6 Contoh NLP dan Aplikasinya dalam Kehidupan Sehari-Hari

Definisi NLP

Natural Language Processing atau disingkat sebagai NLP adalah teknologi di bidang kecerdasan buatan dan ilmu komputer yang memungkinkan komputer untuk memahami, menerjemahkan, dan bereaksi terhadap bahasa manusia. 

Tujuan dari NLP adalah untuk mengurangi kesenjangan komunikasi antara manusia dan mesin, sehingga komputer dapat memproses dan merespon bahasa alami yang digunakan manusia dan memprosesnya dengan cara yang benar.

NLP bekerja dengan menganalisis struktur dan makna dari kata-kata atau kalimat yang diucapkan atau ditulis. Mulai dari mengenali dan menginterpretasikan ejaan, gramatika, serta konteks di balik ucapan atau teks. 

Contohnya, saat Sobat MinDi bertanya kepada asisten digital seperti Siri atau Google Assistant, teknologi NLP memungkinkan asisten digital mampu memahami pertanyaanmu dan memberikan jawaban atau aksi yang relevan.

NLP sendiri hingga kini masih butuh dikembangkan secara terus menerus karena bahasa manusia yang kita gunakan sangatlah kompleks. Mulai dari ejaan, struktur bahasa hingga konteks dari setiap kata yang digunakan agar mampu memahami komunikasi manusia dan membantu kebutuhan mereka.

Pembahasan NLP ini cukup menarik karena melibatkan data-data berupa bahasa yang perlu diolah supaya bisa menghasilkan sinergi yang baik antara mesin dan manusia. 

Sobat MinDi bisa membahas hal ini bersama praktisi yang bergelut di bidang NLP dalam Bootcamp Data Science dari Dibimbing. Aplikasi dari NLP ini nantinya diharapkan mampu membantu manusia terutama dalam bidang pengambilan keputusan bisnis. 

Teknik yang Digunakan NLP

Ada beberapa teknik yang sering digunakan NLP untuk berbagai aplikasi. Empat di antaranya yang paling umum adalah:

1. Tokenisasi

Tokenisasi adalah proses memecah teks menjadi unit-unit yang lebih kecil. Misalnya, dalam sebuah kalimat, "Saya belajar NLP", tokenisasi akan memecahnya menjadi "Saya", "belajar", "NLP". 

Proses ini penting karena membantu mesin untuk memisahkan dan mengidentifikasi elemen-elemen yang akan dianalisis dalam tugas-tugas selanjutnya.

2. Pengenalan Entitas Bernama (Named Entity Recognition/NER)

NER adalah proses mengidentifikasi dan klasifikasi entitas spesifik dalam teks, seperti nama orang, lokasi, organisasi, tanggal, dan lainnya. 

Contohnya dalam kalimat "Barack Obama lahir di Hawaii," NER akan mengenali "Barack Obama" sebagai entitas orang dan "Hawaii" sebagai entitas lokasi. Teknik ini sangat berguna dalam ekstraksi informasi dan memahami konteks dalam sebuah teks.

3. Analisis Sentimen

Teknik ini digunakan untuk mengidentifikasi sikap, emosi, atau pendapat yang ada dalam sebuah dalam teks. 

Dalam analisis sentimen, sebuah algoritma akan menilai apakah teks tersebut memiliki konotasi positif, negatif, atau netral. Teknik ini sering digunakan untuk menganalisis ulasan produk, komentar media sosial, atau opini publik.

4. Pemodelan Topik (Topic Modeling)

Teknik ini digunakan untuk mengidentifikasi topik atau tema yang muncul dalam kumpulan dokumen. Dengan memanfaatkan algoritma seperti Latent Dirichlet Allocation, pemodelan topik bisa menemukan pola dan tema umum dalam teks, tanpa perlu klasifikasi secara manual.

Keempat teknik ini masing-masing memainkan peran penting dalam memahami dan mengolah NLP. Dari pengolahan teks sederhana hingga analisis data kompleks, teknik-teknik ini membantu mesin untuk 'membaca' dan 'memahami' bahasa manusia dengan lebih efektif.

Beberapa Contoh NLP

Tanpa kita sadari, sebenarnya banyak aplikasi dari NLP yang sering Sobat MinDi temukan dalam kegiatan sehari-hari, bahkan mungkin sering juga kamu manfaatkan. 

Beberapa contoh NLP adalah suatu hal yang mungkin kamu tidak kenal, tapi sering kamu manfaatkan dalam kehidupan sehari-hari di bawah ini: 

1. Pengenalan Suara (Speech Recognition)

Pengenalan suara adalah teknologi NLP yang memungkinkan komputer untuk mengubah ucapan manusia menjadi teks. Teknologi ini bekerja dengan menganalisis gelombang suara dan mengubahnya menjadi format digital yang dapat diproses oleh komputer. 

Dalam pengenalan suara, suara dipecah menjadi unit-unit kecil yang disebut fonem, yang merupakan suara dasar dalam bahasa. Komputer menggunakan algoritma untuk membandingkan fonem ini dengan database yang berisi berbagai pola ucapan untuk menginterpretasikan kata-kata yang diucapkan. 

Teknologi speech recognition telah berkembang dan mampu mengenali berbagai dialek, aksen hingga konteks percakapan. Penggunaannya luas, mulai dari asisten virtual seperti Siri dan Google Assistant, hingga sistem navigasi dan aplikasi transkripsi otomatis.

2. Penerjemahan Bahasa Otomatis (Machine Translation)

Penerjemahan bahasa otomatis adalah proses mengubah teks atau ucapan dari satu bahasa ke bahasa lain menggunakan komputer. Dalam penerjemahan otomatis, sistem NLP menggunakan dua pendekatan utama: berbasis aturan dan berbasis statistik. 

Pendekatan berbasis aturan mengandalkan aturan gramatikal dan kamus untuk menerjemahkan teks, sedangkan pendekatan berbasis statistik menggunakan data teks besar dari kedua bahasa untuk "belajar" bagaimana menerjemahkan. 

Saat ini, penerjemahan otomatis semakin canggih dengan adanya teknologi deep learning dan neural networks yang memungkinkan terjemahan yang lebih akurat dan alami. 

Sobat MinDi pasti pernah menggunakan aplikasi Google Translate yang dapat menerjemahkan teks dan website dalam berbagai bahasa dengan cepat.

3. Pemrosesan Teks Otomatis (Text Processing)

Pemrosesan teks otomatis berfokus pada pemahaman, interpretasi, dan manipulasi bahasa manusia dalam bentuk teks. Pemrosesan teks mencakup pengelompokan teks, di mana teks dikategorikan ke dalam berbagai kelompok berdasarkan isinya.

Selain pengeolompokan, ada ekstraksi informasi di mana informasi spesifik seperti nama entitas, tanggal, atau lokasi ditarik dari teks. Lalu ada analisis sentimen, di mana teks dianalisis untuk menentukan nada atau perasaan yang dikomunikasikan, seperti positif, negatif, atau netral. 

Text processing ini berguna dalam analisis media sosial untuk memahami bagaimana opini publik mengenai suatu topik atau produk. Teknologi ini mampu memproses dan memahami teks dalam jumlah besar dengan cepat dan sangat berguna dalam bidang pemasaran, keuangan, dan layanan pelanggan yang membutuhkan analisis mendalam.

4. Pembangkitan Teks Otomatis (Text Generation)

Pembangkitan teks otomatis adalah proses di mana NLP menghasilkan teks baru, berdasarkan data yang ada. Teknologi ini menggunakan model bahasa yang telah "dilatih" dengan teks besar untuk memahami struktur dan pola bahasa. 

Model yang telah dilatih dapat menghasilkan teks yang koheren dan relevan dalam berbagai konteks. Salah satu aplikasi utamanya adalah menghasilkan ringkasan artikel berita, menghasilkan deskripsi produk untuk e-commerce, atau bahkan menulis cerita pendek. 

Teknologi ini juga digunakan dalam chatbots untuk menghasilkan respon yang terdengar alami. Pembangkitan teks otomatis menjadi semakin canggih dengan teknologi seperti deep learning sehingga sistem mampu menghasilkan teks yang gramatikal dan kontekstual sesuai  dengan topik yang diberikan.

5. Pengenalan Entitas Bernama (Named Entity Recognition, NER)

Pengenalan entitas bernama atau NER adalah proses mengidentifikasi dan klasifikasi entitas tertentu dalam teks, seperti nama orang, organisasi, lokasi, tanggal, waktu, jumlah, dan lain-lain. 

NER merupakan komponen penting dalam pemahaman teks karena membantu dalam memahami elemen-elemen kunci dalam sebuah dokumen atau percakapan. 

NLP ini berguna untuk aplikasi seperti ekstraksi informasi, pengelolaan hubungan pelanggan dan analisis media sosial. Dengan NER, sebuah sistem dapat secara otomatis mengidentifikasi entitas penting dalam berita atau artikel serta memudahkan pengumpulan informasi spesifik dari sejumlah besar teks. 

Teknologi ini juga membantu dalam sistem rekomendasi, di mana dapat digunakan untuk mengidentifikasi produk atau topik yang dibahas dalam ulasan atau diskusi online.

6. Chatbot

Chatbot adalah aplikasi NLP yang dirancang untuk mensimulasikan percakapan dengan pengguna manusia. Chatbot bisa kamu temukan di berbagai platform, seperti situs web, aplikasi perpesanan hingga perangkat pintar. 

Platform tersebut menggunakan NLP untuk memahami pertanyaan atau perintah dari pengguna dan memberikan respon yang relevan. 

Ada chatbot sederhana yang menjawab pertanyaan berdasarkan aturan yang telah ditetapkan, hingga chatbot canggih yang menggunakan machine learning dan NLP untuk memahami dan menanggapi pertanyaan dengan lebih kompleks. 

Chatbot dapat digunakan untuk berbagai tujuan, seperti layanan pelanggan, pemesanan, pemberian informasi, atau bahkan sebagai asisten pribadi. 

Saat ini penggunaan chatbot telah berkembang pesat karena kemampuannya untuk menyediakan layanan yang cepat dan efisien, serta kemampuannya untuk beroperasi 24/7 tanpa perlu interaksi manusia secara langsung.

7. Pemeriksaan Ejaan dan Tatabahasa (Spell and Grammar Check)

Pemeriksaan ejaan dan tatabahasa merupakan salah satu aplikasi penting dalam NLP yang fokus pada identifikasi dan koreksi kesalahan ejaan atau gramatikal dalam teks. 

Teknologi ini menggunakan algoritma canggih untuk menganalisis teks dan menemukan kesalahan yang mungkin tidak terlihat oleh penulis. Pemeriksaan ejaan secara umum berfokus pada pengejaan kata yang benar, mengidentifikasi kata-kata yang salah dieja dan menyarankan perbaikan yang tepat. 

Di sisi lain, pemeriksaan tatabahasa menangani struktur kalimat, termasuk kesesuaian subjek dan predikat, penggunaan kata ganti, preposisi, konjungsi hingga aspek-aspek lain dari gramatika.

Aplikasi dari NLP ini cukup beragam, mulai dari penulisan akademik, komunikasi profesional, hingga penggunaan sehari-hari. 

Salah satu contoh terkenal adalah fitur Grammarly, yang mampu mengoreksi kesalahan ejaan dan gramatikal serta mampu memberikan saran untuk meningkatkan kejelasan, gaya, dan nada tulisan.