Pernahkah Anda bertanya-tanya, bagaimana kecerdasan buatan seperti Siri, Alexa, dan Google Assistant dapat memahami instruksi yang diberikan oleh penggunanya? Artificial Intelligence atau kecerdasan buatan memberikan dampak besar bagi kehidupan manusia. Mulai dari kehidupan individu sehari-hari, hingga pada berbagai industri di dunia. Salah satu cabang teknologi AI yang menjadi tren dan merupakan sebuah fondasi penting dalam pengembangan AI adalah Natural Language Processing (NLP). Apa itu Natural Language Processing? Natural Language Processing adalah program yang digunakan agar asisten pribadi dalam smartphone atau smart home kita dapat mengerti instruksi yang telah diberikan. Nah, sebenarnya apa itu Natural Language Processing ini? Yuk, simak selengkapnya dalam artikel berikut.

Kenali Apa itu Natural Language Processing (NLP)

Apa itu Natural Language Processing

Natural language processing adalah bagian dari kecerdasan buatan yang mampu memproses bahasa-bahasa manusia secara natural. Bahasa natural ini merupakan bahasa yang umum digunakan manusia saat berkomunikasi satu sama lain, dalam bentuk teks maupun data suara.

Dengan menggabungkan linguistik komputasi, pemodelan bahasa manusia berbasis aturan, model statistik, machine learning, dan deep learning, Natural Language Processing memungkinkan program komputer untuk memproses bahasa manusia dan memahami maknanya.

Komputer menggunakan tiga pendekatan agar memahami bahasa manusia, yaitu pendekatan simbolik, statistik, dan koneksi. Dimana, pendekatan simbolik didasari oleh aturan dan leksikon yang dikembangkan manusia. Sistem akan menerima aturan dalam bahasa tertentu yang direkam oleh pakar linguistik.

Pendekatan statistik didasari oleh contoh fenomena linguistik yang dapat diamati berulang. Sistem dapat mengembangkan aturan linguistiknya sendiri untuk menganalisis input bahasa yang digunakan, setelah tren dan sampel teks diidentifikasi. Sedangkan pendekatan koneksi, menggabungkan simbolik dan statistik.

Berikut contoh penerapan Natural Language Processing, di antaranya :

  • Personal Assistant : Siri, Alexa, Cortana, dan Alexa;
  • Interactive Voice Response atau chatbot yang aktif selama 24 jam untuk merespon permintaan pengguna tertentu;
  • Aplikasi penerjemah bahasa seperti Google Translate;
  • Aplikasi pengolahan kata dan memeriksa keakuratan tata bahasa teks seperti Microsoft Word dan Grammarly;
  • Pendeteksi spam pada email. NLP digunakan untuk menganalisis subjek email dan konten isinya;

Teknik Natural language processing

Untuk menyelesaikan tugas-tugasnya, Natural Language Processing menggunakan dua teknik berikut :

1. Sintaks

Syntax ini merujuk pada susunan kata dalam sebuah kalimat, sehingga masuk akal secara tata bahasa. Teknik analisis sintaks ini meliputi :

  • Lemmatization : Mengurangi berbagai bentuk kata yang berubah menjadi satu bentuk untuk analisa yang lebih mudah;
  • Segmentasi morfologis : Proses yang mencakup pembagian kata dalam unit individu atau morfem;
  • Segmentasi Kata : Membagi teks berkelanjutan menjadi unit berbeda;
  • Penandaan bagian dari ucapan (part-of-speech) : Identifikasi bagian dari ucapan untuk setiap kata;
  • Parsing (penguraian) : Analisa tata bahasa untuk kalimat yang disediakan;
  • Pemecahan kalimat : melibatkan penempatan batas kalimat pada sepotong teks besar;
  • Stemming : Penyederhanaan dari bahasa yang diubah ke bentuk dasarnya.

2. Semantik

Semantik merujuk pada makna yang disampaikan oleh sebuah teks. Analisa semantik merupakan aspek yang sulit dianalisis dalam Natural Language Processing, dan belum sepenuhnya terselesaikan. Analisa ini mencakup penerapan algoritma komputer untuk memahami arti dan interpretasi kata dalam bagaimana kalimat disusun. Teknik analisis semantik ini meliputi :

  • Named entity recognition (NER) : Penentuan dari sebuah teks yang dapat diidentifikasi dan dikategorikan ke dalam kelompok yang sudah ditetapkan. Contohnya nama orang dan nama tempat;
  • Disambiguasi arti kata : Mencakup pemberian makna kepada kata yang berdasarkan konteksnya;
  • Natural language generation : Menggunakan database untuk memperoleh maksud semantik, dan mengubahnya menjadi bahasa manusia.

Baca Juga: 6 Algoritma Data Mining Terbaik di Tahun 2021

Klik dibawah ini untuk informasi tentang IT Training dan Info Loker seputar IT

⇓

Hubungi Kami