Natural Language Processing (NLP)

Definisi Natural Language Processing (NLP)

Merujuk ke “Speech and Language Processing”, sebuah buku ikonik yang ditulis oleh Daniel Jurafsky dan James H. Martin, NLP didefinisikan sebagai cabang dari kecerdasan buatan yang berfokus pada interaksi antara komputer dan bahasa manusia. Tujuannya adalah untuk memprogram komputer agar memahami, menganalisis, menafsirkan, dan memanipulasi bahasa manusia dengan cara yang bermakna dan berguna.

Ela Kumar, dalam bukunya “Artificial Intelligence”, mendefinisikan NLP sebagai disiplin ilmu yang mempelajari bagaimana manusia memahami dan menggunakan bahasa, sehingga dapat menciptakan teknologi yang memungkinkan mesin melakukan hal yang sama.

Pengertian NLP

NLP adalah teknologi yang memungkinkan mesin untuk memahami, menafsirkan, dan menanggapi bahasa manusia dengan cara yang pintar dan berarti. Ia menggabungkan berbagai disiplin ilmu, seperti linguistik, komputer, dan kecerdasan buatan, untuk mencapai tujuan ini.

Untuk mengilustrasikan, bayangkan sebuah sistem pengecekan suara seperti Google Assistant atau Siri. Ketika kamu berbicara kepadanya, “Apa cuaca hari ini?”, sistem itu menggunakan NLP untuk memahami maksud pertanyaan kamu, mencari informasi yang relevan, dan merespon dalam bahasa yang bisa kamu pahami.

Fungsi NLP secara Detail

1. Pemahaman Bahasa Alami

Fungsi utama NLP adalah untuk memahami dan menafsirkan bahasa manusia. Dengan kata lain, ini melibatkan pemahaman sintaksis (aturan gramatikal), semantik (arti kata), dan pragmatik (konteks dan tujuan) dari teks atau suara.

2. Analisis Sentimen

NLP dapat digunakan untuk menganalisis sentimen atau emosi yang terkandung dalam teks. Misalnya, dalam ulasan produk atau komentar di media sosial, NLP dapat membantu menentukan apakah sentimen tersebut positif, negatif, atau netral.

3. Ekstraksi Informasi

NLP dapat digunakan untuk mengekstrak informasi spesifik dari teks besar atau data suara. Misalnya, dalam dokumen hukum, NLP dapat digunakan untuk mengidentifikasi entitas seperti nama, tanggal, dan tempat.

4. Otomatisasi Tugas

NLP juga dapat digunakan untuk otomatisasi berbagai tugas, seperti penerjemahan bahasa, pengecekan ejaan dan tata bahasa, serta penulisan teks otomatis.

5. Pemrosesan Percakapan

NLP memungkinkan penciptaan sistem percakapan, seperti chatbot atau asisten virtual, yang dapat memahami dan merespons pertanyaan atau perintah yang diberikan dalam bahasa alami.

Contoh Penggunaan NLP pada Kehidupan Nyata

1. Penerjemahan Bahasa

Google Translate adalah salah satu contoh penerapan NLP yang paling nyata. Dengan NLP, Google Translate dapat menerjemahkan teks dari satu bahasa ke bahasa lain dengan akurasi yang cukup tinggi.

2. Analisis Sentimen di Media Sosial

Perusahaan sering menggunakan NLP untuk menganalisis sentimen publik terhadap produk atau layanan mereka di media sosial. Hal ini membantu mereka memahami apa yang pelanggan sukai atau tidak sukai dan melakukan penyesuaian yang diperlukan.

3. Chatbot dan Asisten Virtual

Chatbot dan asisten virtual, seperti Siri, ChatGPT, dan Alexa, menggunakan NLP untuk memahami dan merespon perintah suara pengguna. Hal ini memungkinkan interaksi yang lebih alami dan efisien dengan teknologi.

4. Pencarian Informasi di Internet

Mesin pencari seperti Google menggunakan NLP untuk memahami pertanyaan pengguna dan menghasilkan hasil yang paling relevan.

5. Otomatisasi Layanan Pelanggan

Beberapa perusahaan menggunakan chatbot berbasis NLP untuk menangani pertanyaan dasar dari pelanggan, sehingga meringankan beban kerja tim layanan pelanggan dan mempercepat waktu respons.

Cara Kerja NLP

NLP bekerja melalui serangkaian langkah yang mencakup pemrosesan bahasa alami dan pemahaman bahasa alami.

• Pemrosesan Bahasa Alami: Ini melibatkan pemrosesan teks masukan menjadi bentuk yang dapat dipahami oleh komputer. Hal ini termasuk tokenisasi (memecah teks menjadi kata atau frase), penghapusan stop words (kata yang tidak memberikan banyak makna), dan stemming (mengurangi kata ke bentuk dasarnya).
• Pemahaman Bahasa Alami: Setelah teks diproses, komputer menggunakan algoritma untuk menganalisis makna dan konteks dari teks tersebut. Ini melibatkan pemahaman struktur sintaksis, penentuan makna kata dalam konteks, dan penentuan tujuan atau maksud dari teks tersebut.
• Generasi Bahasa Alami: Dalam beberapa kasus, NLP juga melibatkan generasi teks baru berdasarkan pemahaman dan analisis yang telah dilakukan. Misalnya, dalam sistem percakapan atau penerjemahan bahasa.

Sejarah dan Perkembangan NLP

Pada tahun 1950, Alan Turing, seorang ilmuwan komputer Inggris, merumuskan “Turing Test” sebagai ukuran artificial intelligence (AI). Ini adalah awal mula NLP.

Pada tahun 1960-an, riset awal di NLP berfokus pada penerjemahan otomatis antar bahasa, yang dipicu oleh Perang Dingin dan kebutuhan untuk menerjemahkan teks bahasa Rusia.

Pada tahun 1980-an dan 1990-an, pendekatan berbasis aturan digantikan oleh pendekatan berbasis statistik, yang menggunakan data besar untuk melatih model.

Tahun 2000-an melihat peningkatan dalam penggunaan teknologi seperti machine learning dan deep learning dalam NLP, yang mengarah ke peningkatan signifikan dalam performa dan aplikasi.

Saat ini, NLP telah menjadi bagian penting dari kehidupan sehari-hari, dari asisten virtual di ponsel kita hingga analisis sentimen dalam bisnis dan politik. Dengan kemajuan teknologi dan peningkatan ketersediaan data, potensi NLP terus tumbuh.