Natural Language Processing (NLP) : Pengertian NLP dan Cara Kerjanya
Penggunaan NLP (Natural Language Processing) sebenarnya bukan hal yang baru di dunia teknologi. Kendati begitu, istilah NLP ini semakin ngehits seiring dengan berkembangnya teknologi AI (Artificial Intelligence), alias Kecerdasan Buatan.
Dalam AI sendiri, NLP adalah komponen penting yang menjadi penghubung antara manusia dengan sistem kecerdasan buatan. Dengan kehadiran NLP, produk kecerdasan buatan seperti Google Assistant hingga ChatGPT bisa memahami instruksi yang kita berikan dan menjalankan tugas mereka dengan lebih akurat.
Untuk memahami NLP (Natural Language Processing) dengan lebih lengkap, Panda akan mengulas secara lengkap tentang apa itu NLP beserta proses dan cara kerjanya.
Pengertian NLP (Natural Language Processing)
Definisi dari Natural language processing (NLP) adalah sebuah teknologi yang berkaitan dengan kemampuan komputer dalam memahami, menafsirkan, serta memanipulasi bahasa atau perintah manusia. Seperti saduran dari Bahasa Inggrisnya, yang berarti pemrosesan bahasa alami, NLP membuat komunikasi antara komputer dan manusia menjadi lebih mudah dipahami dengan bahasa yang lebih manusiawi.
Lewat NLP, komputer akan punya kemampuan untuk menafsirkan, memahami, memanipulasi bahasa dan perintah manusia. Language processing model ini sendiri bekerja memadukan berbagai teknologi, seperti computational linguistics, machine learning, statistik, dan deep learning.
Seiring dengan bertumbuhnya dunia digital, penggunaan pemrosesan bahasa alami semakin populer. Bahkan menurut perkiraan data dari Statista, tahun 2028 mendatang pasar artificial intelligence akan melebihi angka 127 miliar dollar Amerika.
Cara Kerja NLP
Pada dasarnya, Natural Language Process merupakan bagian dari implementasi kecerdasan buatan yang bekerja dengan gabungan beberapa ilmu lain. Ada dua fase utama dalam proses kerja NLP yaitu persiapan data (data pre-processing) dan pengembangan algoritma.
Fase awal meliputi proses persiapan serta pembersihan data teks layaknya pada proses data cleaning agar komputer bisa melakukan analisa.
1. Persiapan Data (Data Pre-Processing)
Melansir dari TechTarget, proses persiapan data ini bisa dilakukan dengan beberapa cara atau task berikut :
- Tokenization : Fase pemecahan kata- kata menjadi unit yang lebih kecil dan sederhana untuk diproses.
- Stop word removal : Proses penghapusan kata- kata umum dari teks dan menyisakan lebih banyak kata khusus yang mengandung informasi.
- Lemmatization and stemming : Proses pemotongan atau penghilangan kata imbuhan (awalan dan akhiran kata) agar kembali ke bentuk asal.
- Part of speech tagging : Proses menandai kata- kata berdasarkan kelas katanya, seperti kata sifat, kata benda dan kata kerja.
2. Pengembangan Algoritma
Setelah melewati tahapan persiapan, sistem akan masuk ke tahap pengembangan algoritma baru. Algoritma ini umumnya terdiri dari opsi rules-based system atau machine-learning based system.
Perbedaan keduanya antara lain :
Rules-based system mengadopsi prinsip aturan linguistik yang dirancang dengan teliti dan komprehensif. Pendekatan ini sudah diterapkan sejak awal perkembangan NLP dan terus diterapkan hingga saat ini.
- Machine learning-based system menggunakan metode statistika sampai dengan modelling.
- menggunakan aturan linguistik yang dirancang dengan hati-hati dan komprehensif. Pendekatan ini telah digunakan sejak awal pengembangan NLP dan masih diterapkan hingga sekarang.
- Sistem berbasis aturan mengadopsi prinsip aturan linguistik yang telah dirancang secara teliti dan komprehensif.
Manfaat Natural Language Processing (NLP)
Pemrosesan bahasa alami berperan vital dalam proses analisa data teks dan ucapan secara efisien. Teknologi ini bisa menjelajah dalam berbagai perbedaan dari dialek, bahasa gaul, dan penyimpanan tata bahasa yang khas dalam percakapan sehari- hari. Selanjutnya, NLP akan bekerja sepersekian detik untuk memproses prompt atau bahasa manusia.
Dengan kemampuan yang dimilikinya, berikut adalah manfaat dari NLP (Natural Language Processing) :
- Menyusun teks yang rumit secara otomatis.
- Memahami dan menerjemahkan pesan suara dengan mudah.
- Menggali wawasan dari beragam data teks dengan lebih mudah.
- Meningkatkan efisiensi dan ketepatan dokumentasi.
- Menganalisis sentimen dengan cermat.
- Berperan seperti asisten pribadi yang handal.
Contoh Penerapan NLP dalam Kehidupan Sehari- hari
NLP sudah banyak diterapkan dalam kehidupan sehari- hari. Jika kita terbiasa bergulat dengan teknologi, mungkin kamu juga sudah menggunakannya setiap hari.
Berikut adalah beberapa contoh penerapan NLP yang sering kita temui :
1. Pendeteksi Spam
Pendeteksi spam adalah layanan digital yang berfungsi menandai apakah sebuah email berpotensi spam atau tidak. Untuk bekerja dengan optimal, beberapa tool pendeteksi spam seperti Google Mail menggunakan teknologi NLP untuk memindai spam lewat klasifikasi kata.
2. Mesin Penerjemah
Pernahkah kamu menggunakan Google Translate? Beberapa tool penerjemah umumnya menggunakan pemrosesan bahasa alami untuk memudahkan pengguna dalam memahami tulisan asing dengan lebih cepat.
3. Peramban/ Browser
Mesin pencari layaknya Google juga menyematkan teknologi NLP di sistemnya. Penelitian NLP di raksasa teknologi ini meliputi algoritma skala besar, lintas bahasa dan lintas domain.
Dengan menerapkan NLP di seluruh produknya, Google berhasil menghasilkan produk- produk dengan user experience yang berkualitas saat pengguna melakukan pencarian, penggunaan aplikasi, alih bahasa dan masih banyak lagi.
4. Chatbot
Chatbot adalah program berbasis artificial intelligence yang bisa mensimulasikan percakapan ke dalam berbagai format. Tool ini banyak digunakan perusahaan untuk memudahkan mereka dalam mengelola alur komunikasi dengan mudah dan cepat.
Dengan bantuan NLP, chatbot dapat mengelola dan merespon pesan dengan lebih efektif dan mudah dipahami. Tentunya tidak semua hal bisa chatbot respon, namun keberadaannya tetap sangat membantu tugas manusia.
5. Chat Corrector/ Koreksi Chat
Salah ketik dalam chat adalah hal yang lumrah, terutama saat buru- buru atau teliti. Kabar baiknya, smartphone era sekarang sudah punya fitur untuk mengoreksi teks yang kamu tulis, alias chat corrector.
Corrector bekerja mengidentifikasi kesalahan tulis dengan teks yang lebih sesuai dengan mendekati perintah. Untuk menggunakannya, pengguna bisa langsung klik ke masukan teks dari rekomendasi mesin, maka teks bisa berubah otomatis. Pengguna juga bisa mengaktifkan auto-correct untuk melakukan koreksi otomatis.
6. Data Informasi Rumah Sakit
Sebelum adanya NLP, rumah sakit atau pusat kesehatan selalu menyimpan identitas pasien dan daftar riwayatnya secara manual, baik di buku atau sheet berbeda.
Hal ini akan sangat memakan waktu saat tim medis membutuhkan informasi pasien dengan cepat. Selain itu, penanganan kesehatan memang sudah selayaknya dilakukan dengan cepat.
Namun dengan kehadiran NLP, kini petugas bisa mencarinya dengan informasi dan riwayat pasien dengan cepat lewat sistem terpadu.
Keuntungan Mempelajari NLP
Pemanfaatan NLP kini dilakukan secara masif di berbagai jenis bisnis. Tidak heran, banyak orang yang semakin ingin mempelajari pemrosesan bahasa alami ini.
Berikut adalah beberapa keuntungan yang kamu bisa peroleh dengan mempelajari NLP :
1. Melakukan Analisa dengan Lebih Obyektif dan Akurat
NLP bisa kita latih dengan terus menggunakannya. Semakin sering kita melatihnya, maka kinerja NLP akan menjadi lebih akurat dari waktu ke waktu.
NLP juga bisa meningkatkan akurasinya seiring kamu mengubah dan terus melatih model NLP yang kamu gunakan. Dengan pemanfaatan yang cerdas, NLP bisa menjadi tool analisis yang obyektif dan akurat.
2. Melakukan Analisa Skala Besar
Natural Language Processing merupakan teknologi yang bisa menganalisis dalam skala besar di semua jenis dokumen, sistem internal, email, testimoni online, data media sosial, dan sebagainya. Dengan kecerdasan teknologinya, NLP hanya membutuhkan waktu sepersekian detik atau menit untuk memproses data dalam jumlah besar.
Hal ini bertolak belakang dengan analisis manual yang membutuhkan waktu berhari- hari hingga berminggu- minggu.
3. Meningkatkan Kepuasan Pelanggan
NLP bisa membantu menganalisis dan mengurutkan tiket layanan pelanggan berdasarkan tujuan, urgensi, topik, sentimen, dan sebagainya. Praktek ini merupakan salah satu cara untuk mempercepat proses layanan pelanggan.
Dengan begitu, kepuasaan pelanggan meningkat dan perusahaan berhasil menerapkan excellent service dengan optimal.
4. Menghemat Waktu dan Biaya Produksi
NLP bisa leluasa bekerja dalam situasi apapun selama 24 jam. Dengan menggunakan NLP, sebuah perusahaan bisa memangkas biaya produksi dan juga tenaga kerja dalam mengoptimalkan bisnis dan layanan. Artinya, perusahaan juga lebih efisien dalam waktu dan biaya.
5. Meningkatkan Produktivitas Karyawan
Dengan penggunaan yang efektif, karyawan juga bisa meningkatkan produktivitasnya dengan NLP. Sebagai contoh, kehadiran ChatGPT bisa menjadi partner brainstorming dan menghasilkan konten singkat yang bisa karyawan kembangkan. Dengan cara ini, karyawan bisa menghemat waktu riset dan mengatasi writing block.
6. Memperoleh Insight Berkualitas untuk Analisa Lebih Lanjut
Yang tidak kalah penting, NLP juga membantu manusia memperoleh wawasan data yang akurat. Dengan data yang terstruktur, pengguna bisa memperoleh basis data penting untuk analisa lebih lanjut.
Kesimpulan
NLP (Natural Language Processing) merupakan komponen penting yang menjadi penghubung antara manusia dan sistem kecerdasan buatan. Akan terlihat mencolok sekali saat mesin bekerja dengan menggunakan NLP dan tanpa NLP. Dengan NLP, hasil kerja mesin akan lebih akurat dan mudah dipahami karena menggunakan pemrosesan seperti bahasa alami manusia.
Seiring dengan berkembangnya Artificial Intelligence, NLP pun semakin berkembang pesat dan semakin banyak diterapkan. Beberapa contoh penerapan NLP antara lain pendeteksi spam, mesin penerjemah, chat bot dan masih banyak lagi.
Dengan kehadirannya, sayang sekali jika manusia tidak mempelajarinya dengan seksama. Karena NLP ini akan sangat beragam manfaatnya untuk manusia. Mulai dari proses analisa dengan lebih cepat, menghemat waktu, meningkatkan kepuasan pelanggan, hingga meningkatkan produktivitas tim.
Jadi, sejauh apa sobat Panda memanfaatkan NLP ini?
