NLP (Natural Language Processing) merupakan bidang ilmu yang mempelajari bagaimana komputer dapat memahami dan memanipulasi bahasa manusia, baik dalam bentuk teks maupun suara. NLP merupakan cabang dari ilmu komputer, kecerdasan buatan, dan linguistik. Hal ini menggunakan teknik-teknik komputasional, seperti pemodelan berbasis aturan, pembelajaran mesin, dan jaringan saraf, untuk menganalisis dan menghasilkan data bahasa alami.

Tujuannya adalah membuat komputer yang mampu “memahami” isi dokumen, termasuk nuansa kontekstual dan emosional dari bahasa yang digunakan. Teknologi ini kemudian dapat mengekstrak informasi dan wawasan yang terkandung dalam dokumen serta mengkategorikan dan mengorganisasi dokumen itu sendiri.

NLP digunakan dalam berbagai produk dan layanan sehari-hari, seperti sistem GPS yang dioperasikan dengan suara, asisten digital, perangkat lunak pengenalan suara, chatbot layanan pelanggan, dan lain-lain. Namun, NLP juga memainkan peran yang semakin penting dalam solusi bisnis yang membantu menyederhanakan operasi bisnis, meningkatkan produktivitas karyawan, dan mempermudah proses bisnis yang kritis.

Tugas-tugas NLP

Bahasa manusia penuh dengan ambiguitas yang membuatnya sangat sulit untuk menulis perangkat lunak yang dapat menentukan makna yang dimaksudkan dari data teks atau suara dengan akurat.

Homonim, homofon, sarkasme, idiom, metafora, pengecualian tata bahasa dan penggunaan, variasi struktur kalimat—ini hanya beberapa ketidakteraturan bahasa manusia yang membutuhkan waktu bertahun-tahun untuk dipelajari oleh manusia.

Tetapi yang harus diajarkan kepada aplikasi berbasis bahasa alami untuk mengenali dan memahami dengan akurat sejak awal, jika aplikasi tersebut ingin berguna.

Beberapa tugas NLP yang memecah data teks dan suara manusia dengan cara yang membantu komputer memahami apa yang diserapnya adalah sebagai berikut:

• Pengenalan suara, juga disebut suara ke teks, adalah tugas mengubah data suara menjadi data teks dengan andal. Pengenalan suara diperlukan untuk aplikasi apa pun yang mengikuti perintah suara atau menjawab pertanyaan yang diucapkan. Yang membuat pengenalan suara sangat menantang adalah cara orang berbicara—cepat, melanturkan kata-kata, dengan penekanan dan intonasi yang bervariasi, dalam aksen yang berbeda, dan sering menggunakan tata bahasa yang salah.
• Penandaan bagian ucapan, juga disebut penandaan tata bahasa, adalah proses menentukan bagian ucapan dari kata atau teks tertentu berdasarkan penggunaan dan konteksnya. Bagian ucapan mengidentifikasi ‘membuat’ sebagai kata kerja dalam ‘Saya bisa membuat pesawat kertas,’ dan sebagai kata benda dalam ‘Merek mobil apa yang Anda miliki?’
• Penyelesaian makna kata, pemilihan makna dari kata yang memiliki beberapa makna melalui proses analisis semantik yang menentukan kata yang paling masuk akal dalam konteks yang diberikan.

Sejarah NLP

NLP memiliki akarnya pada tahun 1950-an. Pada tahun 1950, Alan Turing menerbitkan sebuah artikel berjudul “Computing Machinery and Intelligence” yang mengusulkan apa yang sekarang disebut tes Turing sebagai kriteria kecerdasan, meskipun pada saat itu itu tidak diartikulasikan sebagai masalah yang terpisah dari kecerdasan buatan. Tes yang diusulkan termasuk tugas yang melibatkan interpretasi otomatis dan generasi bahasa alami.

NLP simbolik (1950-an – awal 1990-an)

Premis NLP simbolik diringkas dengan baik oleh eksperimen ruang Cina John Searle: Diberikan sekumpulan aturan (misalnya, buku frasa Cina, dengan pertanyaan dan jawaban yang cocok), komputer meniru pemahaman bahasa alami (atau tugas NLP lainnya) dengan menerapkan aturan-aturan itu pada data yang dihadapinya.

• 1950-an: Eksperimen Georgetown pada tahun 1954 melibatkan terjemahan otomatis penuh lebih dari enam puluh kalimat Rusia ke bahasa Inggris. Para penulis mengklaim bahwa dalam tiga atau lima tahun, terjemahan mesin akan menjadi masalah yang terpecahkan¹ Namun, kemajuan nyata jauh lebih lambat, dan setelah laporan ALPAC pada tahun 1966, yang menemukan bahwa penelitian sepuluh tahun gagal memenuhi harapan, pendanaan untuk terjemahan mesin berkurang drastis. Sedikit penelitian lebih lanjut dalam terjemahan mesin dilakukan di Amerika (meskipun beberapa penelitian berlanjut di tempat lain, seperti Jepang dan Eropa ²) hingga akhir 1980-an ketika sistem terjemahan mesin statistik pertama dikembangkan.
• 1960-an: Beberapa sistem pemrosesan bahasa alami yang sangat sukses yang dikembangkan pada tahun 1960-an adalah SHRDLU, sistem bahasa alami yang bekerja di “dunia blok” terbatas dengan kosa kata terbatas, dan ELIZA, sebuah simulasi psikoterapis Rogerian, ditulis oleh Joseph Weizenbaum antara 1964 dan 1966. Menggunakan hampir tidak ada informasi tentang pikiran atau emosi manusia, ELIZA kadang-kadang memberikan interaksi yang mengejutkan mirip manusia. Ketika “pasien” melebihi basis pengetahuan yang sangat kecil, ELIZA mungkin memberikan respons generik, misalnya, menanggapi “Kepalaku sakit” dengan “Mengapa kamu bilang kepalamu sakit?”

NLP Saat Ini

NLP saat ini didominasi oleh pendekatan berbasis pembelajaran mesin, khususnya jaringan saraf. Jaringan saraf adalah model komputasi yang terinspirasi oleh cara kerja otak manusia. Jaringan saraf terdiri dari lapisan-lapisan unit pemrosesan yang disebut neuron, yang dapat belajar dari data dan menyesuaikan bobot koneksi mereka. Jaringan saraf dapat menangani data berdimensi tinggi, seperti gambar, suara, dan teks, dan mempelajari fitur-fitur abstrak yang mewakili data tersebut.

Salah satu jenis jaringan saraf yang paling populer untuk NLP adalah jaringan saraf rekuren (RNN), yang dapat memodelkan urutan data, seperti kata-kata dalam kalimat atau dokumen. RNN memiliki kemampuan untuk menyimpan informasi dari langkah-langkah sebelumnya dalam bentuk vektor tersembunyi, yang dapat mempengaruhi langkah-langkah selanjutnya. RNN dapat digunakan untuk berbagai tugas NLP, seperti pengenalan suara, analisis sentimen, terjemahan mesin, dan pembangkitan teks.

Salah satu tantangan utama dalam menggunakan RNN adalah masalah gradien yang menghilang atau meledak, yang berarti bahwa gradien yang digunakan untuk memperbarui bobot jaringan menjadi sangat kecil atau sangat besar, sehingga menyebabkan kesulitan dalam pembelajaran. Untuk mengatasi masalah ini, beberapa varian RNN telah dikembangkan, seperti Long Short-Term Memory (LSTM) dan Gated Recurrent Unit (GRU), yang memperkenalkan gerbang yang dapat mengontrol aliran informasi dalam dan keluar dari neuron.

Selain RNN, jenis jaringan saraf lain yang banyak digunakan untuk NLP adalah jaringan saraf konvolusional (CNN), yang awalnya dikembangkan untuk pengolahan gambar. CNN terdiri dari lapisan-lapisan konvolusi yang menerapkan filter-filter kecil pada data masukan, menghasilkan peta fitur yang menangkap pola lokal dalam data. CNN dapat digunakan untuk mengekstrak fitur tingkat tinggi dari data teks, seperti n-gram, frasa, atau topik, dan menggunakannya untuk tugas-tugas seperti klasifikasi teks, pemahaman bacaan.

NLP Masa Depan

NLP adalah bidang yang berkembang pesat dan menantang, yang menawarkan banyak peluang untuk penelitian dan inovasi. Beberapa tantangan dan arah yang menarik untuk NLP di masa depan adalah sebagai berikut:

• Multilingualisme: Sebagian besar data dan aplikasi NLP saat ini berfokus pada bahasa Inggris, yang hanya merupakan salah satu dari ribuan bahasa yang digunakan di dunia. Ada kebutuhan untuk mengembangkan teknologi NLP yang dapat menangani berbagai bahasa, terutama bahasa yang kurang terwakili dan beragam, seperti bahasa Afrika, Asia, dan Amerika Selatan. Hal ini akan memungkinkan akses yang lebih luas dan inklusif ke informasi dan layanan yang didukung oleh NLP, serta meningkatkan pemahaman lintas budaya dan keragaman.
• Interpretabilitas: Meskipun jaringan saraf telah menunjukkan kinerja yang mengesankan dalam banyak tugas NLP, mereka sering kali sulit untuk diinterpretasikan dan dijelaskan. Hal ini dapat menyebabkan masalah dalam hal kepercayaan, akuntabilitas, dan keadilan, terutama ketika NLP digunakan untuk pengambilan keputusan yang berdampak tinggi, seperti diagnosis medis, peradilan, atau kebijakan publik. Oleh karena itu, ada kebutuhan untuk mengembangkan teknik NLP yang lebih transparan dan dapat dijelaskan, yang dapat memberikan alasan dan bukti di balik prediksi dan rekomendasi mereka.
• Kreativitas: NLP tidak hanya berguna untuk memahami dan memanipulasi data bahasa alami, tetapi juga untuk menghasilkan dan menciptakan konten bahasa alami yang baru, seperti puisi, cerita, kode, esai, lagu, parodi selebriti, dan lain-lain. NLP kreatif adalah bidang yang menarik dan menantang, yang membutuhkan kemampuan untuk menangkap gaya, nada, dan tujuan dari konten yang dihasilkan, serta untuk memastikan konsistensi, koherensi, dan orisinalitasnya. NLP kreatif dapat memiliki banyak aplikasi, seperti hiburan, pendidikan, dan terapi.

Kesimpulan

NLP adalah bidang ilmu yang mempelajari bagaimana komputer dapat memahami dan memanipulasi bahasa manusia, baik dalam bentuk teks maupun suara. NLP menggunakan teknik-teknik komputasional, seperti pemodelan berbasis aturan, pembelajaran mesin, dan jaringan saraf, untuk menganalisis dan menghasilkan data bahasa alami.

NLP digunakan dalam berbagai produk dan layanan sehari-hari, seperti sistem GPS yang dioperasikan dengan suara, asisten digital, perangkat lunak pengenalan suara, chatbot layanan pelanggan, dan lain-lain. NLP juga memainkan peran yang semakin penting dalam solusi bisnis yang membantu menyederhanakan operasi bisnis, meningkatkan produktivitas karyawan, dan mempermudah proses bisnis yang kritis.

NLP memiliki sejarah yang panjang dan kaya, yang dimulai pada tahun 1950-an dengan tes Turing dan eksperimen terjemahan mesin. NLP simbolik, yang didasarkan pada aturan-aturan yang ditentukan secara manual, mendominasi bidang ini hingga awal 1990-an, ketika pendekatan berbasis statistik dan pembelajaran mesin mulai mengambil alih.

NLP saat ini didominasi oleh pendekatan berbasis jaringan saraf, yang dapat menangani data berdimensi tinggi dan mempelajari fitur-fitur abstrak yang mewakili data tersebut. Beberapa jenis jaringan saraf yang paling populer untuk NLP adalah jaringan saraf rekuren, yang dapat memodelkan urutan data, dan jaringan saraf konvolusional, yang dapat mengekstrak fitur tingkat tinggi dari data teks.

NLP adalah bidang yang berkembang pesat dan menantang, yang menawarkan banyak peluang untuk penelitian dan inovasi. Beberapa tantangan dan arah yang menarik untuk NLP di masa depan adalah multilingualisme, interpretabilitas, dan kreativitas.

Versi multilingual dapat menangani berbagai bahasa, terutama bahasa yang kurang terwakili dan beragam, dan meningkatkan akses yang lebih luas dan inklusif ke informasi dan layanan yang didukung oleh NLP, yang dapat diinterpretasikan dan dijelaskan dapat memberikan alasan dan bukti di balik prediksi dan rekomendasi mereka, dan meningkatkan kepercayaan, akuntabilitas, dan keadilan.

NLP kreatif dapat menghasilkan dan menciptakan konten bahasa alami yang baru, seperti puisi, cerita, kode, esai, lagu, parodi selebriti, dan lain-lain, dan memiliki banyak aplikasi, seperti hiburan, pendidikan, dan terapi.

Melalui buku ini, Anda akan belajar bagaimana Membangun kekayaan Melalui Investasi.