlah besar dengan cepat, bahkan secara real time. Ada kemungkinan besar Anda telah berinteraksi dengan NLP dalam bentuk sistem GPS yang dioperasikan dengan suara, asisten digital, software speech-to-text, chatbot customer service, dan kenyamanan konsumen lainnya. Akan tetapi, NLP juga memainkan peran dalam memberikan solusi untuk membantu perusahaan dalam merampingkan operasi bisnis, meningkatkan produktivitas karyawan, dan menyederhanakan proses bisnis yang sangat penting.

Apa Saja Tugas NLP?

Bahasa manusia dipenuhi dengan ambiguitas yang membuatnya sangat sulit untuk menulis software yang secara akurat menentukan makna yang dimaksudkan dari teks atau data suara. Homonim, homofon, sarkasme, idiom, metafora, tata bahasa, dan variasi dalam struktur kalimat. Itu tadi hanya beberapa ketidakberesan bahasa manusia yang membutuhkan waktu bertahun-tahun bagi manusia sendiri untuk mempelajarinya, tetapi programmer harus mengajarkan aplikasi 'bahasa natural' agar dapat mengenali dan memahami secara akurat dari awal, jika aplikasi tersebut akan menjadi berguna.

Salah satu tugas NLP adalah memecah teks manusia dan data suara untuk membantu komputer memahami apa yang dicernanya. Beberapa tugas tersebut antara lain sebagai berikut:

1. Speech recognition, atau sering disebut speech-to-text, adalah tugas untuk mengubah data suara menjadi data teks dengan andal. Speech recognition diperlukan untuk aplikasi apa saja yang menggunakan perintah suara atau menjawab pertanyaan lisan. Yang membuat speech recognition menjadi sangat menantang adalah cara orang berbicara, misalnya berbicara dengan cepat, mengucapkan kata-kata yang tidak jelas, dengan penekanan dan intonasi yang bervariasi, dengan aksen yang berbeda, dan sering kali menggunakan tata bahasa yang salah.

2. Part of speech tagging, atau juga disebut grammatical tagging, adalah proses penentuan part of speech dari kata atau potongan teks tertentu berdasarkan penggunaan dan konteksnya. Part of speech mengidentifikasi make sebagai kata kerja dalam I can make a paper plane, dan sebagai kata benda dalam What make of car do you own?

3. Disambiguasi makna adalah pemilihan arti kata dengan banyak arti melalui proses analisis semantik yang menentukan kata yang paling masuk akal dalam konteks terkait. Misalnya, disambiguasi arti kata membantu membedakan arti kata kerja make dalam make the grade (mencapai) vs. make a bet (tempat).

4. Name entity recognition, atau NEM, yaitu mengidentifikasi kata atau frasa sebagai entitas yang berguna. NEM mengidentifikasi 'Semarang' sebagai lokasi atau 'Budi' sebagai nama pria.

5. Co-reference resolution adalah tugas untuk mengidentifikasi sesuatu jika dan ketika dua kata merujuk pada entitas yang sama. Contoh paling umum adalah menentukan orang atau objek yang dirujuk memakai kata ganti tertentu (misalnya, 'she' = 'Mary'), tetapi juga dapat melibatkan identifikasi metafora atau idiom dalam teks (misalnya, sebuah contoh di mana 'beruang' bukan binatang, tetapi orang berbulu besar).

6. Analisis sentimen, yaitu upaya dalam mengekstrak kualitas subjektif, seperti sikap, emosi, sarkasme, kebingungan, kecurigaan dari sebuah teks.

7. Natural language generation, atau terkadang digambarkan sebagai kebalikan dari speech recognition atau speech-to-text. Tugas ini menempatkan informasi terstruktur ke dalam bahasa manusia.

Alat-Alat dan Pendekatan dalam NLP

1. Python dan Natural Language Toolkit (NLTK)

Bahasa pemrograman Python menyediakan berbagai alat dan pustaka untuk menhadapi tugas NLP tertentu. Banyak di antaranya ditemukan di Natural Language Toolkit, atau NLTK, seperti koleksi libraries, program, dan sumber daya pendidikan yang sifatnya open source untuk membangun program NLP.

NLTK mencakup perpustakaan untuk banyak tugas NLP yang tercantum di atas, ditambah perpustakaan untuk subtugas, seperti penguraian kalimat, segmentasi kata, stemming dan lemmatization (metode pemangkasan kata sampai ke akarnya), hingga tokenization (untuk memecah frasa, kalimat, paragraf dan bagian-bagiannya ke dalam token yang membantu komputer agar lebih memahami teks). Ini juga mencakup perpustakaan untuk mengimplementasikan kemampuan lain seperti penalaran semantik, dan kemampuan untuk mencapai kesimpulan logis berdasarkan fakta yang diekstraksi dari teks.

Baca Juga: Apa Itu REST?

2. Statistical NLP, Machine Learning, dan Deep Learning

Aplikasi NLP paling awal adalah rules-based system yang dikodekan dengan tangan dan dapat melakukan tugas NLP tertentu, tetapi tidak dapat dengan mudah menskalakan untuk mengakomodasi aliran pengecualian yang tampaknya tak ada habisnya atau peningkatan volume data teks dan suara.

Statistial NLP menggabungkan algoritme komputer dengan machine learning dan model deep learning untuk mengekstrak, mengklasifikasikan, dan memberi label elemen teks atau data suara secara otomatis, lalu menetapkan kemungkinan statistik untuk setiap kemungkinan makna elemen tersebut. Saat ini, model deep learning dan teknik pembelajaran berdasarkan convolutional neural networks (CNNs) dan recurrent neural networks (RNNs) memungkinkan sistem NLP yang 'belajar' saat mereka bekerja dan mengekstrak makna yang lebih akurat dari volume besar teks mentah, tidak terstruktur, dan tidak berlabel atau kumpulan data suara.

Manfaat Natural Language Processing

Manfaat utama NLP adalah meningkatkan kemampuan manusia dan komputer untuk berkomunikasi satu sama lain. Cara paling akurat untuk memanipulasi komputer adalah melalui kode, yaitu dengan bahasa komputer. Dengan membuat komputer untuk memahami bahasa manusia, interaksi dengan komputer menjadi jauh lebih intuitif bagi manusia.

Manfaat lainnya dari NLP meliputi:

• Peningkatan akurasi dan efisiensi dokumentasi;
• Kemampuan untuk secara otomatis membuat ringkasan yang dapat dibaca dari teks asli yang lebih besar dan lebih kompleks;
• Berguna untuk asisten pribadi seperti Alexa dengan memungkinkannya untuk memahami kata yang diucapkan;
• Memungkinkan organisasi untuk menggunakan chatbot;
• Lebih mudah untuk melakukan analisis sentimen;
• Memberikan wawasan lanjutan dari analitik yang sebelumnya tidak dapat dijangkau karena masifnya volume data.