Natural Language Processing (NLP) merupakan salah satu metode dari kecerdasan buatan yang sebenarnya sudah kamu rasakan kegunaanya tetapi kamu tidak sadari, adapun yang menggunakan metode ini seperti Chatbot, Google Assistant, Google Translate dan lainnya.
Nah, sebenarnya apasih NLP itu? kita akan belajar lebih dalam mengenai apa itu NLP, cara kerja hingga contoh implementasinya.
Pengertian Natural Language Processing (NLP)
Natural Language Processing (NLP) merupakan salah satu metode dari kecerdasan buatan yang mempelajari tentang bagaimana mesin atau komputer dapat memahami, mengolah dan memanipulasi bahasa alami manusia. NLP merupakan suatu teknologi yang memungkinkan komputer untuk memahami dan mengolah bahasa yang digunakan oleh manusia sehari-hari.
Cara Kerja Natural Language Processing (NLP)
Cara kerja NLP terutama terfokus pada pemrosesan teks dan suara. Pemrosesan teks melibatkan pengenalan entitas dan relasi yang terdapat dalam teks, serta mengubahnya menjadi struktur data yang dapat dipahami oleh mesin. Sedangakan pemrosesan suara melibatkan konversi suara menjadi teks yang dapat di pahami oleh mesin.
Teknik analisa pada NLP memiliki dasar yang sama, yaitu.
1. Analisis Semantik
Analisis semantik merupakan proses menentukan makna dari sebuah kata atau frasa dalam sebuah kalimat atau teks. Analisis semantik memperhatikan konteks dari kata atau frasa tersebut, serta mengacu pada pengertian yang sudah ada dari kata atau frasa tersebut. Analisis semantik juga dapat mencakup proses menentukan hubungan antara kata-kata dalam sebuah kalimat atau teks.
2. Analisis Syntactic
Analisis syntactic merupakan proses menentukan struktur gramatikal dari sebuah kalimat atau teks. Analisis ini memperhatikan bagaimana kata-kata dan frasa-frasa dalam sebuah kalimat atau teks saling terhubung dan membentuk struktur gramatikal yang benar. Analisis syntactic juga dapat mencakup proses menentukan fungsi sintaksis dari setiap kata atau frasa dalam sebuah kalimat
Dari dua jenis analisis tersebut, maka muncullah cabang teknik analisis lain yang dapat digunakan dalam NLP, diataranya sebagai berikut.
a. Tokenization
Teknik ini meliputi pemecahan teks menjadi kata-kata atau frase-frase yang lebih kecil, yang disebut token. Tokenization biasanya digunakan untuk memudahkan pemrosesan data bahasa alami manusia oleh mesin atau komputer.
b. Part of Speech Tagging
Teknik ini meliputi pemberian tanda atau label pada setiap kata dalam suatu tesk sesuai dengan part-of-speech (POS) yang dimilikinya. POS tagging biasanya digunakan untuk mengetahui makna dari suatu kata dalam konteks yang lebih luas.
c. Named Entity Recognition
Teknik ini meliputi pengenalan entitas yang disebut dalam sebuah teks, seperti nama orang, tempat atau organisasi. Named entity recognition biasanya digunakan untuk mengekstrak informasi yang berguna dari suatu teks.
d. Stemming
Teknik ini meliputi pemotongan kata-kata menjadi dasar (stem) sebelum diolah oleh mesin atau komputer. Stemming biasanya digunakan unutk memudahkan pemrosesan data bahasa alami manusia dan mengurangi dimensi data.
e. Lemmatization
Teknik ini meliputi pengubahan kata-kata menjadi bentuk dasar (lemma) sebelum diolah oleh mesin atau komputer. Lemmatization biasanya digunakan untuk memahami makna dari suatu kata dalam konteks yang lebih luas.
Metode Pada Natural Language Processing (NLP)
Ada beberapa metode yang dapat digunakan dalam Natural Language Processing (NLP), di antaranya.
1. Rule-based
Metode rule-based menggunakan aturan-aturan yang telah ditentukan sebelumnya untuk memahami dan mengolah bahasa alami manusia. Aturan-aturan ini dapat berupa aturan sintaksis, aturan semantik atau aturan lainnya yang berkaitan dengan pemrosesan bahasa.
2. Statistical
Metode statistical menggunakan probabilitas dan statistik untuk memahami dan mengolah bahasa alami manusia. Metode ini sering digunakan dalam aplikasi machine learning, dimana mesin atau komputer dapat memahami dan mengolah bahasa alami manusia dengan cara yang lebih akurat dan cepat.
3. Neural Network
Metode neural network menggunakan jaringan saraf tiruan (JST) yang sangat kompleks untuk memahami dan mengolah bahasa alami manusia. Neural network dapat memahami dan mengolah bahasa alami manusia dengan lebih akurat dibandingkan dengan metode lainnya, namun juga membutuhkan waktu yang lebih lama untuk pelatihan dan pemrosesan.
4. Hybrid
Metode menggabungkan beberapa metode yang telah disebutkan di atas untuk memahami dan mengolah bahasa alami manusia. Hybrid method biasanya digunakan untuk meningkatkan akurasi dan kecepatan pemrosesan data bahasa alami manusia.
Kelebihan dan Kekurangan Natural Language Processing (NLP)
Berikut beberapa kelebihan dan kekurangan yang dimiliki oleh NLP, diantaranya sebagai berikut.
Kelebihan
- NLP memudahkan pemrosesan data bahasa alami manusia oleh mesin atau komputer, sehingga mempermudah manusia dalam mengolah data bahasa alami manusia.
- Dengan menggunakan NLP, pemrosesan data bahasa alami manusia dapat dilakukan dengan lebih cepat dan efisien, karena tidak perlu mengandalkan tenaga manusia untuk mengolah data tersebut.
- NLP dapat meningkatkan akurasi pemrosesan data bahasa alami manusia, terutama juga digunakan bersama dengan teknologi machine learning atau deep learning.
Kekurangan
- NLP memerlukan data bahasa alami manusia yang cukup banyak, sehingga dapat menimbulkan masalah privasi dan keamanan data.
- NLP masih memiliki kemampuan pemahaman yang terbatas dibandingkan dengan kemampuan manusia dalam memahami bahasa.
Contoh Implementasi Natural Language Processing (NLP)
Berikut ini beberapa contoh implementasi NLP.
1. Chatbot
Chatbot adalah program yang dapat melakukan percakapan dengan manusia secara otomatis. Chatbot sering menggunakan NLP untuk memahami dan mengolah bahasa alami manusia yang digunakan pengguna, sehingga dapat memberikan jawaban yang sesuai dengan pertanyaan yang diajukan pengguna.
2. Mesin penerjemah
Mesin penerjemah adalah program yang dapat menerjemahkan teks dari suatu bahasa ke bahasa lain. Mesin menerjemahkan sering menggunakan NLP untuk memahami dan mengolah bahasa alami manusia dari bahasa asal, sehingga dapat memberikan terjemahan yang akurat.
3. Sentimen analysis
Sentimen analysis merupakan teknik yang digunakan untuk mengekstrak perasaan atau emosi dari suatu teks. Sentiment analysis sering menggunakan NLP untuk memahami dan mengolah bahasa alami manusia, sehingga dapat mengetahui apakah suatu teks memiliki sentimen positif, negatif atau netral.
4. Text classification
Text classification merupakan teknik yang digunakan untuk mengelompokkan teks ke dalam kategori-kategori yang telah ditentukan sebelumnya. Text classification sering menggunakan NLP untuk memahami dan mengolah bahasa alami manusia, sehingga dapat mengelompokkan teks ke dalam kategori yang sesuai.
5. Information extraction
Information extraction merupakan teknik yang digunakan untuk mengekstrak informasi penting dari suatu teks. Information extraction sering menggunakan NLP untuk memahami dan mengolah bahasa alami manusia, sehingga dapat mengekstrak informasi yang berguna dari teks.
Kesimpulan
Pada pembelajaran kita di atas dapat kita simpulkan bahwa Natural Language Processing (NLP) merupakan salah satu metode dari kecerdasan buatan yang mempelajari tentang bagaimana mesin atau komputer dapat memahami, mengolah dan memanipulasi bahasa alami manusia.
Artikel ini merupakan bagian dari seri artikel belajar Kecerdasan Buatan dan jika ada ide topik yang mau kami bahas silahkan komen di bawah ya..
