NLP: Teknologi yang Membuat Komputer Bisa Memahami Bahasa Manusia

Apakah Anda pernah berbicara dengan asisten digital seperti Siri, Alexa, atau Google Assistant? Apakah Anda pernah menggunakan mesin penerjemah seperti Google Translate atau Bing Translator? Apakah Anda pernah berinteraksi dengan chatbot yang memberikan layanan pelanggan atau informasi? Jika jawaban Anda ya, maka Anda telah menggunakan produk atau layanan yang didukung oleh teknologi yang disebut Natural Language Processing (NLP).

NLP bisa dibilang sebagai 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. NLP menggunakan teknik-teknik komputasi, seperti pemodelan berbasis aturan, pembelajaran mesin, dan jaringan saraf, untuk menganalisis dan menghasilkan data bahasa alami.

NLP sebenarnya memiliki banyak aplikasi dalam kehidupan 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.

Nah, dalam artikel ini, Anda akan mengetahui lebih lanjut tentang apa itu NLP, mengapa NLP penting, apa saja kasus penggunaan NLP untuk investasi, bagaimana cara kerja NLP dalam investasi, apa saja tugas NLP, dan apa saja pendekatan yang digunakan untuk pengolahan bahasa alami, so simak terus ya!

Daftar isi

Apa yang Dimaksud dengan NLP?

Natural Language Processing atau disingkat NLP merupakan bagian dari Artificial Intelligence (AI) yang berkaitan dengan memberikan kemampuan pada komputer untuk memahami bahasa alami manusia. Seperti tulisan maupun suara yang sering digunakan oleh manusia dalam percakapan sehari-hari.

NLP diciptakan dengan menggabungkan linguistik komputasi bersama model statistik, machine learning, dan deep learning. Semua unsur tersebut kemudian digunakan untuk membantu komputer memproses (processing) data teks maupun audio manusia. Membuatnya memahami data tersebut hingga mendapatkan makna penuh, lengkap dengan maksud dan sentimennya1.

NLP dapat dibagi menjadi dua jenis, yaitu rules-based system dan machine learning-based system. Rules-based system adalah sistem NLP yang didasarkan pada aturan-aturan yang ditentukan secara manual oleh para ahli linguistik atau programmer.

Sistem ini biasanya digunakan untuk tugas-tugas yang sederhana dan terbatas, seperti pengecekan ejaan, penandaan bagian ucapan, atau pencarian kata kunci. Machine learning-based system adalah sistem NLP yang didasarkan pada algoritma-algoritma yang dapat belajar dari data secara otomatis. Sistem ini biasanya digunakan untuk tugas-tugas yang kompleks dan luas, seperti pengenalan suara, terjemahan mesin, atau analisis sentimen2.

Mengapa NLP Penting?

Tentu saja, hal ini dapat membantu kita dalam menganalisis data teks dan ucapan secara penuh dan efisien. Teknologi ini dapat menjelajahi berbagai perbedaan dalam dialek, bahasa gaul, dan penyimpangan tata bahasa yang khas dalam percakapan sehari-hari. Banyak perusahaan menggunakan teknologi ini untuk berbagai tugas otomatis, seperti untuk:

  • Memproses, menganalisis, dan mengarsipkan dokumen besar
  • Menganalisis umpan balik pelanggan atau rekaman pusat panggilan
  • Menjalankan chatbot untuk layanan pelanggan otomatis
  • Menjawab pertanyaan seputar siapa-apa-kapan-di mana
  • Menglasifikasikan dan mengekstrak teks
Baca juga  Review Software Akuntansi Kledo: Solusi Akuntansi Online Terlengkap dengan Harga Terjangkau

Anda juga bisa mengintegrasikan NLP dalam aplikasi yang berhubungan langsung dengan pelanggan untuk berkomunikasi secara lebih efektif dengan pelanggan. Misalnya, chatbot akan menganalisis dan menyortir pertanyaan pelanggan, menjawab pertanyaan-pertanyaan umum secara otomatis, dan mengarahkan kueri yang kompleks ke dukungan pelanggan. Otomatisasi ini membantu mengurangi biaya, mencegah agen menghabiskan waktu pada kueri berulang, dan meningkatkan kepuasan pelanggan3.

Apa Saja Kasus Penggunaan NLP untuk Investasi?

Pada kasus tertentu NLP dapat digunakan untuk berbagai penggunaan dalam bidang investasi, seperti untuk:

  • Menganalisis berita, laporan keuangan, atau media sosial untuk mendapatkan wawasan tentang sentimen pasar, tren, atau peluang investasi.
  • Membuat ringkasan atau rekomendasi investasi berdasarkan data yang tersedia
  • Memonitor kinerja portofolio investasi dan memberikan peringatan atau saran perbaikan
  • Menggunakan chatbot atau bot suara untuk memberikan layanan konsultasi investasi atau menjawab pertanyaan investor

Sebagai contoh, Prosa.ai, sebuah perusahaan pengembang platform NLP untuk Bahasa Indonesia, mendapatkan investasi dari Kaskus, sebuah forum komunitas online terbesar di Indonesia. Kaskus akan menggunakan produk rekognisi teks dari Prosa.ai untuk menyaring konten forum yang tidak sesuai dengan aturan atau etika4. Selanjutnya kita bakal bahas cara kerja NLP, yuk kita lanjut.

Bagaimana Cara Kerja NLP dalam Investasi?

NLP dalam investasi bekerja dengan menggunakan teknik-teknik komputasi untuk memproses dan menganalisis data teks atau ucapan yang berkaitan dengan investasi. Proses ini melibatkan beberapa langkah, seperti:

  • Pemrosesan awal data: Data teks atau ucapan dibersihkan dari noise, seperti kesalahan ejaan, tanda baca, atau kata-kata tidak penting. Data juga ditransformasikan menjadi format yang dapat diterima oleh algoritma NLP, seperti vektor numerik atau matriks.
  • Pemahaman bahasa alami: Data teks atau ucapan dianalisis untuk mendapatkan makna, konteks, dan struktur dari bahasa yang digunakan. Hal ini melibatkan beberapa tugas, seperti penandaan bagian ucapan, penyelesaian makna kata, penguraian sintaksis, atau pengekstrakan entitas.
  • Pembangkitan bahasa alami: Data teks atau ucapan dihasilkan berdasarkan tujuan, gaya, dan konten yang diinginkan. Hal ini melibatkan beberapa tugas, seperti pemilihan kata, penyusunan kalimat, atau penyesuaian nada.

Apa Saja Tugas NLP?

NLP dapat melakukan banyak tugas, tergantung pada tujuan dan aplikasinya. Beberapa tugas NLP yang umum 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. Misalnya, ‘bank’ dapat berarti lembaga keuangan atau tepi sungai, tergantung pada kalimatnya.
  • Penguraian sintaksis, proses menentukan struktur gramatikal dari sebuah kalimat, yaitu bagaimana kata-kata dalam kalimat tersebut saling berhubungan. Penguraian sintaksis dapat menghasilkan pohon sintaksis yang menunjukkan hubungan antara kata-kata, frasa
  • Ekstraksi entitas yaitu proses mengidentifikasi dan mengklasifikasikan entitas yang disebutkan dalam teks, seperti nama orang, tempat, organisasi, tanggal, angka, atau konsep. Ekstraksi entitas dapat digunakan untuk mengekstrak informasi penting dari dokumen, seperti siapa, apa, kapan, dan di mana. Misalnya, ‘Prosa.ai mendapatkan investasi dari Kaskus’ mengandung entitas ‘Prosa.ai’ (organisasi), ‘investasi’ (konsep), dan ‘Kaskus’ (organisasi).
  • Analisis sentimen, yaitu proses menentukan sikap, opini, atau emosi dari penulis atau pembicara terhadap suatu topik, produk, atau layanan. Analisis sentimen dapat digunakan untuk memahami preferensi, kepuasan, atau keluhan pelanggan, serta untuk memantau reputasi atau citra merek. Misalnya, ‘Saya sangat senang dengan layanan chatbot Prosa.ai’ menunjukkan sentimen positif terhadap chatbot Prosa.ai
  • Terjemahan mesin yaitu proses mengubah teks atau ucapan dari satu bahasa ke bahasa lain dengan mempertahankan makna dan konteksnya. Terjemahan mesin dapat digunakan untuk memfasilitasi komunikasi lintas bahasa, seperti untuk berita, pendidikan, atau pariwisata. Misalnya, ‘Saya suka makan nasi goreng’ dapat diterjemahkan menjadi ‘I like to eat fried rice’ dalam bahasa Inggris.
  • Pembangkitan teks, proses menghasilkan teks baru berdasarkan data, tujuan, dan konten yang diinginkan. Pembangkitan teks dapat digunakan untuk membuat ringkasan, rekomendasi, atau konten kreatif, seperti puisi, cerita, atau lagu. Misalnya, ‘Ringkasan: Prosa.ai adalah perusahaan pengembang platform NLP untuk Bahasa Indonesia yang mendapatkan investasi dari Kaskus’ adalah hasil dari pembangkitan teks berdasarkan data tentang Prosa.ai dan Kaskus.
Baca juga  Keunggulan Suzuki Satria F150 Motor Suzuki Untuk Indonesia

Apa Saja Pendekatan yang Digunakan untuk Pengolahan Bahasa Alami?

Pendekatan yang digunakan untuk pengolahan bahasa alami dapat dibagi menjadi tiga jenis, yaitu:

  • Pendekatan berbasis aturan, pendekatan ini didasarkan pada aturan-aturan yang ditentukan secara manual oleh para ahli linguistik atau programmer. Pendekatan ini biasanya digunakan untuk tugas-tugas yang sederhana dan terbatas, seperti pengecekan ejaan, penandaan bagian ucapan, atau pencarian kata kunci. Keuntungan dari pendekatan ini adalah bahwa aturan-aturan tersebut dapat menjelaskan secara logis bagaimana sistem NLP bekerja. Namun, kerugian dari pendekatan ini adalah bahwa aturan-aturan tersebut dapat menjadi rumit, kaku, dan tidak fleksibel, serta membutuhkan banyak waktu dan tenaga untuk dibuat dan dipelihara.
  • Pendekatan berbasis statistik, pendekatan ini lebih didasarkan pada algoritma-algoritma yang dapat belajar dari data secara otomatis. Pendekatan ini biasanya digunakan untuk tugas-tugas yang kompleks dan luas, seperti pengenalan suara, terjemahan mesin, atau analisis sentimen. Keuntungan dari pendekatan ini adalah bahwa algoritma-algoritma tersebut dapat menyesuaikan diri dengan data yang beragam, dinamis, dan tidak terstruktur, serta dapat meningkatkan kinerja sistem NLP dengan data yang lebih banyak. Namun, kerugian dari pendekatan ini adalah bahwa algoritma-algoritma tersebut dapat menjadi sulit untuk diinterpretasikan dan dijelaskan, serta membutuhkan banyak sumber daya komputasi untuk dilatih dan dijalankan.
  • Pendekatan berbasis jaringan saraf, pendekatan ini didasarkan pada model-model komputasi yang terinspirasi oleh cara kerja otak manusia. Pendekatan ini merupakan salah satu jenis pendekatan berbasis statistik yang menggunakan jaringan saraf sebagai algoritma pembelajaran mesin. Pendekatan ini biasanya digunakan untuk tugas-tugas yang sangat kompleks dan canggih, seperti pembangkitan teks, pemahaman bacaan, atau dialog.
  • Selanjutnya, Dialog lebih pada proses berkomunikasi antara dua atau lebih agen, baik manusia maupun mesin, dalam konteks percakapan. Dialog dapat digunakan untuk berbagai tujuan, seperti memberikan informasi, menjawab pertanyaan, memberikan saran, atau melakukan tindakan. Dialog membutuhkan kemampuan untuk memahami maksud, konteks, dan emosi dari lawan bicara, serta untuk menghasilkan respons yang sesuai, koheren, dan alami.
Baca juga  Tips Praktis Tingkatkan Omzet Bisnis Online Anda dengan Layanan SEO

Baca: Pengantar singkat NLP.

Kesimpulan

Dengan demikian, NLP dapat kita kategorikan sebagai teknologi yang membuat komputer bisa memahami bahasa manusia, baik dalam bentuk teks maupun suara. Juga sebagai cabang dari ilmu komputer, kecerdasan buatan, dan linguistik.

NLP juga menggunakan teknik-teknik komputasi, seperti pemodelan berbasis aturan, pembelajaran mesin, dan jaringan saraf, untuk menganalisis dan menghasilkan data bahasa alami.

Tentu saja sudah banyak aplikasi dalam kehidupan 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.

Banyak tugas yang dapat dilakukan, tergantung pada tujuan dan aplikasinya. Beberapa tugas NLP yang umum adalah pengenalan suara, penandaan bagian ucapan, penyelesaian makna kata, penguraian sintaksis, ekstraksi entitas, analisis sentimen, terjemahan mesin, pembangkitan teks, dan dialog.

Terdapat tiga jenis pendekatan, yaitu pendekatan berbasis aturan, pendekatan berbasis statistik, dan pendekatan berbasis jaringan saraf. Pendekatan berbasis aturan didasarkan pada aturan-aturan yang ditentukan secara manual oleh para ahli linguistik atau programmer. Pendekatan berbasis statistik didasarkan pada algoritma-algoritma yang dapat belajar dari data secara otomatis. Pendekatan berbasis jaringan saraf didasarkan pada model-model komputasi yang terinspirasi oleh cara kerja otak manusia.

Iklan

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

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *