Manfaat dan Penerapan Natural Language Processing (NLP)

12 Mei 2023

Natural Language Processing (NLP) adalah sebuah teknologi yang membantu mesin untuk dapat mengerti bahasa yang digunakan oleh manusia. Bagaimana caranya? Silahkan baca melalui artikel berikut.

Key Takeaways:

• Natural Language Processing (NLP) adalah salah satu cabang dalam keilmuan artificial intelligence atau kecerdasan buatan yang bertujuan untuk memberikan komputer untuk memahami bahasa manusia.
• Pemanfaatan NLP dalam kehidupan sehari-hari seperti autocorrect, translate, filtering email, dll.

Pemanfaatan teknologi untuk pengembangan bisnis saat ini rasanya sudah menjadi kewajiban bagi setiap pebisnis. Ketika berbicara tentang pemanfaatan teknologi, akan terjadi perbedaan antara bahasa manusia dan bahasa yang dimengerti oleh komputer.

Jarak antara kedua bahasa inilah yang menyebabkan terkadang kita sebagai orang awam sulit untuk menggunakan teknologi dengan lebih maksimal.

Melihat tantangan ini, berkembanglah sebuah teknologi yang memungkinkan komputer untuk memahami bahasa manusia dengan lebih baik melalui Natural Language Processing (NLP).

Apa sebenarnya Natural Language Processing (NLP) itu?

Melalui artikel ini, kami akan mencoba memberikan informasi lengkap terkait bahasan ini dengan lebih mudah untuk Anda.

Definisi Natural Language Processing (NLP)

Natural Language Processing (NLP) adalah salah satu cabang dalam keilmuan artificial intelligence atau kecerdasan buatan yang bertujuan untuk memberikan komputer untuk memahami bahasa manusia. Dengan menggabungkan kemampuan computational linguistics and speech.

Dengan menggunakan Natural Language Processing (NLP) komputer akan memiliki kemampuan untuk menganalisis, memahami, dan memperoleh arti dari bahasa manusia dengan cara yang cerdas dan bermanfaat, baik melalui lisan maupun tulisan.

Contoh sederhana pemanfaatan NLP pada artificial intelligence adalah penggunaan fitur translate.

Kalimat “Cat got your tongue?”, jika langsung diterjemahkan secara harfiah oleh komputer akan menghasilkan arti, “Apakah kucing mendapatkan lidahmu?”. Padahal tentu saja maksud kalimat tersebut tidak seperti itu.

Dengan menambahkan kemampuan untuk mengerti maksud dari input yang dilakukan oleh manusia maka digunakan NLP, sehingga komputer akan mengerti kalimat ini dan menghasilkan translasi seperti “Kenapa kamu tidak mengatakan apapun?”.

Selain untuk translation tools, pemanfaatan NLP bisa digunakan pada teknologi chatbot pada media sosial (aplikasi yang membuat user bisa seolah-olah melakukan komunikasi dengan komputer), text to speech, stemming and lemmatization (pemotongan kata dalam bahasa tertentu menjadi bentuk dasar pengenalan fungsi setiap kata dalam kalimat), summarization (meringkas bacaan).

Cara Kerja Natural Language Processing (NLP)

Seperti yang dijelaskan sebelumnya, karena NLP termasuk pada kecerdasan buatan, maka NLP perlu melalui proses belajar bahasa sebelum bisa melakukan tugasnya.

Penjelasan tentang cara belajar sebuah komputer akan dilakukan melalui langkah-langkah berikut ini:

1. Part of speech tagging

Pada proses natural language processing yang ini, AI akan memisahkan kata-kata berdasarkan kelas katanya, misalnya kata benda, kata kerja, dan kata sifat.

2. Stop word removal

Selanjutnya yang dilakukan adalah menghapus kata-kata umum dari teks sehingga yang tersisa adalah kata-kata unik yang menawarkan informasi penting.

3. Lemmatization and stemming

Setelah itu, kata-kata yang telah ditemukan tadi dihilangkan imbuhan yang melekat padanya sehingga ditemukan kata dasar dari kata itu.

4. Tokenization

Proses selanjutnya kata-kata tadi dipecah menjadi bentuk yang lebih simpel dan disimpan oleh sistem.

5. Proses percobaan

Setelah mendapatkan data-data dari pengolahan kata di proses sebelumnya, algoritma machine learning NLP perlu diberikan “data percobaan” serta “output yang diharapkan”. Contohnya, misalnya Anda memasukkan teks “saya suka produk ini”, lalu memasukkan output “Bagus”.

6. Proses analisis output

Setelah “belajar”, machine learning akan menggunakan kemampuan analisis otomatis mereka untuk bisa menyusun balasan yang Anda butuhkan ketika melakukan input kata sesuai dengan data bahasa yang telah diterima.

Hasil dari proses machine learning akan semakin akurat jika data-data yang diberikan semakin banyak dan bisa dijadikan referensi oleh komputer untuk dipelajari.

Sebagai tambahan dalam menjalankan proses di atas, ada beberapa metode lain yang cukup sering dilakukan saat menggunakan Natural Language Processing (NLP). Antara lain:

7. Text classification

Text classification merupakan teknik yang dibuat berdasarkan analisis semantik. Teknik ini bertujuan untuk mengumpulkan sekumpulan teks dan memberinya “tag”. Teknik ini sering dimanfaatkan pada kolom review, komentar, atau tools feedback lainnya.

Jenis-Jenis Natural Language Processing (NLP)

Seperti yang kita tahu NLP adalah sebuah cabang pada computer science yang berhubungan erat dengan algoritma pada sebuah AI. Dalam memahami bahasa, AI biasa menggunakan metode algoritma seperti di bawah ini:

1. Rules based system

Algoritma pertama yang digunakan adalah rules based system. Dengan menggunakan metode ini proses Natural Language Processing (NLP) menggunakan aturan linguistik yang dirancang dengan teliti.

2. Machine learning based system

Jenis algoritma selanjutnya menggunakan metode statistik. Komputer akan belajar melakukan tugas berdasarkan data pelatihan yang diberikan, dan menyesuaikan algoritma mereka saat lebih banyak data yang diproses.

Machine learning-based system menggunakan kombinasi machine learning, deep learning, serta neural networks. Algoritma NLP jenis ini akan mengasah aturan mereka sendiri melalui pemrosesan dan pembelajaran berulang. Selain proses algoritma, dalam pemrosesan bahasa oleh Natural Language Processing, menggunakan analisis sebagai berikut:

3. Analisis sintaksis

Sintaksis adalah susunan kata-kata dalam sebuah kalimat untuk membuat arti gramatikal. NLP menggunakan sintaks untuk menilai makna dari bahasa berdasarkan aturan tata bahasa. Teknik sintaksis meliputi: parsing, word segmentation, sentence breaking, morphological segmentation.

Parsing, proses ini memecah sebuah kalimat menjadi beberapa part of speech.

Contoh “kucing mengeong”, kucing= kata benda, mengeong= kata kerja.

Word segmentation, tindakan mengambil string teks dan menurunkan bentuk kata darinya. Contoh: Seseorang memindai dokumen tulisan tangan ke dalam komputer. Algoritma akan dapat menganalisis halaman dan mengenali bahwa kata-kata dibagi dengan spasi putih.

Sentence breaking, proses ini memahami pemisahan kalimat.

Contoh, “Kucing mengeong. Anjing menggonggong.”, algoritma akan mengenali pemisahan kalimat dengan “.”.

Morphological segmentation, metode ini membagi kata-kata menjadi bagian-bagian yang lebih kecil yang disebut morfem.

Contoh: Kata ‘ketidakpastian’ akan dipecah menjadi [[ke][[tidak][pasti]][an]], di mana algoritma mengenali “ke” “tidak” “pasti” dan “an” sebagai morfem.

Hal ini sangat berguna dalam aplikasi terjemahan mesin dan pengenalan ucapan.

4. Analisis semantik

Natural language processing (NLP) menerapkan algoritma untuk memahami makna dan struktur kalimat. Teknik analisis semantik meliputi: Word sense disambiguation, Named entity recognition, dan Natural language generation.

Word sense disambiguation, pada analisis ini, algoritma akan membaca makna sebenarnya dari sebuah kalimat.

Misal, “Bisa ular mematikan.”. Kata “bisa” akan diterjemahkan sebagai “racun” bukan “mampu”.

Named Entity Recognition. selain tokenization ada sebuah teknik belajar bahasa yang digunakan dalam NLP yaitu named entity recognition.

Pada dasarnya teknik ini mengandalkan mesin untuk menghubungkan antara objek dan subjek.

Contohnya Andi bekerja di Terralogiq. Maka, “Andi” dan “Terralogiq” akan disimpulkan oleh mesin sebagai kata yang berhubungan. Yaitu dihubungkan berdasarkan data dengan kata kerja.

Natural Language Generation, pada intinya, NLG secara otomatis menghasilkan narasi yang menggambarkan, meringkas atau menjelaskan input data terstruktur layaknya manusia dengan kecepatan ribuan halaman per detik.

NLG dapat secara otomatis menghasilkan artikel berita atau tweet berdasarkan body text tertentu.

Cabang Ilmu Natural Language Processing (NLP)

Kita telah mempelajari berbagai informasi tentang Natural Language Processing (NLP). Mungkin ada beberapa di antara Anda yang bingung dengan penggunaan Natural Language Processing (NLP) ini sebenarnya seperti apa.

Menurut Pustejovsky dan Stubbs (2012) area utama penelitian pada field NLP terbagi dalam:

1. Question answering system

Area pertama adalah kemampuan untuk menjawab pertanyaan yang diberikan oleh user. Ini akan memudahkan kita untuk melakukan pencarian informasi.

Daripada repot untuk mencari informasi melalui mesin pencari, QAS akan membantu Anda untuk mencari jawaban sesuai dengan pertanyaan Anda dari bahasa yang Anda inginkan.

2. Summarization

Membaca sebuah dokumen mungkin terkadang melelahkan bagi kita. Dengan adanya NLP, proses kita untuk mempelajari sebuah dokumen bisa menjadi lebih cepat, karena kita akan dibantu untuk dibuatkan rangkuman dari dokumen yang ingin kita baca.

3. Machine translation

Area selanjutnya sejalan dengan contoh yang sudah diberikan di awal tentang translasi. Produk yang dihasilkan adalah alat untuk menerjemahkan kumpulan kata dari satu bahasa ke bahasa lain. Contohnya Google Translate.

4. Speech recognition

Field ini merupakan cabang ilmu NLP yang cukup sulit. Proses pembangunan model untuk digunakan telpon/komputer dalam mengenali bahasa yang diucapkan sudah banyak dikerjakan. Bahasa yang sering digunakan adalah berupa pertanyaan dan perintah.

5. Document classification

Sedangkan aplikasi ini adalah merupakan area penelitian NLP yang paling sukses. Pekerjaan yang dilakukan aplikasi ini adalah menentukan dimana tempat terbaik dokumen yang baru diinputkan ke dalam sistem.

Hal ini sangat berguna pada aplikasi spam filtering, news article classification, dan movie review.

Contoh Penerapan NLP pada Kehidupan Sehari-Hari

Untuk membuat Anda lebih mudah memahami tentang penerapan NLP, kami akan memberikan informasi tentang pemanfaatan NLP pada kehidupan sehari-hari.

1. Autocorrect

Ketika mengetik sesuatu melalui gadget tidak jarang kita akan melakukan kesalahan penulisan seperti “bkan”, dengan teknologi NLP, sistem akan memberikan rekomendasi kata yang benar yaitu “bukan”. Bagaimana ini bisa terjadi? Karena autocorrect melakukan natural language understanding dan melakukan deep learning sehingga jika muncul kata yang ada di luar kamusnya, AI akan memberikan rekomendasi paling dekat dengan kata itu.

2. Filter email

Ketika menggunakan email, secara otomatis kotak masuk, promotion, social, spam dan lain sebagainya sudah masuk ke tempatnya masing-masing. Setiap pesan yang masuk akan dideteksi oleh teknologi NLP dan diberikan tag yang sesuai.

Misalnya, teknologi NLP mendeteksi pesan dari media sosial maka pesan akan dimasukkan ke social.

3. Google translate

Jika Anda menggunakan Google Translate di sekitar tahun 2010, mungkin Anda akan merasa kecewa karena hasil terjemahannya sangat tidak terstruktur. Lain halnya dengan Google Translate saat ini. Walaupun terjemahannya belum sepenuhnya sempurna, tapi setidaknya output yang dihasilkan sudah jauh lebih baik. 

Dengan terus berkembangnya ilmu kecerdasan buatan seperti NLP, mesin tak lagi sekadar menerjemahkan kata per kata. Tapi, juga melihat makna katanya di dalam kalimat.

4. Chatbot

Saat kita menghubungi sebuah toko di media sosial melalui chat, terkadang ada jawaban otomatis yang langsung kita terima. Apakah ini artinya admin toko selalu stand by?

Tentu saja tidak, hal ini bisa terjadi karena pemanfaatan NLP pada chatbot. Hal ini menjadi bukti bahwa NLP memberikan pengaruh positif terhadap perkembangan customer support. Karena, para pembeli jadi bisa mengetahui apa yang mereka inginkan secara akurat dan tanpa harus menunggu lama-lama.

Pemanfaatan Google Platform Sebagai Pendukung NLP

Dari penjelasan sebelumnya kita telah melihat bahwa banyak sekali pemanfaatan NLP yang menggunakan Google sebagai media pemanfaatanya.

Tapi tahukah Anda bahwa Google tidak hanya digunakan untuk itu, bersama dengan Terralogiq, kami akan membantu Anda untuk memaksimalkan penggunaan Google untuk proses pengumpulan data yang berguna bagi bisnis Anda?

Terralogiq menyediakan layanan optimasi Google Maps Platform, Google Cloud Platform, Google for Education, dan Google Workspace khusus untuk bisnis Anda. Untuk mendapatkan penjelasan lebih detail tentang layanan Terralogiq, Anda bisa menjadwalkan meeting bersama tim kami sesuai dengan luang waktu Anda, di sini.