Natural language processing (NLP) adalah cabang dari kecerdasan buatan yang membantu komputer memahami, menafsirkan, dan memanipulasi bahasa manusia. NLP menarik dari banyak disiplin ilmu, termasuk ilmu komputer dan linguistik komputasi, dalam usahanya untuk mengisi kesenjangan antara komunikasi manusia dan pemahaman komputer.
Apa itu Natural Languange Processing (NLP)
Natural language processing (NLP) adalah bidang kecerdasan buatan di mana komputer menganalisis, memahami, dan memperoleh makna dari bahasa manusia dengan cara yang cerdas dan bermanfaat. Dengan memanfaatkan NLP, developer dapat mengatur dan menyusun pengetahuan untuk melakukan tugas-tugas seperti peringkasan otomatis, terjemahan, pengenalan entitas bernama, ekstraksi hubungan, analisis sentimen, pengenalan ucapan, dan segmentasi topik.
“Terlepas dari operasi pengolah kata umum yang memperlakukan teks seperti sekadar urutan simbol, NLP mempertimbangkan struktur hierarkis bahasa: beberapa kata membentuk frasa, beberapa frasa membentuk kalimat, dan, pada akhirnya, kalimat menyampaikan ide,” John Rehling, seorang NLP pakar di Meltwater Group, mengatakan dalam Bagaimana Pemrosesan Bahasa Alami Membantu Mengungkap Sentimen Media Sosial. “Dengan menganalisis bahasa untuk maknanya, sistem NLP telah lama mengisi peran yang berguna, seperti mengoreksi tata bahasa, mengubah ucapan menjadi teks, dan secara otomatis menerjemahkan antar bahasa.”
NLP digunakan untuk menganalisis teks, memungkinkan mesin untuk memahami bagaimana manusia berbicara. Interaksi manusia-komputer ini memungkinkan aplikasi dunia nyata seperti peringkasan teks otomatis, analisis sentimen, ekstraksi topik, pengenalan entitas bernama, penandaan bagian ucapan, ekstraksi hubungan, stemming, dan banyak lagi. NLP biasanya digunakan untuk penambangan teks, terjemahan mesin, dan penjawab pertanyaan otomatis.
NLP ditandai sebagai masalah yang sulit dalam ilmu komputer. Bahasa manusia jarang tepat, atau diucapkan dengan jelas. Memahami bahasa manusia berarti memahami tidak hanya kata-kata, tetapi juga konsep-konsep dan bagaimana mereka dihubungkan bersama untuk menciptakan makna. Meskipun bahasa menjadi salah satu hal termudah bagi pikiran manusia untuk dipelajari, ambiguitas bahasa adalah apa yang membuat pemrosesan bahasa alami menjadi masalah yang sulit untuk dikuasai komputer.
Apa gunanya Natural Language Processing?
Algoritma NLP memiliki berbagai kegunaan. Pada dasarnya, mereka memungkinkan developer dan bisnis untuk membuat perangkat lunak yang memahami bahasa manusia. Karena sifat bahasa manusia yang rumit, NLP bisa sulit dipelajari dan diterapkan dengan benar. Namun, dengan pengetahuan yang diperoleh dari artikel ini, Anda akan lebih siap untuk menggunakan NLP dengan sukses, apa pun kasus penggunaan Anda.
Contoh pemrosesan Natural Language Processing
Algoritma NLP biasanya didasarkan pada algoritma pembelajaran mesin. Alih-alih mengkodekan sejumlah besar aturan dengan tangan, NLP dapat mengandalkan pembelajaran mesin untuk mempelajari aturan ini secara otomatis dengan menganalisis serangkaian contoh (yaitu korpus besar, seperti buku, hingga kumpulan kalimat), dan membuat kesimpulan statistik . Secara umum, semakin banyak data yang dianalisis, semakin akurat modelnya.
BACA JUGA : Apa Itu Artificial Intelligence (AI)? Cara Kerja, Komponen, Jenis, Tujuan
Contoh algoritma NLP
Rasakan berbagai kasus penggunaan NLP dengan contoh algoritme berikut:
- Meringkas blok teks menggunakan Summarizer untuk mengekstrak ide yang paling penting dan sentral sambil mengabaikan informasi yang tidak relevan.
- Buat chatbot menggunakan Parsey McParseface, model pembelajaran mendalam penguraian bahasa yang dibuat oleh Google yang menggunakan penandaan titik ucapan.
- Hasilkan tag topik kata kunci dari dokumen menggunakan LDA (alokasi dirichlet laten), yang menentukan kata yang paling relevan dari dokumen. Algoritme ini merupakan inti dari layanan mikro URL Auto-Tag dan Auto-Tag.
- Identifikasi jenis entitas yang diekstraksi, seperti orang, tempat, atau organisasi menggunakan Pengenalan Entitas Bernama.
- Analisis Sentimen, berdasarkan StanfordNLP, dapat digunakan untuk mengidentifikasi perasaan, pendapat, atau keyakinan suatu pernyataan, dari sangat negatif, netral, hingga sangat positif. Seringkali, pengembang akan menggunakan algoritme untuk mengidentifikasi sentimen suatu istilah dalam sebuah kalimat, atau menggunakan analisis sentimen untuk menganalisis media sosial.
- Kurangi kata ke akar, atau batangnya, menggunakan PorterStemmer, atau pisahkan teks menjadi token menggunakan Tokenizer.
Pemrosesan Natural Language Processing dalam bisnis
Pemrosesan bahasa alami memiliki berbagai aplikasi dalam bisnis.
Sebagai salah satu contoh, analisis sentimen merek adalah salah satu kasus penggunaan teratas untuk NLP dalam bisnis. Banyak merek melacak sentimen di media sosial dan melakukan analisis sentimen media sosial. Dalam analisis sentimen media sosial, merek melacak percakapan online untuk memahami apa yang dikatakan pelanggan, dan mengumpulkan wawasan tentang perilaku pengguna.
“Salah satu cara paling menarik NLP menawarkan kecerdasan yang berharga adalah dengan melacak sentimen nada pesan tertulis (tweet, pembaruan Facebook, dll.) dan menandai teks itu sebagai positif, negatif, atau netral,” kata Rehling.
Demikian pula, Facebook menggunakan NLP untuk melacak topik yang sedang tren dan tagar populer.
“Hashtag dan topik adalah dua cara berbeda untuk mengelompokkan dan berpartisipasi dalam percakapan,” Chris Struhar, software engineer di News Feed, mengatakan dalam How Facebook Built Trending Topics With Natural Language Processing. “Jadi jangan berpikir Facebook tidak akan mengenali string sebagai topik tanpa hashtag di depannya. Sebaliknya, ini semua tentang NLP: pemrosesan bahasa alami. Tidak ada yang alami tentang tagar, jadi Facebook malah mem-parsing string dan mencari tahu string mana yang merujuk ke node — objek di jaringan. Kami melihat teksnya, dan kami mencoba memahami tentang apa itu.”
Bukan hanya media sosial yang dapat menggunakan NLP untuk keuntungannya. Ada berbagai kasus penggunaan bisnis tambahan untuk NLP, dari aplikasi layanan pelanggan (seperti dukungan otomatis dan chatbots) hingga peningkatan pengalaman pengguna (misalnya, pencarian situs web dan kurasi konten). Salah satu bidang di mana NLP menghadirkan peluang yang sangat besar adalah keuangan, di mana banyak bisnis menggunakannya untuk mengotomatisasi proses manual dan menghasilkan nilai bisnis tambahan.
Kegunaan praktis lain dari NLP termasuk pemantauan serangan digital berbahaya, seperti phishing, atau mendeteksi ketika seseorang berbohong. Dan NLP juga sangat membantu bagi pengembang web di bidang apa pun, karena NLP memberi mereka alat siap pakai yang diperlukan untuk membuat aplikasi dan prototipe tingkat lanjut.
BACA JUGA : Virtual Reality (VR) adalah: Jenis, Cara Kerja, Software VR
Bagaimana memulai dengan Natural Language Processing
Jika Anda seorang developer (atau calon pengembang) yang baru memulai natural language processing, ada banyak sumber daya yang tersedia untuk membantu Anda mempelajari cara mulai mengembangkan algoritme NLP Anda sendiri.
Pustaka NLP open source
Pustaka ini menyediakan blok bangunan algoritmik NLP dalam aplikasi dunia nyata.
- Apache OpenNLP: Toolkit pembelajaran mesin yang menyediakan tokenizers, segmentasi kalimat, penandaan part-of-speech, ekstraksi entitas bernama, chunking, parsing, resolusi koreferensi, dan banyak lagi.
- Natural Language Toolkit (NLTK): Pustaka Python yang menyediakan modul untuk memproses teks, mengklasifikasikan, tokenizing, stemming, penandaan, parsing, dan banyak lagi.
- Stanford NLP: Serangkaian alat NLP yang menyediakan penandaan bagian-of-speech, pengenal entitas bernama, sistem resolusi koreferensi, analisis sentimen, dan banyak lagi.
- MALLET: Paket Java yang menyediakan alokasi dirichlet laten, klasifikasi dokumen, pengelompokan, pemodelan topik, ekstraksi informasi, dan banyak lagi.
