Natural Language Generation (NLG)

Definisi Natural Language Generation (NLG)

Merujuk pada penjelasan dari Robert Dale dan Ehud Reiter dalam bukunya yang berjudul “Building Natural Language Generation Systems” (2000), NLG adalah proses pembuatan output teks natural dari data komputer. Menurut mereka, NLG membantu manusia memahami data kompleks dalam format teks yang mudah dimengerti.

Seorang pakar linguistik komputasional, Aravind Joshi, juga memberikan definisi yang tidak jauh berbeda. Joshi menegaskan bahwa NLG adalah proses di mana informasi dari sistem komputer diubah menjadi bahasa yang manusia gunakan setiap hari, seperti bahasa Inggris atau bahasa Indonesia.

Apa itu NLG?

Dalam bahasa yang lebih akrab, kita bisa memahami Natural Language Generation (NLG) sebagai kemampuan komputer untuk merangkai kata-kata dan kalimat dalam format bahasa manusia.

NLG merupakan cabang dari Artificial Intelligence (AI) yang berfokus pada pembentukan narasi, laporan, penjelasan, atau bentuk teks lainnya yang biasanya dihasilkan oleh manusia.

Memiliki berbagai macam aplikasi, NLG menjadi alat yang efektif untuk mengubah data mentah menjadi teks yang informatif, persuasif, dan komprehensif.

NLG memungkinkan komputer untuk berkomunikasi dengan pengguna dalam bahasa yang mudah dimengerti, menjembatani kesenjangan antara pemrosesan data komputasional dan komunikasi manusia.

Bagaimana Cara Kerja NLG?

Untuk menghasilkan teks yang berkualitas tinggi, NLG memanfaatkan beberapa teknik dan algoritma yang rumit.

Prosesnya biasanya melibatkan tiga tahap: pengumpulan data, perencanaan teks, dan penataan kalimat.

Pada tahap pertama, NLG mengumpulkan dan memproses data. Kemudian, pada tahap perencanaan teks, NLG memutuskan bagaimana struktur narasi harus dibangun berdasarkan data tersebut.

Selanjutnya, di tahap penataan kalimat, NLG mengubah struktur narasi menjadi kalimat bahasa manusia yang dapat dibaca dan dimengerti.

Apa Fungsi NLG?

1. Menyajikan Data dalam Format yang Mudah Dipahami

Salah satu fungsi utama NLG adalah merubah data mentah menjadi teks yang dapat dimengerti oleh manusia. Misalnya, dalam bidang analitik bisnis, NLG dapat merubah data analitik kompleks menjadi laporan yang mudah dibaca.

2. Meningkatkan Efisiensi

Dengan kemampuan untuk merubah data menjadi teks dalam hitungan detik, NLG bisa menghemat waktu dan upaya yang biasanya diperlukan untuk penulisan manual.

3. Personalisasi Konten

NLG juga dapat digunakan untuk membuat konten yang dipersonalisasi untuk setiap pengguna. Misalnya, dalam konteks pemasaran, NLG bisa membuat email pemasaran yang dipersonalisasi berdasarkan data yang dimiliki tentang pelanggan.

Sejarah dan Perkembangan NLG

NLG telah melalui banyak perkembangan sejak pertama kali dikenal pada tahun 1970-an. Beberapa momen penting dalam perkembangan NLG adalah:

1. Awal Perkembangan: Tahun 1970-an

Pada awalnya, NLG hanya digunakan dalam penelitian linguistik komputasional yang terbatas. Penggunaannya sangat terbatas karena keterbatasan teknologi pada saat itu.

2. Masa Perkembangan: Tahun 1980-an hingga 1990-an

Pada periode ini, penelitian tentang NLG mulai berkembang dengan semakin majunya teknologi. Penggunaan NLG mulai diterapkan dalam berbagai bidang, seperti pendidikan, kesehatan, dan bisnis.

3. Masa Modern: Tahun 2000-an hingga Sekarang

Pada era modern ini, NLG semakin populer dan mulai digunakan dalam berbagai aplikasi, termasuk pemasaran digital, jurnalisme otomatis, dan analitik bisnis.Pengembangan NLG semakin pesat dengan kemunculan AI dan Machine Learning, yang membantu meningkatkan kualitas teks yang dihasilkan.