Yuk! Maksimalkan Potensi Bisnis Anda Melalui NLP

Natural Language Processing atau NLP merupakan bahasa yang digunakan oleh komputer supaya bisa memahami manusia. Selain itu, ketika manusia hendak berkomunikasi dengan komputer, maka hal ia wajib mehami bahasa pemrogaman seperti Python dan Javascript.

Tapi tidak semua orang bisa menguasai bahasa pemrograman, seperti Web Developer. Maka, inovasi NLP diciptakan supaya orang biasa dapat berinteraksi dengan komputer. Melalui artikel ini, anda akan dikenalkan tentang apa itu NLP dan contoh penerapannya dalam kehidupan sehari-hari.

NLP, itu Apa?

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

NLP diciptakan melalui penggabungan linguistik komputasi bersama model statistik, machine learning, dan deep learning. Semua unsur itu lalu digunakan untuk membantu komputer memproses data teks maupun audio manusia. Hal ini akan membuatnya memahami data tersebut sehingga mendapatkan makna penuh, lengkap bersama maksud dan sentimennya.

Anda bisa menemukan kehadiran NLP di perangkat komputer yang bisa dioperasikan dengan suara, asisten digital, perangkat lunak text-to-speech, chatbot layanan pelanggan dan lain-lain. Di sisi lain, NLP juga memiliki peran sebagai solusi modern bagi perusahaan yang bisa membantu dalam menghemat biaya operasional, meningkatkan produktivitas, serta memudahkan proses bisnis yang penting.

Cara Kerja NLP

Natural Language Processing (NLP) merupakan bagian dari implementasi kecerdasan buatan yang bekerja dengan cara menyatukan beberapa ilmu lainnya. Proses kerja NLP memiliki dua fase utama: pemrosesan awal data dan pengembangan algoritma.

Pemrosesan awal data di NLP melibatkan penyiapan dan pembersihan data teks. Hal tersebut dilakukan untuk memasukkan data ke dalam format yang dapat diterapkan pada algoritma. Sehinggs komputer dapat menganalisis data dengan baik.

Pemrosesan awal data bisa diselesaikan dengan beberapa cara:

1. Part-of-speech tagging: Kata-kata dikenali berdasarkan kategori katanya, seperti kata benda, kata kerja, dan kata sifat.
2. Stop word removal: Kata-kata umum dihilangkan dari teks, jadi kata-kata unik yang mengandung sebagian besar informasi tentang teks tetap ada.
3. Lemmatization and stemming: Kata-kata dikurangi ke bentuk awalnya dengan cara menghapus awalan dan akhiran kata.
4. Tokenization: Kata-kata dibagi menjadi unit yang lebih kecil untuk diproses.

Jenis-jenis NLP

Nah setelah mempelajari pemrosesan awal data, kini saatnya melakukan pengembangan algoritma. Terdapat dua jenis algoritma umum yang bisa digunakan dalam NLP, antara lain:

1. Rules-based system

Jenis algoritma pertama yang digunakan dalam NLP menggunakan aturan linguistik yang dirancang dengan cermat. Rules-based system digunakan pada tahap awal pengembangan NLP dan masih digunakan sampai sekarang.

2. Machine learning-based system

Algoritma jenis kedua ini menggunakan merode statistik. Komputer akan belajar menjalankan tugas berdasarkan data pelatihan yang telah diberikan dan menyesuaikan algoritma mereka ketika ada banyak data yang diproses.

Machine learning-based system memakai kombinasi machine learning, deep learning serta neural networks. Algoritma NLP akan mengasah peraturan mereka sendiri melalui pemrosesan dan pembelajaran berulang.

Contoh Penerapan NLP

Terdapat beberapa contoh penggunaan NLP pada kehidupan sehari-hari, bisa jadi anda telah menggunakannya setiap hari. Berikut ini beberapa contoh penerapan NLP:

• Pendeteksi spam

Mendeteksi spam seperti yang ada di Google Mail, memakai teknologi NLP dengan tujuan untuk mendeteksi spam lewat klasifikasi kata.

• Mesin penerjemah

Apakah anda pernah menggunakan google Translate? Mesin penerjemah semacam Google Translate, Microsoft Translator, Linguee, dsb dapat memudahkan anda memahami tulisan asing secara lebih cepat.

• Virtual assistant dan chatbot

Asisten virtual seperti Siri dan Alexa memakai teknologi speech recognition agar mengenali setiap suara dan merespons pengguna menggunakan tindakan yang sesuai.

Terdapat pula chatbot yang bisa mengenali petunjuk kontekstual terkait permintaan manusia. Kemudian menggunakannya sebagai pemberi respons atau opsi yang lebih baik dari waktu ke waktu.

• Analisis sentimen media sosial

Analisis sentimen yang dilakukan oleh NLP bisa mendukung anda lebih memahami bahasa yang digunakan pelanggan di postingan media sosial, tanggapan, ulasan dan lainnya. Dengan demikian, anda bisa lebih mudah membimbing proses design, kampanye dan lainnya.

• Text summarization

Text summarization memakai teknologi NLP untuk melakukan analisis teks digital dalam jumlah yang besar dan menciptakan ringkasan dari teks tersebut secara lebih cepat.

Penutup

Terdapat banyak inovasi teknologi di dunia yang bisa memudahkan pekerjaan manusia. Natural Language Processing atau NLP merupakan salah satunya. Dengan NLP anda bisa menganalisis data skala besar, dengan lebih akurat dan objektif serta masih banyak lagi manfaat lainnya.